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    AIGC在縣級融媒體的應用與思考

    2024-06-10 18:40:46張方聞
    傳媒評論 2024年4期
    關鍵詞:內(nèi)容模型

    文_張方聞 張 健

    隨著人工智能技術的迅猛發(fā)展,生成式人工智能(AIGC)技術展示了AI 在信息生成和內(nèi)容創(chuàng)新方面的巨大潛力。與此同時,國內(nèi)的AIGC 技術也取得了令人矚目的進展,百度文心一言、騰訊混元、阿里通義千問等大模型在傳媒領域的應用日益廣泛,為“AI+傳媒”的媒體融合提供了強大的技術支撐。

    縣級融媒體作為我國主流傳播體系的重要組成部分,覆蓋面廣泛。目前全國有近2600 個縣(市)級媒體,這為AIGC 技術在新聞媒體領域的應用提供了廣闊的舞臺。如何聯(lián)合業(yè)內(nèi)優(yōu)質企業(yè),將這些新技術應用于補足縣融的短板,提升縣融的傳播效果,將成為媒體智能化發(fā)展的重要方向。

    一、縣級融媒體面臨的挑戰(zhàn)

    作為媒體融合的先行者,浙江省的縣級融媒體中心在探索的道路上取得了顯著的成果。2022年,包括安吉、溫嶺、海寧等在內(nèi)的十余家縣級融媒體中心的全年營業(yè)收入達到了“億元俱樂部”的水平。尤其是安吉縣,通過早期的產(chǎn)業(yè)轉型布局,取得了全國領先的4.87 億元營收。然而,隨著縣級融媒體的大跨步發(fā)展,它們也面臨著越來越多的挑戰(zhàn)。

    首先凸顯的是人才問題??h級融媒體中心存在人員總量過剩但人才缺乏的情況,特別是缺乏具有豐富經(jīng)驗的經(jīng)營人員和技術開發(fā)人員。此外,由于缺乏有效的激勵機制,人才流失問題進一步加劇。

    其次,缺乏優(yōu)質內(nèi)容產(chǎn)出。采編人員疲于應對時政報道,難以專注于產(chǎn)出高質量、有溫度的原創(chuàng)內(nèi)容。這導致不同新媒體平臺的內(nèi)容同質化嚴重,既缺乏用戶黏性高的產(chǎn)品,也容易滋生“標題黨”現(xiàn)象。

    另外,平臺建設還有待加強。目前,浙江省內(nèi)各融媒體中心客戶端在技術上尚未實現(xiàn)貫通。有的依托省級平臺,有的則依賴于第三方技術平臺,這使得省級平臺“中央廚房”的作用無法充分發(fā)揮。

    為了應對這些挑戰(zhàn),浙江省宣傳文化系統(tǒng)于2022 年開始籌建傳播大腦科技(浙江)股份有限公司。其作為各區(qū)縣融媒體的技術集成中心、數(shù)據(jù)交換中臺、融合傳播中樞,旨在推進構建省域一體化傳播體系和全省媒體融合“一張網(wǎng)”。2023年,傳播大腦陸續(xù)發(fā)布了多項技術產(chǎn)品,如全省統(tǒng)一的融媒體中臺“天目藍云”、省市縣一體化數(shù)字營銷平臺“洪澤”等,助力縣融發(fā)展。此外,傳播大腦還在積極探索如何將AI技術與縣級融媒體的實際需求相結合,以利用AI技術切實增強縣級融媒體的“自我造血”能力。

    為了更貼近實際地了解縣級融媒體在轉型過程中對AI大模型的需求,并為其在人工智能時代的發(fā)展提供依據(jù),我們對來自省內(nèi)45 家融媒體中心的47 名媒體從業(yè)者進行了一次詳盡的問卷調(diào)查,與多名一線縣融媒體人員(包括記者、編輯等)進行了一對一的溝通。經(jīng)過梳理,我們總結出三個制約縣級融媒體可持續(xù)發(fā)展的主要問題,并提出大模型在解決問題過程中應具備的相應能力。

    二、縣融內(nèi)容生產(chǎn)的主要問題及應對措施

    1.新聞熱點發(fā)現(xiàn)慢

    傳統(tǒng)的新聞采集方法主要包括人工采集、RSS訂閱和網(wǎng)絡爬蟲。其中,人工采集雖然直接且常用,但其效率低下且出錯率較高;RSS訂閱能快速獲取最新的網(wǎng)絡信息,但信息覆蓋面較窄;網(wǎng)絡爬蟲雖能抓取大量信息,但涉及的法律法規(guī)和倫理道德問題較為復雜。

    對于縣級融媒而言,其核心受眾是本地居民。因此,如何從海量新聞中篩選出與當?shù)匕傩丈钕⑾⑾嚓P的內(nèi)容是一個重大挑戰(zhàn)。調(diào)查問卷顯示,有高達78.7%的受訪者對能第一時間發(fā)現(xiàn)與本市相關輿情的系統(tǒng)有很大需求。

    要解決此問題,僅僅將AI大模型用于呈現(xiàn)網(wǎng)絡實時熱點是不夠的。對縣級融媒而言,更重要的是篩選出貼近百姓、接地氣的本地內(nèi)容。國際和國內(nèi)重大新聞熱點,用戶通??梢詮母呒墑e的媒體平臺如人民網(wǎng)、新華社等渠道獲取。這就要求AI大模型對區(qū)縣基層有深入的理解,例如把握峰谷電價格、農(nóng)作物播種時間等基層信息。對于普通居民而言,與生活狀況息息相關的內(nèi)容往往更能引起他們的關注。相較于人工篩選,AI大模型能夠更高效地進行篩選和處理這些信息。目前,由傳播大腦研發(fā)的AI大模型已經(jīng)實現(xiàn)了以聊天形式獲取指定區(qū)域的實時新聞熱點,為采編人員提供了有力支持。

    2.新聞創(chuàng)作專業(yè)性不足

    在新聞編寫過程中,選擇合適的切入角度并列出提綱是一項至關重要的任務。我們的調(diào)查問卷顯示,在最需要的工作輔助功能中,需求度前三的功能分別是“根據(jù)主題和要求自動完成稿件提綱或者腳本”(占比29.79%)、“從線索和熱點中尋找潛在的寫作角度”(占比25.53%)和“根據(jù)對話內(nèi)容從資源庫中找出文字、圖片和視頻”(占比19.15%)。由此也可以看出新聞寫作給傳媒從業(yè)人員帶來的壓力。

    另外,我們通過與多名在一線工作的受訪者交流了解到,面對一份較長的講話稿(甚至是講話視頻)時,如何快速提煉出重點經(jīng)常是令記者和編輯頭疼的事情。因此,為了幫助撰稿人更好地完成新聞編寫工作,AI 大模型需要具備多模態(tài)信息處理能力。這意味著它需要能夠處理和提煉文本、圖像甚至視頻等多種媒介的信息,并根據(jù)這些信息生成相應的提綱。此外,AI 大模型還需要對不同地區(qū)的文化傳統(tǒng)有深入的了解。每個地區(qū)都有其獨特的文化傳統(tǒng)和習俗,這對于當?shù)孛癖妬碚f非常重要。例如,當向AI 大模型提起浙江桐鄉(xiāng)的崇福廟會時,大模型需要知道這是每年農(nóng)歷十月廿三在崇福城隍廟舉辦的一場盛大的活動。同時,AI 大模型還需具備方言識別能力。浙江方言眾多且雜,很多地區(qū)使用方言的比例較高,特別是在當?shù)孛襟w生產(chǎn)的內(nèi)容中。例如,在浙江海寧話里,“靈市面”表示見識市面,該詞匯被廣泛使用于海寧本地內(nèi)容的文稿中。為了更好地與當?shù)孛癖姕贤ú鞑ギ數(shù)匚幕?,AI 大模型需能識別并理解這些方言詞匯,而不是簡單地將其視為錯別字或無法識別的詞匯。

    3.新媒體運營落地困難

    作為智慧城市的重要樞紐,以“引導群眾,服務群眾”為核心的新媒體平臺,在建設過程中涉及到的代碼開發(fā)工作是不可或缺的。前端開發(fā)面臨著諸多技術挑戰(zhàn),如安全性、性能、可擴展性和可維護性等,需要開發(fā)人員具備深厚的專業(yè)知識和經(jīng)驗,采取相應的解決方案。縣級融媒體由于規(guī)模相對較小,往往缺乏經(jīng)驗豐富、具備新媒體開發(fā)能力的技術人員。這既導致了開發(fā)功能的單一性,也降低了好創(chuàng)意的可實施性,不利于吸引用戶、增強用戶黏性,限制了客戶端的內(nèi)容聚合能力。

    因此,AI大模型同樣需要具備輔助代碼開發(fā)的功能,以此提升技術人員開發(fā)能力的天花板。這可以分為兩個階段:初級階段中,AI 大模型幫助技術人員完成代碼補全、代碼注釋和代碼優(yōu)化等大量耗費開發(fā)者精力的工作,避免了代碼的復用率低下、質量不穩(wěn)定、維護成本高等問題;進階階段則希望AI大模型能夠實現(xiàn)以手繪原型圖自動生成代碼,實現(xiàn)從草稿到網(wǎng)頁的快速轉換,做到“草稿畢,網(wǎng)頁出”。在此之前,前端頁面開發(fā)需要經(jīng)過一系列繁瑣的流程,包括產(chǎn)品經(jīng)理制定需求、UI 工程師繪制原型圖和開發(fā)者編寫代碼等,既耗時又繁瑣。通過手繪原型圖生成代碼的方法,可以加快設計開發(fā)速度,及時發(fā)現(xiàn)和解決問題。同時,這種方式也可降低開發(fā)門檻,讓更多人員參與進來,激發(fā)他們的創(chuàng)造力,從而制作出更能抓住用戶眼球和需求的產(chǎn)品。

    三、AIGC在傳媒行業(yè)的展望

    在人工智能2.0時代,AIGC技術已全面滲透到新聞的生產(chǎn)與傳播過程中。傳媒行業(yè),尤其是縣級融媒體,作為最先受到?jīng)_擊的領域之一,面臨著前所未有的挑戰(zhàn)與機遇。AIGC 技術在提高新聞報道效率、實現(xiàn)個性化內(nèi)容定制、降低人力成本等方面有著不可估量的作用。然而,我們也必須正視由此引發(fā)的一系列問題,如數(shù)據(jù)失真、新聞偏見、版權模糊等。面對這些智媒時代無法回避的挑戰(zhàn),一方面需要在技術層面持續(xù)創(chuàng)新和優(yōu)化,另一方面要完善相關制度,做到多管齊下、多效并舉??h級融媒體則可以借助于省級平臺的先進技術,提高內(nèi)容生產(chǎn)的效率和質量。這不僅有助于應對AIGC 技術的挑戰(zhàn),也將是縣級融媒體發(fā)展新的道路。

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