全球视野下新闻业智能传播的革新与挑战

  2024年全国两会上，“新质生产力”成为热词，利用数字化、网络化、智能化的技术为传统行业转型赋能成为了未来传统媒体发展的方向。近年来，大量主流媒体积极布局——人工智能技术的应用更加广泛；元宇宙推动媒体融合；虚拟主播引领主流价值导向；新闻信息可视化制作，助力用户深度参与新闻生产；智能媒体深度参与城市建设，赋能社会治理；数字技术助力出版行业沉浸化、智能化的广泛应用，提升国际传播效能等。

  智能媒体的动能辐射各个领域，各级政府、事业单位和媒体平台积极推动“智媒+千行万业”的服务创新。另外，国际上的媒体同行也在新技术变革的大背景下进行着诸多的探索。但是智能媒体的跳跃式发展也带来了诸多社会风险，例如安全问题、隐私问题、信息真实性问题等。

一、智能传播技术的全球进程

  智能传播时代指的是媒体和传播行业在数字化转型的基础上，深度融合人工智能（AI）、大数据、机器学习、互联网技术等智能化技术，从而大幅提高内容产生、处理、分发和消费的效率和智能性的时期。在这个时代，内容的定制化、个性化和互动性显著增强，传播方式和效果实现了革命性的变化，不仅影响了信息的生产和消费模式，也重新塑造了公众的媒体使用习惯和传播生态。

  科技是媒体深度融合发展的第一生产力，也是原动力。从内容生产技术层面看，数据为关键的生产要素。从终端技术层面看，智能媒体的发展，正在从流程化转向平台化，通过人工智能平台完成信息的重新聚合。以技术创新带动管理机制和管理思维的创新，构建全媒体驱动的中台战略。从价值实现技术层面看，人工智能媒体的发展注入更多的确定性与可见性，在这种新的传媒生态中，人与人、人与物、物与物的连接不断加强，使得传统传媒业边界逐渐消解，为智能传播的实现增加了更多新场景。

二、国内外新闻业智能传播实践案例探析

  人民日报、新华社、中央广播电视总台等主流媒体广泛运用人工智能技术进行新闻生产和传播，覆盖从选题策划、信息采集、内容生产、分发供稿到传播分析、用户互动的全流程。而新媒体商业平台则是在自身原有的平台基础上，利用数据优势，进行很多卓有成效的尝试。

  2021年之前，AIGC大部分只生成文字内容。例如，2012年BBC新闻实验室首次引入的“Juicer”机器人来处理850个新闻机构、政府部门和社交网站的RSS推送。美联社在2013年开始使用一个名为“Word-smith”的机器人来自生成财经新闻报道，之后还有一个AI新闻分析平台“News Whip”。国内腾讯的“Dream writer”、今日头条的“张小明”、新华社的“快笔小新”等写作机器人等都基本是围绕着文字工作展开。2022年以后，AIGC高速发展，以ChatGPT为代表的新一代的大模型，使得其使用场景开始扩展到包括文字、语音、代码、图像、视频、机器人动作等领域。2023年4月，中国新闻技术工作者联合会AIGC应用研究中心（广西实验室）正式成立，是全国首个媒体类的AIGC研究机构。此外，新华网创建的大数据人工智能科技公司新华智云，是国内首个基于AIGC的数字底座，整合了数字人、元魔方、积木AIGC视频生产系统等多类虚实融合的软硬件产品系统。[1]同年5月24日，《华盛顿邮报》宣布成立跨部门AI协同机制，包括战略决策团队AITaskforce和执行团队AIHub，以更好地适应AI创新实践。英国《金融时报》也首次任命AI线编辑，密切关注该领域的最新进展。国内媒体如澎湃新闻、封面新闻、上游新闻等百余家媒体机构在2023年2月宣布接入AIGC产品。腾讯研究院在2023年6月围绕“ChatGPT对新闻业的影响”话题展开了一项调研，结果显示，有80%的国内新闻从业人员已使用过ChatGPT或类似产品，其中超过一半(56%)受访者认为ChatGPT(或类似工具)对自己的工作带来了实际帮助。

  （一）AIGC在新闻写作中的应用

  利用人工智能进行内容生产，主要有两种写作模式。一种是新闻模版的填充模式。这种模式主要使用自然语言生成（NLG），利用软件自动将数据转换为用自然语言编写的内容。第二是摘要与组合模式。这种模式使用自然语言处理技术（NLP）深度学习解析人类语言，根据用户提供的关键词搜索相关新闻资讯，然后自动提取新闻资讯的关键词和摘要，再按照规则重新组合并输入新闻。在GPT这类人工智能大语言模型普及之后，对复杂的内容进行概括、解释和举例，以及用角色提示来增强写作创意也逐渐成为了一种应用手段。另外，GPT也可以对突发新闻报道、体育赛事或财经新闻特别有用。[2]中国地震台网在九寨沟发生地震后，利用写稿机器人，仅花费了25秒就生成了一篇配有图片的540字的新闻稿。2022年北京冬奥会期间，科大讯飞的智能录音笔通过跨语种语音转写机制，两分钟内就可快速写出新闻稿，极大提高了内容产出效率。[3]而在企业的财务和相关报道中，ChatGPT的使用也可以大大提高记者进行数据处理的效率和准确性，帮助记者理解大量的财务报表和企业的战略信息。例如，科技新闻媒体CNET从2022年11月开始，已经使用人工智能工具撰写了70多篇署名“CNET Money Staff”的文章。美联社曾把AI的使用描述为一种“让记者自由从事更多新闻工作和更少数据处理”的方式，通过算法自动生成大量公式化的体育新闻。

  （二）AIGC的非文字类应用

  AIGC的非文字类应用主要集中在图片生成和音视频生成以及虚拟数字人的使用三个方面上。图片生成方面，国内外相关的AI产品不断涌现，包括DALL-E、Stable Diffusion、MidJourney等可以生成图片的AIGC模型，大大提高了艺术创作的效率。2023年12月31日至2024年1月1日，上海广播电视台融媒体中心推出《2024日出东方 科技追光》融媒跨年大直播，看看新闻Knews、东方卫视、上视新闻综合频道、抖音等平台，以及“中科院物理所”“中国科普网”“上海科技”“上海科普”“魔都科学目录”等国内各大科普矩阵同步上线。为了打造出更引人入胜的科技创新未来图景，大直播用技术创新赋能理念创新，通过AI软件（Stable Diffusion）生成了主视觉及节目logo，并使用midjourney打造超现实氛围的整体视觉效果，让这场“与科学的美丽邂逅”名副其实。项目中也利用AI技术的“高效率”批量推出20多张海报，包含直播主题板块、嘉宾推介、主持人展示、完整节目单，并创新使用AI生成的视觉元素推出两条概念片，以更便于传播的形式展现让人印象深刻。

  音视频生成方面，语音合成技术不断进化。从最初的语音克隆到拟人化的语音合成，再到乐曲、歌曲生成，不断迭代。现在，语音合成的声音真实性和语气丰富度非常高，例如国外应用LOVO可以表现出30多种情感语气，Wellsaid可以支持多语言、多风格以提供语音虚拟人产品，而Voicemod可以完成AI实时变声。在国内，百度利用AIGC技术生成的虚拟数字人主播“度晓晓”，可以独立完成音乐的词、曲、MV创作，通过动画特效、配音等手段，甚至生成完整的歌曲。在传统媒体，也有越来越多的媒体开始使用AI工具来为新闻和内容进行配音。东方卫视的《夜新闻》栏目，已经开始使用人工智能进行新闻的配音工作。

  视频生成方面，媒体的应用则更加广泛。央视频依托腾讯云智媒体AI中台，成功修复了《地道战》《小兵张嘎》等10部老电影。基于AI生成音视频的功能，不少电影实现了已故演员的“复活”，从而保证了作品的完整性。2024年2月，OPENAI推出了基于文本输出的视频制作功能sora，可以通过文字的描述，来生成60秒左右的完整视频，其逼真程度使其瞬间成为了全球热点话题。这类技术一方面会让视频制作的门槛极大地降低，另一方面也带给了原有视频生产制作更大的可能性。

A  IGC第三个被媒体广泛应用的是虚拟数字人的使用。媒体近年来纷纷推出了自己的虚拟数字人主播，从《人民日报》的“果果”、中央广播电视总台的“小小撒”“AI王冠”，到北京广播电视台的“时间小妮”、东方卫视的“申䒕雅”“东方嫒”等，越来越多虚拟主播应用于全国两会、冬奥会等重大报道活动。虚拟数字人主播的出现和发展对于拓展数字媒体的应用场景具有重要意义。除了新闻播报，虚拟数字人主播也可以应用于晚会主持、记者报道、天气预报等更广泛的场景。例如，央视频AI手语主播“聆语”首次实现了AI手语解说赛事直播，为重大主题报道赋能。虚拟主播通过AIGC技术可以实现24小时不间断播报，可以在短时间内适应各种语调和风格，满足不同类型节目的需求。在保证新闻时效性的同时，降低新闻生产成本，提高了新闻播出的效率。

三、智能传播时代新闻业的挑战

  科学技术发展进入快车道的同时，全球的媒体和新闻业也因此获得了生产流程迭代的契机，但这种契机对传统媒体来说似乎是双刃剑，尤其是短视频和推荐算法大行其道之后，所带来的信息爆炸、假新闻泛滥、后真相时代和受众关注度及耐心程度的下降，甚至是一定程度上的歇斯底里现实主义，[4]相对严肃的新闻制作面临着一系列的挑战和考验。究其根本，当AIGC等新兴技术成为最新生产力的同时，生产关系必定会做出相应的改变。新闻业当中生产关系所包含的三个方面——生产资料的所有制（即内容归谁所有的问题），人们在新闻内容生产过程中的地位和相互关系，以及产品消费品的分配方式，也都面临着不同的挑战和冲击。

  （一）智能传播带来生产资料所有权混乱的挑战

  在AIGC的影响下，人工智能生成的内容版权究竟属于谁，一度掀起了新闻业内的大讨论。因为AIGC的主体是人工智能，并不属于《中国人民共和国著作权法》中规定的任意一项，生成内容也不在法律保护的作品范畴之中，所以当下AIGC是否拥有版权，以及随之而来的版权归属和权责认定是首要问题。2023年4月举办的AIGC内容生态与版权保护论坛提出，AIGC在数据层、算法层和应用层三个方面均存在风险，数据的质量、安全和治理，算法的合理使用和权责认定，以及AIGC在流通使用过程中出现的种种问题也加大了版权保护的难度。

  另外，深度合成技术可能会导致信息的失序和恶意传播的问题。信息失序指的是向网络公共领域中有意或无意传播的，具有误导性、虚假性的各类信息。2023年4月，在Open AI发布的GPT-4报告中指出，GPT模型所生成的内容可能存在“Hallucinations”。俄乌冲突是深度伪造首次被全面运用于战争场景中，两条有关俄乌双方领导的深度伪造视频是标志性案例。在国内，由ChatGPT所写的有关杭州市政府2023年3月1号取消限行的“假新闻”被广泛传播。国外网络安全平台GBHackers披露，部分犯罪组织利用ChatGPT实施网络诈骗。这些都是互联网内容在AI的重新编码下产生混乱的体现。

  （二）智能传播时代传统媒体内容产品分配方式的挑战

  2023年年底，前瞻产业研究院发布的《2024年中国智能电视交互新趋势报告》显示，自2016年以来，我国的电视开机率由70%断崖式下降到2022年的不到30%。同年4月，国家电视广播总局发布的《2022年全国广播电视行业统计公报》显示，2022年广播广告收入73.72亿元，同比下降28.09%；电视广告收入553.23亿元，同比下降19.11%。但同时，短视频、电商直播等其他收入增长迅速，达3210.42亿元，同比增长22.51%。[5]以上种种数据说明，传统媒体在原有单一的电视广播渠道的传播中，优势已经愈发减弱，而新兴的数字平台型企业，以及短视频、电商直播生态链上的企业和个体在充分的市场竞争之下，诞生出了诸多行业领袖，带动了整个媒体行业快速发展。

四、传统新闻业打造“新质生产力”的策略与展望

  进入智能时代，受众可以明显感受到信息技术带来的种种革命和改变，但其能否真正在数字世界中获得幸福感，也逐渐成为学界关注的焦点。我们的数字时代还并不完美，一个能与人类的精神文明秩序融洽共处的数字时代还在路上，而作为信息世界当中传播事业的主力军——新闻业，显然还有诸多课题可以研究。

  （一）AI+融媒的系统性变革

  根据《2023中国AIGC应用研究报告》，在全球营收Top20的企业中，媒体行业AIGC的应用率高达95%。[6]转型越早，越是拥抱新技术的企业，其成长速度就愈发迅速。而传统媒体融合的概念往往停留在媒介融合方面，既做报纸广播电视也要做网络，虽然每年都可以看到不断涌现的创新案例，但真正从生产流程上去整体改造的并不多。记者一边做着传统的新闻，一边完成新媒体的内容。新的技术不但没有带来助力，反而成了“麻烦”和“额外负担”。所以如何利用智能技术，重造传统媒体的流程，优化生产程序，提质增效，这应该是融媒体建设中，尤其是在跟AI结合时，需要认真攻关的“最后一公里”。

  （二）AI传媒类人才的培养与更新

  脉脉高聘人才智库数据显示，2023年AIGC人才招聘需求激增，1-2月发布的AIGC岗位数量同比增长35%。媒体机构也面临从之前的编辑记者工程师化转向人工智能化。所以，首先要让广电一线人员把握新工具与新技术带来的优势，以正确的价值观和专业观念引导和干预智能技术，确立信息生产过程中人的主体性地位，避免成为追赶智能技术的附庸。其次，新闻传媒业需要从高校的教育方式和教材入手，让在校生更多地接触AIGC工具，懂得其技巧和风险，在从业之后可以更快上手和应用。[7]

  （三）相关法律法规的跟进

  随着人工智能等技术广泛应用到新闻传播生产流程与传播过程之中，新闻传播业涌现出许多新业态，拓展了新闻传播业的边界与维度，但同时也带来了许多前所未有的新问题。 新闻传播作为带有公共产品属性的活动，应将关注点放在内容生产与用户感受上，而并非以人工智能等技术工具的应用作为核心。当智能传播成社会新闻信息获取的主要途径时，通过法律法规制度的完善来约束技术传播的行为就成为必然的选择。作为新闻工作者，一方面要了解技术本身所带来的各种可能性，另一方面也需要基于新闻的职业伦理道德去谨慎把握技术背后的漏洞。正如学者彭兰所说，通过技术发现与弥补人的能力局限，通过人的力量来纠正机器的偏狭和误区，才是人工智能的要义。

（作者为上海广播电视台融媒体中心新闻主播）

【1】 腾讯研究院《拐点时刻？AIGC时代的新闻业》https://36kr.com/p/2408966763848713

【2】张新俏，杜智涛.《AIGC在新闻传媒业的应用、问题与前景展望》.《2023年智能媒体发展报告》，P175.

【3】胡鹏.《ChatGPT在媒体内容生产中的作用：机遇、挑战与趋势》.《2023年智能媒体发展报告》，P103.

【4】界面新闻 2021年06月04日 爱优腾抱团控诉短视频侵权，长短视频版权之争何解？

      jiemian.com/article/6192341.html

【5】国家广播电视总局 2023-4-27 2022年全国广播电视行业统计公报

      https://www.nrta.gov.cn/art/2023/4/27/art_113_64140.html

【6】报告星球，《2023中国AIGC应用研究报告》，2023年4月25日，https://baogao.store/98619.html

【7】张新俏，杜智涛.《AIGC在新闻传媒业的应用、问题与前景展望》.《2023年智能媒体发展报告》，P175