智能傳播時代：新聞生產流程面臨的風險與挑戰
——基于ChatGPT浪潮的分析

◎劉澤玉

2022 年11 月30 日，美國人工智能研究公司OpenAI 推出ChatGPT，一經發布迅速成為學界和業界的焦點。以ChatGPT 為標志的生成式人工智能給新聞生產領域帶來了顛覆性的挑戰。2018年6月，美國OpenAI 提出了基于Transformer 的預訓練語言模型GPT-1；2019 年2 月，發布了GPT-2 模型，原理與GPT-1相似；2020 年5 月，推出GPT-3；2022 年年初，在GPT-3 的基礎上推出InstructGPT，同年11 月推出同源模型ChatGPT。①

ChatGPT 是一種聊天機器人，全稱是Chat Generative Pre-Trained Transformer，中文名稱是生成式預訓練變換模型。與傳統的人工智能相比，ChatGPT 代表了生成式人工智能未來發展的新趨勢。它基于Transformer 神經網絡架構進行自然語言處理，由96 層Transformer 解碼器構成，單詞的嵌入長度和窗口長度都被擴展，能夠針對不同語言文本進行預訓練，從而更好地理解用戶的問題，給用戶帶來真人對話的體驗，輸出文本更加自然和流暢。Transformer 是語言模型的強大基礎，GPT 就是通過Transformer，把預訓練和微調體系引入自然語言處理的過程中，開啟了通用語言模型的新時代。

ChatGPT 內容生成能力提升的關鍵技術是Reinforcement Learning from Human Feedback（簡稱為RLHF）。RLHF 先進行監督式微調，也就是對于用戶的問題形成初步的文本語料；再構建獎勵模型，通過獎勵模型對于初步形成的文本進行排序，強化學習訓練模式；最后利用近端策略優化算法，形成符合用戶預期的文本語言，從而輸出。

Instruction Tuning 技術輔助ChatGPT 系統形成更加高級的文本內容，通過該技術預設指令與用戶問題所期待的文本相結合，從而生成預期文本。Chainof-Thought 技術起到完成復雜推理任務的作用，可以針對性地設計模型的指令，輔助ChatGPT 完成邏輯推導任務，進行語言為文本的輸出。

一、智能傳播時代：學界對人工智能與新聞生產的研究

智能傳播時代，隨著技術的發展，人工智能越來越廣泛地應用到新聞生產領域中來，對傳統的新聞生產流程帶來了極大改變，提升了新聞生產效率。保羅·萊文森說過，“任何技術都是刀子的翻版”，所以隨ChatGPT而來的還有挑戰和風險。我國從2011年開始對人工智能進行深度的研究和學習。學者吳潔、許向東認為，在新聞生產的前、中、后端，新聞用戶與智能算法、新聞記者與寫稿機器人、新聞編輯與數據技術間的關系狀態分別體現為深度接合、動態協商與相對區隔，人與技術之間的關系揭示并構建了人本主義在新聞生產不同階段中被認知、理解與實踐的具體方式，為人本主義的新聞生產的存續和堅守提供了學理支撐與經驗路徑。②學者史安斌、高姝睿認為人工智能在新聞生產、呈現和分發等環節都開展了創新性的實踐探索，但是給新聞媒體帶來了社會偏見擴散的倫理困境，他們從技術維度上的“算法核驗進化”和社會維度上的“人機耦合”來探討發展路徑。③學者章麗認為新聞信息生產與人工智能中的符號識別系統、信息搜集系統、算法推薦技術、智能編輯技術密切相關，智能傳播對于新聞生產的主體、方式、分發等都產生了變化，實現了人機結合的新聞生產，她也提出了應從技術、法規層面規制人工智能。④學者段永光認為在智能傳播中，一要發揮人工智能對新聞內容生產的輔助作用；二要平衡數據挖掘與用戶信息保護的關系；三要堅持新聞內容生產的人文取向；四要完善新聞內容生產的核查機制。⑤

我國學者聚焦于ChatGPT，紛紛指出ChatGPT 給人類生活各方各面帶來了極大的影響，新聞生產領域乃至整體的傳媒行業結構也不例外。學者喻國明、蘇健威認為ChatGPT 有三種關鍵的技術支持，即預訓練、大模型、生成式，在擬真度和功能維度上達到新高度；同時指出生成式人工智能帶來的全面智能化是一場深刻的革命，傳播與社會的治理邏輯也將隨之發生深刻變革。⑥學者鄭滿寧認為人工智能與新聞業的融合主要體現在新聞寫作機器人、智能算法推送、元宇宙新聞、AIGC新聞四個階段。⑦學者陸小華從知識萃取、知識生產、知識傳播三個方面，分別論述智能內容的生成給新聞、出版業帶來的挑戰，并提出應不斷探尋人與人工智能共生的方式方法。⑧

ChatGPT 是一種對話式的大型語言模型，在龐大數據分析的基礎上，能夠“自主地”“人性化地”生成復雜的文本，其中“人性化”是相關技術的超前表現。過去的AI只能通過數據寫出大量機械化的新聞文稿或者數據呈現，但現在的ChatGPT 能夠自然流暢地針對用戶問題進行回答，無障礙地與用戶交流，實現了用戶采用“自然語言”就能和人工智能對話的需求。然而，ChatGPT“自主性”“人性化”的特點也給傳媒行業結構和新聞生產領域帶來了挑戰，本文將從新聞采集、新聞制作、新聞分發以及整體行業結構等角度來深入分析ChatGPT 問世給新聞生產流程帶來的挑戰，并提出展望。未來人工智能不僅僅存在于某個特定的領域，而將進入人們的日常生活，那么ChatGPT應更多地協助人類生活和工作。

二、新聞采集：挑戰用戶隱私，帶來虛假信息傳播風險

作為生成式人工智能，ChatGPT 以大量的數據作為支撐，通過數據構建起屬于自身的算法模型和語言架構，然而算法技術不是萬能的，而是存在缺陷的，從新聞采集層面就要重視起這種潛在的風險。

（一）生成式人工智能采集信息挑戰用戶隱私

相比于之前的新聞寫作機器人，ChatGPT 明顯的不同點在于它擁有自身較為完整的信息庫，其信息采集較為廣泛。用戶在使用ChatGPT 時可以輸入各種問題，其中包含著大量輸入與自身相關的隱私信息的可能性。無論是登錄時需要進行注冊的信息，還是搜索引擎中羅列出來的問題關鍵詞，抑或是用戶在網站瀏覽的界面足跡，這些都屬于用戶的隱私信息。然而這些都被ChatGPT 抓取并攝入進去，加之若用戶在ChatGPT 的聊天界面輸入隱私信息，那么ChatGPT 的算法機制會自動納入語料信息庫，這在一定程度上存在搜集用戶隱私信息的行為，面臨著泄露用戶隱私的風險。雖然美國的OpenAI 公司聲稱一直秉持著技術的人文倫理理念，表明不會泄露用戶隱私，而會定期清除語料庫，但是并沒有明確表示ChatGPT 刪除用戶隱私信息的方式方法是什么，以及什么時間節點清理隱私信息，因此本質上ChatGPT 還是會存在泄露用戶隱私的風險。

（二）采集層面存在虛假信息搜集的風險

其一，ChatGPT 的原始語料信息庫不僅來源于海量的數據算法，還來源于技術人員自身的知識水平。技術人員在對其進行程序設置時，或多或少都會局限于自身的能力水平，導致ChatGPT 這一對話式的人工智能存在著信息虛假的挑戰危機。它提供的信息并不總是準確的，數據來源的核查沒有準確的出處，所以信息的真假性難以確定。這給新聞生產流程層面的信息產出帶來消極影響，而ChatGPT 產出的虛假信息誤導用戶，從而進一步影響新聞傳播效果。

其二，ChatGPT 的語料庫不全面，雖然新聞生成的內容來源于多方面，比如數據、學術論文、人類學家等，但是仍具有局限性，所以信息真假問題不能完全消除。比如提出中國相關的歷史問題“如何評價粟裕將軍”，ChatGPT 并未給出準確的答案，反而是根據它自己的語料庫胡亂編造，給出的答案與中國歷史相背離。這在一定程度上說明ChatGPT 雖然是人工智能領域超前的技術展示和應用，但是它的技術并不完善，在生成和傳播信息層面并沒有準確的信息來源和進行事實核查的能力，所以用戶不能把人工智能給出的答案當作真理，新聞工作者不能依賴ChatGPT 生成新聞稿件。

ChatGPT 的問世不僅影響了新聞的采集，也影響了人們對于信息獲取的方式，進一步影響著人們的社會認知。在人工智能并不完善之前，新聞工作者采集新聞是經過事實核查的，受眾獲取信息渠道大多來源于主流媒體，然而ChatGPT 的發展能夠利用技術使得用戶快速獲取到自身想要的信息內容，這對專業媒體的權威性構成挑戰。同時，也有一些不法分子利用人工智能技術的漏洞，也就是生成信息的虛假性，進行詐騙犯罪。這也無疑給新聞生產流程帶來阻礙，降低了用戶對于互聯網信息的信任度，從而影響專業媒體的公信力。

三、新聞制作：ChatGPT浪潮下新聞生產的創意性被動搖

作為生成式人工智能，雖然ChatGPT 能夠識別用戶的問題，生成智能內容，但是在各種技術模型上生產的內容終歸缺乏創意性。人工智能生成的新聞內容和專業的新聞工作者所生產的新聞內容具有本質的區別，這一區別主要體現為ChatGPT不具有創意性。

傳統新聞生產時代下的制作流程是新聞記者采訪之后形成稿件，再進行編輯，把關人再完成審核，最終新聞信息產出面向用戶，進入傳播的過程。整個的新聞生產流程都是由具備專業職業素養的新聞工作者付出努力和創意分工協作共同完成的。然而在技術的發展下，機器人寫作不斷被應用到新聞生產中，前有新華社的快筆小新通過一定的算法邏輯，可以自動化分分鐘產出上百篇甚至上千篇新聞稿件，后有ChatGPT可以根據用戶的需求，理解用戶的語言，產出用戶需要的新聞信息。

人工智能雖然可以將職業記者從專業性不高的工作中解放出來，但是隨著ChatGPT 這一生成式人工智能的問世，也意味著人們不再需要為創意、觀念付出高成本就可以享受益處。在傳統媒體時代，不同觀念的新聞記者對于不同的新聞事件書寫角度、價值看法都有差別，這樣制作出來的新聞稿件角度全面，具有多元化。然而隨著人工智能的發展，具有創意性的全面化稿件卻變得“稀有”。比如對其提出寫一篇關于ChatGPT 的新聞，ChatGPT 短時間內能輸出一篇完整的新聞報道，這就挑戰了具有專業素養的新聞生產者制作時獨有的創意性，在一定程度上讓本該有著嚴格生產流程的新聞失去了意義，僅是通過人工智能就能快速且完整地生產出人們所需要的新聞。但是，這種新聞并不具備創意性，ChatGPT 通過算法數據抓取語料庫里所具有的內容，根據問題整合成自身的輸出內容，這樣產出來的新聞稿件千篇一律毫無新意，它之所以被行業追捧，是因為符合當下新媒體時代的新聞迭代速度。人工智能產出速度快，意味著能帶來較高的經濟效益，所以制作創意在經濟效益面前就變得微不足道。從ChatGPT 的特征來看，它對于新聞生產這些技能工作的沖擊力是非常強的，給本具有創意性的工作帶來了挑戰，使這些工作變得機械化，并且發稿內容是有跡可循的，利用低成本獲得高收益，創意也就被悄然拋棄了。

四、新聞分發：對話式推送構建社會議程，誤導用戶認知

ChatGPT 給用戶帶來超乎真實的對話體驗，根據用戶的問題進行分發的新聞內容具有針對性和個性化。這一信息推送服務更加精準和具體，這是生成式人工智能的進步，但也給新聞分發層面帶來挑戰。

傳統媒體時代，受眾接受的具有針對性的新聞很少，更多的是面向普羅大眾的共同新聞信息，然而人工智能的發展讓新聞分發逐步向智能算法推送階段演進。對于人工智能來說，生產與分發能夠輕松實現一體化，比如今日頭條生成聚合類算法新聞客戶端，針對用戶的所在地、年齡、喜好等因素進行個性化內容推薦。ChatGPT 與這些算法新聞客戶端有異曲同工之妙，并且存在算法歧視的隱性問題，比如當要求Chat-GPT根據種族、膚色、性別等關鍵詞來評估是否會成為一名優秀的建筑師時，ChatGPT 的回答卻只建議白人男性。這表明利用ChatGPT 對話政治或者較為敏感的話題時，ChatGPT 的預訓練語言模型會存在算法歧視以及宗教、種族、性別偏見。這一真實存在的算法偏見會慢慢構建起社會議程，從而對用戶的社會認知造成不良影響。

美國新聞評論者和社會評論家沃爾特·李普曼提出著名的“議程設置理論”，認為“新聞媒介影響‘我們頭腦中的圖像’”，這也就是議程設置理論的雛形。ChatGPT 能夠根據用戶的問題為用戶生成特定的回答，與用戶進行流暢自然的對話，這在一定程度上歸屬于精準化、個性化的推送，更屬于生產和分發一體的人工智能。雖然ChatGPT 并不能決定人們想什么，但是這一未來的“超級媒介”能夠在與用戶進行對話時，有效影響用戶的認知，所以ChatGPT 在新聞分發層面起到了建構社會議程設置的作用，利用對話式的推送回答來影響用戶的看法。

五、傳媒行業結構：人機耦合成為未來新趨勢

ChatGPT 不僅給新聞生產流程帶來風險，立足于整個傳媒行業，它還顛覆了傳統的傳媒行業結構，驅動傳媒行業變革，為未來的行業結構提供了新方向。

以ChatGPT 為例的生成式人工智能，打破網絡壁壘，成為人們口中的“超級媒介”，不斷驅動著傳媒行業的結構變革。美國傳播學者喬治·格伯納曾提出著名的“涵化理論”⑨，關注媒介在傳播事件以及傳播過程中扮演什么角色，起到什么樣的作用，并且隨著技術的發展，也不斷涌現出不同媒介，對于人們生活產生不同的效果。ChatGPT 有望將私域資源和公域資源整合，在未來成為人們進行信息檢索、信息整合等的網絡入口和智能中樞，以此在一定程度上改變傳媒行業結構。

在傳統媒體興盛的時代，傳媒行業的結構是人員勞動密集型產業。然而隨著技術的發展，人工智能出現并逐步完善，傳媒行業的結構向著技術密集型和資本密集型轉變，ChatGPT 這一人工智能就能夠進行信息采集、編輯、分發等一系列工作流程。人工智能挑戰新聞生產者的地位和主體性，使得新聞生產者的職業空間遭到擠壓，也使得新聞生產者的職業邊界不斷消解，而新聞生產者自身的主體性和專業功能性將變得越來越模糊，傳媒行業的工作人員會逐漸朝著技術型人才發展。在不久的未來，像ChatGPT 這種對話式的大型人工智能將會成為傳播技術的高地，新聞行業結構也會隨著技術的發展而改變，同時需要強大的資本為技術應用和發展提供支撐，因此新聞業將迎來不小的挑戰。

六、結語

海德格爾曾說：“技術是時代的座駕，然而能夠駕馭技術從而影響時代進程的，永遠是具有主體意識的人?！雹怆m然ChatGPT是人工智能發展的典范，并且未來生成式人工智能也會越來越先進，應用范圍越來越廣泛，但是應把主導權握在人的手中，人們不能對人工智能產生過多的依賴，要秉持著“以人為本”的思想，在深度智能化的浪潮下勇毅前行。

無論是對于傳媒行業還是社會生活，人工智能都應起到輔助作用，幫助傳媒行業加速實現智能化融合，促進用戶的日常生活更加便捷，而不是占據和代替人類、擠壓傳媒行業的工作，挑戰新聞生產的創造性。我們應搭載技術發展的快車，利用好技術的積極一面。對于人工智能帶來的挑戰，要積極應對并解決，從而在生成式人工智能的發展背景下促進新聞生產力的提高和傳媒行業結構的優化。利用ChatGPT 趨利避害，改善算法偏見，促進新聞業的發展，這才是新聞工作者對待人工智能的正確態度。

注釋：

①盧宇,余京蕾,陳鵬鶴,等.生成式人工智能的教育應用與展望——以ChatGPT 系統為例[J].中國遠程教育,2023(04):24-31+51.

②吳潔,許向東.智能傳播時代的人本主義新聞生產：實踐境況與理論面向[J].編輯之友,2023(02):99-105.

③史安斌,高姝睿.人工智能在新聞傳播中的運用：實踐探索與倫理困境[J].青年記者,2022(19):92-96.

④章麗.人工智能技術在新聞傳播生產模式中的應用分析[J].采寫編,2021(12):12-13.

⑤段永光.人工智能在新聞內容生產領域的應用研究[J].傳播與版權,2023(03):1-4.

⑥喻國明,蘇健威.生成式人工智能浪潮下的傳播革命與媒介生態——從ChatGPT 到全面智能化時代的未來[J].新疆師范大學學報(哲學社會科學版),2023(05):81-90.

⑦鄭滿寧.人工智能技術下的新聞業：嬗變、轉向與應對——基于ChatGPT 帶來的新思考[J].中國編輯,2023(04):35-40.

⑧陸小華.ChatGPT 等智能內容生成與新聞出版業面臨的智能變革[J].中國出版,2023(05):8-15.

⑨郭慶光.傳播學教程[M].北京:中國人民大學出版社,2011:195.

⑩方立明.元宇宙背景下傳媒業發展的機遇與挑戰[J].傳媒,2022(19):25-27.