機遇與反思：AIGC技術對新聞行業的影響

【內容提要】AIGC技術歷經多年發展，從符號推理到深度學習，特別是近年來在自然語言處理方面的重大突破，使得人工智能生成內容成為現實，并廣泛應用于新聞、影視、廣告等多個領域。AIGC極大豐富了網絡空間的內容，推動了媒體生產方式的變革，使得個性化、定制化的內容服務成為可能。本文以“灣財AI快報”為例，探討人工智能生成內容技術在新聞領域的應用和發展，以期為媒體實踐提供參考。

【關鍵詞】AIGC 新聞生產 AI 編輯

AIGC（AI-Generated Content）時代，是指在人工智能技術迅猛發展，尤其是自然語言處理、機器學習算法等關鍵技術取得重大突破的背景下，由人工智能驅動的內容生成逐漸成為可能，并在多個領域得到廣泛應用的時代。這一時代的特點是，人工智能不再僅僅是人類的工具，而是成為能夠與人類協作甚至主導某些創作活動的伙伴。AIGC時代的內容創作，包括文本、圖片、音頻、視頻等多種形式，涉及新聞報道、影視制作、 廣告創意、教育培訓等多個領域。AIGC極大豐富了網絡空間的內容，推動了媒體生產方式的變革，使得個性化、定制化的內容服務成為可能。帶來種種便利與機遇的同時，也出現了版權、創意、道德等方面的挑戰和問題，需要在推動技術進步的同時，加強法治、倫理等方面的建設，確保技術發展符合社會主義核心價值觀，服務于人類社會的可持續發展。[1]

一、AIGC 技術的發展歷程

人工智能自動生成內容技術的發展經歷了多個階段。20世紀50-60年代，AI研究集中在符號推理和專家系統領域，但這些系統僅能解決特定問題，無法實現通用智能。直到20世紀80年代，神經網絡和機器學習的興起為AIGC技術的發展奠定了技術基礎。20世紀90年代，隨著互聯網的普及，大量在線文本數據和用戶對話成為AIGC技術的寶貴資源。此時期，基于統計和自然語言處理的方法逐漸成為主流。然而，由于計算能力和數據量的限制，AIGC系統的表現仍然有限。進入21世紀初，隨著深度學習算法的崛起，AIGC 技術取得了顯著進展。深度神經網絡模型（如循環神經網絡RNN和變壓器模型Transformer）的使用使得AIGC系統能夠更好地理解自然語言和上下文信息。

隨著時間的推移，大規模的數據集和強大的計算能力推動了AIGC技術的進一步發展。2014年，Google發布了基于深度學習的聊天機器人Google Assistant，為AIGC技術的商業化應用打開了大門。隨后，Facebook、Microsoft等科技巨頭紛紛推出自己的AIGC產品和平臺。

2018年，OpenAI發布了GPT模型，引發了AIGC領域的重大變革。[2]GPT系列模型采用無監督預訓練和生成式模型結構，使得AIGC系統在語言理解、生成和對話方面取得突破性的進展。GPT-3發布于2020年，在多項自然語言處理任務和對話測試中展現出超凡的表現。2023年3月15日，OpenAI發布ChatGPT最新版本——GPT4模型，GPT4是一個能接受圖像和文本輸入，并輸出文本的多模態模型，是OpenAI在擴展深度學習方面的最新里程碑。2024年2月16日，OpenAI發布文生視頻模型Sora，并一次給出多達48個由Sora直接生成、未經修改的視頻，時長最長可達59秒。

AIGC技術經歷了從符號推理到統計學習再到深度學習的演進過程，隨著算法的改進、數據集的增強和硬件設備的提升，AIGC系統的智能水平和應用范圍將進一步擴展。[3]

二、AIGC 技術在新聞領域的應用現狀及趨勢

隨著深度學習、自然語言處理等技術的快速發展，AIGC技術在新聞領域得到了廣 泛應用。

AIGC技術可以提高新聞生產的效率。傳統的新聞生產過程需要調查、采訪、編輯等環節，而AIGC技術可以自動生成新聞稿件，大大縮短了新聞生產的時間。許多新聞機構已經開始使用自動化寫作工具來提高新聞生產的效率，例如美聯社的Wordsmith 和路透社的News Tracer等，這些新聞通常由數據驅動，可以通過分析數據直接生成新聞稿件。

AIGC技術令新聞更新變得更加實時和準確，可以實時監控新聞事件的發展，使得新聞機構能夠更快地響應事件。一些新聞網站已經開始使用AI技術來實時更新體育比賽和金融市場的情況。傳統的新聞報道中，由于記者、編輯等人為主觀因素，不可避免地會出現報道失實、偏差等問題，而AIGC技術通過分析大量數據，可以生成更加準確、客觀的新聞報道。

通過用戶數據分析，AIGC技術還能為用戶推薦定制化的新聞內容。這種個性化推薦算法已經在許多新聞網站和App中得到應用，例如谷歌新聞和Facebook的News Feed等。

AIGC技術在新聞領域的應用也存在一些問題。基于數據和算法生成的新聞稿件缺乏人情味、缺乏深度，因為AI缺乏人的思考和情感。AIGC技術也可能存在數據偏見、 信息繭房等問題，因為新聞報道是基于訓練數據進行的，如果訓練數據存在偏見，那么生成的新聞報道也可能存在偏見。[4]自動化內容生成可能導致新聞的真實性和客觀性受到質疑，同時也會引發新聞倫理和版權等問題。

總體上看，AIGC技術將對未來新聞業產生深遠影響。AIGC技術將使新聞內容更加個性化、實時化和智能化，滿足用戶多樣化和即時化的信息需求。同時，將提升新聞生產和報道的效率，輔助新聞編輯進行自動事實檢查和信息分析，從而提高新聞報道的準確性和可信度。此外，AIGC技術還將推動新聞形式的創新，如多模態報道、虛擬新聞主持人等新穎形式的出現。

三、基于“灣財AI快報”案例的分析

（一）“灣財AI快報”簡介

2023年以來，ChatGPT成為熱門話題，引起各界廣泛關注，被認為是最強大的聊天對話機器人。隨著媒體融合的不斷深入和新技術的持續進步，使用AI撰寫財經新聞已經成為一種趨勢。[5]借助人工智能的勢頭，南都新一代自動化寫作機器人“南都·灣財AI快報”正式迭代上線。

“灣財AI快報”1.0版本、大灣區首個AI財經記者，即南都寫作機器人“小南”。截至2023年3月28日已經生成超過10萬篇稿件，發表了數千篇，總閱讀量近千萬。得益于數據庫和算力等技術支持，南都的寫作機器人平臺能夠實現近乎“即時”發布新聞報道，最快的生成速度只需3分鐘，這不僅在效率上，而且在產量上為讀者帶來了全新的體驗。[6]南都的人工智能稿件與其他新聞稿件一樣，都需經過嚴格的“三審三校”流程，以確保內容的專業性、準確性、導向的正確性，從而為讀者提供高品質的新聞報道。而當版本更新到2.0時，每天后臺能生成超過300篇稿件，平均閱讀率5000以上，處理能力相比以往提高10倍。同時，數據來源更為廣泛，將從銀保監會、證監會、深交所、上交所、裁判文書等權威渠道抓取數據。新聞類型方面，突破以往的單一視角，將聚焦上市公司高管辭職、人事聘任、股票異動評論、交易所通報批評、財報速遞等更多維度。

大灣區數字經濟發達、智能化場景豐富，金融業高度信息化，數據手段普遍深入， 而“灣財AI快報”作為大灣區首個AI財經記者，在時間上具有首創性。在財經報道領域，數據和分析是最重要和核心的內容之一，因此“機器人寫稿”在財經領域的發揮空間巨大，在具體應用中也更具有廣泛性，它或將徹底改變傳統財經新聞的生產方式。而“南都灣財社”的用戶覆蓋范圍廣、影響力高，所以使用AIGC 技術生成稿件是AI在新聞業應用的一個典型例子。

（二）基于“灣財AI快報”分析AIGC的特點與優勢

1.“灣區AI記者”的特點

“灣財AI快報”能夠從更廣泛的數據來源獲取信息，包括銀保監會、證監會、深圳證券交易所、上海證券交易所以及裁判文書等權威機構，AI記者利用大數據分析與機器學習等技術快速處理和解讀復雜的財經數據，可以快速準確地提取關鍵信息，如股票行情、財務報表、公司公告、公司業績等信息，并依托這些關鍵信息通過大模型與算法快速生成一份市場趨勢預測或某一家公司當前盈虧情況等報道。依靠如此龐大且真實的數據進行分析和報道，既能保障新聞的準確與客觀，又能讓讀者通過該報道在短時間內獲取更多更廣泛的信息。

因為使用和分析了如此龐大的數據再經過先進的算法來訓練和優化模型，使得“灣財AI快報”只會變得越來越強大。未來的財經信息生產會更加趨向“大數據積累+人工智能分析”模式，提高媒體在財經領域的話語權。

“灣財AI快報”經過優化與訓練已經能夠理解和生成自然語言，目前生成的稿件語句已經極其流利通順，符合人類自然語言的語法，這意味著AI記者已經具備強大的 語言理解和生成能力。AI財經記者可以自己生成包括確定新聞主題、構建新聞框架、選擇恰當的詞匯和句式的內容。相信經過多次優化迭代升級模型，未來能夠生成更加連貫、更加準確和更加有意義的內容。

“灣財AI快報”可以根據用戶的需求和偏好進行個性化和定制化內容生產。它可以通過分析用戶的瀏覽歷史、搜索記錄、興趣愛好等數據，為用戶提供個性化的新聞推薦和定制化的財經報告。

盡管“灣財AI快報”是自動生成內容，但為了確保新聞的準確性和高質量，仍然需要人類的參與和審核，審核人員會對AI生成的新聞進行修改、補充或刪除，確保報道的客觀性和權威性。人機協作可以提高內容的質量和準確性，同時也可以避免一些潛在的問題和風險。結合人工審核和智能傳播技術，才能真正意義上提高新聞的質量和傳播效果。[7]

2.“灣區AI記者”在財經新聞方面的優勢

粵港澳大灣區在數字經濟方面發展成熟，智能化場景豐富，金融業高度信息化，是最早將科技手段應用于實際的地區之一，AI技術的學習和應用處于領先地位。財經領域有大量的數據可供分析，如股票市場數據、經濟指標、公司財報等，AI記者能夠快速處理和分析這些數據，生成準確且具有價值的報道，這是人類在同樣短的時間內難以做到的。

首先，中國金融市場每天平均發布1900多篇公告，其中蘊含大量的新聞和信息價值，財經新聞對經濟和金融市場有重要影響。讀者對財經信息的需求通常較高，而面對這么多的報道，讀者以及傳統記者很難將所有的有用信息收集起來，而對AI記者來說這并不是什么難事，“灣區AI記者”可以在這些雜亂的信息中快速收集重要信息并提供給讀者想要的內容。

其次，財經新聞通常需要快速報道最新的市場動態、公司公告等，相比于人類記者而言，AI記者可以24小時不間斷工作，迅速生成新聞稿件，滿足即時新聞報道的需求。因此，“灣區AI記者”可以吸引更多的關注和讀者。

最后，與傳統的人類記者相比，AI記者的運營成本可能更低，尤其是在處理大量重復性工作時，使用AI可以節省人力成本。AI記者還可以做到人類記者無法完成的任務，例如處理多種語言的新聞報道、分析歷史數據、預測市場趨勢等功能，這是人類記者在相同時間與成本下難以完成的工作。因此，“機器人寫稿”在財經領域有著巨大的發展空間，它可能徹底改變傳統財經新聞的生產方式。

（三）“灣財AI快報”對AIGC時代的啟示

1.主流媒體的前瞻性

財經領域的復雜性和專業性催生了媒體行業對創新的迫切需求。目前，人工智能技術正逐步滲透到傳媒領域，成為檢驗媒體融合轉型成功與否的關鍵因素。回顧 2015年9月，騰訊新聞App推出一篇《8月CPI同比上漲2.0% 創12個月新高》的報道，文末特別注明了稿件來源：Dreamwriter，這是騰訊財經研發的自動化新聞寫作機器人，標志著我國機器人撰寫新聞稿件的開端。

南方都市報是國內最早一批布局人工智能的主流媒體，南都傳媒于2019年12月推出自己的寫稿機器人“小南”，起初在體育新聞和春運報道等領域嘗試自動寫作，隨后逐步擴展到商業數據、財經和股票等領域的稿件創作，成為國內首批利用人工智能技術的主流媒體之一。

這種深度的技術布局體現了南都的前瞻性思維。早在2018年，南都就提出建設 “中國一流智庫媒體”的宏偉目標，并確立了以數據生產為核心、以智能技術為動力的戰略方向。實際上，無論是內容創作還是與用戶連接，都是在強大的技術基礎設施支持下完成的。南都秉承技術驅動的理念，目前已經建立30個專業數據庫，存儲和處理了30億條數據，構建了110個數據模型，并開發了一系列智能輔助工具，包括機器寫作系統。

這些前瞻性讓南都緊跟時代并且“灣財AI快報”的成功為后來者樹立了一個目標，同時也啟示其他媒體認真對待人工智能技術在未來對新聞領域的影響，并將人工智能技術視為公司轉型和升級的重要戰略方向。[8]要探索人工智能在新聞采集、編輯、分發等環節的應用，提高新聞生產效率和質量，加強與其他領域的合作，整合資源，提供更全面、多元化的新聞內容。AIGC可以幫助新聞領域更好地適應信息時代的發展，提高新聞的質量和影響力，滿足用戶的多樣化需求。

2.AI技術不斷演進

智能寫作技術正持續進步，AI記者撰寫文章已經成為現實。隨著媒體融合的深入發展和新技術的不斷更新，AI寫作已經從單純追求速度和數量，轉向更加注重邏輯性和質量的競爭階段。

騰訊Dreamwriter項目的創始人馬丁在接受南都記者采訪時曾表示，對信息進行結構化處理將是一種趨勢，內容行業最終將采用工業化和科技化的生產方法。他認為，目前的信息整合還處于初級階段，而對于新聞行業來說，深入推動信息整合才是關鍵目標。AI寫作需要經過一定的訓練，包括建立數據庫、設定文章邏輯、豐富語言表達等，只有具備這些基礎，生成的文章才具備新聞的基本要素，才能提高效率，并在一定程度上減輕人力負擔。然而，目前的機器人寫作大多還停留在固定的采編模式中，缺乏真正的人類思維。

由此，AI生成新聞這樣的內容生產方式如何實現真正的新聞價值，是媒體需要進一步探索的問題。AI寫作已經從基于規則和模板的寫作方式，逐步發展到以神經網絡模型為核心的智能寫作，并且商業化程度正在提高，市場影響力也在增長。行業應用的產業鏈條正在逐步形成，這使得新一代的AI內容生產充滿期待。

四、AIGC時代到來的機遇和反思

（一）機遇

首先，人工智能技術可以全自動地進行新聞報道的撰寫、編輯和發布，將會極大提高新聞生產的效率。與傳統的人工撰寫相比，AIGC可以在短時間內生成大量新聞稿件，降低人力和新聞制作的成本。AIGC技術還可以通過實時抓取和大模型對新聞事件進行實時監控和輿論分析，快速更新報道，保證新聞時效性。[9]這種高效率的新聞生產方式可以協助新聞機構更好地應對信息爆炸的時代，滿足用戶對新聞不斷發展的需求。

其次，人工智能技術可以根據用戶的歷史閱讀行為、興趣愛好等信息，為用戶提供個性化的新聞推薦。通過分析用戶的個人數據、歷史瀏覽數據等，AIGC技術能夠了解用戶的閱讀習慣和喜好，從而為用戶推薦符合其個性化需求的內容。這種個性化的新聞推薦方式不僅可以提高用戶的閱讀體驗，也會增強用戶對新聞的興趣和參與度，有助于提高新聞的傳播效果和用戶留存率。

最后，人工智能技術可以生成豐富多樣的新聞形式和內容。除了傳統的文本新聞報道，AIGC技術還可以生成圖片、視頻、音頻等多媒體內容，使新聞的呈現方式更加多樣化。人工智能技術可以自動生成新聞報道的圖片和視頻，或利用數據可視化技術將數據轉化為圖表和圖形，為用戶提供更加直觀和易于理解的新聞內容。

（二）反思

首先，AIGC技術可以提高新聞生產的效率，但同時也存在新聞質量下降的風險。[10]自動化生成的新聞報道可能較為淺薄、流于表面，很難進行深度思考，無法與專業記者撰寫的內容相媲美。AIGC技術還可能無法充分理解和解釋復雜的社會現象和事件，從而生成片面或誤導性的報道，或者缺乏應有的人文關懷。此外，過度依賴AI可能導致新聞工作者工作懈怠，減少對新聞內容的審查和核實，埋下隱患。新聞機構需要重視對AIGC生成內容的審核和質量控制，確保新聞的真實性和客觀性。[11]

其次，可以預見，AIGC技術的發展應會對新聞從業者的就業市場產生嚴峻影響。自動化寫作工具和個性化推薦算法的廣泛應用可能導致一些傳統新聞崗位的需求銳減，在一些基礎的工作內容上人工智能顯然完成得更好，新聞從業者的擔憂和焦慮成為必然。當然，AIGC技術也創造了一些新的新聞崗位和職業機會，例如數據分析師和AI內容審核員等。新聞機構需要評估AI技術對就業市場的影響，積極采取措施來適應變化。

最后，AIGC技術還可能引發一些倫理和法律問題。自動化寫作工具生成的新聞報道可能涉及版權和知識產權問題，由于人工智能生成報道是基于算法和大模型自動生成，其創作權和歸屬權難以界定。AIGC技術還會引發隱私泄露和數據保護的問題，個性化新聞推薦算法需要收集和分析用戶的數據，這涉及用戶的隱私權和數據安全。新聞機構需要向法律專家尋求專業意見，制定指導原則，確保AI在新聞領域的應用不會違反倫理和法律標準。

參考文獻：

[1]彭蘭.智能傳播中的倫理關切[J].中國編輯，2023（11）：22-29.

[2][7]唐嘉儀，李春鳳，黃凌穎.新聞倫理視野下的AIGC：沖擊與反思[J].南方傳媒研究，2023（02）：29-37.

[3]張熙，楊小汕，徐常勝.ChatGPT及生成式人工智能現狀及未來發展方向[J].中國科學基金，2023，37（05）：743-750.

[4]李冬冬，蘇濤.機遇與隱憂：AIGC驅動下的新聞生產力大變革——基于ChatGPT現象的觀察分析[J].媒體融合新觀察，2023（04）：15-21.

[5]彭蘭.從ChatGPT透視智能傳播與人機關系的全景及前景[J].新聞大學，2023（04）：1-16+119.

[6]史安斌，劉勇亮.從媒介融合到人機協同：AI賦能新聞生產的歷史、現狀與愿景[J].傳媒觀察，2023（06）：36-43+2.

[8]鄭弘，關美璐，譚言.生成式人工智能在央媒的應用初探——以央視新聞在AI應用領域的探索實踐為例[J].聲屏世界，2023（06）：98-100.

[9]徐冰濤，林小勇.AIGC驅動主流媒體數智化轉型的應用現狀與實踐路徑[J].視聽界，2024（01）：28-33.

[10]佘云飛.從賦能機構到賦權個體：AIGC生產模式下的新聞生產變革[J].新聞世界，2024（01）：10-13.

[11]徐小奔.論人工智能生成內容的著作權法平等保護[J].中國法學，2024（01）：166-185.

作者簡介：李坤育，土默特左旗融媒體中心記者、編輯

編輯：孟凌霄