机遇与反思：AIGC技术对新闻行业的影响

【内容提要】AIGC技术历经多年发展，从符号推理到深度学习，特别是近年来在自然语言处理方面的重大突破，使得人工智能生成内容成为现实，并广泛应用于新闻、影视、广告等多个领域。AIGC极大丰富了网络空间的内容，推动了媒体生产方式的变革，使得个性化、定制化的内容服务成为可能。本文以“湾财AI快报”为例，探讨人工智能生成内容技术在新闻领域的应用和发展，以期为媒体实践提供参考。

【关键词】AIGC 新闻生产 AI 编辑

AIGC（AI-Generated Content）时代，是指在人工智能技术迅猛发展，尤其是自然语言处理、机器学习算法等关键技术取得重大突破的背景下，由人工智能驱动的内容生成逐渐成为可能，并在多个领域得到广泛应用的时代。这一时代的特点是，人工智能不再仅仅是人类的工具，而是成为能够与人类协作甚至主导某些创作活动的伙伴。AIGC时代的内容创作，包括文本、图片、音频、视频等多种形式，涉及新闻报道、影视制作、 广告创意、教育培训等多个领域。AIGC极大丰富了网络空间的内容，推动了媒体生产方式的变革，使得个性化、定制化的内容服务成为可能。带来种种便利与机遇的同时，也出现了版权、创意、道德等方面的挑战和问题，需要在推动技术进步的同时，加强法治、伦理等方面的建设，确保技术发展符合社会主义核心价值观，服务于人类社会的可持续发展。[1]

一、AIGC 技术的发展历程

人工智能自动生成内容技术的发展经历了多个阶段。20世纪50-60年代，AI研究集中在符号推理和专家系统领域，但这些系统仅能解决特定问题，无法实现通用智能。直到20世纪80年代，神经网络和机器学习的兴起为AIGC技术的发展奠定了技术基础。20世纪90年代，随着互联网的普及，大量在线文本数据和用户对话成为AIGC技术的宝贵资源。此时期，基于统计和自然语言处理的方法逐渐成为主流。然而，由于计算能力和数据量的限制，AIGC系统的表现仍然有限。进入21世纪初，随着深度学习算法的崛起，AIGC 技术取得了显著进展。深度神经网络模型（如循环神经网络RNN和变压器模型Transformer）的使用使得AIGC系统能够更好地理解自然语言和上下文信息。

随着时间的推移，大规模的数据集和强大的计算能力推动了AIGC技术的进一步发展。2014年，Google发布了基于深度学习的聊天机器人Google Assistant，为AIGC技术的商业化应用打开了大门。随后，Facebook、Microsoft等科技巨头纷纷推出自己的AIGC产品和平台。

2018年，OpenAI发布了GPT模型，引发了AIGC领域的重大变革。[2]GPT系列模型采用无监督预训练和生成式模型结构，使得AIGC系统在语言理解、生成和对话方面取得突破性的进展。GPT-3发布于2020年，在多项自然语言处理任务和对话测试中展现出超凡的表现。2023年3月15日，OpenAI发布ChatGPT最新版本——GPT4模型，GPT4是一个能接受图像和文本输入，并输出文本的多模态模型，是OpenAI在扩展深度学习方面的最新里程碑。2024年2月16日，OpenAI发布文生视频模型Sora，并一次给出多达48个由Sora直接生成、未经修改的视频，时长最长可达59秒。

AIGC技术经历了从符号推理到统计学习再到深度学习的演进过程，随着算法的改进、数据集的增强和硬件设备的提升，AIGC系统的智能水平和应用范围将进一步扩展。[3]

二、AIGC 技术在新闻领域的应用现状及趋势

随着深度学习、自然语言处理等技术的快速发展，AIGC技术在新闻领域得到了广 泛应用。

AIGC技术可以提高新闻生产的效率。传统的新闻生产过程需要调查、采访、编辑等环节，而AIGC技术可以自动生成新闻稿件，大大缩短了新闻生产的时间。许多新闻机构已经开始使用自动化写作工具来提高新闻生产的效率，例如美联社的Wordsmith 和路透社的News Tracer等，这些新闻通常由数据驱动，可以通过分析数据直接生成新闻稿件。

AIGC技术令新闻更新变得更加实时和准确，可以实时监控新闻事件的发展，使得新闻机构能够更快地响应事件。一些新闻网站已经开始使用AI技术来实时更新体育比赛和金融市场的情况。传统的新闻报道中，由于记者、编辑等人为主观因素，不可避免地会出现报道失实、偏差等问题，而AIGC技术通过分析大量数据，可以生成更加准确、客观的新闻报道。

通过用户数据分析，AIGC技术还能为用户推荐定制化的新闻内容。这种个性化推荐算法已经在许多新闻网站和App中得到应用，例如谷歌新闻和Facebook的News Feed等。

AIGC技术在新闻领域的应用也存在一些问题。基于数据和算法生成的新闻稿件缺乏人情味、缺乏深度，因为AI缺乏人的思考和情感。AIGC技术也可能存在数据偏见、 信息茧房等问题，因为新闻报道是基于训练数据进行的，如果训练数据存在偏见，那么生成的新闻报道也可能存在偏见。[4]自动化内容生成可能导致新闻的真实性和客观性受到质疑，同时也会引发新闻伦理和版权等问题。

总体上看，AIGC技术将对未来新闻业产生深远影响。AIGC技术将使新闻内容更加个性化、实时化和智能化，满足用户多样化和即时化的信息需求。同时，将提升新闻生产和报道的效率，辅助新闻编辑进行自动事实检查和信息分析，从而提高新闻报道的准确性和可信度。此外，AIGC技术还将推动新闻形式的创新，如多模态报道、虚拟新闻主持人等新颖形式的出现。

三、基于“湾财AI快报”案例的分析

（一）“湾财AI快报”简介

2023年以来，ChatGPT成为热门话题，引起各界广泛关注，被认为是最强大的聊天对话机器人。随着媒体融合的不断深入和新技术的持续进步，使用AI撰写财经新闻已经成为一种趋势。[5]借助人工智能的势头，南都新一代自动化写作机器人“南都·湾财AI快报”正式迭代上线。

“湾财AI快报”1.0版本、大湾区首个AI财经记者，即南都写作机器人“小南”。截至2023年3月28日已经生成超过10万篇稿件，发表了数千篇，总阅读量近千万。得益于数据库和算力等技术支持，南都的写作机器人平台能够实现近乎“即时”发布新闻报道，最快的生成速度只需3分钟，这不仅在效率上，而且在产量上为读者带来了全新的体验。[6]南都的人工智能稿件与其他新闻稿件一样，都需经过严格的“三审三校”流程，以确保内容的专业性、准确性、导向的正确性，从而为读者提供高品质的新闻报道。而当版本更新到2.0时，每天后台能生成超过300篇稿件，平均阅读率5000以上，处理能力相比以往提高10倍。同时，数据来源更为广泛，将从银保监会、证监会、深交所、上交所、裁判文书等权威渠道抓取数据。新闻类型方面，突破以往的单一视角，将聚焦上市公司高管辞职、人事聘任、股票异动评论、交易所通报批评、财报速递等更多维度。

大湾区数字经济发达、智能化场景丰富，金融业高度信息化，数据手段普遍深入， 而“湾财AI快报”作为大湾区首个AI财经记者，在时间上具有首创性。在财经报道领域，数据和分析是最重要和核心的内容之一，因此“机器人写稿”在财经领域的发挥空间巨大，在具体应用中也更具有广泛性，它或将彻底改变传统财经新闻的生产方式。而“南都湾财社”的用户覆盖范围广、影响力高，所以使用AIGC 技术生成稿件是AI在新闻业应用的一个典型例子。

（二）基于“湾财AI快报”分析AIGC的特点与优势

1.“湾区AI记者”的特点

“湾财AI快报”能够从更广泛的数据来源获取信息，包括银保监会、证监会、深圳证券交易所、上海证券交易所以及裁判文书等权威机构，AI记者利用大数据分析与机器学习等技术快速处理和解读复杂的财经数据，可以快速准确地提取关键信息，如股票行情、财务报表、公司公告、公司业绩等信息，并依托这些关键信息通过大模型与算法快速生成一份市场趋势预测或某一家公司当前盈亏情况等报道。依靠如此庞大且真实的数据进行分析和报道，既能保障新闻的准确与客观，又能让读者通过该报道在短时间内获取更多更广泛的信息。

因为使用和分析了如此庞大的数据再经过先进的算法来训练和优化模型，使得“湾财AI快报”只会变得越来越强大。未来的财经信息生产会更加趋向“大数据积累+人工智能分析”模式，提高媒体在财经领域的话语权。

“湾财AI快报”经过优化与训练已经能够理解和生成自然语言，目前生成的稿件语句已经极其流利通顺，符合人类自然语言的语法，这意味着AI记者已经具备强大的 语言理解和生成能力。AI财经记者可以自己生成包括确定新闻主题、构建新闻框架、选择恰当的词汇和句式的内容。相信经过多次优化迭代升级模型，未来能够生成更加连贯、更加准确和更加有意义的内容。

“湾财AI快报”可以根据用户的需求和偏好进行个性化和定制化内容生产。它可以通过分析用户的浏览历史、搜索记录、兴趣爱好等数据，为用户提供个性化的新闻推荐和定制化的财经报告。

尽管“湾财AI快报”是自动生成内容，但为了确保新闻的准确性和高质量，仍然需要人类的参与和审核，审核人员会对AI生成的新闻进行修改、补充或删除，确保报道的客观性和权威性。人机协作可以提高内容的质量和准确性，同时也可以避免一些潜在的问题和风险。结合人工审核和智能传播技术，才能真正意义上提高新闻的质量和传播效果。[7]

2.“湾区AI记者”在财经新闻方面的优势

粤港澳大湾区在数字经济方面发展成熟，智能化场景丰富，金融业高度信息化，是最早将科技手段应用于实际的地区之一，AI技术的学习和应用处于领先地位。财经领域有大量的数据可供分析，如股票市场数据、经济指标、公司财报等，AI记者能够快速处理和分析这些数据，生成准确且具有价值的报道，这是人类在同样短的时间内难以做到的。

首先，中国金融市场每天平均发布1900多篇公告，其中蕴含大量的新闻和信息价值，财经新闻对经济和金融市场有重要影响。读者对财经信息的需求通常较高，而面对这么多的报道，读者以及传统记者很难将所有的有用信息收集起来，而对AI记者来说这并不是什么难事，“湾区AI记者”可以在这些杂乱的信息中快速收集重要信息并提供给读者想要的内容。

其次，财经新闻通常需要快速报道最新的市场动态、公司公告等，相比于人类记者而言，AI记者可以24小时不间断工作，迅速生成新闻稿件，满足即时新闻报道的需求。因此，“湾区AI记者”可以吸引更多的关注和读者。

最后，与传统的人类记者相比，AI记者的运营成本可能更低，尤其是在处理大量重复性工作时，使用AI可以节省人力成本。AI记者还可以做到人类记者无法完成的任务，例如处理多种语言的新闻报道、分析历史数据、预测市场趋势等功能，这是人类记者在相同时间与成本下难以完成的工作。因此，“机器人写稿”在财经领域有着巨大的发展空间，它可能彻底改变传统财经新闻的生产方式。

（三）“湾财AI快报”对AIGC时代的启示

1.主流媒体的前瞻性

财经领域的复杂性和专业性催生了媒体行业对创新的迫切需求。目前，人工智能技术正逐步渗透到传媒领域，成为检验媒体融合转型成功与否的关键因素。回顾 2015年9月，腾讯新闻App推出一篇《8月CPI同比上涨2.0% 创12个月新高》的报道，文末特别注明了稿件来源：Dreamwriter，这是腾讯财经研发的自动化新闻写作机器人，标志着我国机器人撰写新闻稿件的开端。

南方都市报是国内最早一批布局人工智能的主流媒体，南都传媒于2019年12月推出自己的写稿机器人“小南”，起初在体育新闻和春运报道等领域尝试自动写作，随后逐步扩展到商业数据、财经和股票等领域的稿件创作，成为国内首批利用人工智能技术的主流媒体之一。

这种深度的技术布局体现了南都的前瞻性思维。早在2018年，南都就提出建设 “中国一流智库媒体”的宏伟目标，并确立了以数据生产为核心、以智能技术为动力的战略方向。实际上，无论是内容创作还是与用户连接，都是在强大的技术基础设施支持下完成的。南都秉承技术驱动的理念，目前已经建立30个专业数据库，存储和处理了30亿条数据，构建了110个数据模型，并开发了一系列智能辅助工具，包括机器写作系统。

这些前瞻性让南都紧跟时代并且“湾财AI快报”的成功为后来者树立了一个目标，同时也启示其他媒体认真对待人工智能技术在未来对新闻领域的影响，并将人工智能技术视为公司转型和升级的重要战略方向。[8]要探索人工智能在新闻采集、编辑、分发等环节的应用，提高新闻生产效率和质量，加强与其他领域的合作，整合资源，提供更全面、多元化的新闻内容。AIGC可以帮助新闻领域更好地适应信息时代的发展，提高新闻的质量和影响力，满足用户的多样化需求。

2.AI技术不断演进

智能写作技术正持续进步，AI记者撰写文章已经成为现实。随着媒体融合的深入发展和新技术的不断更新，AI写作已经从单纯追求速度和数量，转向更加注重逻辑性和质量的竞争阶段。

腾讯Dreamwriter项目的创始人马丁在接受南都记者采访时曾表示，对信息进行结构化处理将是一种趋势，内容行业最终将采用工业化和科技化的生产方法。他认为，目前的信息整合还处于初级阶段，而对于新闻行业来说，深入推动信息整合才是关键目标。AI写作需要经过一定的训练，包括建立数据库、设定文章逻辑、丰富语言表达等，只有具备这些基础，生成的文章才具备新闻的基本要素，才能提高效率，并在一定程度上减轻人力负担。然而，目前的机器人写作大多还停留在固定的采编模式中，缺乏真正的人类思维。

由此，AI生成新闻这样的内容生产方式如何实现真正的新闻价值，是媒体需要进一步探索的问题。AI写作已经从基于规则和模板的写作方式，逐步发展到以神经网络模型为核心的智能写作，并且商业化程度正在提高，市场影响力也在增长。行业应用的产业链条正在逐步形成，这使得新一代的AI内容生产充满期待。

四、AIGC时代到来的机遇和反思

（一）机遇

首先，人工智能技术可以全自动地进行新闻报道的撰写、编辑和发布，将会极大提高新闻生产的效率。与传统的人工撰写相比，AIGC可以在短时间内生成大量新闻稿件，降低人力和新闻制作的成本。AIGC技术还可以通过实时抓取和大模型对新闻事件进行实时监控和舆论分析，快速更新报道，保证新闻时效性。[9]这种高效率的新闻生产方式可以协助新闻机构更好地应对信息爆炸的时代，满足用户对新闻不断发展的需求。

其次，人工智能技术可以根据用户的历史阅读行为、兴趣爱好等信息，为用户提供个性化的新闻推荐。通过分析用户的个人数据、历史浏览数据等，AIGC技术能够了解用户的阅读习惯和喜好，从而为用户推荐符合其个性化需求的内容。这种个性化的新闻推荐方式不仅可以提高用户的阅读体验，也会增强用户对新闻的兴趣和参与度，有助于提高新闻的传播效果和用户留存率。

最后，人工智能技术可以生成丰富多样的新闻形式和内容。除了传统的文本新闻报道，AIGC技术还可以生成图片、视频、音频等多媒体内容，使新闻的呈现方式更加多样化。人工智能技术可以自动生成新闻报道的图片和视频，或利用数据可视化技术将数据转化为图表和图形，为用户提供更加直观和易于理解的新闻内容。

（二）反思

首先，AIGC技术可以提高新闻生产的效率，但同时也存在新闻质量下降的风险。[10]自动化生成的新闻报道可能较为浅薄、流于表面，很难进行深度思考，无法与专业记者撰写的内容相媲美。AIGC技术还可能无法充分理解和解释复杂的社会现象和事件，从而生成片面或误导性的报道，或者缺乏应有的人文关怀。此外，过度依赖AI可能导致新闻工作者工作懈怠，减少对新闻内容的审查和核实，埋下隐患。新闻机构需要重视对AIGC生成内容的审核和质量控制，确保新闻的真实性和客观性。[11]

其次，可以预见，AIGC技术的发展应会对新闻从业者的就业市场产生严峻影响。自动化写作工具和个性化推荐算法的广泛应用可能导致一些传统新闻岗位的需求锐减，在一些基础的工作内容上人工智能显然完成得更好，新闻从业者的担忧和焦虑成为必然。当然，AIGC技术也创造了一些新的新闻岗位和职业机会，例如数据分析师和AI内容审核员等。新闻机构需要评估AI技术对就业市场的影响，积极采取措施来适应变化。

最后，AIGC技术还可能引发一些伦理和法律问题。自动化写作工具生成的新闻报道可能涉及版权和知识产权问题，由于人工智能生成报道是基于算法和大模型自动生成，其创作权和归属权难以界定。AIGC技术还会引发隐私泄露和数据保护的问题，个性化新闻推荐算法需要收集和分析用户的数据，这涉及用户的隐私权和数据安全。新闻机构需要向法律专家寻求专业意见，制定指导原则，确保AI在新闻领域的应用不会违反伦理和法律标准。

参考文献：

[1]彭兰.智能传播中的伦理关切[J].中国编辑，2023（11）：22-29.

[2][7]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（02）：29-37.

[3]张熙，杨小汕，徐常胜.ChatGPT及生成式人工智能现状及未来发展方向[J].中国科学基金，2023，37（05）：743-750.

[4]李冬冬，苏涛.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[J].媒体融合新观察，2023（04）：15-21.

[5]彭兰.从ChatGPT透视智能传播与人机关系的全景及前景[J].新闻大学，2023（04）：1-16+119.

[6]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（06）：36-43+2.

[8]郑弘，关美璐，谭言.生成式人工智能在央媒的应用初探——以央视新闻在AI应用领域的探索实践为例[J].声屏世界，2023（06）：98-100.

[9]徐冰涛，林小勇.AIGC驱动主流媒体数智化转型的应用现状与实践路径[J].视听界，2024（01）：28-33.

[10]佘云飞.从赋能机构到赋权个体：AIGC生产模式下的新闻生产变革[J].新闻世界，2024（01）：10-13.

[11]徐小奔.论人工智能生成内容的著作权法平等保护[J].中国法学，2024（01）：166-185.

作者简介：李坤育，土默特左旗融媒体中心记者、编辑

编辑：孟凌霄