生成式人工智能对新闻视觉生产带来的机遇与挑战

林雨辰

当代文化经历了一种视觉的转向。具体而言，一切存在物都面临着被图像化或视觉化的要求，视觉经验在人们认识世界的过程中扮演着越来越重要的角色。日常信息获取中，图像几乎压倒文字，“读图时代”正是用来描述这样一种趋势——阅读图像多过阅读文字。[1]随着科技的不断革新、新媒体领域的持续扩展以及受众需求的逐渐增长，新闻行业对视觉内容的呈现与创新给予了前所未有的重视。回首媒体的发展史，从最初新闻漫画的诞生，再到新闻摄影的兴起，直至H5新闻、数据新闻、VR/AR新闻的繁荣发展，这都体现了视觉化已经成为媒体技术进步的必然趋势和迫切需求。[2]

然而，生成式人工智能（Generative AI）的崛起，无疑在这个已经相对稳定的生态系统中掀起了新的波澜，带来了新的挑战和机遇。这种创新技术的应用有可能引领我们进入一个全新的视觉内容创新的时代。以Midjourney为代表的生成式人工智能正在对新闻行业的视觉内容生产产生前所未有的影响，预示着可能的革新。

本文旨在深入分析生成式人工智能影像的特性，探讨它为新闻视觉生产带来的机遇，以及可能引发的问题，并针对可能出现的风险提出相应的建议。新闻业应尽可能地了解并利用这一新兴技术的潜力，同时也需要充分意识到其可能带来的风险和挑战，以确保在推动行业进步的同时，也能保护公众的利益和维护新闻的公信力。

一、生成式人工智能的特点

生成式人工智能（Generative AI）是一类基于机器学习和深度学习算法的人工智能技术，其主要目标是自动创作新的数据样本。以ChatGPT为代表的生成式人工智能的技术底色是基于数据和大语言模型以及深度学习技术，其强大的算力和精致化的算法设计将各种文字、图像、视频等信息内容的编辑、处理变得非常容易。[3]近期，网络上出现的“AI绘画”以及“AI摄影”的新概念是指使用人工智能技术创作的图像。这些图像通常是通过训练神经网络模型（如生成对抗网络，GAN）产生的。在近几年，不少科技公司已经在投身此领域，生成式人工智能制图技术得到飞速发展。

早在2022年10月，知名的人工智能研究机构OpenAI就宣布：他们开发的人工智能制图工具DALL-E面向公众开放。DALL-E是一个输入文字描述之后自动生成影像的工具。DALL-E可以完成的任务主要有三种：一是上面提到的用文字描述生成图片；二是对一张已有的图片内容进行修改，比如替换掉中间的某些元素；三是将图片的边界拓展开来。DALL-E发布后，Google、Meta等巨头很快也宣布正在开发类似产品，还有一些创业公司也进入了争夺，比如Craiyon、Stable Diffusion和Midjourney。在国内也涌现出多种人工智能绘图平台，大批开发团队和投资机构持续涌入，比如阿里巴巴旗下AI在线设计平台鹿班，百度公司旗下的文心一格。

人工智能生成图像具有以下特点：

多样性。人工智能生成图像可以呈现各种风格、主题和元素，具有很高的创造性和多样性。

逼真性。随着生成对抗网络的不断发展，人工生成图像的质量越来越高，逼真程度越来越接近真实图像。

自动化。人工智能生成图像的过程完全由算法驱动，不需要人为干预。

个性化。人工智能生成图像可以根据用户的需求和喜好生成特定风格或主题的图像。

综上所述，生成式人工智能无疑正在开启一场革命，它不仅在艺术创作、设计领域提供了新的可能性，也在各类应用场景中引发了新的思考。例如，个性化的广告、个性化的虚拟现实内容、更逼真的影像等等。此外，这项技术在新闻领域的影像生产方面也具有巨大的潜力。

二、生成式人工智能对新闻视觉生产带来的机遇

（一）提高生产效率，降低生产成本

在生成式人工智能技术出现之前，新闻机构已经在运用各种视觉元素呈现新闻内容，让信息更容易理解。这些视觉元素包括插画、合成图片以及概念图等。因为读者对于一些重大的新闻事件不仅希望通过翔实的文字报道了解其中的重要细节，而且希望目睹现场情景寻找那种身临其境的感觉。[4]基于生成式人工智能技术的AI绘图工具，如Midjourney，为新闻和其他领域的可视化呈现提供了一种创新和高效的方式。用户只需提供几个关键词，这类工具就能生成高质量的图片。这种技术极大地提高了图片生产的效率，使得媒体机构和编辑能够在短时间内获得大量高质量的图片素材。例如，2023年4月27日，旅居美国的熊猫丫丫离开孟菲斯动物园启程回国。新华社运用AI绘画技术，创作了一幅栩栩如生的超现实画作，描绘了丫丫坐在飞机窗口凝视窗外的场景。这不仅确保了新闻的时效性，还通过艺术化的视觉传达，提高了传播效果。除此之外，生成式人工智能技术也降低了新闻图片生产的成本，像DALL-E 2和Stable Diffusion这样的生成性图像模型可以为无力订阅照片服务的新闻编辑室提供定制的图片，这样一来，减少了聘请专业插画师、设计师等人力资源的需求。

（二）提升报道创意，丰富新闻内容

随着生成式人工智能技术的不断进步，它在新闻视觉的生产中也日益广泛。此类技术可以根据文本描述和关键词生成图片，为新闻报道提供了更多的创意空间，助力记者和编辑们创作出更具吸引力的新闻内容。通过生成式人工智能技术，记者和编辑可以轻松为不同的新闻稿件定制各种风格和主题的图片，让新闻报道更加丰富多彩。除此之外，生成式人工智能还可以用于合成多媒体内容，例如将静态图片转换为动态图像或视频。这一功能为新闻报道带来了更多的可能性，使得新闻内容不再局限于文字和静态图片，而是能够以更为生动的形式呈现。动态图像和视频能够更好地抓住观众的注意力，提高新闻报道的观看时长和互动率。生成式人工智能技术在新闻报道中的应用还可以拓展到虚拟现实（VR）和增强现实（AR）领域，为观众带来更为沉浸式的新闻体验。通过这些技术，观众可以身临其境地感受新闻事件发生的现场，提高他们对新闻内容的理解和记忆。这将有助于传播重要信息，提高新闻报道的社会价值。

（三）影像需求升级，推动机构重组

生成式人工智能正在引领新闻机构的新闻视觉生产领域发生重大变革。这种技术的出现将加速新闻机构的内部重组，对新闻从业者提出了前所未有的挑战和新的要求。随着新闻视觉的创作过程变得越来越智能、迅速、高效和丰富，新闻视觉生产的需求也将不断增加。这是因为相较于文字报道，视觉化的内容在传播效果上具有更强的吸引力和更广泛的受众基础。在这样的背景下，新闻工作者需要不断提高自己的专业素养，适应这一变革趋势。新闻工作者不仅需要了解和掌握DALL-E、Stable Diffusion以及Midjourney等AI绘图工具，同时，新闻行业也要培养相关人才，比如，新华社新闻信息中心联合百度文心一格共同举办AI体育图片创作大赛，旨在发掘高校AI创作人才。

三、生成式人工智能对新闻视觉产出带来的挑战

（一）技术下放导致虚假新闻

生成式人工智能在大众范围的过度使用，再加上媒体行业对网络图片的把关不严，无疑会加深公众对媒体的信任危机。知名媒体专家比尔·科瓦奇曾经强调说，“新闻工作的首要任务是对真实负责，挖掘和展现真相是媒体以及新闻从业人员的核心使命。”[5]然而，人工智能可能引发的虚假信息泛滥，反而拉大了大众与真相之间的距离，让寻找真相变得更加困难。前不久，一组“特朗普被捕”图在互联网上“疯传”，这些“特朗普系列”是由AI生成，起初是英国独立记者希金斯的恶作剧。他在AI绘图工具Midjourney上输入提示词，生成图像发布在社交媒体，并写道：“在等待特朗普被捕时，制作了特朗普被捕的图片。”由此可见，生成式人工智能可以用于创造逼真的虚假新闻和影像，这可能导致“深度伪造”现象的加剧。这种现象不仅会误导公众，损害社会信任，而且可能对政治和经济产生不良影响。为应对这个挑战，新闻行业需要加强对人工智能生成的虚假内容的识别和监测，并采取相应的技术手段对其进行打击和遏制。

（二）逼真图像危及新闻摄影

2023年4月，国际颇有影响力的摄影奖项之一“2023年索尼世界摄影奖（SWPA）”揭晓，德国摄影师鲍里斯·埃尔达森的一幅作品赢得了创意类别优胜奖。然而，获奖摄影师却公开表示，这幅作品其实是由人工智能生成的，并拒绝领奖。此事受到外媒关注和网友热议。这次凭借AI作品赢得摄影大奖的埃尔达森则认为，AI生成图像不会威胁人类的创造力，但会威胁“新闻摄影”。例如，重庆山火事件中，一批市民自发骑摩托车参与救援的义举引起广泛关注。为致敬最美“逆行者”，有网友使用AI绘画技术创作了一系列图片并发布至社交网络，未对图片真实性进行说明，引发争议。不久，“央视新闻”发布一条微博图文，配图亦使用了AI生成的图片。该图片实为艺术创作，但十分接近新闻纪实摄影，加之在最初发布时并未对其来源作标注，导致部分网友的误解。值得注意的是，不论生成式人工智能的出现是否拓宽了摄影定义的边界，但新闻摄影与摄影最大的区别在于新闻摄影的“新闻性”，即便进入智媒时代，无论技术怎样演进，新闻摄影中的“新闻性”原则都不容损伤或模糊。[6]

（三）新闻视觉从业者竞争加剧

以Midjourney和DALL-E为代表的生成式人工智能绘图工具，会加快新闻视觉生产的艺术化、自动化、智能化。随着以后生成式人工智能在新闻视觉制作中的广泛应用，新闻从业者可能面临严重的就业压力。人工智能系统能够快速高效地生成新闻报道和影像，这可能导致新闻从业者的岗位被机器取代。新技术的涌现，一些传统职业可能会面临被替代的命运，然而，新技术同时也孕育并催生出全新的岗位需求。这是一种创新与变革的过程，新技术的引入并不总是意味着就业机会的消失，而更多的是产业结构的调整和职业生态的重塑。为应对这一挑战，新闻行业需要进行结构性调整，培养人工智能和传统新闻相结合的新型人才，同时为受影响的从业者提供培训和转型支持。

结语：

我们正生活在一个视觉文化的时代，视觉内容在描绘世界、解析复杂概念和促进理解方面发挥着核心作用。随着生成式人工智能的出现，对视觉内容的生产方式进行了重大革新，其影响力不可小视。新闻行业，作为信息传播的关键领域，必须把握这个机会，以跟上技术发展的步伐，尤其是在新闻视觉的生产上。然而，同样需要注意的是，我们现在同时生活在一个所谓的“后真相”时代，即一个事实和虚构混淆，真实性被削弱的时代。生成式人工智能制图技术使得虚拟图像和现实图像之间的边界变得更加模糊，这可能带来一些挑战。这些技术能够生成超越人类想象的真实感强烈的图像，但它们也可能被用于制造假新闻或误导信息，对社会产生潜在的负面影响。我们需要建立适当的规范和伦理标准，以确保这种强大的技术被用于正当的用途，而不是用于误导公众或制造混乱。2023年4月11日，国家网信办发布了关于《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》，值得关注的是，第十六条明确指出提供者应当按照《互联网信息服务深度合成管理规定》对生成的图片、视频等内容进行标识。与此同时，根据相关报道，包括谷歌在内的多家科技巨头已经决定在每一张由人工智能生成的图片中内嵌特殊标记。这样的图片在其原始文件中都会有一个相关标识，以提示用户该图片是由AI生成的。随着相关监管措施的不断完善，以及行业内对这一问题的日益重视，我们可以看到，对于生成式人工智能的监管正在逐步规范化，这无疑为该领域的未来发展铺平了道路。

正如学者喻国明所言，任何新技术的应用都存在一个社会与技术双向适应的过程。在压实法理红线的基础上，应给予生成式人工智能最大限度的成长空间，通过不断干预和修正，确保生成式人工智能始终沿着可知、可控的状态发展，并不断以技术驱动传播与社会的进步。[7]