米乐m6传媒观察 人工智能给新闻业带来哪些变革与挑战

发布时间：2023-07-07 丨 浏览次数：

　　清华大学新闻与传播学院教授、博士生导师，清华-伊斯雷尔·爱泼斯坦对外传播研究中心主任史安斌与博士研究生刘勇亮在《传媒观察》2023年第6期刊文，通过对9位媒体机构新闻工作者的深度访谈及相关资料分析，回顾了AI赋能中西方媒体新闻生产的历史和现状，分析了AI技术给新闻生产在内容偏向、隐私版权、信息真实等方面带来的挑战，梳理了从媒介融合到人机协同的演进路径。为了适应AI赋能新闻生产的愿景，我们应当处理好生产力与创造力的关系，重新界定新闻从业者的职业身份，积极开展面向公众的AI素养教育。

　　今年3月，由马斯克领衔千名业界和学界人士联署公开信要求暂停“训练”AI大模型，但此举却遭到比尔·盖茨等另一些人士的，后者强调应将重点放在如何有效利用AI技术上。同样道理，一方面新技术带来的道德伦理和职业身份的挑战，让新闻从业者和公众感到担忧，但另一方面AI给新闻生产转型升级带来的机遇令人振奋。为进一步认识AI对新闻业的影响，本文将对AI赋能新闻生产的历史和现状进行梳理，厘清米乐m6从媒介融合到人机协同的演进路径，并对AI赋能新闻生产的愿景、挑战及其应对提出方向性的建议。

　　按照人工智能技术的发展阶段和其参与新闻生产的深入程度，可以将新闻业中的人工智能技术划分为三个阶段：辅助增强、初步自动化与自动内容生成。

　　在辅助增强阶段，人工智能技术主要是作为辅助工具参与到新闻生产的过程中，以提高特定环节的生产效率。例如翻译软件、语音转文字程序、错别字检查工具等，都是AI作为工具服务于新闻生产特定环节。这一阶段，主流新闻媒体机构通过与企业合作开发，推出了各类人工智能工具来服务新闻生产。例如，2018年以来，路透社一直在使用一个名为Lynx Insight的内部项目，以帮助新闻记者分析数据、提出故事构想，甚至撰写一部分新闻内容。

　　本研究对9位分别来自人民日报、新华社、中央广播电视总台、财新、彭博社等媒体机构的新闻工作者进行了深度访谈，同时对照伦敦政治经济学院教授贝克特（Charlie Beckett）撰写的题为《新权力、新责任：新闻业和人工智能全球调查》的报告，探讨中外新闻业对AI技术的应用情况。根据新闻生产的流程和人工智能的技术特点，本研究对新闻生产中的AI辅助增强功能进行了如下类型学的分析，梳理出中西方新闻媒体参与者相同与不同的关注点。

　　可以看出，中西方新闻媒体机构都已经广泛引入AI服务于新闻生产的主要环节米乐m6，并存在着相似的AI技术使用场景，但在某些具体环节上也存在着使用的差异。从新闻采集来看，AI主要被运用在信息收集、舆情研判、数据分析等新闻生产的前期准备工作之中。相比之下，西方媒体更加注重AI的信息搜集能力，中国的主流媒体则更加注重AI的舆情监测功能。从新闻写作来看，人工智能技术可以帮助进行文本、图像、视频等内容的生成。在这一方面，西方媒体训练出大量自动新闻写作模型，并将其广泛投入到新闻实践之中。从新闻分发来看，人工智能技术在个性化推送层面拥有显著优势，中外媒体在这一层面都充分发挥了AI的技术优越性。

　　除了在特定的环节提供辅助增强功能之外，人工智能还逐渐发展出机器新闻写作的能力。在这一阶段，人工智能技术超越了对特定环节的辅助增强功能，逐渐能够实现独立的新闻文本生成。

　　早在2014年，便开始与Automated Insights合作开发新闻机器人Wordsmith来进行自动化新闻写作，每周可以生成数百万篇文章。在国内，腾讯的Dreamwriter、今日头条的xiaomingbot、百度的Writing-bots和第一财经的DT稿王等，都是早期自动新闻写作机器人的代表。值得注意的是，这一阶段的机器新闻写作有一定的局限性，只能进行特定类型文本内容自动生成，例如体育报道、财经报道、气象地质报道和健康领域报道等。

　　ChatGPT的出现，标志着人工智能已经进入到人工智能自动生成内容（AIGC）的新阶段。机器人记者可以通过机器学习和深度学习算法，从海量的数据和信息中提取新闻价值，并自动生成高质量、独立的新闻报道和分析文章。

　　自ChatGPT问世以来，多家传统媒体和新媒体相继推出了使用生成式AI的计划。新闻网站“嗡嗡喂”（BuzzFeed）宣布将使用ChatGPT为其著名的性格测验提供支持。《》使用ChatGPT创建了一个情人节消息生成器。英国《每日镜报》和《每日快报》出版商Reach表示，该公司成立了专门工作组研究如何利用ChatGPT辅助新闻写作，例如撰写交通和天气预报等新闻文体。此外，、路透社、、英国广播公司、等主流媒体均开始使用ChatGPT等AI工具来制作内容，提供个性化产品并以此提高受众的参与度。国内互联网企业百度开发的“文心一言”也宣布接入新京报、澎湃新闻、广州日报、中国妇女报等媒体，开始与新闻媒体进行深入的合作。

　　随着AI的发展和普及，其在新闻生产中的应用也将带来生产成本的降低和生产力的提升。例如，机器人记者可以通过自动化和智能化的方式，大幅度降低人力和物力成本，从而减轻新闻机构的财务压力和经营风险。此外，通过自动化和智能化的方式，人工智能技术可以解放出更多编辑和记者的生产力，从而生产更高质量、更有价值的新闻内容。

　　首先，自动生成的内容往往存在着浅表的问题。尽管人工智能技术在生成文本方面已经取得了很大进步，但是其生成的内容往往只是针对事件的客观描述，并不能像人类记者那样深入挖掘新闻事件的内部和背景，也不具备独特的洞见和视角，是“一本正经的胡说八道”。

　　一方面，人工智能生成的内容通常缺乏一手信源和原创内容，这也是新闻报道的核心竞争力。由于无法直接接触到新闻事件现场或者与相关人员进行面对面交流，人工智能在报道时难以获得真实的现场信息和细节，导致其生产的内容多是泛泛而谈，缺少细节的补充。另一方面，人工智能只能基于互联网上已有的信息进行文本撰写，这就代表着其输出的内容势必不是一手信息和原创内容，信息增量难以保证，新闻的价值也会因此大打折扣。

　　此外，由于人工智能技术自身的限制，其在生成文本时可能会存在一定的偏向性，进而影响到新闻的客观性和公正性。例如，近期火爆的Dall-E、Stable Diffusion等人工智能图像生成模型放大了人口刻板印象，尤其反映在性别歧视、文化偏见等方面。当提示创建“清洁人员”图像时，这些人工智能图像生成模型生成的所有图像都是女性，但如果要求其生成“工程师”时，所有的生成图像则都是男性。

　　大量用户的个人信息在用户或平台不知情的前提下，被ChatGPT等大语言模型收集到语料库中进行机器学习，违反了欧洲《通用信息保护》（GDPR）等隐私数据保护法例。意大利因此已经禁止在境内使用ChatGPT，英国、爱尔兰等欧洲国家也启动了针对ChatGPT数据隐私问题的调查。

　　此外，AI也往往在数据和信息版权方面存在争议。诞生不到半年的时间，ChatGPT已经陷入与多家内容平台的纠纷之中。科技新闻网站CNET使用ChatGPT撰写了多篇文章，不仅被指出内容存在多处错误，且被发现这些文章剽窃了其他受保护的信息来源。社交平台“红迪网”（Reddit）也宣布，将向微软、谷歌、OpenAI等公司收取数据使用费，因为这些企业都通过其应用程序编程接口（API），使用Reddit的平台内容来训练AI聊天机器人。

　　虽然人工智能可以从互联网上抓取大量的信息，但是其中的真实性和可信度却难以保证，这就容易引发新闻报道的误解或者失实。同时，人工智能自动生成内容的另一重大风险——多模态虚假信息的生成，也给新闻真实带来了更加复杂和难以识别的挑米乐m6战。

　　人工智能自动生成内容模型的出现，使得虚假信息的生成更加迅速且更具迷惑性。他们可以在短时间内生成大量虚假信息，并借由网络渠道广泛传播。此外，他们还会模仿人类的风格来润色内容，使得生产出的内容更加逼真，以致公众难以辨别真伪和来源。

　　ChatGPT会捏造事实，并编造出虚假的信息来源。美国米乐m6加利福尼亚州的一位律师要求人工智能聊天机器人ChatGPT生成一份曾进行过性骚扰的法律学者名单，该程序则输出了一则关于乔治华盛顿大学某教授的性骚扰信息，还援引了《》2018年3月的一篇文章作为信息来源。但事实上，该教授从未被指控过性骚扰，AI所援引的《》报道更是不存在。当记者向由GPT-4（ChatGPT背后的引擎）提供支持的微软“必应”（Bing）提出同样的问题时，它则再次编造了针对该教授的虚假报道，并引用了他在《今日美国》上发表的一篇专栏文章。与此类似，ChatGPT最近捏造了澳大利亚的一名政客因贿赂入狱的消息，该政客因此要起诉OpenAI诽谤，这也将是全球首例针对人工智能机器人的诉讼案件。

　　人工智能之所以会生成虚假信息，一个重要原因是其对信息来源的把关不严，形成虚假信息污染语料库。AI本身缺乏区分真假信息的能力，这些大语言模型会广泛收集互联网上存在的各种信息，不经筛选地加入到其机器学习的语料库中。除了新闻网站、政府网页、Reddit和等传统的信息来源之外，ChatGPT还整合了来自4chan等网站的数据，而4chan是一个充斥着阴谋论和冒犯性内容的在线论坛。面对大语言模型不经筛选的语料输入，可以想见，未来大量的虚假信息会充斥在媒体平台之上。

　　除了人工智能自动生成文本编造的虚假信息之外，人工智能自动图片生成模型所生成的多模态虚假信息也开始泛滥。DALL-E（OpenAI开发的基于GPT的文本转图像工具）、Stable Diffusion、Imagen、Midjourney是当下基于扩散模型（Diffusion model）被广泛应用的人工智能图片生成工具。此外，Lensa和谷歌开发的Dreambooth也都是人工智能图片生成的最新模型。这些工具和模型使得用户通过简单的文字描述，便可以迅速获取图片。

　　人工智能图片生成的普及带来了图片造假的泛滥。2023年4月，几张由AIGC平台生成的图片在全球社交网络疯传：美国前总统特朗普被捕，教皇穿着时尚的白色羽绒服，马斯克与通用汽车首席执行官手牵手。这些图片看起来和现场拍摄的新闻摄影别无二致，如果没有事先被告知由人工智能生成，受众很难辨别其真伪。

　　由人工智能生成图片模型造成的视觉虚假信息具有极高的隐蔽性和煽动性。一方面，它们和此前的“深度造假”（deepfake）类似，通过视觉造假来迷惑受众。由于其生成的逼真程度，公众很难辨别真伪。另一方面，相较于文字造假，图片造假等多模态内容造假更加直观和更具冲击力，会对观众产生更为强烈的情感影响。因此，这种来自视觉的多模态造假很可能带来更为严峻的社会危机。

　　更加值得注意的是，与Photoshop或deepfake软件制造的视觉造假不同，人工智能图片生成模型只需输入几个简单的文本提示，便可在几秒钟内迅速生成视觉媒体信息，并借助社交媒体平台快速蔓延。这种虚假信息的“数字火灾”（digital fire）可以通过社交媒体平台快速传播虚假图像或视频，实现了病毒式的分发。

　　未来，伴随着人工智能技术的进一步发展，新闻分发环节也很有可能进一步被人工智能技术所融合。在自动内容生成模型完成信息采集和内容生产两个环节之后，AI可以借助算法技术直接将生成内容分发给目标用户，实现完整的生产流程协同。

　　伴随着人工智能技术进入新闻生产的各个流程之后，不同职业分工之间的边界也开始逐渐消弭，新闻工作者可以借助技术的力量成为真正的多面手。

　　新闻记者可以将采集到的一手素材上传给自动内容生成模型，借助技术的力量来梳理生成新闻稿件，淡化新闻编辑的角色；新闻编辑也同样可以通过自然语言处理大模型来搜寻资料和数据，有效节省在信息采集上的工作量。

　　需要明确的是，AI赋能新闻生产始终离不开人类的主导。ChatGPT需要新闻工作者的主导，作为协助他们处理事务的工具，而不是作为代替记者工作的独立产品。换言之，人机协同仍然是今后一段时间内AI赋能新闻生产的主要模式。

　　在当下和未来相当长的一段时间，AI赋能新闻生产最大的作用是解放和发展生产力。一方面，人工智能投入到新闻生产之中，使得大量新闻工作者从重复劳动中解放出来，得以专注于创造性工作；另一方面，人工智能生产的高速度和高数量，也大大提升了生产效率。

　　值得警惕的是，机器在解放生产力的同时，也存在消弭新闻工作者创造力的风险。当ChatGPT真正成为新闻生产环节中不可缺少的工具时，新闻工作者将会越来越依赖该系统进行内容创作。如果新闻工作者一味沉浸于技术带来的便利米乐m6、懈怠高质量的内容生产，其创造力将逐渐被磨灭。届时，人工智能就可能真正由助手“上位”成为主人，低质量的人工智能生成内容也将充斥我们的媒体平台。

　　解放生产力和提升创造力本身并不矛盾。我们期待的是在解放生产力的同时，将更多精力和人类智慧投入到创造力的提升上。但是思维惰性和技术依赖也可能将新闻工作者和整个新闻业拖入创造力颓靡的深渊。

　　在人工智能时代，记者的任务不仅仅是生产新闻，更重要的是做好信息筛选和新闻把关，即新闻工作者如何从海量的资讯之中选取最有价值的信息传达给受众。面对全方位的信息危机，记者的角色更多地从信息生产者转变为信息把关者。因此，我们除了关注如何利用人工智能生产讯息，更要思考如何借助人工智能来过滤噪音、核查事实、把关关键信息。

　　人工智能技术将会取代新闻生产中的部分机械性劳动，但是完全取代新闻工作者则为时尚早。AI赋能新闻生产已然成为一种现实。面对来势汹汹的ChatGPT，我们不必过于恐慌。虽然人工智能对新闻生产的变革势不可挡，但是远未发展到替代人类记者和编辑的地步。ChatGPT在新闻业的应用仅停留在辅助功能，只能作为新闻生产的助理，无法作为新闻生产的原创者。

　　此外，伴随着AI与新闻业的深度融合，新闻行业也将会出现更多新的职位，例如算法工程师、模型训练师等，这些职业的出现和存在将使得AI真正深度嵌入到新闻生产之中。

　　在人工智能与新闻业深度融合的未来，我们更需要不断提升社会公众的判断力，以应对虚假信息和低质量信息带来的信息危机。因此，有必要将媒介素养教育提升到AI素养的维度，从更为宏观的视角来培养公众的技术辨别能力。

　　媒介素养是个人和媒介共同培养的结果，同时也可能受到政治参与的影响。因此，公众媒介素养和AI素养的提升，是一个多方努力的结果。AI素养的提升首先需要官方的干预。2023年4月，中央网信办发布了《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》，生成式AI的监管也逐渐纳入到政府议程中来。基于这一管理办法，我国的生成式AI将得到更为规范的发展，一定程度上规避ChatGPT、Midjourney等平台存在的问题。

　　AI素养的培养是一个长期的过程，需要伴随着智能媒介的普及来逐步实现。就像智能手机从诞生到普及，短短几年时间内，社会公众已经能熟练使用各大品牌的智能手机，并且具有了一定的数字素养。可以想见，伴随着ChatGPT等自动生成内容人工智能技术的发展和普及，公众也会逐渐适应人工智能产品的使用方式和生产逻辑。

　　（载《传媒观察》2023年第6期，原文约10000字 ，标题为：从媒介融合到人机协同——AI赋能新闻生产的历史、现状与愿景。“传媒观察杂志”公众号原文链接。此为节选，注释从略，学术引用请参考原文。）

　　【作者简介】史安斌，清华大学新闻与传播学院教授、博士生导师，清华-伊斯雷尔·爱泼斯坦对外传播研究中心主任

　　今年3月，由马斯克领衔千名业界和学界人士联署公开信要求暂停“训练”AI大模型，但此举却遭到比尔·盖茨等另一些人士的，后者强调应将重点放在如何有效利用AI技术上。同样道理，一方面新技术带来的道德伦理和职业身份的挑战，让新闻从业者和公众感到担忧，但另一方面AI给新闻生产转型升级带来的机遇令人振奋。为进一步认识AI对新闻业的影响，本文将对AI赋能新闻生产的历史和现状进行梳理，厘清从媒介融合到人机协同的演进路径，并对AI赋能新闻生产的愿景、挑战及其应对提出方向性的建议。

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