從賦能機(jī)構(gòu)到賦權(quán)個體：AIGC生產(chǎn)模式下的新聞生產(chǎn)變革

佘云飛

【摘? ?要】生成式人工智能對新聞業(yè)產(chǎn)生了深刻的影響和沖擊。以ChatGPT為代表的新技術(shù)賦予了內(nèi)容生產(chǎn)者更大的權(quán)力，通過智能化制作提高了新聞生產(chǎn)的效率，同時自動化內(nèi)容審核也有助于打擊虛假新聞。然而，這也引發(fā)了一些問題，如新聞生產(chǎn)模板化、侵犯版權(quán)和受眾獲取信息的同質(zhì)化等。本文從新聞生產(chǎn)者的維度闡述了生成式人工智能所帶來的影響和沖擊，并提出了在技術(shù)賦權(quán)下，用戶內(nèi)容生產(chǎn)和專業(yè)化創(chuàng)作應(yīng)該向?qū)I(yè)智能化轉(zhuǎn)變，即內(nèi)容生產(chǎn)者采用“智能化生產(chǎn)+專業(yè)化創(chuàng)作”PIGC模式來應(yīng)對新技術(shù)帶來的沖擊。

【關(guān)鍵詞】新聞生產(chǎn)；生成式人工智能；UGC；AIGC

伴隨著各科技巨頭紛紛加入到生成式人工智能產(chǎn)品的競爭浪潮中，新技術(shù)將對整個新聞業(yè)產(chǎn)生深刻影響。經(jīng)過模擬訓(xùn)練之后的人工智能模型，相較于傳統(tǒng)的聊天機(jī)器人，更接近于“人”的存在。大語言模型和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的加持，使其能夠在文字、語音、圖片和視頻等當(dāng)下新聞生產(chǎn)中發(fā)揮作用。

互聯(lián)網(wǎng)為用戶提供發(fā)表意見渠道，用戶生產(chǎn)內(nèi)容（UGC）平臺的興起，改變新聞生產(chǎn)和消費方式，使得新聞生產(chǎn)社會化，任何人都可以成為記者報道事件。[1]用戶生產(chǎn)內(nèi)容帶來了更多樣化的聲音，但也導(dǎo)致了大量未經(jīng)核實和不可靠的信息的出現(xiàn)，使受眾難以區(qū)分哪些是事實、哪些是虛構(gòu)。人工智能的發(fā)展及運用將會對當(dāng)下的新聞生產(chǎn)進(jìn)行重塑，甚至迎來“后新聞”生產(chǎn)模式。[2]

AIGC意指人工智能生成內(nèi)容，即能夠模擬人類在很短的時間內(nèi)創(chuàng)作大量的內(nèi)容。如ChatGPT模型和DALL-E-2模型，其中ChatGPT作為一個語言模型能夠很快地理解并回復(fù)人類的問題，[3]而DALL-E-2則能夠根據(jù)文字創(chuàng)作一幅對應(yīng)的高質(zhì)量圖像。AIGC應(yīng)用在文本、音頻、圖像和視頻處理等多個領(lǐng)域，得益于數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)模型和計算資源的支持。例如，微軟用GPT模型開發(fā)了NewBing搜索引擎，Midjourney則用Stable Diffusion模型制作了智能作圖平臺。

AIGC在內(nèi)容生產(chǎn)層面展現(xiàn)出巨大的優(yōu)勢，使其在新聞生產(chǎn)和內(nèi)容創(chuàng)作等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。當(dāng)前主流平臺所依靠的用戶生成內(nèi)容生產(chǎn)模式將發(fā)生重大變化。隨著生成式人工智能的強(qiáng)勢介入，用戶生產(chǎn)內(nèi)容向?qū)I(yè)化內(nèi)容生產(chǎn)的轉(zhuǎn)變過程將加速。專業(yè)機(jī)構(gòu)將在智能技術(shù)的協(xié)同下提高生產(chǎn)效率，借助算法和平臺對原有的新聞生產(chǎn)進(jìn)行再次分工，以適應(yīng)更快的新聞生產(chǎn)節(jié)奏和對新聞?wù)鎸嵭缘母咭蟆?/p>

一、用戶生成內(nèi)容和專業(yè)化新聞內(nèi)容生產(chǎn)

亨利·詹金斯對參與式文化的定義是以創(chuàng)作者社區(qū)為特征，他們共享內(nèi)容的能力構(gòu)成了他們彼此聯(lián)系的基礎(chǔ)。[4]UGC是用戶創(chuàng)作內(nèi)容，通常被認(rèn)為是業(yè)余愛好者通過門戶網(wǎng)站或者是視頻平臺發(fā)布的信息。[5]

UGC與社交媒體平臺的崛起相關(guān)，用戶既是內(nèi)容生產(chǎn)者也是消費者，改變了傳統(tǒng)媒體的角色。UGC擁有龐大的用戶群體，門檻低，互動性強(qiáng)，有流量獲取優(yōu)勢。但存在不良言論、侵犯隱私等風(fēng)險。AI技術(shù)可分析數(shù)據(jù)為制作新聞提供指導(dǎo)，實現(xiàn)新聞制作的自動化和UGC的專業(yè)化，為新聞業(yè)帶來發(fā)展機(jī)遇。

二、 生成式人工智能如何改變新聞內(nèi)容生產(chǎn)

新聞業(yè)一直在使用人工智能，例如2015年《紐約時報》使用AI來協(xié)助記者進(jìn)行語義辨識和評論區(qū)管理。2016年，《華盛頓郵報》使用名為Heliograf的人工智能程序撰寫了850篇政治和體育稿件，這是該報內(nèi)部實施的眾多人工智能程序之一。[6]

無論是國外還是國內(nèi)媒體，新型新聞生產(chǎn)方式都是對人工智能技術(shù)的探索和應(yīng)用。然而，其對記者工作影響有限，盡管能生產(chǎn)大量特定主題報道，但相對于互聯(lián)網(wǎng)而言只是冰山一角。生成式人工智能推動了大用戶生產(chǎn)內(nèi)容，如ChatGPT已擁有超過1億注冊用戶。[7]除此之外，各類基于生成式人工智能的個性化工具的出現(xiàn)也使得普通新聞生產(chǎn)者可以使用這些先進(jìn)工具。大規(guī)模人工智能的廣泛應(yīng)用將會使新聞生態(tài)發(fā)生變化，改變原有的新聞生產(chǎn)方式。

（一）賦權(quán)用戶，擺脫內(nèi)容生產(chǎn)平臺主導(dǎo)

賦權(quán)是提供資源、知識、權(quán)力和決策機(jī)會，增強(qiáng)個體或群體的能力和自主性，使其能夠參與決策，實現(xiàn)個人和集體目標(biāo)。[8]

WEB2.0時代的技術(shù)賦權(quán)主體更多是平臺和機(jī)構(gòu)，產(chǎn)生大量互聯(lián)網(wǎng)巨頭。UGC模式下，用戶和平臺關(guān)系并不平等，用戶上傳自我生產(chǎn)的內(nèi)容，平臺篩選發(fā)布，用戶既是創(chuàng)作者也是消費者。平臺制約大于用戶影響，審核和推送規(guī)則影響創(chuàng)作，用戶為獲取關(guān)注被迫迎合規(guī)則。平臺通過推薦和榜單影響用戶消費行為。[9]

長期以來，平臺依靠龐大的用戶群體和智能算法推薦造成了用戶和算法之間的不平等。伴隨技術(shù)的賦權(quán)，作為內(nèi)容生產(chǎn)者的用戶可以擁有更多的選擇權(quán)和控制權(quán)。更多的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容生產(chǎn)也可以使UGC和PGC（專業(yè)生產(chǎn)內(nèi)容）在與平臺的博弈中擁有更多的選擇權(quán)，擺脫平臺在新聞生態(tài)中一家獨大的局面。

生成式人工智能工具可以幫助用戶放大聲音、建立聯(lián)系并擺脫平臺主導(dǎo)。用戶可以通過大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行內(nèi)容預(yù)判，識別假新聞。專業(yè)化低成本智能工具將重塑UGC新聞生產(chǎn)方式，提高普通用戶內(nèi)容生產(chǎn)的專業(yè)化程度。智能工具運用可以提高專業(yè)內(nèi)容生產(chǎn)者在選題、分類和后期分發(fā)方面的效率，增強(qiáng)與平臺的議價權(quán)。

（二）智能制作，提升新聞從業(yè)者采編效率

2015年騰訊財經(jīng)利用Dreamwriter機(jī)器人編寫《8月CPI漲2%》。[10]人工智能在處理特定內(nèi)容方面有優(yōu)勢，但大型媒體集團(tuán)研發(fā)的人工智能工具成本高昂，中小型媒體難以負(fù)擔(dān)，因此并未惠及大多數(shù)記者和創(chuàng)作者。

廣泛運用生成式人工智能能夠提升記者和普通創(chuàng)作者的工作效率，確保新聞報道更加準(zhǔn)確、抓取重要新聞，并改進(jìn)寫作技巧。人工智能還能協(xié)助撰寫具有吸引力的語句，通過自然語言處理來創(chuàng)建引人入勝的故事結(jié)構(gòu)和句子，幫助創(chuàng)作者打造引人入勝的文章、視頻及其他多媒體內(nèi)容。

更重要的是，普通的內(nèi)容生產(chǎn)者可以通過生成式人工智能的接口（API）實現(xiàn)人工智能的本地化部署，構(gòu)建屬于自己的智能化工具，無需掌握復(fù)雜的編程語言。這一做法將推動內(nèi)容生產(chǎn)的專業(yè)化與智能化進(jìn)程。對于普通網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)作者而言，這種方法能夠減輕其負(fù)擔(dān)，減少重復(fù)性工作，進(jìn)而有更多時間提升自身技能水平，增強(qiáng)內(nèi)容生產(chǎn)的專業(yè)性。

（三）新聞把關(guān)，內(nèi)容審核自動化

把關(guān)人理論由庫爾特·盧因在《群體生活的渠道》中提出，該理論認(rèn)為信息傳播過程中存在特定個體或組織充當(dāng)信息的關(guān)卡，決定哪些信息可通過哪些信息被阻止或過濾掉。[11]隨著人工智能工具在新聞生產(chǎn)中的廣泛應(yīng)用，生成式人工智能可以通過完善編輯流程和支持記者的各種方式，在協(xié)助新聞把關(guān)方面發(fā)揮作用。

事實核查和監(jiān)測虛假新聞可以通過訓(xùn)練生成式人工智能模型來實現(xiàn)，記者可以用這些工具快速驗證信息準(zhǔn)確與否，防止?jié)撛谄?。在新聞生產(chǎn)中，人工智能通過分析語言模式、情感或比較多個消息來源來識別潛在偏見或不一致之處，實時把握可能存在的偏見和倫理問題，及時修正，預(yù)防潛在風(fēng)險。對于用戶生產(chǎn)內(nèi)容也可以做到事前把關(guān)和監(jiān)測。

值得注意的是，雖然生成式人工智能在新聞把關(guān)中可以提供有價值的幫助，實現(xiàn)內(nèi)容把關(guān)的自動化和智能化，但人工判斷和編輯仍至關(guān)重要，記者應(yīng)嚴(yán)格評估人工智能系統(tǒng)的輸出，并行使自己的專業(yè)判斷力，以確保報道的準(zhǔn)確性、公正性。

三、生成式人工智能在新聞生產(chǎn)中的局限

斯蒂芬·霍金曾經(jīng)在2017年發(fā)出警告，認(rèn)為創(chuàng)造思維機(jī)器對我們的生存構(gòu)成了威脅。他擔(dān)心創(chuàng)造出能夠匹配或超越人類的東西的后果會自行發(fā)展，并以不斷加快的速度重新設(shè)計自己，導(dǎo)致社會不公正和歧視。[12]

機(jī)器學(xué)習(xí)中的偏見被編程到?jīng)Q策算法中，導(dǎo)致系統(tǒng)性錯誤和有缺陷的判斷。算法偏差是許多社會弊病的根源。人工智能制作的新聞缺乏人類記者的深度，且存在偏見風(fēng)險。ChatGPT等一系列智能內(nèi)容生產(chǎn)者的興起，隱含著此類風(fēng)險。算法和機(jī)器不再作為記者的輔助，而是成為了新聞生產(chǎn)的主體。伴隨社交機(jī)器人從傳播中介上升為傳播主體，在重塑傳播生態(tài)的同時也帶來了情感欺騙、用戶隱私侵犯、虛假新聞傳播及政治活動操縱等失范行為。[13]

（一）題材局限，僵化新聞生產(chǎn)創(chuàng)作

當(dāng)下人工智能已經(jīng)取得了長足進(jìn)步，但是目前的人工智能還難以達(dá)到具有創(chuàng)造性的程度，正如耶魯大學(xué)計算機(jī)科學(xué)家戴維·格勒恩特爾（David Gelernter）寫道：“除非能模擬人類情感的所有細(xì)微差別，否則任何計算機(jī)都不會有創(chuàng)造力”[14]。創(chuàng)造力涉及敏感度、想象力，以及直覺的不可預(yù)測性，因此創(chuàng)造性工作仍是人類最后的防線。即使最先進(jìn)的人工智能也只是輔助，無法替代人類的創(chuàng)造力。

結(jié)合當(dāng)下最新的人工智能新聞實踐NEWSGPT的新聞報道，通過對NEWSGPT自2023年4月12日-2023年8月15日生產(chǎn)的500余篇稿件進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)相較于以往智能報道集中于財經(jīng)方面的局限性，NEWSGPT的內(nèi)容拓展到了社會和政治等多個領(lǐng)域。但是整體上依舊以消息題材為主，內(nèi)容較為簡潔。以2023年8月10日一則社會新聞《聯(lián)邦調(diào)查局FBI開槍打死被控威脅拜登總統(tǒng)的猶他州男子》為例，全文內(nèi)容帶標(biāo)點共計586個字符。[15]統(tǒng)計500多篇新聞發(fā)現(xiàn)，字?jǐn)?shù)均在450字至600字之間。盡管其格式規(guī)整，但是整體上呈現(xiàn)出模板化。

作為內(nèi)容生產(chǎn)者的記者在長期與人工智能的互動中容易受到這種模板化的影響，損害創(chuàng)造性。生成式人工智能作為一種新型的數(shù)據(jù)訓(xùn)練方法，提高了信息的利用效率。當(dāng)下流行的包括ChatGPT在內(nèi)的大型語言模型，它是在海量文本和代碼數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練出來的。它可以生成不同類型的文本，包括不同類型的新聞。但正是這種基于數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型，使其天然不具備原創(chuàng)性。在長期的人機(jī)互動中，面對高效率和高產(chǎn)出的誘惑，應(yīng)該防范可能引發(fā)的新聞僵化現(xiàn)象。

（二）版權(quán)侵犯，增大隱私監(jiān)管難度

人工智能和版權(quán)相關(guān)問題首先見于科幻小說中對未來機(jī)器人的描述。隨著人工智能的發(fā)展，信息和版權(quán)面臨新問題。已經(jīng)有研究表明在當(dāng)下創(chuàng)意經(jīng)濟(jì)中，移動機(jī)器人領(lǐng)域的進(jìn)步對制造和工藝活動產(chǎn)生了重要影響。因為具有機(jī)器視覺和高精度靈活性的工業(yè)機(jī)器人變得越來越便宜。[16]伴隨人工智能在新聞生產(chǎn)端的大規(guī)模運用，版權(quán)已經(jīng)成為必須考慮和面對的問題。

事實上，媒介技術(shù)發(fā)展以及新聞生產(chǎn)主體的多元化，“抄襲”“洗稿”以及相關(guān)版權(quán)問題一直以來都是新聞生產(chǎn)中的痼疾。例如，2019年的“甘柴劣火”事件，在該事件中機(jī)構(gòu)等專業(yè)媒體更傾向于將此定義為“剽竊”，而自媒體內(nèi)容生產(chǎn)者的立場則將其定義為“游俠”，也可以看出對待侵權(quán)問題的不同立場和態(tài)度。[17]

盡管新聞侵權(quán)現(xiàn)象一直存在，但是包括“甘柴劣火”事件在內(nèi)的侵權(quán)事件多是創(chuàng)作者為了追求更高的經(jīng)濟(jì)收益而選擇的侵權(quán)行為，是一種“主動”侵權(quán)行為。人工智能為“洗稿”侵權(quán)提供了更加便捷的工具。隨著生成式人工智能的發(fā)展，記者或創(chuàng)作者容易陷入一種“被動”侵權(quán)的困境之中。例如，生成式人工智能模型可用于創(chuàng)建看似來自合法來源的假新聞，可能會被用來傳播錯誤信息或進(jìn)行虛假宣傳，或損害人的名譽(yù)。

生成式AI模型制作虛假圖片、視頻或深度偽造音頻、視頻并傳播錯誤信息或冒充他人引發(fā)抄襲和“洗稿”爭議同時涉及數(shù)據(jù)合理使用問題。人工智能專家Mark-Lemley認(rèn)為訓(xùn)練人工智能是一種純社會公益行為，應(yīng)該鼓勵機(jī)器學(xué)習(xí)的公益研究。[18]但對于版權(quán)的過度保護(hù)也容易陷入“版權(quán)劫持”的窘境，如果所有的創(chuàng)作者都拒絕自己的數(shù)據(jù)被使用，那么整個大數(shù)據(jù)和人工智能的發(fā)展就將面臨法律困境。

關(guān)于人工智能的版權(quán)和人身權(quán)問題，法律界尚未形成統(tǒng)一的意見。以智能繪畫平臺Midjourney為例，在創(chuàng)作者提出繪圖需求后，仍需根據(jù)其個人的審美和軟件操作知識提供具體的參數(shù)和提示詞。正如藝術(shù)創(chuàng)作需要技能一樣，創(chuàng)作者向機(jī)器提供用于生成用戶期望內(nèi)容的指令也需要特定的技能。Midjourney軟件根據(jù)創(chuàng)作者提供的具體指示生成作品，從本質(zhì)上講，該作品應(yīng)視為創(chuàng)作者與人工智能的共同創(chuàng)作產(chǎn)物。然而，從法律角度看，Midjourney并不能成為作品的作者，但將作品創(chuàng)作的全部功勞歸屬于提示者，無疑低估了人工智能的貢獻(xiàn)。同樣，在使用Midjourney產(chǎn)生的作品面臨抄襲和侵權(quán)指控時，對于責(zé)任的認(rèn)定會面臨更大的困難。[19]

面對不斷發(fā)展的人工智能，不僅版權(quán)和隱私的監(jiān)管面臨新問題，利用人工智能生成作品的任務(wù)往往不僅僅是按一個按鈕讓機(jī)器完成所有工作，而是需要有人編程并指導(dǎo)計算機(jī)創(chuàng)作，作為新聞生產(chǎn)者可能在與人工智能的協(xié)同創(chuàng)作中面臨“被動”侵權(quán)的新挑戰(zhàn)。

（三）內(nèi)容割裂，窄化用戶信息獲取

“信息繭房”是由美國學(xué)者桑斯坦在其著作《信息烏托邦》中提出來的，指的是在這種環(huán)境中，人們只能接觸到與自己一致的信念、想法和信息。信息繭房又被稱為“回音室”。信息繭房和回音室都是由個體的心理傾向?qū)е峦饨绠愘|(zhì)信息無法進(jìn)入的不利后果，即人們的信息行為不斷固化、信息視野不斷窄化。在當(dāng)下的信息獲取中面對過濾氣泡和群體極化等影響，信息繭房和回音室效應(yīng)等窄化信息獲取的因素依舊存在。[20]

在生成式人工智能市場競爭環(huán)境下，科技巨頭們的信息壁壘愈發(fā)堅固。由于各生成式人工智能平臺的設(shè)計目標(biāo)和應(yīng)用場景存在差異，因此對于同一事件，不同的平臺會有不同的展示角度，用準(zhǔn)確、個性化和娛樂化的信息來滿足用戶的信息需求。然而在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)和模型訓(xùn)練反映需求和平臺定位，新聞生產(chǎn)者容易放大偏見。同時，受眾傾向一致，平臺迎合用戶喜好，這導(dǎo)致信息內(nèi)容趨于相似。相較于傳統(tǒng)的搜索引擎，如Bing News和Bard等智能搜索引擎具有高效性、精確性和個性化特點。然而，這些搜索引擎也存在著信息檢索惰性和信息獲取渠道窄化的問題，導(dǎo)致用戶逐漸減少自主尋找信息的能力。

個性化信息可能導(dǎo)致用戶陷入信息過濾氣泡，只看到與自己觀點相符的信息。因此，使用人工智能提高效率時需要防范技術(shù)帶來的偏見。記者和內(nèi)容創(chuàng)作者需要了解不同平臺的差異，綜合分析多個平臺的回答，以獲得更全面和多樣化的觀點。

四、結(jié)語

2023年8月初英偉達(dá)發(fā)布公告，宣稱研制的超級AI芯片比上一代快50%，人工智能訓(xùn)練大模型的硬件成本將大大降低。[21]這無疑預(yù)示著硬件層面對AIGC的限制大大降低，圍繞著生成式人工智能的軟件市場爭奪方興未艾。對于新聞業(yè)而言，逐步走向數(shù)字化和智能化是大勢所趨，新聞生產(chǎn)充分發(fā)揮人工智能的潛力，提質(zhì)增效也是面對激烈競爭的應(yīng)有之義。以ChatGPT為代表的人工智能對原有的生產(chǎn)秩序和格局產(chǎn)生了沖擊，對于人工智能這一具有重大潛力的“千里馬”，作為策馬者的記者及創(chuàng)作者應(yīng)該提高對人工智能的認(rèn)識，才不會被眼花繚亂的炫技所迷惑。站在新聞生產(chǎn)者的角度來看，人工智能的不斷發(fā)展確實對新聞人進(jìn)行了賦權(quán)，但是這種賦權(quán)是不均衡的。

2022年游戲設(shè)計師杰森·艾倫借助Midjourney模型生成了《太空歌劇院》，這是首個獲得獎項的AI生成藝術(shù)作品，也是生成式人工智能在藝術(shù)界引發(fā)巨大震蕩的導(dǎo)火索。有研究認(rèn)為AI不會“消滅”藝術(shù)家，但是對于多數(shù)的藝術(shù)工作者而言則面臨巨大沖擊。[22]面對更加激烈的市場競爭和不斷迭代的技術(shù)，新聞生產(chǎn)者素質(zhì)和能力的提高是否能夠和機(jī)器進(jìn)化的速度同步至關(guān)重要，在此情境下探索一種創(chuàng)作者和人工智能協(xié)同生產(chǎn)的新聞模式，即專業(yè)性加智能化的PIGC模式，能夠有效應(yīng)對技術(shù)發(fā)展對內(nèi)容創(chuàng)作者帶來的沖擊?！?/p>

注釋：

[1]熊茵，鄭為升.UGC興起背景下的新聞傳播主體：類型意涵與演化博弈[J].編輯之友，2019（04）：79-85.

[2]陳龍.“后新聞”生產(chǎn)模式：生成式AI對新聞傳播業(yè)的再格式化[J].傳媒觀察，2023（03）：18-24.

[3]爆火的 AIGC 到底是什么 | 全面介紹，https：//blog.csdn.net/jiaoyangwm/article/details/129448529.

[4]Jenkins H. Fans， bloggers， and gamers： Exploring participatory culture[M]. nyu Press， 2006.

[5]Kim， J. 2012. “The Institutionalization of YouTube： From User-Generated Content to Professionally? Generated Content.” Media， Culture & Society 34（1）：53-67. doi：10.1177/0163443711427199.

[6]AI use in journalism brings ethical， employment concerns，https：//dailyillini.com/life_and_culture-stories/2023/02/27/artificial-intelligence-journalism/.

[7]Number of ChatGPT Users （2023）https：//explodingtopics.com/blog/chatgpt-users.

[8]Perkins， Douglas D.， and Marc A. Zimmerman. "Empowerment theory， research， and application." American journal of community psychology 23 （1995）： 569-579.

[9]呂鵬.作為假象的自由：用戶生成內(nèi)容時代的個人與媒介[J].國際新聞界，2017，39（11）：68-82.

[10]劉康.人工智能如何助力媒體生產(chǎn)和運營[J].新聞記者，2019（03）：8-9.

[11]戴宇辰，蘇宇.從把關(guān)人到策展者：智媒時代新聞編輯角色轉(zhuǎn)型的內(nèi)在邏輯[J].中國編輯，2023（Z1）：42-47.

[12]Francis， D. （2020）. “All bets are off if AI becomes smarter than people”. Financial Post， Innovation. Feb 03，2020.

[13]高山冰，汪婧.智能傳播時代社交機(jī)器人的興起、挑戰(zhàn)與反思[J].現(xiàn)代傳播（中國傳媒大學(xué)學(xué)報），2020，42（11）：8-11+18.

[14]騰訊研究院，ChatGPT人工智能及將來之人，https：//www.tisi.org/internet-frontiers-61.

[15]FBI Shoots and Kills Utah Man Accused of Threatening President Biden，August 10， 2023 | Author： AI Bot V27，https：//newsgpt.ai/2023/08/10/fbi-shoots-and-kills-utah-man-accused-of-threatening-president-biden/？utm_source=brevo&utm_campaign=Daily%20Email%20-%2010%20August%202023&utm_medium=email

[16]H. Bakhshi， C. B. Frey， and M. Osborne， Creativity Vs. Robots： The Creative Economy and the Future of Employment （NESTA 2015）.

[17]朱春陽，毛天嬋.“洗稿”該當(dāng)何罪：數(shù)字新聞業(yè)共同體的消解與建構(gòu)——基于《甘柴劣火》事件的考察[J].新聞大學(xué)，2022（08）：61-77+123.

[18]Lemley M A， Casey B. Fair learning[J]. Tex. L. Rev.， 2020，99：743.

[19]Hayes C M. Generative Artificial Intelligence and Copyright： Both Sides of the Black Box[J]. Available at SSRN? 4517799，2023.

[20]姜婷婷，許艷閏.窄化的信息世界：國外信息繭房、選擇性接觸與回音室研究進(jìn)展[J].圖書情報知識，2021，38（05）：134-144.

[21]英偉達(dá)全球首發(fā)超級AI芯片：比上一代快50%，訓(xùn)練大模型成本更低，AI前哨，https：//mp.weixin.qq.com/s/orf1BtmnDtmn2xGKFdqCOw

[22]AI不會“消滅”藝術(shù)家|業(yè)界動態(tài).騰訊研究院，2023-08-11https：//www.tisi.org/26445.

（作者：安徽大學(xué)新聞傳播學(xué)院碩士）

責(zé)編：姚少寶