机遇与隐忧：AIGC驱动下的新闻生产力大变革——基于ChatGPT现象的观察分析.pdf

媒体融合新观察12 0 2 3年第4 期特别策划机遇与隐忧：AIGC驱动下的新闻生产力大变革一一基于ChatGPT现象的观察分析李冬冬苏涛摘要ChatGPT的广泛应用引发了新闻业对于AIGC的广泛关注。AIGC技术作为一支独立的力量进入新闻生产环节，使得新闻生产更加智能、便捷和高效，不仅真正开启了智能生产时代，带来新闻生产力的普惠，还催生出问答式新闻等以用户兴趣为逻辑起点的新产品样态。与此同时，由于技术发展的不确定性，AIGC对新闻生产的渗透也潜藏着版权争议、虚假新闻以及价值偏差等种种社会管理和媒介生态的隐忧。AIGC在新闻业的普遍应用引发从业者的“主体性焦虑”，在人工智能生成技术加速驱动的智能传播时代，创新能力与深度思考能力仍然是职业媒体人的价值所在。关键词ChatGPT新闻生产智能媒体一、ChatGPT的火爆与 AIGC 的应用2022年11月30 日，由美国人工智能研究室OpenAI自主研发的聊天机器人程序ChatGPT（C h a t G e n e r a t iv ePre-trainedTransformer，聊天生成式预训练转换器）对外发布。这是一款自然语言处理工具，它由人工智能技术驱动，可以学习和理解人类的语言，凭借出色的上下文联系能力，营造类人的对话体验，真正实现逻辑语言与自然语言的顺畅交流。与此同时，它还能够胜任文学艺术创作、信息咨询、语言翻译、代码编写以及文献综述等任务。一经公测，ChatGPT就赢得了无数拥。上线5天，ChatGPT用户数达到10 0 万，同样的数据Facebook用时10 个月；2 个月后，ChatGPT打破TikTok用时9 个月实现用户数破亿的记录，一跃成为有史以来用户数增长最快的消费级应用程序。ChatGPT是一个大型语言模型（Large LanguageModel），它依托巨量数据（GPT-3模型拥有17 50亿个参数）、精密算法和强大算力，同时引人人类反馈强化学习(Reinforcement Learning withHumanFeedback，R LH F)机制进行无监督学习 2，并最终生成文本。其基本原理就是通过预训练使得机器理解人类发布的提示指令，然后根据数据库中已有的内容进行知识的拼贴与组合，继而输出一个答案。从本质上来讲，ChatGPT是一款生成式AI（A r t i f i c i a l I n t e l l i g e n c e，人工智能）工具，它生产出来的文本实质上是AIGC(Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容），其“智能”的关键在于概率与反馈 3。这个过程可以简单类比为学霸的题海战术，ChatGPT先进行海量刷题，再通过“错题集”（人类反馈强化学习）纠错强化训练，提高自身性能。二者目前的不同在于，ChatGPT的输出形式稍显单一，主要以文本和图像为主；而AIGC则可生成文本、音频、图像、视频、3D等跨模态形式。对于ChatGPT的问世，不少学者、科技界人士将其视为AGI(ArtificialGeneral Intelligence，通用人工智能到来的标志，这是一种在各种环境下解决问题、学习、采取类似人类的有效行为的能力14)。比尔盖茨作者信息：李冬冬，云南民族大学文学与传媒学院新闻与传播专业硕士研究生；苏涛，云南民族大学文学与传媒学院副教授、新闻系主任。1151特别策划媒体融合新观察|2 0 2 3年第4 期（BillG a te s）甚至表示，ChatGPT诞生的重要性不亚于互联网的发明，它将改变我们的世界 5，其所影响的社会领域就包括新闻传媒业。路透新闻研究院在新闻、媒体和技术趋势及预测报告中宣称，2 0 2 3年是人工智能及其在新闻领域应用的突破之年(。ChatGPT的火爆引发了新闻业对于AIGC技术的广泛关注，并被认为有望成为2 0 2 3年内容生产领域的最大变局。具体而言，当AIGC作为一支独立的力量进人新闻生产的核心环节，新闻业将迎来哪些机遇与变革，又潜存着哪些隐忧？针对上述问题，本文将结合对ChatGPT现象的观察展开分析和探讨。二、机遇：AIGC驱动下的新闻生产力大变革人工智能技术发于上世纪50 年代，著名的图灵测试给出了判定机器“智能”与否的标准，即机器是否能够模仿人类的思维方式来“生成”内容继而与人交互7。而人工智能技术对新闻传播领域的渗透同样由来已久。随着技术的不断选代，人工智能与新闻业的融合逐步走向深化，先后经历了从新闻写作机器人到智能算法推荐再到时下的AIGC新闻等不同阶段。此次ChatGPT作为人工智能生成技术发展的最新产物，引发了包括新闻界在内诸多行业的广泛关注。究其主要原因，则在于人工智能技术已作为一支独立的力量进人新闻生产的核心环节，从而带来了传播权力的下放和信息生产的普惠，使得新闻生产流程更加智能、便捷和高效。此外，其还催生了问答式新闻这一全新的新闻样态，这将进一步深化媒体融合发展的态势，加速智媒时代的崛起。（一）AI作为生产主体：智能生产时代的真正开启每当一种新兴的技术登上历史舞台，往往会与既存的社会结构产生对抗乃至激烈冲突，此时作为生产力关键要素的技术往往具有民主与革命的力量；而当二者结束磨合、进人蜜月期，技术就会服从和服务于现有的社会结构，其革命性因素也就随之消失。当下的人工智能生产内容还处于快速发展阶段，技术发展带来的革命性红利尚未充分释放。作为通用人工智能的代表，ChatGPT是人工智能技术发展的里程碑，同时也被认为是迄今为止AIGC领域最顶尖的模型。它表明人工智能技术在新闻业的应用，已经从智能算法推荐这一传播的下游环节渗透到自主内容创作的上游区域，这也是新闻传播领域最核心、最底层的部分。ChatGPT带来的深度智能化浪潮，深刻匹配于“分布式社会”所带来的权力弥散与更迭8，它使得原本作为工具存在的人工智能生成技术升格至新闻生产主体的地位，昭示着智能生产时代的真正开启。新闻生产主体结构经历了由“职业新闻生产主导”“职业与非职业新闻生产主体共在”“人主体与智能拟主体共在”9 再到现如今的“人主体与智能主体共在”的变迁。而这一进阶变化则与人工智能生成技术本身的发展有着密切关联。人工智能生成技术融人新闻行业的最早记录可以追溯至2 0 0 9 年，美国NarrativeScience公司推出新闻写作工具StatsMonkey，它最初应用于即时报道西北大学棒球和垒球的比赛中。我国人工智能生成技术起步相对较晚，2 0 15年9 月10 日，腾讯研发的写稿机器人Dreamwriter所发布的一则题为8 月CPI涨2%创12 个月新高的报道，则开创了我国机器新闻写作的先河。综观全球新闻业，不难发现早期人工智能技术在新闻领域的应用相对有限，主要应用于一些机械、重复、无甚创造力的工作；体裁以简讯、消息等为主；题材则集中于灾难、财经、体育、犯罪等领域；文本生硬，模式化程度高，可读性不强。彼时的人工智能尚处于“有限智能”阶段，其在新闻生产的应用还处于辅助人工的从属地位。以ChatGPT为代表的生成式AI实现了从专用人工智能向通用人工智能的进化，它拥有人的逻辑和联想能力，还在一定程度上显现出对关系和情感因素的融合，能够依靠自身技术完成策划、采集、加工、制作和传播等一整套的新闻生产流程，可以实现多种题材的非标准化新闻生产，文稿篇幅和文体风格较之前亦有大幅改进。尽管目前ChatGPT还未在新闻业实现大范围应用，但已有媒体迅速迈出了这一步：例如美国新闻网站BuzzFeed宣布将解雇18 0 名员工，同时聘请ChatGPT为记者。技术的更选既会有受益者，也会有受损者。通用型生成式AI以独立主体的地位侵人新闻生产场域，实现完全自主的新闻生产，此举打破了自大众媒体时代以来长期由专业新闻工作者垄断新闻生产的格局，引发了记者、编辑等职业新闻人的主体性焦虑，它将会淘汰一批1161媒体融合新观察12 0 2 3年第4 期特别策划专业度较低的工种，同时置换以AI工程师等为代表的一批新的岗位，完成新闻生产主体的吐故纳新和结构优化。尽管从短期来看，生成式AI的加人势必会对个体从业者造成“创造性毁灭”的局面，但是从长远来看，人工智能生成内容对整个新闻行业无疑具有推动作用，因为它在一定程度上提高了编辑和记者等岗位的专业性，使得从业门槛变得更高。（二）AI作为辅助工具：新闻生产力的普惠尽管以ChatGPT为代表的通用型生成式人工智能已经作为独立主体进人新闻生产环节，但是囿于新闻产品的特殊属性和人工智能技术本身的发展，新闻生产、新闻始终以人自身为目的，新闻生产的终极主体只能是人10)。因此在未来的很长一段时间内，人工智能生成技术对于新闻业的发展更多是作为一种辅助性工具而存在，它使得新闻生产智能化、职业创作深度化、用户内容生产优质化，带来了新闻生产力的普惠，实现了新闻产品总量的指数级增长和质量的大幅跃升。根据高德纳(Gartner)公司的预测，到2 0 30 年，九成以上的新闻稿件将由AI 辅助完成(11。1新闻生产智能化。就产品形态而言，目前我国已经形成较为多样的AIGC产品，主要包括文本模态、图像模态、音频模态、视频模态和虚拟人模态。生成式AI作为一个辅助工具融人新闻生产，此举提高了新闻生产的效率，降低了新闻生产的成本。人工智能强大的算法分析和数据挖掘等能力，在一定程度上减少了人为主观因素的影响，从而提高了新闻报道的准确性；多模态的AIGC产品可以在短时间内生成大量不同类型的新闻稿件，丰富新闻的表现形式，促成更多融合新闻的诞生。从更广泛的新闻生产流程来看，人工智能编辑部在新闻业的运用将助力媒体实现策化、采集、制作、审核、分发、运营和监测反馈全链条业务的智能化，助推媒体转型升级。早在2 0 2 0 年央视网就推出AIGC线上平台，致力于发挥“内容为王+平台致胜+技术领先”的核心竞争力，推动媒体深度融合发展，实现智能化升级。2 0 2 3年4 月底，重庆日报报业集团也与百度智能云联合成立“上游新闻AIGC创作中心”，加速布局人工智能媒体赛道。2.新闻创作深度化。对于专业新闻工作者而言，人工智能生成技术促成了其工作重心由时效到深度的转移。新闻是易碎品，大众媒体时代的新闻生产以求新求快为基本准则。以ChatGPT为代表的生成式AI能够处理线索搜集、录音整理、数据分析、图像识别、字幕添加、新闻拆条等工作，从而将记者和编辑从简单、重复和机械的劳动中解放出来，从事更加具有创造力、情感度和挑战性的工作，进行诸如预测性新闻、解释性新闻、建设性新闻和解困式新闻等深度报道的创作中去。3用户内容生产优质化。对于广大用户而言，多模态生成式AI工具在新闻业的广泛应用是对自身新闻生产能力的一次有益赋权，它帮助用户实现从“可写”到“优写”的转变。社交媒体时代，用户摆脱了大众传播时代渠道资源稀缺的局面，第一次拥有了表达的权力。但是由于缺乏专业的新闻生产技能，其传播权力并未能够很好地履行。智能媒体时代，以ChatGPT为代表的生成式AI拥有简单、易用、智能化的特点，它有效降低了内容创作的门槛，进一步释放了广大用户的创作潜力，助力其进行自我表达，同时与专业组织生产的内容形成互文，营造更加多样、完整的信息环境。（三）问答式新闻：一种以用户兴趣为逻辑起点的新产品样态技术对传媒的影响不仅表现在重塑新闻业的底层运行逻辑、重构新闻价值产业链等宏观和中观层面，也表现在催生新的新闻样态这一微观层面上。电报信号的不稳定和战时的特殊状态促成了文笔简练、不事铺陈的倒金字塔式的新闻写作方式并一直延用至今，互联网分布式、去中心化的特点赋予公民以媒介近用权，使得参与式新闻这一体裁成为可能。以ChatGPT为代表的生成式AI应用于新闻生产将促成“问答式新闻”的诞生，这种基于个体需要和自身兴趣的信息获取活动能够有效提升用户的参与感，挑战既定的以传者为中心的“新闻报道论”，成为智能媒体未来的一个主要发展方向。大众媒体时代解决的是信息的有无问题，它生产的是同质化、大众化的新闻；智能媒体时代旨在实现新闻的供需对位问题。人工智能技术对传媒业的渗透首先发生在传播环节，主要表现为智能推荐机制的应用 12，以今日头条、一点资讯等为代表的新闻资讯平台依靠算法机制对新闻进行个性化分发，它解决的是信息的高效、精准的触达问题，新闻“供给侧”与新闻“需求侧”之间的“供需错位”现象依然存在。2 0 2 3年年初路透新闻研究院在对全球53个国家和地区的30 3名新闻机构高层人员的调研中发现，7 2%的受访者对受众主动回避新闻1171特别策划媒体融合新观察|2 0 2 3年第4 期这一现象表示担忧，而应对的策略就包括要提供更多解释性内容和推出更多采用问答形式的报道13。以ChatGPT为代表的人工智能生成内容深人新闻生产这一核心腹地，尤其是问答式新闻这一新兴的产品样态将在很大程度上扭转传媒行业“供需错位”的窘境。问答式新闻产生的逻辑是，用户针对自身感兴趣的问题向ChatGPT提问，ChatGPT理解提问者的意图，在海量的数据库搜索资料、并进行资料的拼贴与组成，继而生成新的用户“欲知而未知”的新闻。问答式新闻与传统的对话机器人新闻略有相似，但又有本质上的区别。对话机器人新闻是指用户向AI提问，机器通过智能化搜索告知事件进展、与读者闲聊，甚至对新闻做出带有感情色彩的评判，它旨在营造一个虚拟的交互场景14,这是一种在给定范围内的选择，犹如带着跳舞，是有限的个性化、打了折扣的精准化。而ChatGPT则完全不同，作为通用型人工智能生成产品，它在心智方面相当于9 岁的人类，大大拓宽了用户提问的边界，其自由度更高，内容可以涉及方方面面，真正实现从“WeDaily”向“MeDaily”的转变，有效解决“信息过载”与“注意力稀缺”的普遍矛盾，最大程度上满足用户多样化的新闻需求。三、隐忧：AIGC应用于新闻业的潜在负面影响目前，社会各界对ChatGPT潜在负面影响的讨论主要集中在两个方面，其一是对于技术性失业的担忧，其二是对ChatGPT安全性的质疑。ChatGPT来势汹凶，其强大的智能生成功能使得记者、程序员、律师、教师、插画师、翻译等职业者对其职业前景感到忧心仲。对于ChatGPT安全性的质疑则主要来源于科技界和政府管理部门。作为通用人工智能的代表，ChatGPT的内部构造和运行机制还尚未被充分掌握，由此带来的社会管理方面的不确定性和潜在风险亦加剧了人们对它的恐惧心理。基于以上种种，2 0 2 3年3月生命未来研究所发布了一封公开信，紧急呼吁所有人工智能实验室暂停开发比GPT-4更强大的AI系统至少6 个月。信中明确强调，人工智能系统对社会和人类构成较大风险，只有当确保强大的人工智能系统的效果是积极的、其风险是可控的，才能继续开发。具体到新闻业而言，主要体现在版权争议、虚假新闻以及价值偏差三个维度。（一）版权争议：著作权归属及新闻侵权后的司法救济生成式人工智能作为一个独立的主体进人到新闻生产环节，这一既非自然人、法人，又非非法人组织的主体身份，将导致我们已经习以为常的“原创作者”观念和制度变得复杂棘手 15，同时也给现行的知识产权制度带来了一系列挑战，这其中既包括媒体的知识产权问题，也涉及AI产品的版权归属，还牵扯到新闻侵权后的司法救济等诸多方面。首先，从数据收集层面而言，ChatGPT“拼贴式”的新闻生产方式可能侵犯媒体的知识产权。众所周知，以ChatGPT为代表的生成式AI本身并不生产新的内容，其智能程度既依托于先进的算法，又仰赖巨量数据的“喂养”。尽管并未透露具体的数字，但是OpenAI官方介绍显示，GPT-4的参数量比上一代的GPT-3(1750亿个参数）还要更大，可以达到数万亿的级别。如此庞大的数据一部分来自于开源数据库，另一部分则是受版权保护的内容。而后者就包含对媒体享有著作权的新闻产品的调用。按照我国著作权法等相关法律法规的规定，除时事新闻等单纯事实性消息外，包括新闻评论、新闻解读等体裁的作品享受著作权的保护。ChatGPT抓取互联网上的内容进行预训练，在没有明确许可的前提下这一做法是否合理合规仍然有待商榷。其次，就著作权归属而言，对人工智能生成内容的“确权”也是一个难题。人工智能生成的是一种拼贴的、非原创性质的内容，新闻生产主体的不确定性导致了著作权权利主体的模糊性，由人工智能生成的新闻作品的版权属于原创作者还是新产品的生产者，抑或是人工智能本身呢？如果将该新闻作品认定为新产品的生产者，则违背了自工业革命以来形成的知识产权制度；若将作品归属于原创作者，这又否认了后继生产者所付出的劳动；而若将著作权完全归属于AI所有，则直接与我国现行的著作权法中的“权利主体须为自然人、法人或非法人组织”这一规定相悖。事实上，不少海内外科研机构和学术刊物都专门就此发表声明，明令禁止在作品中使用由ChatGPT生成的内容，亦拒绝接受将其作为合著者单独列出。还有学者提出更为超前的观点，指出在ChatGPT或类似人工智能普及后，大量AIGC会出现在我们的生活中。也许我们根本不会在意某些内容是真人1181媒体融合新观察12 0 2 3年第4 期特别策划还是AI写的16。对此，笔者认为这一想法过于理想化。正所谓“有恒产者有恒心”，只有人们觉得把钱和时间等资源投入知识创造能够给个人带来好处，才会去创造知识17。因此，在可以预见的未来，知识产权制度依然是激发个体创作活力、维持知识生产秩序和确保知识生产繁盛的重要保障。再次，AIGC的确权难题所导致的一个直接后果就是新闻侵权后的司法救济问题。关于侵权后的司法救济，一般而言我国所涉及的新闻侵权的责任主体主要包括提供消息源者（起因说）、新闻签发机关（权力说）、新闻传播者（实现说）等，更为贯行的是执笔说，因此业界一直有“文责自负”之说。权利与义务相统一，“文责自负”强调记者作为第一责任人享有包括署名权在内的多项著作权益，需要认真核实信息的真实性，努力提高新闻作品的质量，并对可能产生的侵权承担相应责任。人工智能生成内容的著作权归属难以界定，这在一定程度上增加了权利主体的维权难度。（二）难辨的是非：人工智能加剧虚假新闻的诞生ChatGPT目前最大的问题在于它难以辨别真假，常常会“一本正经地胡说八道”，同时生成谎言和真相，这是它横亘于人工智能生成技术与新闻业之间的首要障碍。新闻是基于事实的报道，其创作方式是广义上的非虚构写作，它对于真实性的要求更高，真实是新闻的生命所在。人工智能技术难以区分基于事实的报道与虚构的文本之间的差别，当其加人新闻生产这一环节时，不辨真假的特性加剧了虚假新闻的诞生。现实情况是，包括深度伪造（DeepFake）在内的AIGC应用已经能做到真假难辨，多数受众很难从视觉层面区分AI和人类生成内容18。人工智能实验室OpenAI首席执行官、ChatGPT之父山姆奥特曼（SamAltman）在接受媒体采访时也表示，他最担心的是“这些模型可能会被用于大规模的虚假信息传播”，而被问及“对自已所建立的东西不会导致这些结果的信心有多大”时，奥特曼顾左右而言它，声称“我们会适应它”。事实上，作为一个通用大语言模型，ChatGPT本身并不生产虚假新闻，它输出的结果正确与否完全取决于输人的数据和算法，也就是它的语料库和基于transformer架构的神经网络。笔者尝试向ChatGPT提问：如何向我证明你是对的。ChatGPT回答：作为一名人工智能，我是通过程序和算法执行任务的，并不能完全证明我是对的。但是我会根据您提出的信息和问题，提供最准确和最合适的答案。如果您怀疑我的回答，请随时提出反驳和更正，并帮助我不断学习和改善。这就意味着，由于人工智能技术对于既有语料库和算法的高度依赖使得当原始资料本身存在问题或算法出现bug时，ChatGPT极有可能输出不准确甚至是虚假的结果。鉴于训练ChatGPT的底层语料库的知识存量几何倍地高出用户个体的知识含量，人机之间的知识鸿沟使得用户对于虚假新闻的鉴别工作变得难上加难。再加上人工智能本身所具有的强大的生成能力，如果它被恶意地应用于虚假新闻的生产，更是会对新闻生态系统带来重大风险。美国著名传媒教育机构波因特学院（Po y n te r I n s titu te）教授亚历克斯马哈德文（AlexMahadevan）就曾花了几个小时用ChatGPT创建了一个假的新闻网站，达到了可以以假乱真的程度。（三）虚假的承诺：隐于AIGC背后的价值偏差相比于显性的虚假新闻，隐匿于人工智能生成内容背后的价值偏差或许更应当引起新闻业的关注与警惕。诚如诺姆乔姆斯基（NoamChomsky）所言，以ChatGPT为代表的人工智能生成内容存在着明显的缺陷，它们要么过度生成，要么生成不足19 1。具体到新闻领域，人工智能生成内容的价值偏差体现为缺乏导向和形成偏见两个方面。1.生成不足：AIGC缺乏价值导向。所谓生成不足指的是基于人工智能技术创作的新闻产品缺乏应有的价值导向，它只陈述事实与信息，却缺乏相应的立场、观点和态度，不对任何决定表态，对一切后果也都表现得漠不关心。新闻讲求客观公正，但却不能因此就忽略乃至否认其价值导向。相反，作为一个公共产品，导向性是新闻报道的灵魂所在。长期的新闻实践证明，只有那些导向正确、题材生动的新闻报道，才能得到受众的欢迎，达到理想的传播效果，显现出强大的生命力 2 0。当下的人工智能生成内容表现出某种程度的“取巧”性，例如ChatGPT所实行的过滤处理机制，那些敏感、有争议的议题，要么直接被排除在新闻场域之外，要么ChatGPT态度暖味、立场“骑墙”，无法起到引导舆论的作用。事实上，新闻除了要陈述事实、追求真相以外，还要体现人文关怀、推动社会进步，而这往往要靠1191特别策划媒体融合新观察|2 0 2 3年第4 期推动那些敏感、有争议议题的解决来实现。新闻界要做的就是呈现这些议题，并表现出某种鲜明的态度和价值倾向。2.过度生成：AIGC形成价值偏见。所谓过度生成除了指前文提到的人工智能生成内容同时生成真相和谎言，还包括它同时支持道德和不道德的决定，表现出某种错误的价值取向，也即形成偏见。2 0 2 3年4 月NeWsGPT上线，这是全球首个完全由人工智能生成的新闻报道平台。首席执行官艾伦利维（AlanLevy）对外宣称，该网站没有记者，不受广告主与个人观点的影响，不具有偏见，承诺“NewsGPT将为观众提供事实和真相”2 1。然而略知人工智能技术的底层逻辑、听闻“Facebook偏见门”事件的人们只消稍作联想就不难发现，这不过是一个看似美好、实则虚假的承诺。已有实证研究表明，作为一种计算机程序，算法在自动决策过程中会受到诸如判断标准的选择、数据提取、语用分析和结果解读等多重人为因素的影响与制约 2，因此，没有采编人员、不生产内容，不代表就不会受到广告主和个人观点的影响，更不意味着没有偏见的产生。ChatGPT开发人员也指出GPT-3模型是一个有偏见的系统，其常见的偏见包括性别歧视、种族和宗教偏见等 2 3，例如它天然地将程序员默认为男性，而将女性与家务劳动捆绑在一起。导致ChatGPT等AIGC出现伦理困境的核心原因是数据的问题 2 4，这既包括算法程序本身的系统化偏向，也包括用于预训练的初始语料库隐含的偏见，还包括人机交互过程中新产生的成见，这些因素的共同作用形成、固化和加深了原有的偏见，导致AIGC存在伦理困境。作为公共产品的新闻具有很强的意识形态属性，假使将人工智能生成技术应用于娱乐、体育、服务等软新闻的采写当中，那么AIGC中的价值观偏见、刻板印象、伦理失范等产生的负面影响相对较小；但如若将其运用于时政、经济、科技等关乎民生的硬新闻的创作，则有可能对社会生活造成难以估量的影响，给舆论治理带来巨大挑战。因此，构建一个安全、可信、无偏见的AI体系就成为题中应有之义。余论：智媒时代人的价值马丁海德格尔（MartinHeidegge）在技术的追问的演讲中指出：技术的本质绝不是技术的。它是一种看见自然的方式，是让所有本质上的东西自我揭示，成为人类可以加以利用的潜在资源。从印刷机到广播，从互联网到算法推荐，新技术犹如过江之鲫，自诞生之日起，新闻业对新技术的追逐与采用就屡见不鲜。人工智能生成技术对新闻生产的普遍渗透和深度掘进，我们既不能像詹姆斯巴拉特（JamesBarrat）那样悲观视之，将其当作最后的发明和人类时代的终结；亦不应像桑顿怀尔德（ThorntonWilder）笔下的伊利诺伊小镇公民那样盲目乐观，殷切期待技术的进化能够带来一个名为“第八日”的新纪元。实际上，AIGC技术在新闻生产中的应用既不会写就一个神话，亦不会奏响一曲悲歌。承认技术的进步性、质疑其安全性和对于自身主体性的反思同等重要，三者应当同步进行。首先，不可否认，AIGC技术引人新闻业为智能媒体的发展注人了新的动力，它使得新闻生产更加智能、便捷和高效，标志着智能生产时代由此而始。其次，对于可能随之产生的版权争议、虚假新闻和价值偏差的考量亦并非杞人忧天，此举能有效减少和规避AIGC的不利影响，促进其在新闻生产中行稳致远，毕竟技术总是在“永恒的怀疑”中越变越好。最后，ChatGPT所引发的专业新闻生产者的普遍焦虑涉及到更深层次的技术的工具性与人的主体性二者之间的博奔问题，也即当人工智能生产的新闻比例持续走高，质量日趋上乘，职业媒体人在智媒时代何以安身立命？AIGC技术发展势头锐不可当，无论何时因为恐惧或质疑而弃用乃至捣毁机器的卢德分子无疑都是可笑的。技术是时代的座驾，能驾驭这辆车，决定其方向和速度的只能是具有主体性意识的人。在与以ChatGPT为代表的人工智能生成技术的较量中，智能、高效和巨量的生产能力显然是属于前者的优势；相反，人是有情感性、反思性、创造力和想象力的存在，创新能力与深度思考仍将是职业媒体人无可取代的底气所在，因为在找到答案之前，有价值的问题最珍贵，而提问正是媒体人的专长。注释：目前国内对AIGC（人工智能生成内容）这一概念还未有统一、规范的界定。本文在广义的范围内使用这一概念，既将其视作一种基于人工智能技术的特定的内容生产方式（既包括完全由AI生产的，也包括AI辅助生产的），又1201媒体融合新观察12 0 2 3年第4 期特别策划将其视为一种基于人工智能技术生成的内容产品。按照中国信息通讯研究院和京东探索研究院联合发布的人工智能生成内容（AIGC）白皮书（2 0 2 2），AIGC的发展分为早期萌芽阶段：2 0 世纪50 年代至9 0 年代中期；沉淀积累阶段：2 0 世纪9 0 年代中期至2 1世纪10年代中期；快速发展阶段：2 1世纪10 年代中期至今三个阶段。2 0 2 3年3月15日OpenAI推出的GPT-4多模态大模型，不仅支持图像和文本输出，拥有强大的识图能力，文字输入限制还提升至2.5万字，已经接近中篇小说的篇幅。“创造性毁灭”由美国哈佛大学经济学家熊彼特提出，该说法主要是指当效率更高的新技术出现以后，依托旧技术的产业势必会受到冲击，对旧方法和产品的毁灭迎来了对新方法和产品的创造，正因如此，个人、企业和社会才能在这样的创造性毁灭当中发展起来。参考文献：1Ben.最快月活过亿，但ChatGPT或终将被开源打EB/OL.（2 0 2 3-0 2-0 8）2 0 2 3-0 4-2 5.h t t p s:/36 k r.c o m/p/2122517435107721.2黄荣，吕尚彬.ChatGPT：本体、影响及趋势.当代传播,2 0 2 3(2):33-38,4 4.31516邓建国.概率与反馈:ChatGPT的智能原理与人机内容共创.南京社会科学,2 0 2 3(3):8 6-9 4,14 2.4I美詹姆斯巴拉特.我们最后的发明：人工智能与人类时代的终结 M.间佳译.北京：电子工业出版社,2 0 16:2 2.5每日经济新闻.最新！比尔盖茨再谈ChatGPT:重要性不亚于互联网的发明，将改变我们的世界 EB/OL（2 0 2 3-0 2-11）2 0 2 3-0 4-2 8.h t t p s:/b a i j i a h a o.b a i d u.c o m/s?id=1757516621271845208&wfr=spider&for=pc.6尼克纽曼，刘沫潇.2 0 2 3年全球新闻业展望U.青年记者,2 0 2 3(3):10 3-10 4.7中国信息通讯研究院，京东探索研究院.人工智能生成内容（AIGC）白皮书（2 0 2 2 年）M.北京：中国信息通信研究院,2 0 2 2:1.8喻国明，滕文强，慧.ChatGPT浪潮下媒介生态系统演化的再认知一一基于自组织涌现范式的分析.新闻与写作,2 0 2 3(4):5-14.9杨保军，孙新.论新世纪以来新闻生产主体的结构变迁.未来传播,2 0 2 1,2 8(4):2-13,12 0.10杨保军.再论“人工智能新闻生产体”的主体性D.新闻界,2 0 2 1(8):2 1-2 7,37.11Singh A,Jha S,Srivastava DK,et al.Future of work:a systematic literature review and evolution of themesJ.Foresight,2022(1):99-125.12苏涛，彭兰，“智媒”时代的消融与重塑一2 0 17年新媒体研究综述).国际新闻界,2 0 18,4 0(1):38-58.13尼克纽曼，刘沫满.2 0 2 3年全球新闻业展望 U.青年记者,2 0 2 3(3):10 3-10 4.14赵睿，喻国明.“赛博格时代”的新闻模式：理论逻辑与行动路线图一一基于对话机器人在传媒业应用的现状考察与未来分析.当代传播,2 0 17(2):13-16,53.17黄少卿.探索知识生产常规化的机制：世界上最强大的思想给我们的启示 EB/OL.（2 0 2 1-12-0 5）2023-05-05.https:/ L,Kietzmann TC,Kietzmann J,et al.“Allaround me are synthetic faces:the mad world of Al-generated mediaJ.IT Professional,2020(5):90-99.19澎湃新闻，乔姆斯基：ChatGPT的虚假承诺 EBOL.(2023-03-10)2023-05-10.https:/ 0 19(7):56-59.21张春华.第一家完全由人工智能生成的新闻网站面世，新闻业的“游戏规则”正被改写？EB/OL（2 0 2 3-04-11)2023-05-13.https:/ 0 16(9):39-50.23Brown T,Mann B,Ryder N,et al.Language modelsare few-shot learnersC/.Advances in Neural InformationProcessing Systems,2020(33):1877-1901.24陈昌凤，张梦，由数据决定？AIGC的价值观和伦理问题 J.新闻与写作,2 0 2 3(4):15-2 3.1211