AIGC時(shí)代深度報(bào)道的邊界重塑

AIGC技術(shù)的出現(xiàn)和迭代發(fā)展，對(duì)新聞傳播業(yè)的生產(chǎn)變革產(chǎn)生了深刻影響。作為書寫時(shí)代的產(chǎn)物，深度報(bào)道的想象力也隨之拓展，AIGC技術(shù)在重塑深度報(bào)道的邊界。在線索挖掘、主題延伸、工具輔助和信息保障等方面，AIGC技術(shù)已經(jīng)能較好地輔助深度報(bào)道的采編實(shí)踐。

賦能深度報(bào)道：作為輔助工具的AIGC

隨著ChatGPT、Kimi、文心一言等大語言模型的面世，AIGC在輔助記者完成深度報(bào)道線索挖掘、文本優(yōu)化、圖片生成等基礎(chǔ)性工作方面的潛力逐漸開始展現(xiàn)。

報(bào)道線索挖掘。深度報(bào)道有著選題復(fù)雜、切入角度獨(dú)特的特點(diǎn)，記者需要從大量的熱點(diǎn)事件或數(shù)據(jù)規(guī)律中，尋找符合選題標(biāo)準(zhǔn)和新聞價(jià)值判斷的新聞線索。憑借大規(guī)模數(shù)據(jù)收集、處理分析的能力，AIGC技術(shù)可以迅速完成尋找新聞事件、挖掘個(gè)例數(shù)據(jù)、總結(jié)數(shù)據(jù)規(guī)律等工作，輔助記者找到深度報(bào)道線索。

原本需要耗費(fèi)人力監(jiān)測、判斷、研究的熱點(diǎn)線索，可以迅速被AIGC識(shí)別。通過自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，AIGC可以在人工訓(xùn)練后掌握媒體基本的選題標(biāo)準(zhǔn)和新聞價(jià)值判斷，從而對(duì)熱點(diǎn)事件進(jìn)行判斷篩選。路透社開發(fā)的新聞追蹤器（Reuters Tracer），通過聚類合并、事件匯總、主題分類、新聞價(jià)值排名、真實(shí)性預(yù)測等步驟，可以在海量社交媒體信息中鎖定潛在熱點(diǎn)事件，將符合標(biāo)準(zhǔn)的新聞信息推送給記者。在布魯塞爾機(jī)場恐襲事件中，這套程序在第一枚炸彈爆炸11分鐘后就發(fā)現(xiàn)了該新聞，這比路透社傳統(tǒng)程序提前了8分鐘。

目前新聞追蹤器的應(yīng)用仍需依賴大量的模型訓(xùn)練，對(duì)于深度報(bào)道而言，AIGC技術(shù)的優(yōu)勢更在于大量數(shù)據(jù)的處理分析，可以應(yīng)用于挖掘個(gè)例數(shù)據(jù)、總結(jié)數(shù)據(jù)規(guī)律，這對(duì)于深度報(bào)道中的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型調(diào)查報(bào)道有較大的幫助。《亞特蘭大立憲報(bào)》（Atlanta Journal-Constitution）在報(bào)道醫(yī)生與性侵犯案件時(shí)，曾嘗試從超過100000份的紀(jì)律報(bào)告中，爬取醫(yī)生性侵患者后卻仍繼續(xù)執(zhí)業(yè)的個(gè)例，最終借助AIGC技術(shù)找到了6000份有疑似記錄的報(bào)告。

深度報(bào)道中，調(diào)查性報(bào)道可能會(huì)要求記者從大量的數(shù)據(jù)中總結(jié)相關(guān)規(guī)律。面對(duì)以上需求，記者和編輯部可以結(jié)合自身采寫經(jīng)驗(yàn)和實(shí)際需求，通過指令設(shè)計(jì)和訓(xùn)練，開發(fā)個(gè)性化的AIGC工具。菲律賓調(diào)查記者Jaemark Tordecilla借助ChatGPT開發(fā)了COA Beat Assistant（COA-BA）智能體，幫助其處理2021年菲律賓教育部審計(jì)報(bào)告及其他政府部門文件，最終成功得到幾個(gè)重要的細(xì)節(jié)信息，曝光了該部門在購買電腦時(shí)的不合理開支問題。

報(bào)道工具拓展。在機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的驅(qū)動(dòng)下，AI工具通過自我學(xué)習(xí)、調(diào)整和優(yōu)化，可以更加精確地輔助進(jìn)行深度報(bào)道內(nèi)容生產(chǎn)。隨著寫稿機(jī)器人、采訪助手、字幕生成等AI應(yīng)用的不斷涌現(xiàn)，深度報(bào)道生產(chǎn)的工具也在不斷拓展。

AIGC因其采集和處理分析數(shù)據(jù)、輔助編碼、寫作代碼等能力出色，在數(shù)據(jù)爬取與處理方面具有潛力，可以輔助完成數(shù)據(jù)型深度報(bào)道。如澎湃新聞在制作報(bào)道《一票難求的上影節(jié)，近十年怎樣走過？》時(shí)，使用了ChatGPT來輔助抓取和分析信息，作者與ChatGPT對(duì)話了55次，花了5個(gè)小時(shí)，成功獲取上影節(jié)十年片單數(shù)據(jù)。但與ChatGPT溝通的過程中，仍需要作者調(diào)整指令、手動(dòng)修正，花費(fèi)大量時(shí)間進(jìn)行協(xié)助。

另外，由于深度報(bào)道需要探討更為深層次的問題，記者往往會(huì)采訪較多的信源，采訪素材容量大，而AIGC技術(shù)可以在錄音內(nèi)容等資料整理方面發(fā)揮較好的作用。對(duì)于較為口語化的內(nèi)容，AI工具可以迅速進(jìn)行梳理并轉(zhuǎn)寫為正式化語言，如Kimi擅長處理長本文、WPS AI則可在辦公軟件中直接使用。盡管部分內(nèi)容可能仍較為粗糙，需要記者進(jìn)行進(jìn)一步信息核對(duì)，但在大量材料的整理上，AI工具可以大大提高記者工作的整體效率。

在內(nèi)容生產(chǎn)方面，AIGC依托大型語言模型，已經(jīng)可以在某些分析性較強(qiáng)而敘事性弱的深度報(bào)道領(lǐng)域進(jìn)行機(jī)器寫作。AIGC能夠按照既有模板，快速生成新聞報(bào)道。例如中國科學(xué)報(bào)的“小柯”以英文論文摘要為基礎(chǔ)，可以快速“寫出”中文科學(xué)新聞底稿；《洛杉磯時(shí)報(bào)》設(shè)立的“震災(zāi)新聞bot”，會(huì)對(duì)所有震級(jí)3.0及以上的地震自動(dòng)撰寫新聞快稿。而在文本優(yōu)化上，AIGC已經(jīng)可以完成新聞?wù)⑿侣剺?biāo)題的生成，為深度報(bào)道記者提供參考思路，還可以把專業(yè)性話題簡化到普通受眾能夠理解的水平。

在圖片生成上，依托于文生圖大模型，國內(nèi)已有深度報(bào)道媒體將AI生成圖片使用于報(bào)道中。如北青深一度的報(bào)道《“人肉搜索”主犯出獄3年后，決心給自己“開盒”|深度報(bào)道》中，使用了兩張依據(jù)采訪內(nèi)容生成的AI圖片，其中一位男生出現(xiàn)了六根手指的情形。AI生成的圖片仍需依托于已有的新聞文本進(jìn)行生成，但圖片對(duì)于新聞?wù)鎸?shí)性的影響仍需警惕。

賦能內(nèi)容變革：作為內(nèi)容擴(kuò)充器的AIGC

深度報(bào)道作為追求“深度性”的新聞報(bào)道，對(duì)于主題具有新鮮性、深刻性的要求，AIGC的相關(guān)應(yīng)用也在新聞界引發(fā)討論，使得深度報(bào)道的觸角得以延伸，機(jī)器人敘事的想象力不斷拓展。

報(bào)道主題延伸。在深度報(bào)道主題的創(chuàng)新上，不僅AIGC技術(shù)本身成為報(bào)道主題，記者與AIGC的互動(dòng)、人機(jī)互動(dòng)背后產(chǎn)生的社會(huì)議題，也成為新的深度報(bào)道主題。

具體而言，ChatGPT、Sora等AIGC工具一經(jīng)出現(xiàn)，就迅速掀起一股AIGC熱潮，AIGC技術(shù)本身成為深度報(bào)道主題。不少媒體記者圍繞這些技術(shù)，從社會(huì)、財(cái)經(jīng)、科技等各個(gè)角度切入，介紹分析AIGC技術(shù)對(duì)日常生活、經(jīng)濟(jì)發(fā)展的種種影響和帶來的風(fēng)險(xiǎn)與問題。除此之外，記者與AIGC的互動(dòng)也成為了新的報(bào)道焦點(diǎn)，為深度報(bào)道提供了豐富的素材。

人機(jī)互動(dòng)背后，更多新的社會(huì)議題在產(chǎn)生。AIGC帶來的技術(shù)變革促使不同的產(chǎn)業(yè)與AIGC融合，催生了一批新職業(yè)，如AI訓(xùn)練師、數(shù)據(jù)標(biāo)注員等。然而在新職業(yè)背后也帶來了一系列社會(huì)問題，成為新的深度報(bào)道主題。如作為新型數(shù)字勞工的數(shù)據(jù)標(biāo)注員，他們薪資低廉，缺失福利保障，成為數(shù)據(jù)背后隱形的被剝削者。而南風(fēng)窗等媒體還關(guān)注了AI訓(xùn)練員背后有關(guān)縣城女性就業(yè)的話題。此外，AI克隆人的情感陪伴也成為新的討論點(diǎn)，南方周末的報(bào)道《困守大山的腦癱青年，活在克隆人虛擬世界》關(guān)注了一名18歲的腦癱青年，主人公楊晴光在AI克隆人身上尋找情感寄托，報(bào)道背后試圖討論虛擬克隆人能否填補(bǔ)殘障人士的精神世界空白。

報(bào)道信息保障。面對(duì)紛繁復(fù)雜的社交媒體信源，深度報(bào)道的信息保障顯得尤為重要。而人工智能技術(shù)在這一領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的潛力。通過自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，AI可以快速分析和驗(yàn)證大量的信息，幫助記者識(shí)別和排除虛假新聞和誤導(dǎo)性信息，完成事前新聞審查和事實(shí)核查工作。

在新聞審查方面，傳統(tǒng)深度報(bào)道主要由記者和編輯對(duì)新聞?wù)鎸?shí)性進(jìn)行層層把關(guān)，而在人工智能背景下，新聞把關(guān)已經(jīng)向智能算法讓渡。AI工具不僅可以幫助記者完成詞匯、病句等基礎(chǔ)的內(nèi)容檢查工作，還可以完成敏感信息識(shí)別等工作。現(xiàn)有AI工具可以依據(jù)鑒黃模型、謾罵模型、低俗模型、泛低質(zhì)模型等技術(shù)，初步識(shí)別深度報(bào)道中的風(fēng)險(xiǎn)信息并生成文本分析，從而完成報(bào)道發(fā)表前的新聞審查輔助工作。而隨著大模型技術(shù)的不斷發(fā)展，AI工具在未來將進(jìn)一步被用于進(jìn)行信源交叉驗(yàn)證、觀點(diǎn)識(shí)別審核等工作。

在事實(shí)核查方面，AI工具可根據(jù)大數(shù)據(jù)對(duì)社交媒體上的內(nèi)容及同題報(bào)道內(nèi)容進(jìn)行檢查，提高了新聞事實(shí)核查的效率，也增強(qiáng)了信息識(shí)別的準(zhǔn)確性，可以滿足深度報(bào)道對(duì)于信息準(zhǔn)確度的一部分要求。巴西的Serenata de Amor、英國“Full Fack UK”等組織均開發(fā)了相關(guān)事實(shí)核查工具，經(jīng)過信息識(shí)別、檢驗(yàn)和比對(duì)等步驟，能夠進(jìn)行自動(dòng)事實(shí)核查。Kuznetsova和Elizaveta等人的研究使用AI審計(jì)方法，對(duì)比分析了ChatGPT和Copilot檢測政治信息真實(shí)性的能力，結(jié)果表明ChatGPT的整體表現(xiàn)更為出色，在英語語境中的準(zhǔn)確率為79%。

何以抵達(dá)？深度報(bào)道中運(yùn)用AI之困

盡管目前人工智能在數(shù)據(jù)挖掘、自然語言處理和深度分析等方面表現(xiàn)出色，但具體到深度報(bào)道領(lǐng)域，數(shù)據(jù)可用性和真實(shí)性、新聞價(jià)值等方面仍然存在問題和挑戰(zhàn)。

技術(shù)可供性挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)來源與模型開發(fā)之困。在深度報(bào)道的新聞生產(chǎn)中，數(shù)據(jù)的使用由來已久。人工智能的介入將改變記者使用和處理數(shù)據(jù)的慣習(xí)，模擬數(shù)據(jù)、空間信息等虛擬數(shù)字都成了可靠的資料，但在搜集數(shù)據(jù)和建立專屬的報(bào)道模型上，生成式AI還有很長的探索道路。

在數(shù)據(jù)收集方面，深度報(bào)道所需的公共數(shù)據(jù)種類多、分布廣，目前人工智能還難以完全達(dá)到深度報(bào)道記者的數(shù)據(jù)搜集需要。部分公共數(shù)據(jù)不一定公開，需要通過請求、協(xié)商或購買才能獲得，在香港等地區(qū)，公共數(shù)據(jù)的獲取成本高昂，公司必須注冊登記逐一購買。

在對(duì)話式9K6ZLA87TnnKsKsYBr7C6QCD7yM3EibnQ4pYK8wTCvw=人工智能盛行的當(dāng)下，AI可觸及的數(shù)據(jù)搜集領(lǐng)域也存在著侵犯隱私權(quán)和數(shù)據(jù)倫理的隱憂。部分信息主體或可隱匿于生成式人工智能的背后，通過對(duì)話式的人工智能竊取商業(yè)機(jī)密和個(gè)人隱私，如三星員工曾在ChatGPT上傳公司的半導(dǎo)體數(shù)據(jù)以尋求幫助，導(dǎo)致三星遭遇嚴(yán)重的數(shù)據(jù)泄密問題。

在數(shù)據(jù)處理方面，記者在深度報(bào)道中運(yùn)用AIGC還受到缺乏標(biāo)準(zhǔn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的阻礙。記者搜集到的調(diào)查數(shù)據(jù)和素材通常是非連續(xù)的，將這些資料整合在一起是一項(xiàng)大工程。每日人物曾發(fā)表文章《這是我們第一篇完全由ChatGPT寫作的稿件》，記錄了作者使用ChatGPT進(jìn)行深度報(bào)道寫作的過程，因ChatGPT無法消化3萬字的訪談文本，作者將一份原本只需要記者閱覽30分鐘的采訪素材喂給ChatGPT進(jìn)行消化理解，整整花費(fèi)了15個(gè)小時(shí)。

在商業(yè)環(huán)境中使用AIGC時(shí)，需要解決持續(xù)性的商業(yè)問題，由于業(yè)務(wù)的連貫性，在商業(yè)分析中投入的AI系統(tǒng)通常可以重復(fù)使用。相比之下，深度報(bào)道意味著記者面臨的議題往往獨(dú)特而復(fù)雜，許多以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)的深度報(bào)道幾乎不會(huì)重復(fù)，個(gè)性化定制的人工智能解決方案成本高昂，難以在多篇報(bào)道中分?jǐn)偂４送猓侣剻C(jī)構(gòu)缺乏充足的資金來發(fā)展自己的技術(shù)，依賴外部的技術(shù)提供商可能會(huì)導(dǎo)致新聞機(jī)構(gòu)無法獨(dú)立選擇新聞分發(fā)平臺(tái)。

新聞價(jià)值隱憂：真實(shí)性沖擊和價(jià)值判斷偏見相互交織。OpenAI在GPT-4技術(shù)報(bào)告中指出，GPT-4生成的內(nèi)容不完全可信，會(huì)對(duì)事實(shí)產(chǎn)生“幻覺”（Hallucinations）。NewsGuard在2023年12月有關(guān)人工智能如何制造虛假信息的回顧報(bào)道中指出，完全由人工智能運(yùn)作的、充滿低可信度信息的平臺(tái)數(shù)量已經(jīng)從2023年5月的49個(gè)暴漲至2023年12月底的614個(gè)。

人工智能生成的虛假信息包含事實(shí)性虛假和幻覺性虛假兩個(gè)方面。在事實(shí)性虛假層面，任何人工智能在新聞?wù){(diào)查中都無法達(dá)到100%的準(zhǔn)確率，一方面是由于人工智能使用的數(shù)據(jù)會(huì)出現(xiàn)模棱兩可的情況，如復(fù)雜的跨文檔、跨數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)核查工作，目前還沒有算法能夠確定不同數(shù)據(jù)庫的同一個(gè)名字是否指代同一種物品，這意味著人工智能的輸出需要更加精細(xì)的人工事實(shí)核查。如此，人工智能所帶來的效率優(yōu)勢也在需要耗費(fèi)的人工核查成本面前所剩無幾。另一方面則在于AIGC本身也會(huì)制造錯(cuò)誤的新聞信息源。每日人物記者使用ChatGPT進(jìn)行深度報(bào)道寫作時(shí)，在記者不斷施加修改信號(hào)的指令之下，ChatGPT開始給報(bào)道的主人公憑空編撰疑似出軌的情節(jié)。

在幻覺性虛假層面，人工智能輔助深度報(bào)道面臨的復(fù)雜挑戰(zhàn)是新聞概念的技術(shù)系統(tǒng)化。社會(huì)學(xué)家斯圖亞特·霍爾（Stuart Hall）表示，新聞價(jià)值觀是現(xiàn)代社會(huì)最不透明的意義結(jié)構(gòu)之一。新聞價(jià)值包含了復(fù)雜的社會(huì)和政治語境的光譜，難以通過計(jì)算進(jìn)行編碼。現(xiàn)有的新聞寫作機(jī)器人或以恒定的故事框架設(shè)立標(biāo)準(zhǔn)，或是基于前人的決策模式對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練，如在訓(xùn)練路透社的News Tracer判斷事件是否具有新聞價(jià)值時(shí)，路透社工程師圍繞特定事件建立了300個(gè)推文集，其中63個(gè)被記者認(rèn)為有新聞價(jià)值，在此基礎(chǔ)上，工程師讓News Tracer學(xué)習(xí)記者的判斷標(biāo)準(zhǔn)。然而，在新聞生產(chǎn)的實(shí)踐中，根據(jù)編程來判斷的硬性篩選標(biāo)準(zhǔn)會(huì)顯得不夠靈活、比較武斷；若以人類決策作為學(xué)習(xí)樣板來訓(xùn)練系統(tǒng)，人類本身對(duì)于報(bào)道選擇所帶有的文化偏見又會(huì)潛移默化地滲透到人工智能中，難以達(dá)到新聞效率和新聞價(jià)值判斷的平衡。

算法透明度之殤：技術(shù)透明程度與算法責(zé)任監(jiān)督有待提升。AIGC運(yùn)用在深度報(bào)道中，較大的爭議在于算法不透明，其對(duì)新聞倫理的沖擊、對(duì)個(gè)人隱私的侵犯及對(duì)新聞價(jià)值的消解不容小覷。算法黑箱的存在有其深刻的社會(huì)土壤和現(xiàn)實(shí)因素。對(duì)于媒體和技術(shù)供應(yīng)商而言，算法披露的成本與預(yù)期回報(bào)之間存在明顯的差距。在商業(yè)運(yùn)營的壓力下，媒體往往缺乏主動(dòng)披露算法信息的動(dòng)力。如果信息披露的方式處理不當(dāng)，媒體還可能面臨法律訴訟的風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于技術(shù)供應(yīng)商而言，公開算法技術(shù)可能會(huì)削弱其獨(dú)特的市場競爭優(yōu)勢，進(jìn)而加劇市場競爭的激烈程度。對(duì)于受眾而言，算法的過度信息披露可能導(dǎo)致信息過載，增加認(rèn)知負(fù)擔(dān)，使得他們難以篩選出對(duì)自己有價(jià)值的信息，最終影響受眾的閱讀體驗(yàn)和使用感受。

為提升受眾對(duì)于算法議題的認(rèn)知度，深度報(bào)道領(lǐng)域發(fā)展出了算法責(zé)任報(bào)道（Algorithnmic Accountability Reporting），聚焦因算法黑箱被放大的社會(huì)結(jié)構(gòu)性偏見、因算法分發(fā)導(dǎo)致的回音室效應(yīng)、算法決策與社會(huì)規(guī)范產(chǎn)生沖突等問題，較早的典型報(bào)道是2020年《人物》發(fā)布的《外賣騎手，困在系統(tǒng)里》。但目前算法責(zé)任報(bào)道的關(guān)注點(diǎn)較多側(cè)重于互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的技術(shù)規(guī)范，對(duì)于算法對(duì)個(gè)人心理、社會(huì)關(guān)系乃至于情感領(lǐng)域的人機(jī)關(guān)系互動(dòng)較少涉及，算法責(zé)任報(bào)道的顆粒度和精細(xì)度有待提升。

作者單位 劉蕓麗 梁棟 常琳 暨南大學(xué)新聞與傳播學(xué)院

曹軻系暨南大學(xué)新聞與傳播學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師

【編輯：李棟】