生成式人工智能影响下的新闻生产创新:实践与挑战

本文聚焦生成式人工智能影响下的新闻生产创新实践,通过一系列代表性调查展示了生成式人工智能在国际新闻界的基本采纳状况,重点关注生成式人工智能技术在新闻生产关键领域中的具体实践和创新,包括辅助新闻内容创作、新闻选题与角度、数据新闻、调查与监督报道以及事实核查等,进而分析了生成式人工智能应用于新闻生产创新面临的主要挑战(包括质与量的权衡、新闻文化的挑战以及技术“幻觉”与伦理问题等)。生成式人工智能之于新闻创新的发展,取决于技术和行业的实践、新闻从业者与人工智能的协作调适以及对于新闻业基本价值的始终追求。

新闻传播学为什么要以及如何关注新技术?

近两年来,人工智能技术发展日新月异,也吸引不少新闻传播学者积极撰写论文,还有一些期刊组稿集中论述。这让我们产生了一些疑惑:如果“理论是密涅瓦的猫头鹰,只有到黄昏时分才起飞”,那么在人工智能应用尚未产生多少实践之时就大量涌现相关研究论文,其价值几何?新闻传播学科的这种热闹是否意味着一种肤浅,再次证明了它的“体制上繁荣,学术上贫困”?对于这些新技术,为什么“文科生趋之若鹜,理科生笑而不语”?一门知识、一个学科、一个理论和一位学者,要得到尊敬,关键在于它/他是否能自我反思,承认并诚实地回应合理的质疑。

AIGC对新闻真实性的影响成因及路径分析

生成式人工智能(AIGC)引入新闻业对新闻真实性产生了重要影响。本文回顾了AIGC在新闻业发展的历程,然后借助信息耗散模式从信使、审查、分发三条路径分析AIGC影响新闻真实性的路径和机制。研究发现,无法判定信源的权威性,挑战新闻专业性以及传播过程的“茧房”效应是关键原因。最后,本文认为需要通过AIGC技术转型的新闻业可以向提供新闻专业数据源以提高算法透明度、统一人机规范设计标准、提升媒介素养三个方向发展。通过重视人的主体地位,以新闻从业者为核心,AIGC为辅助,实现协同发展。

量身定制的记忆:平台年度报告的数字记忆实践

媒介技术的更迭带动着记忆构建方式的变迁。数字时代,互联网应用平台通过算法和大数据分析生产的年度报告成为用户的独特记忆实践,为个体带来了凸显个性化和仪式感的多元体验。随着网络技术的变革,平台年度报告也呈现出阶段性的发展特点。在内容生产中,平台以记忆共同体的身份,为用户盘点过往的使用痕迹和社交记忆,并通过个性化数据和形象标签为用户搭建起共通的情感价值。在年度报告的数字记忆实践中,用户唤起与回填了过往记忆,但也在量化数据形塑的压力之下,陷入了自我量化与层层比较的困境。面对记忆的偏离与错位,用户进行了自我归因,并尝试完成记忆主体的自我回归,找寻与平台技术协商和对话的空间。

《解码十年》:基于“大数据+”的多维数据新闻创新实践

2022年8月9日,中央广播电视总台《新闻联播》推出《解码中国》系列报道,迅速引发社会广泛关注,连续多天全网置顶、反复登上各平台热搜。节目以全新的报道模式,全面再现了党的十八大以来中国共产党带领中国人民取得的历史性成就和发生的历史性变革。作为央视迎接党的二十大主题宣传类新闻作品,《解码十年》扛起数据新闻创新演进的大旗,以“大数据+新闻”“大数据+故事”“大数据+知识”等,实现了技术、数据、新闻的深层碰撞,释放出了巨大的传播效能。2022年9月22日,中央广播电视总台大型融媒体报道《解码十年》创作座谈会在北京举行;9月30日,中央广播电视总台专题片《解码十年》海内外多语种版本发布。截至2022年12月,其微博话题阅读量高达3.1亿,全网触及量突破60亿。

生成式人工智能在新闻传播业的应用及其风险应对

人工智能沿着“类人”与“类物”两个方向发展,以不同形态嵌入新闻传播业的内容生产、分发、呈现和核查全流程。生成式人工智能的信息聚合和产出能力使其成为内容生产主体,推动信息分发从个性化走向定制化、内容呈现的体验化转向以及“AI治理AI”模式发展。同时,人工智能的创新采纳带来新闻传播行业焦虑,引发数字信任危机、平台权力扩张、现实映射能力弱化、治理失灵等风险。聚焦个人隐私与版权保护,警惕深度伪造滥用,探究“AI治理AI”新模式,坚持人本主义,是生成式人工智能风险治理的关键。

从“技术驱动”到“认知统领”:精准国际传播的认知回归

随着媒体智能化的发展以及对传播生态的重塑,人工智能技术成为推进国际传播精准化的必然选择。但当前,精准国际传播研究面临着文工交叉浅表化、供需关系倒置化以及应对策略被动化的局限与困境,难以扭转我国在国际话语竞争中的被动和弱势地位。透过技术迷思,从本体论、认识论和方法论三个维度展开理论反思和现实考量,精准国际传播研究应回归受众认知的内核与本质,以认知逻辑为先导、认知需求为靶向、认知环境为参考,融通传播目标、智能技术与资源布局,助力精准国际传播的实效性和影响力提升。

改进Mask R-CNN的馆藏报纸图像内容分割

开展馆藏报纸图像内容分割研究,能提升文字识别准确率,对促进机器识别取代人工操作、提高图书馆数字化工作效率具有重要意义。文章根据报纸图像呈现的特征,提出一种基于改进MaskR-CNN的算法,实现报纸图像内容分割。首先,通过优化锚框比例和损失函数,对原始MaskR-CNN算法进行改进。其次,采用数据增强、调整训练参数开展样本训练。最后,通过实验的方式对改进后的MaskR-CNN算法训练模型和原始算法训练模型进行比较,并采用AP_bbox和AP_segm评价指标对实验结果进行评估,改进后的算法训练模型AP_bbox为0.935,AP_segm为0.943,均超过原始算法训练模型。实验结果表明,改进后的MaskR-CNN算法能够实现报纸图像内容有效检测与分割。

新闻传播领域人工智能狂欢的风险及治理

随着ChatGPT4问世,人工智能的兴起使各行业都迎来了技术狂欢,尤其对新闻传播领域影响甚大,新闻采集朝着智能化方向发展。人工智能帮助新闻生产节省了大量人力物力,走向机器化新闻时代。新闻分发打破瓶颈,提供更为个性化的信息服务。但伴随着人工智能在新闻传播领域应用范围的进一步扩大,风险也随之将至。通过探讨人工智能对目前新闻传播行业的负面影响,分析人工智能给新闻传播领域带来的潜在风险,并从明确人的主体地位、优化新闻分发和传播机制、完善法律法规、加强制度化监管等方面分析人工智能的治理的对策。

新华社数据新闻的生产实践及其价值突破

数据新闻是数字媒体时代的产物,也是新闻实践创新的方向。2012年11月新华网启动了“数据新闻”项目,成为我国首个开设“数据新闻”的媒体。新华社在生产数据新闻过程中,始终以服务大众为目标、以“数据思维”破局、以“数智模式”取胜,形成了相对成熟的数据新闻生产模式。新华网“数据新闻”专栏已经形成“数问民生”“数据观”“健康解码”等十个子栏目,通过对新华社的数据新闻实践及价值突破进行研究,能够为其他媒体机构的数据新闻生产提供借鉴。

突破流量桎梏:地方融媒体网络新闻内容生产品质转化逻辑研究

数智时代,网络新闻生产主体的多样化对融媒体新闻内容的生产机制与评价体系造成冲击。地方融媒体中心在网络新闻生产中,受到平台算法、人工智能技术与媒体生产者劳动样态等改变的影响,存在新闻本源价值偏移、新闻品质弱化等困境,造成地方融媒体网络新闻内容深受流量裹挟。本文基于内容建设、人文关怀与新闻品质坚守方面探讨地方融媒体网络新闻内容的价值回归,冀望推动融媒体网络新闻内容生产的固本培元与品质化提升。

文本生成视频技术对新闻业的影响及对策研究

随着人工智能技术的飞速发展,尤其是文本生成视频(text-to-video)技术如Sora模型的出现,新闻视频制作领域迎来了革命性的变化。这些技术在提高新闻报道效率、促进传媒业智能化转型的同时,也会进一步加剧内容造假、侵犯版权等风险。本文旨在探讨Sora等AI技术在新闻视频制作中的应用,分析其带来的挑战,并提出相应的对策建议。

数字人在虚拟场景下的新闻互动播报应用

近年来,随着自然语言处理和计算机视觉技术的成熟,虚拟数字人技术得以快速发展,应用场景也越来越广泛。本文介绍了江苏省广播电视总台虚拟数字人训练和应用系统的架构设计、关键技术、应用情况,以期推动虚拟数字人在媒体行业中的应用。

新闻策展时代要注重原创新闻策划

随着数字技术、信息技术、人工智能等各种传播科技的发展与迭代,传媒业进入了不断演化的时代洪流之中,其变化令人眼花缭乱,以至于确切描述当前传媒业的现实状态已成为一个难题。2015年,国外有学者发表《Exploring a Curatorial Turn in Journalism》一文,提出了“新闻策展转向”的理论表述。结合近十余年来有关“新闻策展”的研究,就新闻业务而言,可以说传媒业进入了新闻策展时代。互联网进入Web 2.0以来,博客、微博、微信等社交媒体迅猛发展,用户生产内容成为现实,原来由传统媒体主导的内容生产变成了所有用户参与的内容生产。“用户”概念的包容性很强,公民个人、社会机构都在其中。因此,自媒体、机构媒体,加上原来的专业媒体(传统媒体)都成为了内容生产主体,极大地颠覆了传统媒体时代的内容生产格局。

混合智能时代重返新闻传播的“人机之界”

“智能体就好比AI时代的网站。”李彦宏认为,智能体会大量出现,其创造门槛将进一步降低并最终形成生态。马文·明斯基(Marvin Minsky)率先提出的“智能体”(Agent)概念,指存在于某一环境并基于环境自主进行感测、决策、反应、行动的系统,相比于封闭计算系统更具有自治性、反应性、适应性、社会性和进化性。智能体不仅能够通过通信和记忆实现智能体间的信息共享和协作,而且能够与用户进行深度交互。

在互联网新版图中重构新闻学

当下,相比不断向各种“新地带”开拓的传播学研究,关于新闻学的研究似乎还在“老城”中徘徊。事实上,新技术带来的核心影响,是新闻业边界的不断外扩,以及由此带来的版图重建和权力格局重塑。互联网时代的新闻业已经成为一座全新的“城”,一些“老建筑”濒临崩塌,一些“新建筑”在拔地而起,新闻学的学科体系也需要在新的版图与格局下进行再建构。

AI与传媒业融合发展的理念与路径

自2022年末Open AI公司发布聊天机器人模型ChatGPT以来,生成式人工智能技术在文字对话,文生文、文生图、文生视频等领域频频实现新的技术突破,扩展了人类对于AI实际应用和未来发展的想象。可以预见,基于大模型出色的生成能力、上下文理解能力、通用性和自然语言理解能力,生成式人工智能技术应用将迅速冲击到以内容生产和传播为核心环节的新闻传播活动,深刻影响传媒业的发展进程。

融视频新闻:基本内涵、生产逻辑与路径创新

媒体融合十余年发展,新闻生产“液态化”转向明显,新型媒介生态下主流媒体积极开拓实践,打造一系列形式丰富的融媒产品。文章将当前新闻生产中出现的一种新型媒介产品样态定义为“融视频新闻”,结合近三年在重大主题报道中的优秀案例,梳理融视频新闻在数字前沿技术、互动场景体验、情感叙事传播层面的生产逻辑,并从智能内容创作、主题网感表达、深度立体传播等角度出发,明确深度融合下新闻产品的生产路径和传播趋势,为未来主流媒体的宣传报道提供新的思考。

智能化视域下AI服务于新闻的真实性原则

我国对人工智能的发展始终非常重视,制定了一系列发展规划,并参与世界人工智能领域的合作。第三产业是人工智能与实体经济融合发展的主要领域,为媒体行业加速与人工智能融合创造了难得机遇。目前,智媒技术的探索已有部分成功的场景实践,需要稳步推进爆款、出圈产品,实现“立”与“破”的有效结合;媒体产品与AI技术融合产生的AR、VR、MR等沉浸式新闻产品,既是智能化场景实践,又是与人工智能融合的阶段性探索。媒体已开始尝试利用AI治理AI深度造假,智能应用丰富了新闻的真实性内涵,也暴露出相应的法律与监管问题。

融合转型 数智驱动:中国报业数字化变革的实践与前瞻

中国报业的数字化变革始终与通信技术迭代和互联网发展密切相关。在媒体融合战略推进的背景下,报业在平台建设力、内容生产力、用户连接力、经营创新力和组织适应力方面的实践经验可以归纳为“五力”模型。未来,新质生产力将引领中国报业朝着智能化、生态型的方向变革,实现高质量发展。