Вихрь генеративного искусственного интеллекта (AIGC) охватывает многие области.

В конце 2022 года OpenAI выпустила ChatGPT, приложение для диалога на естественном языке, а в марте этого года итеративно запустила GPT-4, что быстро привлекло внимание различных отраслей и общественности. Крупномасштабные модели процветают во всем мире, капитал, технологии и таланты продолжают прибывать, а технологические компании продолжают внедрять свои собственные крупномасштабные модели. Предполагается, что к 2030 году размер рынка AIGC превысит один триллион юаней.

Несколько лет назад новость о том, что AlphaGo победила игрока в го Ли Шиши, вызвала волну искусственного интеллекта. Однако волна AIGC является более бурной, поскольку помимо технологических прорывов ее низкий порог и практичность затрудняют восприятие приложения. сторона более значима. Таким образом, общественность не просто остается на стадии обсуждения, но может непосредственно ощутить на себе силу генеративного искусственного интеллекта.

Каждый раунд технологических инноваций будет означать новую эру. «В эпоху AIGC все отрасли заслуживают преобразования с помощью ИИ». Пострадавшие области включают образование, финансы, электронную коммерцию, кино и телевидение, дизайн и т. д. Среди них журналистика является одной из наиболее пострадавших областей, и реакция на AIGC также является самой положительной.

На международном уровне многие средства массовой информации уже предприняли аналогичные попытки. Веб-сайт агрегирования новостей BuzzFeed опубликовал викторины, тестовую колонку, на которую отвечает ИИ, и сообщил, что будет использовать AIGC для написания тестового контента для замены части рабочей силы. 24 мая The Washington Post объявила о создании межведомственного механизма сотрудничества в области ИИ, включающего команду принятия стратегических решений AITaskforce и исполнительную команду AIHub, чтобы лучше адаптироваться к инновационным практикам ИИ. Британская газета Financial Times также впервые назначила редактора линии AI, чтобы уделять пристальное внимание последним событиям в этой области. Более 100 отечественных медиа-организаций, таких как The Paper, Cover News и Upstream News, объявили о своем доступе к продуктам AIGC в феврале этого года. В июне этого года исследовательский институт Tencent провел опрос на тему «Влияние ChatGPT на журналистику».Результаты показали, что 80% отечественных журналистов использовали ChatGPT или аналогичные продукты, и более половины (56%) из них пострадали от Интервьюеры считают, что ChatGPT (или аналогичные инструменты) привнесли практическую помощь в их работу.

Хотя способность генерировать текст является выдающейся, ChatGPT также имеет возможность генерировать мультимодальный контент. Для журналистики, в основе которой лежит создание контента, это приведет к множеству пересечений со значительными последствиями. Этот технологический прорыв, «сравнимый с промышленной революцией» (генеральный директор Microsoft Сатья Наделла) и технологическая форма, которая представляет собой не что иное, как «рождение персонального компьютера или Интернета» (Билл Гейтс), к чему он приведет? К чему это приведет? перемен? Принесет ли это новые возможности для журналистики?

В этом отчете мы пытаемся обсудить влияние и проблемы, которые технология AIGC, представленная ChatGPT, принесла журналистской индустрии, а также новые возможности, которые она создает. AIGC начинает «технологическую революцию», и журналистика – одна из них. Благодаря этому разрезу мы сможем уловить истинное значение этой революции для человеческого общества.

Великие перестановки: тройная трансформация журналистики

С начала тысячелетия журналистика пережила яркие моменты, полные надежд, но также погрязла в пессимизме.

Совершенно новая цифровая экология наделяет традиционные средства массовой информации энергичной жизненной силой развития и в то же время она также породила группу выскочек в области цифровых медиа. Однако в последние годы различные факторы, такие как изменение логики потока, влияние новых медиа-форм, таких как короткие видеоролики, и сокращение доходов от онлайн-рекламы, привели к тому, что новостная индустрия оказалась в новом затруднительном положении.

(1) «Эра трафика» закончилась, средства массовой информации подверглись перестановкам, и объединение читателей стало чрезвычайно важным

Логика распространения контента менялась несколько раз.

После финансового кризиса 2008 года рекламные инвестиции рекламодателей переместились из традиционных СМИ в онлайн-СМИ. Поисковые системы в лице Google и социальные сети в лице Facebook полностью изменили структуру трафика контента. Трафик, исходящий из этих двух портов, становится наиболее важным источником воздействия на онлайн-СМИ.

Особое беспокойство вызывает Facebook, основатель которого Марк Цукерберг твердо верил в положительную ценность новостного контента: повышение репутации платформы, улучшение удержания и вовлеченности пользователей. Поэтому Facebook однажды решительно усилил долю рекомендаций в новостном контенте, позволив актуальному контенту получить больше внимания. Десятилетие между 2006 и 2016 годами стало периодом медового месяца между социальными сетями и журналистикой.

Согласно опросу Pew Research Center, проведенному в 2015 году, 64% интернет-пользователей получают новости из социальных сетей. Это «эра журналистского трафика», созданная социальными сетями, которая породила большое количество выскочек в области цифровых медиа. Бизнес-модели BuzzFeed и VICE, самых известных цифровых СМИ XXI века, основаны на вирусном распространении социальных сетей. На пике своего развития BuzzFeed и VICE оценивались в $1,7 млрд и $5,7 млрд соответственно.

Но для СМИ основы этой модели хрупкие, и их выживание полностью зависит от платформы. Как только алгоритм и правила платформы будут изменены, бизнес-модель будет серьезно повреждена и полностью выйдет из-под контроля. Поворотный момент истории случился в 2016 году. Во время президентских выборов в США Facebook подвергся допросу со стороны внешнего мира за использование алгоритмов для манипулирования результатами выборов. Инцидент с «Cambridge Analytica» напрямую отправил на слушания Марка Цукерберга. Столкнувшись с критикой со всех сторон, Facebook объявил о сокращении доли новостного контента. В 2020 году Facebook еще больше усилит соответствующие меры, чтобы значительно уменьшить влияние новостного и политического контента.

Это не просто поворот платформы Facebook, а общая тенденция социальных сетей. Корректировка алгоритма привела к тому, что новостной контент стал менее освещаемым, что серьезно ударило по средствам массовой информации, которые полагаются на трафик социальных сетей, что привело к коллективной дилемме для отрасли. В 2023 году основатель BuzzFeed Джона Перетти объявил о закрытии своего новостного бизнеса BuzzFeedNews, VICE объявила о закрытии новостного бренда VICEWorldNews, а ее главный сайт также планирует подать заявление о банкротстве. VoxMedia, Insider, ABCNews и другие СМИ в разной степени уволили сотрудников.

Общая проблема этих СМИ заключается в том, что они не накопили пользовательскую базу за счет усиления платного доступа и услуг подписки. Перед лицом огромного трафика и доходов от рекламы, когда придет большая волна, никто не подумает, что это проблема. Но когда отлив пойдет, можно узнать, кто купается голым.

Напротив, когда в центре внимания были такие выскочки, как BuzzFeed, на старое СМИ New York Times смотрела индустрия свысока из-за его медленной адаптации к Интернету, и его даже считали представителем революции. Подстрекаемая BuzzFeed, The New York Times была вынуждена трансформироваться в более широкий контекст цифровой журналистики. Но этот темп не торопится: он помещает собственный контент за платный доступ и привлекает подписчиков за счет углубления контента, но становится капиталом, способным пережить цикл.

В эпоху бурного и мимолетного трафика как никогда важно было построить более тесную связь с читателями на основе основных читателей. Все больше и больше новостных агентств признают это, и это породило три новые тенденции:

**Во-первых, используйте новые медиа-формы, чтобы установить прямую связь с читателями. ** В последние годы количество подкастов и чтение RSS начало расти, и многие средства массовой информации запустили свои собственные службы подписки на RSS и бренды подкастов, стремясь установить более прямые и эффективные тесные отношения с читателями, укрепить медиа-бренды и повысить коммерческую ценность;

**Во-вторых, уделяйте больше внимания местному контенту, а не глобальным актуальным темам. **Например, медиа-группа MvskokeMedia скорректировала свою редакционную стратегию, сосредоточив внимание на отчетах местного сообщества, что отражает ее ориентацию на основных читателей;

**В-третьих, повысить прозрачность и открытость сообщений. С одной стороны, это помогает читателям понять концепцию освещения, а с другой стороны, также наоборот понять, какие новостные сообщения читателям больше нужны. ** Например, Honolulu Civil Beat (Гонолулу Сивил Бит) проводит «всплывающие редакции новостей» (pop-up newsrooms), аналогичные всплывающим мероприятиям в своем районе, для укрепления связи с читателями.

(2) С появлением «короткой видеожурналистики» внимание аудитории сместилось, и это повлияло на традиционные концепции новостей

В 2023 году агентство статистики данных «PressGazette» (PressGazette) опубликовало рейтинг из 25 медиа-информационных компаний, созданных с начала тысячелетия, из которых список возглавил Facebook, за ним следует TikTok. Влияние социальных сетей очевидно: появление платформ коротких видео, представленных TikTok, оказало глубокое влияние на тенденцию развития журналистской индустрии.

TikTok быстро становится одной из крупнейших контент-платформ и баз трафика в мире. На платформе собралось не только большое количество молодой аудитории, но и аудитория разных возрастных групп постепенно обращает свое внимание на короткие видеоролики вместо графического контента или серьезных новостных репортажей, в которых хороши средства массовой информации. Одновременно с отвлечением внимания аудитории происходят доходы от рекламы и венчурный капитал, которые также перетекают на платформы TikTok и Instagram, которым молодые пользователи уделяют больше внимания.

Мало того, появляется новый формат новостей: «ТикТок-журналистика». Когда произошли крупные новостные события, такие как новая эпидемия короны и конфликт между Россией и Украиной, люди обнаружили, что основным источником информации больше не являются средства массовой информации, а TikTok. На TikTok быстро распространяется большое количество видеоконтента в реальном времени и из первых рук. TikTok постепенно превратился из развлекательной платформы коротких видео в комплексную контентную платформу, включающую аудио- и видеоконтент, и стал важным способом для пользователей Интернета Получить информацию. Для многих молодых зрителей дело не в том, что они больше не смотрят новости, а в том, что они просто не читают новости в средствах массовой информации. Подобные явления наблюдаются и в Китае.

Когда основной носитель новостей меняется с текста на видео, это становится проблемой для большинства средств массовой информации. Некоторые традиционные СМИ активно ищут перемен и пытаются интегрироваться в экологию коротких видеоновостей. Согласно статистическим данным «2022 Digital News Report», опубликованным Институтом журналистики Reuters при Оксфордском университете, около половины (49%) основных медиа-организаций регулярно публикуют контент в TikTok. Будучи представителем авторитетных СМИ, газета «Вашингтон Пост» специально наняла стороннюю команду для производства контента для своего аккаунта в TikTok; газета «Лос-Анджелес Таймс» сформировала команду по контенту под названием «404» для проведения экспериментального производства контента на основе предпочтения молодой аудитории.

Некоторые местные новостные агентства также возникли на базе журналистики TikTok. Например, сервис NowThis, который начинался с коротких видеоновостей, уже имеет 8,5 миллионов поклонников; испанская контент-компания Ac2ality использует в качестве своей основной концепции «рассказывание новостей за одну минуту», а с момента запуска TikTok в 2019 году у нее накопилось 3,9 миллиона поклонников.

Рост журналистики TikTok означает смещение фокуса внимания аудитории. С одной стороны, влияние на индустрию новостей отражается в потере доходов от рекламы и ухудшении среды обитания средств массовой информации. видеомедиа сделали эту трансформацию неэффективной. С другой стороны, широкое распространение коротких видеоновостей повлияло на традиционные концепции новостей. визуальное воздействие стало новым производственным стандартом, а такие данные, как лайки и ретвиты, стали новыми индикаторами качества новостей. «Желтые новости» приобретают все больше трафика и аудитории, а жизненное пространство традиционных новостей еще больше сжимается.

С точки зрения аудитории, люди постепенно привыкают получать новости и информацию через такие каналы, как короткие видеоролики, на что также в определенной степени влияют все более заметные явления «усталости от новостей» и «избегания новостей». Избегание новостей обусловлено как когнитивными, так и эмоциональными факторами: когнитивный аспект проявляется в восприятии того, что определенные темы или события освещаются слишком много, и чтение этих новостей приведет к чувству усталости, и трудно получить прирост информации. что приводит к «новостной перегрузке»; Эмоциональный аспект относится к людям, активно избегающим новостей, вызывающих негативные эмоции, таких как сообщения об эпидемиях, насилии и стихийных бедствиях.

Согласно отчету Института журналистики Reuters и Оксфордского университета, в 2017 году 29 процентов респондентов заявили, что они «часто или иногда избегают новостей», а в 2019 году эта цифра выросла до 32 процентов. После вспышки новой эпидемии коронарной пневмонии в 2020 году спрос людей на новости ненадолго возрос, но феномен избегания новостей быстро восстановился: 59% людей заявили, что они «иногда или всегда активно избегают новостей». Привычки аудитории получать информацию и изменения в менталитете стали факторами, которые индустрия новостей должна учитывать, а также стали препятствиями на пути трансформации средств массовой информации.

(3) Закрытие и увольнения стали нормой, и журналисты активно ищут перемен

Три года новой эпидемии короны оказали огромное влияние на мировую экономику, и журналистская индустрия не может остаться в стороне от этого.

Закрытие новостных организаций стало нормой. Иностранные СМИ, включая BuzzFeed, VICE и другие цифровые СМИ, закрыли свой новостной бизнес, а печатные издания, такие как The Livonia Observer, практически прекратили публикацию. Внутренняя ситуация также не оптимистична. «Синяя книга СМИ: отчет о развитии медиаиндустрии Китая (2022 г.)», выпущенная совместно Школой журналистики и коммуникаций Университета Цинхуа и другими учреждениями, показывает, что воздействие новой коронной пневмонии на некоторые области медиаиндустрии все еще продолжается. а доходы от рекламы в традиционной журналистике продолжают снижаться Бюджет периодических изданий, газет и других средств массовой информации. Доходы от рекламы и распространения в газетах резко упали, а рынок телевизионной рекламы был слабым и приходил в упадок. С 2020 по 2023 год десятки газет, в том числе «Сити Пикториал» и «Юго-Восточный экспресс», объявили о приостановке или прекращении выхода в свет.

Доходы журналистов существенно упали. По данным Press Gazette, экономическая неопределенность повлияла на работу примерно двух третей журналистов. Более 80% респондентов являются штатными журналистами, большинство из них (71%) имеют годовой доход менее 100 000 долларов США, а средний гонорар писателя-фрилансера составляет менее 300 долларов США.

Увольнения задают тон СМИ. По неполной статистике, с 2020 года о планах увольнений заявили десятки СМИ. BuzzFeed сократил определенный процент сотрудников из-за своего плана использовать искусственный интеллект для создания контента викторин.20 апреля 2023 года основатель BuzzFeed в очередной раз объявил о закрытии своего новостного бизнеса, уволив около 180 сотрудников, связанных с контентом, технологиями , администрация и другие отделы – 15% от общего количества. По статистике Forbes, с января 2023 года более 30 газет и СМИ провели увольнения разной степени. Последнее произошло 7 июня. «Уникальные вызовы» уволят 74 сотрудника редакции.

Глобальный экономический спад и технологический шок приводят к тому, что новостная индустрия сталкивается с двойным кризисом, а условия жизни журналистов вызывают беспокойство, что также тесно связано с применением новых технологий новостными организациями. Внедрение систем автоматической отчетности и автоматического редактирования высвободило часть рабочей силы, но также привело к увольнению некоторых специалистов-практиков. Внедрение медиатехнологий не привело к прогрессу в трудовых отношениях, что особенно заметно в индустрии контента. В первой половине 2023 года в Голливуде продолжает проходить забастовка, затронувшая многие эфирные драмы. За забастовкой стоит трансформация метода производства и формы трансляции драматических сериалов платформой потокового мультимедиа в лице Netflix, которая сжимает жизненное пространство сценаристов. Эффект замещения технологических механизмов также влияет на журналистику.

Столкнувшись с ограниченностью жизненного пространства, многие новостные организации и журналисты начали переключать свое внимание на социальные сети и платформы для коротких видео. Например, открытие каналов и публикация видеоконтента на TikTok и YouTube для привлечения более молодой аудитории и одновременного увеличения доходов за счет моделей обмена рекламой. С другой стороны, журналисты делятся знаниями и идеями через социальные платформы, такие как Twitter и LinkedIn, а также создают личный бренд и влияние.

Возникает: AIGC запускает

Новые технологии и промышленная революция

AIGC, который использует ИИ для автоматического создания контента (AIGeneratedContent). Это не что-то новое. Его можно проследить до 1957 года, когда Лехарен Хиллер и Леонард Айзексон завершили первую компьютерную музыкальную композицию в истории человечества. Модели, созданные ИИ, и произведения, созданные ИИ, продолжают появляться, но 2022 год действительно является первый год вспышки AIGC. Значение AIGC не только в том, что технологии генерируют контент, но и в том, что ИИ обладает способностью генерировать и творить, как люди. Используя неограниченный творческий потенциал и пространство для будущих приложений, AIGC начинает новую технологическую и промышленную революцию, подталкивая искусственный интеллект к переходу в следующую эпоху.

(1) Крупная модель является краеугольным камнем вспышки AIGC

С появлением глубокого обучения в 2010 году развитие искусственного интеллекта перешло к третьей кульминации, а большая модель вывела эту кульминацию на новый этап. В 2017 году Google выпустила знаковый алгоритм Transformer в статье «AttentionisAllYouNeed». Хотя он по-прежнему является продолжением глубокого обучения, он позволил параметрам модели глубокого обучения превысить 100 миллионов. Transformer заменил RNN и CNN и вступил в эпоху больших моделей. Это, несомненно, важная веха.

Трансформатор — это модель нейронной сети, основанная на механизме самообслуживания. Первоначально он использовался для выполнения задач перевода текста между разными языками. Основной корпус включает в себя части кодировщика и декодера, которые отвечают за кодирование текста на исходном языке и преобразование закодированного информацию на целевой язык.текст. Затем на основе кодировщика и декодера разработка большой модели пошла примерно по трем направлениям: первый — отказаться от части декодера и использовать только кодировщик в качестве модели предварительного обучения кодировщика. Самый известный представитель — это семейство Берта; второй — отказ от части декодера. Часть кодировщика основана на семействе GPT части декодера; третий — маршрут большой модели Google T5, используемый как кодировщиком, так и декодером.

Большая модель ИИ, также известная как модель предварительного обучения или базовая модель, представляет собой модель, обученную на основе большого объема данных и имеющую большое количество параметров, которые можно адаптировать к широкому кругу последующих задач. Эти модели, основанные на идеях трансферного обучения и последних достижениях в области глубокого обучения, а также крупномасштабных прикладных компьютерных системах, демонстрируют удивительные новые возможности и значительно улучшают производительность различных последующих задач. Учитывая этот потенциал, большая модель стала сменой парадигмы в развитии технологии искусственного интеллекта, и многие междоменные системы искусственного интеллекта или продуктовые услуги будут построены непосредственно на большой модели. В частности, в области AIGC большие модели ИИ могут выполнять многозадачность, многоязычность и многорежимность и будут играть ключевую роль в создании различного контента. В соответствии с основными типами модели предварительного обучения включают модели предварительного обучения обработки естественного языка (NLP), модели предварительного обучения компьютерного зрения (CV) и мультимодальные модели предварительного обучения. Эти три типа моделей имеют широкие перспективы применения в журналистике и других областях.

Почему говорят, что большая модель является краеугольным камнем вспышки AIGC? Это связано с тем, что большая модель вызвала качественные изменения в технических возможностях AIGC. Хотя в прошлом бесконечным потоком возникали различные генеративные модели, высокий порог использования, высокие затраты на обучение, простая генерация контента и низкое качество далеки от удовлетворения гибких, высокоточных и высококачественных потребностей реального потребления контента. сценарии. Большая модель решает многие из вышеперечисленных проблем с посадкой. Например, ChatGPT может предоставлять высококачественные услуги по созданию текстового контента для людей из разных стран, разных культур, разных профессиональных областей и возрастных групп одновременно, что раньше было невообразимо. ChatGPT также демонстрирует магические возможности больших моделей, выходящие за рамки самой генерации текста. ChatGPT, GPT-4, Bard, PaLM, LLaMA и т. д. принесли нынешнее процветание большим моделям, а также положили начало AGI.

В целом, вспышка AIGC в 2022 году выиграет от технологии крупномасштабного моделирования. Большая модель AIGC, обладающая характеристиками универсальности, базовости, мультимодальности, множества параметров, большого объема обучающих данных, а также высококачественного и стабильно генерируемого контента, стала «фабрикой» и «конвейером» для автоматизированного контента. производство.

(2) Промышленная экология – залог развития AIGC

Предыдущее медленное развитие индустрии искусственного интеллекта тесно связано с отсутствием более зрелой промышленной системы. Например, в автомобильной промышленности в мире существует лишь несколько производителей основных компонентов, таких как двигатели и коробки передач, но может быть много производителей автомобилей, ориентированных на потребителя. В прежней отрасли искусственного интеллекта, от исследований и разработок базовых моделей до онлайн-продаж продуктов и услуг, каждая компания, похоже, должна была охватывать всю отраслевую цепочку, и было трудно сбалансировать затраты и возврат прибыли.

Развитие отрасли находится в сложной ситуации. Раньше отсутствие универсальности модели ИИ было основной проблемой, но теперь на основе большой модели изначально формируется промышленная экосистема AIGC, представляющая собой трехуровневую структуру верхнего, среднего и нижнего уровня.

**Первый уровень — это базовый уровень восходящего потока, который представляет собой уровень технической инфраструктуры AIGC, построенный на основе большой модели. **Из-за высокой стоимости и технических инвестиций в крупные модели они имеют высокие входные барьеры. Взяв в качестве примера модель GPT-3, выпущенную в 2020 году, основатель AlchemyAPI Эллиот Тернер предположил, что стоимость обучения GPT-3 может составлять около 12 миллионов долларов США. Таким образом, основными учреждениями, которые в настоящее время входят в модель предварительного обучения, являются ведущие технологические компании и научно-исследовательские институты.

В сфере AIGC американские инфраструктурные компании (в сфере добычи и экологии) включают OpenAI, Stability.ai и др. Благодаря технической поддержке базового уровня перерабатывающая отрасль может развиваться как грибы после дождя, формируя текущий бизнес-поток AIGC.

**Второй уровень — это средний уровень, то есть вертикальные, ориентированные на сцены, персонализированные модели и инструменты применения. **Предварительно обученная большая модель представляет собой инфраструктуру. На этой основе она может быстро извлекать и создавать ориентированные на сцену, настраиваемые и персонализированные небольшие модели для реализации развертывания промышленных трубопроводов в различных отраслях, вертикальных областях и функциональных сценариях. использование по требованию, высокая эффективность и экономичность. На основе большой модели реальностью становится модель как услуга (MaaS), которая реализует трансформацию ИИ из «ручной мастерской» в «заводской режим». Большие модели искусственного интеллекта обладают большей универсальностью и интеллектом. MaaS обеспечивает безопасное, эффективное и недорогое использование моделей и поддержку разработки последующих приложений. Его можно применять в крупных отраслях и расширять возможности приложений в различных отраслях. повышение эффективности производства всего общества. Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман однажды четко отметил, что средний уровень — это основная позиция будущего предпринимательства в области ИИ.

Например, на основе открытого API-интерфейса ChatGPT было создано множество крупных моделей или прикладных инструментов, используемых в финансовой и медицинской сферах. JasperAI использовал GPT-3 для автоматического создания креативного маркетингового контента и превратился с нуля в единорога за 18 месяцев. Кроме того, после того, как StableDiffusion был открыт с открытым исходным кодом, появилось множество вторичных разработок, основанных на моделях с открытым исходным кодом, стали популярными специальные стили обучения моделей вертикальной области, такие как знаменитый Novel-AI, созданный с помощью стиля двумерной живописи, и различные стили генераторов символов и т.д.

**Третий уровень — это прикладной уровень, то есть службы создания контента, такого как текст, изображения, аудио и видео, для пользователей C-конца. **На прикладном уровне он ориентирован на удовлетворение потребностей пользователей и плавно связывает модель AIGC с потребностями пользователей для достижения промышленной посадки. NotionAI, основанный на большой модели GPT-3, является таким продуктом, который может удовлетворить потребности пользователей в создании профессионального текстового контента. Возьмем, к примеру, StableDiffusion с открытым исходным кодом. Он не только открывает программы, но и имеет обученные модели. Предприниматели-преемники могут лучше использовать этот инструмент с открытым исходным кодом, чтобы находить больше ресурсов с порогом вычислительной мощности C-end видеокарт потребительского уровня. Экология контента играет жизненно важную роль в популяризации AIGC среди более широкого круга пользователей C-конца. Теперь для пользователей C-конца появляется все больше и больше инструментов, включая веб-страницы, локально установленные программы, мобильные апплеты, роботы групповых чатов и т. д., и даже сервисы потребления контента, которые используют инструменты AIGC для настройки и создания карт.

В настоящее время, от компании инфраструктурного уровня, которая предоставляет крупномасштабные модели, до компании прикладного уровня, которая занимается созданием продуктов AIGC и прикладных инструментов, AIGC создала процветающую экологию, технологические инновации вызвали волну инноваций в приложениях, а технологии расширяют возможности тысяч отрасли. Поскольку интеграция цифровой экономики и реальной экономики продолжает углубляться, а цифровые сценарии интернет-платформы становятся все более и более многочисленными, общий человеческий спрос на общий объем и богатство цифрового контента продолжает расти. В качестве нового типа метода производства контента AIGC взял на себя ведущую роль в достижении крупных инноваций и развития в средствах массовой информации, электронной коммерции, кино и телевидении, развлечениях и других отраслях с высоким уровнем цифровизации и богатым спросом на контент, и его рыночный потенциал постепенно растет. возникающие. В то же время в процессе содействия интеграции цифровой реальности и ускорения промышленной модернизации приложения AIGC в различных отраслях, таких как финансы, здравоохранение и промышленность, также быстро развиваются.

(3) Инновации в сфере применения сценариев, воплощенный интеллект и равные права – вот будущая ориентация AIGC

Инновации в сфере применения сценариев — это будущий путь развития AIGC. Любая новая технология может широко использоваться только в том случае, если она применяется в конкретных сценариях и создает экономическую и социальную ценность. В то же время в широком спектре приложений технологии могут продолжать итеративно внедрять инновации и развиваться. Это формирует эффект маховика «применения сцены и итерации технологий». В 2022 году Министерство науки и технологий последовательно выпустило «Уведомление о поддержке разработки сценариев демонстрационного применения искусственного интеллекта нового поколения» и «Руководящие заключения по ускорению инноваций в сценариях и высокоуровневому применению искусственного интеллекта для содействия высококачественному экономическому развитию». Развитие». Десять демонстрационных сценариев применения, таких как порты и умные шахты. В отрасли сложился консенсус по содействию внедрению технологий искусственного интеллекта посредством развития приложений. В настоящее время стратегия OpenAI также состоит в том, чтобы попытаться создать экологию приложений и применить большие модели в различных отраслях.

Инновации в сфере приложений также означают, что в будущем AIGC станет более вертикальным и легким. Во-первых, хотя большая модель является универсальной, ей не хватает отраслевой глубины. Его будущей тенденцией развития может стать «вертикализация» в шести аспектах, включая глубину отрасли, персонализацию предприятия, специализацию возможностей, масштабную миниатюризацию, распределение развертывания и приватизацию собственности. Во-вторых, в будущем ИИ будет внедрен во все сферы общественного производства и жизни, особенно в мобильные устройства и встраиваемые устройства, то есть потребуется локализованное внедрение. В настоящее время к большим моделям предъявляются высокие требования к аппаратной вычислительной мощности и памяти, в то время как мобильные устройства или встроенные устройства часто имеют ограниченную вычислительную мощность.Поэтому облегчение модели станет важным направлением будущего развития AIGC.

Воплощенный интеллект — неизбежная форма развития ИИ. Воплощенный интеллект означает, что ИИ не только цифровой или виртуальный, но также имеет физическую форму в физической среде, например, в виде роботов или других устройств, которые могут взаимодействовать с реальным миром. Истинный интеллект и обучение требуют взаимодействия с физическим миром, поскольку большинство биологических интеллектов развились в непосредственном контакте с окружающей средой. Воплощенный интеллект может лучше изучать восприятие и поведение посредством взаимодействия с окружающей средой. Подобно этой точке зрения, некоторые учёные полагают, что ChatGPT не сможет достичь суперискусственного интеллекта в будущем, поскольку им не хватает способности взаимодействовать с реальным миром. Таким образом, воплощенный интеллект считается ключом к общему искусственному интеллекту, а роботы с «воплощенным интеллектом» являются высшей формой искусственного интеллекта.

В июле 2023 года команда под руководством ученого в области искусственного интеллекта Ли Фейфея опубликовала последние достижения в области воплощенного интеллекта.Они подключили большие модели к роботам и преобразовали сложные инструкции в конкретные планы действий.Люди могут использовать естественный язык, чтобы давать инструкции роботам. Что еще более важно, за счет объединения LLM (большая языковая модель) + VLM (визуальная языковая модель) способность робота взаимодействовать с окружающей средой еще больше улучшается, и задачи можно выполнять без дополнительных данных и обучения.

Равенство возможностей является неизбежным результатом развития AIGC. В настоящее время развитие AIGC предоставило пользователям больше творческих возможностей и свободы. Например, обычные люди могут использовать AIGC для создания романов, музыкальных произведений, 3D-контента и т. д., и все это может быть создано по запросу на основе введенных слов. Мало того, в будущем у каждого может появиться свой «Джарвис» — личный интеллектуальный помощник наподобие Железного Человека. В 2021 году Microsoft впервые представила на GitHub концепцию Copilot (второй пилот). GitHub Copilot — это служба искусственного интеллекта, которая помогает разработчикам писать код. В мае 2023 года, с благословения большой модели, Microsoft проведет комплексное обновление Copilot, выпустив Dynamics365Copilot, Microsoft365Copilot, PowerPlatformCopilot и т. д., а также выдвинет концепцию «Copilot — это совершенно новый способ работы». Работа такая, да и в жизни нужен «Второй пилот». Ли Чжифей, основатель Go Ask, считает, что лучшая работа для крупных моделей — быть «вторым пилотом» для людей. Крупная модель AIGC может стать интеллектуальным помощником для каждого, чтобы каждый мог воспользоваться дивидендами технологии AIGC.

В дополнение к «реформе предложения»:

Что AIGC привносит в журналистику?

Общий спад мировой экономики, эффект замещения новых технологий, влияние коротких видеороликов и сокращение трафика из социальных сетей привели к тому, что новостная индустрия столкнулась с трудностями. В этом контексте появление AIGC может стать лучом надежды для новостного производства и журналистики в целом. Итак, какие новые возможности AIGC принесет в журналистику? Может ли это быть выходом из сложной ситуации?

(1) Производство новостей с помощью искусственного интеллекта не является чем-то новым

Прежде чем обсуждать изменения, внесенные AIGC, оглядываясь назад на историю развития журналистики, мы видим, что участие AI в журналистике, особенно в производстве новостей, не является беспрецедентным. За последнее десятилетие или около того волну инноваций в журналистике, вызванную искусственным интеллектом, можно разделить на три этапа: этап автоматизированной отчетности, этап расширенной отчетности и этап создания отчетов.

**Первый этап, этап автоматизированной отчетности с использованием искусственного интеллекта. **На данном этапе в основном используется способность искусственного интеллекта генерировать естественный язык (NLG) для автоматического сообщения новостей. Средства массовой информации, такие как Associated Press, Reuters, Bloomberg и Agence France-Presse, имеют репрезентативную практику. В автоматизированной отчетности используются программы для автоматического создания текстового контента, что имеет преимущества в эффективности и точности отчетности, но из-за отсутствия мышления и сочувствия трудно писать отчеты, сравнимые с репортерами-людьми, поэтому это применимо только к определенным областям, таким как финансы, спорт и другие типы новостей, которые можно использовать в шаблонах.

Что касается приложений, например, система автоматического создания новостей под названием «AI News Production Line», разработанная Reuters, может генерировать новости, такие как акции, спорт и погода; Washington Post использует автоматизированного пишущего робота под названием Heliograf, который может генерировать простые новости. репортажи в области науки, политики и спорта; система автоматического письма, запущенная телестанцией NHK в Японии, отлично показала себя в репортаже о землетрясении в Токио в марте 2011 года. Такие продукты, как DreamWriter, выпущенный Tencent в 2015 году, и Kuaibi Xiaoxin от информационного агентства Синьхуа, являются типичными практиками автоматизированной отчетности в Китае. В ходе двух сессий страны в 2018 году «медиа-мозг», запущенный информационным агентством Синьхуа, отсортировал горячие слова двух сессий страны из 500 миллионов веб-страниц, а также сгенерировал и выпустил первые в мире видеоновости машинного производства. о двух сеансах, которые заняли всего 15 секунд.

**Второй этап — этап новостного репортажа с использованием искусственного интеллекта. **На этом этапе основное внимание уделяется использованию методов машинного обучения и обработки естественного языка (НЛП) для анализа данных и выявления соответствующих тенденций. Например, аргентинская газета La Nación использует искусственный интеллект для поддержки своей группы данных с 2019 года, а затем в сотрудничестве с аналитиками данных и разработчиками создала лабораторию ИИ для дальнейшего совершенствования приложений ИИ.

Применение ИИ в анализе общественного мнения также является примером новостного репортажа с использованием ИИ. В процессе анализа общественного мнения ИИ может помочь в таких задачах, как анализ настроений, выявление тем, прогнозирование и анализ тенденций, помогая организациям лучше понимать общественное мнение и отношения, чтобы справляться со сложным общественным мнением и рыночной средой. Например, приложение, разработанное Associated Press и NewsWhip, может помочь профессионалам отслеживать распространение контента, анализировать, как контент будет стимулировать социальное участие участников и клиентов, а также корректировать стратегию контента для лучшего удовлетворения потребностей пользователей. Существуют также средства массовой информации, которые используют возможности искусственного интеллекта для оптимизации контента. оптимизировать коммуникационный эффект; Washington Post «Также продолжайте изучать практику внедрения ИИ в бизнес, например, запуск системы рекомендаций ForYou и использование моделей ИИ для выявления тенденций подписки и потери пользователей.

**Третий этап — это этап, на котором генеративный искусственный интеллект (AIGeneratedContent) участвует в производстве новостей с возможностями мультимодальной генерации. **ChatGPT, Google Bard, Microsoft NewBing и другие продукты основаны на крупномасштабной языковой модели (LLM), которая может генерировать описательный текст. По сравнению с этапом автоматической отчетности, который применим только к финансовым отчетам, спортивным отчетам и т. д., AIGC может проводить более продолжительное и качественное написание отчетов и может имитировать определенные стили работы в соответствии с инструкциями. Возможности мультимодальной генерации AIGC также открывают множество новых возможностей для визуализации новостных репортажей. Однако можно предвидеть, что AIGC повлияет на сбор, производство и представление новостей, а затем изменит всю структуру журналистской индустрии.

(2) AIGC осуществит «реформу предложения» журналистики

Мультимодальный контент, такой как текст Wensheng, изображение Wensheng, аудио и видео Wensheng, код Wensheng и т. д., относятся к AIGC, то есть к категории контента, созданного искусственным интеллектом. Традиционные модели производства контента, такие как UGC, PGC и т. д., в основном различаются по профессионализму и составу авторов, но по сути люди являются основным органом производства контента, в то время как AIGC использует ИИ для создания различных форм контента.

Влияние AIGC на журналистику в основном сосредоточено на стадии производства новостей. С улучшением технических возможностей AIGC, таких как ChatGPT, и углублением его применения, его влияние на журналистскую индустрию также будет углубляться. Текущая практика применения показывает, что влияние AIGC на журналистику в основном включает в себя следующие аспекты:

**Во-первых, сбор и обработка новостной информации для оптимизации производственного процесса. **

С помощью плагинов, таких как плагины, ChatGPT может быстро захватывать и собирать огромные объемы данных, а также выполнять автоматическую обработку, например, быстрый просмотр текстов и создание сводок для дальнейшего анализа репортерами. Эта возможность дает возможность повысить эффективность сбора информации.На этапе поиска данных репортерам и редакторам не нужно читать большое количество полнотекстовых материалов, но они могут использовать возможности анализа данных и семантического анализа ChatGPT для создания рефератов и быстро получить основную информацию для повышения эффективности работы. Возможность генерации языков ChatGPT также может использоваться для перевода межъязыковых текстов, что облегчает репортерам и редакторам получение материалов и информации на разных языках. В то же время инструменты AIGC могут помочь журналистам в выявлении и организации аудио- и видеоконтента интервью, повышении производительности и оптимизации творческого процесса. Согласно нашему исследованию, «поиск документов» и «контент перевода» в настоящее время являются двумя наиболее часто используемыми AIGC работниками СМИ, на их долю приходится 54,8% и 44% соответственно.

Использование AIGC для расширения возможностей сбора и обработки информации будет играть все более важную роль в новостных репортажах. Рула Халаф, главный редактор британской газеты Financial Times, отметила, что редакции следует создать техническую группу по искусственному интеллекту, которая будет помогать журналистам в интеллектуальном анализе данных, контент-анализе и задачах перевода.

**Во-вторых, создание новостного контента повышает эффективность отчетности. **

ChatGPT обладает сильными способностями к обучению и генерации текста. После подключения к сети он может быстро собирать данные из Интернета для создания новостного контента. Благодаря настройке слов-подсказок (), ChatGPT также может генерировать новостные отчеты определенного стиля. Кроме того, ChatGPT можно применять для создания схем интервью, рамок статей, заголовков и т. д. Он также может переводить новостные репортажи на несколько языков, преодолевать языковые границы и распространять новости среди различных аудиторий.

Некоторые СМИ включили AIGC в процесс производства новостного контента. Например, BuzzFeed использует ChatGPT для создания контента викторин; перед Днем святого Валентина в 2023 году The New York Times создала генератор сообщений ко Дню святого Валентина с использованием ChatGPT. Пользователям нужно всего лишь ввести несколько подсказок, и программа может автоматически генерировать любовное письмо; Немецкая издательская группа AxelSpringer и британское издательство Reach также недавно опубликовали статьи, написанные AI, на местных новостных сайтах.

NewsGPT.com, первая в мире платформа для новостных репортажей, полностью созданная с помощью искусственного интеллекта, также была запущена. Согласно заявлению, на сайте нет репортеров-людей, а NewsGPT сканирует и анализирует источники новостей со всего мира в режиме реального времени, включая социальные сети, новостные сайты и т. д., и создает новостные репортажи и отчеты. Его основатель утверждает, что NewsGPT «не находится под влиянием рекламодателей или личного мнения» и предоставляет «надежные» новости 24 часа в сутки, 7 дней в неделю.

**Наконец, мультимодальное представление новостных сообщений породило такие типы новостей, как «интерактивные новости». **

Помимо Wenshengwen и Wenshengtu, в будущем он может генерировать больше медиа-форм. В то же время с помощью инструментов AIGC, таких как Midjourney, компания также создала мультимодальный контент, такой как генерация текста, изображений, аудио, кода и 3D-контента, что создало новые возможности для создания новостного контента. «Конвергенция СМИ» и «репортер всех СМИ», к которым когда-то стремилась журналистская индустрия, теперь видят свет благодаря появлению и применению AIGC. Мультимедийный отчет «Лавина», подготовленный «Нью-Йорк Таймс» в 2012 году, включая изображения, видео, данные, 3D-контент и т. д., занял 6 месяцев, а команда из 11 человек потратила 250 000 долларов США. значительно снизить себестоимость и порог аналогичного контента.

В то же время, благодаря возможностям взаимодействия в реальном времени ChatGPT, его можно использовать для разработки диалоговых роботов для журналистики, интеграции их в новостные репортажи, ответа на вопросы читателей в режиме реального времени и предоставления дополнительной информации на основе данных. Это может расширить форму содержания «Интерактивных новостей AIGC», подчеркнув взаимодействие с читателями и представив полную картину новостей посредством непрерывных вопросов и ответов. AIGC может также улучшить технические формы, такие как «виртуальный ведущий», и оптимизировать эффект представления новостей.

Что касается рекламы и маркетингового контента, AIGC также продемонстрировала сильные возможности генерации, такие как использование ChatGPT для написания рекламных текстов или использование таких продуктов, как Midjourney, для непосредственного создания рекламного контента для повышения эффективности создания. Кроме того, ChatGPT также можно использовать для анализа наборов данных, чтобы помочь рекламодателям понять модели поведения потребителей и тенденции рынка, чтобы оптимизировать эффективность рекламы. AIGC готова совершить революцию в мире цифрового маркетинга.

(3) Объективно понимать роль AIGC в журналистике

В целом, технология AIGC, представленная ChatGPT, может повысить эффективность и даже реализовать изменения в сборе новостной информации, создании контента и мультимодальном представлении. В будущем, при дальнейшем совершенствовании технических возможностей и углублении своего применения в журналистской индустрии, AIGC заменит некоторые традиционные звенья по производству контента, освободив репортеров и редакторов от утомительной работы, отнимающей время и энергию, и сосредоточив внимание на более творческой работе. . Однако в этом процессе неизбежна проблема сокращения рабочей силы, вызванная «технологическим замещением», поэтому вопрос выживания журналистов в новой технологической среде заслуживает внимания.

Ожидается, что благодаря своим мощным возможностям по созданию контента AIGC осуществит «реформу предложения» в журналистской индустрии. Но с точки зрения фактического применения "реформировать" еще слишком рано. В настоящее время такие инструменты, как ChatGPT, в основном используются для повышения эффективности производства контента, который представляет собой "обновленную версию" автоматизированной отчетности. Потому что до сих пор этого не происходит. иметь сочувствие, мышление, здравое суждение и т. д. Базовые способности, AIGC на самом деле не могут быть использованы для написания подробных отчетов, но используются в определенных областях, таких как спорт и акции, а также в «остатках», таких как создание тестов Заместитель директора Цао Фэн отметил, что ChatGPT до сих пор не может заменить потребности в письменной форме в сценариях с высоким спросом и высокими лимитами. Из отраслевой практики также видно, что после пожара ChatGPT, хотя многие медиаорганизации предприняли соответствующие попытки, они С учетом результатов нашего опроса, только 38,1% организаций средств массовой информации активно используют инструменты AIGC, такие как ChatGPT.

Для этого есть несколько причин, в том числе:

**Содержимое плохо читается. **Хотя ChatGPT может быстро генерировать контент на основе подсказок, его читабельность плохая.Сгенерированный контент больше похож на поясняющий текст, который не вдумчив и не интересен для чтения. Новости – это сообщение последних фактов.Хотя читатели хотят быстро понять динамику окружающей их среды, они предпочитают читать более читабельные новостные сообщения, чем скучные «пояснительные тексты». Частично причина плохой читаемости заключается в том, что ChatGPT не имеет аналитических и исследовательских возможностей и не может выполнять те же оригинальные выражения, что и люди, поэтому он не может обеспечить углубленное представление о событиях и может только складывать глубокие «картинки супа». ". 18 апреля 2023 года в официальном аккаунте Daily People была опубликована статья под названием «Это наша первая рукопись, полностью написанная ChatGPT». Репортер ввел подсказки, а весь контент был создан ChatGPT. Однако, независимо от фактического текста или отзывов читателей, эта статья не может сравниться с уровнем человеческих авторов. Ключевые слова, такие как «скучный», «композиция учеников начальной школы», «рутинный смысл», «жесткий» и «переводческий акцент» часто появляется в области комментариев. Автор-человек, сотрудничавший с ChatGPT, также выразил свои чувства по поводу этого сотрудничества: «Оно определенно неприятно и даже можно охарактеризовать как болезненное».

**Источники информации сбивают с толку. **Технический принцип AIGC заключается в большой модели, а набор данных, состоящий из массивных данных, представляет собой образцы для обучения модели AIGC. Однако эти данные часто включают книги, репортажи в СМИ, научные журналы, а также статьи в СМИ, рекламный и маркетинговый копирайтинг, а также контент социальных сетей. Для профессиональных СМИ выпускаемые ими новостные репортажи должны нести ответственность не только за читателей, но и за репутацию учреждения. AIGC с запутанными источниками информации, очевидно, не является идеальным выбором. Как прокомментировала Джулия Бейзер, директор по цифровым технологиям Bloomberg Media, позиция СМИ заключается в том, чтобы предоставлять читателям информацию, основанную на фактах, но ИИ недостаточно, чтобы быть точным источником информации.

**Информация сфабрикована без разбора. **Понятие «машинная галлюцинация» используется для описания способности AIGC «серьёзно говорить чепуху». Слово «галлюцинация» происходит от психического заболевания «Конфабуляция» в психологии, что означает, что люди отвечают на вопросы, выдумывая содержание из страха разочаровать другую сторону или избегая показаться глупыми. Из-за настроек программы такие инструменты, как ChatGPT, должны давать ответы на вопросы пользователей. Если набор обучающих данных не содержит этот вопрос или набор данных неправильный, ChatGPT сфабрикует неправильный ответ. В то же время ему не хватает элементарного здравого смысла и рассудительности, поэтому он не может осознать, что данный ответ неверен. Если его применять к новостным сообщениям, его необходимо сочетать с ручной корректурой и проверкой, что, в свою очередь, увеличивает рабочую нагрузку на людей. В 2023 году американский сайт новостей о технологиях CNET.com однажды опубликовал десятки статей, созданных искусственным интеллектом. Хотя редактор сайта утверждал, что статьи были «проверены и отредактированы» перед публикацией, читатели вскоре обнаружили, что таких статей было большое количество. Ошибки принципиальные, а половина из них имеют проблемы с плагиатом и плагиатом.

Поэтому нам необходимо объективно понять роль ChatGPT в журналистике. Пока еще слишком рано говорить о том, что AIGC произведет революцию или даже заменит журналистику. Спрос индустрии новостей на выдающиеся таланты никогда не изменится, а углубленный контент, основанный на интервью из первых рук, будет становиться все более и более важным. Как говорит Мадхумита Мурджиа, редактор отдела искусственного интеллекта Financial Times, хотя инструменты генеративного ИИ могут синтезировать информацию и редактировать ее, они не могут выводить оригинальный контент или анализировать его. Могут заменить кого-то с оригинальными способностями».

Меч Дахмота:

Станет ли AIGC похоронным звоном для журналистики?

Для журналистской индустрии AIGC инициирует реформу предложения в сфере производства контента. Однако, учитывая нынешний уровень технологии AIGC, до «реформы» еще далеко. AIGC был включен в практику журналистского производства довольно ограниченно и еще не начал приносить реальную пользу. Таким образом, на самом деле еще слишком рано обсуждать вызовы AIGC для журналистской индустрии. С точки зрения истории развития технологий, мы не можем недооценивать преобразующий эффект, вызываемый любой технологией. Когда более продвинутая AIGC будет внедрена в журналистскую индустрию и широко использоваться в будущем, какие проблемы она принесет журналистской индустрии? Это то, о чем нам нужно подумать.

(1) Разрушение полевого эффекта производства новостей и влияние на такие понятия новостей, как «объективность»

Участие AIGC в звене производства контента в журналистской индустрии неизбежно приведет к разрушительным последствиям и одновременно повысит эффективность.

ChatGPT применяется в процессе производства новостей. После возникновения новостного события программа собирает, анализирует и обобщает соответствующую информацию и быстро создает коллаж контента, что максимизирует эффективность. Однако, что касается журналистской индустрии, на содержание новостного репортажа будут влиять многочисленные силы, изначально действовавшие в сфере новостей. игровой баланс множества сил.Результат институционализированной работы средств массовой информации. В ходе этого процесса журналисты также принимают на себя дисциплину журналистского профессионализма, чтобы обеспечить максимально сбалансированность и достоверность репортажей. Но когда генерирующим субъектом становится ChatGPT, этот «эффект поля» производства новостей постепенно исчезает.

Соответственно, как отметил профессор У Сяонин из Южно-Китайского технологического университета в статье «Влияние и вызов информационной «революции» ChatGPT на журналистскую индустрию», в этом процессе возросла важность новостных фактов в исторических текстах. Поскольку принцип ChatGPT заключается в использовании существующего контента в качестве набора обучающих данных, чем дольше влияние явления или события, тем более релевантный контент и тем легче его захватить и интегрировать в новостной контент, создаваемый машиной. Точно так же, если определенные новостные персонажи и новостные события имеют более высокую популярность, они с большей вероятностью будут захвачены и повторно представлены искусственным интеллектом, что может вызвать эффект «поляризации информации» и сформировать созданный искусственным интеллектом «информационный кокон». ".

В то же время сам процесс сбора информации включает в себя юридические и этические вопросы, например, захватывает ли AIGC сетевой контент и использует его в качестве набора обучающих данных в соответствии с требованиями законодательства? Должны ли субъекты захваченного контента (особенно создатели контента, такие как журналисты) получать финансовую компенсацию? В феврале 2023 года поставщик изображений Getty подал в суд на StabilityAI на основании «нарушения авторских прав». Эти вопросы, по крайней мере на данный момент, все еще находятся в стадии тумана.

Кроме того, модель генерации новостей в стиле ChatGPT повлияет на существующую концепцию новостей. Профессионализм журналистики подчеркивает такие аспекты, как подлинность, объективность и публичность.Эти концепции представляют собой набор операционных норм, постепенно формируемых в журналистской практике для обеспечения того, чтобы новостные сообщения не отклонялись от истины. В традиционной журналистской индустрии, где люди являются основной частью производства, журналисты дисциплинированы профессионализмом и профессионализмом и следуют этим концепциям в своей личной производственной практике. Однако ChatGPT не имеет субъективного сознания и не может понять значение этих концепций новостей, и эти концепции не могут быть преобразованы в «язык», который ChatGPT может понимать как строку (слова подсказки).

Существует мнение, что ChatGPT избавляется от субъективности отдельного субъекта и вроде бы способен сообщать более объективно и справедливо. Как рекламирует NewsGPT, этот веб-сайт будет представлять новости объективно и правдиво. Но проблема в том, что сам алгоритм все еще имеет ценности, и алгоритм также расширит дискриминацию в реальном мире. Это неизбежная проблема, которую труднее решить, чем людей как субъекта. Профессор Ху Юн из Школы журналистики и коммуникации Пекинского университета отметил, что «объективность» журналистики подтверждается репутацией и молвой людей и учреждений, но «объективность» алгоритмов исключает любую организацию. Логика в том, что технология нейтральна. Да, здесь нет человеческой предвзятости, поэтому можно гарантировать объективность. Но проблема в том, что технология никогда не бывает нейтральной и ей не хватает человеческого суждения, поэтому она не спаситель «объективности».

Стоит отметить, что влияние ChatGPT на производство новостей также отражается в нерегулярном использовании ChatGPT практиками, что может легко привести к таким проблемам, как плагиат и неясные источники. Согласно нашему исследованию, большинство (81,9%) медиаорганизаций не выпустили спецификации и рекомендации по использованию таких инструментов, как ChatGPT. Это практический вопрос, требующий внимания.

Влияние ChatGPT на производство новостей также будет отражено в проблемах замещения рабочих мест, вызванных новыми технологиями. Это явление происходит интенсивно из-за более высокой эффективности производства контента ChatGPT, который может заменить людей-репортеров в определенных типах отчетов. Например, после того как BuzzFeed объявил, что будет использовать ChatGPT для создания контента викторин, он немедленно объявил о своем плане увольнения. В то же время в движении «Голливудская забастовка», которая произойдет в мае 2023 года, вопрос о том, как не допустить замены ИИ работы сценаристов-людей, также стал основным призывом участников движения. Хотя эти два примера не относятся напрямую к журналистике, это явление вскоре произойдет, поскольку ChatGPT будет более широко использоваться в производстве новостей.

(2) «Перехват» трафика, AIGC меняет схему распространения контента

В настоящее время доля информации, генерируемой AIGC, все еще невелика, но с широким распространением контента, созданного ИИ, и всесторонним применением технологии AIGC, сфера распространения контента столкнется с серьезными последствиями.

В эпоху цифровых технологий большая часть трафика интернет-СМИ поступает из поисковых систем, а генеративный искусственный интеллект постепенно становится основным источником информации для поисковых систем. Браузер Microsoft Bing интегрирует ChatGPT и обновляется до NewBing; Google также объявила, что будет отдавать приоритет отображению контента, созданного искусственным интеллектом (например, Bard), в результатах поиска. Согласно тесту Google, проведенному в марте 2023 года, Бард предоставил только основные ответы и резюме, но не включил ссылки на источники новостей.

Для поисковых систем это естественное «рыночное поведение», поскольку оно может напрямую представлять отсортированные результаты поиска, что значительно повышает эффективность поиска информации пользователями и оптимизирует взаимодействие с пользователем. Однако как только сформируется закономерность, при которой поисковые системы будут выделять больше трафика на результаты, генерируемые генеративным искусственным интеллектом, более подробный и подробный новостной контент будет игнорироваться.

Это не только влияет на трафик новостных агентств, но и может существенно снизить доходы новостных агентств. Поскольку все больше и больше пользователей получают желаемый контент непосредственно со страницы поиска, а не на главной странице средства массовой информации, жизненное пространство средств массовой информации, которые полагаются на распределение доходов от рекламы, будет сжиматься. Модель доходов, основанная на рекламе, столкнется с огромными последствиями, и в то же время доходы средств массовой информации от подписки также будут напрямую повреждены.

Социальные сети также пострадали. Крах цифровых медиа, таких как BuzzFeedNews и VICE, в первой половине 2023 года подтвердил важность социальных сетей. Средства массовой информации, такие как «New York Times» и «Wall Street Journal», также создают учетные записи в социальных сетях, таких как Twitter и Facebook, для распространения контента. Отвлекая внимание пользователей, пользователи, как правило, предпочитают быстро и легко получать сводки новостей, тем самым влияя на доступность контента средств массовой информации.

(3) Рождение аудитории 4.0: от «потребителя новостей» к «производителю новостей»

Для журналистской индустрии AIGC не только изменит метод производства контента, но и реконструирует производственные отношения.

Причина в том, что в качестве базовой технической возможности AIGC имеет относительно низкий порог. Для первых, из-за высокого уровня специализации, с учетом таких факторов, как читаемость, время производства и стоимость, степень признания технологии AIGC может быть невысокой. Что касается последних, то есть рядовых аудиторий, то они более охотно используют сопутствующие технологии, поскольку не имеют подобного «профессионального багажа».

В этом случае обычные люди также могут генерировать новостную информацию, используя возможности генерации AIGC. Например, для определенного новостного события позвольте ChatGPT быстро создать новостной отчет с объяснением причины и следствия или позволить ChatGPT создать сводку серии последних новостей, чтобы вы могли быстро понять новости. Кроме того, можно напрямую создавать такой контент, как комментарии к новостям.

В этом процессе аудитории перестают быть просто потребителями новостной информации, а становятся создателями и производителями новостной информации, превращаясь из пассивных в активные, реализуя тем самым трансформацию субъектов идентичности. Оглядываясь назад на историю технологического развития, можно сказать, что появление Интернета привело к этапу трансформации. В эпоху Web 2.0 применение личных блогов (Блогов), социальных сетей и других средств массовой информации позволило обычным людям получить «право на публикацию», то есть они могут выражать свои различные мнения в Интернете. Это положило конец монополии традиционных СМИ на права на публикацию в доинтернетовскую эпоху. Из-за чрезвычайно высокой стоимости создания медиа-организации, газеты или телеканала сформировался высокий порог распространения информации, и обычным людям трудно иметь возможность и достаточный капитал для создания собственных каналов. с помощью Интернета и мобильных устройств все они стали «репортерами новостей», записывающими и публикующими в любое время и в любом месте.

Если Интернет изменил структуру распространения контента, то технология AIGC, представленная ChatGPT, реализовала «цивилизованность» производства контента. С помощью ИИ обычные люди могут пересечь профессиональный порог и стать производителями контента, сравнимыми с профессионалами. настраиваемый новостной контент в соответствии с вашими потребностями. С помощью социальных сетей стоимость распространения также незначительна.

Область исследования классифицирует «аудиторию». Аудитория как основная часть ежедневного диалога — это «Аудитория 1.0», а аудитория как читатели медиаконтента и товар внимания — это «Аудитория 2.0». В социальных сетях, где «каждый является журналистом» В эту эпоху аудитория, которая может записывать и публиковать в любое время, становится «Аудиторией 3.0». Тогда, войдя в эпоху AIGC, мы с помощью ИИ сможем получить аудиторию, сопоставимую с профессиональными производственными мощностями, и напрямую войти в эпоху «Аудитории 4.0».

Последствия для журналистики весьма глубоки. После того, как аудитория получит возможность собирать и производить контент, она сможет потреблять контент более независимо, уменьшить свою зависимость от продукции средств массовой информации и еще больше снизить влияние последних и статус «привратника». Границы журналистской индустрии будут становиться все более размытыми.

(4) Кризис доверия к журналистике, вызванный распространением фейковых новостей

AIGC демократизировала производство контента, но это также может привести к распространению слухов и фейковых новостей.

Как субъект производства контента, журналисты ограничены своими медиа-организациями и механизмами производства, с одной стороны, и профессионализмом новостей, с другой стороны. В процессе производства новостей они будут уделять внимание соблюдению различных принципов, чтобы гарантировать, что новостные репортажи могут быть сбалансированными, объективными и достоверными. Подлинность является самым основным требованием к публично публикуемым новостным сообщениям, включая подлинность фактов, подлинность деталей и подлинность источников.

Однако после обобщения темы производства этих ограничений больше не будет, и AIGC потенциально может стать инструментом генерации фейковых новостей и слухов. В феврале 2023 года в Интернете был распространен «пресс-релиз» о том, что «муниципальное правительство Ханчжоу отменит ограничения на движение», а позже выяснилось, что владелец сообщества использовал ChatGPT для его создания и был переслан другими владельцами со скриншотами. , что приводит к распространению неверной информации. К аналогичным инцидентам относится «Уведомление муниципального правительства Ханчжоу о корректировке политики на рынке недвижимости», распространенное 18 апреля 2023 года. В новостях говорилось, что Ханчжоу введет новую политику на рынке недвижимости в мае, что позже было подтверждено как фейковая новость, созданная ChatGPT. Эти фейковые новости могут нести чрезвычайно высокие политические и экономические риски и наносить ущерб интересам соответствующих субъектов. резкое падение курса акций HKUST Xunfei.

В этих инцидентах AIGC стала правой рукой распространителей слухов. Ее способность генерировать снижает затраты на распространение и производство ложной информации. Если ее не контролировать, генерируемая ею непроверенная ложная информация серьезно загрязнит информационную экосистему. серьезное социальное воздействие.

Способность AIGC создавать веб-сайты также может быть использована для распространения фейковых новостей. С помощью ChatGPT любой, обладающий базовыми навыками программирования, может создать веб-сайт фейковых новостей. Это также будет загрязнять информационную экологию и вызывать большие риски. В то же время, из-за особенностей AIGC, после поступления ложных новостей на рынок контента, если они не будут проверены, они могут продолжать формировать корпус для крупномасштабного обучения моделей, что приведет к дальнейшему распространению и усилению слухов. что приводит к более серьезным и продолжительным последствиям. Распространение фейковых новостей повлияет на узнаваемость и доверие аудитории к новостям, что может затмить факты, создать путаницу и даже вызвать новый виток кризиса доверия к журналистике.

Эра AIGC

Шесть возможностей развития журналистики

Применение новых технологий часто приводит к разрушительным изменениям. Как сказал медиа-исследователь Джошуа Меровиц: «Вмешательство любых средств массовой информации создаст новую среду». Хотя AIGC еще не широко использовался в новостных репортажах, перед лицом угрожающей волны AIGC новостная индустрия не может оставаться в стороне от нее и обязательно будет вовлечена в нее и даже будет полностью изменена.

С точки зрения исторического развития, будучи наблюдателем и регистратором тенденций социального развития, журналистская индустрия не сопротивляется новым технологиям, а вместо этого интегрирует свои возможности в собственное развитие для достижения собственных инноваций. В этом отчете предполагается, что с улучшением технических возможностей AIGC и постоянным углублением его применения журналистская индустрия будет иметь следующие шесть возможных направлений:

(1) Будут разработаны и применены крупные модели для конкретных СМИ

В настоящее время применение AIGC в журналистике все еще неглубоко. Основная причина в том, что его источники информации неизвестны, а его содержание неравномерно. Есть статьи из авторитетных журналов, статьи из СМИ и маркетинговых аккаунтов, а также много фейков. новости и фейковые новости. Это связано с тем, что текущие крупные модели в основном используют обучающие базы общего назначения, поэтому качество представляемого контента варьируется. Именно эти трудности мешают применять новостные репортажи, в которых основное внимание уделяется точным деталям, точной информации и ясным источникам информации.

С другой стороны, новостные репортажи имеют определенные нормы выражения и дискурсивные привычки. В этом случае тенденцией может стать разработка специализированной масштабной модели для новостной индустрии. Все наборы обучающих данных взяты из сообщений средств массовой информации, и источник можно отследить, чтобы убедиться, что информация верна и точна, источник ясен, предвзятость уменьшена, а представление контента больше соответствует нормам профессионального выражения. журналистики.

В настоящее время стоимость обучения масштабных моделей постепенно снижается, и крупные медиаорганизации могут иметь свои собственные эксклюзивные масштабные модели. Эта тенденция может не ограничиваться сферой журналистики. полка общие большие модели.направление. В этом отношении было много практических примеров, таких как «Большая модель CCTV Media», совместно выпущенная Шанхайской лабораторией искусственного интеллекта и Центральным радио и телевидением Китая 20 июля, которая сочетает в себе массивные аудиовизуальные данные из средств массовой информации и передовые алгоритмы и технологии из лаборатория Повышение качества и эффективности производства аудиовизуальных медиа.

(2) Ключевую роль будут играть проверка фактов и корректура контента

Проверка фактов и корректура контента играют ключевую роль в традиционной новостной индустрии, и почти во всех традиционных редакциях есть специальный отдел корректуры (copydesk). Однако с ускорением процесса оцифровки СМИ важность проверки и корректуры постепенно снизилась. Очень ярким примером является то, что, когда в последние годы средства массовой информации претерпели масштабные увольнения, отделы проверки и корректуры часто оказываются наиболее пострадавшими областями, и этого достаточно, чтобы показать пренебрежение функциями проверки и корректуры в эпоху цифровых медиа.

Однако с применением AIGC роль проверки фактов и корректуры контента будет становиться все более важной. Подобные должности будут по-прежнему выполнять роль «привратников» для корректуры и проверки содержания и деталей, генерируемых AIGC, чтобы избежать случайных фальсификаций AIGC и предотвратить неконтролируемые явления, такие как «машинные галлюцинации». В условиях все более продвинутых технологий средствам массовой информации также следует укреплять сотрудничество с академическими учреждениями и технологическими компаниями, чтобы улучшить способность выявлять неправильный контент.

В то же время, поскольку принцип работы AIGC заключается в повторной сборке и коллажировании контента в наборе обучающих данных, для журналистской отрасли оригинальность репортажей является основной целью, которую необходимо защищать. Таким образом, обвинение в проверке и корректуре также включает в себя «проверку» контента, созданного ИИ, удаление или маркировку источника нестандартизированного контента, чтобы избежать риска общественного мнения, вызванного «плагиатом», нанесения ущерба репутации. учреждения и предотвратить появление в средствах массовой информации этической аномии, а также юридических и моральных проблем.

(3) Будут установлены этика и нормы использования AIGC в журналистике

Как профессиональная сфера журналистика имеет свой профессионализм, этику и нормативные требования. Для AIGC также необходимо установить новую технологическую форму, соответствующую этику и нормы использования, чтобы сформировать единый принцип внутри профессии, которому будет легко следовать практикам. Эти этические нормы включают в себя не только базовые принципы, такие как «контент, созданный с помощью ChatGPT, должен быть помечен для обеспечения осведомленности читателей», «контент, созданный с помощью ChatGPT, должен быть вручную проверен и вычитан перед выпуском», но и некоторые конкретные принципы. например, в отчете, созданном совместно людьми и ИИ, содержание, созданное ИИ, не должно превышать определенную долю и т. д., чтобы свести к минимуму хаос, вызванный применением AIGC. Скоро будут опубликованы «Десять основных принципов журналистики», применимых к эпохе AIGC.

В настоящее время СМИ начали пропагандировать такую практику: например, технологическое СМИ «Связь» сформулировало соответствующий регламент, четко определяющий цель и порядок использования ИИ для обеспечения качества контента. Нормы не являются ограничениями, а разумные нормы помогут технологиям лучше интегрироваться и проявить свою ценность. Основным органом по установлению норм могут быть отраслевые ассоциации, причем каждая новостная организация также будет формировать свои собственные соответствующие нормы и требования, исходя из реальных условий своей деятельности. Помимо этического кодекса, не менее важно помочь специалистам-практикам лучше понять и использовать инструкции и курсы AIGC. Как использовать AIGC для собственной практики освещения новостей, станет одной из ключевых способностей будущих журналистов.

(4) Стратификация новостей, авторитетные профессиональные новостные сообщения будут более важными

В эпоху AIGC важность авторитетных и профессиональных новостных репортажей станет все более заметной, а изменение профессионализма станет важной миссией и выходом для организаций средств массовой информации. AIGC значительно повысила эффективность создания контента. Однако существует разница между текстом, созданным машиной, и контентом, написанным человеком. Хотя первый работает быстро и имеет полную структуру, он не может заменить «хорошие» новостные сообщения, а второй всегда будет иметь рынок аудитории. Упомянутое здесь «хорошее» включает в себя прекрасное письмо, высокую читабельность и сильную эмпатию... Эти факторы вместе составляют условия для прикосновения к читателям.

AIGC вмешивается в производство новостей и может быстро создать отчет с полными элементами при возникновении новостного события, который удовлетворит основные информационные потребности аудитории. Однако для более глубокого изучения событий и дополнения дополнительной информации репортерам по-прежнему необходимо углубляться в место происшествия и проводить интервью и расследования из первых рук. Таким образом, типы новостей в будущем будут еще более дифференцироваться. С одной стороны, AIGC будет составлять репортажи о событиях и информационные отчеты в режиме реального времени. В этой области пространство для репортеров-людей будет становиться все более узким. С другой стороны, , авторитетные профессиональные новостные репортажи и подробные репортажи станут более важными и привлекут больше внимания.

Соответственно, связи между СМИ, журналистами и читателями будут становиться все более важными. Одна из проблем ИИ как основного органа производства заключается в том, что он не может установить эмоциональную связь с читателями.В большинстве случаев читатели часто четко осознают, что ИИ — это ИИ, система без эмоций и сознания, что ослабит доверие читателей к степень содержания, и именно в этом заключаются возможности для журналистов-людей. Ключевыми вопросами станут укрепление связи с читателями и построение бренда организации и личного бренда журналистов.

(5) В журналистской индустрии произойдет сдвиг в сторону «локализованных новостей»

Из-за принципа обучения большой модели ИИ текст общего назначения составляет основную часть обучающих данных, а объем текста, основанного на локальном контенте, невелик. Даже если он включен в набор обучающих данных, он легко перегружается другими типами информации, поэтому AIGC не очень хорош в создании локализованного контента. При этом внимание аудитории к локализованным репортажам не ослабло, поэтому в журналистской отрасли в эпоху AIGC может наблюдаться тенденция локализации.

Пренебрежение местными новостями становится все более очевидным с появлением цифровых СМИ. Из-за плоскостности и низкого порога Интернета потенциальная аудитория веб-сайта теоретически — это пользователи Интернета со всего мира. Что касается онлайн-СМИ, чтобы увеличить трафик и доступность контента веб-сайта, они часто принимают глобальную стратегию в производстве и представлении контента, максимально расширяют сферу внимания и сообщают о важных событиях, происходящих по всему миру. Эта тенденция, в свою очередь, затронула и традиционные СМИ.

В то же время репортажами о локализованных новостях постепенно стали пренебрегать. Это также важная причина, по которой у аудитории возникает эмоция «избегания новостей». Потребность аудитории в локализованных новостях не удовлетворяется. Зачастую аудитория хочет знать только то, что происходит вокруг нее, и не хочет уделять слишком много внимания отдаленным новостным событиям. Многие средства массовой информации заметили эту тенденцию и возвращают свое внимание к локализованным репортажам. Этот сдвиг продолжится и в эпоху AIGC, когда все больше и больше новостных агентств будут уделять внимание локализованным новостным репортажам.

(6) Углубление применения AIGC способствует новостным инновациям

Журналистская индустрия относительно позитивно относится к внедрению новых технологий. Журналистская индустрия хорошо умеет применять различные новые медиа-формы к новостным репортажам для достижения более богатого презентационного эффекта. Например, с помощью технологий больших данных и алгоритмов появилась журналистика данных, характеризующаяся визуальным представлением объективных данных; в качестве другого примера, с помощью мультимедийных технологий газета «Нью-Йорк Таймс» провела подробный отчет о лавине. В отчете был запущен специальный цифровой репортаж «SnowFall» (SnowFall), включающий текст, изображения, видео, контент данных и другие медиа-формы, который, как считается, «переосмысливает новостные репортажи». ".

Аналогичным образом, благодаря использованию характеристик и преимуществ технологии AIGC, появятся и новые типы новостей. Одним из наиболее вероятных нововведений являются «интеллектуальные интерактивные новости», то есть основная часть отчета фокусируется на сути новостного события, и читатели могут в любое время взаимодействовать через диалоговое окно, прикрепленное к странице отчета, чтобы понять суть новостного события. справочная информация о новостях, причина и следствие события, исторический контекст и даже ход последних событий и т. д. взаимодействие между аудиторией и новостными сообщениями будет улучшено, как никогда раньше. Конечно, это только одна из возможностей.

Заключение:

Заменит ли AIGC журналистику?

Немецкий учёный Штойбель суммировал три этапа технологической эволюции: первый — «изобретение», второй — «инновация» и, наконец, «институционализация», то есть формирование культуры. Короче говоря, «изобретение» — это создание с нуля, а «инновация» — это использование и улучшение, основанное на изобретении. Что касается текущей ситуации, AIGC все еще находится на стадии изобретений и движется к стадии инноваций, интегрирующихся с различными областями. С точки зрения истории технологического развития, требуется длительный процесс, чтобы любая технология была принята, принята обществом и действительно сыграла свою роль. Нам не следует ни недооценивать изменения, которые может вызвать AIGC, ни переоценивать скорость, с которой они будут достигнуты.

AIGC продвигает инновации в сборе, производстве и представлении новостей, но «нарушать» и «менять» еще слишком рано. В нашем опросе большинство практиков (50,5%) также считают, что для журналистики такие инструменты, как ChatGPT, играют скорее вспомогательную роль, и только 10,5% считают, что эти инструменты являются инструментами повышения качества. Наиболее фундаментальное влияние AIGC на журналистскую индустрию заключается в том, что он вызвал изменение способа производства новостей, тем самым осуществив реконструкцию производственных отношений. В частности, AIGC повысила эффективность производства новостей и снизила порог создания новостей. В результате традиционная аудитория завершила трансформацию своей идентичности, превратившись из пассивных потребителей информации в активных производителей новостей, что изменит структуру и существующее мышление журналистской индустрии. Это тенденция, которую журналистам следует опасаться больше всего и с которой необходимо бороться.

Конечно, передовые технологии могут изменить способ производства, но не могут изменить место ответственности. В частности, в журналистике люди всегда будут моральными действующими лицами и главными стражами ИИ, даже если все статьи создаются AIGC. С этой точки зрения ответственность человека станет более важной. Также будет становиться все более важным усиление ответственности основного органа, усиление проверки и формирование этики и норм применения AIGC.

Термин «новости» относится не только к «сообщениям новостей», которые мы можем читать, но также относится к журналистской индустрии и новостным традициям, которые она несет, включая ценности, рабочие нормы, этические принципы и так далее. Будучи бессознательным субъектом, ИИ никогда не мог унаследовать и следовать этим традициям, которые являются основой существования и продолжения журналистики.

ChatGPT не заменит журналистов, а лишь часть их рабочих мест. Опытные журналисты обладают высокой чувствительностью, проницательностью и сочувствием к новостным событиям, а также могут извлекать ценность новостей и свободно излагать их в письменном виде. Эти субъективные характеристики представляют собой возможности, которые ChatGPT не может заменить. По мере того, как волны будут смывать, выдающиеся журналисты и авторитетные новостные организации будут становиться все более важными. Истоки инструментальной рациональности неизбежно связаны с ценностной рациональностью. Для журналистской индустрии укрепление профессионализма и авторитета, упор на журналистские расследования и разъяснительные репортажи станут выходом в эпоху AIGC.

Многие думают, что ChatGPT уже появился, так что пусть GPT пишет статьи и даже заменяет журналистику. Но эта точка зрения явно игнорирует сложность журналистики и значимость ее существования. Настоящая журналистская индустрия – это «смотрящий на носу», защищающий общественные интересы и выражающий требования народа. Это ответственность журналистской индустрии и отправная точка борьбы поколений журналистов. Технические инструменты не могут понять эту страсть, и мы не можем пытаться передать ответственность и профессионализм ChatGPT шаг за шагом. На данном этапе AIGC никогда не сможет заменить журналистику.