人工智能技術(shù)對媒體的影響及應(yīng)對措施

◎王 佳

(金融時報(bào)社新媒體部，北京 100081)

生成式人工智能(Artificial Intelligence Generated Content，AIGC)是人工智能1.0 時代進(jìn)入2.0 時代的重要標(biāo)志。2022 年，Open AI 發(fā)布ChatGPT 模型用于生成自然語言文本。2023年3 月15 日，Open AI 發(fā)布了多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練大模型GPT4.0。GPT 類應(yīng)用逐步賦能各行各業(yè)，其能夠與人進(jìn)行深度交流，撰寫郵件、文章，編寫代碼的種種功能都令人驚嘆。此后出現(xiàn)了能夠進(jìn)行藝術(shù)創(chuàng)作、視頻處理的產(chǎn)品。AIGC 的出現(xiàn)，引起了新聞從業(yè)者極大的關(guān)注。

人工智能的發(fā)展歷經(jīng)多年，目前已經(jīng)在媒體生產(chǎn)過程中得到應(yīng)用的有算法推薦、寫作機(jī)器人、元宇宙新聞產(chǎn)品，這些應(yīng)用能夠提升新聞生產(chǎn)的效率，減少新聞從業(yè)者在初級工作中的精力投入，新出現(xiàn)的生成式AI 在這一方面被寄予厚望。當(dāng)然，新事物的出現(xiàn)總會有不一樣的聲音。生成式AI對新聞從業(yè)者的替代效應(yīng)、對新聞生產(chǎn)流程產(chǎn)生的不確定影響需要引起重視。

本文分階段介紹人工智能逐步融入傳媒行業(yè)的過程，嘗試通過案例分析和從業(yè)經(jīng)驗(yàn)總結(jié)兩個角度，來探討應(yīng)如何看待生成式AI 這一新事物，如何將其引入媒體生產(chǎn)流程。

一、人工智能加速媒體深度融合

(一)算法推薦重塑新聞分發(fā)、消費(fèi)渠道

較早進(jìn)入新聞行業(yè)的人工智能技術(shù)是智能算法推薦。智能算法推薦是指利用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對用戶的歷史行為和偏好進(jìn)行分析和預(yù)測，從而向用戶推薦符合其興趣的內(nèi)容。算法推薦最初并非應(yīng)用于媒體而是商業(yè)領(lǐng)域，如郵箱廣告、電子商務(wù)等。王仕勇認(rèn)為，我們進(jìn)入到一個信息過載的時代，強(qiáng)大的內(nèi)容生產(chǎn)能力，要求傳統(tǒng)的內(nèi)容分發(fā)進(jìn)行變革，以解決用戶對有用信息的分辨及選擇不足的問題。在我國，依次出現(xiàn)了以微信為代表的“訂閱分發(fā)”、以知乎為代表的“社群分發(fā)”和以今日頭條為代表的“算法分發(fā)”[1]。

2012 年，今日頭條率先推出了基于協(xié)同過濾算法的內(nèi)容推薦系統(tǒng)。一方面，今日頭條對內(nèi)容進(jìn)行分類，如娛樂、科技、財(cái)經(jīng)等。另一方面，進(jìn)行個性化推薦，即通過收集和分析用戶信息，針對不同用戶的興趣和行為特征給用戶打標(biāo)簽，之后為其推薦最符合其需求的內(nèi)容。

算法推薦在媒體行業(yè)的成功應(yīng)用改變了傳統(tǒng)的新聞分發(fā)模式，受到受眾的追捧。這一技術(shù)讓今日頭條實(shí)現(xiàn)了快速發(fā)展，獲得了數(shù)億用戶。此后算法推薦逐漸被更多的媒體所應(yīng)用，新聞分發(fā)渠道與過去有了實(shí)質(zhì)性改變，這也成為傳統(tǒng)紙媒逐漸式微的一個原因。

算法推薦雖然有益于新聞內(nèi)容直達(dá)用戶，優(yōu)質(zhì)內(nèi)容更容易獲得大范圍傳播，但是也存在弊端，即產(chǎn)生了“信息繭房”效應(yīng)?！靶畔⒗O房”是指人們關(guān)注的信息領(lǐng)域會習(xí)慣性地被自己的興趣所引導(dǎo)，從而將自己的生活局限在像蠶繭一般的“繭房”中的現(xiàn)象。如何破除“信息繭房”也是值得學(xué)界、業(yè)界深入思考的一個問題。

算法推薦除作用于新聞消費(fèi)端，對新聞生產(chǎn)端也有助力?；ヂ?lián)網(wǎng)時代，人人都可以拍攝、錄制并上傳信息，很多新聞的第一現(xiàn)場信息，不再是記者提供，而是來源于網(wǎng)民。大量的線索依靠人力無法全部掌握、核實(shí)，大數(shù)據(jù)和人工智能通過算法輔助人工進(jìn)行選題策劃，編輯可以通過大數(shù)據(jù)和算法推薦，找到當(dāng)前最熱、最合適的選題，從而進(jìn)行新聞策劃、深度挖掘等工作。

(二)新聞寫作機(jī)器人大幅提升寫作效率

新聞寫作機(jī)器人是一種基于人工智能技術(shù)的自動寫作工具，它可以根據(jù)給定的關(guān)鍵詞、主題和要求，按照某種模板自動生成文章。新聞寫作機(jī)器人可以用于各種應(yīng)用場景，例如自動化新聞報(bào)道、生成營銷文案、撰寫社交媒體帖子等。

2015 年9 月，騰訊財(cái)經(jīng)發(fā)表了一篇文章《8 月CPI 漲2.0% 創(chuàng)12 個月新高》，該文章的署名為自動化新聞寫作機(jī)器人Dreamwriter。同年11 月，新華社也推出了自己的寫作機(jī)器人——“快筆小新”，輸入股票代碼，它3 秒鐘就能完成一篇財(cái)報(bào)分析，稿件中大小標(biāo)題一應(yīng)俱全，還配有圖表等信息[2]。2016 年里約奧運(yùn)會期間，今日頭條推出了新聞機(jī)器人“張小明”。作為第二代新聞機(jī)器人，“張小明”除了生成賽事新聞報(bào)道，還能智能檢索并選擇圖片，根據(jù)比賽結(jié)果模仿人類語氣等。

相較目前出現(xiàn)的生成式AI，新聞寫作機(jī)器人智能程度較低。黃雅蘭認(rèn)為，財(cái)經(jīng)、體育、天氣等領(lǐng)域的新聞寫作，有可靠、清晰、結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)資源，以及比較穩(wěn)定的寫作風(fēng)格和結(jié)構(gòu)，自動化新聞在這些領(lǐng)域表現(xiàn)出優(yōu)勢[3]，可以代替新聞從業(yè)者完成較為簡單的稿件撰寫，解放部分勞動力，為專業(yè)人士節(jié)約時間從事高難度、原創(chuàng)性作品，提高媒體生產(chǎn)效率。

(三)元宇宙新聞增強(qiáng)“在場感”“沉浸感”

2021 年被稱為元宇宙元年，當(dāng)年眾多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)爭相布局元宇宙，尤以Facebook 為主，當(dāng)年改名為Meta，對外宣稱其全力投入元宇宙的開發(fā)。元宇宙目前尚無權(quán)威定義，但普遍認(rèn)為元宇宙是利用擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)技術(shù)和數(shù)字孿生技術(shù)生成現(xiàn)實(shí)世界的鏡像，用戶通過專用設(shè)備體驗(yàn)到置身其中的現(xiàn)場感、沉浸感，身份也從“旁觀者”轉(zhuǎn)向“見證者”。

鄭滿寧認(rèn)為，在新聞生產(chǎn)方面，以虛擬現(xiàn)實(shí)為代表的多種表達(dá)方式，讓以娛樂或游戲方式輔助新聞表達(dá)等成為新聞產(chǎn)品形式的創(chuàng)新嘗試[4]。元宇宙新聞產(chǎn)品可以滿足受眾除視覺、聽覺外更多的感官體驗(yàn)，能夠突破新聞消費(fèi)者的角色桎梏，以第一人稱親臨新聞現(xiàn)場，了解新聞事件的全貌，不受媒體觀念引導(dǎo)，做出自己的判斷。

目前元宇宙技術(shù)發(fā)展仍處于極早期，相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜艺J(rèn)為，從元宇宙賦能不同行業(yè)的角度來看，目前落地的行業(yè)有會展業(yè)、文旅業(yè)、教育、娛樂社交，甚至是工業(yè)和農(nóng)業(yè)[5]。從投入產(chǎn)出比來看，大多數(shù)媒體沒有自有技術(shù)和極強(qiáng)動力推動元宇宙的突破性發(fā)展，順勢而為較為普遍。目前媒體應(yīng)用較為廣泛的元宇宙技術(shù)包括虛擬會議、數(shù)字人主播、新聞播報(bào)、數(shù)字內(nèi)容自動生成等。

新華網(wǎng)在元宇宙新聞領(lǐng)域布局范圍廣，投入資金多。2022 年全國兩會前夕，新華社新立方智能化演播室推出首個沉浸式融屏訪談，運(yùn)用5G、MR(混合現(xiàn)實(shí))、XR(擴(kuò)展現(xiàn)實(shí))、虛擬空間等技術(shù)，打破時空限制，讓主持人與王亞平代表等實(shí)現(xiàn)“裸眼3D”般的面對面交流，實(shí)現(xiàn)全實(shí)景、真融屏。

(四)AIGC 改變新聞生產(chǎn)方式、傳播格局

作為AIGC 的一個領(lǐng)域，近期GPT 類應(yīng)用的出現(xiàn)，讓傳媒領(lǐng)域的從業(yè)者感到職業(yè)危機(jī)的來臨。GPT 類應(yīng)用建立在大語言模型基礎(chǔ)上，主要研究如何訓(xùn)練和應(yīng)用能夠處理自然語言的大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。幾乎同時，利用圖像識別技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行剪輯、創(chuàng)作生成圖像和視頻的技術(shù)進(jìn)入了媒體的視野。

AIGC 的各類應(yīng)用將給圖文、視聽傳媒生產(chǎn)方式帶來三方面的變化。一是改變新聞生產(chǎn)的主體。新聞生產(chǎn)由專業(yè)生產(chǎn)、用戶生成轉(zhuǎn)向?qū)I(yè)+用戶+機(jī)器人共同生產(chǎn)。二是極大地提升了機(jī)器人自動寫作的質(zhì)量。不同于過去寫作機(jī)器人的簡單式、模塊化生產(chǎn)，大語言模型可以模仿人類語言，更快速、高效地生成大量文本，且不再局限于某幾個領(lǐng)域的創(chuàng)作；圖片視頻類AI 應(yīng)用則可以直接將簡單的文本創(chuàng)作為視頻，順應(yīng)了目前新聞碎片化、視頻化的趨勢。三是重塑媒體的傳播格局。過去媒體到用戶的傳播格局轉(zhuǎn)為用戶到媒體，由編輯決定用戶看什么——由算法決定用戶看什么——由用戶自主提問決定看什么。四是改變了新聞策劃邏輯，過去新聞議題設(shè)置多依靠上級指令、新聞熱點(diǎn)，后將算法推薦納入策劃參考，可以提升受眾體驗(yàn)，未來的趨勢是媒體根據(jù)用戶指令自動生成內(nèi)容。

二、人工智能在媒體應(yīng)用中出現(xiàn)的問題

(一)新聞?wù)鎸?shí)性、價(jià)值判斷與人文關(guān)懷方面存在問題

未來，機(jī)器人寫作將逐步升級為大語言模型輔助的新聞寫作，這雖然提升了新聞生產(chǎn)的效率，但它在新聞?wù)鎸?shí)性、立場把控，以及必要的人人關(guān)懷方面存在缺陷。究其原因，大語言模型采納和分析的數(shù)據(jù)均來自互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫，但互聯(lián)網(wǎng)上海量的數(shù)據(jù)存在質(zhì)量良莠不齊、虛假數(shù)據(jù)、重復(fù)數(shù)據(jù)等多種問題。

如何規(guī)范化使用、核實(shí)數(shù)據(jù)，在使用數(shù)據(jù)的同時保護(hù)用戶的隱私，都需要媒體專業(yè)人員把控。如果媒體不能對AI生成的內(nèi)容進(jìn)行核實(shí)，將出現(xiàn)稿件“一本正經(jīng)瞎說”的荒誕情況，媒體的公信力將遭受極大損害。筆者認(rèn)為，可行的解決方式之一是媒體構(gòu)建自己的大模型數(shù)據(jù)庫并交由技術(shù)人員進(jìn)行訓(xùn)練，夯實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，從而為受眾提供可靠的新聞產(chǎn)品。

(二)版權(quán)界定需明確并入法

我國著作權(quán)法律制度規(guī)定，作品是指文學(xué)、藝術(shù)和科學(xué)領(lǐng)域具有獨(dú)創(chuàng)性并能以某種有形形式復(fù)制的智力成果。當(dāng)前，人工智能生成的內(nèi)容不受著作權(quán)法保護(hù)。但是這不影響人工智能生成的作品具有歸屬權(quán)及收益權(quán)。這兩者雖看似矛盾，卻也是推動技術(shù)進(jìn)步的重要的一面。

王淵博士認(rèn)為，人工智能生成的內(nèi)容不是著作權(quán)法意義上的作品，其理由是人工智能生成的內(nèi)容不屬于人的智力成果、不能反映人類的情感和思想、缺乏獨(dú)創(chuàng)性，而且社會對高品質(zhì)作品的需要要求不能將人工智能生成物作為作品。但是他認(rèn)為，人工智能生成內(nèi)容可歸屬于三方，即程序設(shè)計(jì)者、內(nèi)容整體把控者以及投資設(shè)計(jì)者[6]。

筆者認(rèn)為，一是站在傳媒企業(yè)的角度，如果媒體在使用模型的過程中，數(shù)據(jù)、模型算法均來自程序設(shè)計(jì)者，媒體僅僅將這個平臺交由受眾使用，受眾提問后，模型自主生成并直接提供給受眾，這樣生成的作品應(yīng)為程序設(shè)計(jì)者所有。二是如果媒體僅將大模型作為輔助工具，作品結(jié)構(gòu)設(shè)置、陳述鋪排、核實(shí)驗(yàn)證均由媒體完成，此類作品應(yīng)為程序設(shè)計(jì)者和媒體共有。在目前沒有明確的法律條文規(guī)范的情況下，作品所有權(quán)歸屬更多的是商業(yè)問題，應(yīng)由媒體和程序設(shè)計(jì)者通過友好協(xié)商、制定合約的形式確定。待日后法律法規(guī)逐步完善后進(jìn)行合理合法界定。

(三)AIGC 存在立場偏差，主流媒體應(yīng)慎用

首先，不同國家開發(fā)的GPT 類應(yīng)用，因底層邏輯、數(shù)據(jù)不同而存在立場偏差。媒體在使用過程中如不加以區(qū)分，或編輯水平有限未能識別，生產(chǎn)出的內(nèi)容極容易受到影響，導(dǎo)致文章立場錯誤、圖片或視頻存在導(dǎo)向問題，給媒體帶來不可估量的重大影響。

其次，AIGC 模型本身是通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方式訓(xùn)練得到的，它在學(xué)習(xí)過程中會尋找數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律。如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中存在某些類型的偏見或傾向，AIGC 很可能會學(xué)習(xí)到這些傾向性的模式，并在生成內(nèi)容時表現(xiàn)出來。這也可能導(dǎo)致AIGC 在觀點(diǎn)表達(dá)上存在立場偏差。

最后，AIGC 對于語言和語義的理解是有限的。它無法真正理解文本中的含義和背景知識，只是通過統(tǒng)計(jì)模型和模式匹配來生成內(nèi)容。這種有限的理解能力也加劇了AIGC 生成內(nèi)容中可能存在的立場偏差。

(四)給新聞工作者及傳媒企業(yè)管理帶來全新挑戰(zhàn)

人工智能的持續(xù)發(fā)展，對于任何行業(yè)來說都存在一個奇點(diǎn)，屆時從業(yè)者將有可能被人工智能取代，傳媒行業(yè)亦是如此。首先，從事基礎(chǔ)性報(bào)道和剪輯的新聞從業(yè)者將面臨職業(yè)危機(jī)。其次，新聞報(bào)道呈現(xiàn)給受眾之前需要嚴(yán)格的審校流程，記者本是第一道關(guān)口，對其作品負(fù)責(zé)，依靠人工智能寫稿無寫作責(zé)任人，稿件審核人員的審核責(zé)任將加重。

三、媒體的應(yīng)對策略

未來，傳媒企業(yè)不能對科技發(fā)展視而不見，畫地為牢。陸小華預(yù)測，新聞出版業(yè)在有規(guī)則約束的條件下，會以專業(yè)方式探索使用智能內(nèi)容生成工具，而智能內(nèi)容生成技術(shù)開發(fā)者也會把新聞出版作為重要行業(yè)應(yīng)用場景定制開發(fā)[7]。事實(shí)上，這一幕已經(jīng)在上演了。包括澎湃新聞等多家媒體均已對外宣稱引入大語言模型輔助內(nèi)容生產(chǎn)。筆者認(rèn)為，“內(nèi)容為王”的理念依然重要，但在技術(shù)飛速發(fā)展的時代，媒體更應(yīng)重視技術(shù)的運(yùn)用，走上內(nèi)容+技術(shù)+渠道+市場+人才的多元化發(fā)展之路。在這一過程中，媒體有以下幾點(diǎn)需要注意。

(一)嚴(yán)守新聞道德底線，加強(qiáng)審核把關(guān)

AIGC 基于數(shù)據(jù)和算法生產(chǎn)，數(shù)據(jù)的質(zhì)量決定了AIGC 內(nèi)容的質(zhì)量、立場，算法的邏輯決定了AIGC 的行文邏輯。而新聞有其嚴(yán)格的生產(chǎn)和審核流程，在引入AIGC 后，媒體應(yīng)對進(jìn)入數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)加強(qiáng)審核，嚴(yán)守新聞道德底線。

(二)加大新聞一線及深度報(bào)道力度，發(fā)揮專業(yè)人才的優(yōu)勢

AIGC 有其優(yōu)勢，但其最大的劣勢是內(nèi)容均來自已有數(shù)據(jù)。新聞回歸最原始的初衷是新聞事件發(fā)生后第一時間為受眾傳遞實(shí)時消息。AIGC 無法完成一手新聞的報(bào)道。鑒于此，媒體應(yīng)不忘初心，做好本職工作，提升“四力”，為受眾提供源源不斷的一手新聞資訊。另外，資深媒體人所具有的廣泛人脈、信息搜集整合能力以及深刻的洞察力、判斷力是人工智能不具備的能力，媒體應(yīng)取長補(bǔ)短，加大深度報(bào)道、解讀報(bào)道的創(chuàng)作力度。

(三)重視技術(shù)發(fā)展和渠道建設(shè)，提高信息傳播效率

雖說“酒香不怕巷子深”，但如果媒體自主傳播渠道不暢，優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容將無法被受眾看到，或者被聚合類新聞資訊平臺傳播成為“別人的嫁衣”。南瑞琴認(rèn)為，在傳統(tǒng)媒體面臨的種種危機(jī)中，最直接和最致命的就是渠道分發(fā)和廣告收入被互聯(lián)網(wǎng)平臺截留[8]。因此，無論優(yōu)質(zhì)內(nèi)容出自人還是人工智能，其目標(biāo)都是為受眾服務(wù)，因此傳播渠道始終非常重要，媒體應(yīng)發(fā)力守住自己的輿論陣地。

四、結(jié)語

綜上，歷史發(fā)展經(jīng)驗(yàn)告訴我們，在算法推薦、寫作機(jī)器人、元宇宙新聞的發(fā)展過程中，媒體逐步將其成功引入自身的發(fā)展中。技術(shù)的發(fā)展推動媒體走向何方，仍取決于媒體的判斷和戰(zhàn)略規(guī)劃。合理、有效地利用AIGC，一定能夠提升媒體的生產(chǎn)效率，正向推動媒體深度融合，提升媒體的傳播力、引導(dǎo)力、影響力和公信力。