大学传播学 生成式人工智能技术：媒体发展的新动能与挑战

摘要

生成式人工智能技术为媒体发展注入新动能，也带来重构新闻人才素质结构等挑战。立足马克思主义新闻观，新闻媒体应坚守社会责任，坚持新闻媒体反映主流、引领主流的价值理念，丰富新闻生产、分发与反馈的人工智能实践场景，以人工智能助推新闻媒体舆论引导能力提升。

基于生成式人工智能技术的各类文生文、文生图和文生视频应用成为当前社会各行各业的新热点，对于内容生产领域来说，这一技术进展带来的冲击尤为突出。从新闻行业来看，人工智能技术带来的新动能是显著的，所产生的复杂影响也是巨大的甚至是颠覆性的。正如媒介发展史所展现的，新技术对新闻行业的影响总是深刻的，是不可阻挡的。媒体必须拥抱技术，在新技术应用中改变。

对于新闻媒体特别是主流媒体来说，既不能有技术畏难情绪，对人工智能应用无所作为；也不能对技术产生轻视，在人工智能应用上盲目作为。要切实关注新技术对新闻实践的综合影响，并基于此来考量如何以主动的姿态响应技术革新，激发出人工智能应用在新闻媒体领域的生产潜力。应从数据、算法和算力等人工智能应用的基本要素出发，深刻理解大模型应用的技术逻辑，同时牢牢抓住新闻媒体自身的行业逻辑，坚持发展与治理并重、技术逻辑与行业逻辑并行，探究人工智能技术如何赋能新闻活动。

主动响应：人工智能技术对新闻媒体的挑战

生成式人工智能技术的发展是迅猛的，应用是快速的。以算法为核心的、不断迭代的人工智能技术业已广泛应用至新闻内容的生产、分发、反馈等活动中，在全面提升新闻生产与传播效率的同时，也带来了新的问题和挑战。

一是颠覆传统新闻生产流程。人工智能应用将打破传统意义上较为线性与封闭的新闻采编活动，将信息监测与采集、新闻制作和新闻分发整合为高度开放和连续性的智能新闻生产流程。由此，新闻媒体需要围绕算法形成新的生产规范，如编辑和记者需要根据事先制定的、符合算法要求的“模板”填充新闻内容，或者根据算法收集到的信息进行编辑，甚至由生成式人工智能来“独立”撰写新闻。在这一过程中，智能新闻生产的版权归属、责任界定和个人隐私保护等问题都会冲击传统的新闻职业规范和新闻伦理。更值得注意的是，尽管技术无法完全取代人，但是算法的操作规范和运行逻辑会影响编辑记者对什么是新闻、什么是好新闻、什么是有价值的新闻的评价标准；新闻价值要素将随之发生改变。例如，新闻报道的时效性转变为实时性，重要性要以点赞量、转发量等数字指标为参考大学传播学，真实性加入了对新闻生产透明性和事实核查的程序化要求等。

如果智能新闻生产流程过度强调以技术规则限定记者行为、以流量数据评估新闻质量、以程序规范衡量新闻价值，将可能导致新闻生产行为中的工具理性偏离价值理性、新闻价值偏离公共价值、新闻媒体偏离社会主流，智能新闻生产的社会角色与社会影响会发生大的改变。

二是影响主流舆论和主流价值。凝聚和引导主流舆论、弘扬社会主义核心价值观是马克思主义新闻观的基本要求。在内容生产阶段，生成式人工智能内容生产的过程可以被理解为将所收集到的信息划分为有限的类别、根据既定的规则或指令寻找出最大概率符合要求的内容进行排列组合并将其输出的过程。因此，人工智能应用本身可能会带有算法设计者、内容标注者和技术使用者的价值倾向，大模型天然存在着因有限的类别设计和语料选择而固化刻板印象和价值偏见的风险。

在内容分发阶段，通过受众反馈来调整特定新闻内容推荐权重的逻辑将会因人工智能应用场景的延展而更加精细化与准确化，由此可能导致信息茧房效应越加显著，舆论极化现象更加凸显。更值得警惕的是，大量的人工智能生成内容、深度伪造内容和并无实质价值的劣质内容可能会抢占公众注意力，造成“劣币驱逐良币”的现象，使新闻传播的流量大于质量、形式大于内容、情绪大于事实。因此，人工智能时代的新闻媒体必须加强主流舆论和主流价值引领，凝聚社会共识，维系社会团结。

三是新闻人才的素质结构面临重构，需要更加复合型、创意型的新闻专业队伍与之相适应。人工智能应用的普及会逐渐取代新闻生产过程中一般性、重复性工作，同时也会创造出更加丰富的新闻生产方式，可以探索并实现人类现有表达的各种创新可能性，形成各类更有创意的内容。这意味着需要更高层次的媒体创意人员，通过各种内容组合来快速生成新表达与新文本。当然，对当代新闻人才最大的挑战在于，既要懂得技术逻辑与应用，又要把握马克思主义新闻观的立场与观点，能够将两者紧密地结合起来。这无疑对人工智能时代新闻人才的价值判断、技术素养、文化创新和融媒体表达能力等都提出了更高要求。

总而言之，人工智能技术发展与应用给主流媒体提出了紧迫而严峻的挑战。如何将先进技术转化为先进生产力，推动新闻业高质量发展，成为一项重要任务，需要新闻媒体找准在新技术时代提升自身能力的着力点，探索人工智能赋能新闻媒体的实践路径。

立足主流：人工智能赋能新闻媒体的着力点

新闻业作为当代社会系统的有机构成，始终肩负着面向主流受众、反映主流舆论、引领主流价值的责任使命。媒介技术的发展不应使新闻媒体偏离其自身的职责所在，因此，人工智能赋能新闻媒体的着力点在于凭借新技术牢牢立足主流，促使技术本身反映主流价值观念，努力将最广泛的受众群体利益作为人工智能新闻活动的核心价值诉求。

着力点之一，训练与迭代主流应用。充分扩展人工智能技术在新闻媒体领域的应用场景，基于新技术增强新闻媒体和受众的有效互动，搭建新闻参与社会事务的技术平台，打造数字交往新平台。在新技术的主流应用中，兼顾新闻媒体的基本规律和人工智能的底层规则，确保新技术在新闻媒体行业的应用符合主流价值观念，引导人工智能技术赋能新闻媒体行业高质量发展。实际上，人工智能应用赋能新闻媒体的关键就在于研发出符合主流价值的新闻媒体智能应用。从技术发展逻辑来看，人工智能应用需要依托所在垂直领域独有的数据和算法来不断完善自身。因此，在数据层面，人工智能应用要处理好对海量数据的需求和保护广大新闻受众数据隐私之间的张力；在算法层面，要平衡好提升人工智能应用实时监测、有效生成、精准分发的能力和遏制算法偏见以及信息深度伪造等问题之间的矛盾。

着力点之二，生产与分发主流内容。对新闻媒体特别是主流媒体来说，应把握好人工智能应用生成和分发内容这两个关键环节，保障传播主流内容。所谓主流内容，最重要的是三点基本特征，即人民性的立场、真实性的内容与全面性的分析。真实是新闻的生命，价值是新闻的灵魂，这是马克思主义新闻观的基本要求，在人工智能新闻生产与分发过程中，依然要遵循。对于新闻媒体特别是主流媒体的人工智能应用来说，一定要通过新技术来强化自身的主流内容生产与分发能力，将思想的先进性与技术的先进性相结合，从而提升自身的竞争力。

着力点之三，凝聚与引领主流舆论。在当代中国，新闻媒体始终是党和政府联系群众、推动社会治理的有机力量，新闻活动是反映、凝聚和引领主流舆论的重要渠道。人工智能时代的新闻活动可以塑造更加个性化、立体化、沉浸式的新闻场景，在受众参与和体验新闻时唤起其在事实、情感乃至价值层面的深度共鸣，促使主流舆论更加入脑入心。与此同时，进一步强化新闻活动的交往属性，培育受众的主体意识和主动意识，引导受众参与到新闻生产的全流程中，激发人民群众在新闻舆论形成中的创造性，塑造以主流媒体为主导、人民群众为主体的主流舆论传播新格局。

从媒介技术发展历程来看，技术突破的方向往往是不可规划的，但技术使用的方式则是可以把握的。当技术变革对新闻业产生强烈冲击时，新闻媒体坚守面向主流、反映主流、引领主流的根本价值，做到守正创新，就能促使人工智能技术成为新闻媒体舆论引导能力提升的新引擎。

成为主流：人工智能提升新闻媒体舆论引导能力的路径

人工智能技术引领新一轮科技革命和产业变革，在全球范围内新闻业的全面应用已属大势所趋，关键是如何有效应用，以新技术服务媒体能力提升。2024年4月，第三届全球媒体创新论坛在北京召开，会议提出：“要坚守严肃负责的立场，发出公正客观的声音大学传播学，促进人工智能产出更加积极健康、真实多样的优质内容，推动人工智能向善发展、造福人类。要加快媒体智能化发展步伐，创新媒体产品和服务，促进新闻传播提质升级，推动媒体发展不断焕发生机活力。”对于当代中国新闻媒体来说，要基于我国新闻媒体在国家治理中发挥的重要作用，着眼于改进主流舆论引导水平，拥抱新技术，善用新技术，切实推进人工智能赋能新闻媒体能力提升。

推进新闻业人工智能基础设施建设，推动媒体深度融合。以主流媒体为牵头力量，建设全国性的人工智能基础设施，实现数据整合与共通共享。当前，各级媒体搭建起融媒体平台，不仅逐步摆脱了对第三方应用的依赖，还整合了政务服务等功能，强化着政府与公众间的有效互动。更为重要的是，当用户将融媒体平台视为获取信息和数字交往的主渠道时，这些用户的行为数据将直接沉淀在各级融媒体中心之中，成为掌握网络舆情、提升媒介化治理效能，提供精细化服务的重要抓手。

数据，尤其是人类用户的自然生成数据而非人工智能生成的数据，是决定生成式人工智能大模型能力的关键要素。因此，推动新闻业生成式人工智能大模型的基础设施建设，建立各级各类新闻媒体间的数据共通共享机制，可以最大化地释放数据要素的新闻生产价值。这理应成为我国推进媒体融合深度化、持续化的核心举措，成为构建新时代传播体系和舆论格局的坚实基础条件。

建设新闻媒体专业语料库，保障人工智能高水平应用。以新闻媒体积累的优质内容为基础，展开大模型训练，提升人工智能发展质量和内容生产质量。数据应用是决定生成式人工智能大模型行业应用水平的关键所在。值得注意的是，世界范围内的生成式人工智能大模型训练多以英语语料为主；中文语料库的建设远不能适应行业应用需要，亟待加强。对于新闻媒体垂直领域而言，融媒体运营及传统新闻媒体所积累的大量数据无疑可以成为构建优质中文语料库的重要来源。相比于其他互联网应用的数据，新闻媒体数据具备数量大、专业性强、语义准确、版权清晰等优点；同时，新闻媒体的数据更新速度稳定，能够持续为语料库提供优质内容，不断改善大模型应用水平，形成持续改进的正向循环。

专业语料库的建设对新闻领域人工智能高水平应用起基础性作用，将进一步提升生成内容的质量，成为人类进行新闻内容生产的有力辅助。当基于专业语料库的生成式人工智能大模型成为新闻媒体的日常工具时，人工智能辅助新闻生产将成为普遍的新闻行业行为，新技术也就真正成为新闻业应用的新引擎。

构建人工智能应用评价体系，规范人机互动行为。对人工智能在新闻业中的应用水平，要进行持续性跟踪评价，以主流价值为基本尺度，形成可操作的评价体系，对应用全过程进行监测。在应用生成过程中，服务于特定领域的生成式人工智能大模型训练大致可分为三个阶段，分别为基于海量数据的预训练以生成基础模型、基于高质量语料的指令微调使大模型满足特定任务场景、基于大量人工反馈以提升模型表现。在技术使用阶段，从业者也将面临大量与技术互动的新场景，包括上传新闻素材、输入指令使人工智能生成内容、对所输出的内容进行判断和加工等。上述每一个环节都有可能影响到人工智能应用的价值选择，因此，在推进新闻媒体的人工智能应用时，应建立数据质量评估体系，规范数据标注行为，强化对数据标注员识别能力和新闻从业者人机交互能力的培训力度，同时提升算法规则的透明性和可溯性，确保人工智能应用全流程的可监管。

需要强调的是，主流价值在不同时代会产生特定的表达方式，而新闻媒体又处于对价值观念表达和变化感知最敏锐的领域，这就意味着新闻领域人工智能应用的价值评价体系既要有刚性，又要有弹性，能够切实做到“又快又善”。同时，在人机交互的过程中，人在一定程度上会受到技术逻辑的影响，产生工具理性超越价值理性的倾向，为此，应不断提升新闻从业者基于技术素养的人文精神，始终坚持以主流价值引导人工智能应用。

拓展人工智能应用场景，塑造丰富的新闻媒体技术生态。推动新技术贯通新闻生产与分发环节，塑造人工智能时代的主流媒体技术生态。当前，人工智能技术在新闻媒体的内容生产环节和分发环节的应用还处于相对独立状态，两者各用一套算法，第三方互联网平台应用则成为内容生产和分发以及内容生产者和消费者之间互动的中介，引发数据主权、内容版权和新闻把关权分散等问题。主流媒体作为内容生产者和舆论引导者无法直接掌握内容分发的渠道，所获得的用户画像也多受到内容分发算法的影响，阻碍着媒体与受众间的有效联结，表现出较强的平台依赖特征，这已经成为人工智能时代主流媒体舆论引导能力提升的重要瓶颈。因此，应将人工智能塑造为整体性的媒介基础设施，打破内容生成、分发和反馈之间的技术屏障，加强新闻媒体对内容、数据和受众的直接把握，减少第三方平台的中介影响。同时，应在新闻领域全方位扩展人工智能应用的使用场景，开发出面向记者和受众等不同群体的各类应用终端，提升智能新闻应用的普及度，使其嵌入公众信息获取行为的方方面面，实现新闻媒体与公众的直接沟通，建立清爽的新闻传受关系，营造清朗的新闻舆论生态。

以人工智能技术为标志的媒介技术已经颠覆性地改变着当代新闻传播的物理环境，各种硬件、软件与人的因素紧密地交织在一起，形成新的信息传播生态。在这样的新条件下，人的主动性将得到最大限度地释放与激发，换言之，“人类不应再满足于做一个受众、用户，而是成为‘开发者’。”因此，主动地应用新技术建设新媒介环境，以主流价值观念建设主流技术平台，应成为新闻媒体提升舆论引导能力的战略任务。

显而易见，人工智能技术越来越成为影响新闻媒体发展的显性变量，不断冲击着当前的媒介技术体系、制度规范和价值观念。对新闻媒体来说，当面对新技术引发的诸多不确定性和新挑战时，回避技术应用是行不通的，只从技术逻辑出发也是不行的。从新闻媒体的社会实践和社会责任出发，主流媒体应将舆论引导能力提升作为人工智能技术赋能新闻媒体的着眼点，推进新闻媒体领域人工智能应用的基础设施和专业语料库建设，以主流价值观念规范人机互动过程，打造整体性和场景化的新闻媒体技术生态。总体来讲，只有各方联手协力才能更好地推动人工智能新闻活动的健康发展。

（作者胡钰系清华大学新闻与传播学院教授、中国新闻史学会副会长，杨鹏成系清华大学新闻与传播学院研究生）

原文刊发于《新闻战线》2024年6月（上）。