在新闻生产中运用AIGC模式的机遇、风险及规制策略研究

摘要：目的：以ChatGPT为代表的AIGC技术风头正盛，正在开启人工智能发展的新纪元。对受互联网技术发展影响的新闻业来说，以ChatGPT为代表的AIGC模式将对传统新闻生产模式造成冲击。AIGC模式在为新闻业注入更多动力的同时，存在一定的风险。如何充分发挥技术的优势，并最大限度地规避风险，成为亟待研究的课题。因此，研究在新闻生产中应用AIGC模式所面临的机遇和风险，提出相应的解决方案，对于促进新闻行业繁荣发展具有重要意义。方法：文章以ChatGPT为切入点，结合具体案例，探究以数据为中心的AIGC模式在新闻生产中应用所面临的机遇、风险以及规制策略。结果：AIGC模式下的新闻生产节省了人工成本，新闻生产力显著提高；人机交互模式有利于优化用户体验及增强用户黏性；多元呈现极大地满足了用户的视觉化阅读需求。但也存在新闻内容价值降低、数据隐私及版权问题层出不穷、虚假信息泛滥等信息危机。对此，政府部门应加快建立健全相关法律法规，新闻工作者应提高职业素养，科技公司与受众应完善技术解决方案并合理使用监督权，推动新闻业高质量发展和智慧升级。结论：AIGC模式带来的风险，不仅是新闻传播行业的难题，更是全社会共同面临的问题，只有各方协同解决，才能实现AIGC模式繁荣发展。

关键词：人工智能；ChatGPT；AIGC；新闻生产

中图分类号：G210.7 文献标识码：A 文章编号：1004-9436（2023）23-0-03

2022年11月30日，由OpenAI发布的一款名为ChatGPT的聊天机器人引起社会各界广泛关注。其在发布后的短短两个月内就积累了超过1亿人次的用户，成为史上用户数量增长最快的消费级应用［1］。ChatGPT拥有强大的文本生产能力和语言理解能力，意味着人工智能已经进入AIGC模式的新阶段［2］。

技术有赋能和负能的双重效应，ChatGPT的出现与爆火强化了AIGC模式的这一属性。作为人工智能在传播行业的代表，AIGC模式下的新闻生产不仅具备高效的写作能力，在分发反馈阶段也具有优势［3］，但也面临内容平庸、真实性缺失、侵犯隐私等风险［4］。技术虽然存在一定的风险，但人类有能力对技术进行管理［5］。因此，如何更好地运用技术是关键。

1 技术赋能：AIGC模式下新闻生产的机遇

随着AI技术的持续进步，特别是ChatGPT的引领潮流，对当前的新闻业而言，应充分发挥AIGC模式的优势，将其应用于日常新闻生产活动中。

1.1 降本增效，提高新闻生产力

将AIGC模式应用于新闻生产领域，能够实现新闻采、写、编等环节的一站式自动生成目标，降低信息生产成本，提高新闻生产效率。在传统新闻生产过程中，记者需要花费大量时间和精力采访、写作和编辑，既耗时又费力，且在面对大规模和突发新闻事件时，往往难以应对。而利用AIGC模式与生俱来的信息生产能力，能够大大减少记者在搜集信息、核实与加工内容过程中耗费的时间，使新闻工作者能够将更多的精力与智慧投入更具挑战性的工作，从而进一步释放新闻内容生产力和创造力。2023年1月26日，美国数字媒体公司BuzzFeed宣布与创造ChatGPT的OpenAI合作，主要用于Quizzes栏目个性化内容的生产和推送，充分利用ChatGPT精准化采集、智能化分析和自动化生成的优势，达到降本增效的目的［6］。在信息爆炸时代，将AIGC模式引入新闻生产，可以降低记者和编辑的信息搜集难度，节省人工成本，并大幅提高新闻生产效率。

1.2 人机交互，优化用户体验及增强用户黏性

将AIGC模式应用于新闻生产领域，能够进一步完善人机共融的新闻生产机制，优化用户体验，增强用户黏性。與以往分析式人工智能不同的是，ChatGPT作为生成式人工智能，使人与机器的交互实现了进阶，更具有类人的人格属性［7］，能利用智能对话的方式，动态对接用户信息需求，为用户提供实时、个性化的服务。这种与生俱来亲近用户的能力，大大优化了新闻分发和传播时用户的体验。有学者指出，媒体对ChatGPT的使用，实际上是一种用户自我寻求驱使下的主动行为［8］。将以ChatGPT为代表的AIGC模式应用于新闻生产环节，通过实时互动对用户画像进行精准描绘，成为个性化新闻内容生产的核心风向标。

1.3 多元呈现，满足用户阅读需求

将AIGC模式应用于新闻生产领域，依托生成式人工智能技术的新闻生产将包括多种媒介形式，如文字、图片、音视频等，更好地满足用户的视觉化阅读需求。跨模态是指通过一定的技术手段，将原本的模态信息转化为另一种模态信息［9］，如将文字转化为相应的图片、视频等。为了更好地适应视觉化阅读趋势，媒体往往需要耗费大量的时间与精力将文字信息转化为图像或视频。借助人工智能，能够提高跨模态的信息转化效率。目前，AIGC模式已经可以完成不同类型媒介信息的生产行为，满足用户的视觉化阅读需求，大大提高新闻传播的影响力。

2 技术负能：AIGC模式下新闻生产的风险

虽然AIGC模式应用于新闻生产领域之后，极大地提高了新闻生产效率，节省了人力物力，但也要警惕其介入新闻生产领域所带来的风险。

2.1 新闻内容价值降低的风险

与专业新闻人士生产的内容相比，生成式人工智能生产的内容往往浮于表面，缺乏深度与思考。虽然AIGC模式在新闻内容生成方面具有效率高、所需时间短等优势，但生产的新闻产品停留在对新闻事件的汇总与描述上，不能对新闻事件进行深度挖掘，也不具备独特的洞见和视角，难以保证新闻内容的品质。

除此之外，AIGC模式在生成文本时可能存在一定的偏见，这源于技术的限制。OpenAI首席执行官山姆·阿尔特曼（Sam Altman）公开承认ChatGPT可能存在“偏见问题”［10］。虽然人工智能具有中立性，但作为由机构研发的聊天机器人程序，其训练基于意识形态，其开发者、使用者都带有一定的价值偏向，因此，ChatGPT离保证客观公正还有一定的距离。

2.2 用户隐私与知识产权的风险

AIGC模式赋能新闻生产还面临隐私泄露的风险。大语言模型通常没有经过数据所有平台或者用户个人的同意，通过输入大量内容对机器进行训练。2023年6月28日，ChatGPT就遭遇了一次严重的隐私危机，有16名人士匿名向OpenAI提起诉讼，他们认为基于ChatGPT的AI产品在没有告知或获得同意的情况下，擅自搜集并且泄露了他们的个人信息，包括姓名、电子邮件、支付信息、家庭住址等，违反了AI模型数据相关的法律政策。此外，AIGC模式在知识产权方面也存在争议。例如，新闻集团（News Corporation）旗下的道琼斯公司发表声明，谴责OpenAI在未经授权的情况下，将《华尔街日报》的新闻报道作为ChatGPT的训练材料［11］，这种二次加工行为，如果未获得授权，就会引发知识产权纠纷。

2.3 新闻生产真实性的风险

新闻的真实性难以得到保障是AIGC模式应用于新闻生产领域最大的争议。ChatGPT作为AIGC模式的代表，本质上是基于海量互联网数据训练而成的猜词大模型，由于训练数据和模型的不可控性，所以其生成的内容极有可能缺乏真实性［12］。例如，一家国际新闻研究机构通过ChatGPT成功生产了混杂着阴谋论的宣言、以假乱真的新闻稿。该机构在报告中指出，只需要几分钟的时间，人工智能不仅能生产仇恨言论，还能制造和重复谎言。基于这一实验结论，该机构认为，“这个工具将成为网络上有史以来最强大的错误信息工具”。

除文本外，多模态虚假信息也开始泛滥。以Midjourney为例，用户只需在信息框内输入一句随意想象的文字，该工具系统就会在短时间内自动生成数张照片，以供用户选择［13］。这种低门槛、易操作的特点使图片造假现象泛滥。2023年3月18日，特朗普在社交媒体发布消息称，预计自己可能下周二被抓捕，有用户利用在2023年3月16日发布的Midjourney V5图像生产工具，生成了多幅“特朗普被抓捕”的照片，并迅速被多次转发［14］。这种视觉多模态的虚假信息具有冲击力，容易让受众产生强烈的情感，若不加以控制，很可能对社会造成不良影响。

3 技术祛魅：AIGC模式下新闻生产的规制策略

AIGC模式应用于新闻生产领域已经成为不可逆转的潮流，即便暂停，也无法阻挡其迅猛的发展态势。与其担忧其给新闻传播行业带来的风险，不如思考如何将AIGC模式更好地应用于新闻生产环节，并最大限度地规避其局限性和不良影响。

3.1 国家及政府部门：建立健全法律法规，加强隐私保护与新闻核查

政府部门是应对AIGC模式给新闻业带来挑战的关键主体。面对以ChatGPT为代表的AIGC模式带来的风险，应该谨慎加以应对。首先，国家立法机关应加快出台相关法律法规，明确界定生成式人工智能可获取数据的边界，严肃整治损害隐私安全的行为。其次，政府有关部门须充分履行自身职责，指明人工智能技术的发展方向、发展原则等。最后，要充分发挥人的主体性，以人为主导，并以机器作为辅助工具，对新闻事实进行全面深入的核查，从源头杜绝假新闻的产生。

3.2 新闻机构及从业人员：提高职业素养，生产更具深度的产品

虽然ChatGPT等生成式人工智能技术逐渐参与到新闻生产活动的各个环节，在一定程度上可以代替记者和编辑完成一些枯燥、重复的工作，实现降本增效，但与人类相比，ChatGPT不具备情感以及深度思考的能力，在面对深度报道等体裁时，无法进行深度、辩证的思考，生产的新闻内容过于浅显，无法满足受众的需求。因此，新闻从业者要扬长避短，秉持新闻专业主义精神，遵循新闻伦理与价值规范，聚焦脚力、眼力、脑力、笔力，提高自身的不可替代性。

3.3 科技公司与受众：完善技术解决方案，合理使用监督权

科技公司和一般受众作为AIGC模式的开发者和服务对象，应积极履行自身责任。科技公司须不断完善和优化人工智能技术，开发对新闻事实更加敏锐的语言过滤模型，减少AIGC模式下的虚假信息泛滥、新闻偏见等问题。除此之外，科技公司应定期优化人工智能产品，避免出现技术迟滞于新闻生产秩序和社会价值规范等问题。受众应积极合理地行使自身的监督权，发现内容不实或存在偏见的报道，要在第一时间向媒体或相关部门反馈，避免对社会产生负面影响。

4 结语

每种技术在诞生之初都让人眩目，从ChatGPT到GPT-4乃至更具变革性的新技术的问世，人工智能技术将不断帶给包括新闻业在内的各行各业新的冲击。AIGC模式经过多次迭代，已经可以辅助人类完成多模态内容的生产。但同时应正视AIGC模式带来的危机，这不仅仅是新闻行业的难题，更是全社会共同面临的问题，只有各方协同解决，才能实现AIGC模式繁荣发展。

参考文献：

［1］ 何向向.基于智能内容生成的新闻传播生态重塑、风险与应对：以ChatGPT为例［J］.传媒，2023（10）：32-34.

［2］ 史安斌，刘勇亮.从媒介融合到人机协同：AI赋能新闻生产的历史、现状与愿景［J］.传媒观察，2023（6）：36-43，2.

［3］ 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（4）：35-40.

［4］ 张蓝姗，唐慧婷. AIGC：媒介内容创作的新变革［J］.中国电视，2023（5）：94-100.

［5］ 李冉，周进萍.“青少年模式”：算法变革、功能聚焦与价值失衡［J］.传媒观察，2022（11）：78-87.

［6］ 周玉兰，项雯雯，胡孛崙.迭代与颠覆：ChatGPT与传媒业结合下的新风向［J］.传媒论坛，2023，6（6）：15-17，43.

［7］ 张洪忠，黄民烈，张伟男，等. ChatGPT的技术逻辑、社会影响与传播学未来［J］.江西师范大学学报（哲学社会科学版），2023，56（2）：24-31.

［8］ 崔保国，邓小院. ChatGPT给传媒业带来机遇与挑战［N］.中国社会科学报，2023-03-07（003）.

［9］ 涂凌波，赵奥博.作为基础资源的大数据：AIGC变革下新闻传播活动的再认识［J］.未来传播，2023，30（3）：9-16，128.

［10］ 唐嘉仪，李春凤，黄凌颖.新闻伦理视野下的AIGC：冲击与反思［J］.南方传媒研究，2023（2）：29-37.

［11］ 蔡雯，韩逸伦.新闻业务智能化趋势及其应对［J］.当代传播，2023（3）：76-81.

［12］ 朱鸿军. ChatGPT对新闻传播系统的颠覆性重构［J］.探索与争鸣，2023（5）：29-32.

［13］ 贾曼.人工智能绘画的著作权侵权问题研究［J］.传播与版权，2023（11）：121-124.

［14］ 陆小华.智能内容生成的实质、影响力逻辑与运行范式：ChatGPT等智能内容生成现象透视与解析［J］.新闻大学，2023（4）：17-24，119-120.

作者简介：汪欣雨（1998—），女，安徽合肥人，硕士在读，研究方向：广告与新媒体。