ChatGPT對新聞傳播的機遇變革與風險隱憂

黃楚新 張 迪

2022 年11 月，美國OpenAI 實驗室發布了一款名為ChatGPT 的聊天機器人。不同于傳統的聊天機器人，以Transformer 架構和自然語言處理（NLP）為核心技術的ChatGPT 憑借其出色的上下文記憶、推理和深度學習能力，能夠實現信息檢索、內容生產甚至情感陪伴等多種復雜語境下的人機互動和對話。[1]同時，通過人類反饋強化學習（RLHF）和模型微調，ChatGPT 能夠在文案策劃、多語種翻譯、知識傳播、腳本撰寫、人機對話、文本生成、圖像繪制甚至代碼編程等領域廣泛應用，展現出極強的內容生產力，是當前AIGC 發展的典型成果。ChatGPT 是GPT模型的3.5 版本，在經歷GPT-1、GPT-2、GPT-3的更新迭代后，其預訓練參數達1750 億，文本數據45TB，耗資1200 萬美元[2]，被視為人工智能技術在快速發展過程中的一座里程碑。以ChatGPT 這一火爆的AIGC 為代表，人工智能技術正在深刻地改變著新聞傳播生態和結構。

一、ChatGPT 的模型特征

（一）通用型：多元場景下的深度嵌入

不同于曾在圍棋競賽中戰勝人類冠軍李世石的專業型人工智能AlphaGo，ChatGPT 受到廣泛關注的原因之一在于人們在其進展中似乎看到了通用人工智能到來的可能性。

在內容生成方面，預訓練大語言模型ChatGPT擺脫了單一領域的模式化生產，可在特定的任務和領域中自動進行微調，從而更精準地在智能客服、游戲開發、文本制作、數據分析、政務服務、教育教學等領域發揮效能。而2023 年3 月發布的GPT-4 則實現了從單模態到多模態的大模型轉化，不僅支持文字形式的輸入輸出，更是將圖片、音視頻、語言等信息傳遞方式融入其中，集納了單模態內容的細節式捕捉、多模態內容的智能性生成、跨模態內容的精準化轉換。[3]

在信息檢索方面，ChatGPT 與Bing 搜索引擎的結合及其API 接口的開放，帶來了搜索引擎領域的革命性進步。[4]與傳統搜索引擎不同，基于預訓練的大語言數據庫ChatGPT + Bing 搜索界面更加簡單，可以根據用戶提問、上下文內容等智能生成有邏輯且符合語境的“新”內容，而不是對既有文字、圖片的簡單搬運。

智能對話、內容生成、信息搜索等以ChatGPT為代表的AIGC 正在潛移默化地嵌入全球互聯網的多元場景中，日益成為生產生活和信息傳播的重要方式。

（二）超仿真：強互動性下的類“人性”馴化

ChatGPT 的內容生成方式是通過與用戶間對話產生，但如果僅把它當作一個聊天機器人，就會限制對其傳播特質的認知。ChatGPT 不但在內容生成的完整性、適配性、邏輯性上對既往人工智能產品有全面突破，更在人機互動上讓用戶體驗到真人對話的交流感。這源于GPT 模型的Transformer 計算邏輯算法，相比于傳統的自然語言處理算法RNN（Recurrent Neural Network），Transformer 是一個調用千億級別的參數、使用超大規模數據來完成日常訓練的神經網絡深度學習算法，具有很好的“時序數據處理”（理解上下文關系）和“自注意力機制”（抓重點、找聯系）的能力。此外，ChatGPT 以人類提示性語言（prompts）為基礎，利用人類對多個模型的輸出結果進行排序，進而標注人類偏好作為獎勵模型，并通過不斷強化訓練提高自身“猜概率”的能力，從而使模型更符合人類認知和語言表達方式。需要注意的是，這仍然是一種通過掌握特殊標記和經驗性學習后的結果，ChatGPT 目前尚不具備人類情感、意識和思維。在人與ChatGPT 對話中，神態、表情、肢體、體溫的線索消除就很好地證明了這一點。因此，如果過度沉迷于ChatGPT 所營造的超仿真環境中，有可能使人類陷入雪莉·克特爾所言的“群體性孤獨”。

（三）高效性：加速社會下的“即時”連接

羅薩曾指出：“現代性就是加速。”[5]從技術的底層邏輯出發探究ChatGPT 的模型體質和優勢，不難發現加速是AI 技術的突出特點。一方面，AIGC 內容生產的即時性加速了人與信息的連接。ChatGPT可以根據人類對話指令在幾秒鐘內完成論文撰寫、新聞制作、詩歌創作、代碼編程、信息搜集等各類文本，提高了信息獲取的及時性和有效性。另一方面，ChatGPT 的高速發展也在不斷加速著人工智能技術的快速演進。從2018 年OpenAI 發布GPT 以來已經過5 輪的迭代升級，每一次技術更新的背后都是更大參數的內容投喂和眾多技術的加速堆疊。例如，ChatGPT 的Beta 版本使用了10000 個英偉達GPU 訓練模型，新一代GPT-5 大模型正在25000 個英偉達GPU 上訓練，可以說，ChatGPT 出生至今的每個環節都離不開幾萬片英偉達等各類計算設備的強力支撐。無疑，ChatGPT 更大程度上完成了對人類知識的整合，高質量的自然語言接口，加速了內容與內容的連接、技術與技術的連接，是更大程度上物與物的連接。未來，在不斷加速的現代社會系統中AI 技術還在持續地推動“萬物互聯”時代的到來。

二、機遇變革：ChatGPT 對新聞傳播的技術可供性

（一）技術賦能：升級新聞產品生產全流程

ChatGPT 給新聞傳播領域帶來的機遇變革首先體現在對于新聞產品生產全流程的升級再造。海量訓練參數的投喂、自然語言處理、人類反饋強化訓練等技術的應用都使得ChatGPT 能夠深度嵌入新聞采集、寫作、編輯、發布全鏈條之中，帶動新聞產品的智能化生產。

新聞信息的采集和檢索是新聞生產的初始環節也是重要環節，決定著新聞產品的走向和價值大小。盡管ChatGPT 目前所生成的文本是基于預訓練的數據庫，內容存在一定的滯后性，無法對最新發生的新聞事件完成實時的信息檢索。但是，ChatGPT 可以以極低的成本在調查性新聞、解釋性報道、建設性新聞等深度報道中為記者提供豐富且全面的背景資料和經典案例，節約資金的同時有效提高信息采集的速度、深度和廣度。

在新聞寫作方面，ChatGPT 不僅極大提高了數據新聞、體育新聞、財經新聞等結構性文本的信息生產效率，進一步簡化數據圖表、交互程序等在文本形式層面的生產要素；而且基于預訓練大語言模型、Transformer 算法，ChatGPT 能完成上下文語境理解、追問、反問等人性化互動并持續地與使用者對話，這有助于媒體創新“聊天新聞”“問答式新聞”“新聞游戲”等新聞報道方式，豐富產品樣態，增強新聞的可讀性和新穎性。同時，內容生產與分發一體化的問答系統能更精準地將個性化信息傳達給用戶，有效提升了信息的到達率和用戶黏性，為深化媒體融合增強媒體傳播力、引導力、影響力、公信力提供可供性選擇。

在新聞編輯實踐中，ChatGPT 的應用使得去編輯部中心的新聞生產趨勢日益明顯。一方面，ChatGPT 可根據編輯的指令要求快速完成字詞錯誤校對、用語規范性校對、智能排版、格式優化等機械重復性內容；另一方面，憑借海量內容的投喂，ChatGPT 能夠生成不同風格、不同類型的產品內容，為編輯新聞策劃提供思路和靈感。

總之，以ChatGPT 為代表的AIGC 在新聞采集、寫作、編輯、分發的各個環節展示出強大的內容生產力，并為新聞產品創作全流程持續賦能。

（二）人機協同：深化媒體融合解放生產力

技術的進步持續推動著內容生產模式的變遷，從歷史演進的角度梳理人工智能技術融入新聞傳播領域的進程，大致可分為機器輔助、人機協同以及未來可能到來的自主創作三個階段。

機器輔助新聞生產階段，由于AI 技術發展尚未成熟且模板化嚴重，因此只能輔助記者從事一些簡單的機械化操作。以ChatGPT 為代表的AIGC 技術的飛速發展將互聯網內容生產模式帶入第二階段，也就是如今的人機協同階段。一方面，ChatGPT 利用千萬體量的預訓練參數、Transformer 算法以及深度學習等技術加持能夠生產文本、語言、圖像、視頻甚至代碼等多模態的內容，促使傳媒產業走向人機協同的媒體深度融合道路，并依賴于AIGC 的高產高效，為媒體融合發展提質增效。[6]2023 年2 月，Meta Media 超媒體控股集團旗下《Instyle 優家畫報》宣布推出全球首位擁有人格化特質的虛擬主編Beatrice，以更多元、靈活的方式為Z 世代年輕人傳遞時尚資訊。[7]另一方面，智能語音識別、自動生成字幕、智能視頻剪輯以及新華社“小諍”、湖南衛視“小漾”等虛擬主播的蓬勃發展，不斷驅動著內容生產從勞動密集型向技術密集型轉變，極大提高內容生產力的同時，將新聞工作者從重復、單一的勞動中解放出來，去完成更具有創造性和人文關懷的新聞活動。

拉圖爾的行動者網絡理論提出將人類因素和非人因素視為平等的社會網絡行動者，有力地動搖了人與機器二元對立的主客體認知。從技術的發展歷程不難看出，“人性化趨勢”是以ChatGPT 為代表的人工智能技術發展的趨勢與方向。未來，人工智能技術能否達到自主創作的水平目前尚未可知，但ChatGPT 必將引發人和技術關系的再度思考。

（三）智能轉型：助力“新聞+政務服務商務”

2020 年9 月26 日，中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發的《關于加快推進媒體深度融合發展的意見》指出，“要發揮市場機制作用，增強主流媒體的市場競爭意識和能力，探索建立‘新聞+ 政務服務商務’的運營模式”。當前，我國媒體在政務、服務、商務領域的成就主要集中于政務新媒體、本地生活服務以及智慧城市大腦建設等方面。基于通用型、生成式、人類反饋強化學習等技術的預訓練大語言模型ChatGPT 在新聞傳播領域的應用，有望助力“新聞+政務服務商務”運營模式實現質的突破，驅動媒體智能化轉型。

在政務服務方面，媒體可利用ChatGPT 的人機交互生成方式將其打造成一個集政務問答、文件梳理、政務管理、政務運作等多功能一體化的“掌上政務助手”。一方面，“政務助手”能夠24 小時不間斷地為用戶提供政務服務；另一方面，依托自身海量文本數據和自然語言處理技術，ChatGPT 能夠在虛擬空間中與用戶形成理性且持續的問答對話，即時、準確、有效地處理公民政務訴求的同時，有助于哈貝馬斯所言的“公共領域”促進主體間性的產生，從而提升公民參與公共事務的熱情。

在生活服務方面，ChatGPT 能夠廣泛應用于“新聞+ 天氣”“新聞+交通”“新聞+ 文旅”“新聞+ 餐飲”“新聞+電商”等各個方面。根據用戶問答的語境，ChatGPT 能自動化生成個性化的信息服務，真正實現“千人千面”的信息定制，全面提升媒體綜合服務能力和水平。

在商務服務方面，ChatGPT 等AIGC 的發展有助于媒體與技術公司的跨界合作。一方面，媒體需要主動打破自身邊界，促使技術、渠道、全能人才、資金等生產要素流向職業媒體，提升自身自我“造血”能力；另一方面，技術公司也需要掌握大量文本資源的媒體為其提供訓練AI 模型的海量投喂參數。國內對標ChatGPT 的“文心一言”開發公司百度就宣布了與澎湃新聞、南方都市報、上海日報社等多家機構媒體聯通合作，共同打造“文心一言”數據庫。

可以預見，AI 技術在新聞業的廣泛應用為媒體的智能化轉型提供可供性。但必須承認的是，在政治、金融等專業化領域對信息內容要求更為嚴謹、確定性更高，ChatGPT 給出的隨機性、概率性答案還有待推敲和考證。

（四）業態創新：優化傳媒經營與管理方式

當前，我國媒體融合已步入深水區，如何打破體制機制壁壘、優化傳媒經營與管理方式是傳統媒體繼續推進媒體融合縱深發展的關鍵。ChatGPT 作為一個集聊天、搜索、瀏覽為一體的生成式AI 可通過智能問答的方式，在媒體外部跨界合作、市場分析、競爭分析、品牌營銷，內部風格定位、項目管理、人才機制、運行架構等方面為傳媒經營與管理模式探索提供創新思路。擁有海量數據庫的ChatGPT既能輸出有關特色、人口、經濟、文化、風土人情等當地個性化信息，又能提供經典且成熟的媒體轉型案例，地方特色與成功管理經驗的有機融合正是當下媒體因地制宜、制定特色化體制機制融合發展的核心突破所在。因此，從宏觀層面出發探討ChatGPT 對新聞傳播的機遇變革，傳媒業態的創新將是一大亮點。

三、風險隱憂：ChatGPT 的多重挑戰性

盡管ChatGPT 的出現可能引發全球內容生產和信息檢索領域的巨大變革，在新聞傳播方面具有諸多積極影響，但它的技術和內容還存在較大的不確定性，使通用型人工智能有可能成為“數字利維坦”，帶來虛假信息泛濫、意識形態滲透、沖擊傳統研究范式的風險隱憂。

（一）失信：生產主體性模糊導致假新聞泛濫

預訓練大語言模型ChatGPT 憑借技術接入成本低、適用程度高的技術特征成為目前全球用戶最快突破1 億的應用程序，但也正在成為虛假信息泛濫的溫床。一方面，技術使用的便利性和易得性帶來生產主體的模糊，成為假新聞產生的源頭。ChatGPT 的運行方式高度依賴用戶指令（prompt），因此生成的內容易受到用戶影響。一些惡意使用者通過輸入虛假信息、欺騙、質疑等方法誘導ChatGPT 生成看似“專業”“權威”的虛假新聞或深度偽造視頻，從而達到吸引眼球、博取流量、引起社會關注的目的。2023 年4 月，廣東深圳某自媒體公司利用ChatGPT 生成并發布了一篇《今晨甘肅一火車撞上修路工人致9 人死亡》的文章，在短時間內形成病毒式傳播引發廣泛關注，直到官方辟謠才得以平息。另一方面，ChatGPT 強大的內容輸出能力主要依靠海量文本數據庫和互聯網用戶投喂，但這些缺乏“把關”的數據文本可能本身就存在準確性、真實性、權威性、公正性、客觀性的偏差。同時，汲取網絡語料的過程，給極端主義者、宗教激進主義者、恐怖分子等制造極端信息，通過人為“數據投毒”來訓練AI 模型留下了可乘之機。因此，盡管OpenAI 公司始終標榜ChatGPT 的客觀、準確、真實，但不可否認的是，通過“拼湊”和強化學習的方式“一本正經胡說八道”的ChatGPT 在新聞傳播領域的廣泛應用，勢必對媒體公信力和全球信息系統產生巨大挑戰。如何加強預訓練文本庫的內容標記和信息過濾，從源頭治理虛假信息和極端言論，是AIGC 亟待解決的重要問題。

（二）失向：算法偏見猶存帶來意識形態滲透

人工智能雖然能夠模擬、延展人類思維，但它本身并不具有認知和判斷能力，因此基于歷史訓練數據和人類反饋強化學習機制的ChatGPT 仍無法擺脫技術固有的算法偏見和歧視。當AIGC 被更廣泛地應用于公共生活，或將帶來更大范圍、更隱蔽的意識形態滲透。

ChatGPT 之所以有如此強大的內容生成能力，主要依靠于前期龐大的、無監督的文本投喂，而這些核心訓練集主要來源于OpenAI 公司所在的西方國家和主流媒體。因此，在基于對ChatGPT 進行“政治羅盤”（Political Compass）的意識形態光譜考察中，ChatGPT 在政治、經濟和社會倫理等議題中普遍帶有鮮明的左翼自由主義立場，并且在跨文化的議題中傾向于站在“西方中心”的視角思考和回應。ChatGPT為用戶打造了一個可持續對話、閉環式的人機交互模式，使用者的確可以從信息檢索、產品生成中獲得便利，但對一些算法素養較低的用戶來說，他們很難意識到并且發現其中暗含的意識形態立場和算法偏見。在長此以往的人機交互中，可能會導致認知固化和他國意識形態滲透的風險。

（三）失靈：消弭虛實邊界解構傳統研究范式

ChatGPT、元宇宙等新興技術正在加速推動虛擬世界和現實邊界的消弭，在互聯網問題和現實問題高度同構的背景下，新現象、新課題、新的研究對象層出不窮，傳統新聞學研究范式的適用性和權威性正在遭受前所未有的沖擊和挑戰。

數字技術給新聞業帶來的不僅是一種工具性的“影響”，更是一種生態性的“培育”。在新聞業主體方面，傳統新聞學研究往往將制度化的專業機構作為新聞生產的權威性主體，即拉斯韋爾5W 模型中的傳播者（who）。但數字技術的發展帶來傳播權力的轉移和下沉打破了原有的新聞傳受邊界，一方面，博客、抖音、微博、微信等社會化媒介的應用為自媒體用戶生產新聞提供技術可供性；另一方面，ChatGPT 更是以強大的內容生成能力展示了它在新聞生產與傳播領域的巨大威力，讓人們看到AIGC 成為獨立的內容生產主體的可能性。這些在傳統上并不被認為是媒體組織的異質組織，構成了“混雜的媒介體系”，使得傳統新聞學研究范式中對新聞記者和組織的定義不再適用。[8]在新聞場域方面，傳統新聞學研究傾向于將新聞場域看作是邊界清晰的獨立空間，但正如鮑曼所提出的“液態現代性”理論一樣，數字時代新聞場域不斷受到來自技術、權力、經濟以及其他場域的侵入和擠壓，其邊界已不再清晰。新聞業面臨的新倫理與價值危機已超越新聞學自身的學科邊界，對整個社會生態系統造成危害與影響。因此，在面臨研究對象與課題發生質的改變的現實環境下，新聞學亟須范式重建。

四、ChatGPT 發展的應對策略

（一）明確人機差異，挖掘“人本”潛力

美國學者海勒認為，機器和人類共同成為一個二元體系，使得他們成為彼此的衡量尺度。[9]為有效應對數字時代的技術侵襲，人類必須明確人與機器的本質差異，不斷挖掘自身的主體性特質和“人本”潛力。

從技術演進的歷史脈絡出發，可以預見隨著技術的不斷完善和發展，未來在情景對話、情感表達中，AI 技術也許能夠達到人類的行為方式和水平，但在社會實踐、身體表現、意識思維等方面，機器永遠有其局限。可以說，ChatGPT 利用神經網絡技術和人類投喂預訓練等方式能夠物理集合出數據庫中原本沒有的“新”文本，但這并不意味著ChatGPT 作為一種技術應用本體就具有了人類獨有的創造力和思維的“靈韻”。因此就新聞傳播領域而言，作為AIGC 沖擊下的新聞工作者，應充分發揮自身在人文關懷、輿論引導、調查研究等方面的主觀能動性和獨特優勢，用有深度、有溫度、有思想的高質量新聞作品回應AIGC 的技術挑戰。

近年來，每一次AI 技術的突破和發展都會引發人類對自身生存不確定性的反思，而從積極的角度看，每一次反思的背后又不斷激勵著人類對自身知識邊界、創造性和思維能動性的挖掘與提升。

（二）加快政策立法，明晰主體責任

加快政策立法、明晰法律責任主體與應用規制是治理虛假信息、“深度偽造”、隱私泄露等風險挑戰的關鍵所在。2022 年11 月，國家網信辦聯合工信部、公安部發布《互聯網信息服務深度合成管理規定》，從數據和個人信息管理、虛假信息辟謠、算法審查、標識合成內容、科技倫理審查、平臺公約、反電信網絡詐騙以及深度合成服務監督等方面對算法制作文本、音視頻、智能語音轉化、AI 換臉等人工智能深度合成的應用進行政策規制；同時對深度合成服務提供者和技術者及其技術管理規范、主體責任義務進行明確。未來，需進一步將政策規定上升為國家立法，落實誰生產、誰負責的內容主體責任制度，加快形成法律導向明確、用戶高度自律、平臺把關有效、監督懲罰得當的多元主體協同治理機制，從而維護國家安全與公民合法利益，建設清朗網絡空間。

（三）優化技術偏見，消除倫理危機

作為人工智能技術研發的主體，科技公司需承擔自身主體責任，在治理由AI 技術所引發的全球數字不公、算法偏見、國家沖突、刻板印象等倫理危機中主動優化技術缺陷，不斷消除數字時代下的技術亂象。首先，可以通過技術更迭完善ChatGPT 用戶實名身份認證機制，從源頭追溯假新聞、極端言論的IP 屬地及個人信息并對其訪問范圍和使用權限進行限制，從而減少惡意使用者利用模型進行攻擊，提升系統“免疫力”；其次，科技公司可通過全球多樣化文本投喂、信息過濾等方式，豐富文本內容的同時對文本數據庫進行清洗與把關，進一步提升人工智能生產內容的真實性、準確性、客觀性與公正性，從而打造造福全人類的通用人工智能。

（四）發揮制度優勢，研發可控模型

為有效應對中西方在人工智能領域的發展差距，我國應發揮集中力量辦大事的制度優勢，加快研發自主可控的通用型人工智能。一方面，在扎實推進共同富裕的前提下，充分調動社會主義市場經濟體制的優越性，匯聚資本、技術、人才等研發資源向通用型人工智能技術靠攏。另一方面，通過政策扶持、協同聯動打通各企業、媒體間文本數據庫壁壘，促進多元內容的共享與流動，共同打造更客觀、更公正、更真實的高質量中文語料庫，進而培育出更符合我國文化交流語境的自然語言生成式模型，使其真正成為數字中國、網絡強國、網絡空間命運共同體建設進程中可信、可用、可控、可靠的“推動者”。