速码！喻国明老师又带着新词来了

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走进9月，大家对于在数字技术影响下的新闻传播学科发展也有了更深刻的体悟。无远弗届、细大不捐的数字与新技术传播，看起来正在重塑人类世界的生存图景，传统传播学研究中麦克卢汉所谈及的“媒介即讯息”与今日社会发展“百年未有之大变局”不谋而合：人工智能、算法、沉浸式甚至元宇宙等新技术的开放性、共享性、视觉化特质作为社会发展的底层逻辑构建起了智能化时代的宏伟蓝图。

继全网刷屏的ChatGPT之后，它背后的内容生产方式——AIGC逐渐成为学界业界关注的焦点，掀起一场“技术革命”。

喻国明老师在论文中提出：AIGC正在成为继PGC和UGC之后，一种更为高效、便捷的新型内容创作方式。AIGC的技术应用必将成为内容生产的强大引擎。它所引发的内容生产变革，让数字内容生产朝着创意更多、效率更高、成本更低的方向发展。但同样，AIGC也可能由于内容生产的供给侧和消费侧矛盾引发新问题。

究竟什么是AIGC？它将会对新闻传播业产生什么样的影响？我们一探究竟——

AIGC是生成式人工智能或智能生成内容（artificial intelligence generated content），是利用人工智能技术自动生成内容的新型生产方式，其在国际上对应的术语是“人工智能合成媒体”，即通过人工智能算法对数据或媒体进行生产、操控和修改。

2022年11月上线的AIGC应用——ChatGPT，凭借其在语义理解、文本创作、代码编写、逻辑推理、知识问答等领域的卓越表现，以及自然语言对话的低门槛交互方式，迅速获得大量用户，于23年1月突破1亿月活，打破前消费级应用的增速记录。

在网民规模持续提升、网络接入环境日益多元、企业数字化进程不断加速的宏观环境下，AIGC技术作为新型内容生产方式，有望渗透人类生产生活，为千行百业带来颠覆变革，开辟人类生产交互新纪元。

艾瑞咨询预测，2023年中国AIGC产业规模约为143亿元，随后进入大模型生态培育期，2028年，中国AIGC产业规模预计将达到7202亿元，中国AIGC产业生态日益稳固，完成重点领域、关键场景的技术价值兑现，逐步建立完善模型即服务产业生态，2030年中国AIGC产业规模有望突破万亿元，达到11441亿元。

不同领域的影响

《AIGC:智能创作时代》作者、中国社科院技术经济学博士杜雨认为，AIGC可以拆分成AI和GC，AI是人工智能，GC是内容创作。AIGC是一次科技与艺术的碰撞，它有能量有情绪，能够触动我们的情感，这一点是AIGC相较于之前最大的一个变革。

内容创作经历了从PGC到UGC再到AIGC，过去都是人在创作内容，但是这一次机器参与到内容创作中，在很多模态下都开始有AI参与。

一是资讯行业。媒体人很担心自己的工作会不会被ChatGPT替代，但其实ChatGPT更多是辅助媒体人的工作，过去记者采访更多的是录音转文字，但是今天可以把这个稿子给ChatGPT，让它去按照人类的文风要求去生成各式各样的风格，此外是快讯，尤其是体育赛事、经济数据的发布，这些新闻快讯的语言相对比较通用化，核心是抓取准确指标，ChatGPT可以直接生成内容，但它缺少温度和人文关怀，而且它无法判断一个消息用什么样的角度去报道才能够不引起社会舆论的负面效应。所以，媒体人的工作不会被替代，因为今天的机器人做不了价值判断。

二是影视行业。在剧本创作环节，ChatGPT能够生成各种各样的故事线，而其他AIGC工具还可以生成动画，或者生成已经去世或者年老的演员的模型，让他们再一次出现在荧幕中。

三是电商领域。AIGC可以生成视觉三维的模型，也可以让图片展示更高效。虚拟主播接入ChatGPT等AIGC模块后可以更好地和用户互动，最后可能会代替真人主播，实现更高的PMV。

四是教育行业。比如写作辅导可能节省老师备课的时间；再如阅卷，ChatGPT未来也许能够去写评语。

五是金融行业。ChatGPT以及底层通用模型广泛应用之后，智慧客服会变得更加智慧。

六是医疗领域。公司可以借助ChatGPT的底层能力协助做心理治疗。在聊天时，机器能识别出对象似乎在大量地使用负面词，它可能会认为你心情不好，从而会换一种方式让你变得更愉悦。还有辅助医疗科普，只需要医生去训练机器，让机器学习医生的语气，医生输入文字就可以。

新闻领域的多重影响

技术是一把双刃剑。AIGC 被广泛应用于传媒业，促进了传媒业的更新迭代，但也带来了一些限制和问题。

1、著作权制度框架遭遇冲击。

首先，在 AI 协同创作作品中，自然人的创造性贡献问题有待厘清。另外，当人工智能技术发展至拥有自主意识的阶段，AIGC 从组合型内容创造转向探索型甚至变革型内容创造，其创作过程中的权益收益以及可能导致的侵权责任如何划分，目前也处于争论之中。

2、伦理失范风险加剧。

一方面，算法设计师的主观因素会对算法结果产生影响。另一方面，即使设计师提前对模型进行“非歧视”的技术处理，但在投入社会化使用后，算法模型仍然可能在用户的诱导下发布不当内容。

3、媒体人的具身化“在场”价值凸显。

首先，记者身体缺席新闻现场，技术、人、环境不能实现充分的连接，截取的事实容易片段化、碎片化。其次，AIGC 多借由社交媒体等社会化渠道再造新闻现场，存在众声喧哗的问题。

喻国明老师在论文中《提示工程师：未来新闻工作者的身份转变与逻辑重构》指出，依托AIGC的各类新兴职业将大量出现，未来新闻工作者需要成为提示工程师的角色。

AIGC技术在某种意义上凸显了媒体人“具身化”在场的价值，引领了传媒业变革，但也挑战了媒介版权与传播伦理。

AIGC将实现新闻业“供给侧改革”

AIGC对于新闻业的影响主要集中于新闻生产阶段。随着ChatGPT等AIGC技术能力的提升以及应用程度的加深，它对于新闻业的影响也会日益深化。目前的应用实践表明，AIGC对新闻业的影响，主要包括以下几个方面：

1、新闻信息的采集与处理，优化生产流程。

借助plugins等插件，ChatGPT可以快速抓取和采集海量数据，并进行自动处理，如快速浏览文本和生成摘要，供记者进一步分析。利用AIGC增强采集和处理信息的能力，将在新闻报道中发挥越来越关键的作用。英国《金融时报》总编辑RoulaKhalaf指出，新闻编辑室应当建立一支AI技术团队，协助记者完成数据挖掘、内容分析及翻译等任务，《金融时报》已经在部署系列课程，以提高记者利用生成式AI挖掘故事的能力。

2、新闻内容的生成，提升报道效率。

ChatGPT具有较强的学习能力和文本生成能力，在联网之后，还能迅速采集互联网资料进行新闻内容的生成。通过提示词(prompt)的设置，ChatGPT还可以生成特定风格的新闻报道。除此之外，ChatGPT可以应用于生成访谈提纲、文章框架和标题等内容，还能将新闻报道翻译成多种语言，打破语言边界，将新闻传播给多样化受众。

全球首个完全由人工智能生成新闻报道的平台NewsGPT.com也已经上线。根据声明，该网站没有人工记者，由NewsGPT实时扫描、分析来自世界各地的新闻来源，包括社交媒体、新闻网站等，并创建新闻报道和报告。其创始人声称，NewsGPT“不受广告主、个人观点的影响”，7*24小时提供“可靠的”新闻。

3、新闻报道的多模态呈现，催生“互动新闻”等新闻类型。

随着技术能力的提升，GPT-4已经具备多模态生成能力，除了文生文、文生图，未来还可能生成更多媒介形式。同时，借助Midjourney等AIGC工具，目前也已经实现文本生成图片、音频、代码、3D内容等多模态内容，这为新闻内容的生成创造了新的可能。新闻业曾经追求的“媒介融合”以及“全媒体记者”，现在因AIGC的出现与应用而见到曙光。

AIGC带来的伦理冲击

1、新闻的真实性遭受挑战——人工智能如何“制造”新闻

从ChatGPT的训练方式、技术性质和现实应用来看，类ChatGPT、具有生成内容能力的生成式AI正在放大假新闻生产和传播的风险，尤其是在社交媒体环境下，一旦ChatGPT被不恰当地运用在制造虚假信息和假新闻上，数字新闻业将面临巨大的假新闻挑战。2023年2月，杭州某小区业主群在讨论ChatGPT时，有业主尝试用ChatGPT写了一篇关于“杭州不限行”的新闻稿，并在群里直播了ChatGPT生成的文章，因微信群内有部分业主没有留意到上下文，随手截图转发，导致“杭州3月1日取消限行”的信息迅速在社交媒体上传播，对部分公众造成了信息误导。

2、客观中立的新闻价值取向可能被改写——人工智能的意识形态色彩

“客观中立”被视为新闻伦理形成的重要因素，也是新闻伦理标准中必不可少的要义之一。与其前身InstructGPT相比，ChatGPT试图减少有害和误导性的回复，并宣称是一款“没有主观意见的人工智能”，且用户一旦提出一些违反客观、中立或科学原则的问题，ChatGPT可能会拒绝回答。

然而，实际情况是，ChatGPT作为一款商业机构研发的人工智能程序，其模型训练结果依然是基于意识形态之上的，即使人工智能本身是中性的，但其开发者、使用者终究是带有价值倾向的，ChatGPT很难实现真正意义上的客观中立，在个别问题上，ChatGPT还可能因为其开发者代表的某种利益立场，存在明显的意识形态偏见，影响公众对特定社会问题的认知和判断。例如在一些特定的国际议题中。

3、信息隐私权保护的重要性凸显——基于大数据和算法的新闻生产模式可能侵犯用户隐私

基于大数据、算法技术的人工智能新闻，则可能对用户的数据安全和信息隐私问题带来新的挑战和威胁，造成数字新闻业在隐私层面上的伦理风险。用户在使用ChatGPT的过程中，可能会出于“和机器人对话”的游戏心态，主动向ChatGPT泄露一些个人信息以及隐私事项。

在大数据时代，用户在互联网平台上的言论、对话、行为等数据实际上都可以用作“人群画像”分析，通过对用户这些数据的采集和分析，一个人的思想意识、生活习惯、行为倾向等都可能被掌握。当前，伴随着ChatGPT的流行以及类似的对话式人工智能的不断推广，大量用户的个人信息和用户数据都有可能在“与人工智能对话”的过程中外泄。

4、人工智能技术的行业发展——新闻业是否还能“公平竞争”

从未来新闻业的良性、公平竞争角度来看，人工智能技术的行业发展特质可能对新闻行业内部带来两个威胁：第一，媒体平台的竞争力越来越依赖于数据、算力和算法，但由于算法本身是一种数据程序，需要在训练、使用、修正的过程中不断运行模型参数，存在被第三方通过各种手段窃取导致算法泄露风险。

第二，目前新闻媒体行业内部对人工智能、算法等技术的掌握存在较大的差距，可能进一步扩大“媒体垄断”的问题，导致行业内部难以长期保持百花齐放、百家争鸣的良性竞争生态。

规范重建

1、明确人工智能在新闻行业的应用边界

在实践层面上，ChatGPT对新闻真实性、准确性理念可能带来冲击，作为应对，新闻业的改革和发展方向至少有两个要点。一是在技术开发的层面上，为了应对人工智能可能生成虚假信息、假新闻的情况，网络信息流平台应开发相应的治理工具，加强通过技术手段识别人工智能生成内容的能力，对于认定是人工智能而非个人主体生成的网络信息和新闻内容，平台应进行明确的标示，或加上“该新闻内容由人工智能生成，可能存在信息偏差、遗漏、不实等问题”的标签，让公众在阅读人工智能生成的新闻内容过程中作出自己的判断。二是对于新闻记者利用人工智能技术工具“写作”出来的新闻作品，归属权和署名权应该如何界定的问题。

2、加快开发、完善、运用隐私保护工具

近年来，在人工智能产业发展的进程中，关于数据隐私保护已经有了一些新的发展。例如，2022年5月，阿里巴巴达摩院发布新型联邦学习框架FederatedScope，这一框架使隐私保护计算更好地实现，该框架现已面向全球开发者开源，能兼容不同设备运行环境，大幅降低了隐私保护计算技术开发与部署难度。伴随着人工智能的不断发展，新闻生产将越来越成为数据密集型的行业和领域，隐私保护问题的研究应该被新闻业高度重视起来，并通过应用如隐私保护计算框架等技术，在利用数据进行新闻生产的过程中，更好地保护用户个人信息和数据。

身份重塑

1、未来新闻工作者的赋能价值: 革新新闻生产、分发模式，发挥主流媒体价值引领作用

未来新闻工作者作为提示工程师的角色，借助生成式 AI 等技术革新传统新闻生产、新闻分发模式。以 ChatGPT 等为代表的生成式 AI 整合信息检索、聊天对话和内容生成等能力，新闻工作者可以借助生成式 AI 获取采访对象信息、了解采访背景、撰写采访提纲、生成或润色新闻文本等。

2、新闻工作者的发声机制：从直接发声到借助算法与预训练模型间接发声

未来新闻工作者将成为提示工程师的角色，其发声模式和传统的媒介从业者、媒介组织的作用方式、发声机制不同，未来新闻⼯作者的发声机制从直接发声转变为借助算法与预训练模型间接发声。

3、未来新闻工作者的服务本色: 基于内容关系维度的情感共鸣与社会协同

未来新闻工作者的服务本色其实就是⼀种更加彻底的寓领导与服务为⼀体的全新模式。对于传统新闻业而言，新闻工作者的主要价值是传播富含资讯价值的新闻内容，主要起告知政治、经济、社会等资讯信息以满足新闻消费者的知情需要，新闻价值可以从商品主导和服务主导逻辑出发进行比较。

如今，在生成式 AI 浪潮下，新闻工作者要发挥其服务本色，凸现新闻的服务价值，以用户需求和用户兴趣作为价值发挥的逻辑起点。

新闻工作者通过新闻客户端、短视频平台、社交媒体网络等途径传播新闻信息，在新闻消费者自发的转评赞互动后形成基于趣缘关系的情感共鸣与关系认同， 实现真正意义上新闻的服务价值。用好 AIGC 新闻这⼀关键资源，通过 AIGC 新闻实现基于内容关系维度的情感共鸣与社会协同是应对新形势下新闻业变革的重要举措。

纵观看似复杂的AIGC引发的“内容生成巨浪”，无疑带来了更大的机遇与挑战。可以预见，以AI为生产力的内容生产范式将是未来内容生产的主要发展方向，诸如元宇宙的发展也需要以AIGC为支撑，尤其是通用性人工智能的内容生产方式。如胡正荣老师所言AIGC将会赋能智慧全媒体传播体系建构，在思维层面融入人际互动思维模式、在技术体系把握支撑性数据收集和大模型技术研发、在用户体系层面进行更细致的划分，实现更为垂直化、精准化的传播等。

如何在技术奔涌向前的时代中保持新闻业的价值性与合理性，值得我们进一步思考。

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