協同與多模態：生成式人工智能浪潮下的新聞生產變革

摘要：以ChatGPT為代表的生成式人工智能顛覆了人們對于人機交互的傳統設想，同時也推動了新聞業內容生產模式的新一輪變革。生成式人工智能所具有的理解上下文、連續性、擬人化等先進特征，賦予了新聞內容生產“連續激活”與“組合創新”的新體驗。

關鍵詞：生成式人工智能 新聞生產 對話式新聞 ChatGPT

ChatGPT爆火之后，美國傳媒巨頭BuzzFeed馬上宣布裁員12%，用AI代替員工。在央視網整理的可能被ChatGPT取代的十大職業清單中也包括媒體工作者。技術只是一種輔助，面對以ChatGPT為代表的生成式人工智能的強勢來襲，傳媒業一方面需要克服技術迷思，警惕技術決定論式的過度追捧，另一方面也需主動了解其背后的算法支撐與底層邏輯，探索出能夠對人類社會有現實意義的落地場景。

對于深受智能技術發展影響的新聞業來說，可以預見的是生成式人工智能浪潮將會推動新聞業內容生產模式的新一輪變革。AI輔助新聞生產并不是新生事物。計算科學記者、AppliedXL公司聯合創始人Francesco Marconi說，過去十年間，人工智能經歷了三次創新浪潮：自動化階段、增強階段和生成階段。其中第三階段即當前的生成式人工智能（如ChatGPT、newbing、Bard等），其主要功能是通過學習來生成與訓練數據不同的新數據，具有通用目的技術所要求的普遍適用性、進步性，以及創新孕育性等特征，這也是弱人工智能向強人工智能/通用人工智能（Artificial General Intelligence，縮寫為 AGI）邁進途中新生出來的技術分支。

目前，以ChatGPT為代表的生成式人工智能在智能內容生成領域有兩個重要進展引發了強烈關注：一是ChatGPT（智能聊天機器人），二是可依據文字生成圖片和視頻的AI模型。這兩個方面的進展都將激發新聞內容生產領域生態級變革。在底層模型算法和訓練機制的技術創新支持下，以ChatGPT為代表的生成式人工智能具備了之前分布式人工智能所不具備的“人類反饋強化學習”（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）與長篇幅的注意力機制，從而具有了理解上下文、連續性、擬人化等先進特征。這些特征的嵌入則賦予了新聞內容生產“連續激活”與“組合創新”的新體驗。

一、驅動新聞生產的人機協同實踐

新聞內容生產經歷了人生產內容、機器輔助審核與加工、機器有條件自動生產內容、機器高強度生產內容以及完全自動生產內容的過程。以ChatGPT為代表的生成式人工智能賦能則體現在兩個方面。一是在新聞內容生產各流程中完成輔助性角色的扮演。生成式人工智能能夠更加深刻地對個體進行賦能賦權，也就意味著新聞內容生產者，包括記者、編輯、審核員等能夠通過與生成式人工智能進行協作完成工作。在2020—2023年的全國兩會期間，人民日報社聯合阿里巴巴研發先后推出了4個版本的“AI編輯部”，迅速并廣泛應用于人民網采編一線。相較于前三個版本，人民日報AI編輯部4.0版利用生成式人工智能技術打造“兩會智能助理”功能，編輯記者可借助此功能以對話方式及時查詢見報稿件內容，調出歷史報紙版面或打開相關視頻。二是在新聞生產各流程中機器高強度生產內容以及完全自動生產內容。通過指令一次性整合所有環節，實現智能化、高效率的新聞內容生產。目前，全球首個完全由人工智能生成新聞報道的平臺NewsGPT，在技術加持下能夠實時掃描來自世界各地的新聞來源，并自動創建出準確、最新和公正的新聞報道和報告。在該網站的整個流程架構中沒有記者、編輯，只通過前期指令設定完成整個新聞報道，追求高度自動化。

生成式人工智能通過長期的注意力機制和上下文一致性的核心機制，實現了連續的人機協同，并對信息內容與形式進行激活。基于注意力機制和上下文一致性約束，生成式人工智能模型能夠實現對輸出內容的動態調整，從而保障生成內容與上下文語義邏輯的連貫性和一致性。在策、采、編、核、播、發等各個環節中，像ChatGPT這樣的生成式人工智能模型能夠根據上下文信息和用戶的輸入實時生成連貫流暢的語言輸出，并不斷調整輸出以滿足用戶需求。以新聞加工為例，生成式人工智能可以協助編輯和記者進行新聞寫作、標題撰寫和圖片剪輯等工作。在連續性的人機協同過程中，其能夠根據記者和編輯的需求和反饋，不斷調整和優化生成內容的質量和效果，從而提高新聞報道的質量和效率。比如，新華社自主開發的可視化制作工具“圖圖”能夠通過文本或數據的導入和編輯，生成美觀、明快的可視化產品。中央廣播電視總臺的AI云剪輯平臺也能對12路直播輸入信號進行“找”“選”“編”三個階段的智能加工，僅需大約90秒便能生成一條短視頻。可見，生成式人工智能可應用于新聞內容生產不同環節，通過連續的人機對話、協同與迭代，其根據需求實時生成和調整內容輸出，實現了新聞生產流程的智能化，提高了新聞生產效率。

以ChatGPT為代表的生成式人工智能是一種革命性技術。從技術影響社會的角度來說，可以把技術分成兩類：一種叫改良型技術，一種叫革命性技術。革命性技術是對整個領域的邊界、要素及其結構的改變，是該領域運作模式、價值邏輯，乃至發展目標的全然不同的深刻改變。顯然，生成式人工智能對于新聞業各環節生產的影響是重大與深刻的，在這種背景下想要最大程度實現技術賦能、激活人機間的連續協同以及細顆粒化資源間的關系匹配則需要一種戰略性發展邏輯。

二、激活近似人際交流的對話式新聞體驗

作為人機互動形式，生成式人工智能是對人類交往實踐的一種升級，在新聞傳播實踐中，這種升級則可以具象化體現在對話式新聞生產模式中。對話式新聞生產的核心算法邏輯在于通過信息抓取技術從互聯網上廣泛采集信息，再借助社交關系或者算法匹配，實現信息的二次分配。在這樣的生產邏輯中可以看出信息源與關系匹配是對話式新聞能夠產生深刻發展的根本，而生成式人工智能在這兩個方面恰巧具有強大的能力。ChatGPT類生成式人工智能采用的是一種大語言模型訓練思路，具有海量訓練參數以及基于人類反饋的強化學習（RLHF）的訓練方式，包括人類提問機器回答、機器提問人類回答。通過連續訓練與不斷迭代，模型能夠逐漸具備對生成答案的評判能力。在這種“人類反饋強化學習”與長篇幅的注意力機制加持下，ChatGPT在實現連續性對話的同時，也能夠在人機互動方面深度還原人人互動，為用戶帶來近似人際交流的體驗。

對話式新聞本身能夠打破原本點對面式的信息傳播模式，使得人成為社會運作的基本單位。生成式人工智能技術賦能的對話式新聞則在連接層面得到進一步深化，促使人與機器之間的激活整合有了更多的可能性。對話式新聞最初在新聞傳播領域是作為一種新聞報道的樣式出現的。發展到智能媒體時代，媒體機構開始探索以傳感器為載體、以大數據處理技術手段為支撐的對話式新聞模型。2016年，Facebook推出了一種名為“Messenger Bot”的聊天機器人開發平臺，但相比較于這種傳統的基于分發平臺搭建的“選擇式”或“輸入式”新聞對話模型，ChatGPT類生成式人工智能所支持的對話式新聞則更偏向于一種第一人稱認知范式。這種范式使大眾能夠有效按照自己的意愿，激活和調動海量的外部資源，形成強大、豐富的社會表達和價值創造能力。此外，ChatGPT類生成式人工智能所支持的對話式新聞能夠按照使用者對新聞事實的探索順序進行呈現，這不但突破了新聞單條消息的推送模式，還能將新聞的事態起因、后續發展、人物關系、輿情態勢等按需生產，在多輪對話中推動新聞報道不斷深入，加深新聞事件對個體的印象和傳播效果。

在生成式人工智能浪潮的推動下，新聞內容生產模式正在從傳統的單向傳遞轉變為對話式的模式。生成式人工智能技術中的ChatGPT等模型的出現也促使對話成為一種顯見的新聞表達方式。未來，用戶在ChatGPT類生成式人工智能的支持下會更趨向于轉為第一人稱式的認知范式，那么提供體驗式、一站式的新聞服務形式，建立社交性對話式新聞平臺亦會成為專業新聞媒體的新方向新定位。

三、開拓創新組合的多模態新聞呈現方式

不同于過去工業時代追求裂變式發展的傳統模式，數字文明形成價值的主流趨勢則是注重不同領域知識、技術和資源的整合與聚變。在基于生成式人工智能技術的創新中，多模態新聞呈現方式成為一個重要的發展方向。與簡單的文本生成、圖片生成相比，包含聲音、視頻、3D場景、動畫、復雜故事線的多模態系統與人類的常識感受和本源需求更加契合。在新聞領域，多模態模型的應用可以為新聞內容的呈現方式帶來組合創新，進而實現新聞內容的多維度呈現和多樣化傳播。

在生成式人工智能發展的早期，模型大多是單模態的。例如，從GPT-1到GPT-3，以及ChatGPT都是文本輸入、文本輸出。后來在基于生成式人工智能技術的不斷創新中，涌現出了多模態靜態內容生成、多模態動態內容生成和跨模態感知交互等應用。生成式人工智能進一步開拓新聞多模態組合方式大致體現在三個方面。一是在文本、圖像、音頻以及視頻等單一模態領域得到應用發展，例如，MagicBlog、Copylesks、Copyai等文本模態應用，Stable Diffusion、Midjourney等圖像模態應用，以及Splash、Boomy等音視頻模態應用。二是可被用以驅動新聞的多模態轉換，在文本、聲音、視覺符號之間自動轉變，推動新聞視覺化的浪潮。新聞機構Reuters的RADAR系統利用生成式人工智能技術，可以為新聞圖像自動生成相關報道的文字描述。人民日報社的AI編輯部4.0也引入生成式人工智能最新發展科技，編輯、記者可通過輸入主題、細節等關鍵詞或上傳參考圖等方式即可生成符合需求的圖片、海報以及視頻。三是跨模態感知交互，生成式人工智能技術使用戶能夠進行跨模態的感知交互，與多模態新聞內容進行互動。通過語音識別、手勢識別或觸控交互，用戶可以控制多媒體元素的展示和操作。美國新聞機構CNN開發了名為“CNNVR”的虛擬現實新聞應用，通過生成式人工智能技術可以將文字、圖像和視頻等多種媒體元素融合到虛擬現實環境中，為用戶提供身臨其境的新聞體驗。

ChatGPT類生成式人工智能的出現使得多模態新聞成為新的趨向。生成式人工智能技術在新聞內容生產中扮演著重要的角色，它能夠實現從文本信息到圖像、圖形、圖表或其他視覺元素的跨模態語義映射。這種跨模態轉換的能力使新聞媒體實現了更加多樣化的內容呈現。但需要注意的是，在跨模態轉化過程中仍存在意義消解和符號表意不精準等問題。生成式人工智能技術往往是基于大量的訓練數據進行模型訓練，并通過學習統計規律來生成內容。在這個過程中，可能會出現某些信息的損失或模糊化，導致原本的含義無法完全傳達或產生誤導。因此，如何處理這種信息損耗與符號扭曲也成為ChatGPT類生成式人工智能應用于新聞生產的一個新的挑戰。

四、結語

以ChatGPT為代表的生成式人工智能正在顛覆傳統的人機交互體驗，同時也推動著新聞內容生產方式的變革。隨著生成式AI技術與新聞生態的深度融合，新聞業價值鏈上的內容生產、內容分發與內容消費環節不斷被重塑。毋庸置疑，在生成式人工智能的浪潮下，未來的新聞內容生產將會從技術探索走向技術工程化。無論是賦能新聞工作者，還是嵌入新聞內容生產具體流程，或是重塑新聞內容生產角色定位，生成式人工智能都將會催生新的新聞生產流程和打造新的新聞產品。

在“連續激活”與“組合創新”的賦能下，新聞內容生產將會向深度、定制、理性、個性、獨創的方向推進。生成式人工智能浪潮下新機遇與新挑戰并存。技術善惡一直以來都是取決于技術使用者。在堅持引導技術向善的基礎上，發揮生成式AI賦能新聞業的無限想象力，是順應新聞場域變化規律的舉措。

作者孫瑋系廣東技術師范大學文學與傳媒學院教授，達之學者（青年）；高瑩瑩 湖南工商大學數字媒體工程與人文學院

參考文獻

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【編輯：李棟】