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      深度 |《新聞女王2》AI主播引共鳴,傳媒未來如何與AI相處

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      從錄制間到直播間,人工智能正重塑著新聞生產的每個環節,然而光鮮的技術背后隱藏著諸多倫理困境與行業挑戰。

      “你是溫崢嶸,那我是誰?”演員溫崢嶸在直播間質問AI假冒自己的視頻,卻立刻被對方拉黑。這樣的場景已不再是科幻劇情。

      而這樣的荒誕劇也在《新聞女王2》中同步上演:黃宗澤飾演的古肇華利用AI技術合成聲音和形象,將已逝去的梁景仁和已離職的文慧心放到一起繼續播報新聞。在影視劇情中,因AI發展過快,法律尚未健全,文慧心起訴前公司無果。這與現實中演員溫崢嶸的遭遇如出一轍。

      不僅在劇中,此舉引起了人們的熱議。在劇外,關于AI的使用也同樣引起了思考。

      TVB2025年新劇《新聞女王2》劇情片段

      技術深入傳媒行業,AI重塑新聞生產版圖

      在挪威北部一個小島上,25人的iTroms?新聞社正在上演一場“小蝦米對抗大鯨魚”的戲碼。面對規模更大的競爭對手,這家百年報社沒有選擇硬碰硬,而是走了一條AI驅動的高效生產之路。

      “我們輸掉了新聞戰。每個我們派一人報道的新聞,對手都會派四到五人,”iTroms?的AI負責人拉爾斯·阿德里安·吉斯克坦言。

      他們的應對策略是一個三管齊下的AI戰略:自動化重復工作、投資數據新聞、堅守事實報道。

      合作開發的DJINN平臺成為改變戰局的關鍵。這個系統能夠從市政檔案中提取文件并進行總結,根據新聞價值對其進行排名。

      “記者們不再需要花兩小時做這些工作,而是只需五分鐘就能完成,然后開始聯系消息來源和挖掘新聞,”吉斯克說。


      在地球另一端的尼日利亞,國際調查報道中心(ICIR)則開發了專注于轉錄和翻譯的NativeAI工具。該中心執行主任達約·艾耶坦指出:“每個記者都知道,進行一小時的采訪后,要花費數小時進行轉錄,然后才能開始寫作的沮喪。”

      這款工具不僅能轉錄英語內容,還能準確識別尼日利亞說話者的獨特口音,并翻譯成豪薩語、約魯巴語和伊博語等當地主要語言。

      ICIR項目官員尤妮斯·伊諾克將NativeAI描述為“聲音和文本之間的橋梁”,能夠將一小時的工作縮短到僅僅五分鐘。

      虛擬主播、AI寫稿,人工智能有哪些利弊

      AI技術來勢兇猛,有人覺得AI永遠無法取代真人,用AI來播報新聞更是對新聞從業者的一種不負責任和不尊重,但也有人認為AI技術是大勢所趨,媒體機構也應該對AI賦能新聞生產進行探索。以路透社為例,這家國際通訊社正在試驗使用AI代理來加速視頻制作過程。

      路透社聘請了首位AI視頻制作人來監督這項計劃。新聞AI編輯羅布·朗表示,他們要求大型語言模型“挑選最佳片段并創建我們所謂的包裝編輯”,且“它實際上做得相當不錯”。

      但朗也明確表示,路透社不會將AI用于事實核查,因為AI系統在從訓練數據中分離低劣網絡內容與可靠信息方面存在局限性。

      虛假信息與身份盜用成為AI時代的突出問題。演員溫崢嶸的案例只是冰山一角。


      近期,社交平臺上明星“AI換裝”和“AI擦邊”圖片或視頻比比皆是,只要輸入“AI寫真”“AI繪畫”等關鍵詞,就能搜索出大量AI生成的明星寫真。

      更令人擔憂的是,輸入“AI誘惑”“濕身”等更具暗示性的關鍵詞,搜索結果的尺度會明顯增大。

      《每日經濟新聞》曾對12款文生圖和文生視頻AI應用的實測發現,其中5款可實現明星“一鍵換裝”,9款能生成“擦邊”圖片。

      這些內容往往能獲得驚人的流量回報。例如,某視頻平臺上,有賬號擁有近25萬粉絲,所發布內容絕大多數是AI生成的“擦邊”視頻。

      從分發到接收,AI給新聞傳播帶來哪些挑戰

      AI對新聞業的影響遠不止于內容生產環節。根據INMA媒體的分析,我們正在見證信息傳播方式的根本轉變。

      在互聯網時代,信息傳遞方式是被動呈現:搜索引擎顯示排名鏈接,新聞網站提供文章列表,社交平臺顯示信息流,用戶選擇閱讀內容。

      而在智能時代,信息傳遞方式變成主動合成:AI伴侶生成答案、編寫簡報,并提供從多來源提取的指導。


      這一轉變對新聞業的影響深遠。搜索引擎使我們可被發現;媒體在競爭排名位置。社交平臺使我們可被分享;媒體則主動競爭病毒式傳播。而AI工具使我們可被引用,但前提是AI工具能夠準確提取和重建新聞行業的報道。

      這種轉變也帶來了信息繭房和觀點霸權的擔憂。根據美國傳播學者蒂奇納、多諾霍和奧里恩的知識溝假設,信息傳播的不平等可能導致不同群體之間的知識差距進一步拉大。在AIGC視域下,如果算法存在偏見或誤判,這種不平等現象可能更為嚴重。

      商業性平臺通過算法推薦,將地理接近性轉化為數據畫像的心理接近性,這種接近性參數的再造雖提升了傳播到達率,但會導致公共議題的碎片化解構。

      從無序到有序,傳媒行業未來如何與AI共存

      面對AI帶來的挑戰,傳媒行業正在探索多種應對策略。語言模型優化(LMO)正成為繼搜索引擎優化(SEO)和社交媒體優化(SMO)后,新聞業的第三大優化挑戰。

      但與SEO和SMO不同,LMO不僅是面向外部的優化,也是面向內部的優化。

      INMA媒體正在充分利用自己的數據集,以便我們在自己平臺上向讀者提供的對話界面、研究工具、個性化簡報和檔案合成盡可能豐富。

      事實核查和透明度成為專業媒體的核心競爭力。以《紐約時報》為例,該報推出的“新聞出處溯源”區塊鏈項目利用超級賬本區塊鏈網絡,所有共享的元數據都被記錄。

      每一位用戶和每一次傳播的數據都納入行動者網絡中,使得“透明性”的新聞生產能夠為新聞真實性保駕護航。

      路透社則正在構建一個RAG檢索數據庫系統,即一個路透社內容的檔案庫,大型語言模型系統可以使用它作為生成回復的基礎,從而獲得更可靠的輸出。

      開始時,路透社創建了一個包含其風格指南的RAG數據庫,供記者提問。

      監管框架與行業標準也在逐步完善。我國民法典明確規定,任何組織或者個人不得利用信息技術手段偽造等方式侵害他人的肖像權。

      《互聯網信息服務深度合成管理規定》也為類似行為劃出“紅線”,要求任何組織和個人不得利用深度合成服務制作、傳播法律禁止的信息,不得從事侵犯他人合法權益的活動。

      在今年9月起正式施行的《人工智能生成合成內容標識辦法》中,明確提出了強制添加顯式和隱式標識等規范要求。

      (文章參考World Association of News Publishers、Independent Newspapers、新華網、騰訊網、每日經濟新聞、中國青年網、大眾日報客戶端等)

      撰稿/翻譯:張勇、王子翼

      編輯:吳增輝

      審核:卡卡

      新聞與傳播

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