主流媒體AI賦能的機(jī)遇和挑戰(zhàn)

摘要：在發(fā)展人工智能成為國家戰(zhàn)略與國際趨勢的形勢下，以ChatGPT為代表的生成式人工智能正在推動主流媒體走向新的歷史節(jié)點(diǎn)：“超高效率”與“無所不能”的ChatGPT將消解以往媒體的專業(yè)性，實(shí)現(xiàn)自動化的新聞采集、任務(wù)分配、內(nèi)容生成和發(fā)布等功能。與此同時，ChatGPT也有可能在主流媒體深度發(fā)展的進(jìn)程中滋生媒體“算法黑箱”與創(chuàng)新惰性，侵?jǐn)_媒體的責(zé)任意識與公共理性價值，引發(fā)隱私泄露與倫理失衡的技術(shù)隱憂。因此，如何把握住機(jī)遇和挑戰(zhàn)做好主流媒體輕量化和年輕態(tài)的融合表達(dá)是我們下一步的研究進(jìn)路。

關(guān)鍵詞：ChatGPT；主流媒體；AI賦能；機(jī)遇和挑戰(zhàn)

引言

如果把主流媒體比喻為一臺高速運(yùn)轉(zhuǎn)的信息處理機(jī)器，AI賦能就是將這臺機(jī)器賦予像人一樣的感知、判斷、處理各種信息的能力。AI賦能的本質(zhì)是將人的感知、判斷、處理信息過程的模擬通過信息技術(shù)的手段應(yīng)用于各行各業(yè)，并且這種應(yīng)用具有大數(shù)據(jù)、群體智能、多模態(tài)、可推理及適合大規(guī)模智能自助系統(tǒng)應(yīng)用等跨時代特征。AI賦能前后的特征比較，如表1所示。

1. ChatGPT的功能突破加速媒體智能化轉(zhuǎn)型

1.1 突破“深層對話”——機(jī)器準(zhǔn)確性的提升、知識庫的增強(qiáng)

以往的人工智能只能機(jī)械回答用戶的問題，沒有感情，但是ChatGPT的對話交互功能，可以實(shí)現(xiàn)機(jī)器與用戶進(jìn)行自然對話交互，并識別用戶的意圖、回答問題等。由于ChatGPT抓住了深層對話的特點(diǎn)，在一定程度上可以“理解”用戶的情緒和感受，所以，它的用戶數(shù)量在短期內(nèi)激增，同時，其收集的新數(shù)據(jù)也在不斷增長。ChatGPT在訓(xùn)練過程中使用了大量的文本語料庫，通過其模型訓(xùn)練參數(shù)量可以體現(xiàn)出來：從GPT-1的1.17億個到GPT-2的15億個，再到GPT-3的1750億個，GPT-4和GPT-3.5模型的訓(xùn)練參數(shù)量更大。強(qiáng)大的語料庫使ChatGPT可以自動學(xué)習(xí)各種領(lǐng)域的知識，并能夠在對話中應(yīng)用這些知識。同時，ChatGPT還可以通過與其他知識庫的結(jié)合，進(jìn)一步增強(qiáng)知識庫的覆蓋范圍和深度，使其能夠回答更加復(fù)雜的問題。

1.2 突破“認(rèn)知邊界”——基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)引領(lǐng)AI內(nèi)容創(chuàng)作

RLHF（reinforcement learning with hu-man feedback，基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)）結(jié)合人類專家知識與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法，解決生成模型的核心問題，使人工智能技術(shù)內(nèi)容創(chuàng)作方面的能力大幅提升，能夠與人類的常識、認(rèn)知、需求保持較高一致。具體有以下步驟：

（1）初始模型訓(xùn)練：AI模型使用監(jiān)督學(xué)習(xí)進(jìn)行訓(xùn)練，人類訓(xùn)練者提供正確行為的標(biāo)記示例，模型學(xué)習(xí)根據(jù)給定的輸入預(yù)測正確的動作或輸出。

（2）收集人類反饋：在初始模型被訓(xùn)練之后，人類訓(xùn)練者提供對模型表現(xiàn)的反饋。他們根據(jù)質(zhì)量或正確性排名不同模型生成的輸出或行為。這些反饋被用來創(chuàng)建強(qiáng)化學(xué)習(xí)的獎勵信號。

（3）強(qiáng)化學(xué)習(xí)：使用近端策略優(yōu)化（Proximal Policy Optimization，PPO）或類似算法對模型進(jìn)行微調(diào)，這些算法將人類生成的獎勵信號納入其中。模型通過人類訓(xùn)練者提供的反饋學(xué)習(xí)，不斷提高其性能。

（4）迭代過程：收集人類反饋并通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)改進(jìn)模型的過程是重復(fù)進(jìn)行的，這導(dǎo)致模型的性能不斷提高。

1.3 ChatGPT——智能媒介生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)化的標(biāo)志性里程碑

對于受互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展影響極大的媒體行業(yè)來說，以ChatGPT為代表的人工智能生成內(nèi)容將顛覆目前主流媒體內(nèi)容生產(chǎn)模式，改變產(chǎn)業(yè)上下游鏈條，成為智能媒介生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)化的標(biāo)志性里程碑。一方面，在文字創(chuàng)作、視頻剪輯等方面表現(xiàn)顯著，契合當(dāng)下信息獲取和使用過程中深度、廣度、復(fù)雜度不斷演化的趨勢；另一方面，也給現(xiàn)代信息流動與資源優(yōu)化、融合轉(zhuǎn)化帶來新的挑戰(zhàn)與契機(jī)，ChatGPT的突破必將開啟嶄新的智能媒介時代。

2. 主流媒體人工智能賦能的本質(zhì)與意義

2.1 主流媒體人工智能賦能的本質(zhì)

新技術(shù)為傳統(tǒng)主流媒體向新型主流媒體轉(zhuǎn)型提供了可供性?？晒┬詮?qiáng)調(diào)關(guān)注生物和環(huán)境之間的協(xié)調(diào)性，經(jīng)發(fā)展可供性概念延展為技術(shù)可供性的表述，在傳播維度上，又被分為社會可供性和傳播可供性。社會可供性，從社會建構(gòu)視角強(qiáng)調(diào)個體行為是如何在群體中被塑造的；傳播可供性則強(qiáng)調(diào)環(huán)境（媒介）對個體的引導(dǎo)、限制和約束[1]。主流媒體人工智能賦能的本質(zhì)是將人工智能技術(shù)應(yīng)用于主流媒體領(lǐng)域中，以提高媒體的效率和質(zhì)量，這就是傳播可供性。

2.2 人工智能賦能媒體的具體體現(xiàn)

現(xiàn)在的人工智能賦能媒體已經(jīng)體現(xiàn)在方方面面：內(nèi)容生成與自動化、個性化推薦、實(shí)時新聞分析、內(nèi)容分類與標(biāo)簽化、虛擬主持人和主播、語言翻譯、數(shù)據(jù)分析和洞察、自動化流程、圖像識別和處理、內(nèi)容監(jiān)管與合規(guī)、數(shù)字化檔案管理等。我國自2018年上線了中國第一個短視頻智能生產(chǎn)平臺“媒體大腦·MAGIC短視頻智能生產(chǎn)平臺”，到2019年“媒體大腦3.0融媒中心智能化解決方案”正式發(fā)布，再到2022年全國兩會的“虛實(shí)交互[2]：主持人與航天員王亞平代表一起圍繞履職故事展開對話”，新華社不斷提升新聞產(chǎn)品的視覺效果，為用戶帶來全息、互動、新奇、科幻的沉浸式觀看體驗(yàn)，正是人工智能技術(shù)提供了融合報道的創(chuàng)新可能性[3]。

2.3 國家治理能力需要主流媒體AI賦能

國家治理能力現(xiàn)代化不僅是政治意義上的現(xiàn)代化，也包括了信息傳播領(lǐng)域的現(xiàn)代化。在現(xiàn)代化國家治理中，信息咨詢和傳播是至關(guān)重要的組成部分。AI技術(shù)可以為主流媒體提供更加全面、準(zhǔn)確和高時效的信息分析工具，從而提高其信息傳播質(zhì)量；可以為主流媒體提供更加智能化的編輯服務(wù)，如自動化寫作能力和新聞推薦系統(tǒng)等。這些技術(shù)的應(yīng)用可以大幅提高新聞生產(chǎn)的效率，并且在保證新聞質(zhì)量的同時可以提供更多更好的信息選擇。這對于完善現(xiàn)代信息傳播體系和加強(qiáng)國家治理能力都有著至關(guān)重要的作用。主流媒體需要不斷借助AI技術(shù)來持續(xù)賦能，以滿足信息傳播現(xiàn)代化的需求，國家治理能力現(xiàn)代化也需要主流媒體的不斷發(fā)展與完善。

3. 主流媒體AI賦能的機(jī)遇

3.1 AI賦能實(shí)現(xiàn)自動化的新聞采集

AI賦能實(shí)現(xiàn)自動化新聞采集，是指利用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)對新聞信息的自動收集、整理和篩選。（1）網(wǎng)絡(luò)爬蟲：網(wǎng)絡(luò)爬蟲是一種自動化工具，可以模擬用戶訪問互聯(lián)網(wǎng)上所有網(wǎng)頁，按照預(yù)設(shè)的規(guī)則和算法，從中提取與指定主題相關(guān)網(wǎng)頁，并保存為結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)；（2）自然語言處理：自然語言處理（NLP）是一個致力于讓機(jī)器理解和處理人類語言的研究領(lǐng)域。在新聞采集中，NLP可以幫助機(jī)器理解新聞內(nèi)容和意義，通過分詞將新聞文本拆分為單詞或短語，提取出關(guān)鍵詞；通過實(shí)體識別出新聞中的人名、地名等實(shí)體；通過情感分析，分析新聞內(nèi)容表達(dá)的情感傾向等；（3）數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)：用來從大量數(shù)據(jù)中自動發(fā)現(xiàn)模式和規(guī)律，并做出預(yù)測和決策的技術(shù)，利用數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)算法對新聞進(jìn)行聚類、分類和情感分析等。

3.2 AI賦能實(shí)現(xiàn)自動化的任務(wù)分配和內(nèi)容生成

利用人工智能技術(shù)智能化分配任務(wù)，將任務(wù)根據(jù)不同要素進(jìn)行分派和優(yōu)化，以提高效率和減少人力資源的浪費(fèi)。（1）任務(wù)識別和分類：自然語言處理和圖像識別技術(shù)自動分析和理解任務(wù)性質(zhì)和要求；（2）人力資源匹配：根據(jù)任務(wù)難易程度、時間限制等因素，結(jié)合員工技能、經(jīng)驗(yàn)等信息，智能化匹配合適的員工來執(zhí)行任務(wù)；（3）優(yōu)化策略和算法：利用優(yōu)化算法和決策模型，確定最佳任務(wù)分派策略；（4）自動化工具和協(xié)同平臺：通過開發(fā)自動化工具和協(xié)同平臺，實(shí)現(xiàn)任務(wù)的自動分配和協(xié)同。

AI正在改變媒體內(nèi)容生產(chǎn)的模式。在過去，圖像創(chuàng)作、音樂創(chuàng)作和視頻處理等重要內(nèi)容都需要藝術(shù)家或?qū)I(yè)人員進(jìn)行創(chuàng)作和編輯。AI技術(shù)出現(xiàn)后，我們可以使用計(jì)算機(jī)生成的算法來創(chuàng)建各種媒體內(nèi)容，從而使創(chuàng)作過程更加高效和快速。同時，AI還可以幫助調(diào)整和修改媒體內(nèi)容，以便創(chuàng)作者更好地實(shí)現(xiàn)他們的創(chuàng)意。在圖像創(chuàng)作方面，AI可以使用GAN（生成對抗網(wǎng)絡(luò)）來生成逼真的圖像，打破傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)和創(chuàng)作流程；在AI視頻處理方面，可以使用深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)來自動對視頻進(jìn)行分析、剪輯和修改，以實(shí)現(xiàn)更有效的視頻內(nèi)容制作。

3.3 AI賦能實(shí)現(xiàn)自動化的內(nèi)容發(fā)布

在數(shù)字化時代需求下，利用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)內(nèi)容的自動發(fā)布，通過自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，AI系統(tǒng)可以自動將撰寫的內(nèi)容發(fā)布到相應(yīng)平臺，從而提高工作效率和降低成本。人們可以將更多時間和精力集中在其他需要人類創(chuàng)意和思考的任務(wù)上，提高工作的質(zhì)量和創(chuàng)造力；AI可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)和用戶行為數(shù)據(jù)，分析用戶的偏好和歷史瀏覽記錄，提供更加智能化、個性化的推薦內(nèi)容，提高用戶黏性，增加用戶訂閱量和閱讀量；對所有匯聚素材進(jìn)行格式化規(guī)整和梳理，包括視頻分析、音頻識別、聲文轉(zhuǎn)換、關(guān)鍵字分析、情感分析，在完成智能標(biāo)引后，對所有有效素材進(jìn)行自動分類、自動關(guān)聯(lián)分析、熱點(diǎn)聚類分析，使所有素材成為具有一定規(guī)律和聯(lián)系的數(shù)據(jù)對象；針對所有已完成智能標(biāo)引的素材對象，提供多應(yīng)用多場景的高精度智能輔助檢索、瀏覽等服務(wù)。所有智能化生產(chǎn)服務(wù)能力注冊到PaaS，向全平臺所有應(yīng)用需求開放接口并提供定制化輔助功能支撐，從而做到智能推薦和個性化內(nèi)容。

4. 主流媒體AI賦能的挑戰(zhàn)

4.1 來自“算法黑箱”的恐懼——職業(yè)道德和社會責(zé)任的重要性

當(dāng)AI系統(tǒng)的決策結(jié)果影響到我們的生活、工作和個人權(quán)益時，“算法黑箱”的存在就變得尤為重要。由于缺乏透明度，人們無法了解AI系統(tǒng)是如何做出決策的，從而導(dǎo)致恐懼出現(xiàn)。AI技術(shù)的開發(fā)和應(yīng)用必須遵循嚴(yán)格的職業(yè)道德準(zhǔn)則，確保人類的權(quán)益和價值得到尊重和保護(hù)。開發(fā)者和研究人員應(yīng)該致力于開發(fā)可解釋和可理解的AI系統(tǒng)，以使其決策過程能夠被驗(yàn)證和解釋；AI系統(tǒng)的設(shè)計(jì)應(yīng)該具備追溯性，能夠追蹤其決策過程和數(shù)據(jù)來源；AI技術(shù)的開發(fā)和應(yīng)用需要承擔(dān)社會責(zé)任，以確保其產(chǎn)生的影響是積極的、符合倫理的；在開發(fā)和應(yīng)用AI技術(shù)時，必須進(jìn)行全面風(fēng)險評估并采取相應(yīng)措施來降低這些風(fēng)險，包括制定準(zhǔn)則和規(guī)范、監(jiān)測和審查算法的行為，并對可能的風(fēng)險進(jìn)行預(yù)測和預(yù)防；AI系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和訓(xùn)練應(yīng)該遵循公正和公平原則，確保對所有人群的平等對待，避免歧視和偏見的產(chǎn)生。這需要確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性和代表性，避免數(shù)據(jù)集的偏差和不平衡。

4.2 來自工業(yè)產(chǎn)品的壁壘——滋生創(chuàng)新惰性

人工智能技術(shù)是媒體智能化生產(chǎn)的核心驅(qū)動力，基于大數(shù)據(jù)和算法驅(qū)動的AIGC已然對傳媒工作者產(chǎn)生巨大沖擊力，麥克盧漢關(guān)于“媒介即人的延伸”觀點(diǎn)需要再度思考：AIGC在一定程度上帶來便利，但同時也可能滋生一定的惰性。AI技術(shù)能夠幫助媒體工作者從海量的數(shù)據(jù)中進(jìn)行篩選和分析，提高效率和準(zhǔn)確性，但也可能導(dǎo)致媒體工作者在創(chuàng)作和報道新聞時過于依賴自動化的算法和程序，缺乏深度報道和獨(dú)立思考的能力。一方面，AI可以提供快速的新聞推薦和個性化內(nèi)容推送，使用戶更容易獲取自己感興趣的信息，但這也可能造成信息的過濾和碎片化，使用戶被舒適區(qū)所包圍，失去了接觸多元視角和深度報道的機(jī)會；另一方面，在報道過程中，媒體也可能過分依賴AI技術(shù)的分析和選題能力，而忽視人工判斷和獨(dú)立思考的重要性，這可能導(dǎo)致新聞報道的傾向性和缺乏全面性，甚至可能引發(fā)人類偏見和錯誤的信息傳播。因此，媒體在采用AI技術(shù)時需要保持警惕，遵循專業(yè)的新聞倫理和價值觀，注重獨(dú)立性和深度報道，提高對信息的核查和分析能力，才能更好地發(fā)揮AI技術(shù)在媒體領(lǐng)域的潛力，避免滋生創(chuàng)新惰性。

4.3 來自數(shù)據(jù)收集短板——隱私保護(hù)和AI倫理的挑戰(zhàn)

AI技術(shù)需要大量的數(shù)據(jù)來進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，這就需要媒體收集和存儲用戶數(shù)據(jù)，但是往往面臨著安全和隱私保護(hù)問題。媒體須建立完善的數(shù)據(jù)管理和隱私保護(hù)機(jī)制，確保用戶數(shù)據(jù)的安全和隱私不受侵犯。在人工智能語境下，個體生活高度融入數(shù)字空間，無論數(shù)據(jù)公開與否，技術(shù)持有企業(yè)可能超范圍利用個人數(shù)據(jù)信息與其他第三方從事交易，可能引發(fā)黑客行為等網(wǎng)絡(luò)犯罪；如智能熱點(diǎn)查找，就存在使民眾數(shù)據(jù)遭受非法收集、過度剖析的危險，準(zhǔn)確的智能分發(fā)是以讓渡個人隱私為前提的；由于新聞來源不透明，機(jī)器人新聞寫作源素材的抓取使用在無形中侵犯了公民的著作權(quán)。機(jī)器人新聞雖能提供“快新聞”，但也會造成新聞失衡、新聞價值被損害、同質(zhì)化現(xiàn)象等問題。

5. 主流媒體AI賦能的展望

當(dāng)?shù)貢r間2023年7月18日，聯(lián)合國安理會在聯(lián)合國總部舉行了首次人工智能（AI）會議，主題為“人工智能給國際和平與安全帶來的機(jī)遇與風(fēng)險”。聯(lián)合國安理會秘書長安東尼奧·古特雷斯呼吁設(shè)立一個全球監(jiān)管機(jī)構(gòu)來監(jiān)督這項(xiàng)新技術(shù)。中國常駐聯(lián)合國代表張軍提出關(guān)于人工智能治理的五條原則：倫理先行、安全可控、公平普惠、開放包容、和平利用[4]。至此，中國正在積極發(fā)展自己的AIGC技術(shù)，服務(wù)于主流媒體的新聞報道和“四力”建設(shè)，加速主流媒體AI賦能的發(fā)展，做好主流媒體的“輕量化”融合表達(dá)，以滿足受眾對輕量、快速、短小的信息需求。在充滿機(jī)遇和挑戰(zhàn)的時代，主流媒體需要抓住這一風(fēng)口，迎接挑戰(zhàn)，以呈現(xiàn)嶄新的風(fēng)貌。

參考文獻(xiàn)：

[1]曾瓊，馬源.計(jì)算技術(shù)對廣告產(chǎn)業(yè)發(fā)展的嵌入——基于技術(shù)可供性的視角[J].現(xiàn)代傳播（中國傳媒大學(xué)學(xué)報），2022，44（7）： 128-136.

[2]彭培成.基于人工智能技術(shù)的媒體深度融合發(fā)展路徑[J].城市黨報研究，2020（9）：73-75.

[3]郭小平，彭媛.從技術(shù)可供到技術(shù)賦能：新型主流媒體兩會報道的融合創(chuàng)新[J].電視研究，2022（4）：9-13.

[4]丁雅梔，陳子帥.中方在安理會AI問題會議提五原則，發(fā)言學(xué)者：AI賦能和平安全任重道遠(yuǎn)[EB/OL].（2023-7-20）[2023-10-20].https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1771891150474670954amp;wfr=spideramp;for=pc.

作者簡介：張靜遠(yuǎn)，碩士研究生，研究方向：主流媒體“四力”建設(shè)的人工智能賦能；馮貴圓，碩士研究生，研究方向：主流媒體“四力”建設(shè)的人工智能賦能；張紅良，本科，教授，研究方向：主流媒體“四力”建設(shè)的人工智能賦能。

基金項(xiàng)目：國家社科基金一般項(xiàng)目——主流媒體“四力”建設(shè)的人工智能賦能研究（編號：20BXW004）。