媒体驾驭AI创作的三种能力

AI在内容创作方面的突破，打开了媒体业者的更多想象空间。随着大模型的不断优化，AI创作与媒体人的分工将逐渐调整，媒体生产模式将会重构。AI内容创作大大提升媒体生产效率的同时，也可能消解媒体人自身的创作能力。当AI生成内容逐渐增多，信息的权威性和准确性将成为主流媒体的显著优势。这为主流媒体影响力提升提供了新的机遇。在这样的新形势下，媒体深度融合发展将会出现媒体如何与AI生态融合发展的新问题。

一是增强AI技术的感知能力。大模型处在AI发展进程中的自主智能化新阶段。哈工大车万翔教授的研究指出，从小规模专家知识的40年发展到浅层机器学习算法研究的20年，到深度学习算法研究的7年，再到最近大规模预训练模型发展的5年，自然语言处理的发展速度正在以翻倍的速度加快。这个过程中，各大AI巨头、科研团队不断从生物、医学、编程等专项领域到通用对话领域尝试。虽然有不少大模型应用公测不久就暴露各种问题而下线，也存在信息不准、信息缺失、信息拼凑、数据产权等问题，但大模型的发展已进入加速阶段，需要媒体人密切关注。大模型等AI技术将带来内容生产方式、媒体服务方式、媒体运营方式等诸多方面的变革，进而可能对媒体格局进行重新洗牌。

二是增强信息辨别能力。从大模型的运行逻辑可以看到，这类自动生成的内容与训练用的数据集有很大关系。也就是训练数据集的差异会导致结果的差异。另外，这些模型算法生成的内容也具有不确定性。正是由于大模型生成内容的差异性和不确定性，在用于新闻报道或信息传播时，就需要增强信息的辨别能力，对这些内容的真实性、准确性等进行人工核实、核准。未来，随着AI生成内容的逐渐增多，对信息辨别能力的要求也会逐步提高。传统的多信源核实的方法将会遇到挑战，更多需要追根溯源的求证。这也将会对媒体人提出更高的要求，包括专业知识的长期积累、求真务实的严谨精神、持续学习的良好习惯、善于思考的逻辑能力等。同时，研究开发信息鉴别算法和系统，提高海量信息真伪鉴别的能力也是一个有效的技术手段。OpenAI正在研究机器生成和人类创作内容的分类鉴别方法，但目前总体识别水平还不高。

三是提升AI技术应用能力。大模型智能聊天机器人可以根据操作者的指引和限定，自动给出相关文本内容。其体现出来的逻辑思考能力，更像是具有思考力创造力的AI大脑。因此充分利用这个AI机器脑，进一步提高媒体人的“脑力”，应该是一种有效途径。智能聊天机器人可以帮助媒体人搜集信息、梳理信息、谋篇布局，因此在内容创作效率提升这个角度还是可以提供很多帮助。不仅可以作为记者的创作工具，还可以作为媒体平台的服务机器人为公众提供更及时、更贴心的在线服务。现有的在线服务机器人还类似传统的专家系统，对用户的提问只能局限在特定的问题，给人机械感。如果将类似ChatGPT的模型算法对接权威数据作为训练数据集，整合智能语音技术，配合数字人形象，智能化、准确率都会有更大的提升，自然语音对讲可以成为现实，结合权威媒体背书，线上问政、便民咨询、网格治理等服务都会形成自动化新模式，想象空间会更大。

（节选自《人工智能大规模语言模型的运行逻辑与传媒应对》，刊于《中国传媒科技》2023年第2期，略有修改，本文标题为新加）

（大众新闻客户端 汤代禄 AI配图 李姝蒙）