交锋|AI时代新闻生产变化趋势和新闻人的职能转向

　　夏德元 主持人：上海理工大学出版印刷与艺术设计学院教授，复旦大学新闻传播与媒介化社会研究国家哲学社会科学创新基地研究员

　　朱爱华 对话嘉宾：上海广播电视台资深咨询分析师, 上海视觉艺术学院新媒体艺术学院副教授、元宇宙艺术书院副院长、艺术与科技专业主任，上海市多媒体行业协会AIGC专委会技术委员会委员

　　易若彤：对话嘉宾 复旦大学新闻学博士，华中科技大学新闻与信息传播学院博士后

　　夏德元：随着人工智能技术的发展，越来越多的行业开始利用其强大的生成功能提高生产效率。以ChatGPT的横空出世为标志，内容生成式人工智能技术在新闻生产中的运用也得到了突飞猛进的发展。两位对此有何评论？

　　朱爱华：人工智能技术确实已经给新闻生产带来了显而易见的巨大影响。传统方式下，新闻记者编辑完成现场采访报道、收集素材、撰写稿件，经审核后进行发布，随后还包括可能的跟进和持续报道等。互联网和多媒体技术普及之后，在新闻内容形式上增加了视频、音频等多媒体内容，新闻的传播方式上从单纯的“广播式”拓展为更具互动性的社交媒体方式。而在生产方式上，从由专业机构和专业人士为主体的PGC转向由专业机构/专业人士和普通用户共同完成的PUGC方式。

　　易若彤：技术进步向来都是引领社会变革的重要因素，并为信息传播活动持续注入新的活力。以人工智能、云计算和大数据为代表的互联网技术共同构筑了当下的数字空间，重塑了社会的政治、经济与文化格局，使得人类社会的传播模式产生了全方位的变革。技术逐渐从单一的工具化渠道转变为融入内容生产主体思想内涵的个性化载体。其中，以ChatGPT为代表的人工智能大语言模型对新闻行业产生了巨大的冲击，为新闻生产的整体生态带来了新变化。这无疑对新闻生产中的不同职业角色都提出了新的要求。针对新闻生产的这种变化趋势，主流媒体发展策略也理应作出相应的调整。

　　夏德元：具体而言，人工智能技术在新闻生产领域的应用普及，给新闻业带来了怎样的变化？主流媒体可以作怎样的应对？

　　朱爱华：人工智能技术诞生之前，无论是PGC、UGC还是PUGC，新闻的生产和传播的主体都是人。随着2022年ChatGPT的出圈以及Midjourney、Stable Diffusion、Runway等AI多媒体内容生成工具的普及，“新闻”这类以文字和多媒体内容作为主要“产品”呈现方式的“社会生产”，必然与以往大为不同——从“以人为主体” 的PUGC模式逐渐转向“人与AI协同生产”模式，而且随着AI技术的不断进化，人在其中的参与度会进一步降低，而AIGC（即人工智能生成内容）会占据主体地位。具体而言，AI技术在选题策划环节和新闻采编播存各环节都带来了变革。

　　在选题策划环节，AI辅助人类记者提供新闻趋势和热点，为选题策划提供帮助。AI通过收集全网素材，结合以往的数据，提供关联事件分析、潜在的新闻发展趋势、全网比较关心的新闻事件等，为选题策划提供帮助。此外，AI也可以为人类记者提供新闻分析的思考框架，启发不同维度的思考，“参与”新闻晨会，与人类新闻记者共同策划新闻选题。

　　在新闻采集、编辑环节，AI可以协助人类记者完成诸多工作。比如，可以根据记者的采访素材进行写作，调用智能剪辑、自动搜索和整合、语音识别和转写、语音合成、人脸识别和图像识别等技术手段，自动生成基础性、标准化的新闻报道。AI还可以帮助人类记者、编辑快速处理大量数据，发现潜在新闻趋势、不同新闻事件之间的关联，为深度报道提供支持。通过对公众评论等信息进行情感分析，了解公众对新闻事件的态度和情感倾向，为记者编辑提供反馈和参考。

　　在新闻的分发环节，通过分析用户的阅读历史、浏览习惯、点击行为等数据，AI可以为每个用户提供定制的新闻推荐，帮助新闻平台更好地理解用户行为、趋势和关键词，调整内容分发策略和编辑决策，提高运营效率。在新闻内容的存储和管理环节，通过智能内容编目、智能归档和分类等功能，可以更高效地对新闻内容进行存储和管理。

　　易若彤：我注意到，AI技术在新闻生产领域的深度应用，主要带来两个方面的变化。这种变化不仅为新闻业的健康发展提供了新的机遇，也带来了新的挑战。如何应对这种挑战，可能是对新闻人的更大考验。

　　首先是信息采集的效率和方式发生了变化。算法是信息时代不可或缺的技术架构，人工智能技术的勃兴使算法逐渐从“内隐”走向“外显”，深刻改变了人们的信息生产与消费方式。近年来，人民日报、新华社、中央广播电视总台等主流媒体都开展了智能化建设，将人工智能技术和大语言模型工具渗透到新闻生产的各个环节，包括选题策划、信息采集、内容生产、分发供稿到传播分析、用户互动等。在信息采集与采访环节，人工智能技术为选题策划和全媒体采访提供了支持，极大提升了媒体的信息采集、数据分析能力，也让记者和编辑的协同沟通合作能力得到强化。

　　针对信息收集，主流媒体推出了一系列新闻产品来辅助。例如，人民日报AI编辑部的“多模搜索”功能在很大程度上提高编辑和记者的信息收集效率，提供智能文本搜索、图片搜索、视频搜索、多语言搜索、语义搜索等服务来辅助记者和编辑的信息智能采集。此外，人民日报“中央厨房”打造的“新闻线索热点发现系统”、央视网人工智能编辑部推出的“智媒数据链”“智闻”等产品，可通过挖掘全网大数据，捕捉全媒体场域内有价值的实时热点信息，并能由热点线索迅速生成对于选题内容的传播情况、观点评论的分析，感知热点变化趋势，为编辑和记者的决策提供支持。针对新闻采访，主流媒体也研发了相关的工具来进行辅助。例如，新华社推出了两款能够辅助新闻采访的工具——智能采访终端APP与音讯盒子。这两款工具能适应不同移动报道场景和多样化的采访设备，具备语言识别、3D打印等功能，且操作简便易上手。此外，人民日报社AI编辑部推出的“云上精编”功能，能够连接不同新闻生产主体的协同工作，大大减少了前方记者和后方团队的沟通成本，直接通过接入云桌面来完成各环节的操作，将新闻产品发布至各个传播终端，简化了新闻生产流程。

　　其次是信息真实问题持续凸显。这为新技术环境下的新闻生产带来了困扰，也为主流媒体提供了展示影响力的新舞台。生成式人工智能工具在辅助生产和传播内容的过程中不可避免地夹杂了编造和虚假的信息。在此背景之下，新闻媒体和用户的交互形式发生了很大的改变。过去，具备专业新闻生产能力的新闻从业者才拥有提供“真相”的能力，而人工智能技术的出现和发展为用户提供了更多信息来源和分析的角度。于是，同一个事件可能会基于智能代理的多种信息来源和分析角度而产生不同的解读。

　　在智媒时代，记者和编辑对于媒体来说依然是核心角色，持续扮演着“职业提问者”的角色，能够在尽可能保证信息真实性和准确性的同时，提供具备专业性的内容，引领信息传播的走向。当虚假的新闻和信息大规模出现甚至威胁到社会发展时，受众需要依靠权威、可靠的事实核查渠道来检验和甄别信息的真假，媒体从业者作为新闻生产的主体便可以提供专业的服务来传播有效真实的信息。

　　夏德元：易博士已经注意到，人工智能技术在新闻生产领域的应用所带来的变化是复杂的，其影响既有正面的，也有负面的。朱老师对这个问题怎么看？

　　朱爱华：确实，AI为新闻生产领域带来了诸多优势，但是，就当前阶段而言，由于AI存在一些明显局限，因此过度依赖AI可能会引发一些问题。

　　首当其冲的是AI的幻觉问题，以及AI可能引发的造假问题。《纽约时报》曾报道过一个“由于过度依赖AI而提交了一份具有虚构案例的文件，受到了惩罚”的事件。当时一位律师利用AI生成了一份文件，但他并没有意识到其中包括AI虚构的案例，也未对案例的来源和真实性作进一步的核实和验证，导致最后受到了处罚。不仅如此，由于生成式AI的普及，“有图有真相”的时代也已成为过去。一个非常经典的案例是2023年5月，一张显示五角大楼附近地区发生爆炸的图片在社交网络上疯传，多个经过验证的宣传媒体的推特账户也分享了这张图片,由此引起美国股市震荡等诸多连锁反应。但是后经证实发现该图是由AI生成的。此外，在我国，2023年11月，网上也疯传过一段“上虞工业园区火灾”的新闻视频，后经证实是由AI生成，相关人员也受到了处罚。因此，如果新闻记者直接使用AI生成的内容或是直接使用网络上未经证实的、可能由AI生成的素材，很可能会引发不必要的社会问题，记者本人也会面临严厉的处罚。

　　其次是AI的偏见和与人类价值观对齐问题。由于AI学习训练的知识绝大部分来源于互联网，因此这些网络知识存在怎样的偏见，AI就会有什么样的偏见。因此，如果使用AI所生成的内容，就需要对其可能存在的偏见进行检查和纠正。

　　夏德元：看来，我们确乎进入了一个人工智能技术与人类新闻工作者高度耦合的时代。在这样的时代，新闻从业者的角色发生了怎样的变化，其职业素养又有哪些新的内涵呢？

　　朱爱华：随着生成式AI的应用与普及，各行各业都在发生着非常重大的变化。在新闻生产领域，据OpenAI在2023年5月发表的论文GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models（《大型语言模型对劳动力市场影响潜力的早期研究》），新闻分析师和记者的工作，和写作者等其他工作一样，暴露程度是100%。然而，这并不意味着新闻分析师和记者的工作将被取代，在AI时代，这些领域的工作方式和流程、岗位结构以及对从业者的素养、技能的要求会产生比较重大的变化。总体而言，将从“以人为主体”的工作向“以人与AI协同”的工作方式转变。人机协同的新闻生产模式，对新闻记者和编辑人员的素养必然提出新的要求。

　　易若彤：关于人机协同新闻生产模式中新闻记者和编辑人员的职业素养，根据近期发表的文献，中国新闻学界和新闻业界似乎在以下方面达成了基本共识。一是新技术素养和人机交互能力。新闻从业者需要掌握人工智能和相关算法的基础知识，以便与智能系统有效协作。在智能时代背景下，记者和编辑需要了解如何与机器有效交互，以实现最佳的协作效果。二是批判性思维与独立思考的能力。虽然AI在数据处理和新闻写作方面表现出色，但在批判性思维方面仍有不足。因此，记者和编辑需要强化自己的批判性思维能力，以便对人工智能生成的内容进行必要的甄别。三是职业伦理和价值观。新闻从业者需要确保新闻内容的真实性、全面性、客观性和公正性，这要求记者和编辑在人机协同中保持正确的价值观。四是对新角色的适应能力以及持续学习能力。随着AI的辅助，新闻工作者的角色将发生变化，需要适应从传统单一角色向多维角色的转变。在新媒体环境下，记者和编辑需要不断学习新技术，适应新闻生产方式的变革。五是风险意识与风险管理能力。了解人工智能可能带来的新闻生产和传播风险，并掌握相应的风险管理策略。

　　夏德元：那么，针对人工智能时代人机耦合对新闻生产领域产生的新的冲击，主流媒体在未来应该怎样整体调整新闻生产的布局规划，更好地承担社会责任呢？

　　易若彤：我认为主流媒体可以从两个方面入手。

　　第一，媒体融合的持续推进需重视数据要素。社会的传播活动离不开信息的流动，数据是信息的一种表现形式，将数据进行加工之后便可以生成信息。人工智能技术极大地提高了新闻生产的工作效率，颠覆了传统的新闻生产模式，带来了更加多元化的信息传播格局，其中也离不开数据作为原料和动力。如何通过抓牢数据要素来顺应媒体格局与舆论生态的发展趋势，是主流媒体在未来进行融合发展的重要议题。强调数据的地位，同时需要细化新闻产品的“颗粒度”，拉近与用户的距离。人工智能传播时代，传者和受众的权力对比发生了变化。受众得到赋权之后，传播的自主性大大加强，权力和地位上升，打破了以往传者掌握绝对主导地位的情况。传播中心和节点之间的权力关系也发生了变化，甚至出现“反转”。另外，由于不同主体对于信息需求向度存在差异，由此会助推话语演说权力的反转情况出现。主流媒体能够通过综合调配数据资源链接大众参与到传播活动中而对社会资源进行组织和分配，从而引领价值导向。具体而言，一批主流媒体平台通过汇聚海量新闻数据，以数据连接媒体和用户，重构主流媒体从新闻资讯到智库咨询的服务链闭环。例如四川日报全媒体集群从大数据新闻与可视化切入，设立新闻产品的不同板块，制作发布不同形式的数据可视化新闻产品，助力政府决策，就是很好的探索。

　　第二，信息内容的治理需重视算法的引领作用。生成式人工智能对于新闻生产领域最大的影响不在于能够自动生成新闻稿件，而在于借由数字平台对于用户数据和信息的搜集，根据用户的偏好来推荐特定的内容和广告。在与人工智能语言模型对话的过程中，用户的个人信息被平台所掌握，在让渡自己隐私的同时，也存在被产品化的趋势。因而，主流媒体要对算法有正确合理的认知，运用合理的算法模型来控制核心逻辑，将符合社会规范的价值判断寓于算法模型中，推进技术向善、以人为本的发展方向。近年来，人民日报社媒体技术公司推出了“全国党媒信息公共平台”，通过对海量的聚合内容进行智能化的分析，来优化用户画像和内容标签体系，在坚持导向的同时实现个性化智能推送。中央广播电视总台推出的“总台算法”则建立了一种内容漏斗模型，能够将内容进行细分和归类。同时，还能够运用独特的算法挖掘潜在热点，提升内容传播力。

发布：中经在线

编审：熊辉　王海珠

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