【摘要】以ChatGPT為代表的生成式人工智能，給傳播領域帶來全新的影響。本文以聊天機器人ChatGPT為研究對象，探究生成式AI在內容生產(chǎn)和用戶行為方面的變革。研究發(fā)現(xiàn)，就新聞生產(chǎn)角度而言，AI介入新聞采集、制作的全鏈路，傳統(tǒng)媒體人迎來了“人機協(xié)同”的新局面，“按需生產(chǎn)”成為新的內容生產(chǎn)邏輯；就用戶角度而言，ChatGPT對用戶使用媒介提出了新要求——提問能力。此外，媒體行業(yè)也要利用技術，加強事實核查能力，保證輿論場域的清朗。

【關鍵詞】AIGC；機器智能；ChatGPT；新聞傳播

中圖分類號：TN94" " " " " " " " " " " " " " "文獻標識碼：A" " " " " " " " " " " " " " "DOI：10.12246/j.issn.1673-0348.2024.20.016

1950年，“圖靈測試”預言了“真正智能的機器”有被創(chuàng)造的可能，判斷機器智能的依據(jù)便是其“是否可以模仿人類的思維”。如今，這一預言已經(jīng)以“潤物細無聲”的方式進入人類生活，隨著人工智能技術的更迭，AI正從“分析式人工智能”走向“生成式人工智能”，即AIGC。生成式AI可以根據(jù)用戶需求，依托訓練好的多模態(tài)基礎大模型，自主生成帶有邏輯性的“新內容”。這種生成方式不同于傳統(tǒng)AI，可以在學習數(shù)據(jù)時模擬事物的內在規(guī)律，即對人“思維的模仿”。從傳播角度來看，它還可以介入人類的社會實踐，甚至“影響社會認知”[1]。媒介環(huán)境學派代表人物哈羅德·伊尼斯曾表示，“一種媒介的長處，將導致新文明的誕生”，壁畫、莎草紙、電子設備等媒介的出現(xiàn)，帶領人類經(jīng)歷了麥克盧漢所言的從“感官分離”到“感官整合”的文明變遷。于新聞業(yè)而言，以聊天機器人ChatGPT為代表的生成式AI，同樣給傳播領域帶來了新的文明，顛覆了傳統(tǒng)新聞生產(chǎn)邏輯。本文將從內容生產(chǎn)邏輯、用戶使用行為兩個角度出發(fā)，探究生成式AI在傳播領域帶來的全新變革。

1. 生產(chǎn)重塑：傳媒產(chǎn)業(yè)的全新場域

2023年1月，OpenAI研發(fā)的聊天機器人程序ChatGPT問世不到兩個月，月活用戶便達到1億。隨著GPT-4版本的發(fā)布，ChatGPT的文本處理能力進一步加強，在上下文理解、創(chuàng)意寫作、數(shù)據(jù)分析、識圖、翻譯、用戶定制化等方面達到了更高水平。作為新型的生成式人工智能，其算力龐大，可以基于大型語言模型進行預訓練，人類描述任務的慣性語言被大量注入它的數(shù)據(jù)集，其通過與用戶對話，學習整合用戶的個性化要素，形成“人類表達—任務結果”的反饋模型[2]，以此生成打分機制，若原始模型生成的任務結果獲得低分，則要循環(huán)學習，直到更加了解用戶偏好為止。ChatGPT通過理解人類的提問，生成相關需求的文本，包括但不限于撰寫腳本、策劃、文案、繪畫等。不論從內容生產(chǎn)邏輯還是人機關系，都為傳媒行業(yè)營造了全新場域。

1.1 流程再造：智能生產(chǎn)下的新聞采寫

1952年，哥倫比亞廣播公司通過計算機輔助，預測了當年的總統(tǒng)選舉結果，計算機輔助新聞也正式作用于新聞業(yè)。但這一階段，機器還停留于“整合數(shù)據(jù)”階段，無法深度參與創(chuàng)作。直到AIGC的出現(xiàn)，從新華社的“快筆小新”到OpenAI研發(fā)的ChatGPT，新聞業(yè)徹底進入了“機器參與采編”階段。

站在工具視角回看ChatGPT，它對新聞生產(chǎn)的貢獻集中于信息采集、智能化生產(chǎn)等方面。它以強大的數(shù)據(jù)庫為支撐，不僅可以為記者提供報道所需的背景資料，也可以瞬時分析海量數(shù)據(jù)，猶如新聞策展人一般預測熱點，并在后臺快速合成新聞，最快速度可達2秒。不僅如此，ChatGPT的顛覆性在于對“人類思維的模仿”，它可充當記者的大腦進行“出謀劃策”，為節(jié)目制作提供創(chuàng)意。“通過對話介入新聞生產(chǎn)”是它的一大優(yōu)勢，機器被內嵌于記者采寫流程，可以隨時隨地幫助記者策劃選題、翻譯網(wǎng)稿?！吨袊請蟆吩谥谱饔嘘P茶文化的內容時，便是通過數(shù)字員工“元曦”與ChatGPT對話，要求ChatGPT創(chuàng)作出相關主題的策劃腳本?！皵?shù)字員工”與ChatGPT的交互，給受眾帶來一種“‘未來已來’的科幻感”[3]，這種用AIGC策劃選題的工作模式在新聞業(yè)正不斷普及。此外，《科學美國人》在要求ChatGPT模仿該媒體的文風、生成相關評論時，它的表現(xiàn)依舊不令人失望。

總體而言，ChatGPT依靠其強大的學習能力，在新聞采集階段，可以迅速整合海量數(shù)據(jù)，減輕了記者收集信息的壓力；在新聞策劃階段，可以成為記者“大腦的延伸”，提供不同視角的選題與腳本；在新聞制作與分發(fā)階段，既可以滿足突發(fā)事件的“時效性”，快速生成準確的消息，也可以學習復雜數(shù)據(jù)，用可視化的方式梳理龐雜的信息，幫助推進部分事件的深度報道。不論從深度還是廣度，ChatGPT都重塑了新聞生產(chǎn)邏輯，就這一角度而言，無疑是成功的。

1.2 關系重構：從“輔助”到“協(xié)同”

英國學者羅杰·西爾弗斯通用“馴化”來描述“人類如何規(guī)訓傳媒技術”，人在馴化技術時經(jīng)歷了四個階段——占有、物化、融入、轉化[4]。放在ChatGPT的應用場景中，人與機器的關系同樣經(jīng)歷了這四個階段?！罢加小笔怯脩粝M該軟件，如下載、注冊的過程；“物化”是借助AI的不同功能，如寫腳本、做策劃、PPT、音樂、繪畫等，以此滿足個人需求；“融入”是AI已“生長”于人類的日常生活，成為不可或缺的一部分，如新聞業(yè)借助生成式AI生產(chǎn)內容，人機協(xié)同成為常態(tài)；“轉化”則是進入了“人機交流”的階段，機器成為人類的數(shù)字伴侶，它生成的知識無形中會影響個體的思維、決策，這種影響又會通過個體間的交往，進入公共知識空間，即從私領域逐漸轉向公共空間。

AIGC視域下，人與機器不再只是“機器輔助人類”的傳統(tǒng)關系，而是走向了“人機協(xié)同”，這種協(xié)同關系不是簡單分工，而是在記者主導方向的基礎上進行合作，如向機器指定本次任務的寫作風格，當機器生成大量內容后，記者需要調教機器，要求機器再次整合以上內容，以完善信息的邏輯性。拿ChatGPT來講，在信息采集階段，它可以依據(jù)人的要求，搜尋更有價值的內容，在新聞制作階段，又可以根據(jù)人的引導智能化生成內容。鳳凰衛(wèi)視制作的《ChatGPT未來來了嗎？》便是人機協(xié)同制作的節(jié)目，從節(jié)目的前期準備工作，如資料搜集、策劃提綱以及撰寫文稿，到后期生成完整的節(jié)目流程策劃，均是由ChatGPT完成。基礎框架完成后，工作人員再以對話形式“調教”機器，令其修改不完美的環(huán)節(jié)即可。這種“由人把握大方向，機器配合小方向”的協(xié)同模式。既緩解了人工搜集信息的滯后性，又彌補了機器搜集內容時無法“自主整合”的弊端。

當然，ChatGPT與記者協(xié)同的同時，也一度給新聞業(yè)帶來新的震動——記者有別于機器的獨特性如何體現(xiàn)？回望中央廚房模式剛興起時，業(yè)界也曾有過類似的困擾：擔憂記者變成快餐式新聞的采集工，其獨有的思考力與想象力在“以快為王”的分發(fā)模式下似乎不再重要。實則不然，不論是追求時效性的中央廚房模式，還是當下AIGC的機器智能生成模式，它們在生成內容時，都基于一定的程式化模板和語料，而對現(xiàn)場的鮮活描寫與個性化思考，依舊需要媒體人來呈現(xiàn)。畢竟技術的革新是為了更好地提高生產(chǎn)效率，讓媒體人有精力更好地參與事件的深度報道。

現(xiàn)階段，雖然機器還沒有嵌入人類身體，但人與機器的關系早已密不可分，甚至人機關系即將走向唐·伊德所言的“具身關系”，即人類通過技術理解與感知世界，并且隨著人類與AI協(xié)同發(fā)展，人類的數(shù)字身體與AI依然擁有“進一步深度耦合的可能”。

1.3 邏輯更迭：“按需生產(chǎn)”成為可能

1997年，美國某電印刷公司利用IBM技術，為一所學校印制了50本已脫銷的教材[5]，開啟了“按需出版”的服務模式。對出版行業(yè)而言，按需出版既能滿足用戶的個性需求，又能實現(xiàn)零庫存，節(jié)省銷售成本，這種定制化思路便是當下“按需生產(chǎn)”的雛形。

同樣，尼葛洛龐蒂曾預言過“我的日報”的誕生，即任何人不再局限于某個報紙接收信息，而是擁有專屬為自己“個性化定制”的程序包。隨著算法技術的更迭，現(xiàn)在大多數(shù)媒體平臺都可以為用戶“算法推薦”內容，但這種所謂的“個性化”只建立在信息推送階段，機器在已有的信息庫中挑選適合用戶的內容，并未完全達到“我的日報”這一個性化場景。而ChatGPT正是充當了集合不同平臺內容的“界面代理人”角色[6]，可以通過與用戶對話，生成滿足用戶需求的內容，這一生產(chǎn)模式讓“按需生產(chǎn)”成為可能。

未來，當媒體用生成式AI制作新聞產(chǎn)品時，這種“按需生產(chǎn)”的精準畫像模式，會讓新聞產(chǎn)品的影響力再上一個臺階。對用戶來說，新聞不再是傳統(tǒng)媒體時代“讓我看的”，而是“我想要的”[7]，隨著個性化定制能力的加強，用戶對媒體的信任與黏性也會提升。因此，新聞業(yè)“凝聚社會共識”的公信力也會繼續(xù)增強。

總體而言，生成式AI的出現(xiàn)重塑了內容生產(chǎn)邏輯。就生產(chǎn)效率而言，“人機協(xié)同”的工作模式提高了信息采集、制作的效率；就生產(chǎn)邏輯而言，讓個性化定制的“按需生產(chǎn)”成為可能。

2. 能力再造：AIGC對用戶行為的影響

2.1 權力重組：從“知識溝”到“能力溝”

巴隆在《接近媒介——一項新的第一修正案權利》中提到“媒介接近權”，表示傳播媒介不應壟斷在少數(shù)人手里，社會每個成員都有利用媒介發(fā)表意見、開展各種活動的權利。從這個角度來看，生成式人工智能再次提升了用戶的媒介接近權。傳統(tǒng)媒體時代，由于多數(shù)資源壟斷在少數(shù)人手里，用戶的媒介接近權較微弱，導致其接收的信息內容比較匱乏，不同階層間的“知識溝”也隨之擴大。進入互聯(lián)網(wǎng)時代，媒介使用成本降低，打破了由于資源壟斷帶來的“知識溝”，但即使將媒介使用權歸還受眾，使用媒介的個體能力差異又帶來了“能力溝”，媒介素養(yǎng)較低的用戶依然存在使用媒介的壁壘。

而生成式AI打破了這一壁壘，它革新了內容生產(chǎn)主體，使主體從用戶生產(chǎn)內容（User Generated Content，UGC）、專業(yè)生產(chǎn)內容（Professional Generated Content，PGC）、機器生產(chǎn)內容（Machine Generated Content，MGC），邁向了人工智能生產(chǎn)內容（AI-Generated Content，AIGC），大眾使用媒介的能力門檻也得以降低。用戶在使用ChatGPT時，可以依據(jù)個人需求調教AI，通過低成本的“對話模式”獲取海量信息與產(chǎn)品。在一定程度上，可以緩解Web2.0時代遺留的“能力溝”問題。

值得注意的是，這種“能力溝”的彌合與“人類對生成式AI技術的提問能力”息息相關，因為人有機器不可代替的能力——提問能力與想象力。一方面，面對專業(yè)性任務時，提問者提問的方向越仔細，得到的結果便更準確；另一方面，在某些藝術領域，若用戶的提問極具想象力，ChatGPT便更有可能生成“天馬行空”的內容。想要ChatGPT呈現(xiàn)多完美的結果，取決于提問者的問題是否極具想象力，畢竟機器只有在與人類不斷地對話、調教中才能呈現(xiàn)出最優(yōu)結果。就這個角度而言，人類“自身想象力的開發(fā)”也十分重要[8]。因此，用戶本身的提問能力也成為高效利用ChatGPT的關鍵因素。

2.2 信息獲?。褐厮芮笾Ｊ?/p>

有學者指出，ChatGPT作為一種“新知識媒介”，正在經(jīng)歷從“本質性資料庫”到“或然率資料庫”的知識圖譜演變[9]。傳統(tǒng)媒體時代，不論是新聞分發(fā)領域，還是實體的博物館等空間媒介，它們傳遞的信息都是被“確切驗證”過的，這些知識是歷代專家整合、排序、審核過的“本質性資料庫”。受眾在消費內容時，得到的均為明確的“符號”（文字或產(chǎn)品）與“意義”（背后蘊含的價值理念）。從知識生產(chǎn)的主體來看，“本質性資料庫”的知識生產(chǎn)者為人類，即使這類知識在傳播過程中遭受“破壞”，依舊可以從既往的經(jīng)典文獻中梳理出真實脈絡，這些知識具有穩(wěn)定性。而ChatGPT的生產(chǎn)主體以“非人類”為主，它的知識要素來源于自身的大型資源庫，“與人類對話”是它生成內容的關鍵一環(huán)，其構造了一個“人類與非人類齊頭并進的知識生產(chǎn)新格局”[10]。因此，用戶不同的提問方式會影響ChatGPT的知識生成，這就導致其生成的文本始終處于流變之中。不僅如此，這種知識的流變性也和ChatGPT的內容生成邏輯有關，它不是簡單地從既有語料庫中“選擇答案”，而是“根據(jù)提問模型生成概率答案”，這就決定了其提供信息的“不確定性”。

因此，AIGC時代下的知識更具備“或然率資料庫”的特征——不確定性，信息隨時有被更新、刪除的可能。就這一角度而言，用戶使用ChatGPT的求知圖譜發(fā)生了變化：從“在傳統(tǒng)媒體中獲得‘確切性’知識”，轉為“在不同提問方式中獲取‘非確定性’知識”。

論述至此可以發(fā)現(xiàn)，ChatGPT對用戶最大的影響，是為其帶來“提問的魅力”。當人人都能使用生成式AI時，較低的信息檢索門檻似乎彌合了用戶的知識溝，但也從側面鞭策著使用者——時刻保持思考能力。因為不同的提問方式、提問措辭，或許會為用戶帶來全新的內容。

3. 應對之道：基于AIGC的發(fā)展建議

雖然生成式AI革新了傳播領域，為人類文明進程增添了有力一筆，但技術始終如懸在人類頭上的達摩克利斯之劍，依然需要用“社會意識”規(guī)制它。未來，新聞業(yè)在使用ChatGPT時，要時刻秉持“求真”的新聞專業(yè)主義精神，保證信息的真實性、準確性，以此營造一個清朗的社會輿論場。

3.1 加強事實核查，維護新聞真實

美國新聞可信度評估機構News Guard曾做過這樣一個測試：用100條已經(jīng)證偽的虛假信息調教ChatGPT，機器在辨認出部分虛假信息的前提下，依然基于虛假信息，生成更詳細的報道。由此可見，ChatGPT生成的內容未必都是真實準確的，媒體行業(yè)應加大事實核查的能力，防止間接傳播虛假信息，降低自身公信力。在傳統(tǒng)媒體時代，事實核查常采用“求證實報道”的模式，記者前往事件發(fā)生地實地考察，對內容調查求證。然而，這種求證模式的人力成本、時間成本已不適用于當下時代，媒體從業(yè)者可利用AIGC的強大算力對內容進行甄別，如利用百度的“文心一言”，其萬億級的數(shù)據(jù)庫信息與千億級的事實知識圖譜，都能對內容的真實性進行初步篩查。

除了利用技術加大核查外，媒體也可以利用公開資源進行“眾籌驗證”，如用“開放驗證”的方式，通過社會化生產(chǎn)證據(jù)，線上收集不同地點、不同角度的用戶拍攝的內容，以此讓一個事件的信源更加多元。公民記者網(wǎng)站“貝靈貓”便是通過收集多方公開資源，證明2020年烏克蘭PS752航班的失事并非“引擎故障”，而是“人為擊落”[11]。因此，當不同拍攝者提供各自的獨立視角，共同作用于某一事件中，媒體可嘗試將這些全方位的公開視頻彼此連通，若某視頻明顯無法融入整體環(huán)境，便可作為“判定內容為深度偽造”的依據(jù)。

生成式人工智能營造了信息的逼真性，也倒逼新聞業(yè)加強了事實核查能力。面對可能出現(xiàn)的新聞真實問題，媒體行業(yè)應不斷創(chuàng)新事實核查方式，技術加持、群策群力，減少信息失真的可能。

3.2 運用區(qū)塊鏈技術，保護信息安全

區(qū)塊鏈是數(shù)字空間中不可篡改的“分布式賬本”，它由一個個區(qū)塊組成，每個區(qū)塊都有固定“哈希值”[12]，輸入數(shù)據(jù)后，區(qū)塊便不可修改。此外，它還具有“可追溯性”的特點，受眾查詢信息時，可以同時了解到發(fā)布者信息，以及每一個傳播鏈條。媒體行業(yè)可充分利用它“公開透明”的特性，用“區(qū)塊鏈+新聞”的模式，追溯信源，以確保信息的可信度。如《紐約時報》于2019年推出的“新聞出處溯源”開源區(qū)塊鏈新聞項目[13]，可以對網(wǎng)絡中的視頻傳播路徑進行追蹤，通過分析視頻元數(shù)據(jù)，判定其是否存在偽造，以此保證新聞真實。

未來，面對大量AIGC生成的內容，媒體依然可以借助區(qū)塊鏈技術，追溯存疑信息的傳播鏈路，以此明確信息在哪個傳播節(jié)點被破壞。這種信息的溯源與核查，可以更大程度上確保網(wǎng)絡信息場域的澄澈。

4. 結束語

本文以AIGC為研究背景，探究聊天機器人ChatGPT在傳播領域的變革。研究發(fā)現(xiàn)，在內容生產(chǎn)方面，機器成為記者的延伸，人機協(xié)作成為常態(tài)，生產(chǎn)邏輯也走向了按需生產(chǎn)；在用戶行為方面，ChatGPT對用戶的提問能力有了新要求，用戶獲取信息的認知模式也發(fā)生變化，獲取的知識庫從“本質性資料庫”走向“或然率資料庫”。同時，媒體人也要利用生成式AI的龐大數(shù)據(jù)庫，加強事實核查能力。未來，AIGC在傳播場域的變革會繼續(xù)更迭，正如保羅·萊文森在“技術的人性化趨勢”中所言，媒介進化的最終目的是滿足人的需求，而新媒介也會不斷彌補舊媒介的缺陷，推動人類文明進程。

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作者簡介：王心彤（1996—），女，山西原平人，碩士，助教，研究方向：媒介文化、國際傳播。