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          智庫(kù)錦囊 | 陳昌鳳:生成式AI賦能新聞業(yè),變革不止于功能...

          http://www.hqyjk.com時(shí)間:2023-10-01 13:49:47

          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。

          圖片

          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(lái)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(lái)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(lè)、繪畫、時(shí)尚、設(shè)計(jì)和文學(xué)等)、商業(yè)經(jīng)營(yíng)、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(lái)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(yǔ)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(lái)了更復(fù)雜的專業(yè)問(wèn)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(lái)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(jiǎn)化了人們將想法、創(chuàng)意轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)的過(guò)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(lái)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(wú)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(cè)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(wú)暇報(bào)道未排名的比賽。Wordsmith使用自然語(yǔ)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(lái)像人類的敘事,早在2018年賽季就為常規(guī)賽提供5,000多場(chǎng)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(guó)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(guò)自然語(yǔ)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(jiǎn)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?、更有深度的工作;在分發(fā)方面,他們努力建設(shè)標(biāo)記系統(tǒng),通過(guò)圖像識(shí)別來(lái)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(jué)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(guò)其Modbot,使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)調(diào)節(jié)、過(guò)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(jiàn)一斑。美聯(lián)社設(shè)置了人工智能和新聞自動(dòng)化部,英國(guó)《金融時(shí)報(bào)》創(chuàng)設(shè)新職位,任命了人工智能編輯。不過(guò),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(lái),大型語(yǔ)言模型和基礎(chǔ)模型得到突破性進(jìn)展,不僅破解了語(yǔ)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(wèn)世。

          ChatGPT是一種由人工智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)的自然語(yǔ)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(wèn)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(wèn)題或?qū)懝适?;生成多種語(yǔ)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(wèn)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(wèn)題的理解、對(duì)后續(xù)的說(shuō)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(jiàn)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(wèn)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(jiǎn)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(jiǎn)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(guò)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(guò)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(guó)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(lái)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(cè)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。卡爾森一直在廣泛使用聊天機(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(wèn)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(guò)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(cè)試聊天機(jī)器人“愛(ài)上”的羅斯(Kevin Roose)3月撰文說(shuō),他已讓ChatGPT幫自己提出采訪的問(wèn)題:他將被采訪嘉賓的簡(jiǎn)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(wèn)題。ChatGPT生成的問(wèn)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(zhǎng)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(chǎng)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(zhǎng)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(shuō)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(guò)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(lái)表達(dá),他寫了“screams”(尖叫、呼嘯)又覺(jué)得不妥。他說(shuō)要在過(guò)去他可能會(huì)使用同義詞庫(kù)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(guò)渡語(yǔ);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?gòu)拈L(zhǎng)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(gòu)得的長(zhǎng)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(zhǎng)從長(zhǎng)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(shuō)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(guó)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(wèn)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(yǔ)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(guó)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(yíng)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(wú)窮無(wú)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(lái)了種種機(jī)會(huì),但同時(shí)也帶來(lái)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(yǔ)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(jiàn)、價(jià)值觀對(duì)抗、“觀點(diǎn)霸權(quán)”、刻板印象、虛假信息等問(wèn)題。而模型本身也有其局限性。

          這些類型的大型語(yǔ)言模型缺乏常識(shí)性的推理能力,由此帶來(lái)了其能力的局限性,比如它難以理解復(fù)雜問(wèn)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(wèn)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(wú)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(jiàn)、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(yǔ)言處理(NLP)——一種處理理解、分析和生成類人語(yǔ)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(yè)和程序代碼中提取的大量文本,一類是通過(guò)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(lái)源等存在不平衡的問(wèn)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(guó)家用戶的比例過(guò)高。

          當(dāng)然,對(duì)于這類大模型帶來(lái)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(lái)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(guò)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(jiàn)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(lái)做壞事。

          (二)審慎使用生成式人工智能

          今年1月,美國(guó)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(guò)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(chǎng)。

          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(shuō)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(lái)注明。第二是要盡量重視列出參考文獻(xiàn),比如Bing通過(guò)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(guò)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(yǔ)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(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)說(shuō),這種有別于傳統(tǒng)技術(shù)的人工智能技術(shù),帶來(lái)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(jiàn)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(jiàn)解、識(shí)別記者可能無(wú)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(lái)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(cè)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(jué)化的浪潮。它可被用以多模態(tài)轉(zhuǎn)換,在文本、聲音、視覺(jué)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(guò)分析圖像、視頻等協(xié)助視覺(jué)敘事,它們可以自動(dòng)標(biāo)記和給視覺(jué)元素分類、生成說(shuō)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(jué)敘事和復(fù)雜信息,以沖擊性的視覺(jué)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(yè)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(jué)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(yǔ)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(wèn)責(zé)制的疑慮。

          多模態(tài)自動(dòng)轉(zhuǎn)換也帶來(lái)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(jiǎn)明的視覺(jué)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(jué)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(lái)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(jué)元素。轉(zhuǎn)換通常是被簡(jiǎn)化的總結(jié),由于視覺(jué)效果的空間和注意力范圍有限,自動(dòng)化過(guò)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(jué)效果的過(guò)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(lái)的視聽化會(huì)帶來(lái)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(jué)敘事通常依靠象征性、圖像和視覺(jué)隱喻來(lái)傳達(dá)意義,而由于象征性、文化語(yǔ)境和視覺(jué)素養(yǎng)的差異,視覺(jué)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(lái)意義損害和歪曲的問(wèn)題。比如,來(lái)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(guó)內(nèi)一款語(yǔ)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(jiàn)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(lái)源于社會(huì)實(shí)踐,傳統(tǒng)新聞是通過(guò)記者的“新聞鼻”和“新聞眼”去具身尋找、發(fā)現(xiàn),并經(jīng)過(guò)新聞價(jià)值判斷得來(lái)的。

          中央電視臺(tái)的記者1979年在王府井百貨大樓停車場(chǎng)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(chǎng)見(jiàn)聞》,美國(guó)記者在一個(gè)偏僻的休假地見(jiàn)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(wèn)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(chǎng)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(guò)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(guò)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(lái)對(duì)復(fù)雜問(wèn)題的淺薄理解。數(shù)據(jù)還存在許多先天的局限和問(wèn)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(lái)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(yǔ)、寫作過(guò)渡橋段句子等繁瑣的報(bào)道細(xì)節(jié),還能夠獲取采訪問(wèn)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(wèn)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(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),獲得更廣闊的信息,通過(guò)智能工具獲得洞察力,來(lái)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(guò)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(wèn)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(jué)、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(lái)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(jiàn)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;)



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