1、XINWEN AIHAOZHE 渊2023 窑 9冤新闻与传播研究在不断迭代的智能媒介化浪潮中袁新闻传播业态将如何被改写值得学界持续关注遥本文之所以把ChatGPT新闻生产称为AIGC特类品种袁最根本的原因就是其他任何AIGC都是依赖数据库已有资源加以自动生成内容袁而ChatGPT新闻生产则必须从现实世界和场景提取素材袁因为野新闻是最新发生的事实报道冶遥对新闻事实第一手资料的现场获取以及深度访谈调查报道等特殊生产方式袁是对ChatGPT的特别考验和挑战遥一尧在颠覆中推进院无可抵挡的人工智能作用于新闻生产渊一冤以计算机为视角袁万物皆可编程在智能新闻中袁万物皆可被编码为抽象数据遥智能技术抓取信息主
2、要通过信息采集尧数据判断尧结果执行三个基本单元完成袁信息采集单元负责搜罗计算机可识别电子数据信息袁之后传递给数据判断单元进行归类袁最后由结果执行单元进行取舍遥这样的方法避免了重复采集数据袁提升效率的同时确保数据的准确性遥智能技术除了利用人类现成的数据库袁也有自己的信息采集方式遥其一袁无人机采集新闻影像遥当现场环境极其危险袁记者无法靠近时袁无人机实时捕捉现场环境影像袁传回更加全面高清的视频遥比如客机事故尧森林火灾尧化学品爆炸等紧急危险事件袁无人机能实时跟进灾难新闻报道遥其二袁智能传感器延伸人的视觉尧听觉尧触觉感官袁为全景式新闻提供24小时的新闻素材遥封面新闻打造的野智慧内容平台冶每日可采集的数据
3、达上千条遥传感器技术实现了传统由人赶往事件现场到事件现场向人实时传送的转变遥信息采集的智能化大大削减了记者重复劳动的工作量袁使记者能够投身到更具创造性的深度报道中去遥渊二冤计算可能性的穷尽袁AI预测新闻强势突围如何从海量数据中挖掘出有价值的新闻线索是新闻生产的第二个重要环节遥传统的新闻生产方式是依靠具备丰富社会经验和知识储备的资深新闻从业人员日积月累的新闻敏感度袁人工智能则是利用算法洞察大数据的趋势与异常袁美国西北大学教授NicholasDiakopoulos将其称为野计算发现新闻冶遥人工智能透过多维数据处理工具预测事件潜在的发展趋势袁强大的分析与预测功能推动野AI预测新闻冶的强势崛起袁这也是
4、对人类分析力尧提炼力和预测力的模仿遥因为人工智能是对已有资料的挖掘袁由于新资料的注入尧环境的变化袁预测也可能会出现偏差失灵的情况袁因此需要人的参与和监督遥数据分析处理过程是AI的机器学习过程袁算法模型在分析处理中不断修正完善袁数据库由此不断充实遥整体而言袁数据处理过程是对数据库文本内容的先解构再重构袁如此循环往复生成更多新闻故事和扩容数据库的增殖过程遥以ChatGPT为例袁它的技术信息处理大致也分为三个层次袁分别是预料体系尧预训练算法模型和微调算法模型1遥首先袁OpenAI公司将从网络渠道搜集到的海量无标注数据利用开源代码爬取尧搜集尧加工成有标注的优质文本遥接着袁用预训练算法模型训练ChatG
5、PT袁从2018年初代版本GPT-1的5GB训练文本袁到GPT-3的45TB训练文本袁正是因为OpenAI研发了可以处理巨量训练文本的预训练大模型袁才使得ChatGPT-3脱颖而出袁甚至引发白领人群的饭碗恐慌遥预训练算法模型具备自然语言理解尧生成和联系上下文内容的能力袁能够根据人类的提示渊Prompt冤结合特定场景袁捕捉语义相似性和关联度特征袁输出准确的高质量文本遥最后袁在预训练基础上袁OpenAI公司进一步研发出微调算法AIGC一个“特类”：再论 ChatGPT应用新闻生产新模态阴郝雨文希揖摘要铱人工智能不但颠覆了传统新闻生产传播的方式袁而且将催生全新的新闻产品和样态遥人工智能从算法程序处理
6、大数据的基础层袁到多模态识别模拟人类体感知觉的感知层袁到现在演进为自然语言理解自动生成的认知层袁让新闻生产传播朝着智能化尧人性化尧个性化的方向发展遥ChatGPT的出现为探索野人机对话新闻冶提供了无限可能袁未来在人机互嵌中共塑智能新闻业遥揖关键词铱人工智能曰新闻生产曰对话新闻14渊2023 窑 9冤 XINWEN AIHAOZHE新闻与传播研究模型袁赋予GPT-4更强的代码理解尧修改尧生成能力遥ChatGPT是人工智能数据处理技术的卓越进步遥渊三冤输出大于输入袁AIGC的创造性生成传统新闻的生成袁在获取新闻线索后袁记者需要投身采访尧写作中袁而今网络将地球联结成一个村落袁人工产出新闻的数量难以满
7、足受众的信息需求袁新闻写作智能化大大缓解了新闻供小于求的问题遥AIGC不同于传统搜索引擎基于互联网上已有的内容调取预设答案袁智能内容生成会根据用户的提问生成新的内容遥目前AIGC的类型大致可分为两类院一类是使用预先埋入模板模型袁输入素材输出固定模式的规格化新闻类型遥中国地震台网的地震报道就是典型的模板模型写作袁它的优势在于成稿速度快袁不到30秒便能生成分发遥另一类是自然语言处理模型袁可将采集到的数据转化为野类人话冶语言袁此技术可对机械化报道进行语言润色袁减少机器写作的生硬僵化遥 ChatGPT采用的是大语言训练模型渊LargeLanguageMode袁LLM冤袁并且创造性地运用了人类反馈强化机
8、器学习渊RLHF冤袁以至于ChatGPT能快速产出符合人类用语习惯袁符合大众基本认知和具有普世价值观的内容遥自然语言处理模型是MGC向AIGC转变的结果遥有网友试用后批评ChatGPT生成的是野正确的废话冶袁其实ChatGPT的回答遵循的是类似黑格尔辩证法的逻辑遥我们以野AI是否会取代人类及工作冶的问题为例让ChatGPT生成一篇野人机关系冶的论文大纲袁ChatGPT列出的核心主干部分是野AI如何取代人类工作袁AI无法取代人类冶袁各从三个方面论述袁最后得出结论野AI与人类合作才是未来冶遥从这个框架背后可以明显看出Chat鄄GPT正是运用了黑格尔辩证法野正反合冶的思维方法遥学者张生将此逻辑方式称
9、之为野褶子冶袁此说法引自法国后现代哲学家野有机体褶子冶理论遥即论证总是从正反尧内外尧现象本质等方面同时展开袁它们是密不可分的一体2遥这恰是ChatGPT的优长之处袁既保持了内容的相对客观性袁又拓展了语言思维的表达方式遥如今AI主播尧聊天机器人尧语音识别播报助手尧数据可视化短视频等智能新闻呈现形式日新月异遥文本方面袁写稿机器人已经突破前1.0的生成简要通讯类信息的阶段袁进入可以依据语法逻辑尧算法关联生成带有一定分析的长新闻稿的2.0阶段遥图片方面袁AI能为报道自动配图袁二维图尧3D模拟动画等元素的加入增加了新闻报道的生动性遥音频方面袁已经出现了阅读机器人袁自动为视频内容创作音频遥视频方面袁将抓取
10、的数据生成可视化视频内容袁用AI主播播报遥如叶新京报曳用3D动画还原了韩国梨泰院踩踏事故袁生成名为叶血色万圣节曳的动新闻遥 叶人民日报曳的AI数字主播任小融出镜了全国野两会冶报道遥人工智能不但丰富了新闻形式袁同时人机的交互性也越来越强遥用户对新闻事件的观点尧时评也会被抓取成为AI新闻的素材遥 AIGC的智能是野集成的智能冶袁用一个公式来表达就是AIGC=UGC+PGC+OGC+MGC袁以此建构了新的媒介内容生产格局遥二尧野把关冶与野使用冶的双重精准院人工智能内嵌于新闻分发渊一冤野拟主体性冶充当野把关人冶袁赋能AI审核社会心理学家卢因认为袁只有符合群体规范和把关人意见的信息才可流向大众遥智能时代
11、把关机制由人向机器转移遥用魔法打败魔法袁用技术监管技术袁开发出人工智能信息核查系统为新闻生产助力遥学者吴飞提出记者编辑的把关应该设置三道关卡院事实观尧政治关尧辞章关3遥这三道关卡同样也适用于人工智能为智能新闻把关遥政治方面袁过滤掉敏感词曰辞藻方面袁语料算法模型自动纠错遥这两关比较容易通过袁而真实是新闻的生命袁事实核查是新闻把关的基础和核心要义遥对于新闻事实的核查有以下四种方式遥第一袁算法能够追踪一个事件的全过程袁同样也能追溯同一新闻不同的信源袁将不同信源的信息进行交叉验证便能迅速辨别出新闻的真假遥第二袁基于图像识别系统对抗虚假信息遥图像识别系统可以在海量的图像尧影像中快速定位新闻事件的人物信息
12、袁从源头阻断不实信息遥第三袁版权检测系统打击知识侵权行为遥版权检测系统的核心技术是区块链袁原创作者将作品加密上传到区块链网络袁每位作者的作品都有唯一的区块链袁如此便将原创文本尧影像纳入监管范围之内遥第四袁舆情仿真系统研判新闻走向遥舆情仿真系统是在新闻作品还未发表出来之前袁模拟新闻作品可能产生的社会舆论袁预判新闻的大致舆论走向袁为记者写作内容尧角度提供参考遥总体而言袁事实核查是对新闻质量的把关袁AI运用到事实核查中有利于生产出优质新闻遥渊二冤算法思维介入内容分发袁激活长尾效益传统报纸的新闻生产和分发是相互独立和分离的袁智能新闻的生产和分发实现了时间上的同步尧空间上的分离遥在时间上袁智能新闻程序不
13、但能实现自动分发袁而且还能依据算法精准匹配需求袁从以前的野我找新闻冶到现在的野新闻找到我冶渊newsfindme冤遥算法分发提升了用户黏性的同时激活了新闻内15XINWEN AIHAOZHE 渊2023 窑 9冤新闻与传播研究容的野长尾效应冶遥以野今日头条冶APP为代表袁采用协同过滤算法袁一方面搜集用户足迹袁多角度描摹用户个人画像袁推送符合用户喜好的信息遥另一方面搜集用户的社交信息袁多维度描摹用户社交地图袁在兴趣相投尧经验相同的圈子中投放热点新闻遥社会网络科学发现袁社会广大民众成为网络中的节点袁以野己冶为中心聚散着新闻信息遥人类学家罗宾窑邓巴认为自然状态下袁人的大脑决定一个人所能连接的社交网络
14、上限是150人遥人工智能则拓展了人类的社交连接能力袁算法将共同爱好的人聚合在一起形成虚拟社群袁实现精准分发遥在空间上袁新闻生产系统和分发系统分离袁媒体拥有众多发布新闻的渠道遥首先袁媒体自有的平台自产自销遥其次袁门户网站尧搜索引擎充当搬运工遥然后袁基于人际关系的社交媒体触发新的分发方式袁集直播卖货尧兴趣交流尧快捷资讯多功能服务为一体遥最后袁分发平台以算法为媒介连通用户与内容袁新闻生产者用算法解读用户需求袁用户用算法陈述野我的诉求冶遥在人要机要内容机制对话下袁增强了生产者对受众的理解力袁提升了受众野使用与满足冶理论下的地位升级袁让媒体可以向用户提供私人定制化服务袁带领新闻生产传播走进TOC运作模式
15、袁也就是生产内容面向个人用户袁注重用户的个人体验袁这是智媒趋于人性化的体现遥聊天机器人的出现袁让用户以对话的方式获取新闻成为可能遥此外袁从用户消费新闻的角度来看袁智能移动设备的泛化致使用户无时无刻不处在自由流动的新闻场景中袁加拿大学者赫米达将这种始终在线的新闻景观称之为野弥漫新闻冶遥移动化尧场景化尧个性化成为智能新闻的代名词遥三尧智能化再造院ChatGPT催生人机对话新闻新模态纵观人类传播史袁技术革新不但会带来新闻生产传播流程的变革袁而且还会催生出新形态袁为新闻业注入源源不断的活力遥比如微博尧Facebook等社交平台催生了自言自语的野私语式新闻冶4遥各类直播平台催生了演员以线上直播表演的方式
16、向受众展示事件发生过程的野剧场新闻冶5遥如今袁ChatGPT对内是可以结合上下文语境与人类进行持续对话的聊天机器人袁对外是基于千亿级别参数量训练出来的生成式AI袁为人类提供信息服务遥自20世纪80年代野信息冶这一概念被新闻学引入后袁信息实现了与新闻的融合袁甚至有学者提出野新闻是新近信息的媒介互动冶6袁强调了新闻最基本的功能就是向受众提供信息袁这与人机对话在于获取信息的根本目的不谋而合袁从此路径出发袁ChatGPT将可能催生出野对话新闻冶新模态遥渊一冤智能工业中双向度的人袁人要机野对话新闻冶对话渊Dialogue冤来自希腊语野Dialogos冶袁意为两个或以上主体之间的谈话尧交流遥国外苏格拉底采
17、用问答式对话开启教育实践袁国内经典著作叶论语曳用语录体的写作方式阐述儒家思想遥学者奥伦窑索弗认为野对话冶是新闻民主的体现袁是相对于长久以来客观新闻规范的另一种思维方式袁于2009年提出野对话新闻学冶遥学者蒋晓丽和李玮认为野对话新闻冶崇尚平等协商尧相互交流尧彼此纠正的精神是对19世纪末实证主义倡导客观尧公正原则的反思遥李希光教授从国际传播的角度提出对话新闻旨在减少或避免不同意识形态的国家尧民族之间沟通交流的屏障与误解7遥史安斌教授认为新闻是记者与采访对象对话的产物袁与野客观新闻学冶目的是传递信息给受众的首要功能不同袁野对话新闻冶旨在引发具有建设性的公众对话8遥总体而言袁对话新闻提倡建立平等多元的
18、公共对话平台遥记者扮演着推动社会进步的参与者角色曰受众不是野读新闻时代冶被动接收信息的野单向度的人冶袁而是拥有充分表达权尧生产权尧传播权的野双向度的人冶遥从技术可供性视角来看袁对话新闻对应的是数字媒体主导的野人人都是记者冶野多音齐鸣冶的新闻传播生态遥当智能技术赋能新闻袁新型媒介聊天机器人突破野人人对话冶模式转向野人机对话冶模式袁新闻传播理念也需要跳出传统的野以人为中心冶的客观反映论视角袁走向野人机共生冶的主动对话观视角遥ChatGPT面世以来袁用户陷入与它持续对话的互动狂欢之中袁ChatGPT与人的对话何以产生钥 ChatG鄄PT有赖于生成式预训练的Transformer模型和对比预训练的Em
19、bedding模型遥 Transformer模型的核心组件是编码器和解码器袁解码器的功用是词预测渊NextWordPrediction冤袁也就是基于给定文本序列袁无监督地预测后续文本袁这是ChatGPT能自动生成文本的根源遥 Embedding模型原理是关联相近文本袁推开不相似文本袁以完成聚类尧分类尧搜索等任务遥ChatGPT能生成高质量的野人类语言冶得益于人类反馈强化学习渊RLHF冤微调技术袁标注者对生成的N个答案进行排序袁让ChatGPT的输出文本接近人的表述遥关于人机的野对话新闻冶实践在ChatGPT引发舆论爆点之初就已出现袁多家媒体与ChatGPT实战对话袁连篇累牍的报道将ChatGP
20、T推上顶流之路遥渊二冤ChatGPT震荡新闻传播生态美国媒介理论家保罗窑莱文森提出媒介进化的终极目标是人性化的观点遥ChatGPT拟人化的持续对16渊2023 窑 9冤 XINWEN AIHAOZHE新闻与传播研究话引发人们对AI未来是否会拥有意识和情感的终极想象袁带来野人机冶关系的新思考遥运用到新闻传播领域袁除了可能催生人机野对话新闻冶这一新样式之外袁还会对整个新闻传播业态产生结构性的冲击遥在新闻生产主体方面袁生产简单化尧扁平化新闻信息的野劳工型冶记者面临被具备计算机知识袁精通算法原理的野技术型冶记者所取代的风险遥技术型记者需要熟练操作人工智能生产传播新闻袁同时还能及时处理人工智能故障的问题
21、遥ChatGPT介入新闻生产能快速调查被采访者的背景信息袁依据被采访者的特性列出采访提纲袁甚至加入到采访过程中袁同步记录采访者的回答并整理出新闻线索遥但是AI目前还存在算法偏见和新闻失实的情况袁记者需要承担起幕后监管AI的职责遥联合机器人公司首席营销官塞西莉亚窑坎贝尔认为大语言模型渊LLM冤会无差别引用互联网所有可访问的文本袁GIGO问题明显袁嵌入新闻中加剧深度造假风波9遥这就需要记者着重把关内容袁修正错误的事实和带有偏见的观点遥硅基智能体看似给记者职业带来了危机感袁实则仍是碳基智能体的产物袁从野机之为人冶的角度看袁人类的主体性不但没有削弱反而增强了遥在生成新闻内容方面袁场景化构建得到格外重视
22、与强化袁叶即将到来的场景时代曳一书中揭示未来25年互联网将进入全新的场景时代遥各大主流媒体结合智能技术打造智媒应用场景遥5G以高速率尧大连接尧低时延优势解决场景化应用视频卡顿尧无法交互和延时加载的问题遥新华社建立了野新立方智能化演播室冶袁在全国野两会冶中推出两个真实空间场景虚拟跨屏访谈系列报道遥聊天机器人从专注文本对话进阶成文本尧图片尧音视频等多模态的互动袁ChatGPT支持输入图片输出描述袁文心一言支持输入描述输出图片遥AI接入音响系统打开语音聊天机器人的窗口袁接入VR可穿戴设备延伸触觉感官袁接入搜索引擎开启智能问答袁微软已将ChatGPT接入搜索引擎Bing中袁知乎应势发布了野知海图AI冶
23、袁AI智能问答场景应用将成为新的流量风口遥在算法分发方面袁用户提问破除信息茧房遥个性化推送算法应用以来袁信息围城的问题日益凸显遥正如心理学著作叶象与骑象人曳中所描述的那样袁骑象人以为是自己决定了前进方向袁但实际上是由大象80%的潜意识和骑象人20%的显意识所共同决定的袁如今人工智能就是大象袁在人类自主决策中隐性地发挥着越来越大的作用遥不同于平台算法静态精准推送的方式袁ChatGPT生成内容的分发包裹在一个不断人机交互的动态对话之中袁用户最后所获取的信息不是由平台单方面决定袁而是在用户自主思考和算法模型计算的双重作用下决定的遥这意味着算法判定用户喜好的做法将被逆转袁用户自身代表着一种主动选择的机
24、制袁以提问的方式反向制约AI完全听命于算法袁用户媒介素养的提高还将帮助ChatGPT补充信息袁还原事实袁平衡观点遥在人机多轮对话中袁个体加深了对新闻的理解遥就用户角度而言袁聊天机器人让用户从传统单向度的离身新闻接收转化为双向度的具身人机交互袁在对话体验中加深用户身体和情感的卷入程度袁凸显人工智能的人性化陪伴功能遥四尧结语人工智能技术的可供性极大扩展了新闻的应用场景袁丰富了新闻的表现形式遥聊天机器人引领的人机对话新闻袁无疑表现出媒介技术与受众本位视角袁重视人工智能和用户全程化参与到新闻采集尧处理尧写作尧审核尧分发各个流程中去袁注重在媒体要人工智能要受众之间建立一个三脚架的多元循环交流关系袁增强了媒介尧媒体尧用户三者之间的理解力尧关联性和互动性袁全面提升了新闻传播的效能遥新闻生产传播业态中袁各个环节均可见人工智能的身影遥大数据赋能记者脚力袁图像处理赋能眼力袁机器自动化写作程序赋能笔力袁算法模型赋能脑力袁全方位延伸了新闻生产者的感官袁开启了人机共生共存的智能传播时代遥参考文献院1钱力袁刘熠袁张智雄袁李雪思袁谢靖袁许钦亚袁黎洋袁管铮懿袁李西雨袁文森.ChatGPT的技术基础分析J/OL.http院/
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