Un torbellino de inteligencia artificial generativa (AIGC) está arrasando muchos campos.

A finales de 2022, OpenAI lanzó ChatGPT, una aplicación de diálogo en lenguaje natural, y lanzó iterativamente GPT-4 en marzo de este año, que rápidamente atrajo la atención de varias industrias y del público. Los modelos a gran escala están en auge en todo el mundo, el capital, la tecnología y los talentos continúan llegando y las empresas de tecnología continúan implementando sus propios modelos a gran escala. Se estima que para 2030, el tamaño del mercado de AIGC superará el billón de yuanes.

Hace unos años, la noticia de que AlphaGo derrotó al jugador de Go Li Shishi desencadenó una ola de inteligencia artificial, sin embargo, la ola de AIGC es más violenta, porque además de los avances tecnológicos, su bajo umbral y su practicidad hacen que la percepción de la aplicación lado más significativo. Por lo tanto, el público no sólo permanece en la etapa de discusión, sino que puede experimentar directamente el poder de la inteligencia artificial generativa.

Cada ronda de innovación tecnológica marcará una nueva era. "En la era de AIGC, vale la pena remodelar todas las industrias con IA". Las áreas afectadas incluyen educación, finanzas, comercio electrónico, cine y televisión, diseño, etc. Entre ellas, el periodismo es una de las áreas más afectadas y la respuesta a AIGC también es la más positiva.

A nivel internacional, muchos medios ya han realizado intentos similares. El sitio web de agregación de noticias BuzzFeed publicó cuestionarios, una columna de prueba respondida por AI y dijo que utilizará AIGC para escribir contenido de prueba para reemplazar parte de la mano de obra. El 24 de mayo, The Washington Post anunció el establecimiento de un mecanismo de colaboración de IA entre departamentos, incluido el equipo de toma de decisiones estratégicas AITaskforce y el equipo ejecutivo AIHub, para adaptarse mejor a las prácticas de innovación de IA. El "Financial Times" británico también nombró por primera vez a un editor de línea de IA para que preste mucha atención a los últimos desarrollos en este campo. Más de 100 organizaciones de medios nacionales, como The Paper, Cover News y Upstream News, anunciaron su acceso a los productos AIGC en febrero de este año. El Instituto de Investigación Tencent realizó una encuesta sobre el tema "El impacto de ChatGPT en el periodismo" en junio de este año. Los resultados mostraron que el 80% de los periodistas nacionales habían utilizado ChatGPT o productos similares, y más de la mitad (56%) de ellos se vieron afectados por Los entrevistadores creen que ChatGPT (o herramientas similares) les ha aportado ayuda práctica a su trabajo.

Si bien la capacidad de generar texto es sobresaliente, ChatGPT también tiene la capacidad de generar contenido multimodal. Para el periodismo, donde la creación de contenidos es fundamental, esto generará muchas intersecciones con implicaciones significativas. Este avance tecnológico que es "comparable a la revolución industrial" (CEO de Microsoft, Satya Nadella) y una forma tecnológica que es nada menos que "el nacimiento de la computadora personal o de Internet" (Bill Gates), ¿a qué conducirá? ¿A qué tipo de ¿de cambio? ¿Traerá nuevas oportunidades para el periodismo?

A través de este informe, intentamos discutir el impacto y los desafíos que la tecnología AIGC representada por ChatGPT ha traído a la industria del periodismo, así como las nuevas posibilidades que crea. AIGC está iniciando una "revolución tecnológica", y el periodismo es una de ellas. A través de esta incisión, podremos captar el verdadero significado de esta revolución para la sociedad humana.

La gran reorganización: una triple transformación del periodismo

Desde el cambio de milenio, el periodismo ha vivido momentos brillantes y llenos de esperanza, y también ha estado sumido en el pesimismo.

La nueva ecología digital dota a los medios tradicionales de una vigorosa vitalidad de desarrollo y, al mismo tiempo, también dio origen a un grupo de nuevos medios digitales. Sin embargo, en los últimos años, varios factores, como el cambio de la lógica del flujo, el impacto de los nuevos medios de comunicación, como los vídeos cortos, y la reducción de los ingresos por publicidad en línea, están provocando que la industria de las noticias caiga en una nueva situación.

(1) La "era del tráfico" ha terminado, los medios de comunicación se han reorganizado y conectar a los lectores se ha vuelto extremadamente importante

La lógica de la distribución de contenidos ha evolucionado varias veces.

Después de la crisis financiera de 2008, la inversión publicitaria de los anunciantes pasó de los medios tradicionales a los medios online. Los motores de búsqueda representados por Google y las redes sociales representadas por Facebook han remodelado por completo el patrón de tráfico de contenidos. El tráfico procedente de estos dos puertos se convierte en la fuente de exposición más importante para los medios online.

De particular preocupación es Facebook, cuyo fundador, Mark Zuckerberg, creía profundamente en el valor positivo del contenido de noticias: mejorar la reputación de la plataforma y mejorar la retención y el compromiso de los usuarios. Por lo tanto, Facebook una vez fortaleció vigorosamente la proporción de recomendación de contenido de noticias, permitiendo que el contenido relevante obtuviera una mayor exposición. La década comprendida entre 2006 y 2016 vio un período de luna de miel entre las redes sociales y el periodismo.

Según una encuesta de 2015 realizada por el Pew Research Center, hasta el 64% de los usuarios de Internet obtienen noticias de las redes sociales. Esta es la "Era del tráfico periodístico" creada por las redes sociales, que ha creado una gran cantidad de advenedizos en los medios digitales. Los modelos de negocio de BuzzFeed y VICE, los medios digitales más conocidos del siglo XXI, se basan en la difusión viral de las redes sociales, que reciben un enorme tráfico y atención de los usuarios, seguidos de una gran cantidad de capital riesgo. En su apogeo, BuzzFeed y VICE estaban valorados en 1.700 millones de dólares y 5.700 millones de dólares, respectivamente.

Pero para los medios de comunicación, los cimientos de este modelo son frágiles y su supervivencia depende enteramente de la plataforma. Una vez que se cambien el algoritmo y las reglas de la plataforma, el modelo de negocio quedará gravemente dañado y quedará completamente fuera de control. El punto de inflexión de la historia se produjo en 2016. Durante las elecciones presidenciales de Estados Unidos, el mundo exterior cuestionó a Facebook por utilizar algoritmos para manipular los resultados electorales. El incidente de "Cambridge Analytica" envió directamente a Mark Zuckerberg a la audiencia. Ante las críticas de todos lados, Facebook anunció una reducción en la proporción de contenidos informativos. En 2020, Facebook reforzará aún más las medidas pertinentes para reducir significativamente el impulso del contenido noticioso y político.

Este no es sólo un giro de la plataforma Facebook, sino la tendencia general de las redes sociales. El ajuste del algoritmo ha resultado en una exposición cada vez menor del contenido de noticias, lo que ha afectado gravemente a los medios que dependen del tráfico de las redes sociales, lo que ha resultado en un dilema colectivo para la industria. En 2023, el fundador de BuzzFeed, Jonah Peretti, anunció el cierre de su negocio de noticias BuzzFeedNews, VICE anunció el cierre de la marca de noticias VICEWorldNews y su sitio web principal también planea declararse en quiebra. VoxMedia, Insider, ABCNews y otros medios han despedido empleados en distintos grados.

El problema común de estos medios es que no han acumulado una base de usuarios fortaleciendo los muros de pago y los servicios de suscripción. Ante el enorme tráfico y los ingresos publicitarios cuando llegue la gran ola, nadie pensará que esto sea un problema. Pero cuando baja la marea, podrás descubrir quién está nadando desnudo.

Por el contrario, cuando empresas emergentes como BuzzFeed estaban en el centro de atención, la industria despreciaba al viejo medio "New York Times" debido a su lenta adaptación a Internet, e incluso lo consideraba un representante de la revolución. Impulsado por BuzzFeed, The New York Times se vio obligado a transformarse en el contexto más amplio del periodismo digital. Pero este ritmo no tiene prisa: pone su propio contenido detrás del muro de pago y atrae suscriptores profundizando el contenido, pero se convierte en el capital que puede sobrevivir al ciclo.

En la era del tráfico espumoso y fugaz, nunca ha sido más importante construir una conexión más estrecha con los lectores basada en los lectores principales. Cada vez más medios de comunicación reconocen esto y ha generado tres nuevas tendencias:

**Primero, utilice formularios de nuevos medios para establecer una conexión directa con los lectores. ** En los últimos años, los podcasts y la lectura de RSS han comenzado a aumentar, y muchos medios han lanzado sus propios servicios de suscripción RSS y marcas de podcasts, con el objetivo de establecer una relación estrecha con los lectores de manera más directa y efectiva, fortalecer las marcas de medios y mejorar el valor comercial;

**En segundo lugar, céntrese más en el contenido local que en los temas candentes a nivel mundial. **Por ejemplo, el grupo de medios MvskokeMedia ajustó su estrategia editorial para centrarse en informes de la comunidad local, reflejando su enfoque en los lectores principales;

** En tercer lugar, fortalecer la transparencia y apertura de los informes: por un lado, ayuda a los lectores a comprender el concepto de informar y, por otro lado, también comprende a la inversa qué tipo de informes de noticias necesitan más los lectores. ** Por ejemplo, el Honolulu Civil Beat organizó "salas de redacción emergentes" similares a eventos emergentes en su área para fortalecer la comunicación con los lectores.

(2) Con el auge del "videoperiodismo corto", la atención de la audiencia ha cambiado y los conceptos informativos tradicionales se han visto afectados

En 2023, la agencia de estadísticas de datos "PressGazette" (PressGazette) publicó una lista de clasificación de 25 empresas de información mediática creadas desde el milenio, de las cuales Facebook encabezaba la lista, seguida de TikTok. La influencia de las redes sociales es evidente: el auge de las plataformas de vídeos cortos representadas por TikTok ha tenido un profundo impacto en la tendencia de desarrollo de la industria del periodismo.

TikTok se está convirtiendo rápidamente en una de las plataformas de contenido y bases de tráfico más grandes del mundo. No sólo se reúne una gran cantidad de audiencias jóvenes en la plataforma, sino que audiencias de diferentes grupos de edad están volviendo gradualmente su atención a videos cortos en lugar de contenido gráfico o informes de noticias serios en los que los medios de comunicación son buenos. Simultáneamente con el desvío de la atención de la audiencia están los ingresos publicitarios y el capital de riesgo, que también fluyen hacia las plataformas TikTok e Instagram a las que los usuarios jóvenes prestan más atención.

No sólo eso, sino que está surgiendo un nuevo formato informativo: el “periodismo TikTok”. Cuando ocurrieron acontecimientos noticiosos importantes, como la nueva epidemia de la corona y el conflicto entre Rusia y Ucrania, la gente descubrió que la principal fuente de información ya no eran los medios de comunicación, sino TikTok. Una gran cantidad de contenido de video en tiempo real y de primera mano se está difundiendo rápidamente en TikTok. TikTok se ha transformado gradualmente de una plataforma de videos cortos entretenidos a una plataforma de contenido integral que incluye contenido de audio y video, y se ha convertido en una forma importante para que los usuarios de Internet obtener información. Para muchas audiencias jóvenes, no es que ya no vean las noticias, simplemente no las leen en los medios de comunicación. Fenómenos similares también son evidentes en China.

Cuando el principal medio de comunicación de noticias cambia del texto al vídeo, esto supone un desafío para la mayoría de los medios de comunicación. Algunos medios tradicionales están buscando activamente cambios e intentando integrarse en la ecología de las noticias breves en vídeo. Según las estadísticas del "Informe de noticias digitales 2022" publicado por el Instituto de Periodismo Reuters de la Universidad de Oxford, aproximadamente la mitad (49%) de las principales organizaciones de medios publican contenido regularmente en TikTok. Como representante de los medios establecidos, el "Washington Post" contrató especialmente a un equipo externo para producir contenido para su propia cuenta de TikTok; el "Los Angeles Times" formó un equipo de contenido llamado "404" para llevar a cabo la producción de contenido experimental basado en el Preferencias del público joven.

Algunos medios de noticias nativos también han surgido del periodismo de TikTok. Por ejemplo, NowThis, que empezó con vídeos cortos de noticias, ya cuenta con 8,5 millones de fans; la empresa española de contenidos Ac2ality tiene como concepto central "contar noticias en un minuto" y desde su lanzamiento en 2019 ha acumulado 3,9 millones de fans en TikTok.

El auge del periodismo en TikTok significa un cambio en el foco de atención de la audiencia. Por un lado, el impacto en la industria de las noticias se refleja en la pérdida de ingresos publicitarios y el deterioro del entorno de vida de los medios de comunicación. Aunque se han hecho esfuerzos por integrarse en la ecología de las noticias breves en vídeo, la incompatibilidad inherente entre las noticias tradicionales y Los medios de vídeo han hecho que esta transformación sea ineficaz. Por otro lado, el impacto generalizado de las noticias breves en vídeo ha afectado a los conceptos informativos tradicionales: valores como la "objetividad" y la "autenticidad", que se consideran estándar en la industria de las noticias, ya no se enfatizan. Rápido, sensacionalista y El impacto visual se ha convertido en nuevos estándares de producción y datos como los "me gusta" y los retweets se han convertido en nuevos indicadores de la calidad de las noticias. Las "noticias amarillas" han ganado cada vez más tráfico y audiencia, y el espacio vital de las noticias tradicionales se ha reducido aún más.

Desde la perspectiva de la audiencia, la gente se va acostumbrando poco a poco a obtener noticias e información a través de canales como vídeos cortos, lo que también se ve afectado en cierta medida por los fenómenos cada vez más destacados de la "fatiga informativa" y la "evitación de las noticias". La evitación de noticias está impulsada por factores tanto cognitivos como emocionales: el aspecto cognitivo se manifiesta en la percepción de que ciertos temas o eventos se informan demasiado, y leer estas noticias provocará una sensación de fatiga y será difícil obtener incrementos de información. lo que resulta en una "sobrecarga de noticias"; el aspecto emocional se refiere a que las personas evitan activamente las noticias que desencadenan emociones negativas, como informes sobre epidemias, violencia y desastres naturales.

En 2017, el 29 por ciento de los encuestados dijeron que "a menudo o a veces evitan las noticias", según un informe del Instituto de Periodismo de Reuters y la Universidad de Oxford, una cifra que aumentó al 32 por ciento en 2019. Después del estallido de la nueva epidemia de neumonía de la corona en 2020, la demanda de noticias por parte de la gente aumentó brevemente, pero el fenómeno de evitar las noticias se recuperó rápidamente: el 59% de las personas dijeron que "a veces o siempre evitan activamente las noticias". Los hábitos de recepción de información de la audiencia y los cambios de mentalidad se han convertido en factores que la industria de las noticias debe considerar y también se han convertido en obstáculos para la transformación de los medios de comunicación.

(3) Los cierres y los despidos se han convertido en la norma, y los periodistas buscan activamente cambios

Tres años de la nueva epidemia de la corona han tenido un enorme impacto en la economía global y la industria del periodismo no puede mantenerse al margen.

El cierre de las organizaciones de noticias se convirtió en la norma. Los medios extranjeros, incluidos BuzzFeed, VICE y otros medios digitales, han cerrado sus negocios de noticias y publicaciones impresas como The Livonia Observer han dejado sustancialmente de publicarse. La situación interna tampoco es optimista. El "Libro azul de los medios: Informe sobre el desarrollo de la industria de los medios de China (2022)", publicado conjuntamente por la Escuela de Periodismo y Comunicación de la Universidad de Tsinghua y otras instituciones, muestra que el impacto de la nueva neumonía de la corona en algunas áreas de la industria de los medios aún continúa. y los ingresos publicitarios del periodismo tradicional siguen cayendo.Presupuesto para publicaciones periódicas, periódicos y otros medios. Los ingresos por publicidad y distribución de periódicos nacionales cayeron drásticamente y el mercado de publicidad televisiva estaba débil y en declive. De 2020 a 2023, decenas de periódicos, entre ellos "City Pictorial" y "Southeast Express", anunciaron su suspensión o suspensión de publicación.

Los ingresos de los periodistas han disminuido significativamente. La incertidumbre económica ha afectado los empleos de aproximadamente dos tercios de los periodistas, según Press Gazette. Más del 80% de los encuestados son periodistas a tiempo completo, la mayoría de ellos (71%) tienen unos ingresos anuales inferiores a 100.000 dólares y los honorarios medios de un escritor independiente son inferiores a 300 dólares.

Los despidos marcan la pauta para las organizaciones de medios. Según estadísticas incompletas, desde 2020 decenas de medios han anunciado planes de despidos. BuzzFeed recortó un cierto porcentaje de empleados porque planea utilizar IA para generar contenido de cuestionarios. El 20 de abril de 2023, el fundador de BuzzFeed anunció una vez más el cierre de su negocio de noticias, despidiendo a unos 180 empleados, relacionados con contenido, tecnología, administración y otros departamentos, representando el 15% del total. Según las estadísticas de Forbes, más de 30 periódicos y medios de comunicación han llevado a cabo despidos de diversos grados desde enero de 2023. El más reciente se produjo el 7 de junio.

La recesión económica mundial y el shock tecnológico están provocando que la industria de las noticias se enfrente a una doble crisis y las condiciones de vida de los periodistas son preocupantes, lo que también está estrechamente relacionado con la aplicación de nuevas tecnologías por parte de las organizaciones de noticias. La introducción de sistemas automáticos de elaboración de informes y edición ha liberado parte de la mano de obra, pero también ha provocado que algunos profesionales se vuelvan superfluos. La iteración de la tecnología de los medios no ha generado avances en las relaciones laborales, lo que es especialmente evidente en la industria de contenidos. En la primera mitad de 2023, se sigue organizando una huelga en Hollywood que afecta a muchas series dramáticas en directo. Detrás de la huelga está la transformación del método de producción y la forma de transmisión de las series dramáticas por parte de la plataforma de streaming representada por Netflix, que aprieta el espacio vital de los guionistas. El efecto sustitución de los mecanismos tecnológicos también impacta al periodismo.

Ante el espacio vital limitado, muchas organizaciones de noticias y periodistas comenzaron a centrar su atención en las redes sociales y las plataformas de vídeos cortos. Por ejemplo, abrir canales y publicar contenido de video en TikTok y YouTube para atraer audiencias más jóvenes y al mismo tiempo aumentar los ingresos a través de modelos de uso compartido de anuncios. Por otro lado, los periodistas comparten conocimientos y opiniones a través de plataformas sociales como Twitter y LinkedIn, y construyen marcas personales e influencia.

Emergente: AIGC está iniciando una

Nuevas tecnologías y revolución industrial

AIGC, que utiliza IA para generar contenido automáticamente (AIGeneratedContent). No es algo nuevo. Se remonta a 1957, cuando Lejaren Hiller y Leonard Isaacson completaron la primera composición musical generada por computadora en la historia de la humanidad. Siguen apareciendo modelos y obras generadas por IA, pero el año 2022 es verdaderamente el primer año del brote de AIGC. La importancia de AIGC no es sólo que la tecnología genere contenido, sino que la IA tiene la capacidad de generar y crear como los humanos. Al beneficiarse del potencial creativo ilimitado y del espacio de aplicaciones futuras, AIGC está iniciando una nueva revolución tecnológica e industrial, impulsando la inteligencia artificial para marcar el comienzo de la próxima era.

(1) El modelo grande es la piedra angular del brote de AIGC

Con la llegada del aprendizaje profundo en 2010, el desarrollo de la inteligencia artificial ha avanzado al tercer clímax, y el modelo grande ha llevado este clímax a una nueva etapa. En 2017, Google lanzó el histórico algoritmo Transformer en el artículo "AttentionisAllYouNeed". Aunque sigue siendo una continuación del aprendizaje profundo, hizo que los parámetros del modelo de aprendizaje profundo superaran los 100 millones. Transformer reemplazó a RNN y CNN y entró en la era de los modelos grandes. Este es, sin duda, un hito importante.

Transformer es un modelo de red neuronal basado en el mecanismo de autoatención. Originalmente se utilizaba para completar tareas de traducción de texto entre diferentes idiomas. El cuerpo principal incluye las partes codificador y decodificador, que son responsables de codificar el texto del idioma de origen y convertir el codificado. información al idioma de destino. Luego, basándose en el codificador y el decodificador, el desarrollo del modelo grande se ha embarcado aproximadamente en tres caminos: el primero es abandonar la parte del decodificador y usar el codificador solo como modelo de preentrenamiento del codificador.El representante más famoso es la familia Bert, el segundo es abandonar la parte del Decodificador, la parte del Codificador se basa en la familia GPT de la parte del Decodificador, el tercero es la ruta del modelo grande Google T5 utilizada tanto por el Codificador como por el Decodificador.

El modelo grande de IA, también conocido como modelo de preentrenamiento o modelo básico, es un modelo entrenado en base a una gran cantidad de datos y tiene una gran cantidad de parámetros, que se pueden adaptar a una amplia gama de tareas posteriores. Estos modelos, basados en las ideas de aprendizaje por transferencia y avances recientes en aprendizaje profundo, así como en sistemas informáticos aplicados a gran escala, exhiben capacidades emergentes sorprendentes y mejoran significativamente el desempeño de diversas tareas posteriores. En vista de este potencial, el modelo grande se ha convertido en un cambio de paradigma en el desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, y muchos sistemas de inteligencia artificial o servicios de productos entre dominios se construirán directamente en el modelo grande. Específicamente en el campo de AIGC, los grandes modelos de IA pueden lograr múltiples tareas, múltiples idiomas y múltiples modos, y desempeñarán un papel clave en la generación de diversos contenidos. Según los tipos básicos, los modelos de preentrenamiento incluyen modelos de preentrenamiento de procesamiento del lenguaje natural (NLP), modelos de preentrenamiento de visión por computadora (CV) y modelos de preentrenamiento multimodal. Estos tres tipos de modelos tienen amplias perspectivas de aplicación en el periodismo y otros campos.

¿Por qué se dice que el modelo grande es la piedra angular del brote de AIGC? Esto se debe a que el modelo grande ha provocado un cambio cualitativo en las capacidades técnicas de AIGC. Aunque en el pasado han surgido varios modelos generativos en una corriente interminable, el alto umbral de uso, los altos costos de capacitación, la generación simple de contenido y la baja calidad están lejos de satisfacer las necesidades flexibles, de alta precisión y de alta calidad del consumo de contenido real. escenarios. El modelo grande resuelve muchos de los problemas de aterrizaje mencionados anteriormente. Por ejemplo, ChatGPT puede proporcionar servicios de generación de contenido de texto de alta calidad para personas de diferentes países, diferentes orígenes culturales, diferentes campos profesionales y grupos de edad al mismo tiempo, algo que antes era inimaginable. ChatGPT también demuestra la capacidad mágica que aportan los modelos grandes más allá de la propia generación de texto. ChatGPT, GPT-4, Bard, PaLM, LLaMA, etc. han traído la prosperidad actual de los modelos grandes y también el surgimiento de AGI.

En general, el brote de AIGC en 2022 se beneficiará de la tecnología de modelos a gran escala. El gran modelo AIGC, que tiene las características de versatilidad, basicidad, multimodalidad, múltiples parámetros, una gran cantidad de datos de entrenamiento y contenido generado estable y de alta calidad, se ha convertido en una "fábrica" y "línea de ensamblaje" para contenido automatizado. producción.

(2) La ecología industrial es la garantía para el desarrollo del AIGC

El lento desarrollo anterior de la industria de la IA está estrechamente relacionado con la falta de un sistema industrial más maduro. Cualquier industria madura tiene un ecosistema industrial upstream y downstream relativamente completo. Por ejemplo, en la industria automotriz, solo hay unos pocos fabricantes de componentes centrales como motores y cajas de cambios en el mundo, pero puede haber muchos fabricantes de automóviles orientados al consumidor. En la industria de la IA anterior, desde la investigación y el desarrollo de modelos básicos hasta las ventas en línea de productos y servicios, cada empresa parece tener que cubrir toda la cadena industrial, y es difícil equilibrar los costos y el retorno de ganancias.

El desarrollo de la industria se encuentra en una situación difícil. Anteriormente, la falta de versatilidad del modelo de IA era el problema central, pero ahora, basándose en el modelo grande, se formó inicialmente el ecosistema industrial AIGC, que presenta una estructura de tres niveles: superior, medio e inferior.

**La primera capa es la capa base ascendente, que es la capa de infraestructura técnica de AIGC construida sobre la base del modelo grande. **Debido al alto costo y la inversión técnica de los modelos grandes, tienen altas barreras de entrada. Tomando como ejemplo el modelo GPT-3 lanzado en 2020, el fundador de AlchemyAPI, Elliot Turner, especuló que el costo de entrenar GPT-3 puede estar cerca de los 12 millones de dólares estadounidenses. Por tanto, las principales instituciones que actualmente se incorporan al modelo de preformación son empresas tecnológicas punteras e instituciones de investigación científica.

En el campo de AIGC, las empresas de infraestructura estadounidenses (en el nicho ecológico upstream) incluyen OpenAI, Stability.ai, etc. Gracias al soporte técnico de la capa básica, la industria transformadora puede desarrollarse como hongos después de la lluvia, formando el flujo comercial actual de AIGC.

** La segunda capa es la capa intermedia, es decir, modelos verticales, orientados a escenas, personalizados y herramientas de aplicación. **El modelo grande pre-entrenado es la infraestructura. Sobre esta base, puede extraer y generar rápidamente modelos pequeños orientados a escenas, personalizados y personalizados para implementar tuberías industriales en diferentes industrias, campos verticales y escenarios funcionales. Uso bajo demanda, alta eficiencia y economía. Basado en el modelo grande, el modelo como servicio (MaaS) se hace realidad, lo que logra la transformación de la IA del "taller manual" al "modo de fábrica". Los grandes modelos de IA tienen una mayor versatilidad e inteligencia. MaaS proporciona soporte de desarrollo y uso de modelos seguros, eficientes y de bajo costo para aplicaciones posteriores. Puede aplicarse en industrias a gran escala y potenciar aplicaciones en diversas industrias de manera más amplia. mejora de la eficiencia productiva de toda la sociedad. El director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, señaló una vez claramente que la capa intermedia es la posición central del futuro emprendimiento de IA.

Por ejemplo, basándose en la interfaz API abierta de ChatGPT, se han producido muchos modelos grandes o herramientas de aplicación utilizadas en los campos médico y financiero. JasperAI confió en GPT-3 para generar automáticamente contenido de marketing creativo y se convirtió desde cero en un unicornio en 18 meses. Además, después de que StableDiffusion fuera de código abierto, ha habido muchos desarrollos secundarios basados en modelos de código abierto, el entrenamiento de estilos específicos de modelos de dominio vertical se ha vuelto popular, como el famoso Novel-AI generado por el estilo de pintura bidimensional, y varios estilos de generadores de personajes, etc.

**La tercera capa es la capa de aplicación, es decir, servicios de generación de contenido como texto, imágenes, audio y video para usuarios finales C. ** En la capa de aplicación, se centra en satisfacer las necesidades de los usuarios y conecta perfectamente el modelo AIGC con las necesidades de los usuarios para lograr un aterrizaje industrial. NotionAI, basado en el modelo grande GPT-3, es un producto de este tipo que puede satisfacer las necesidades de generación de contenido de texto profesional de los usuarios. Tomemos como ejemplo el código abierto StableDiffusion. No solo abre programas, sino que también tiene modelos capacitados. Los empresarios sucesores pueden utilizar mejor esta herramienta de código abierto para extraer recursos más abundantes con el umbral de potencia informática de las tarjetas gráficas de nivel de consumidor C-end. La ecología del contenido juega un papel vital en la popularización de AIGC entre una gama más amplia de usuarios finales de C. Ahora hay cada vez más herramientas para usuarios finales C, incluidas páginas web, programas instalados localmente, subprogramas móviles, robots de chat grupal, etc., e incluso servicios de consumo de contenido que utilizan herramientas AIGC para personalizar y generar mapas.

En la actualidad, desde la empresa de capa de infraestructura que proporciona modelos a gran escala hasta la empresa de capa de aplicación que se centra en la creación de productos y herramientas de aplicación AIGC, AIGC ha desarrollado una ecología próspera, la innovación tecnológica ha desencadenado oleadas de innovación de aplicaciones y la tecnología ha empoderado a miles de personas. industrias. A medida que la integración de la economía digital y la economía real continúa profundizándose, y los escenarios digitales de la plataforma de Internet se vuelven cada vez más abundantes, la demanda humana general por la cantidad total y la riqueza del contenido digital continúa aumentando. Como un nuevo tipo de método de producción de contenido, AIGC ha tomado la delantera en lograr una importante innovación y desarrollo en los medios de noticias, el comercio electrónico, el cine y la televisión, el entretenimiento y otras industrias con alta digitalización y rica demanda de contenido, y su potencial de mercado está aumentando gradualmente. emergente. Al mismo tiempo, en el proceso de promover la integración digital-real y acelerar la modernización industrial, las aplicaciones AIGC en diversas industrias, como las finanzas, la atención médica y la industria, también se están desarrollando rápidamente.

(3) La innovación en la aplicación de escenarios, la inteligencia incorporada y la igualdad de derechos en capacidades son la orientación futura de AIGC

La innovación en aplicaciones de escenarios es el camino de desarrollo futuro de AIGC. Cualquier tecnología emergente sólo puede utilizarse ampliamente si se aplica en un escenario específico y genera valor económico y social. Al mismo tiempo, en una amplia gama de aplicaciones, la tecnología puede seguir innovando y desarrollándose de forma iterativa. Esto forma el efecto volante de "aplicación de escena e iteración tecnológica". En 2022, el Ministerio de Ciencia y Tecnología emitió sucesivamente el "Aviso sobre el apoyo a la construcción de escenarios de aplicación de demostración de inteligencia artificial de nueva generación" y las "Opiniones orientativas sobre la aceleración de la innovación de escenarios y la aplicación de alto nivel de inteligencia artificial para promover una economía de alta calidad". Desarrollo". Diez escenarios de aplicaciones de demostración como puertos y minas inteligentes. Se ha convertido en un consenso de la industria promover la implementación de tecnología de inteligencia artificial a través de la tracción de aplicaciones. En la actualidad, la estrategia de OpenAI también es intentar establecer una ecología de aplicaciones y aplicar modelos grandes a diversas industrias.

La innovación en las aplicaciones de escenarios también significa que AIGC será más vertical y liviano en el futuro. Primero, aunque el gran modelo es generalista, carece de profundidad en la industria. Su futura tendencia de desarrollo puede ser la "verticalización" en seis aspectos, incluida la profundidad de la industria, la personalización empresarial, la especialización de capacidades, la miniaturización de escala, la distribución de la implementación y la privatización de la propiedad. En segundo lugar, en el futuro, la IA se integrará en todas las áreas de la producción y la vida social, especialmente en los dispositivos móviles y los dispositivos integrados, es decir, se requiere una implementación localizada. En la actualidad, los modelos grandes tienen altos requisitos de potencia informática y memoria de hardware, mientras que los dispositivos móviles o integrados a menudo tienen una potencia informática limitada, por lo que el modelo liviano será una dirección importante para el desarrollo futuro de AIGC.

La inteligencia incorporada es una forma inevitable de desarrollo de la IA. La inteligencia incorporada significa que la IA no es sólo digital o virtual, sino que también tiene una forma física en el entorno físico, como robots u otros dispositivos que pueden interactuar con el mundo real. La verdadera inteligencia y el aprendizaje requieren interacción con el mundo físico, ya que la mayoría de las inteligencias biológicas han evolucionado en contacto directo con su entorno. La inteligencia incorporada puede aprender mejor la percepción y el comportamiento a través de la interacción con el entorno. De manera similar a este punto de vista, algunos académicos creen que ChatGPT no podrá lograr una inteligencia súper artificial en el futuro porque carecen de la capacidad de interactuar con el mundo real. Por lo tanto, la inteligencia incorporada se considera la clave de la inteligencia artificial general, y los robots de "inteligencia incorporada" son la forma definitiva de inteligencia artificial.

En julio de 2023, el equipo dirigido por el científico de inteligencia artificial Li Feifei publicó los últimos logros en inteligencia incorporada: conectaron grandes modelos a robots y transformaron instrucciones complejas en planes de acción específicos. Los humanos pueden usar el lenguaje natural para dar instrucciones a los robots. Más importante aún, al combinar LLM (modelo de lenguaje grande) + VLM (modelo de lenguaje visual), se mejora aún más la capacidad del robot para interactuar con el entorno y las tareas se pueden completar sin datos ni capacitación adicionales.

La igualdad de capacidades es el resultado inevitable del desarrollo de AIGC. En la actualidad, el desarrollo de AIGC ha brindado a los usuarios más poder creativo y libertad. Por ejemplo, la gente común puede usar AIGC para crear novelas, obras musicales, contenido 3D, etc., todo lo cual puede generarse bajo demanda en función de las palabras ingresadas. No sólo eso, sino que en el futuro cada uno podrá tener su propio "Jarvis", un asistente personal inteligente como Iron Man. En 2021, Microsoft introdujo por primera vez el concepto de Copilot (copilot) en GitHub. GitHub Copilot es un servicio de inteligencia artificial que ayuda a los desarrolladores a escribir código. En mayo de 2023, con la bendición del modelo grande, Microsoft marcará el comienzo de una actualización integral de Copilot, lanzando Dynamics365Copilot, Microsoft365Copilot y PowerPlatformCopilot, etc., y presentará el concepto de "Copilot es una nueva forma de trabajar". El trabajo es así y la vida también necesita "Copilot". Li Zhifei, fundador de Go Ask, cree que el mejor trabajo para los modelos grandes es ser "copiloto" de los humanos. El modelo grande de AIGC puede convertirse en el asistente inteligente de todos, para que todos puedan disfrutar del dividendo de la tecnología AIGC.

Además de la "reforma del lado de la oferta":

¿Qué aporta la AIGC al periodismo?

La recesión general de la economía global, el efecto sustitución de las nuevas tecnologías, el impacto de los videos cortos y la reducción del tráfico en las redes sociales han hecho que la industria de las noticias enfrente dificultades. En este contexto, el surgimiento del AIGC puede ser un rayo de esperanza para la producción de noticias y el periodismo en su conjunto. Entonces, ¿qué nuevas posibilidades traerá AIGC al periodismo? ¿Podría ser una salida a una situación difícil?

(1) La producción de noticias asistida por IA no es nueva

Antes de discutir los cambios provocados por AIGC, mirando hacia atrás en la historia del desarrollo del periodismo, podemos ver que la participación de la IA en el periodismo, especialmente en la producción de noticias, no carece de precedentes. Durante la última década, la ola de innovaciones periodísticas desencadenadas por la inteligencia artificial se puede dividir en tres etapas: la etapa de información automatizada, la etapa de información mejorada y la etapa de generación de informes.

**La primera etapa, la etapa de informes automatizados de inteligencia artificial. ** En esta etapa, se utiliza principalmente la capacidad de generación de lenguaje natural (NLG) de la IA para informar noticias automáticamente. Organizaciones de medios como Associated Press, Reuters, Bloomberg y Agence France-Presse tienen prácticas representativas. Los informes automatizados utilizan programas para generar automáticamente contenido de texto, lo que tiene ventajas en cuanto a eficiencia y precisión de los informes, pero debido a la falta de pensamiento y empatía, es difícil escribir informes comparables a los de los reporteros humanos, por lo que solo es aplicable a campos específicos, como finanzas, deportes y otros tipos de noticias que se pueden modelar.

En términos de aplicaciones, por ejemplo, el sistema de generación automática de noticias llamado "AI News Production Line" desarrollado por Reuters puede generar noticias como acciones, deportes y clima; el Washington Post utiliza un robot de escritura automatizado llamado Heliograf, que puede generar noticias simples. reportajes en los campos de la ciencia, la política y el deporte; el sistema de escritura automática lanzado por la cadena de televisión NHK en Japón destacó en el informe del terremoto de Tokio en marzo de 2011. Productos como DreamWriter lanzado por Tencent en 2015 y Kuaibi Xiaoxin de la agencia de noticias Xinhua son prácticas representativas de los informes automatizados en China. Durante las dos sesiones del país en 2018, el "cerebro de los medios" lanzado por la agencia de noticias Xinhua seleccionó las palabras candentes de las dos sesiones del país de 500 millones de páginas web y generó y publicó las primeras noticias en video producidas por máquinas del mundo. sobre las dos sesiones, que duraron sólo 15 segundos.

**La segunda etapa, la etapa de presentación de noticias mejorada por IA. **Esta fase se centra en el uso de técnicas de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural (NLP) para analizar datos y revelar tendencias relevantes. Por ejemplo, el periódico argentino La Nación ha estado utilizando inteligencia artificial para respaldar a su equipo de datos desde 2019 y luego cooperó con analistas y desarrolladores de datos para establecer un laboratorio de IA para fortalecer aún más las aplicaciones de IA.

La aplicación de la IA en el análisis de la opinión pública también es un ejemplo de información noticiosa mejorada por la IA. En el proceso de análisis de la opinión pública, la IA puede ayudar en tareas como el análisis de sentimientos, la detección de temas, la previsión y el análisis de tendencias, ayudando a las organizaciones a comprender mejor las opiniones y actitudes del público para hacer frente a entornos complejos de opinión pública y de mercado. Por ejemplo, la aplicación desarrollada por Associated Press y NewsWhip puede ayudar a los profesionales a rastrear la difusión de contenido, analizar cómo el contenido impulsará la participación social de miembros y clientes y ajustar la estrategia de contenido para satisfacer mejor las necesidades de los usuarios. También hay medios que utilizan las capacidades de datos de la IA para optimizar el contenido. Por ejemplo, Forbes lanzó la plataforma de publicación de contenido de IA Bertie en 2019, que puede generar titulares más atractivos y hacer coincidir automáticamente las imágenes con el contenido del informe. optimizar el efecto de la comunicación; Washington Post "También continúe explorando la práctica de incorporar IA en el negocio, como el lanzamiento del sistema de recomendación ForYou y el uso de modelos de IA para detectar tendencias de suscripción y pérdida de usuarios.

**La tercera etapa es la etapa donde la inteligencia artificial generativa (AIGeneratedContent) participa en la producción de noticias con capacidades de generación multimodal. **ChatGPT, Google Bard, Microsoft NewBing y otros productos se basan en un modelo de lenguaje a gran escala (LLM) que puede generar texto narrativo. En comparación con la etapa de informes automatizados que solo se aplica a informes financieros, informes deportivos, etc. AIGC puede redactar informes más largos y de mayor calidad y puede imitar estilos de trabajo específicos según las instrucciones. La capacidad de generación multimodal de AIGC también ofrece muchas posibilidades nuevas para la visualización de informes de noticias. En la actualidad, la industria del periodismo aún se encuentra en esta etapa y aún es necesario profundizar las prácticas relevantes, sin embargo, es previsible que AIGC afecte la recopilación, producción y presentación de noticias, y luego cambie todo el patrón de la industria del periodismo.

(2) AIGC realizará la "reforma de la oferta" del periodismo

El contenido multimodal, como texto Wensheng, imagen Wensheng, audio y video Wensheng, código Wensheng, etc., todos pertenecen a AIGC, es decir, la categoría de contenido generado por inteligencia artificial. Los modelos tradicionales de producción de contenido, como UGC, PGC, etc., difieren principalmente en el profesionalismo y los atributos de composición de los autores, pero en esencia, las personas son el organismo principal para producir contenido, mientras que AIGC produce diferentes formas de contenido mediante IA.

La influencia de AIGC en el periodismo se concentra principalmente en la etapa de producción de noticias. Con la mejora de las capacidades técnicas de AIGC como ChatGPT y la profundización de su aplicación, su impacto en la industria del periodismo también se profundizará. La práctica de aplicación actual muestra que el impacto de AIGC en el periodismo incluye principalmente los siguientes aspectos:

**En primer lugar, la recopilación y procesamiento de información periodística para optimizar el proceso de producción. **

Con la ayuda de complementos como complementos, ChatGPT puede capturar y recopilar rápidamente cantidades masivas de datos y realizar procesamiento automático, como navegar rápidamente por textos y generar resúmenes para que los periodistas los analicen más a fondo. Esta capacidad brinda la posibilidad de mejorar la eficiencia de la adquisición de información. En la etapa de recuperación de datos, los reporteros y editores no necesitan leer una gran cantidad de materiales de texto completo, pero pueden usar las capacidades de análisis de datos y análisis semántico de ChatGPT para generar resúmenes y Obtenga rápidamente información básica para mejorar la eficiencia del trabajo. La capacidad de generación de idiomas de ChatGPT también se puede utilizar para traducir textos en varios idiomas, lo que facilita a los reporteros y editores obtener materiales e información en diferentes idiomas. Al mismo tiempo, las herramientas del AIGC pueden ayudar a los periodistas a identificar y organizar el contenido de audio y vídeo de las entrevistas, mejorar la productividad y optimizar el proceso creativo. Según nuestra investigación, la "recuperación de documentos" y el "contenido de traducción" son actualmente los dos AIGC más utilizados por los profesionales de los medios, y representan el 54,8% y el 44% respectivamente.

El uso de AIGC para mejorar la capacidad de recopilar y procesar información desempeñará un papel cada vez más crítico en la presentación de noticias. Roula Khalaf, editora en jefe del "Financial Times" británico, señaló que la sala de redacción debería establecer un equipo de tecnología de inteligencia artificial para ayudar a los periodistas en la extracción de datos, el análisis de contenido y las tareas de traducción.

**En segundo lugar, la generación de contenido de noticias mejora la eficiencia de los informes. **

ChatGPT tiene una gran capacidad de aprendizaje y generación de texto. Después de establecer contactos, puede recopilar rápidamente datos de Internet para generar contenido de noticias. Mediante la configuración de palabras clave (), ChatGPT también puede generar informes de noticias de un estilo específico. Además, ChatGPT se puede aplicar para generar esquemas de entrevistas, marcos y títulos de artículos, etc. También puede traducir informes de noticias a varios idiomas, romper las fronteras del idioma y difundir noticias a audiencias diversas.

Algunos medios han incorporado AIGC al proceso de producción de contenidos informativos. Por ejemplo, BuzzFeed usa ChatGPT para generar contenido de cuestionarios; antes del Día de San Valentín en 2023, The New York Times creó un generador de mensajes del Día de San Valentín usando ChatGPT. Los usuarios solo necesitan ingresar algunas instrucciones y el programa puede generar automáticamente una carta de amor; El grupo editorial alemán AxelSpringer y la editorial británica Reach también han publicado recientemente artículos escritos por AI en sitios de noticias locales.

También se lanzó NewsGPT.com, la primera plataforma del mundo para informes de noticias generados íntegramente por inteligencia artificial. Según el comunicado, el sitio web no tiene reporteros humanos, y NewsGPT escanea y analiza fuentes de noticias de todo el mundo en tiempo real, incluidas las redes sociales, sitios web de noticias, etc., y crea informes y reportajes de noticias. Su fundador afirma que NewsGPT "no está influenciado por anunciantes ni opiniones personales" y proporciona noticias "confiables" las 24 horas del día, los 7 días de la semana.

**Finalmente, la presentación multimodal de informes de noticias ha dado origen a tipos de noticias como las "noticias interactivas". **

Con la mejora de las capacidades técnicas, GPT-4 ya tiene la capacidad de generar multimodalidad y, además de Wenshengwen y Wenshengtu, puede generar más formas de medios en el futuro. Al mismo tiempo, con la ayuda de herramientas AIGC como Midjourney, también ha logrado contenido multimodal como generación de texto, imágenes, audio, código y contenido 3D, lo que ha creado nuevas posibilidades para la generación de contenido de noticias. La "convergencia de medios" y el "reportero de todos los medios" que alguna vez persiguió la industria del periodismo ahora están viendo la luz debido al surgimiento y aplicación de AIGC. El informe multimedia "Avalanche" producido por el "New York Times" en 2012, que incluye imágenes, vídeos, datos, contenido 3D, etc., tardó 6 meses y un equipo de 11 personas gastó 250.000 dólares estadounidenses para completarlo. reducir en gran medida el costo de producción y el umbral de contenido similar.

Al mismo tiempo, gracias a las capacidades de interacción en tiempo real de ChatGPT, se puede utilizar para desarrollar robots de diálogo para periodismo, integrarlos en informes de noticias, responder a las preguntas de los lectores en tiempo real y proporcionar información complementaria basada en datos. Esto puede ampliar una forma de contenido de "AIGC Interactive News", enfatizando la interacción con los lectores y presentando una imagen completa de las noticias a través de preguntas y respuestas continuas. AIGC también puede mejorar formas técnicas como el "presentador virtual" y optimizar el efecto de la presentación de noticias.

En términos de contenido publicitario y de marketing, AIGC también ha demostrado sólidas capacidades de generación, como el uso de ChatGPT para escribir textos publicitarios o el uso de productos como Midjourney para generar contenido publicitario directamente para mejorar la eficiencia de la creación. Además, ChatGPT también se puede utilizar para analizar conjuntos de datos para ayudar a los anunciantes a comprender los patrones de comportamiento de los consumidores y las tendencias del mercado con el fin de optimizar la eficacia de la publicidad. AIGC está preparado para provocar una revolución en el mundo del marketing digital.

(3) Comprender objetivamente el papel de AIGC en el periodismo

En general, la tecnología AIGC representada por ChatGPT tiene el potencial de mejorar la eficiencia e incluso realizar cambios en la recopilación de información de noticias, la generación de contenido y la presentación multimodal. En el futuro, con una mayor mejora de las capacidades técnicas y la profundización de su aplicación en la industria del periodismo, AIGC reemplazará algunos enlaces de producción de contenido convencionales, liberando a los reporteros y editores del trabajo tedioso que consume tiempo y energía, y enfocándose en un trabajo más creativo. . Sin embargo, en este proceso, el problema de la reducción de mano de obra causada por la "sustitución tecnológica" es inevitable, por lo que la situación de supervivencia de los periodistas en el nuevo entorno tecnológico merece atención.

Con sus potentes capacidades de generación de contenidos, se espera que AIGC realice una "reforma del lado de la oferta" de la industria del periodismo. Pero en términos de aplicación real, todavía es demasiado pronto para "reformar". Actualmente, herramientas como ChatGPT se utilizan principalmente para mejorar la eficiencia de la producción de contenido, que es una "versión mejorada" de los informes automatizados. Porque todavía no tener empatía, pensamiento, sentido común, etc. Habilidad básica, AIGC realmente no se puede usar para escribir informes en profundidad, pero se usa en campos específicos como deportes y acciones, así como "sobras" como la generación de pruebas. contenido. El subdirector Cao Feng comentó que ChatGPT aún no puede reemplazar las necesidades de escritura en escenarios de alta demanda y límite alto. También se puede ver en la práctica de la industria que después del incendio de ChatGPT, aunque muchas organizaciones de medios han hecho intentos relevantes, Ningún medio autorizado ha aplicado realmente ChatGPT al proceso de producción de informes de noticias. Incluyendo los resultados de nuestra encuesta, solo el 38,1% de las organizaciones de medios de noticias utilizan activamente herramientas AIGC como ChatGPT.

Hay varias razones para esto, incluyendo:

** El contenido es poco legible. ** Aunque ChatGPT puede generar contenido rápidamente basándose en indicaciones, su legibilidad es deficiente. El contenido generado se parece más a un texto expositivo, que no es reflexivo ni interesante de leer. Las noticias son un informe de hechos recientes. Aunque los lectores quieren comprender rápidamente la dinámica del entorno que los rodea, prefieren leer informes de noticias más legibles que aburridos "textos explicativos". Parte de la razón de la mala legibilidad es que ChatGPT carece de capacidades analíticas e investigativas y no puede realizar las mismas expresiones originales que los humanos, por lo que no puede proporcionar una visión profunda de los eventos y solo puede apilar "imágenes de sopa" detalladas. ". El 18 de abril de 2023, la cuenta oficial "Daily People" publicó un artículo titulado "Este es nuestro primer manuscrito escrito íntegramente por ChatGPT", el periodista ingresó palabras clave y todo el contenido fue generado por ChatGPT. Sin embargo, independientemente del texto real o de los comentarios de los lectores, este artículo no se puede comparar con el nivel de los autores humanos. Palabras clave como "aburrido", "composición de estudiantes de primaria", "sentido de rutina", "rígido" y Los "acentos de traducción" aparecen con frecuencia en el área de comentarios. El autor humano que cooperó con ChatGPT también expresó sus sentimientos sobre esta cooperación: "Definitivamente no es agradable e incluso puede describirse como doloroso".

**Las fuentes de información son confusas. ** El principio técnico de AIGC es un modelo grande, y el conjunto de datos compuesto por datos masivos constituye las muestras de entrenamiento del modelo de AIGC. Sin embargo, estos datos a menudo incluyen libros, informes de medios, revistas académicas, así como artículos de medios propios, redacción de publicidad y marketing y contenido de redes sociales. Para los medios profesionales, las noticias que publican deben ser responsables no sólo de los lectores sino también de la reputación de la institución. AIGC con fuentes de información confusas obviamente no es una opción ideal. Como comentó Julia Beizer, directora digital de Bloomberg Media, la posición de los medios es proporcionar a los lectores información basada en hechos, pero la IA no es suficiente para ser una fuente de información precisa.

** Información inventada de forma indiscriminada. **El concepto de "alucinación mecánica" se utiliza para describir la capacidad de AIGC de "decir tonterías en serio". La palabra "alucinación" proviene de la enfermedad mental "confabulación" en psicología, lo que significa que los individuos responderán preguntas inventando contenido por miedo a decepcionar a la otra parte o evitando parecer estúpidos. Debido a la configuración del programa, herramientas como ChatGPT deben dar respuestas a las preguntas de los usuarios. Si el conjunto de datos de entrenamiento no contiene esta pregunta o el conjunto de datos es incorrecto, ChatGPT fabricará una respuesta incorrecta. Al mismo tiempo, carece de sentido común y de buen juicio, por lo que no puede darse cuenta de que la respuesta dada es incorrecta. Si se aplica a informes de noticias, debe ir acompañado de revisión y verificación manual, lo que a su vez aumenta la carga de trabajo de los humanos. En 2023, el sitio web estadounidense de noticias tecnológicas CNET.com lanzó docenas de artículos generados por IA. Aunque el editor del sitio web afirmó que los artículos habían sido "verificados y editados" antes de publicarse, los lectores pronto descubrieron que había una gran cantidad de estos artículos. Errores fundamentales, y la mitad de ellos tienen problemas de plagio y plagio.

Por lo tanto, necesitamos comprender objetivamente el papel de ChatGPT en el periodismo. Aún es demasiado pronto para decir que AIGC revolucionará o incluso reemplazará al periodismo. Como industria de contenidos, la demanda de talentos excelentes de la industria de las noticias nunca cambiará, y el contenido en profundidad basado en entrevistas de primera mano será cada vez más importante. Como dice Madhumita Murgia, editora de inteligencia artificial del Financial Times, aunque las herramientas de IA generativa pueden sintetizar información y editarla, no pueden generar contenido original ni tener capacidades analíticas. Pueden reemplazar a alguien con capacidad original".

Espada de Dachmoth:

¿Será el AIGC la sentencia de muerte para el periodismo?

Para la industria del periodismo, AIGC impulsará una reforma del lado de la oferta en el eslabón de producción de contenidos. Sin embargo, dado el nivel actual de la tecnología AIGC, la "reforma" está lejos de llegar. El AIGC se ha incorporado de manera bastante limitada a las prácticas de producción periodística y realmente no ha comenzado a tener valor. Por lo tanto, en realidad es demasiado pronto para discutir el desafío que plantea la AIGC a la industria del periodismo. Sin embargo, la tecnología ha ido iterando y, desde la perspectiva de la historia del desarrollo tecnológico, no podemos subestimar el efecto transformador causado por cualquier tecnología. Cuando el AIGC más avanzado se incorpore a la industria del periodismo y se utilice ampliamente en el futuro, ¿qué desafíos traerá a la industria del periodismo? Esto es algo en lo que debemos pensar.

(1) Destruir el efecto de campo de la producción de noticias e impactar conceptos noticiosos como "objetividad"

La participación de AIGC en el eslabón de producción de contenidos de la industria del periodismo inevitablemente traerá efectos destructivos al tiempo que mejorará la eficiencia.

ChatGPT se aplica en el proceso de producción de noticias. Después de que ocurre un evento noticioso, el programa captura, analiza y resume la información relevante y produce rápidamente un collage de contenido, lo que maximiza la eficiencia. Sin embargo, en lo que respecta a la industria del periodismo, múltiples fuerzas originalmente en el campo de las noticias tendrán un impacto en el contenido del reportaje. Por lo tanto, el nacimiento de un reportaje no es sólo la inspiración personal de un reportero, sino el producto de la Juego de equilibrio de múltiples fuerzas, resultado del funcionamiento institucionalizado de los medios de comunicación. Durante este proceso, los periodistas también aceptan la disciplina del profesionalismo periodístico para garantizar el equilibrio y la autenticidad de los informes tanto como sea posible. Pero cuando el sujeto generador se convierte en ChatGPT, este "efecto de campo" de la producción de noticias desaparece gradualmente.

En consecuencia, como mencionó el profesor Wu Xiaoning de la Universidad Tecnológica del Sur de China en el artículo "El impacto y el desafío de la "revolución" de la información ChatGPT en la industria del periodismo", en este proceso, la importancia de los hechos noticiosos en los textos históricos ha aumentado. Dado que el principio de ChatGPT es utilizar el contenido existente como un conjunto de datos de entrenamiento, cuanto más prolongada sea la influencia de un fenómeno o evento, más relevante será el contenido y más fácil será capturarlo e integrarlo en el contenido de noticias producido por la máquina. De la misma manera, si ciertas figuras noticiosas y eventos noticiosos tienen mayor popularidad, es más probable que sean capturados y representados por inteligencia artificial, lo que puede formar un efecto de "polarización de la información" y formar un "capullo de información" creado por inteligencia artificial. ".

Al mismo tiempo, el proceso de captura de información en sí implica cuestiones legales y éticas, como por ejemplo si AIGC captura el contenido de la red y lo utiliza como un conjunto de datos de entrenamiento de conformidad con los requisitos legales. ¿Deberían compensarse económicamente a los sujetos del contenido capturado (especialmente a los creadores de contenido, como los periodistas)? En febrero de 2023, el proveedor de imágenes Getty demandó a StabilityAI por "infracción de derechos de autor". Estas cuestiones, al menos por ahora, todavía están en la niebla.

Además, el modelo de generación de noticias estilo ChatGPT afectará el concepto de noticias existente. El profesionalismo periodístico enfatiza las dimensiones de autenticidad, objetividad y publicidad, conceptos que son un conjunto de normas operativas formadas gradualmente en la práctica del periodismo para garantizar que las noticias no se desvíen de la verdad. En la industria del periodismo tradicional, donde las personas son el principal cuerpo de producción, los periodistas están disciplinados por el profesionalismo y el profesionalismo, y persiguen estos conceptos en sus prácticas de producción personal. Sin embargo, ChatGPT no tiene conciencia subjetiva y no puede comprender el significado detrás de estos conceptos de noticias, y estos conceptos no se pueden convertir en un "lenguaje" que ChatGPT pueda entender como una cadena (palabras rápidas).

Existe la opinión de que ChatGPT se deshace de la subjetividad del sujeto individual y parece poder informar de manera más objetiva y justa. Como anuncia NewsGPT, este sitio web presentará noticias de manera objetiva y veraz. Pero el problema es que el algoritmo en sí todavía tiene valores, y el algoritmo también extenderá la discriminación en el mundo real, lo que es un problema inevitable y más difícil de resolver que las personas como sujeto. El profesor Hu Yong de la Escuela de Periodismo y Comunicación de la Universidad de Pekín señaló que la "objetividad" del periodismo está avalada por la reputación y el boca a boca de personas e instituciones, pero la "objetividad" de los algoritmos excluye a cualquier institución. La lógica detrás de esto es que la tecnología es neutral. Sí, no hay prejuicios humanos, por lo que se puede garantizar la objetividad. Pero el problema es que la tecnología nunca es neutral y carece de juicio humano, por lo que no es la salvadora de la "objetividad".

Vale la pena señalar que el impacto de ChatGPT en la producción de noticias también se refleja en el uso irregular de ChatGPT por parte de los profesionales, lo que fácilmente puede generar problemas como plagio y fuentes poco claras. Según nuestra investigación, la mayoría (81,9%) de las organizaciones de medios no han emitido especificaciones ni directrices para el uso de herramientas como ChatGPT. Esta es una cuestión práctica que necesita atención.

El impacto de ChatGPT en la producción de noticias también se reflejará en los problemas de sustitución de empleos provocados por las nuevas tecnologías. Este fenómeno está ocurriendo intensamente debido a la mayor eficiencia de producción de contenido de ChatGPT, que puede reemplazar a los reporteros humanos en ciertos tipos de informes. Por ejemplo, después de que BuzzFeed anunciara que utilizaría ChatGPT para ayudar en la generación de contenido de cuestionarios, anunció inmediatamente su plan de despido. Al mismo tiempo, en el movimiento "Hollywood Strike" que se producirá en mayo de 2023, cómo evitar que la IA reemplace el trabajo de los guionistas humanos también se ha convertido en el principal atractivo de quienes participan en el movimiento. Si bien estos dos ejemplos no apuntan directamente al periodismo, este fenómeno pronto ocurrirá a medida que ChatGPT se utilice más profundamente en la producción de noticias.

(2) Tráfico de "secuestro", AIGC cambia el patrón de distribución de contenido

En la actualidad, la proporción de información generada por AIGC aún es baja, pero con la promoción generalizada del contenido generado por IA y la aplicación profunda de la tecnología AIGC, el campo de la distribución de contenido enfrentará un impacto importante.

En la era digital, una gran parte del tráfico de los medios informativos en línea proviene de motores de búsqueda, y la inteligencia artificial generativa se está convirtiendo gradualmente en la principal fuente de información para los motores de búsqueda. El navegador Bing de Microsoft integra ChatGPT y se actualiza a NewBing; Google también anunció que dará prioridad a la visualización de contenidos generados por inteligencia artificial (como su Bard) en los resultados de búsqueda. Según la prueba de Google de marzo de 2023, Bard solo proporcionó respuestas y resúmenes básicos, pero no incluyó enlaces a fuentes de noticias.

Para los motores de búsqueda, este es un "comportamiento de mercado" natural porque puede presentar directamente resultados de búsqueda ordenados, mejorando en gran medida la eficiencia de la recuperación de información de los usuarios y optimizando la experiencia del usuario. Sin embargo, una vez que se desarrolla un patrón en el que los motores de búsqueda asignan más tráfico a los resultados generados por la IA generativa, se ignorará el contenido de noticias más extenso y profundo.

Esto no sólo afecta el tráfico a los medios de comunicación, sino que también puede afectar significativamente los ingresos de los medios. A medida que más y más usuarios obtengan el contenido deseado directamente desde la página de búsqueda en lugar de hacer clic en la página de inicio de los medios de noticias, el espacio vital de los medios de noticias que dependen del reparto de ingresos por publicidad se comprimirá. El modelo de ingresos centrado en la publicidad sufrirá un enorme impacto y, al mismo tiempo, los ingresos por suscripción de los medios también se verán directamente perjudicados.

Las redes sociales también se han visto afectadas. En la primera mitad de 2023, el colapso de medios digitales como BuzzFeedNews y VICE ha confirmado la importancia de las redes sociales: una vez que se corten esas fuentes de tráfico, los medios que dependen de ellas se verán duramente afectados. Los medios de comunicación como "New York Times" y "Wall Street Journal" también crean cuentas en plataformas de redes sociales como Twitter y Facebook para distribuir contenidos. Cuando el contenido de AIGC inunda las redes sociales, también aparecerán "cuentas de robots de noticias" similares. Quitando la atención de los usuarios, estos tienden a optar por obtener resúmenes de noticias rápidos y fáciles de obtener, afectando así la exposición del contenido de los medios de noticias.

(3) El nacimiento de la audiencia 4.0: de "consumidor de noticias" a "productor de noticias"

Para la industria del periodismo, AIGC no sólo cambiará el método de producción de contenidos, sino que también reconstruirá la relación de producción.

La razón es que, como capacidad técnica subyacente, AIGC tiene un umbral relativamente bajo: siempre que se resuelvan los problemas de red y de cuentas, no sólo los periodistas pueden utilizarlo, sino también los usuarios comunes. Para el primero, debido a su alto nivel de especialización, considerando factores como legibilidad, tiempo de producción y costo, el grado de aceptación de la tecnología AIGC puede no ser profundo. En cuanto a estos últimos, es decir, el público común, están más dispuestos a utilizar tecnologías relacionadas porque no tienen un "bagaje profesional" similar.

En este caso, la gente corriente también puede generar información noticiosa utilizando la capacidad de generación de AIGC. Por ejemplo, para un determinado evento noticioso, deje que ChatGPT genere rápidamente un informe de noticias que explique la causa y el efecto, o deje que ChatGPT genere un resumen de una serie de noticias recientes, para que pueda comprender rápidamente las noticias. Además, se pueden generar directamente contenidos como comentarios de noticias.

En este proceso, las audiencias ya no son sólo consumidores de información noticiosa, sino creadores y productores de información noticiosa, pasando de ser pasivos a activos, realizando así la transformación de los sujetos de identidad. Mirando hacia atrás en la historia del desarrollo tecnológico, la aparición de Internet ha logrado una ronda de transformación. En la era de la Web 2.0, la aplicación de blogs personales (Blog), redes sociales y otros medios de comunicación ha permitido a la gente común obtener el "derecho a publicar", es decir, pueden expresar sus diversas opiniones en Internet. Esto ha revertido el monopolio de los medios tradicionales sobre los derechos de publicación en la era anterior a Internet. Debido al costo extremadamente alto de establecer una organización de medios, un periódico o una estación de televisión, se ha creado un umbral alto para la divulgación de información, y es difícil para la gente común tener la oportunidad y el capital suficiente para establecer sus propios canales. Con la ayuda de Internet y los dispositivos móviles, todos se han convertido en "reporteros de noticias", grabando y publicando en cualquier momento y en cualquier lugar.

Si Internet ha cambiado el patrón de distribución de contenidos, entonces la tecnología AIGC representada por ChatGPT ha logrado la "civilización" de la producción de contenidos. Con la ayuda de la IA, la gente corriente puede cruzar el umbral profesional y convertirse en productores de contenidos comparables a los profesionales. Contenido de noticias personalizado según sus propias necesidades. Con la ayuda de las redes sociales, el coste de distribución también es insignificante.

El campo de investigación clasifica a la "audiencia". La audiencia como cuerpo principal del diálogo diario es "Audiencia 1.0", y la audiencia como lectores de contenidos mediáticos y productos de atención es "Audiencia 2.0". En las redes sociales donde "todos son periodistas". En esta era, las audiencias que pueden grabar y publicar en cualquier momento se convierten en la "Audiencia 3.0". Luego, entrando en la era AIGC, con la ayuda de la IA, podemos obtener una audiencia comparable a la capacidad de producción profesional y entrar directamente en la era de la "Audiencia 4.0".

Las implicaciones para el periodismo son profundas. Una vez que la audiencia tiene la capacidad de recopilar y producir contenido, puede consumirlo de manera más independiente, reducir su dependencia de la producción de los medios de noticias y reducir aún más la influencia y el estatus de "guardián" de estos últimos. Los límites de la industria del periodismo serán cada vez más borrosos: cómo diferenciarse de los creadores comunes, fortalecer los límites profesionales y cómo los profesionales pueden enfrentar la crisis de identidad profesional serán desafíos que la industria del periodismo deberá enfrentar.

(4) Crisis de confianza en el periodismo provocada por la prevalencia de noticias falsas

AIGC ha democratizado la producción de contenidos, pero también puede provocar la proliferación de rumores y noticias falsas.

Como sujetos de la producción de contenidos, los periodistas están restringidos por sus organizaciones de medios y mecanismos de producción, por un lado, y por el profesionalismo informativo, por el otro. En el proceso de producción de noticias, prestarán atención a seguir varios principios para garantizar que Las noticias pueden ser equilibradas, objetivas y auténticas. La autenticidad es el requisito más básico para los informes de noticias publicados públicamente, incluida la autenticidad de los hechos, la autenticidad de los detalles y la autenticidad de las fuentes.

Sin embargo, una vez que se generalice el tema de la producción, estas limitaciones ya no existirán y AIGC tiene el potencial de convertirse en una herramienta para generar noticias falsas y rumores. En febrero de 2023, circuló en Internet un "comunicado de prensa" sobre "El gobierno municipal de Hangzhou cancelará las restricciones de tráfico", y luego se descubrió que el propietario de una comunidad utilizó ChatGPT para generarlo y fue reenviado por otros propietarios con capturas de pantalla. , lo que resulta en la difusión de información errónea. Incidentes similares incluyen el "Aviso del gobierno municipal de Hangzhou sobre el ajuste de las políticas del mercado inmobiliario" que circuló el 18 de abril de 2023. La noticia decía que Hangzhou implementará una nueva política del mercado inmobiliario en mayo, que luego se confirmó que era una noticia falsa generada por ChatGPT. Estas noticias falsas pueden traer riesgos políticos y económicos extremadamente altos y dañar los intereses de los sujetos relevantes. Por ejemplo, en mayo de 2023, una noticia falsa escrita por la IA generativa "Advertencia de riesgos importantes de HKUST Xunfei" atrajo una atención generalizada, lo que llevó a un fuerte caída en el precio de las acciones de HKUST Xunfei.

En estos incidentes, AIGC se ha convertido en la mano derecha de los traficantes de rumores. Su capacidad de generación reduce el costo de la difusión y producción de información falsa. Si no se controla, la información falsa no verificada que genera contaminará gravemente el ecosistema de la información. Grave impacto social.

La capacidad de AIGC para crear sitios web también podría utilizarse para difundir noticias falsas. Con ChatGPT, cualquier persona con conocimientos básicos de codificación puede crear un sitio web de noticias falsas. Esto también contaminará la ecología de la información y provocará grandes riesgos. Al mismo tiempo, debido a las características de AIGC, una vez que las noticias falsas llegan al mercado de contenidos, si no se filtran, pueden seguir formando el corpus para la formación de modelos a gran escala, lo que lleva a una mayor difusión y fortalecimiento de los rumores. resultando en consecuencias más graves y continuas. La difusión de noticias falsas afectará el reconocimiento y la confianza de la audiencia en las noticias, lo que puede abrumar los hechos, crear confusión e incluso provocar una nueva ronda de crisis de confianza en el periodismo.

Era AIGC

Seis posibilidades para el desarrollo del periodismo

La aplicación de nuevas tecnologías suele provocar cambios disruptivos. Como dijo el estudioso de los medios Joshua Merowitz: La intervención de cualquier tipo de medio creará un nuevo entorno. Aunque el AIGC aún no se ha utilizado a gran escala en los informes de noticias, ante la amenazante ola de AIGC, la industria de las noticias no puede mantenerse al margen y seguramente se verá involucrada en ella, e incluso será completamente remodelada.

Desde la perspectiva del desarrollo histórico, como observador y registrador de las tendencias del desarrollo social, la industria del periodismo no se resiste a las nuevas tecnologías, sino que integra sus capacidades en su propio desarrollo para lograr la autoinnovación. Este informe cree que con la mejora de las capacidades técnicas de AIGC y la continua profundización de su aplicación, la industria del periodismo tendrá las siguientes seis direcciones posibles:

(1) Se desarrollarán y aplicarán modelos específicos de grandes medios

En la actualidad, la aplicación del AIGC en el periodismo aún es superficial. La razón principal es que se desconocen sus fuentes de información y su contenido es desigual: hay artículos de revistas autorizadas, artículos de cuentas de marketing y medios propios y muchas noticias falsas. Noticias y noticias falsas. Debido a que los grandes modelos actuales utilizan principalmente bases de datos de capacitación de propósito general, la calidad del contenido presentado varía. Éstas son las dificultades que dificultan la aplicación de reportajes noticiosos que se centren en detalles rigurosos, información precisa y fuentes de información claras.

Por otro lado, los reportajes informativos tienen ciertas normas de expresión y hábitos discursivos. En este caso, puede convertirse en una tendencia desarrollar un modelo dedicado a gran escala para la industria de las noticias. Todos sus conjuntos de datos de capacitación provienen de informes de medios de noticias, y se puede rastrear la fuente para garantizar que la información sea verdadera y precisa, la fuente sea clara, se reduzca el sesgo y la presentación del contenido esté más en línea con las normas de expresión profesional. del periodismo.

En la actualidad, el costo de la capacitación de modelos a gran escala está disminuyendo gradualmente y las grandes organizaciones de medios pueden tener sus propios modelos exclusivos a gran escala. Es posible que esta tendencia no se limite a la industria del periodismo. Para industrias con límites industriales claros y requisitos en cuanto a fuentes de información y presentación de contenidos (como la industria legal), será un avance desarrollar grandes modelos dedicados en lugar de utilizar fuentes de información fuera de línea. Estantería general modelos grandes.Dirección. Ha habido muchos ejemplos prácticos a este respecto, como el "CCTV Media Large Model" lanzado conjuntamente por Shanghai AI Lab y China Central Radio and Television el 20 de julio, que combina datos audiovisuales masivos de los medios y algoritmos y tecnologías avanzados de la Lab. Mejorar la calidad y eficiencia de la producción de medios audiovisuales.

(2) La verificación de hechos y la corrección de contenidos desempeñarán un papel clave

La verificación de datos y la corrección de contenidos desempeñan un papel fundamental en la industria de las noticias tradicionales, y casi todas las redacciones tradicionales tienen un departamento de corrección dedicado (servicio de redacción). Sin embargo, con el proceso acelerado de digitalización de los medios, la importancia de la verificación y corrección ha ido disminuyendo gradualmente. Un ejemplo muy claro es que cuando los medios han sufrido despidos a gran escala en los últimos años, los departamentos de verificación y corrección suelen ser las áreas más afectadas, lo que es suficiente para mostrar el abandono de las funciones de verificación y corrección en la era de los medios digitales.

Sin embargo, con la aplicación de AIGC, el papel de la verificación de hechos y la corrección de contenidos será cada vez más crítico. Puestos similares seguirán desempeñando el papel de "guardianes" para revisar y verificar el contenido y los detalles generados por AIGC, a fin de evitar invenciones aleatorias de AIGC y prevenir fenómenos incontrolables como las "alucinaciones mecánicas". Frente a una tecnología cada vez más avanzada, los medios también deberían fortalecer la cooperación con instituciones académicas y empresas de tecnología para mejorar la capacidad de identificar contenidos incorrectos.

Al mismo tiempo, dado que el principio operativo de AIGC es volver a ensamblar y combinar el contenido del conjunto de datos de capacitación, para la industria del periodismo, la originalidad de los informes es el resultado final que debe defenderse. Por lo tanto, la acusación de verificación y corrección también incluye la "comprobación de duplicados" de contenidos generados por IA, eliminando o marcando la fuente de contenidos referenciados no estándar, evitando el riesgo de opinión pública causado por "plagio", dañando la reputación de la institución. , y prevenir la anomia ética de los medios y las cuestiones legales y morales.

(3) Se establecerán normas y éticas de uso de AIGC en el periodismo

Como campo profesional, el periodismo tiene su propia profesionalidad, ética y requisitos normativos. Para AIGC, también se debe establecer una nueva forma de tecnología, una ética de uso relevante y normas para formar un principio unificado dentro de la profesión, que sea fácil de seguir para los profesionales. Estas normas éticas incluyen no sólo principios básicos, como "el contenido generado con ChatGPT debe marcarse para garantizar el conocimiento de los lectores", "el contenido generado con ChatGPT debe verificarse y corregirse manualmente antes de su publicación", sino también algunos específicos. como en un informe cocreado por humanos e IA, el contenido creado por AI no debe exceder una cierta proporción, etc., para minimizar el caos causado por la aplicación de AIGC. Los "Diez Principios Básicos del Periodismo" aplicables a la era AIGC están a punto de salir a la luz.

En la actualidad, los medios han comenzado a promover tales prácticas, por ejemplo, los medios tecnológicos "Connection" han formulado regulaciones relevantes, definiendo claramente el propósito y el flujo de trabajo del uso de la IA para garantizar la calidad del contenido. Las normas no son limitaciones, y normas razonables ayudarán a que las tecnologías se integren mejor y ejerzan su valor. El organismo principal para establecer normas pueden ser las asociaciones industriales, y cada organización de noticias también formulará sus propias normas y requisitos pertinentes en función de sus condiciones operativas reales. Además del código de ética, es igualmente importante ayudar a los profesionales a comprender y utilizar mejor los manuales de instrucción y los cursos de AIGC. Cómo utilizar AIGC para ayudar en la propia práctica periodística se convertirá en una de las capacidades clave de los futuros periodistas.

(4) La estratificación de noticias, los informes de noticias profesionales autorizados serán más importantes

En la era de AIGC, la importancia de los informes noticiosos profesionales y autorizados será cada vez más prominente, y remodelar el profesionalismo se convertirá en una misión importante y una salida para las organizaciones de medios de comunicación. AIGC ha mejorado enormemente la eficiencia de la generación de contenido. Sin embargo, existe una diferencia entre el texto generado por una máquina y el contenido escrito por humanos. Aunque el primero es rápido y tiene un marco completo, no puede reemplazar los informes de "buenas" noticias, y el segundo. Siempre habrá un mercado de audiencia. Lo "bueno" mencionado aquí incluye una escritura excelente, alta legibilidad y una gran empatía... Estos factores juntos constituyen las condiciones para conmover a los lectores.

AIGC interviene en la producción de noticias, pudiendo generar rápidamente un informe con elementos completos cuando ocurre un hecho noticioso, que satisfará las necesidades básicas de información de la audiencia. Sin embargo, para la excavación en profundidad de los eventos y el complemento de información de fondo, los reporteros humanos aún necesitan profundizar en la escena y realizar entrevistas e investigaciones de primera mano. Por lo tanto, en el futuro los tipos de noticias se diferenciarán aún más: por un lado, AIGC completará informes de eventos en tiempo real y reportajes informativos, en este campo el espacio para los reporteros humanos será cada vez más estrecho. , Los informes de noticias profesionales autorizados y los informes en profundidad serán más importantes y recibirán más atención.

En consecuencia, la conexión entre los medios de comunicación, los periodistas y los lectores será cada vez más crítica. Uno de los problemas de la IA como principal elemento de producción es que no puede establecer una conexión emocional con los lectores. En la mayoría de los casos, los lectores a menudo se dan cuenta claramente de que la IA es IA, un sistema sin emoción ni conciencia, lo que debilitará la confianza de los lectores en los grados de contenido, y ahí es donde reside la oportunidad para los periodistas humanos. Fortalecer la conexión con los lectores y construir la marca de la organización y la marca personal de los periodistas se convertirán en temas clave.

(5) Habrá un cambio de "noticias localizadas" en la industria del periodismo

Debido al principio de entrenamiento del modelo grande de IA, el texto de propósito general constituye el cuerpo principal de los datos de entrenamiento, y la cantidad de texto basado en contenido local es pequeña, incluso si se incluye en el conjunto de datos de entrenamiento, Se ve fácilmente abrumado por otros tipos de información, por lo que AIGC no es bueno para generar contenido localizado. Al mismo tiempo, la atención de la audiencia a los informes localizados no se ha debilitado, por lo que la industria del periodismo en la era de AIGC puede tener una tendencia a la localización.

El abandono de las noticias locales se ha vuelto cada vez más evidente desde la llegada de los medios digitales. Debido a lo plano y al bajo umbral de Internet, la audiencia potencial de un sitio web son, en teoría, usuarios de Internet de todo el mundo. Los medios en línea, para aumentar el tráfico y la exposición del contenido del sitio web, a menudo adoptan una estrategia global en la producción y presentación del contenido, amplían el alcance de la atención tanto como sea posible e informan eventos importantes que suceden en todo el mundo. Esta tendencia también ha afectado a los medios tradicionales: cada vez más periódicos locales amplían gradualmente la proporción de reportajes nacionales en la recopilación y edición de noticias.

Al mismo tiempo, se fue descuidando gradualmente la cobertura de noticias localizadas. Esta es también una razón importante para que la audiencia tenga la emoción de "evitar las noticias". La demanda de noticias localizadas de la audiencia no se satisface, muchas veces la audiencia sólo quiere saber lo que sucede a su alrededor y no quiere prestar demasiada atención a acontecimientos noticiosos lejanos. Muchos medios de comunicación han notado esta tendencia y están volviendo a centrarse en los informes localizados. Este cambio continuará en la era AIGC, con cada vez más medios de comunicación centrándose en informes de noticias localizados.

(6) La profundización de la aplicación AIGC promueve la innovación en el tipo de noticias

La industria del periodismo se ha mostrado relativamente positiva en cuanto a adoptar nuevas tecnologías. La industria del periodismo es buena aplicando diversas formas de nuevos medios a los informes de noticias para lograr efectos de presentación más ricos. Por ejemplo, con la ayuda de big data y la tecnología algorítmica surgió el periodismo de datos, caracterizado por la presentación visual de datos objetivos; como otro ejemplo, con la ayuda de la tecnología multimedia, el "New York Times" realizó un amplio reportaje sobre la avalancha. que ocurrió en Tunnel Creek en las Montañas Cascade en el estado de Washington. Se lanzó el informe especial digital "SnowFall" (SnowFall), que incluye texto, imágenes, videos, contenido de datos y otros medios de comunicación, que se considera que "redefine el reportaje de noticias". ".

Del mismo modo, al absorber las características y ventajas de la tecnología AIGC, también surgirán nuevos tipos de noticias. Una de las innovaciones más probables son las "noticias interactivas inteligentes", es decir, el cuerpo principal del informe se centra en el núcleo del evento noticioso y los lectores pueden interactuar en cualquier momento a través del cuadro de diálogo adjunto a la página del informe para comprender la información. información de fondo de las noticias, la causa y efecto del evento y el contexto histórico, e incluso el progreso de los últimos eventos, etc., la interacción entre la audiencia y las noticias se mejorará como nunca antes. Por supuesto, esta es sólo una de las posibilidades: con la continua profundización de la aplicación de AIGC en la industria de las noticias, es posible que en el futuro aparezcan tipos y formatos de noticias más imaginativos.

Conclusión:

¿La AIGC reemplazará al periodismo?

El estudioso alemán Staubel resumió tres etapas de la evolución tecnológica: primero, "invención", segundo "innovación" y finalmente "institucionalización", es decir, la formación de la cultura. En pocas palabras, "invención" es la creación desde cero, y "innovación" es la utilización y mejora basada en la invención. En lo que respecta a la situación actual, AIGC todavía se encuentra en la etapa de invención y avanza hacia la etapa de innovación que se integra con varios campos. Desde la perspectiva de la historia del desarrollo tecnológico, se necesita un largo proceso para que cualquier tecnología sea aceptada, adoptada por la sociedad y realmente desempeñe un papel. No debemos subestimar el cambio que la AIGC puede desencadenar, ni sobreestimar la velocidad con la que se logrará.

AIGC está promoviendo la innovación en la recopilación, producción y presentación de noticias, pero aún es demasiado pronto para "interrumpir" y "cambiar". En nuestra encuesta, la mayoría de los profesionales (50,5%) también cree que para el periodismo, herramientas como ChatGPT tienen más bien una función auxiliar, y sólo el 10,5% cree que estas herramientas son herramientas de mejora de la calidad. El impacto más fundamental de AIGC en la industria del periodismo es que ha desencadenado un cambio en la forma en que se producen las noticias, logrando así la reconstrucción de las relaciones de producción. Específicamente, AIGC ha mejorado la eficiencia de la producción de noticias y ha reducido el umbral para la producción de noticias. Utilizando tecnologías AIGC como ChatGPT, las audiencias pueden generar información de noticias y comentarios personalizados en función de sus propias necesidades de información. Como resultado, las audiencias tradicionales han completado su transformación de identidad, de consumidores pasivos de información a productores activos de noticias, lo que cambiará el patrón y la cognición existente de la industria del periodismo. Esta es la tendencia de la que el periodismo debería ser más cauteloso y con la que debe lidiar.

Por supuesto, la tecnología avanzada puede cambiar la forma de producción, pero no puede cambiar el lugar de responsabilidad. Para el periodismo en particular, los humanos siempre serán los actores morales y los guardianes finales detrás de la IA, incluso si todos los artículos son generados por el AIGC. Desde esta perspectiva, la responsabilidad de los seres humanos será más importante. También será cada vez más importante fortalecer la responsabilidad del organismo principal, fortalecer la verificación y formar la ética y las normas de aplicación de AIGC.

El término "noticias" no sólo se refiere a los "informes noticiosos" que podemos leer, sino que también se refiere a la industria del periodismo y las tradiciones periodísticas que conlleva, incluidos valores, normas operativas, principios éticos, etc. Como sujeto inconsciente, la IA nunca ha podido heredar y seguir estas tradiciones, que son la base de la existencia y continuación del periodismo.

ChatGPT no reemplazará a los periodistas, sólo algunos de sus trabajos. Los periodistas experimentados tienen una gran sensibilidad, perspicacia y empatía por los acontecimientos noticiosos, y pueden extraer el valor de las noticias y ponerlas por escrito con palabras fluidas. Estas características subjetivas son las habilidades que ChatGPT no puede reemplazar. A medida que las olas se vayan, los excelentes periodistas y las organizaciones de noticias autorizadas serán cada vez más importantes. El origen de la racionalidad instrumental está obligado a atenerse a la racionalidad de valores. Para la industria del periodismo, fortalecer el profesionalismo y la autoridad, enfatizar el reportaje de investigación y el reportaje explicativo será una salida a la era AIGC.

Mucha gente piensa que ChatGPT ya apareció, así que deje que GPT escriba artículos e incluso reemplace el periodismo. Pero esta visión obviamente ignora la complejidad del periodismo y la importancia de su existencia. La verdadera industria del periodismo es "el vigía del arco", salvaguarda el interés público y expresa las demandas del pueblo. Esta es la responsabilidad de la industria del periodismo y el punto de partida de la lucha de generaciones de periodistas. Las herramientas técnicas no pueden entender esta pasión, ni podemos intentar transferir responsabilidad y profesionalismo a ChatGPT línea por línea. AIGC nunca podrá reemplazar al periodismo en este momento.