陈根：从满心期待到受到群嘲，AI还能改变新闻业吗？_风闻

文/陈根

AIGC在新闻领域的应用，正在引起广泛的担忧。

近日，美国最大新闻出版商Gannett宣布，将暂停使用人工智能工具撰写体育新闻。而此前，该公司由LedeAI撰写的报道则在社交媒体上疯传，引发了大量网友的讨论和嘲讽。网友评价称，这些AI所发布的报道缺乏关键细节，内容大量重复，使用奇怪的语言，并且读起来就好像从未看过有关的体育比赛一样。

要知道，2022年底，OpenAI刚刚发布ChatGPT时，人们还满心期待ChatGPT能给新闻采编带来前所未有的解放和效率提升。从满心期待到受到群嘲，人工智能还能改变新闻业吗？人们还放心将人工智能引入新闻业或者其他行业吗？

**“海啸”**即将来临

人工智能对新闻行业最大的改变，就是推动了新闻自动化生产的发展，而这一改变从十年前就已经开始。

**美联社是最早利用人工智能和自动化来支持其核心新闻报道的新闻媒体之一。**2014年，美联社开始使用人工智能程序处理有关企业收益的报道，令新闻业面貌为之一新。

在使用人工智能之前，美联社的编辑和记者在其中花费了无数资源制作财务报告，也因此分散了对有更大影响力的新闻的关注。即使大量投入，美联社每季度也只能制作300份财务报告，还有数千份潜在的公司收益报告未能成文。采用人工智能平台Automated Insights的Wordsmith，他们在几秒钟内就可以将那些投资研究的收益数据转换为可发布的新闻报道，效率大大提升，美联社制作的季度收益报告一下子达到4,400个，效率是手动工作的近15倍。

**当然，**美联社只是使用人工智能的一家媒体，实际上，同时期使用人工智能的媒体还包括彭博社、路透社、福布斯、纽约时报、华盛顿邮报、英国广播公司等大型媒体。这些大型媒体的人工智能应用主要是将机器学习运用于采集、制作和分发新闻等各个流程。

比如，华盛顿邮报利用名为Heliograf的自动化编辑器，使得机器可以生成简单的新闻故事，尤其是涉及大规模的数据报告或比赛统计数据。

福布斯业推出了一个名为“Bertie”的全新网站， Bertie是一个AI内容发布平台，该网站采用内容管理系统驱动，专门为内部新闻编辑室和合作伙伴打造。通过Bertie，可以生成更具吸引力的标题，进行图片与故事内容的精准匹配，还能对阅读难度进行评估。

对于国内的媒体机构来说**，早在2015年，腾讯财经就已推出自动化新闻写作机器人Dream Writer，**据Dream Writer的研发团队透露，它的内容生产方式主要是基于大数据分析平台，在短时间内选出新闻点、抓取相关资料，通过学习固定的新闻模板生成稿件，它的优势在于适用在信息量巨大的财经资讯类新闻，在准确率和时效性上都完胜人类记者编辑。

**除了腾讯Dream Writer，类似的还有新华社的机器新闻生产系统“快笔小新”。**它通过对数据采集、加工，并进行自动写稿、编辑签发，以最快的速度地完成例如体育赛事、中英文稿件和财经新闻的自动撰写等。

不过，在大模型还未爆发之前，相比普通的新闻记者，人工智能新闻采编虽然在时效性、准确性上更具优势，还处于比较基础的状态，缺乏共情力、调查力、创造力和思想力，能做到效率的提高，还未能进行更加深度的分析和解释，因此很难写出富有创意的报道。

直到2022年以来**，以ChatGPT为代表的大型语言模型和基础模型得到突破性进展，****人工智能新闻采编才有了明显的改变。**和过去的任何一个人工智能产品都不同，以ChatGPT为代表的大型语言模型擅长于各种各样的任务，并且展现出不输于人类的性能和水平。

英国的新闻网站journalism.co.uk在今年1月专门发表了一篇文章，总结了ChatGPT可以为记者完成八项任务：生成大文本和文档的摘要；生成问题和答案；提供报价；制造标题；将文章翻译成不同的语言；生成邮件主题和写邮件；生成社交帖子；为文章提供上下文。美国《内幕》（Insider）全球总编辑卡尔森甚至将ChatGPT称为“海啸”：海啸即将来临，我们要么驾驭它，要么被它消灭。他认为人工智能会让新闻业变得更快更好。

ChatGPT****给新闻业带来了什么？

ChatGPT横空出世，对新闻业的震撼非同小可。

在国际上，许多媒体已经开展了相关尝试。新闻聚合网站BuzzFeed发布由AI作答的测试栏目quizzes，并表示将使用AIGC编写测试类内容，以替代部分人力。5月24日，《华盛顿邮报》宣布成立跨部门AI协同机制，包括战略决策团队AITaskforce和执行团队AIHub，以更好地适应AI创新实践。国内媒体如澎湃新闻、封面新闻、上游新闻等百余家媒体机构在今年2月宣布接入AIGC产品。

新闻工作者已经从ChatGPT获得助力。《纽约时报》观点专栏作家曼珠认为，ChatGPT这样的应用将成为许多记者工具包的常规应用。他在自己的文章将ChatGPT比喻为新闻工作者获得的新型喷气飞行器，虽然有时它会崩掉，但有时它则会翱翔、升腾，能够在几秒钟、几分钟内完成过去数小时才能完成的任务。

目前，以ChatGPT为代表的AIGC对于新闻业的影响主要集中于新闻生产阶段。而随着ChatGPT等AIGC技术能力的提升以及应用程度的加深，它对于新闻业的影响也会日益深化。

**一方面，AIGC将优化****新闻信息的采集与处理。**借助plugins等插件，ChatGPT可以快速抓取和采集海量数据，并进行自动处理，如快速浏览文本和生成摘要，为新闻工作者提供有力的数据分析，从而提供见解或启发，帮助记者寻找更独特的角度、更有洞察力的思考方向。这种能力提供了一种提升信息获取效率的可能，在资料检索阶段，记者和编辑无需阅读大量全文资料，而可利用ChatGPT的数据分析和语义分析能力生成摘要，快速获取核心信息，以提高工作的效率。

ChatGPT的语言生成能力还可用于翻译跨语言文本，方便记者和编辑获取不同语种的资料与信息。同时，AIGC工具能辅助记者进行采访音视频内容识别与整理，提高生产力并优化创作流程。

另一方面，AIGC还能直接进行****新闻内容的生成，提升报道效率。

ChatGPT具有较强的学习能力和文本生成能力，在联网之后，还能迅速采集互联网资料进行新闻内容的生成。通过提示词的设置，ChatGPT还可以生成特定风格的新闻报道。除此之外，ChatGPT可以应用于生成访谈提纲、文章框架和标题等内容，还能将新闻报道翻译成多种语言，打破语言边界。

部分媒体已将AIGC纳入到新闻内容的生产流程中。如BuzzFeed将ChatGPT用于测验类内容的生成；2023年情人节前，《纽约时报》使用ChatGPT创建了一个情人节消息生成器，用户只需要输入几个提示指令，程序就可以自动生成情书；德国出版集团AxelSpringer和英国出版商Reach，近期也在地方新闻网站上发布了由AI撰写的文章。

全球首个完全由人工智能生成新闻报道的平台NewsGPT.com也已经上线。根据声明，该网站没有人工记者，由NewsGPT实时扫描、分析来自世界各地的新闻来源，包括社交媒体、新闻网站等，并创建新闻报道和报告。其创始人声称，NewsGPT“不受广告主、个人观点的影响”，7*24小时提供“可靠的”新闻。

不准确的假新闻？

看起来，ChatGPT等生成式人工智能为新闻业的效率与革新带来了前所未有的发展，但在机会到来的同时，挑战也在到来。

究其原因，ChatGPT等生成式人工智能本质上依然只是通过概率最大化不断生成数据而已，而不是通过逻辑推理来生成回复。

由于数据和模式的种种缺陷，生成式人工智能存在系统性偏见、价值观对抗、“观点霸权”、刻板印象、虚假信息等问题。而模型本身也有其局限性。大型语言模型缺乏常识性的推理能力，由此带来了其能力的局限性。这类局限的最大困境是：生成式人工智能不理解其生成的文本的含义**。**

当生成式人工智能面对细微差别、歧义或讽刺之类的内容时，它难以理解其中的真实意义；它可以生成似是而非但不正确甚至荒谬的文本；它无法验证其输出的真实性；它的输出可能是公式化的，可能会单调乏味、缺乏想象力；它可以生成带有偏见、歧视性或有毒的文本。这也就是所谓的AI幻觉，即人工智能的“胡言乱语”。

然而，对于专业媒体来说，新闻报道最重要的就是严谨性和真实性，**任何新闻报道都****要对读者负责，也要为机构声誉负责，信息源混乱的AIGC显然不是理想的选择。**如彭博传媒首席数字官JuliaBeizer所评价的，媒体的定位是为读者提供基于事实的信息，但AI并不足以作为准确的信息源。这就意味着，一旦AI幻觉问题无法获得有效的解决，AI编写新闻将会成为假新闻的源发地。

2023年，美国科技新闻网站CNET.com一度上线了几十篇由AI生成的文章，尽管网站编辑声称文章在发布之前都经过了“核查和编辑”，但是很快读者发现，这些文章中有大量基础性错误，并且其中一半都存在抄袭和剽窃的问题。

这也是为什么美国最大新闻出版商Gannett宣布，将暂停使用人工智能(AI)工具撰写体育新闻的原因。Gannett发言人声称，已经暂停了所有使用LedeAI的服务与试验，除了在全国增加数百个报道岗位外，还会加强人工智能工具，以确保提供的所有新闻和信息都符合最高的新闻标准。LedeAI首席执行官Jay Allred对Gannett报纸上的文章“包含错误、不必要的重复和尴尬的措辞”表示遗憾，并补充说该公司“正在全力以赴纠正问题并做出适当的改变。”

新技术的应用，往往会带来颠覆性的变化。正如媒介学者约书亚·梅洛维茨所言：任何一种媒介的介入，都会创造出全新的环境。**尽管目前AIGC****还存在着一些问题，但这并不阻碍人工智能技术取代新闻采编工作的趋势。**面对来势汹汹的AIGC浪潮，新闻业无法置身事外，势必也将被卷入其中，甚至被彻底重塑。但在此之前，我们仍需谨慎面对技术带来的风险，审慎回应技术带来的挑战。