AI時代新聞生產變化趨勢和新聞人的職能轉向

文_夏德元 朱愛華 易若彤

夏德元：隨著人工智能技術的發展，越來越多的行業開始利用其強大的生成功能提高生產效率。以ChatGPT的橫空出世為標志，內容生成式人工智能技術在新聞生產中的運用也得到了突飛猛進的發展。兩位對此有何評論？

朱愛華：人工智能技術確實已經給新聞生產帶來了顯而易見的巨大影響。傳統方式下，新聞記者編輯完成現場采訪報道、收集素材、撰寫稿件，經審核后進行發布，隨后還包括可能的跟進和持續報道等。互聯網和多媒體技術普及之后，在新聞內容形式上增加了視頻、音頻等多媒體內容，新聞的傳播方式上從單純的“廣播式”拓展為更具互動性的社交媒體方式。而在生產方式上，從由專業機構和專業人士為主體的PGC 轉向由專業機構/專業人士和普通用戶共同完成的PUGC方式。

易若彤：技術進步向來都是引領社會變革的重要因素，并為信息傳播活動持續注入新的活力。以人工智能、云計算和大數據為代表的互聯網技術共同構筑了當下的數字空間，重塑了社會的政治、經濟與文化格局，使得人類社會的傳播模式產生了全方位的變革。技術逐漸從單一的工具化渠道轉變為融入內容生產主體思想內涵的個性化載體。其中，以ChatGPT為代表的人工智能大語言模型對新聞行業產生了巨大的沖擊，為新聞生產的整體生態帶來了新變化。這無疑對新聞生產中的不同職業角色都提出了新的要求。針對新聞生產的這種變化趨勢，主流媒體發展策略也理應作出相應的調整。

夏德元：具體而言，人工智能技術在新聞生產領域的應用普及，給新聞業帶來了怎樣的變化？主流媒體可以作怎樣的應對？

朱愛華：人工智能技術誕生之前，無論是PGC、UGC 還是PUGC，新聞的生產和傳播的主體都是人。隨著2022 年ChatGPT 的出圈以及Midjourney、Stable Diffusion、Runway等AI多媒體內容生成工具的普及，“新聞”這類以文字和多媒體內容作為主要“產品”呈現方式的“社會生產”，必然與以往大為不同——從“以人為主體”的PUGC模式逐漸轉向“人與AI協同生產”模式，而且隨著AI技術的不斷進化，人在其中的參與度會進一步降低，而AIGC（即人工智能生成內容）會占據主體地位。具體而言，AI技術在選題策劃環節和新聞采編播存各環節都帶來了變革。

在選題策劃環節，AI輔助人類記者提供新聞趨勢和熱點，為選題策劃提供幫助。AI 通過收集全網素材，結合以往的數據，提供關聯事件分析、潛在的新聞發展趨勢、全網比較關心的新聞事件等，為選題策劃提供幫助。此外，AI也可以為人類記者提供新聞分析的思考框架，啟發不同維度的思考，“參與”新聞晨會，與人類新聞記者共同策劃新聞選題。

在新聞采集、編輯環節，AI 可以協助人類記者完成諸多工作。比如，可以根據記者的采訪素材進行寫作，調用智能剪輯、自動搜索和整合、語音識別和轉寫、語音合成、人臉識別和圖像識別等技術手段，自動生成基礎性、標準化的新聞報道。AI還可以幫助人類記者、編輯快速處理大量數據，發現潛在新聞趨勢、不同新聞事件之間的關聯，為深度報道提供支持。通過對公眾評論等信息進行情感分析，了解公眾對新聞事件的態度和情感傾向，為記者編輯提供反饋和參考。

在新聞的分發環節，通過分析用戶的閱讀歷史、瀏覽習慣、點擊行為等數據，AI 可以為每個用戶提供定制的新聞推薦，幫助新聞平臺更好地理解用戶行為、趨勢和關鍵詞，調整內容分發策略和編輯決策，提高運營效率。在新聞內容的存儲和管理環節，通過智能內容編目、智能歸檔和分類等功能，可以更高效地對新聞內容進行存儲和管理。

易若彤：我注意到，AI技術在新聞生產領域的深度應用，主要帶來兩個方面的變化。這種變化不僅為新聞業的健康發展提供了新的機遇，也帶來了新的挑戰。如何應對這種挑戰，可能是對新聞人的更大考驗。

首先是信息采集的效率和方式發生了變化。算法是信息時代不可或缺的技術架構，人工智能技術的勃興使算法逐漸從“內隱”走向“外顯”，深刻改變了人們的信息生產與消費方式。近年來，人民日報、新華社、中央廣播電視總臺等主流媒體都開展了智能化建設，將人工智能技術和大語言模型工具滲透到新聞生產的各個環節，包括選題策劃、信息采集、內容生產、分發供稿到傳播分析、用戶互動等。在信息采集與采訪環節，人工智能技術為選題策劃和全媒體采訪提供了支持，極大提升了媒體的信息采集、數據分析能力，也讓記者和編輯的協同溝通合作能力得到強化。

針對信息收集，主流媒體推出了一系列新聞產品來輔助。例如，人民日報AI編輯部的“多模搜索”功能在很大程度上提高編輯和記者的信息收集效率，提供智能文本搜索、圖片搜索、視頻搜索、多語言搜索、語義搜索等服務來輔助記者和編輯的信息智能采集。此外，人民日報“中央廚房”打造的“新聞線索熱點發現系統”、央視網人工智能編輯部推出的“智媒數據鏈”“智聞”等產品，可通過挖掘全網大數據，捕捉全媒體場域內有價值的實時熱點信息，并能由熱點線索迅速生成對于選題內容的傳播情況、觀點評論的分析，感知熱點變化趨勢，為編輯和記者的決策提供支持。針對新聞采訪，主流媒體也研發了相關的工具來進行輔助。例如，新華社推出了兩款能夠輔助新聞采訪的工具——智能采訪終端APP 與音訊盒子。這兩款工具能適應不同移動報道場景和多樣化的采訪設備，具備語言識別、3D打印等功能，且操作簡便易上手。此外，人民日報社AI 編輯部推出的“云上精編”功能，能夠連接不同新聞生產主體的協同工作，大大減少了前方記者和后方團隊的溝通成本，直接通過接入云桌面來完成各環節的操作，將新聞產品發布至各個傳播終端，簡化了新聞生產流程。

其次是信息真實問題持續凸顯。這為新技術環境下的新聞生產帶來了困擾，也為主流媒體提供了展示影響力的新舞臺。生成式人工智能工具在輔助生產和傳播內容的過程中不可避免地夾雜了編造和虛假的信息。在此背景之下，新聞媒體和用戶的交互形式發生了很大的改變。過去，具備專業新聞生產能力的新聞從業者才擁有提供“真相”的能力，而人工智能技術的出現和發展為用戶提供了更多信息來源和分析的角度。于是，同一個事件可能會基于智能代理的多種信息來源和分析角度而產生不同的解讀。

在智媒時代，記者和編輯對于媒體來說依然是核心角色，持續扮演著“職業提問者”的角色，能夠在盡可能保證信息真實性和準確性的同時，提供具備專業性的內容，引領信息傳播的走向。當虛假的新聞和信息大規模出現甚至威脅到社會發展時，受眾需要依靠權威、可靠的事實核查渠道來檢驗和甄別信息的真假，媒體從業者作為新聞生產的主體便可以提供專業的服務來傳播有效真實的信息。

夏德元：易博士已經注意到，人工智能技術在新聞生產領域的應用所帶來的變化是復雜的，其影響既有正面的，也有負面的。朱老師對這個問題怎么看？

朱愛華：確實，AI 為新聞生產領域帶來了諸多優勢，但是，就當前階段而言，由于AI 存在一些明顯局限，因此過度依賴AI可能會引發一些問題。

首當其沖的是AI的幻覺問題，以及AI可能引發的造假問題。《紐約時報》曾報道過一個“由于過度依賴AI 而提交了一份具有虛構案例的文件，受到了懲罰”的事件。當時一位律師利用AI生成了一份文件，但他并沒有意識到其中包括AI虛構的案例，也未對案例的來源和真實性作進一步的核實和驗證，導致最后受到了處罰。不僅如此，由于生成式AI的普及，“有圖有真相”的時代也已成為過去。一個非常經典的案例是2023年5月，一張顯示五角大樓附近地區發生爆炸的圖片在社交網絡上瘋傳，多個經過驗證的宣傳媒體的推特賬戶也分享了這張圖片,由此引起美國股市震蕩等諸多連鎖反應。但是后經證實發現該圖是由AI 生成的。此外，在我國，2023 年11 月，網上也瘋傳過一段“上虞工業園區火災”的新聞視頻，后經證實是由AI生成，相關人員也受到了處罰。因此，如果新聞記者直接使用AI 生成的內容或是直接使用網絡上未經證實的、可能由AI 生成的素材，很可能會引發不必要的社會問題，記者本人也會面臨嚴厲的處罰。

其次是AI 的偏見和與人類價值觀對齊問題。由于AI學習訓練的知識絕大部分來源于互聯網，因此這些網絡知識存在怎樣的偏見，AI 就會有什么樣的偏見。因此，如果使用AI 所生成的內容，就需要對其可能存在的偏見進行檢查和糾正。

夏德元：看來，我們確乎進入了一個人工智能技術與人類新聞工作者高度耦合的時代。在這樣的時代，新聞從業者的角色發生了怎樣的變化，其職業素養又有哪些新的內涵呢？

朱愛華：隨著生成式AI的應用與普及，各行各業都在發生著非常重大的變化。在新聞生產領域，據OpenAI 在2023 年5 月發表的論文GPTsareGPTs:An EarlyLookattheLaborMarketImpactPotentialofLargeLanguageModels（《大型語言模型對勞動力市場影響潛力的早期研究》），新聞分析師和記者的工作，和寫作者等其他工作一樣，暴露程度是100%。然而，這并不意味著新聞分析師和記者的工作將被取代，在AI時代，這些領域的工作方式和流程、崗位結構以及對從業者的素養、技能的要求會產生比較重大的變化。總體而言，將從“以人為主體”的工作向“以人與AI協同”的工作方式轉變。人機協同的新聞生產模式，對新聞記者和編輯人員的素養必然提出新的要求。

易若彤：關于人機協同新聞生產模式中新聞記者和編輯人員的職業素養，根據近期發表的文獻，中國新聞學界和新聞業界似乎在以下方面達成了基本共識。一是新技術素養和人機交互能力。新聞從業者需要掌握人工智能和相關算法的基礎知識，以便與智能系統有效協作。在智能時代背景下，記者和編輯需要了解如何與機器有效交互，以實現最佳的協作效果。二是批判性思維與獨立思考的能力。雖然AI 在數據處理和新聞寫作方面表現出色，但在批判性思維方面仍有不足。因此，記者和編輯需要強化自己的批判性思維能力，以便對人工智能生成的內容進行必要的甄別。三是職業倫理和價值觀。新聞從業者需要確保新聞內容的真實性、全面性、客觀性和公正性，這要求記者和編輯在人機協同中保持正確的價值觀。四是對新角色的適應能力以及持續學習能力。隨著AI 的輔助，新聞工作者的角色將發生變化，需要適應從傳統單一角色向多維角色的轉變。在新媒體環境下，記者和編輯需要不斷學習新技術，適應新聞生產方式的變革。五是風險意識與風險管理能力。了解人工智能可能帶來的新聞生產和傳播風險，并掌握相應的風險管理策略。

夏德元：那么，針對人工智能時代人機耦合對新聞生產領域產生的新的沖擊，主流媒體在未來應該怎樣整體調整新聞生產的布局規劃，更好地承擔社會責任呢？

易若彤：我認為主流媒體可以從兩個方面入手。

第一，媒體融合的持續推進需重視數據要素。社會的傳播活動離不開信息的流動，數據是信息的一種表現形式，將數據進行加工之后便可以生成信息。人工智能技術極大地提高了新聞生產的工作效率，顛覆了傳統的新聞生產模式，帶來了更加多元化的信息傳播格局，其中也離不開數據作為原料和動力。如何通過抓牢數據要素來順應媒體格局與輿論生態的發展趨勢，是主流媒體在未來進行融合發展的重要議題。強調數據的地位，同時需要細化新聞產品的“顆粒度”，拉近與用戶的距離。人工智能傳播時代，傳者和受眾的權力對比發生了變化。受眾得到賦權之后，傳播的自主性大大加強，權力和地位上升，打破了以往傳者掌握絕對主導地位的情況。傳播中心和節點之間的權力關系也發生了變化，甚至出現“反轉”。另外，由于不同主體對于信息需求向度存在差異，由此會助推話語演說權力的反轉情況出現。主流媒體能夠通過綜合調配數據資源鏈接大眾參與到傳播活動中而對社會資源進行組織和分配，從而引領價值導向。具體而言，一批主流媒體平臺通過匯聚海量新聞數據，以數據連接媒體和用戶，重構主流媒體從新聞資訊到智庫咨詢的服務鏈閉環。例如四川日報全媒體集群從大數據新聞與可視化切入，設立新聞產品的不同板塊，制作發布不同形式的數據可視化新聞產品，助力政府決策，就是很好的探索。

第二，信息內容的治理需重視算法的引領作用。生成式人工智能對于新聞生產領域最大的影響不在于能夠自動生成新聞稿件，而在于借由數字平臺對于用戶數據和信息的搜集，根據用戶的偏好來推薦特定的內容和廣告。在與人工智能語言模型對話的過程中，用戶的個人信息被平臺所掌握，在讓渡自己隱私的同時，也存在被產品化的趨勢。因而，主流媒體要對算法有正確合理的認知，運用合理的算法模型來控制核心邏輯，將符合社會規范的價值判斷寓于算法模型中，推進技術向善、以人為本的發展方向。近年來，人民日報社媒體技術公司推出了“全國黨媒信息公共平臺”，通過對海量的聚合內容進行智能化的分析，來優化用戶畫像和內容標簽體系，在堅持導向的同時實現個性化智能推送。中央廣播電視總臺推出的“總臺算法”則建立了一種內容漏斗模型，能夠將內容進行細分和歸類。同時，還能夠運用獨特的算法挖掘潛在熱點，提升內容傳播力。