【摘要】人工智能正在變革新聞生產(chǎn)，提高新聞生產(chǎn)的效率，但也帶來新聞從業(yè)人員失業(yè)風險、新聞報道信息質(zhì)量等問題。自動化新聞和人機協(xié)作的模式各有優(yōu)勢，AIGC模式更為新聞內(nèi)容生產(chǎn)提供了新的解法，但算法偏見和假新聞并未消失。通過理性對待技術(shù)帶來的變化，新聞工作者需適應新角色，平衡技術(shù)益處與潛在問題，以確保新聞行業(yè)在數(shù)字時代的持續(xù)發(fā)展。

【關(guān)鍵詞】人工智能；新聞生產(chǎn)；人機協(xié)作

一、人工智能在新聞生產(chǎn)中的應用

自2001年人工智能進入新聞傳播學界的視野以來，“自動化寫作”“新聞視頻自動生成”等提高內(nèi)容生產(chǎn)效率的未來愿景逐步成為現(xiàn)實［1］。智能技術(shù)，例如機器學習、自然語言處理和虛擬現(xiàn)實等，顛覆了傳統(tǒng)的傳播方式，從根本上改變了信息生產(chǎn)的格局［2］?！白詣踊瘍?nèi)容生產(chǎn)”將傳統(tǒng)新聞生產(chǎn)者從重復性勞動中解放出來，節(jié)省出的時間和精力能夠用于更具創(chuàng)造力的實踐中；以AIGC為核心的生成式人工智能，例如ChatGPT的應用打破了“弱人工智能”時代的魔咒，通過人機耦合賦能新聞生產(chǎn)。

（一）解放重復工作，賦能新聞生產(chǎn)

人工智能依托計算機視覺、自然語言處理、深度學習與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及AIGC等技術(shù)應用于實際的新聞內(nèi)容生產(chǎn)中，并通過實現(xiàn)新聞內(nèi)容創(chuàng)作各個環(huán)節(jié)的自動化生產(chǎn)和人機協(xié)作，在降本增效的同時，優(yōu)化新聞生產(chǎn)力。

國內(nèi)外新聞生產(chǎn)機構(gòu)早已布局各類型的新聞自動化生產(chǎn)。國際上，《華盛頓郵報》的Heliograf軟件可根據(jù)模板與關(guān)鍵詞完成稿件編寫，其內(nèi)容具有專業(yè)的評論語氣和明晰的邏輯。在國內(nèi)，新華社的“快筆小新”在擅長的體育和財經(jīng)領(lǐng)域只需要3—5秒鐘便可完成記者需要15—30分鐘才能完成的內(nèi)容。人工智能利用算法程序，完成了數(shù)據(jù)采集與分析以及故事化敘述與文本生成。傳統(tǒng)的內(nèi)容生產(chǎn)者只需要參與最初編程或最后的內(nèi)容審核環(huán)節(jié)，這就極大地節(jié)省了重復性工作的時間。除自動化生產(chǎn)外，以AIGC為核心的生成式人工智能可以賦能垂直應用場景［3］。相比于傳統(tǒng)專用人工智能只服務(wù)于特定領(lǐng)域，生成式人工智能具有廣泛適用性。通過模型訓練和數(shù)據(jù)微調(diào)，ChatGPT等AIGC應用可以低成本地為各個垂直領(lǐng)域提供個性化服務(wù)。換言之，新聞創(chuàng)作者可以利用既有的生成式人工智能的大模型和專業(yè)數(shù)據(jù)訓練，生產(chǎn)出與垂直新聞領(lǐng)域風格一致，符合用戶需求的新聞產(chǎn)品。

人工智能的應用還為新聞機構(gòu)在危機報道、實時新聞播報等場景提供了強大的支持。憑借其高效的數(shù)據(jù)處理能力，人工智能可以幫助記者在短時間內(nèi)從海量的復雜信息中提取關(guān)鍵要素，快速生成精準的新聞內(nèi)容。這種高效靈活的新聞生產(chǎn)模式能夠顯著提升新聞機構(gòu)在緊急事件中的反應速度和報道質(zhì)量。AIGC在新聞生產(chǎn)中的應用也為個性化新聞推薦提供了技術(shù)支持。通過對用戶行為數(shù)據(jù)的分析，生成式人工智能能夠預測受眾的興趣偏好，并能根據(jù)用戶的喜好變化動態(tài)調(diào)整推送內(nèi)容，從而為其定制個性化的新聞內(nèi)容。這種定制化的新聞推薦機制，不僅能夠提高用戶的黏性和互動性，還能幫助新聞機構(gòu)精準觸達目標受眾，提升內(nèi)容分發(fā)的效率和效果。

（二）建立人機耦合，智能輔助創(chuàng)作

隨著新聞產(chǎn)品的不斷轉(zhuǎn)型與升級，新聞生產(chǎn)對時效性的要求正在增強，與此同時，生產(chǎn)的復雜度也在提高，這使得人工智能創(chuàng)作權(quán)重不斷提高?，F(xiàn)階段人工智能創(chuàng)作憑借可靠的新聞專業(yè)知識能夠勝任客觀性新聞報道工作。然而，關(guān)于非客觀的新聞報道，需要提供更多深刻見解和人文關(guān)懷的新聞，無法單純依靠缺乏主觀判斷力與生命力的算法完成［4］。一項針對新加坡讀者的實驗證明，對于非客觀性文章，人們傾向于認為人機混合型作者的文章信源可信度更高。人機協(xié)作新聞寫作模式代表了在新聞制作的全過程中，傳統(tǒng)的編輯和記者承擔主要責任，同時與人工智能合作，參與新聞制作和發(fā)布等環(huán)節(jié)，從而使整個傳播過程快速、高效、精準和低成本［5］。人機協(xié)作的新聞寫作模式仍是新聞生產(chǎn)鏈路中必不可少的一環(huán)［6］。

人工智能的迅猛發(fā)展，特別是生成式大語言模型如ChatGPT的問世，為人機協(xié)作的新聞寫作模式提供了不同的解法。生成式大語言模型能夠理解自然語言文本，并以同樣的形式生成有意義的回應。這使新聞創(chuàng)作者能直接與AI進行對話式交互，為人機協(xié)作進行新聞創(chuàng)作提供了新的契機。具體地說，隨著智能技術(shù)應用不斷成熟，人工智能向“擬人”“超人”方向發(fā)展，其不再僅僅是輔助新聞記者處理數(shù)據(jù)、收集信息的工具，通過凝練關(guān)鍵新聞線索、設(shè)計相關(guān)主題與內(nèi)容框架，人工智能能夠為新聞創(chuàng)作者提供智力支持和靈感提示。特別是AIGC在新聞中的應用可以賦能新聞評論和分析。人工智能可以幫助作者完成對歷史數(shù)據(jù)和社會輿情的挖掘，生成深度分析文章、趨勢預測報告等內(nèi)容，幫助新聞機構(gòu)提供更具洞察力和前瞻性的報道。因此，AIGC參與新聞生產(chǎn)能夠進一步豐富新聞服務(wù)的多樣性。

（三）增強創(chuàng)新能力，多模態(tài)融合傳播

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，現(xiàn)階段的人工智能已經(jīng)具備較高水平的創(chuàng)造力，新聞行業(yè)依托于AI在內(nèi)容生產(chǎn)中也逐步從移動融合傳播模式向多模態(tài)傳播模式轉(zhuǎn)變。多模態(tài)傳播模式中傳播內(nèi)容和傳播方式都是多模態(tài)的，那些曾經(jīng)不被認為是“內(nèi)容”的內(nèi)容也可能會成為新聞中影響人們獲取信息、意識形成的重要力量。例如AI通過VR等技術(shù)生成的虛擬場景等交互式內(nèi)容。在報道一場大型活動或災難時，AI可以生成基于真實數(shù)據(jù)的虛擬場景，讓用戶以全景視角體驗事件的發(fā)生和發(fā)展過程。這種沉浸式的多模態(tài)傳播不僅提升了新聞的表現(xiàn)力，還能讓用戶對新聞內(nèi)容產(chǎn)生更強的情感共鳴。多模態(tài)傳播作為適應智能變革的顛覆式創(chuàng)新傳播方式，不僅拓展了新聞的傳播方式，也為新聞創(chuàng)作帶來了新的可能性，使其能更好地適應數(shù)字化時代的挑戰(zhàn)。

二、人工智能參與新聞生產(chǎn)的隱憂

任何技術(shù)的引入和實施都可能產(chǎn)生意外后果。［7］人工智能帶來的變革也伴隨著一些尚待完善的考慮。這包括對潛在的失業(yè)風險，信息質(zhì)量和可信度的擔憂，算法偏見和數(shù)據(jù)隱私問題的挑戰(zhàn)等。

（一）新聞創(chuàng)作的歸屬權(quán)與主體性地位的爭論

在過去的幾十年里，“自動化新聞”“機器新聞”憑借超越人力的優(yōu)越性得到了新聞媒體機構(gòu)的青睞。在弱人工智能階段，AI的創(chuàng)作能力、目的、水平都依靠人的因素作用，其生成的新聞作品通常因為缺乏“獨創(chuàng)性”而不被著作權(quán)法保護。近年來，隨著深度學習、自然語言處理等技術(shù)的突破，人工智能逐漸展現(xiàn)出超越人類的潛力，它能夠在短時間內(nèi)處理海量信息、提煉關(guān)鍵線索、制定合理的敘事框架，甚至能夠模仿不同風格的新聞?wù)Z言。2020年騰訊狀告“網(wǎng)貸之家”案，是國內(nèi)第一次以法律判決形式認定AI生成的作品具有著作權(quán)。這引發(fā)了關(guān)于新聞創(chuàng)作主體性地位的爭論：在新聞創(chuàng)作過程中，AI是否可以替代人類記者，甚至成為新聞創(chuàng)作的主要主體？機器人寫稿首獲版權(quán)，如果把AI技術(shù)不僅當作新聞生產(chǎn)的輔助工具，還應用為創(chuàng)作主體，那么AI新聞作品的權(quán)利人應屬于誰？這些爭論反映出人工智能參與新聞生產(chǎn)后所面臨的亟待解決的問題。

（二）新聞可信度與真實性的爭議

自動化新聞在提高生產(chǎn)效率的同時也引發(fā)了人們關(guān)于信息可信度的擔憂。真實性是新聞的生命。然而，人工智能在新聞傳播實務(wù)中的多維嵌入可能對真實性原則造成挑戰(zhàn)。首先，機器生成的文章可能缺乏人類記者的深入調(diào)查和判斷能力，容易受到錯誤或誤導性信息的影響。例如，數(shù)據(jù)層面的錯誤和不完整等，可能導致AI錯判事實從而輸出假新聞。其次，ChatGPT等人工智能在應用中存在“深度造假”現(xiàn)象。美國波因特學院曾經(jīng)測試使用ChatGPT創(chuàng)建了一份完全虛構(gòu)的報紙，包括四名編輯、一份報刊簡介以及一篇虛構(gòu)的指控當?shù)卣瘮〉奈恼?，僅用了不到10分鐘的時間。人工智能的“深度造假”能力引發(fā)了關(guān)于新聞?wù)鎸嵭缘臓幾h。

（三）算法偏見和隱私問題

人工智能“黑箱算法”可能會給不同層次的組織和社會帶來道德風險［8］。一個主要的倫理問題是，算法可能會復制和強化現(xiàn)實社會中的偏見。算法偏見是指在計算機程序或算法的設(shè)計、培訓和執(zhí)行中，可能出現(xiàn)對某些群體或個體不公平或不平等對待的情況。這種偏見可能是無意識產(chǎn)生的。例如，受到數(shù)據(jù)集的偏見影響，算法可能會錯誤地將某些文章歸類為特定主題，或使用偏見性標簽，從而歪曲報道的真實性或引導公眾對特定主題產(chǎn)生偏見，造成新聞價值導向的偏移。此外，自動化新聞寫作工具如ChatGPT，如果訓練數(shù)據(jù)有偏見，生成的報道就可能不準確或帶有歧視性。甚至，即使算法的設(shè)計者沒有特意突出偏見，生成文本中可能因為其他編碼變量而包含了偏見的術(shù)語。

人工智能帶來高效率生產(chǎn)方式的同時也產(chǎn)生了數(shù)據(jù)隱私問題。在新聞用戶端，用戶數(shù)據(jù)被視為一種可開發(fā)的資源，隨時被采集程序捕捉，并成為人工智能的數(shù)據(jù)集來源。然而，這種數(shù)據(jù)收集過程通常是不透明的，往往在用戶不知情的情況下進行。人工智能通過跟蹤用戶的瀏覽習慣、點擊行為、搜索歷史等信息，來建立用戶畫像，以便提供個性化新聞內(nèi)容。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動的新聞生產(chǎn)方式大大提高了新聞的精準性和用戶體驗，但也引發(fā)了公眾對隱私泄露和數(shù)據(jù)濫用的擔憂。

三、人工智能參與新聞生產(chǎn)的策略探索

當前，在新聞生產(chǎn)領(lǐng)域，針對以人工智能深度參與新聞生產(chǎn)的實際情況及各類隱憂，需要從完善監(jiān)管機制和培養(yǎng)技術(shù)思維等維度優(yōu)化技術(shù)應用實踐，尋求解決之道。

（一）完善監(jiān)管機制：保障倫理規(guī)范

首先，在人工智能深度參與新聞生產(chǎn)的實際情況下，新聞作品的版權(quán)問題需要法律層面的完善。推動相關(guān)法律法規(guī)的更新和健全，是確保AI新聞作品版權(quán)歸屬和明確新聞創(chuàng)作主體的關(guān)鍵。建立一套適用于智能時代“人機協(xié)作”的知識產(chǎn)權(quán)法律體系，明確人工智能創(chuàng)作物的版權(quán)歸屬以及獨創(chuàng)性標準，將成為解決此類問題的有效途徑。

其次，為應對人工智能新聞寫作中算法偏見和用戶數(shù)據(jù)隱私的挑戰(zhàn)，健全“機器寫作”應用的法律法規(guī)至關(guān)重要。從法律層面出發(fā)，必須制定標準化的行業(yè)規(guī)范，確保算法開發(fā)者和內(nèi)容生產(chǎn)者遵守嚴格的道德和法律標準。

最后，建立“人機耦合”的新聞審查模式也至關(guān)重要。即在AI生成內(nèi)容后，人類新聞從業(yè)者仍需扮演“把關(guān)人”的角色，對AI生成的內(nèi)容進行審核和編輯，確保其符合新聞倫理標準。這種人機協(xié)作的審查機制將有效降低算法偏見和錯誤信息的傳播，增強新聞內(nèi)容的真實性和社會責任感。通過法律和倫理的雙重保障，可以幫助新聞行業(yè)在AI時代建立更加完善的監(jiān)管框架。

（二）培養(yǎng)技術(shù)思維：加強人機協(xié)作能力

人工智能的應用并不意味著人力從新聞生產(chǎn)領(lǐng)域消失，AI賦能于人，而非取代人。首先，從技術(shù)層面來看，當前基于深度學習的人工智能系統(tǒng)仍然面臨著高昂的成本和復雜的技術(shù)要求，這使得大多數(shù)企業(yè)難以全面采用。其次，在新聞生產(chǎn)實踐中，雖然AIGC應用能夠模仿記者的社會感知和事件分析能力，但其創(chuàng)作所依賴的主要是網(wǎng)絡(luò)上的二手數(shù)據(jù)，即經(jīng)過他人加工過的信息。與人類記者相比，它難以直接理解真實社會，缺乏自主獲取原始經(jīng)驗的能力。因此，AIGC應用在環(huán)境感知和創(chuàng)作熱點新聞方面存在一定的局限性。

傳統(tǒng)生產(chǎn)者收集和整合信息的工作邊界正在被重塑，“訓練”算法的“元作家”或“元記者”成為采編人員的新角色。對于新聞從業(yè)者來說，快速適應并轉(zhuǎn)變身份，積極培養(yǎng)技術(shù)性思維與人機協(xié)作能力才是當務(wù)之急。新聞從業(yè)者應通過技術(shù)培訓和跨領(lǐng)域?qū)W習提升對人工智能的理解，掌握相關(guān)工具的應用方法，利用AI進行新聞線索挖掘與分析。此外，從業(yè)者需要學會與AI系統(tǒng)互動，例如運用數(shù)據(jù)分析模型來獲取新聞線索并能夠在AI生成內(nèi)容的基礎(chǔ)上進行深度加工和編輯以確保新聞的準確性、深度和人文關(guān)懷，以及通過算法優(yōu)化內(nèi)容推薦等。記者要適應AI帶來的工作流程變化，將更多精力投入復雜性和創(chuàng)造性任務(wù)，最終實現(xiàn)人機協(xié)同的高效新聞生產(chǎn)。

四、結(jié)語

人工智能在新聞生產(chǎn)中不僅助力消解重復性工作，還支持擴大專業(yè)新聞工作者的感知范圍和增強他們的判斷能力。然而這種深度滲入也造成了智媒時代的困境：潛在的失業(yè)風險，對信息質(zhì)量和可信度的擔憂，算法偏見以及數(shù)據(jù)隱私問題的挑戰(zhàn)。以辯證的思維看待技術(shù)帶來的顛覆性變化成為問題的唯一解決路徑。無論是算法程序的“元作者”還是傳統(tǒng)的專業(yè)新聞生產(chǎn)者都應以審慎的態(tài)度權(quán)衡技術(shù)在不同應用場景下的益處和弊端，迎接可能出現(xiàn)的挑戰(zhàn)，以確保新聞行業(yè)能夠更好地適應數(shù)字時代的需求。

參考文獻：

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作者簡介：于天姝，悉尼大學藝術(shù)與社會科學學院碩士生（悉尼 NSW2205）；顧理平，南京師范大學新聞與傳播學院教授、博士生導師（南京 210023）。

編校：趙 亮