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国际刊号：ISSN 2096-787X
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在大数据和超强计算能力的推动下，生成式AI模型正在经历历史性变革。ChatGPT作为AI的一个里程碑，在不到两个月的时间内用户数量破亿。ChatGPT也是第一个通过图灵测试的人工智能体，使得人机互动实现了实质性的飞跃，也为各行各业带来了发展新机遇。新闻业因以文字内容生产为主与大型语言模型关系紧密，生成式AI模型在新闻传播领域的广泛应用已成为不可逆转的趋势。本文将对ChatGPT在新闻传播领域的应用价值和潜在风险进行分析，并对未来人机协同的发展进行探索与展望。一、大型语言模型时代ChatGPT的技术逻辑ChatGPT（GenerativePre-trainedTransformer）是OpenAI研发的一款聊天机器人程序，基于GPT-3.5架构训练的大型语言模型，通过大规模语料库的训练来学习语言的规则和模式，从而提高自然语言处理的准确性和效率。并以自主学习强化语言模型，根据用户需求生成自然真实的文本内容。ChatGPT是一种预训练的大型语言模型。它使用深度神经网络和机器学习算法来理解和处理语言，可以根据特定的应用场景进行微调和优化，根据上下文语义提供更准确的预测和响应。通过连接大型语料库进行训练，使得人与机器之间自然地交互对话成为可能。ChatGPT的核心能力是使用基于人类反馈的强化学习技术，生成与人类的常识、认知、需求、价值观尽可能相符的文本内容。同时，ChatGPT是一个通用的语言模型，可以用于多种自然语言处理任务，例如文本生成、人机互动、文本翻译等。此外，它还能够支持多语种的应用语境，应对多种不同的语言和文化背景，其中包括英语、中文、法语、日语、西班牙语等。98%的全球高管认同人工智能基础模型将在未来3-5年内在其组织的战略中发挥重要作用；40%的工作时间可能会受到像GPT-4这样的大型语言模型的影响。二、自然语言技术加持下的应用价值随着大型语言模型的不断发展和应用，新闻业正在经历一场重大的变革。ChatGPT因其具有强大的自然语言处理能力，可以应用于新闻传播领域的采编环节。ChatGPT的应用可以提高新闻媒体机构的工作效率，同时也可以通过校对、优化语句提高新闻报道的质量。>>>>（一）智能辅助编辑，提高生产效率利用ChatGPT智能文本生成的技术优势，媒体可以更快速地完成新闻报道工作，提高工作效率，缩短新闻生产的时间周期。ChatGPT基于多模态、预训练式的大型语言模型，通过分析大量新闻报道的数据，掌握相应的语言结构与语法态式，对文本类型进行智能匹配，自动生成文本内容。ChatGPT不同于以往的大型语言模型仅仅简单地进行模式匹配，因其具备理解上下文语境的文字解析能力而成为大型语言模型划时代的标志。除了单一类型新闻文本内容的智能生成外，ChatGPT凭借其强大的数据分析能力、文本生成、整合和润色能力，使新闻媒体机构能够覆盖多元化的新闻体裁，大幅提高传媒生产效率和竞争力。《人类简史》的作者尤瓦尔·赫拉利，在接受《三联生活周刊》记者采访时表示，他的著作《人类简史》再版时，部分序言是由ChatGPT撰写的。在采访中，苗千主笔表示，采访稿件的翻译主要来自ChatGPT-4，而几乎无须人工校对。这一现象进一步说明了ChatGPT能够在语言和文字相关工作中发挥作用，并且为我们提供了“后工作范式”的机会。传统媒体的人力和时间资源非常珍贵，而ChatGPT的智能化报道可以提高媒体生产效率，让更多的媒体工作者从人工智能技术中受益。以往的调查报道需要耗费大量时间和精力，但现在ChatGPT的智能化报道使这一过程更加高效。>>>>（二）数据文本挖掘，降低生产成本ChatGPT因其模型参数丰富，可以通过对各种类型的数据进行训练，有效地获取各个专业领域的信息。ChatGPT能够比较准确地理解不同领域的专业术语和行业语言，为处理数据文本挖掘任务提供更加精准和专业的分析结果。与传统的新闻采编方式相比，ChatGPT提供了一种全新的方法来搜索和分析信息。它可以对特定领域的信息进行语义分析和关键词提取，帮助挖掘该领域中的热点话题和重要事件，并将其转化为结构化数据以进行进一步分析。ChatGPT的大数据集结功能是一场科技革命，在信息整合的速度上超越搜索引擎的检索功能，不需要用户访问不同的网站或者浏览大量的信息即可直接获取答案。这为媒体从业者快速搜集信息提供了便利，从而降低生产一则新闻所需的人力与物力成本。在互联网时代，由于信息的增量呈现出爆炸式增长态势，数据更新的可持续性对于语言模型来说尤为重要。以ChatGPT为代表的大型语言模型具备数亿个参数和数百个变换器层级的能力，这种模型正朝着未曾想象的方向快速发展。通过不断对新数据进行训练和自主学习，模型算力和神经网络不断提升，从而使其生成的文本内容更为精准。这种大规模语言模型的应用越来越普及，也展现出越来越强的智能。在数字化和智能化的时代背景下，可持续的语言模型成为新闻传播领域中不可或缺的重要工具。由于新闻领域的报道对时效性有极高的要求，需要及时准确地获取并传递信息，因此对于语言模型的可持续更新要求尤为严格。可持续更新的语言模型能够对新的、实时的信息进行自主学习和训练，从而生成更为精准、全面、可靠的文本内容，并根据读者和用户的反馈进行相应的调整和优化。这有助于提高新闻采编效率和准确性，为新闻传播提供更高质量的服务。三、在新闻传播领域应用的潜在风险ChatGPT是一种基于深度学习的自然语言处理模型，具有强大的文本生成能力和广泛的应用前景，在新闻传播领域中有较高的应用价值。ChatGPT本质上是一把双刃剑。它提升了新闻传播业的信息生产效率，降低了信息生产成本，但同时也意味着生产虚假新闻和造谣传谣的成本降低了，这将对整个新闻业的内容生态治理造成颠覆性冲击。针对这一问题新闻传播业需要进行充分的风险评估，以做出相应的应对措施。>>>>（一）生成虚假信息和不当言论ChatGPT在新闻传播领域应用中最为突出的问题之一是信息的真实性和客观性问题。作为基于大规模语料库的预训练模型，ChatGPT生成的文本受限于训练大数据库，缺乏自主判断力和主观能动性，因此可能会产生虚假和错误信息。此外，因预训练所使用的数据库无法触及知识的边界，当面临某些无法准确回答的问题时，ChatGPT往往会提供明显错误的答案。这与刻意编造的虚假信息不同，ChatGPT生成虚假信息文本属于一种无心之过，是根据某种算法生成的信息，而不是出于某种目的有意为之。如何克服神经网络在理解和推理方面的局限性，是目前技术难以克服的缺点。由于语言模型的训练数据主要来自英语文本，同时设计语言模型的研究人员多为英语母语者，因此这些大型语言模型的设计目标是在其训练的英语文本环境中表现优异，但这也意味着这些模型受到输入文本和使用者的态度和偏见的影响，这进一步加剧了社会的不稳定和矛盾。2022年8月，Meta发布了一款名为“BlenderBot3”的聊天机器人，在短时间内受到了大量用户的追捧。但由于其“发表”了反犹言论，引起了社会广泛批评。这一事件反映了智能文本生成人工智能面临的困境，即其输出内容难以得到规范化的管理。由智能文本生成AI所生产的信息若不经严格鉴别，直接投放于媒介生态中，可能会对社会造成不良影响。>>>>（二）缺乏创新性的内容和深度报道由于大型语言模型的训练数据主要来自于公共语料库，而ChatGPT生成的文本是根据输入文本进行预测和组合，这不可避免会导致其所生成的内容缺乏深层次的逻辑和推理，同时也缺乏创新性和深层报道的特征。这种情况可能会导致公众对媒介信息产生疲劳感，同时也可能会加剧媒体生产内容的同质化的倾向。2023年2月20日，美国科幻杂志《克拉克世界》主编尼尔·克拉克公布停止在线接受由AI智能文本生成技术生产的作品投稿。克拉克认为，这些作品缺乏原创性且数量庞大，导致编辑团队不堪其扰。他将其称为“垃圾邮件”，并指出这些作品会淹没真正有价值的作品，给编辑们增加了额外的鉴别成本。对于未来是否会接受AI辅助生成的作品，克拉克认为如果真的存在能够独立思考和积极参与到创作过程中的AI作家，它们需要拥有自己的创意、观点和经验，从而才能具备与人类创作者相同的竞争能力，成为文学领域的重要力量。由此可见，AI智能文本生成技术在内容的创新性和深度内涵方面还有待发展。四、ChatGPT人机耦合模式下的探索与展望人工智能技术旨在探究和模拟人类智能的本质，并将其模拟、扩展和延伸。然而，基于神经网络的人工智能系统存在显著缺陷。这些系统需要更高的能源消耗和更大的数据集来实现更好的性能，但它们仍然无法具备人类的创造力、联想能力和直觉。虽然人工智能系统在某些领域表现出色，但它们容易被训练数据误导，且缺乏人类最基本的创造和联想能力，而这些能力是人类创新的关键因素。随着人工智能技术的不断发展，人机协同已经成为新闻传播领域中不可忽视的趋势。特别是在当前快速发展的数字化时代，充分理解人机协同的可行性和重要性，将是实现新闻传播领域可持续发展的关键因素之一。机器在智能文本生成上存在一定缺陷，因此人的作用显得尤为重要。媒体从业人员应该积极探索如何利用人机协同优势，充分发挥人类主观能动性以及专业知识和经验的优势，从而更好地服务于受众群体，推动产业生态的良性发展。>>>>（一）重视人机协同中人的作用针对ChatGPT生成虚假信息和不当言论的缺陷，可以充分发挥人机协同中人的作用，探索“人—机”共生的新生产模式。在文本内容生产过程中，人与智能文本生成模型共同作为主体，认识创意创作的主体，而人工智能作为辅助帮助人类挖掘文本，完成无须人类认知介入的文本任务。在新闻生产过程中，人工智能技术可以帮助我们实现自动化的新闻采编、分发和推荐等工作，但它并不能代替媒体从业者的专业判断力和审查能力。因此，媒体从业者需对其挖掘的文本数据以及生成的文本内容进行审核。媒介从业者可以利用自身的经验和判断力，识别和纠正机器生成的错误或不当内容，并对机器生成的内容进行质量评估。以确保其真实性、准确性以及合法性。应制定相关政策和规范推动人机协同在新闻传播领域的健康发展。明确人工智能和人在新闻生产中各自的职责范围，规定大型语言模型技术的使用标准，保证生产的文本内容符合道德和法律要求。同时，也需要优化媒体从业者职业准则以适应新大型语言时代的到来。这需要管理者积极推进职业准则的建设和实践，使得媒体从业者可以更好地把握新闻报道的道德底线和职业操守，加强对数据安全和隐私保护的意识和管理，确保新闻报道的合法性和公正性的同时，避免因误用大语言模型导致媒体机构隐私机密泄露的风险。这些措施的实施需要新闻机构、从业人员和政府等多方共同努力，才能真正推动媒体生态良性发展。>>>>（二）探索多模态交互应用针对ChatGPT缺乏创新性内容和深度报道，可以通过强化多模态交互应用来提升大规模语言模型的训练速度和模型效果。首先，需要构建包含不同类型数据的多模态数据库。这些数据可以是图像、音频、文本等，同时研究者应对多语种模型进行不断的开发与研究，以保证足够的数据量和广泛的覆盖范围。在构建数据库时，需要在数据获取、数据处理、算法优化等方面加强研究，有效解决在数据质量、准确性和可用性等方面的潜在问题。其次，需要加大对神经网络方面的研发力度，给予科研工作者资金和政策支持，探索研究新的多模态交互算法，提高人工智能的交互性能。同时，应加强与多学科专家的合作，从计算机、心理学、新闻传播学等多领域共同分析大规模语言模型的数据库，共同解决人机协同中的挑战和问题。最后，设计并实现多模态交互应用的模型，并将其应用于多场景中。在新闻传播领域，可以将其应用于新闻自动摘要、多形态内容生成、辅助新闻采编等方面，验证模型在实际场景下的有效性，同时也为未来的研究提供更多的研究方向。五、结束语在大规模语言模型时代下，ChatGPT的问世给新闻业带来了新的发展机遇。智能文本生成可以辅助新闻传播中的多个生产环节，可以智能辅助新闻采编以及数据文本挖掘等。但大规模语言模型在新闻传播领域的应用过程中面临着一些潜在风险和局限，如生成虚假信息和不当言论以及缺乏创新性内容和深度报道等问题。因此，需要不断发挥人机协同中人的作用，探索新的“人—机”共生的生产模式，制定相关政策和规定加强对其使用的优化和监管，强化多模态交互应用的性能，保障信息的真实性和可靠性，同时提高内容文本生成的质量。
（一）智能辅助编辑，提高生产效率
（二）数据文本挖掘，降低生产成本
（一）生成虚假信息和不当言论
（二）缺乏创新性的内容和深度报道
（一）重视人机协同中人的作用
（二）探索多模态交互应用
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