智能传播时代：新闻生产流程面临的风险与挑战——基于ChatGPT浪潮的分析

◎刘泽玉

2022 年11 月30 日，美国人工智能研究公司OpenAI 推出ChatGPT，一经发布迅速成为学界和业界的焦点。以ChatGPT 为标志的生成式人工智能给新闻生产领域带来了颠覆性的挑战。2018年6月，美国OpenAI 提出了基于Transformer 的预训练语言模型GPT-1；2019 年2 月，发布了GPT-2 模型，原理与GPT-1相似；2020 年5 月，推出GPT-3；2022 年年初，在GPT-3 的基础上推出InstructGPT，同年11 月推出同源模型ChatGPT。①

ChatGPT 是一种聊天机器人，全称是Chat Generative Pre-Trained Transformer，中文名称是生成式预训练变换模型。与传统的人工智能相比，ChatGPT 代表了生成式人工智能未来发展的新趋势。它基于Transformer 神经网络架构进行自然语言处理，由96 层Transformer 解码器构成，单词的嵌入长度和窗口长度都被扩展，能够针对不同语言文本进行预训练，从而更好地理解用户的问题，给用户带来真人对话的体验，输出文本更加自然和流畅。Transformer 是语言模型的强大基础，GPT 就是通过Transformer，把预训练和微调体系引入自然语言处理的过程中，开启了通用语言模型的新时代。

ChatGPT 内容生成能力提升的关键技术是Reinforcement Learning from Human Feedback（简称为RLHF）。RLHF 先进行监督式微调，也就是对于用户的问题形成初步的文本语料；再构建奖励模型，通过奖励模型对于初步形成的文本进行排序，强化学习训练模式；最后利用近端策略优化算法，形成符合用户预期的文本语言，从而输出。

Instruction Tuning 技术辅助ChatGPT 系统形成更加高级的文本内容，通过该技术预设指令与用户问题所期待的文本相结合，从而生成预期文本。Chainof-Thought 技术起到完成复杂推理任务的作用，可以针对性地设计模型的指令，辅助ChatGPT 完成逻辑推导任务，进行语言为文本的输出。

一、智能传播时代：学界对人工智能与新闻生产的研究

智能传播时代，随着技术的发展，人工智能越来越广泛地应用到新闻生产领域中来，对传统的新闻生产流程带来了极大改变，提升了新闻生产效率。保罗·莱文森说过，“任何技术都是刀子的翻版”，所以随ChatGPT而来的还有挑战和风险。我国从2011年开始对人工智能进行深度的研究和学习。学者吴洁、许向东认为，在新闻生产的前、中、后端，新闻用户与智能算法、新闻记者与写稿机器人、新闻编辑与数据技术间的关系状态分别体现为深度接合、动态协商与相对区隔，人与技术之间的关系揭示并构建了人本主义在新闻生产不同阶段中被认知、理解与实践的具体方式，为人本主义的新闻生产的存续和坚守提供了学理支撑与经验路径。②学者史安斌、高姝睿认为人工智能在新闻生产、呈现和分发等环节都开展了创新性的实践探索，但是给新闻媒体带来了社会偏见扩散的伦理困境，他们从技术维度上的“算法核验进化”和社会维度上的“人机耦合”来探讨发展路径。③学者章丽认为新闻信息生产与人工智能中的符号识别系统、信息搜集系统、算法推荐技术、智能编辑技术密切相关，智能传播对于新闻生产的主体、方式、分发等都产生了变化，实现了人机结合的新闻生产，她也提出了应从技术、法规层面规制人工智能。④学者段永光认为在智能传播中，一要发挥人工智能对新闻内容生产的辅助作用；二要平衡数据挖掘与用户信息保护的关系；三要坚持新闻内容生产的人文取向；四要完善新闻内容生产的核查机制。⑤

我国学者聚焦于ChatGPT，纷纷指出ChatGPT 给人类生活各方各面带来了极大的影响，新闻生产领域乃至整体的传媒行业结构也不例外。学者喻国明、苏健威认为ChatGPT 有三种关键的技术支持，即预训练、大模型、生成式，在拟真度和功能维度上达到新高度；同时指出生成式人工智能带来的全面智能化是一场深刻的革命，传播与社会的治理逻辑也将随之发生深刻变革。⑥学者郑满宁认为人工智能与新闻业的融合主要体现在新闻写作机器人、智能算法推送、元宇宙新闻、AIGC新闻四个阶段。⑦学者陆小华从知识萃取、知识生产、知识传播三个方面，分别论述智能内容的生成给新闻、出版业带来的挑战，并提出应不断探寻人与人工智能共生的方式方法。⑧

ChatGPT 是一种对话式的大型语言模型，在庞大数据分析的基础上，能够“自主地”“人性化地”生成复杂的文本，其中“人性化”是相关技术的超前表现。过去的AI只能通过数据写出大量机械化的新闻文稿或者数据呈现，但现在的ChatGPT 能够自然流畅地针对用户问题进行回答，无障碍地与用户交流，实现了用户采用“自然语言”就能和人工智能对话的需求。然而，ChatGPT“自主性”“人性化”的特点也给传媒行业结构和新闻生产领域带来了挑战，本文将从新闻采集、新闻制作、新闻分发以及整体行业结构等角度来深入分析ChatGPT 问世给新闻生产流程带来的挑战，并提出展望。未来人工智能不仅仅存在于某个特定的领域，而将进入人们的日常生活，那么ChatGPT应更多地协助人类生活和工作。

二、新闻采集：挑战用户隐私，带来虚假信息传播风险

作为生成式人工智能，ChatGPT 以大量的数据作为支撑，通过数据构建起属于自身的算法模型和语言架构，然而算法技术不是万能的，而是存在缺陷的，从新闻采集层面就要重视起这种潜在的风险。

（一）生成式人工智能采集信息挑战用户隐私

相比于之前的新闻写作机器人，ChatGPT 明显的不同点在于它拥有自身较为完整的信息库，其信息采集较为广泛。用户在使用ChatGPT 时可以输入各种问题，其中包含着大量输入与自身相关的隐私信息的可能性。无论是登录时需要进行注册的信息，还是搜索引擎中罗列出来的问题关键词，抑或是用户在网站浏览的界面足迹，这些都属于用户的隐私信息。然而这些都被ChatGPT 抓取并摄入进去，加之若用户在ChatGPT 的聊天界面输入隐私信息，那么ChatGPT 的算法机制会自动纳入语料信息库，这在一定程度上存在搜集用户隐私信息的行为，面临着泄露用户隐私的风险。虽然美国的OpenAI 公司声称一直秉持着技术的人文伦理理念，表明不会泄露用户隐私，而会定期清除语料库，但是并没有明确表示ChatGPT 删除用户隐私信息的方式方法是什么，以及什么时间节点清理隐私信息，因此本质上ChatGPT 还是会存在泄露用户隐私的风险。

（二）采集层面存在虚假信息搜集的风险

其一，ChatGPT 的原始语料信息库不仅来源于海量的数据算法，还来源于技术人员自身的知识水平。技术人员在对其进行程序设置时，或多或少都会局限于自身的能力水平，导致ChatGPT 这一对话式的人工智能存在着信息虚假的挑战危机。它提供的信息并不总是准确的，数据来源的核查没有准确的出处，所以信息的真假性难以确定。这给新闻生产流程层面的信息产出带来消极影响，而ChatGPT 产出的虚假信息误导用户，从而进一步影响新闻传播效果。

其二，ChatGPT 的语料库不全面，虽然新闻生成的内容来源于多方面，比如数据、学术论文、人类学家等，但是仍具有局限性，所以信息真假问题不能完全消除。比如提出中国相关的历史问题“如何评价粟裕将军”，ChatGPT 并未给出准确的答案，反而是根据它自己的语料库胡乱编造，给出的答案与中国历史相背离。这在一定程度上说明ChatGPT 虽然是人工智能领域超前的技术展示和应用，但是它的技术并不完善，在生成和传播信息层面并没有准确的信息来源和进行事实核查的能力，所以用户不能把人工智能给出的答案当作真理，新闻工作者不能依赖ChatGPT 生成新闻稿件。

ChatGPT 的问世不仅影响了新闻的采集，也影响了人们对于信息获取的方式，进一步影响着人们的社会认知。在人工智能并不完善之前，新闻工作者采集新闻是经过事实核查的，受众获取信息渠道大多来源于主流媒体，然而ChatGPT 的发展能够利用技术使得用户快速获取到自身想要的信息内容，这对专业媒体的权威性构成挑战。同时，也有一些不法分子利用人工智能技术的漏洞，也就是生成信息的虚假性，进行诈骗犯罪。这也无疑给新闻生产流程带来阻碍，降低了用户对于互联网信息的信任度，从而影响专业媒体的公信力。

三、新闻制作：ChatGPT浪潮下新闻生产的创意性被动摇

作为生成式人工智能，虽然ChatGPT 能够识别用户的问题，生成智能内容，但是在各种技术模型上生产的内容终归缺乏创意性。人工智能生成的新闻内容和专业的新闻工作者所生产的新闻内容具有本质的区别，这一区别主要体现为ChatGPT不具有创意性。

传统新闻生产时代下的制作流程是新闻记者采访之后形成稿件，再进行编辑，把关人再完成审核，最终新闻信息产出面向用户，进入传播的过程。整个的新闻生产流程都是由具备专业职业素养的新闻工作者付出努力和创意分工协作共同完成的。然而在技术的发展下，机器人写作不断被应用到新闻生产中，前有新华社的快笔小新通过一定的算法逻辑，可以自动化分分钟产出上百篇甚至上千篇新闻稿件，后有ChatGPT可以根据用户的需求，理解用户的语言，产出用户需要的新闻信息。

人工智能虽然可以将职业记者从专业性不高的工作中解放出来，但是随着ChatGPT 这一生成式人工智能的问世，也意味着人们不再需要为创意、观念付出高成本就可以享受益处。在传统媒体时代，不同观念的新闻记者对于不同的新闻事件书写角度、价值看法都有差别，这样制作出来的新闻稿件角度全面，具有多元化。然而随着人工智能的发展，具有创意性的全面化稿件却变得“稀有”。比如对其提出写一篇关于ChatGPT 的新闻，ChatGPT 短时间内能输出一篇完整的新闻报道，这就挑战了具有专业素养的新闻生产者制作时独有的创意性，在一定程度上让本该有着严格生产流程的新闻失去了意义，仅是通过人工智能就能快速且完整地生产出人们所需要的新闻。但是，这种新闻并不具备创意性，ChatGPT 通过算法数据抓取语料库里所具有的内容，根据问题整合成自身的输出内容，这样产出来的新闻稿件千篇一律毫无新意，它之所以被行业追捧，是因为符合当下新媒体时代的新闻迭代速度。人工智能产出速度快，意味着能带来较高的经济效益，所以制作创意在经济效益面前就变得微不足道。从ChatGPT 的特征来看，它对于新闻生产这些技能工作的冲击力是非常强的，给本具有创意性的工作带来了挑战，使这些工作变得机械化，并且发稿内容是有迹可循的，利用低成本获得高收益，创意也就被悄然抛弃了。

四、新闻分发：对话式推送构建社会议程，误导用户认知

ChatGPT 给用户带来超乎真实的对话体验，根据用户的问题进行分发的新闻内容具有针对性和个性化。这一信息推送服务更加精准和具体，这是生成式人工智能的进步，但也给新闻分发层面带来挑战。

传统媒体时代，受众接受的具有针对性的新闻很少，更多的是面向普罗大众的共同新闻信息，然而人工智能的发展让新闻分发逐步向智能算法推送阶段演进。对于人工智能来说，生产与分发能够轻松实现一体化，比如今日头条生成聚合类算法新闻客户端，针对用户的所在地、年龄、喜好等因素进行个性化内容推荐。ChatGPT 与这些算法新闻客户端有异曲同工之妙，并且存在算法歧视的隐性问题，比如当要求Chat-GPT根据种族、肤色、性别等关键词来评估是否会成为一名优秀的建筑师时，ChatGPT 的回答却只建议白人男性。这表明利用ChatGPT 对话政治或者较为敏感的话题时，ChatGPT 的预训练语言模型会存在算法歧视以及宗教、种族、性别偏见。这一真实存在的算法偏见会慢慢构建起社会议程，从而对用户的社会认知造成不良影响。

美国新闻评论者和社会评论家沃尔特·李普曼提出著名的“议程设置理论”，认为“新闻媒介影响‘我们头脑中的图像’”，这也就是议程设置理论的雏形。ChatGPT 能够根据用户的问题为用户生成特定的回答，与用户进行流畅自然的对话，这在一定程度上归属于精准化、个性化的推送，更属于生产和分发一体的人工智能。虽然ChatGPT 并不能决定人们想什么，但是这一未来的“超级媒介”能够在与用户进行对话时，有效影响用户的认知，所以ChatGPT 在新闻分发层面起到了建构社会议程设置的作用，利用对话式的推送回答来影响用户的看法。

五、传媒行业结构：人机耦合成为未来新趋势

ChatGPT 不仅给新闻生产流程带来风险，立足于整个传媒行业，它还颠覆了传统的传媒行业结构，驱动传媒行业变革，为未来的行业结构提供了新方向。

以ChatGPT 为例的生成式人工智能，打破网络壁垒，成为人们口中的“超级媒介”，不断驱动着传媒行业的结构变革。美国传播学者乔治·格伯纳曾提出著名的“涵化理论”⑨，关注媒介在传播事件以及传播过程中扮演什么角色，起到什么样的作用，并且随着技术的发展，也不断涌现出不同媒介，对于人们生活产生不同的效果。ChatGPT 有望将私域资源和公域资源整合，在未来成为人们进行信息检索、信息整合等的网络入口和智能中枢，以此在一定程度上改变传媒行业结构。

在传统媒体兴盛的时代，传媒行业的结构是人员劳动密集型产业。然而随着技术的发展，人工智能出现并逐步完善，传媒行业的结构向着技术密集型和资本密集型转变，ChatGPT 这一人工智能就能够进行信息采集、编辑、分发等一系列工作流程。人工智能挑战新闻生产者的地位和主体性，使得新闻生产者的职业空间遭到挤压，也使得新闻生产者的职业边界不断消解，而新闻生产者自身的主体性和专业功能性将变得越来越模糊，传媒行业的工作人员会逐渐朝着技术型人才发展。在不久的未来，像ChatGPT 这种对话式的大型人工智能将会成为传播技术的高地，新闻行业结构也会随着技术的发展而改变，同时需要强大的资本为技术应用和发展提供支撑，因此新闻业将迎来不小的挑战。

六、结语

海德格尔曾说：“技术是时代的座驾，然而能够驾驭技术从而影响时代进程的，永远是具有主体意识的人。”⑩虽然ChatGPT是人工智能发展的典范，并且未来生成式人工智能也会越来越先进，应用范围越来越广泛，但是应把主导权握在人的手中，人们不能对人工智能产生过多的依赖，要秉持着“以人为本”的思想，在深度智能化的浪潮下勇毅前行。

无论是对于传媒行业还是社会生活，人工智能都应起到辅助作用，帮助传媒行业加速实现智能化融合，促进用户的日常生活更加便捷，而不是占据和代替人类、挤压传媒行业的工作，挑战新闻生产的创造性。我们应搭载技术发展的快车，利用好技术的积极一面。对于人工智能带来的挑战，要积极应对并解决，从而在生成式人工智能的发展背景下促进新闻生产力的提高和传媒行业结构的优化。利用ChatGPT 趋利避害，改善算法偏见，促进新闻业的发展，这才是新闻工作者对待人工智能的正确态度。

注释：

①卢宇,余京蕾,陈鹏鹤,等.生成式人工智能的教育应用与展望——以ChatGPT 系统为例[J].中国远程教育,2023(04):24-31+51.

②吴洁,许向东.智能传播时代的人本主义新闻生产：实践境况与理论面向[J].编辑之友,2023(02):99-105.

③史安斌,高姝睿.人工智能在新闻传播中的运用：实践探索与伦理困境[J].青年记者,2022(19):92-96.

④章丽.人工智能技术在新闻传播生产模式中的应用分析[J].采写编,2021(12):12-13.

⑤段永光.人工智能在新闻内容生产领域的应用研究[J].传播与版权,2023(03):1-4.

⑥喻国明,苏健威.生成式人工智能浪潮下的传播革命与媒介生态——从ChatGPT 到全面智能化时代的未来[J].新疆师范大学学报(哲学社会科学版),2023(05):81-90.

⑦郑满宁.人工智能技术下的新闻业：嬗变、转向与应对——基于ChatGPT 带来的新思考[J].中国编辑,2023(04):35-40.

⑧陆小华.ChatGPT 等智能内容生成与新闻出版业面临的智能变革[J].中国出版,2023(05):8-15.

⑨郭庆光.传播学教程[M].北京:中国人民大学出版社,2011:195.

⑩方立明.元宇宙背景下传媒业发展的机遇与挑战[J].传媒,2022(19):25-27.