生成式人工智能對(duì)新聞業(yè)的變革將超越功能層面，深入到新聞的理念和結(jié)構(gòu)層面。

生成式人工智能（GAI）正在展示技術(shù)的顛覆性力量，被視為至少能與互聯(lián)網(wǎng)、智能手機(jī)相提并論的前沿技術(shù)，其代表性應(yīng)用是2022年底以來發(fā)布的ChatGPT、GPT-4等智能程序。它是向數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，半年來已經(jīng)被廣泛運(yùn)用于日常對(duì)話、生活服務(wù)、新聞傳播、藝術(shù)創(chuàng)作（音樂、繪畫、時(shí)尚、設(shè)計(jì)和文學(xué)等）、商業(yè)經(jīng)營、科學(xué)研究、醫(yī)療保健、教育教學(xué)等各個(gè)領(lǐng)域，其爆炸性流行被視為公眾采用人工智能技術(shù)的第一個(gè)真正轉(zhuǎn)折點(diǎn)，也成為激發(fā)生產(chǎn)力和人類創(chuàng)造力的巨大引擎。

埃森哲（Accenture）3月下旬發(fā)布的研究報(bào)告顯示，生成式人工智能驅(qū)使科學(xué)、商業(yè)以及社會(huì)本身的一切都將發(fā)生轉(zhuǎn)變，對(duì)人類創(chuàng)造力和生產(chǎn)力的積極影響將是巨大的。98%的全球高管認(rèn)同人工智能基礎(chǔ)模型將在未來3~5年內(nèi)在其組織的戰(zhàn)略中發(fā)揮重要作用；40%的工作時(shí)間可能會(huì)受到像GPT-4這樣的大型語言模型的影響。

就新聞業(yè)而言，生成式人工智能相當(dāng)于給每一位新聞工作者配備了一位高效率的助手，給每個(gè)新聞機(jī)構(gòu)增添了額外的資源、創(chuàng)新的可能性，也帶來了更復(fù)雜的專業(yè)問題。

本文將從當(dāng)前生成式人工智能在新聞傳播業(yè)的應(yīng)用實(shí)踐及其效應(yīng)著手，探討生成式人工智能對(duì)新聞傳播的業(yè)務(wù)、機(jī)制的影響，以及它們對(duì)新聞專業(yè)、新聞理念和記者角色帶來的挑戰(zhàn)與重塑。

生成式智能賦能新聞業(yè)

生成式人工智能正在以一種魔法般的方式，簡化了人們將想法、創(chuàng)意轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)的過程。新聞界以十分迅捷的反應(yīng)，投身于這個(gè)正在引領(lǐng)新聞業(yè)巨大變革的新技術(shù)。事實(shí)上，早在它發(fā)布之前，媒體已經(jīng)迫不及待地融入智能新技術(shù)的洪流之中。

（一）智能技術(shù)已經(jīng)深入新聞業(yè)務(wù)

人工智能直接運(yùn)用于新聞界，已經(jīng)有10年的歷史。美聯(lián)社是最早利用人工智能和自動(dòng)化來支持其核心新聞報(bào)道的新聞媒體之一。2014年，美聯(lián)社開始使用人工智能程序處理有關(guān)企業(yè)收益的報(bào)道，令新聞業(yè)面貌為之一新。在使用人工智能之前，美聯(lián)社的編輯和記者在其中花費(fèi)了無數(shù)資源制作財(cái)務(wù)報(bào)告，也因此分散了對(duì)有更大影響力的新聞的關(guān)注。即使大量投入，美聯(lián)社每季度也只能制作300份財(cái)務(wù)報(bào)告，還有數(shù)千份潛在的公司收益報(bào)告未能成文。采用人工智能平臺(tái)Automated Insights的Wordsmith，他們?cè)趲酌腌妰?nèi)就可以將那些投資研究的收益數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可發(fā)布的新聞報(bào)道，效率大大提升，美聯(lián)社制作的季度收益報(bào)告一下子達(dá)到4,400個(gè)，效率是手動(dòng)工作的近15倍。

體育報(bào)道也是同類情況，體育記者負(fù)責(zé)整理成堆的得分和比賽筆記，為大學(xué)籃球和小聯(lián)盟棒球比賽撰寫預(yù)測性和回顧性文章。2016年美聯(lián)社與Automated Insights合作，將其人工智能生成的內(nèi)容擴(kuò)展到體育報(bào)道。在采用Wordsmith之前，記者只有時(shí)間報(bào)道每個(gè)聯(lián)賽中的頂級(jí)球隊(duì)，無暇報(bào)道未排名的比賽。Wordsmith使用自然語言生成（NLG）技術(shù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為富有洞察力的報(bào)道，看起來像人類的敘事，早在2018年賽季就為常規(guī)賽提供5,000多場預(yù)演，一級(jí)男子籃球賽還自動(dòng)重播。智能技術(shù)的投入使他們能夠思考創(chuàng)新，讓記者少關(guān)注數(shù)字、多發(fā)現(xiàn)細(xì)微的獨(dú)特之處，有時(shí)間去做更深度的、更獨(dú)家的報(bào)道，建立所謂“思想領(lǐng)導(dǎo)力” 。

美聯(lián)社只是使用人工智能的一家媒體，實(shí)際上，同時(shí)期使用人工智能的媒體還包括彭博社、路透社、福布斯、紐約時(shí)報(bào)、華盛頓郵報(bào)、英國廣播公司等大型媒體。這些大型媒體的人工智能應(yīng)用主要是將機(jī)器學(xué)習(xí)（從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)）運(yùn)用于采集、制作和分發(fā)新聞等各個(gè)流程。

仍以美聯(lián)社為例，在采訪方面，該社部署了多種新聞采集工具，使記者能夠獲取新聞并進(jìn)行更深入的挖掘。在內(nèi)容采集方面，他們通過自然語言處理掃描和分析社交媒體源，構(gòu)建自己的內(nèi)部工具，更快地驗(yàn)證社交媒體和用戶生成的內(nèi)容；在制作方面，人工智能工具簡化了工作流程，比如從視頻的自動(dòng)轉(zhuǎn)錄，到自動(dòng)生成視頻分鏡頭列表和故事摘要，都由人工智能工具完成，這樣記者能夠?qū)Ｗ⒂诟邔哟巍⒏猩疃鹊墓ぷ?；在分發(fā)方面，他們努力建設(shè)標(biāo)記系統(tǒng)，通過圖像識(shí)別來優(yōu)化內(nèi)容，為行業(yè)創(chuàng)建第一個(gè)編輯驅(qū)動(dòng)的計(jì)算機(jī)視覺分類法（editorially-driven computer vision taxonomy），不僅節(jié)省了數(shù)百小時(shí)的制作時(shí)間，還助益更輕松地呈現(xiàn)內(nèi)容。人工智能技術(shù)也已經(jīng)應(yīng)用于評(píng)論互動(dòng)，比如華盛頓郵報(bào)通過其Modbot，使用機(jī)器學(xué)習(xí)來調(diào)節(jié)、過濾和標(biāo)記評(píng)論。

媒體機(jī)構(gòu)對(duì)人工智能技術(shù)的重視，可以從相關(guān)新部門、新崗位的設(shè)置而見一斑。美聯(lián)社設(shè)置了人工智能和新聞自動(dòng)化部，英國《金融時(shí)報(bào)》創(chuàng)設(shè)新職位，任命了人工智能編輯。不過，在“前生成式人工智能”時(shí)期，智能工具雖然已能夠生成財(cái)務(wù)收入和體育賽事結(jié)果等直接的報(bào)告，但并未在編輯內(nèi)容中廣泛使用。

（二）生成式智能技術(shù)運(yùn)用于新聞業(yè)

2018年以來，大型語言模型和基礎(chǔ)模型得到突破性進(jìn)展，不僅破解了語言復(fù)雜性的密碼，使機(jī)器能夠?qū)W習(xí)上下文、推斷意圖和獨(dú)立創(chuàng)造，而且還可以針對(duì)各種不同的任務(wù)快速進(jìn)行微調(diào)，為生成式人工智能的進(jìn)步提供了動(dòng)力。生成式人工智能是一種機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，是基于算法、模型等創(chuàng)建文本、音頻、圖像、視頻和代碼的技術(shù)系統(tǒng)。ChatGPT、GPT-4便是其中的代表，它們先后于2022年11月、2023年3月問世。

ChatGPT是一種由人工智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)的自然語言處理工具，可讓人們與聊天機(jī)器人進(jìn)行類似人類的對(duì)話、可以回答問題并幫助完成許多任務(wù)，例如制作訂制化的健康食譜、健身計(jì)劃，撰寫電子郵件、論文和代碼等等。

ChatGPT的功能很豐富，與新聞傳播相關(guān)的包括：生成模仿人類輸入數(shù)據(jù)的樣式和結(jié)構(gòu)的類人文本；生成對(duì)給定提示文本的響應(yīng)，包括回答問題或?qū)懝适?；生成多種語言的文本；修改生成文本的樣式，比如正式或非正式的樣式；厘清問題從而更好地理解輸入數(shù)據(jù)的意圖；回復(fù)與之前上下文一致的文本，比如對(duì)前面問題的理解、對(duì)后續(xù)的說明。其他生成式人工智能模型可以執(zhí)行圖像、音頻和視頻類的任務(wù)，比如GPT-4就可以執(zhí)行跨模態(tài)的任務(wù)。

生成式人工智能為新聞業(yè)的大變革提供了重要機(jī)遇。傳統(tǒng)的新聞采訪、寫作、編輯、制作、分發(fā)、核查，都可以運(yùn)用ChatGPT等模型作為得力的輔助工具。

主要工作包括：第一是數(shù)據(jù)分析。生成式人工智能運(yùn)用了海量的數(shù)據(jù)，可以為新聞工作者提供有力的數(shù)據(jù)分析，從而提供見解或啟發(fā)，幫助記者尋找更獨(dú)特的角度、更有洞察力的思考方向。

第二是內(nèi)容生成。生成式人工智能可以生成文本、圖像、音頻和視頻等形態(tài)的內(nèi)容，在文本方面它既可以生成摘要、文章，也可以生成策劃大綱、采訪提問等創(chuàng)意性的內(nèi)容，還可以按照難易要求生成不同知識(shí)層次的文本，比如把復(fù)雜的話題簡化到普通受眾能夠理解的水平。ChatGPT可以將學(xué)術(shù)文章的摘要或部分內(nèi)容簡化為新聞?wù)Z言。

第三是算法個(gè)性化。智能算法可以根據(jù)用戶的偏好生成個(gè)性化內(nèi)容，這樣有助于契合用戶需求、做到精準(zhǔn)生產(chǎn)與分發(fā)。第四是事實(shí)核查。盡管生成式人工智能在內(nèi)容的準(zhǔn)確性、真實(shí)性方面受到質(zhì)疑，但它可以通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練后自動(dòng)對(duì)信息進(jìn)行事實(shí)核查，幫助新聞工作者核實(shí)信息的準(zhǔn)確性。

紐約時(shí)報(bào)網(wǎng)于3月刊出過一篇文章，羅列了人們使用ChatGPT的35種方式，其中許多日常生活中使用的方式也可以被記者采用，如寫電子郵件、編輯、組織研究、瀏覽多份文件、輸入Excel公式等等。

（三）新聞業(yè)布局生成式智能

ChatGPT橫空出世，對(duì)新聞業(yè)的震撼非同小可。美國非?；钴S的《內(nèi)幕》（Insider）全球總編輯卡爾森（Nicholas Carlson）稱之為“海嘯”：海嘯即將來臨，我們要么駕馭它，要么被它消滅。他認(rèn)為人工智能會(huì)讓新聞業(yè)變得更快更好。《內(nèi)幕》新聞編輯部于4月中旬成立了一個(gè)工作組，以測試將人工智能負(fù)責(zé)任地納入其工作流程的方法，然后再向新聞編輯部推出一套更廣泛的人工智能規(guī)則和最佳實(shí)踐。

卡爾森4月14日向員工發(fā)送了一份備忘錄，表示“不得不”學(xué)習(xí)如何使用和小心使用智能技術(shù)，記者才能變得更好?？柹恢痹趶V泛使用聊天機(jī)器人，視其為“雙人文字處理器”（“a two-player word processor”），可以幫助克服寫作中的常規(guī)障礙。他鼓勵(lì)記者開始謹(jǐn)慎試用ChatGPT等編寫的文本、報(bào)道大綱，用ChatGPT等糾正拼寫錯(cuò)誤、為搜索引擎優(yōu)化標(biāo)題、準(zhǔn)備采訪問題，但不鼓勵(lì)將敏感信息（尤其是細(xì)節(jié)）放入ChatGPT。

據(jù)4月的一篇評(píng)論文章披露，《紐約時(shí)報(bào)》新聞編輯部的一個(gè)工作組正在制定使用聊天機(jī)器人的工作指南，探索該報(bào)記者使用聊天機(jī)器人的機(jī)會(huì)。其實(shí)，《紐約時(shí)報(bào)》在前幾年已經(jīng)陸續(xù)發(fā)表過由機(jī)器人程序?qū)懽鞯脑u(píng)論文章、書評(píng)。ChatGPT也已經(jīng)被記者使用。

該報(bào)科技專欄作家、被Bing測試聊天機(jī)器人“愛上”的羅斯（Kevin Roose）3月撰文說，他已讓ChatGPT幫自己提出采訪的問題：他將被采訪嘉賓的簡歷粘貼到ChatGPT中、要求它向這位嘉賓提出10個(gè)深思熟慮、敏銳的采訪問題。ChatGPT生成的問題大多數(shù)都很好，被羅斯在節(jié)目中采用了。

生成式人工智能已經(jīng)擅長于各種各樣的任務(wù)，羅斯列出了6個(gè)方面：用不同級(jí)別難度解釋概念，比如要求ChatGPT用高中水平解釋“部分準(zhǔn)備金銀行業(yè)務(wù)”；幫助編輯和提出建設(shè)性批評(píng)，比如讓智能Bing幫助改進(jìn)寫作技巧；創(chuàng)造性地?cái)[脫困境，比如克服寫作障礙；排練現(xiàn)實(shí)場景中的任務(wù)，比如進(jìn)行模擬對(duì)話、演練；快速總結(jié)大量文本，讓智能程序?yàn)樽约骸伴喿x”長篇文章、總結(jié)學(xué)術(shù)論文，將轉(zhuǎn)錄的音頻和視頻記錄提煉出要點(diǎn)；編碼，比如構(gòu)建一個(gè)Chrome（谷歌瀏覽器）擴(kuò)展程序。

新聞工作者已經(jīng)從ChatGPT獲得助力?！都~約時(shí)報(bào)》觀點(diǎn)專欄作家曼珠（Farhad Manjoo）在4月的文章中就相關(guān)話題采訪了一些媒體的老總，并總結(jié)說ChatGPT這樣的應(yīng)用將成為許多記者工具包的常規(guī)應(yīng)用。他在文中將ChatGPT比喻為新聞工作者獲得的新型噴氣飛行器（jetpack），雖然有時(shí)它會(huì)崩掉，但有時(shí)它則會(huì)翱翔、升騰（soar），能夠在幾秒鐘、幾分鐘內(nèi)完成過去數(shù)小時(shí)才能完成的任務(wù)。

在寫這個(gè)噴氣飛行器的比喻時(shí)，曼珠很難選擇一個(gè)合適的動(dòng)詞來表達(dá)，他寫了“screams”（尖叫、呼嘯）又覺得不妥。他說要在過去他可能會(huì)使用同義詞庫或者絞盡腦汁地找一個(gè)合適的詞，而現(xiàn)在，他將自己寫的整個(gè)段落插入ChatGPT、要求它提供替代動(dòng)詞，ChatGPT為他推薦的替代動(dòng)詞中，“soar”是排在第一的。

曼珠還總結(jié)出ChatGPT的其他一些用途：協(xié)助編輯工作，比如寫過渡語；提煉和總結(jié)，比如在重大而復(fù)雜的新聞事件爆發(fā)時(shí)，需要迅速從長篇文件（法院裁決、收益報(bào)告、政客的財(cái)務(wù)表）里提煉出概要。特朗普被起訴時(shí)，《內(nèi)幕》總編輯卡爾森將購得的長篇文件放到ChatGPT中，讓它給了一個(gè)300字的摘要，從而輔助《內(nèi)幕》決策如何迅速報(bào)道這件事。ChatGPT很擅長從長篇大論中提取摘要和主題。

媒體和記者組織都非常重視ChatGPT的影響。路透社和牛津大學(xué)在2023年初的報(bào)告中指出，受訪的新聞業(yè)高管有28%說他們的組織經(jīng)常使用人工智能，而39%承認(rèn)他們正在試用。英國的新聞網(wǎng)站journalism.co.uk在今年1月專門發(fā)表了一篇文章，總結(jié)了ChatGPT可以為記者完成八項(xiàng)任務(wù)：生成大文本和文檔的摘要；生成問題和答案；提供報(bào)價(jià)；制造標(biāo)題；將文章翻譯成不同的語言；生成郵件主題和寫郵件；生成社交帖子；為文章提供上下文。

該網(wǎng)站還于5月下旬組織了關(guān)于人工智能對(duì)新聞業(yè)影響的論壇。國際新聞工作者中心（ICFJ）則刊登了一篇文章，探究了ChatGPT對(duì)記者的利弊。世界新聞研究所（World Press Institute）發(fā)表文章討論ChatGPT和新聞業(yè)的關(guān)系，呼吁新聞業(yè)要適應(yīng)不斷發(fā)展的技術(shù)，認(rèn)為ChatGPT有望改變新聞報(bào)道、分發(fā)和消費(fèi)的方式。

奈特基金會(huì)（Knight Foundation）對(duì)全體員工進(jìn)行了使用聊天機(jī)器人和其他新技術(shù)工具的培訓(xùn)，其新聞部負(fù)責(zé)人認(rèn)為：這些人工智能工具可以幫助記者關(guān)注更重要的新聞，讓很多新聞機(jī)構(gòu)騰出時(shí)間去報(bào)道更重要的事情。奈特基金會(huì)還資助多家新聞機(jī)構(gòu)建立人工智能工作室，比如Quartz。Quartz在2019年建立了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

據(jù)《華爾街日?qǐng)?bào)》2月報(bào)道，《體育畫報(bào)》（Sprots Illustrated）利用人工智能生成文章和故事創(chuàng)意，如Arena Group使用生成式人工智能制作男性雜志文章，展示體育運(yùn)動(dòng)技巧。Arena Group已經(jīng)將生成式人工智能運(yùn)用于內(nèi)容工作流程、視頻創(chuàng)作、時(shí)事通訊、贊助內(nèi)容和營銷活動(dòng)等各個(gè)方面。BuzzFeed將使用ChatGPT作為其核心業(yè)務(wù)的一部分，他們看到人工智能的突破開辟了一個(gè)創(chuàng)造力的新時(shí)代，有無窮無盡的機(jī)會(huì)和應(yīng)用。

專業(yè)性困境與負(fù)責(zé)地使用生成式智能

ChatGPT等生成式人工智能為新聞業(yè)的效率與革新帶來了種種機(jī)會(huì)，但同時(shí)也帶來了諸多挑戰(zhàn)，尤其是人工智能生成內(nèi)容在機(jī)制上就存在與新聞專業(yè)性相悖的方面。生成式人工智能在賦能新聞業(yè)的同時(shí)，卻不一定能夠優(yōu)化新聞業(yè)。

（一）模型本身的局限性

生成式人工智能的大語言模型邏輯，是機(jī)器可以從數(shù)據(jù)和模式中學(xué)習(xí)，從而創(chuàng)建模仿人類行為和創(chuàng)造力的新內(nèi)容。由于數(shù)據(jù)和模式的種種缺陷，生成式人工智能存在系統(tǒng)性偏見、價(jià)值觀對(duì)抗、“觀點(diǎn)霸權(quán)”、刻板印象、虛假信息等問題。而模型本身也有其局限性。

這些類型的大型語言模型缺乏常識(shí)性的推理能力，由此帶來了其能力的局限性，比如它難以理解復(fù)雜問題、細(xì)微差別以及與情緒、價(jià)值觀和抽象概念相關(guān)的問題。

這類局限的最大困境是：生成式人工智能不理解其生成的文本的含義。當(dāng)它面對(duì)細(xì)微差別、歧義或諷刺之類的內(nèi)容時(shí)，它難以理解其中的真實(shí)意義；它可以生成似是而非但不正確甚至荒謬的文本；它無法驗(yàn)證其輸出的真實(shí)性；它的輸出可能是公式化的，可能會(huì)單調(diào)乏味、缺乏想象力；它可以生成帶有偏見、歧視性或有毒的文本。

它的輸出和生成的質(zhì)量，取決于它輸入的數(shù)據(jù)及其模型訓(xùn)練的水平。比如ChatGPT使用自然語言處理（NLP）——一種處理理解、分析和生成類人語言的人工智能技術(shù)，主要組合性地使用兩類輸入進(jìn)行訓(xùn)練：一類是2021年底前從網(wǎng)頁和程序代碼中提取的大量文本，一類是通過人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）技術(shù)幫助微調(diào)模型。ChatGPT使用的是Common Crawl的大型文本數(shù)據(jù)集，其網(wǎng)絡(luò)爬蟲數(shù)據(jù)集是書籍、文章、網(wǎng)站等在線內(nèi)容的大量集合，包括文本、圖像和其他形式的數(shù)據(jù)。在線數(shù)據(jù)帶有先天性的缺陷，比如其年齡、性別、來源等存在不平衡的問題。研究顯示，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中年輕用戶和發(fā)達(dá)國家用戶的比例過高。

當(dāng)然，對(duì)于這類大模型帶來的更深的擔(dān)憂，還不只在這些應(yīng)用層面，更多的在于未來可能失控的深層困境方面。包括深度參與人工智能開發(fā)的教父級(jí)的人物辛頓（Geoffrey Hinton）、在過去的四十年里開發(fā)了驅(qū)動(dòng)GPT-4等系統(tǒng)技術(shù)的本吉奧（Yoshua Bengio），都擔(dān)心大模型可以學(xué)習(xí)不想要的和意想不到的行為，它們不僅可能生成不真實(shí)的、有偏見的和其他有毒的信息，而且對(duì)壞人不設(shè)防——很難找到辦法防止壞人利用它們來做壞事。

（二）審慎使用生成式人工智能

今年1月，美國著名科技新聞網(wǎng)站CNET被Futurism爆料其在一個(gè)多月里悄然刊出77篇未加標(biāo)注的使用人工智能生成的文章，引發(fā)廣泛關(guān)注和批評(píng)。CNET隨后對(duì)相關(guān)文章進(jìn)行了核查、發(fā)現(xiàn)其中出現(xiàn)了一些事實(shí)性錯(cuò)誤，特別一篇關(guān)于“什么是復(fù)利”的文章還存在計(jì)算性錯(cuò)誤。CNET很快對(duì)其中41篇文章進(jìn)行了更正。幾周后，CNET及其母公司暫停所有網(wǎng)站上的人工智能生成內(nèi)容，但是不妨礙用戶繼續(xù)使用其人工智能工具。

CNET的錯(cuò)誤不在于其使用了新技術(shù)，而在于其使用得不謹(jǐn)慎、不恰當(dāng)。目前生成式人工智能在新聞業(yè)中的應(yīng)用，存在專業(yè)性（如準(zhǔn)確性）、倫理（如公正性）和責(zé)任難題，并且可能缺乏批判性思維和創(chuàng)造力。但是，在權(quán)衡利弊得失之后，人們還是將這項(xiàng)新技術(shù)作為新聞業(yè)的一次機(jī)會(huì)，并以堅(jiān)持專業(yè)性、合乎倫理的方式使用ChatGPT，人作為主導(dǎo)者，通過人工編輯和審核確保準(zhǔn)確性，保持人類記者的獨(dú)特立場。

新聞業(yè)如何合理地、負(fù)責(zé)任地使用生成式人工智能？有一些準(zhǔn)則值得重視：一定要檢查和編輯生成文本的準(zhǔn)確性和質(zhì)量；將生成式人工智能視為半成品而非成品；將生成式人工智能用于一些重復(fù)性或耗時(shí)的任務(wù)，這些任務(wù)不那么具有創(chuàng)造力或獨(dú)創(chuàng)性；不要使用任何敏感或私人信息作為輸入數(shù)據(jù)；將生成式人工智能與其他工具和技術(shù)結(jié)合使用，并融入自己的創(chuàng)造力、情商和戰(zhàn)略思維。

與此同時(shí)，還要“透明地”“可溯地”使用人工智能。要重視使用中的規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)。首先是署名。不少新聞工作者已經(jīng)在使用ChatGPT、GPT-4等輔助自己的工作，甚至讓其參與了寫作之中，正如CNET在風(fēng)波之后將每篇由人工智能生成（或參與）的文章的署名位置，都加上了“人工智能技術(shù)參與了寫作”這類說明，一些新聞作品、學(xué)術(shù)成果、文學(xué)創(chuàng)作也都紛紛合署，甚至獨(dú)署了ChatGPT、GPT-4作為作者，或者以文內(nèi)引用或腳注來注明。第二是要盡量重視列出參考文獻(xiàn)，比如Bing通過智能搜索歸納出的內(nèi)容，都是有出處的，而不久后Google的人工智能搜索也將面世，它們有助于明確參考資料。第三是今后將有一種新的注釋類型，類似于模型名稱、內(nèi)容生成日期、生成過程中的輸入或者相關(guān)參數(shù)。

討論：變革不只在功能層面

上文抓取了生成式人工智能在新聞業(yè)中的最前沿性應(yīng)用的數(shù)據(jù)和案例，展示了目前在生成式人工智能背景下新聞業(yè)適應(yīng)新技術(shù)的現(xiàn)狀、語境和遇到的難題。牛津大學(xué)牛津互聯(lián)網(wǎng)研究所研究員西蒙（Felix Simon）認(rèn)為，如果使用得當(dāng)，生成式人工智能技術(shù)是新聞的一次機(jī)會(huì)。人們追求的仍將是與以前相同的目標(biāo)和相同的需求，人工智能改變的只是追求方式。

但是我們不能局限于應(yīng)用這種功能層面。從長遠(yuǎn)來說，這種有別于傳統(tǒng)技術(shù)的人工智能技術(shù)，帶來的影響會(huì)超越功能性層面，而漸進(jìn)為一種新聞的理念和結(jié)構(gòu)性的作用。這里從兩個(gè)方面做些探討。? ? ? ??? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

（一）數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故事新范式將會(huì)挑戰(zhàn)新聞?dòng)^念

生成式人工智能技術(shù)提供了創(chuàng)新報(bào)道范式的可能性。記者可以利用人工智能生成的見解、可視化數(shù)據(jù)和多媒體工具，從原始數(shù)據(jù)中自動(dòng)創(chuàng)建摘要和引人入勝的新式敘事，從快速生成交互式敘事、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的報(bào)道到推出沉浸式故事，等等。而這些影響將會(huì)從生產(chǎn)流程變革深入到機(jī)制層面，更進(jìn)一步滲透到新聞?dòng)^念層面。

生成式人工智能正在重構(gòu)新聞生產(chǎn)流程，變革新聞工作機(jī)制。第一，記者采集和核實(shí)信息的工作機(jī)制改變了。智能算法可以快速高效地處理海量數(shù)據(jù)，幫助記者提取有價(jià)值的見解、識(shí)別記者可能無法立即發(fā)現(xiàn)的模式、趨勢(shì)和相關(guān)性，并發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集的隱藏模式，幫助記者發(fā)現(xiàn)角度、根據(jù)數(shù)據(jù)生成意義豐富的敘事。第二，新聞生產(chǎn)機(jī)制改變了。生成式人工智能技術(shù)可以自動(dòng)生成新聞報(bào)道、摘要和其他內(nèi)容。第三，分發(fā)機(jī)制改變了。智能技術(shù)可以根據(jù)用戶偏好、興趣和瀏覽行為來個(gè)性化新聞分發(fā)使用智能策略為每個(gè)用戶量身定制內(nèi)容。第四，互動(dòng)機(jī)制加強(qiáng)了，生成式智能可以與用戶實(shí)時(shí)對(duì)話、回答查詢并提供個(gè)性化的新聞更新，并可以收集反饋信息和對(duì)用戶的了解。第五，事實(shí)核查和錯(cuò)誤信息檢測機(jī)制改變了。自動(dòng)化系統(tǒng)可以分析識(shí)別虛假信息和誤導(dǎo)性內(nèi)容。

生成式人工智能將進(jìn)一步驅(qū)動(dòng)新聞的多模態(tài)轉(zhuǎn)換，推動(dòng)新聞視覺化的浪潮。它可被用以多模態(tài)轉(zhuǎn)換，在文本、聲音、視覺符號(hào)之間自動(dòng)轉(zhuǎn)變。2016年出現(xiàn)的軟件Wibbitz可以將文本自動(dòng)轉(zhuǎn)換為視頻，很快就被眾多媒體使用，比如BBC使用Wibbitz為其在線新聞和時(shí)事節(jié)目制作視頻。如今，GPT-4、文心一言等生成式人工智能軟件，更是集多模態(tài)轉(zhuǎn)換為一體。

人工智能工具可以通過分析圖像、視頻等協(xié)助視覺敘事，它們可以自動(dòng)標(biāo)記和給視覺元素分類、生成說明文字，可以根據(jù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)創(chuàng)建可視化效果或信息圖表，讓用戶有機(jī)會(huì)探索數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的視覺敘事和復(fù)雜信息，以沖擊性的視覺模式喚起情緒反應(yīng)。人工智能技術(shù)還降低了沉浸式新聞的生產(chǎn)門檻，讓記者輕松構(gòu)建交互式頁面、虛擬現(xiàn)實(shí)或增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)疊加層。生成式人工智能也可以根據(jù)文本描述或數(shù)據(jù)自動(dòng)生成3D模型、動(dòng)畫等視覺效果，幫助記者創(chuàng)建增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的內(nèi)容。記者還可以創(chuàng)建專為支持語音的設(shè)備設(shè)計(jì)的音頻新聞故事。

生成式人工智能對(duì)新聞流程和機(jī)制的改變，挑戰(zhàn)了傳統(tǒng)的新聞?dòng)^念。比如，智能算法推動(dòng)的個(gè)性化的新聞，是一種以受眾為中心的思維驅(qū)動(dòng)的，它挑戰(zhàn)了傳統(tǒng)的傳者中心、傳者引領(lǐng)的傳播觀念，強(qiáng)化的是與一般商業(yè)等同的消費(fèi)者至上的觀念，進(jìn)一步祛魅媒體作為公共利益代言人的角色。生成式人工智能也挑戰(zhàn)了新聞業(yè)傳統(tǒng)的生產(chǎn)者主體身份觀，人類生產(chǎn)的內(nèi)容和智能生成的內(nèi)容之間的界限變得模糊，這種情形還會(huì)進(jìn)一步引發(fā)對(duì)新聞業(yè)的透明度和問責(zé)制的疑慮。

多模態(tài)自動(dòng)轉(zhuǎn)換也帶來對(duì)新聞理念的挑戰(zhàn)。首先，生成式人工智能將提升交互式敘事的運(yùn)用，將新聞引入非線性敘事，新聞故事可以根據(jù)用戶交互分為多個(gè)路徑或結(jié)果。這種情形改變了傳統(tǒng)新聞的線性敘事結(jié)構(gòu)，使得新聞也朝著多樣化和動(dòng)態(tài)的敘事結(jié)構(gòu)演化。

其次，生成式人工智能可以非常便捷地將文本報(bào)道轉(zhuǎn)化為視頻摘要，這涉及新聞文化的變革。簡明的視覺摘要替換了完整深度的文章，文字報(bào)道被轉(zhuǎn)換為聲音和視覺摘要，其間都會(huì)發(fā)生信息損耗，還會(huì)影響人們對(duì)復(fù)雜新聞的理解、對(duì)信息的分析判斷、對(duì)完整世界的感知。

再次，多模態(tài)化的一個(gè)趨向，是智能技術(shù)帶來的視聽新聞的潮流化，文本信息將更多地被自動(dòng)轉(zhuǎn)換為圖像、圖形、圖表或其他視覺元素。轉(zhuǎn)換通常是被簡化的總結(jié)，由于視覺效果的空間和注意力范圍有限，自動(dòng)化過程可能會(huì)壓縮文本，減少文本的復(fù)雜性或微妙內(nèi)涵；自動(dòng)轉(zhuǎn)化還難免忽略某些上下文元素；將文本轉(zhuǎn)換為視覺效果的過程還涉及解釋和主觀性，自然會(huì)影響原文本的敘述和解釋；未來的視聽化會(huì)帶來新聞的短淺化；文本敘事驅(qū)動(dòng)讀者構(gòu)建的心理形象和想象力，逐漸讓位給視聽新聞敘事的感性消費(fèi)、即時(shí)反應(yīng)；視覺敘事通常依靠象征性、圖像和視覺隱喻來傳達(dá)意義，而由于象征性、文化語境和視覺素養(yǎng)的差異，視覺效果的解釋可能會(huì)很不同。

第四，多模態(tài)轉(zhuǎn)換還會(huì)帶來意義損害和歪曲的問題。比如，來自斯坦福大學(xué)和哥倫比亞大學(xué)學(xué)者的研究指出，將文本轉(zhuǎn)換成圖像，大規(guī)模地放大了人口刻板印象。他們研究了將文本轉(zhuǎn)換為圖片智能模型如Dall-E和Stable Diffusion,發(fā)現(xiàn)這些系統(tǒng)放大了“大規(guī)模的人口刻板印象”。比如，當(dāng)提示創(chuàng)建“清潔人員”圖像時(shí)，生成的所有圖像都是女性。有人在國內(nèi)一款語言模型應(yīng)用中也遇到同類情形，當(dāng)提示畫一幅“老板在開會(huì)”的圖時(shí)，圖中顯示的老板全是男性。

（二）生成式人工智能工具挑戰(zhàn)新聞專業(yè)的實(shí)踐觀念

生成式人工智能重構(gòu)了新聞生產(chǎn)流程，也在重塑記者的角色和職責(zé)。記者可以利用人工智能技術(shù)分析相關(guān)的數(shù)據(jù)和背景、提煉觀點(diǎn)和見解，發(fā)現(xiàn)新的報(bào)道線索、思路和角度，得到啟發(fā)和洞察力，助益他們的報(bào)道、提升工作效率和質(zhì)量。

但是，這樣的新型輔助工具，在悄然改變新聞工作者的角色和定位。新聞本源于社會(huì)實(shí)踐，如今它由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，這是否挑戰(zhàn)了新聞專業(yè)的基礎(chǔ)？智能技術(shù)替代采寫實(shí)踐，是否挑戰(zhàn)了新聞工作者的職責(zé)和實(shí)踐觀？

研究顯示，早在2015年或之前，新聞媒體就讓他們的記者編輯使用人工智能去做“社交媒體事件監(jiān)控”，進(jìn)而獲取新聞線索。那時(shí)，dataminr、Newswhip和路透社的News Tracer等工具都努力從Twitter和Instagram等社交帖子流中提取重要事件，比如News Tracer利用“訓(xùn)練有素”的智能算法在瀏覽Twitter帖子時(shí)“模仿人類判斷”，更早一些還有CornellTech的CityBeat努力從Instagram中識(shí)別具有新聞價(jià)值的事件。傳統(tǒng)上，新聞工作者是要投身于社會(huì)實(shí)踐及其相關(guān)社會(huì)聯(lián)系中，去獲得一手的新聞線索、素材，從中探索角度、尋找思路，是自己從實(shí)踐中發(fā)掘新聞。

新聞和新聞業(yè)根植于社會(huì)勞動(dòng)，它們是對(duì)客觀世界的反映和社會(huì)性的構(gòu)建，其本源是社會(huì)生活。新聞是一個(gè)由社會(huì)因素、社會(huì)互動(dòng)和社會(huì)規(guī)范塑造的社會(huì)現(xiàn)實(shí)的動(dòng)態(tài)反映。新聞不僅僅是數(shù)據(jù)的產(chǎn)物，還受到社會(huì)、文化和政治因素的影響。新聞來源于社會(huì)實(shí)踐，傳統(tǒng)新聞是通過記者的“新聞鼻”和“新聞眼”去具身尋找、發(fā)現(xiàn)，并經(jīng)過新聞價(jià)值判斷得來的。

中央電視臺(tái)的記者1979年在王府井百貨大樓停車場看到了一些單位的公車，于是才有了《新聞聯(lián)播》的第一條批評(píng)報(bào)道《王府井百貨大樓前的停車場見聞》，美國記者在一個(gè)偏僻的休假地見到了一輛首都車號(hào)，才揭開了一位政治要員的丑聞。作為社會(huì)實(shí)踐的新聞和新聞業(yè)，與由“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的新聞之間，存在著矛盾。新聞作為一種社會(huì)實(shí)踐，強(qiáng)調(diào)記者深入一線、深入生活實(shí)踐去觀察，在與一線的互動(dòng)中了解、理解社會(huì)問題，發(fā)現(xiàn)一手的、鮮活的新聞線索，并根據(jù)價(jià)值觀和人類經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行報(bào)道。而依賴數(shù)據(jù)，雖然同樣可以做出獨(dú)家的報(bào)道，但是缺乏一手的、鮮活的現(xiàn)場體驗(yàn)和現(xiàn)實(shí)反映。

記者方面，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的報(bào)道正在重新定位記者的角色。記者從積極的新聞信息采集者、解釋者，轉(zhuǎn)變成了數(shù)據(jù)的管理者和分析者。這種轉(zhuǎn)變，對(duì)以傳統(tǒng)的采寫為己業(yè)，以探尋背景、揭示真相、通過采訪呈現(xiàn)觀點(diǎn)的傳統(tǒng)新聞價(jià)值，是很大的挑戰(zhàn)。實(shí)地采訪能夠讓記者捕捉到新聞發(fā)生的情境、洞察其中的復(fù)雜性和細(xì)微差別，其中會(huì)融入記者的主體性，比如個(gè)人經(jīng)歷、情感和社會(huì)體驗(yàn)。

過于依賴數(shù)據(jù)可能難以獲得復(fù)雜的情境和背景信息，可能會(huì)帶來對(duì)復(fù)雜問題的淺薄理解。數(shù)據(jù)還存在許多先天的局限和問題，也會(huì)影響到記者的判斷。傳統(tǒng)的采訪實(shí)踐可以讓記者直接與消息來源互動(dòng)，建立信任和理解關(guān)系，從而更深入地挖掘有價(jià)值的內(nèi)容，而依賴數(shù)據(jù)可能會(huì)限制或缺失這種直接互動(dòng)的機(jī)會(huì)，讓記者與其報(bào)道的對(duì)象和社會(huì)之間脫節(jié)。

此外，生成式人工智能賦予的能量，讓新聞工作者不僅能夠從社交媒體上高效、準(zhǔn)確地尋求信息源和報(bào)道線索、尋找更有表達(dá)力的詞語、寫作過渡橋段句子等繁瑣的報(bào)道細(xì)節(jié)，還能夠獲取采訪問題的設(shè)計(jì)、亮眼標(biāo)題的編輯，乃至一篇篇文章的撰寫等極富成就感的工作成果，他們?cè)谌斯ぶ悄苌傻囊粋€(gè)個(gè)有靈性的詞匯、一條條富表達(dá)力的標(biāo)題、一些有創(chuàng)意的采訪問題的工作情境中，會(huì)不會(huì)逐漸改變初始報(bào)道的目標(biāo)？

當(dāng)然，新聞工作者限于其知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)、實(shí)踐范圍和判斷能力等的影響，也存在種種不足。如今通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，獲得更廣闊的信息，通過智能工具獲得洞察力，來彌補(bǔ)自身的不足。但是當(dāng)智能工具被廣泛使用后，可能會(huì)使他們過于依賴數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，從而讓他們忽視了新聞的更廣闊的社會(huì)背景和社會(huì)問題的復(fù)雜性。

新聞業(yè)本質(zhì)上是一種以人為本的事業(yè)，依賴人類的直覺、調(diào)查挖掘能力和判斷力，才會(huì)彰顯人性化、明辨性思維和價(jià)值觀。記者必須在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的洞察力和他們的專業(yè)性、新聞理想和目標(biāo)之間建立一種平衡關(guān)系，從而更準(zhǔn)確、更有深度地報(bào)道有價(jià)值的新聞，緊守“實(shí)踐出真知”的專業(yè)底線。

如芒福德（Lewis Mumford）所言，人類擁有比其他一切組合都更為重要的生物學(xué)裝備——大腦及其支配的身軀。新型智能技術(shù)帶來的挑戰(zhàn)，將會(huì)從新聞實(shí)踐延伸到新聞機(jī)制、規(guī)范乃至倫理觀念，我們需要見微知著，深入研究。

（作者：陳昌鳳，清華大學(xué)新聞與傳播學(xué)院教授、安徽大學(xué)大師講席教授；）