生成式人工智能對新聞視覺生產帶來的機遇與挑戰

林雨辰

當代文化經歷了一種視覺的轉向。具體而言，一切存在物都面臨著被圖像化或視覺化的要求，視覺經驗在人們認識世界的過程中扮演著越來越重要的角色。日常信息獲取中，圖像幾乎壓倒文字，“讀圖時代”正是用來描述這樣一種趨勢——閱讀圖像多過閱讀文字。[1]隨著科技的不斷革新、新媒體領域的持續擴展以及受眾需求的逐漸增長，新聞行業對視覺內容的呈現與創新給予了前所未有的重視。回首媒體的發展史，從最初新聞漫畫的誕生，再到新聞攝影的興起，直至H5新聞、數據新聞、VR/AR新聞的繁榮發展，這都體現了視覺化已經成為媒體技術進步的必然趨勢和迫切需求。[2]

然而，生成式人工智能（Generative AI）的崛起，無疑在這個已經相對穩定的生態系統中掀起了新的波瀾，帶來了新的挑戰和機遇。這種創新技術的應用有可能引領我們進入一個全新的視覺內容創新的時代。以Midjourney為代表的生成式人工智能正在對新聞行業的視覺內容生產產生前所未有的影響，預示著可能的革新。

本文旨在深入分析生成式人工智能影像的特性，探討它為新聞視覺生產帶來的機遇，以及可能引發的問題，并針對可能出現的風險提出相應的建議。新聞業應盡可能地了解并利用這一新興技術的潛力，同時也需要充分意識到其可能帶來的風險和挑戰，以確保在推動行業進步的同時，也能保護公眾的利益和維護新聞的公信力。

一、生成式人工智能的特點

生成式人工智能（Generative AI）是一類基于機器學習和深度學習算法的人工智能技術，其主要目標是自動創作新的數據樣本。以ChatGPT為代表的生成式人工智能的技術底色是基于數據和大語言模型以及深度學習技術，其強大的算力和精致化的算法設計將各種文字、圖像、視頻等信息內容的編輯、處理變得非常容易。[3]近期，網絡上出現的“AI繪畫”以及“AI攝影”的新概念是指使用人工智能技術創作的圖像。這些圖像通常是通過訓練神經網絡模型（如生成對抗網絡，GAN）產生的。在近幾年，不少科技公司已經在投身此領域，生成式人工智能制圖技術得到飛速發展。

早在2022年10月，知名的人工智能研究機構OpenAI就宣布：他們開發的人工智能制圖工具DALL-E面向公眾開放。DALL-E是一個輸入文字描述之后自動生成影像的工具。DALL-E可以完成的任務主要有三種：一是上面提到的用文字描述生成圖片；二是對一張已有的圖片內容進行修改，比如替換掉中間的某些元素；三是將圖片的邊界拓展開來。DALL-E發布后，Google、Meta等巨頭很快也宣布正在開發類似產品，還有一些創業公司也進入了爭奪，比如Craiyon、Stable Diffusion和Midjourney。在國內也涌現出多種人工智能繪圖平臺，大批開發團隊和投資機構持續涌入，比如阿里巴巴旗下AI在線設計平臺鹿班，百度公司旗下的文心一格。

人工智能生成圖像具有以下特點：

多樣性。人工智能生成圖像可以呈現各種風格、主題和元素，具有很高的創造性和多樣性。

逼真性。隨著生成對抗網絡的不斷發展，人工生成圖像的質量越來越高，逼真程度越來越接近真實圖像。

自動化。人工智能生成圖像的過程完全由算法驅動，不需要人為干預。

個性化。人工智能生成圖像可以根據用戶的需求和喜好生成特定風格或主題的圖像。

綜上所述，生成式人工智能無疑正在開啟一場革命，它不僅在藝術創作、設計領域提供了新的可能性，也在各類應用場景中引發了新的思考。例如，個性化的廣告、個性化的虛擬現實內容、更逼真的影像等等。此外，這項技術在新聞領域的影像生產方面也具有巨大的潛力。

二、生成式人工智能對新聞視覺生產帶來的機遇

（一）提高生產效率，降低生產成本

在生成式人工智能技術出現之前，新聞機構已經在運用各種視覺元素呈現新聞內容，讓信息更容易理解。這些視覺元素包括插畫、合成圖片以及概念圖等。因為讀者對于一些重大的新聞事件不僅希望通過翔實的文字報道了解其中的重要細節，而且希望目睹現場情景尋找那種身臨其境的感覺。[4]基于生成式人工智能技術的AI繪圖工具，如Midjourney，為新聞和其他領域的可視化呈現提供了一種創新和高效的方式。用戶只需提供幾個關鍵詞，這類工具就能生成高質量的圖片。這種技術極大地提高了圖片生產的效率，使得媒體機構和編輯能夠在短時間內獲得大量高質量的圖片素材。例如，2023年4月27日，旅居美國的熊貓丫丫離開孟菲斯動物園啟程回國。新華社運用AI繪畫技術，創作了一幅栩栩如生的超現實畫作，描繪了丫丫坐在飛機窗口凝視窗外的場景。這不僅確保了新聞的時效性，還通過藝術化的視覺傳達，提高了傳播效果。除此之外，生成式人工智能技術也降低了新聞圖片生產的成本，像DALL-E 2和Stable Diffusion這樣的生成性圖像模型可以為無力訂閱照片服務的新聞編輯室提供定制的圖片，這樣一來，減少了聘請專業插畫師、設計師等人力資源的需求。

（二）提升報道創意，豐富新聞內容

隨著生成式人工智能技術的不斷進步，它在新聞視覺的生產中也日益廣泛。此類技術可以根據文本描述和關鍵詞生成圖片，為新聞報道提供了更多的創意空間，助力記者和編輯們創作出更具吸引力的新聞內容。通過生成式人工智能技術，記者和編輯可以輕松為不同的新聞稿件定制各種風格和主題的圖片，讓新聞報道更加豐富多彩。除此之外，生成式人工智能還可以用于合成多媒體內容，例如將靜態圖片轉換為動態圖像或視頻。這一功能為新聞報道帶來了更多的可能性，使得新聞內容不再局限于文字和靜態圖片，而是能夠以更為生動的形式呈現。動態圖像和視頻能夠更好地抓住觀眾的注意力，提高新聞報道的觀看時長和互動率。生成式人工智能技術在新聞報道中的應用還可以拓展到虛擬現實（VR）和增強現實（AR）領域，為觀眾帶來更為沉浸式的新聞體驗。通過這些技術，觀眾可以身臨其境地感受新聞事件發生的現場，提高他們對新聞內容的理解和記憶。這將有助于傳播重要信息，提高新聞報道的社會價值。

（三）影像需求升級，推動機構重組

生成式人工智能正在引領新聞機構的新聞視覺生產領域發生重大變革。這種技術的出現將加速新聞機構的內部重組，對新聞從業者提出了前所未有的挑戰和新的要求。隨著新聞視覺的創作過程變得越來越智能、迅速、高效和豐富，新聞視覺生產的需求也將不斷增加。這是因為相較于文字報道，視覺化的內容在傳播效果上具有更強的吸引力和更廣泛的受眾基礎。在這樣的背景下，新聞工作者需要不斷提高自己的專業素養，適應這一變革趨勢。新聞工作者不僅需要了解和掌握DALL-E、Stable Diffusion以及Midjourney等AI繪圖工具，同時，新聞行業也要培養相關人才，比如，新華社新聞信息中心聯合百度文心一格共同舉辦AI體育圖片創作大賽，旨在發掘高校AI創作人才。

三、生成式人工智能對新聞視覺產出帶來的挑戰

（一）技術下放導致虛假新聞

生成式人工智能在大眾范圍的過度使用，再加上媒體行業對網絡圖片的把關不嚴，無疑會加深公眾對媒體的信任危機。知名媒體專家比爾·科瓦奇曾經強調說，“新聞工作的首要任務是對真實負責，挖掘和展現真相是媒體以及新聞從業人員的核心使命。”[5]然而，人工智能可能引發的虛假信息泛濫，反而拉大了大眾與真相之間的距離，讓尋找真相變得更加困難。前不久，一組“特朗普被捕”圖在互聯網上“瘋傳”，這些“特朗普系列”是由AI生成，起初是英國獨立記者希金斯的惡作劇。他在AI繪圖工具Midjourney上輸入提示詞，生成圖像發布在社交媒體，并寫道：“在等待特朗普被捕時，制作了特朗普被捕的圖片。”由此可見，生成式人工智能可以用于創造逼真的虛假新聞和影像，這可能導致“深度偽造”現象的加劇。這種現象不僅會誤導公眾，損害社會信任，而且可能對政治和經濟產生不良影響。為應對這個挑戰，新聞行業需要加強對人工智能生成的虛假內容的識別和監測，并采取相應的技術手段對其進行打擊和遏制。

（二）逼真圖像危及新聞攝影

2023年4月，國際頗有影響力的攝影獎項之一“2023年索尼世界攝影獎（SWPA）”揭曉，德國攝影師鮑里斯·埃爾達森的一幅作品贏得了創意類別優勝獎。然而，獲獎攝影師卻公開表示，這幅作品其實是由人工智能生成的，并拒絕領獎。此事受到外媒關注和網友熱議。這次憑借AI作品贏得攝影大獎的埃爾達森則認為，AI生成圖像不會威脅人類的創造力，但會威脅“新聞攝影”。例如，重慶山火事件中，一批市民自發騎摩托車參與救援的義舉引起廣泛關注。為致敬最美“逆行者”，有網友使用AI繪畫技術創作了一系列圖片并發布至社交網絡，未對圖片真實性進行說明，引發爭議。不久，“央視新聞”發布一條微博圖文，配圖亦使用了AI生成的圖片。該圖片實為藝術創作，但十分接近新聞紀實攝影，加之在最初發布時并未對其來源作標注，導致部分網友的誤解。值得注意的是，不論生成式人工智能的出現是否拓寬了攝影定義的邊界，但新聞攝影與攝影最大的區別在于新聞攝影的“新聞性”，即便進入智媒時代，無論技術怎樣演進，新聞攝影中的“新聞性”原則都不容損傷或模糊。[6]

（三）新聞視覺從業者競爭加劇

以Midjourney和DALL-E為代表的生成式人工智能繪圖工具，會加快新聞視覺生產的藝術化、自動化、智能化。隨著以后生成式人工智能在新聞視覺制作中的廣泛應用，新聞從業者可能面臨嚴重的就業壓力。人工智能系統能夠快速高效地生成新聞報道和影像，這可能導致新聞從業者的崗位被機器取代。新技術的涌現，一些傳統職業可能會面臨被替代的命運，然而，新技術同時也孕育并催生出全新的崗位需求。這是一種創新與變革的過程，新技術的引入并不總是意味著就業機會的消失，而更多的是產業結構的調整和職業生態的重塑。為應對這一挑戰，新聞行業需要進行結構性調整，培養人工智能和傳統新聞相結合的新型人才，同時為受影響的從業者提供培訓和轉型支持。

結語：

我們正生活在一個視覺文化的時代，視覺內容在描繪世界、解析復雜概念和促進理解方面發揮著核心作用。隨著生成式人工智能的出現，對視覺內容的生產方式進行了重大革新，其影響力不可小視。新聞行業，作為信息傳播的關鍵領域，必須把握這個機會，以跟上技術發展的步伐，尤其是在新聞視覺的生產上。然而，同樣需要注意的是，我們現在同時生活在一個所謂的“后真相”時代，即一個事實和虛構混淆，真實性被削弱的時代。生成式人工智能制圖技術使得虛擬圖像和現實圖像之間的邊界變得更加模糊，這可能帶來一些挑戰。這些技術能夠生成超越人類想象的真實感強烈的圖像，但它們也可能被用于制造假新聞或誤導信息，對社會產生潛在的負面影響。我們需要建立適當的規范和倫理標準，以確保這種強大的技術被用于正當的用途，而不是用于誤導公眾或制造混亂。2023年4月11日，國家網信辦發布了關于《生成式人工智能服務管理辦法（征求意見稿）》，值得關注的是，第十六條明確指出提供者應當按照《互聯網信息服務深度合成管理規定》對生成的圖片、視頻等內容進行標識。與此同時，根據相關報道，包括谷歌在內的多家科技巨頭已經決定在每一張由人工智能生成的圖片中內嵌特殊標記。這樣的圖片在其原始文件中都會有一個相關標識，以提示用戶該圖片是由AI生成的。隨著相關監管措施的不斷完善，以及行業內對這一問題的日益重視，我們可以看到，對于生成式人工智能的監管正在逐步規范化，這無疑為該領域的未來發展鋪平了道路。

正如學者喻國明所言，任何新技術的應用都存在一個社會與技術雙向適應的過程。在壓實法理紅線的基礎上，應給予生成式人工智能最大限度的成長空間，通過不斷干預和修正，確保生成式人工智能始終沿著可知、可控的狀態發展，并不斷以技術驅動傳播與社會的進步。[7]