ChatGPT对新闻传播的机遇变革与风险隐忧.pdf
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1、30视 听 界2023 年第 4 期Media Research媒介研究ChatGPT对新闻传播的机遇变革与风险隐忧黄楚新 张 迪【摘要】作为 AIGC(人工智能生成内容)的一种典型表现方式,ChatGPT 引发的生态性变革将深刻影响传媒领域。本文从技术逻辑入手,探讨 ChatGPT 给新闻生产与传播带来流程再造、人机协同、智能转型、业态创新等机遇变革的同时,提出其引发假新闻泛滥、意识形态渗透、传统研究范式危机等风险隐忧,需要从多方主体出发接纳并规制智能传播时代的技术侵袭和新传播图景。【关键词】ChatGPT;智能传播;AIGC 作者简介 黄楚新:中国社会科学院新闻与传播研究所数字媒体研究室主
2、任,研究员张 迪:中国社会科学院大学新闻传播学院硕士研究生2022 年 11 月,美国 OpenAI 实验室发布了一款名为 ChatGPT 的聊天机器人。不同于传统的聊天机器人,以 Transformer 架构和自然语言处理(NLP)为核心技术的 ChatGPT 凭借其出色的上下文记忆、推理和深度学习能力,能够实现信息检索、内容生产甚至情感陪伴等多种复杂语境下的人机互动和对话。1同时,通过人类反馈强化学习(RLHF)和模型微调,ChatGPT 能够在文案策划、多语种翻译、知识传播、脚本撰写、人机对话、文本生成、图像绘制甚至代码编程等领域广泛应用,展现出极强的内容生产力,是当前 AIGC 发展的
3、典型成果。ChatGPT 是 GPT模型的 3.5 版本,在经历 GPT-1、GPT-2、GPT-3的更新迭代后,其预训练参数达 1750 亿,文本数据45TB,耗资 1200 万美元2,被视为人工智能技术在快速发展过程中的一座里程碑。以 ChatGPT 这一火爆的 AIGC 为代表,人工智能技术正在深刻地改变着新闻传播生态和结构。一、ChatGPT 的模型特征(一)通用型:多元场景下的深度嵌入不同于曾在围棋竞赛中战胜人类冠军李世石的专业型人工智能 AlphaGo,ChatGPT 受到广泛关注的原因之一在于人们在其进展中似乎看到了通用人工智能到来的可能性。在内容生成方面,预训练大语言模型 Ch
4、atGPT摆脱了单一领域的模式化生产,可在特定的任务和领域中自动进行微调,从而更精准地在智能客服、游戏开发、文本制作、数据分析、政务服务、教育教学等领域发挥效能。而 2023 年 3 月发布的GPT-4 则实现了从单模态到多模态的大模型转化,不仅支持文字形式的输入输出,更是将图片、音视频、语言等信息传递方式融入其中,集纳了单模态内容的细节式捕捉、多模态内容的智能性生成、跨模态内容的精准化转换。3在信息检索方面,ChatGPT 与 Bing 搜索引擎的结合及其 API 接口的开放,带来了搜索引擎领域的革命性进步。4与传统搜索引擎不同,基于预训练的大语言数据库 ChatGPT+Bing 搜索界面更
5、加简单,可以根据用户提问、上下文内容等智能生成有逻辑且符合语境的“新”内容,而不是对既有文字、图片的简单搬运。智能对话、内容生成、信息搜索等以 ChatGPT31视 听 界2023 年第 4 期Media Research媒介研究为代表的 AIGC 正在潜移默化地嵌入全球互联网的多元场景中,日益成为生产生活和信息传播的重要方式。(二)超仿真:强互动性下的类“人性”驯化ChatGPT 的内容生成方式是通过与用户间对话产生,但如果仅把它当作一个聊天机器人,就会限制对其传播特质的认知。ChatGPT 不但在内容生成的完整性、适配性、逻辑性上对既往人工智能产品有全面突破,更在人机互动上让用户体验到真人
6、对话的交流感。这源于 GPT 模型的 Transformer 计算逻辑算法,相比于传统的自然语言处理算法 RNN(RecurrentNeuralNetwork),Transformer 是一个调用千亿级别的参数、使用超大规模数据来完成日常训练的神经网络深度学习算法,具有很好的“时序数据处理”(理解上下文关系)和“自注意力机制”(抓重点、找联系)的能力。此外,ChatGPT 以人类提示性语言(prompts)为基础,利用人类对多个模型的输出结果进行排序,进而标注人类偏好作为奖励模型,并通过不断强化训练提高自身“猜概率”的能力,从而使模型更符合人类认知和语言表达方式。需要注意的是,这仍然是一种通过
7、掌握特殊标记和经验性学习后的结果,ChatGPT 目前尚不具备人类情感、意识和思维。在人与 ChatGPT 对话中,神态、表情、肢体、体温的线索消除就很好地证明了这一点。因此,如果过度沉迷于 ChatGPT 所营造的超仿真环境中,有可能使人类陷入雪莉克特尔所言的“群体性孤独”。(三)高效性:加速社会下的“即时”连接罗萨曾指出:“现代性就是加速。”5从技术的底层逻辑出发探究 ChatGPT 的模型体质和优势,不难发现加速是 AI 技术的突出特点。一方面,AIGC 内容生产的即时性加速了人与信息的连接。ChatGPT可以根据人类对话指令在几秒钟内完成论文撰写、新闻制作、诗歌创作、代码编程、信息搜集
8、等各类文本,提高了信息获取的及时性和有效性。另一方面,ChatGPT 的高速发展也在不断加速着人工智能技术的快速演进。从 2018 年 OpenAI 发布 GPT 以来已经过 5 轮的迭代升级,每一次技术更新的背后都是更大参数的内容投喂和众多技术的加速堆叠。例如,ChatGPT 的 Beta 版本使用了 10000 个英伟达 GPU 训练模型,新一代 GPT-5 大模型正在 25000 个英伟达GPU 上训练,可以说,ChatGPT 出生至今的每个环节都离不开几万片英伟达等各类计算设备的强力支撑。无疑,ChatGPT 更大程度上完成了对人类知识的整合,高质量的自然语言接口,加速了内容与内容的连
9、接、技术与技术的连接,是更大程度上物与物的连接。未来,在不断加速的现代社会系统中 AI 技术还在持续地推动“万物互联”时代的到来。二、机遇变革:ChatGPT 对新闻传播的技术可供性(一)技术赋能:升级新闻产品生产全流程ChatGPT 给新闻传播领域带来的机遇变革首先体现在对于新闻产品生产全流程的升级再造。海量训练参数的投喂、自然语言处理、人类反馈强化训练等技术的应用都使得 ChatGPT 能够深度嵌入新闻采集、写作、编辑、发布全链条之中,带动新闻产品的智能化生产。新闻信息的采集和检索是新闻生产的初始环节也是重要环节,决定着新闻产品的走向和价值大小。尽管 ChatGPT 目前所生成的文本是基于
10、预训练的数据库,内容存在一定的滞后性,无法对最新发生的新闻事件完成实时的信息检索。但是,ChatGPT 可以以极低的成本在调查性新闻、解释性报道、建设性新闻等深度报道中为记者提供丰富且全面的背景资料和经典案例,节约资金的同时有效提高信息采集的速度、深度和广度。在新闻写作方面,ChatGPT 不仅极大提高了数据新闻、体育新闻、财经新闻等结构性文本的信息生产效率,进一步简化数据图表、交互程序等在文本形式层面的生产要素;而且基于预训练大语言模型、Transformer 算法,ChatGPT 能完成上下文语境理解、追问、反问等人性化互动并持续地与使用者对话,这有助于媒体创新“聊天新闻”“问答式新闻”“
11、新闻游戏”等新闻报道方式,丰富产品样态,增强新闻的可读性和新颖性。同时,内容生产与分发一体化的问答系统能更精准地将个性化信息传达给用户,有效提升了信息的到达率和用户黏性,为深化媒体融合增强媒体传播力、引导力、影响力、公信力提供可供性选择。在新闻编辑实践中,ChatGPT 的应用使得去编 辑 部 中 心 的 新 闻 生 产 趋 势 日 益 明 显。一 方 面,ChatGPT 可根据编辑的指令要求快速完成字词错误校对、用语规范性校对、智能排版、格式优化等机械重复性内容;另一方面,凭借海量内容的投喂,32视 听 界2023 年第 4 期Media Research媒介研究ChatGPT 能够生成不同
12、风格、不同类型的产品内容,为编辑新闻策划提供思路和灵感。总之,以 ChatGPT 为代表的 AIGC 在新闻采集、写作、编辑、分发的各个环节展示出强大的内容生产力,并为新闻产品创作全流程持续赋能。(二)人机协同:深化媒体融合解放生产力技术的进步持续推动着内容生产模式的变迁,从历史演进的角度梳理人工智能技术融入新闻传播领域的进程,大致可分为机器辅助、人机协同以及未来可能到来的自主创作三个阶段。机器辅助新闻生产阶段,由于 AI 技术发展尚未成熟且模板化严重,因此只能辅助记者从事一些简单的机械化操作。以 ChatGPT 为代表的 AIGC 技术的飞速发展将互联网内容生产模式带入第二阶段,也就是如今的
13、人机协同阶段。一方面,ChatGPT 利用千万体量的预训练参数、Transformer 算法以及深度学习等技术加持能够生产文本、语言、图像、视频甚至代码等多模态的内容,促使传媒产业走向人机协同的媒体深度融合道路,并依赖于 AIGC 的高产高效,为媒体融合发展提质增效。62023 年 2 月,MetaMedia 超媒体控股集团旗下Instyle 优家画报宣布推出全球首位拥有人格化特质的虚拟主编Beatrice,以更多元、灵活的方式为 Z 世代年轻人传递时尚资讯。7另一方面,智能语音识别、自动生成字幕、智能视频剪辑以及新华社“小诤”、湖南卫视“小漾”等虚拟主播的蓬勃发展,不断驱动着内容生产从劳动密
14、集型向技术密集型转变,极大提高内容生产力的同时,将新闻工作者从重复、单一的劳动中解放出来,去完成更具有创造性和人文关怀的新闻活动。拉图尔的行动者网络理论提出将人类因素和非人因素视为平等的社会网络行动者,有力地动摇了人与机器二元对立的主客体认知。从技术的发展历程不难看出,“人性化趋势”是以 ChatGPT 为代表的人工智能技术发展的趋势与方向。未来,人工智能技术能否达到自主创作的水平目前尚未可知,但 ChatGPT 必将引发人和技术关系的再度思考。(三)智能转型:助力“新闻+政务服务商务”2020 年 9 月 26 日,中共中央办公厅、国务院办公厅印发的关于加快推进媒体深度融合发展的意见指出,“
15、要发挥市场机制作用,增强主流媒体的市场竞争意识和能力,探索建立新闻+政务服务商务的运营模式”。当前,我国媒体在政务、服务、商务领域的成就主要集中于政务新媒体、本地生活服务以及智慧城市大脑建设等方面。基于通用型、生成式、人类反馈强化学习等技术的预训练大语言模型ChatGPT 在新闻传播领域的应用,有望助力“新闻+政务服务商务”运营模式实现质的突破,驱动媒体智能化转型。在政务服务方面,媒体可利用 ChatGPT 的人机交互生成方式将其打造成一个集政务问答、文件梳理、政务管理、政务运作等多功能一体化的“掌上政务助手”。一方面,“政务助手”能够 24 小时不间断地为用户提供政务服务;另一方面,依托自身
16、海量文本数据和自然语言处理技术,ChatGPT 能够在虚拟空间中与用户形成理性且持续的问答对话,即时、准确、有效地处理公民政务诉求的同时,有助于哈贝马斯所言的“公共领域”促进主体间性的产生,从而提升公民参与公共事务的热情。在生活服务方面,ChatGPT 能够广泛应用于“新闻+天气”“新闻+交通”“新闻+文旅”“新闻+餐饮”“新闻+电商”等各个方面。根据用户问答的语境,ChatGPT 能自动化生成个性化的信息服务,真正实现“千人千面”的信息定制,全面提升媒体综合服务能力和水平。在商务服务方面,ChatGPT 等 AIGC 的发展有助于媒体与技术公司的跨界合作。一方面,媒体需要主动打破自身边界,促
17、使技术、渠道、全能人才、资金等生产要素流向职业媒体,提升自身自我“造血”能力;另一方面,技术公司也需要掌握大量文本资源的媒体为其提供训练 AI 模型的海量投喂参数。国内对标 ChatGPT 的“文心一言”开发公司百度就宣布了与澎湃新闻、南方都市报、上海日报社等多家机构媒体联通合作,共同打造“文心一言”数据库。可以预见,AI 技术在新闻业的广泛应用为媒体的智能化转型提供可供性。但必须承认的是,在政治、金融等专业化领域对信息内容要求更为严谨、确定性更高,ChatGPT 给出的随机性、概率性答案还有待推敲和考证。(四)业态创新:优化传媒经营与管理方式当前,我国媒体融合已步入深水区,如何打破体制机制壁
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