“艺术和科学的结合”：AIGC技术下新闻编辑的机遇、困境与优化

黄勇军 郭安然

【摘要】在AIGC全面嵌入新闻生产传播的当下，AIGC技术正在重塑着新闻生产传播链条。AIGC在提高新闻报道效率、实现个性化新闻定制、解放人力等方面发挥着不可估量的作用，但同时也带來诸多包括虚假新闻、新闻偏见、隐私侵犯、版权模糊等隐忧与挑战。面对这些智媒时代无法回避的挑战，在技术层面改进、制度层面完善、媒体内部增强责任感等方面，多管齐下、多效并举，才能更好地应对AIGC对新闻编辑环节的冲击。

【关键词】AIGC；人工智能；自动化新闻；新闻伦理

一、引言

2022年11月30日，通用聊天机器人ChatGPT横空出世，成为全世界热议的话题。ChatGPT（Generative Pre-trained Transformer）是人工智能实验室OpenAI推出的人工智能技术驱动的自然语言处理工具，是基于GPT—3.5架构的大型语言模型，拥有语言理解和文本生成能力。随着以ChatGPT为代表的人工智能生成内容（AIGC，Artificial Intelligence Generated Content）的飞速发展，人工智能也正在全面渗透并影响着新闻传播领域。综观人工智能在新闻领域的应用，大体经历了新闻写作机器人阶段、智能算法推送阶段、元宇宙新闻阶段和如今的AIGC新闻阶段。[1]以色列学者诺姆·拉塔尔认为，“新闻是艺术和科学的结合。新闻工作的艺术性表现在发现创作新思路，寻找报道新视角，探索问题新方案，开辟娱乐新途径。新闻工作的科学性体现在使用各种分析工具，根据记录和储存人类活动的数据来支持并加工信息”。[2]总的来说，目前人工智能在新闻传播行业的应用提高了新闻报道时效，丰富了新闻呈现方式，实现了个性化定制服务，具有广泛的应用前景。然而，AIGC技术的快速发展和广泛使用也给新闻业带来了一系列诸如虚假新闻泛滥、新闻同质化加剧、新闻从业者职业空间被挤压等风险与挑战。本文以新闻传播生产链条中的新闻编辑制作环节为研究对象，分析AIGC技术对新闻编辑制作带来的机遇、挑战并探讨应对风险的解决方案。

二、机遇与挑战：AIGC技术下希望与忧思共生的新闻编辑环节

在AIGC新闻生产中，新闻编辑环节的生产流程主要运用自语言处理系统（NLP）对采集的数据进行结构化整理与分析；运用文本分类算法等对新闻文本进行分析和发掘，判定新闻价值，提炼报道选题；运用自然语言生成技术（NLG）生成新闻稿件；利用机器学习技术（ML）对新闻稿件进行润色，同时辅助以算法如协同过滤算法等对用户行为和历史数据进行分析，预测用户的兴趣偏好，为新闻生产提供更为准确的参考。

技术的创新为传媒业的发展提供新动能，AIGC参与新闻生产也重塑着新闻生产传播领域。人工智能技术如自然语言生成技术、智能语音分析技术等已被广泛应用于新闻编辑环节，承担着新闻热点分析、内容撰写和新闻评论等功能。

（一）它是新闻时效的“加速器”还是虚假新闻的“温床”？

时效性是新闻报道的关键，是影响媒体读者黏合度的重要因素。人工智能技术特别是自然语言处理技术、机器学习技术的应用在速度和产量两个维度提高新闻编辑环节的效率。追求速度是新闻区别于其他类型文本的最大特征，快速捕捉热点并高效产出是决定新闻价值的关键因素。在2018年全国“两会”期间，新华社推出的全媒体智能生产系统“媒体大脑”从５亿网页中梳理出全国“两会”舆情热词，自主配音、配图和视频剪辑，仅用时15秒就完成生产发布了全球首条关于“两会”内容的MGC（机器生产内容）视频新闻。AIGC技术参与新闻编辑环节大幅提升了新闻编辑制作的速度，从而提升了整个新闻生产传播链的效率。在时政新闻和突发性新闻事件的报道中，精准高效的新闻编辑辅以及时迅速的新闻呈现与新闻传播，使流言和谣言的传播失去时机与动力，极大缓解了公众有可能产生的困惑与紧张心理，维护了社会稳定和政府及媒体的权威形象。同时，AIGC参与新闻编辑将大幅提高新闻生产总量。腾讯视频开发的AI撰稿机器人Dreamwriter年均写稿量已超过50万篇；新华社的机器人记者“快笔小新”在北京冬奥会期间生成新闻1105篇。与传统新闻编辑相比，人工智能生产新闻依赖于从采集的数据中直接生成新闻，简化了新闻编辑流程，提高了新闻生产效率。

AIGC高效编辑新闻得益于作为其底层逻辑的算法对大数据充分深入地挖掘与分析，这些算法需通过对大量数据进行训练和优化才能生成更加可靠且具有说服力的结果。然而在互联网环境中看似客观的数据和算法背后往往存在黑箱效应，AIGC生成新闻可能会加剧虚假新闻的扩散和新闻偏见的固化。首先，数据来源可能存在缺陷和偏见。如果数据质量得不到保证，那么新闻的真实与公正便无从谈起。AIGC新闻生产在新闻编辑环节所使用的数据来源于互联网。随着媒介的进化，普通个体被赋权，信息不再被精英阶层所垄断，任何个体都可以通过社交媒介发表观点与意见，这也造成互联网环境的泥沙俱下。人工智能没能力在真假交织的数据中选择客观真实的数据作为生成新闻的依据，在其编辑新闻的过程中必然会产生由于数据源失实所导致的虚假新闻。同时，AIGC新闻编辑技术由人类设计，其中不可避免地存在着诸如商业竞争、权力压迫等偏见。[3]机器操控者会出于某种目的，使用大量带有偏见的数据对写作机器人进行数据和算法训练，故意误导机器人编辑出带有偏见的新闻信息。在When Robots Make Biased Fake Content On Social Media一文中列举了三种带有偏见的新闻机器人：传播虚假信息的社交机器人、存在偏见的AI工具以及合成虚假人物。在传播虚假信息的社交机器人中，机器人被“武器化”，它们使用有引导性的数据编辑出带有狭隘观点的新闻帖，这些帖子被大量地发布在Twitter、Facebook上，传播敏感话题（多为政治领域）。[4]在新闻编辑环节，由于人工智能使用数据不实和算法偏见带来的虚假信息及新闻偏见严重损害了媒体的公信力，政治、经济领域的虚假新闻也会加剧受众的刻板印象，造成“观点霸权”。

（二）它是个性化内容的“生成器”还是侵犯个体权利的“武器”？

AIGC新闻生产具有在深挖用户数据的基础上生成个性化新闻的功能。AIGC可以在新闻编辑环节根据用户的行为数据为同一个新闻信息编辑出风格多样的新闻稿件，个性化定制的新闻内容提高了用户的阅读体验。谷歌新闻推出的Google News Personalization功能，运用深度学习和自然语言处理技术，通过对不同用户的搜索历史、阅读历史、界面停留时间等数据进行分析，在每天早晨为每一位用户生成并推送一份独属于他们的“我的日报”。个性化的新闻编辑节省了用户过滤不感兴趣的信息的时间，也增加了新闻平台与用户之间的黏性。

AIGC技术在带来个性化生成内容红利的同时也伴随着技术风险。首先，AIGC参与新闻编辑会侵犯用户的隐私权。为更精确地锁定用户生成更具针对性的新闻，有赖于人工智能对大量的数据进行搜集与分析。2018年Facebook的信息泄漏事件涉及8700万用户数据被不当使用。在美国总统大选期间，Cambridge Analytica非法获取了Facebook用户包括职业、年龄等隐私信息并生成有针对性的推文定点投放，試图影响选举结果。精准的新闻编辑是以让渡个人隐私为前提的，用户必然会面临个人隐私信息被侵犯的问题。[5]其次，AIGC生成个性化新闻会助推负面信息弥散，破坏社会风气。在传统媒体时代，由职业编辑筛选数据与编辑信息，确保了新闻编辑更加客观、多元与权威。而在新媒体时代，特别是当AIGC嵌入新闻编辑环节，“把关权”由职业编辑让渡给了算法，算法通过深度学习用户的行为数据生成与之高度匹配的新闻内容。然而，网络用户素质参差不齐，部分用户以追逐低俗信息为乐。奉行工具理性的人工智能只由追求功利的动机所驱使，在流量至上的价值观念下，AIGC技术在进行新闻编辑时纯粹从效果最大化的角度考虑而漠视人的情感和精神价值。当工具理性压抑价值理性时，人工智能在编辑新闻时可能会忽视人类的价值观，挣脱道德准则的束缚，生产出低俗、虚假、缺乏知识性的新闻信息。源源不断的负面信息从新闻编辑环节流向新闻呈现与分发环节，在算法的加持下，这些信息精准投向其目标用户，严重破坏了社会风气。

（三）它是编辑的“左右手”还是行业的“掘墓人”？

AIGC嵌入新闻生产不可避免地对媒体人的职业分工与专业技能产生影响。首先，AIGC参与新闻编辑环节帮助记者捕捉新闻热点，提高新闻编辑的时效性。BBC开发的Data Stringer，帮助记者监控不同数据库的实时变化，在某一地区某一时间失业人口激增、犯罪率激增等情况发生时给予记者提示。这有助于记者快速发现和跟踪新闻线索，提高新闻报道的效率和质量。其次，AIGC技术将新闻工作者从繁重的数据整理工作中解脱出来，减轻编辑负担。英国《卫报》的自动化新闻报道系统ReporterMate能够快速分析财经领域的海量数据并生成数据列表，帮助记者承担大量单调的工作。最后，在常规性新闻写作中，AIGC可以替代记者的工作。在里约奥运会期间，《华盛顿邮报》使用写作机器人制作了上千篇关于奥运会的实时报道。《华盛顿邮报》数字项目负责人Jeremy Gilbert表示，人工智能参与新闻编辑，不是为了替代记者，而是利用人工智能技术快速地制作简单新闻，使记者从事更加有趣、复杂的工作。算法帮助记者在庞杂的数据中快速锁定信息，在以数据为支撑的深度报道领域如经济金融、环境气候等领域，AIGC参与新闻生产将大幅提高记者的编辑效率，把新闻从业者从机械的、枯燥的数据搜集中解放出来，更加专注于人力所独有的个性化表达与哲学思考上来。[6]

AIGC在新闻编辑环节的运用解放了人力，提高了新闻生产的效率，但其编辑的简单新闻具有“单一模式化”的问题。现阶段的AIGC编辑新闻技术主要还是基于结构化数据，还是依赖于在预先设置好的新闻模板中导入新闻要素进行模式化的新闻生产。AutomatdInsights开发的自动写作软件WordSmith只需在程序内导入新闻数据，一分钟便可生成高达2000篇财经类新闻报道。在其与资深商业记者Scott

Horsley的写稿比赛中，它在速度上以2分钟比7分钟的压倒性优势完胜Scott Horsley。但在新闻质量上，WordSmith编辑的文章获得912票支持，而Scott Horsley的文章获得了9916票的支持。新闻因不同记者的视角、专业背景、价值判断等的不同而具有了人文关怀和多样性的色彩。在AIGC生成新闻中大量趋于公式化、浅表化和同质化的话语表达会淹没记者的个性化声音，最终将导致新闻信息表达多样性的弱化。[7]同时，人工智能生成内容的著作权问题也一直是各界讨论的焦点。关于AIGC生成新闻的著作权讨论主要集中在AIGC编辑的新闻是否具有著作权和其生成的新闻稿件侵犯了他人权力或在社会中造成不良影响时，其新闻稿件的版权界定问题。2018年腾讯证券网站上发表了一篇由Dreamwriter编辑的新闻，盈讯公司在未经许可的情况下复制了该文并在其运营的网站上发表。最终法院否认了Dreamwriter编辑的新闻的“作品”属性，但又判决被告侵害了原告的署名权、保护作品完整权。[8]从法院难以自洽的判决可以看出，人工智能在新闻领域的运用给著作权法带来前所未有的挑战。有学者认为人工智能具备“机器意识”，要为人工智能设立“电子人格”，其生产的文字成果也不再是人类利用机械工具完成的著作权意义上的表达；也有学者坚持把人工智能作为人的客体和工具对待，强调“主客体不能互换”。学界目前对于人工智能参与新闻编辑环节所产生的版权问题尚无定论。但在当下以及可预见的将来，人工智能将会全面渗透于新闻生产全过程，我们应当以冷静、变通的态度应对人工智能对现有著作权法的冲击与挑战。[9]最后，AIGC技术在事实类新闻编辑中的大量使用可能会挤占一些从事简单新闻报道的记者的生存空间，对新闻生态造成一定的破坏。

三、多管齐下：新闻编辑环节的AIGC技术善用

（一）技术改进：破解“技术黑箱”难题

AIGC在技术层面的缺陷主要集中于算法透明度、算法偏见和对数据的无差别挖掘。在新闻编辑环节，主要涉及数据输入阶段和数据吞吐阶段，这两个阶段涉及的数据和算法来源复杂且难以向用户解释，因此会形成“技术黑箱”。现阶段以ChatGpt为代表的AIGC基于的无监督学习是一种没有明确标注的数据训练，是通过从无标注的数据中发现模式和结构来学习的机器学习方法，相比之前基于监督学习的AIGC，这种方式加剧了新闻编辑环节的“黑箱”。[10]为应对技术上的“黑箱困境”，首先，要加强数据公开和透明度。人工智能在收集、分析和使用数据的过程中，要尽量保持数据来源的公开与透明，同时要使用匿名化、加密等措施减少数据隐私泄漏的风险。其次，要增强算法的可解释性。面对“技术黑箱”，开发者要向业界和公众合理公开算法的工作原理，包括数据选取的来源与依据等。虽然对于普通用户来说，即使面对已经公开的算法也会面临难以理解的困境，但开发者也要让用户了解算法背后的简单逻辑和决策过程，这将有利于用户提高媒介素养，避免陷入技术的桎梏。

（二）监督管理：促进AIGC技术良性发展

AIGC技术在新闻编辑领域的技术运用日新月异，技术的发展必然与风险相伴。AIGC参与新闻编辑已经引发隐私侵犯、数据泄漏、知识产权边界模糊等问题，而因相关领域法律法规不完善引发的用户对AIGC技术的不信任和恐慌已经成为阻碍AIGC技术良性发展的重要因素。相关部门要建立完善的法律机制，规范AIGC参与新闻编辑环节的行为。首先，要严肃对待数据和隐私泄漏问题。欧盟推出的《通用数据保护条例》是一项针对个人数据保护的综合性法规，要求数据处理者在收集、分析和使用数据时必须征得用户的同意，在使用过程中要明确告知使用数据的目的。此外，该条例规定了用户可以行使的数据保护权利，并对违规使用数据和数据泄漏行为规定了严格的处罚。其次，要重视AIGC参与新闻编辑环节有可能引发的版权风险。在技术层面，采用数据版权管理技术（DRM），通过对数字文件进行加密和将创作者的辅助信息借助隐藏水印嵌入作品中的方式，在技术层面保护创作者版权。[11]在法律层面，要补齐《中华人民共和国著作权法》在AIGC生成作品领域的空缺，并根据AIGC技术的不断发展及时完善法律体系。从现状看，我国《著作权法》保护的作品必须是人的智力活动成果，著作权上的“作者”必须是“自然人”。同时，我国著作权强调作品必须具有独创性。因为人工智能尚不能被称为自然人，且就目前而言，AIGC生成内容的实质是计算机运行的结果，不是AIGC智力创造的结果，故AIGC不能享有著作权。但是，近年来关于AIGC生成新闻的法律纠纷层出不穷，对于AIGC编辑新闻作品的法律保护有着迫切的现实需求。现阶段，只有英国对人工智能作品的著作权作出了明确的法律规定，将人工智能作品的著作权归属于对该作品的创作进行必要安排的人。希望随着未来我国关于AIGC著作权立法的出台，将弥补我国法律在AIGC生产新闻领域的空白。[12]最后，政府部门要从宏观层面对AIGC参与新闻编辑环节的用途和发展方向作出规定与把控。加大监督力度，使AIGC能真正地服务于新闻编辑，而不是成为满足一己私利的“武器”。

（三）媒体责任：塑造新闻编辑新形态

首先，新闻媒体要具备行业自律，厘清AIGC技术在新闻编辑环节的使用边界——技术是帮助媒体产出更有深度和思想的新闻报道的工具，而不是占领流量高地的武器。同时新闻媒体要承担传递正能量的社会责任，不被流量至上的价值观念所裹挟，避免技术成为自身发展的牢笼。其次，对于新闻从业者来说，要不断提升专业素养，提升自身在新闻深度报道方面的能力。新闻机构也应培养和引进兼具新闻编辑能力和人工智能技术的复合型人才，以适应AIGC深度融入新闻编辑环节的行业发展趋势。此外，新闻从业者要发挥“把关人”的作用，对AIGC生产的内容进行甄别和筛选，在新闻编辑环节阻断虚假、不良信息向新闻呈现与分发环节传递。最后，要大力推动人机耦合，人类和人工智能之间形成一种良性互动。在新闻编辑环节，科学性的工作可以由机器来代劳，艺术性的工作则要继续依靠人力。AIGC技术可以利用算法快速发现热点、提炼数据、形成简单的新闻编辑，新闻从业人员在AIGC编辑的基础上加上人类特有的深度思考、有温度的个性化表达，在提升新闻编辑效率的同时确保其新闻价值。智能媒体的时代不是一个机器统治人的时代，在新闻编辑环节要将机器自动生成新闻与真人记者的专业素养相结合，实现新闻编辑效益最大化。

四、结语

技术的变革会推动生产力的发展。AIGC在新闻编辑环节的使用助力新闻媒体精准捕捉热点，高效生成新闻，在增强新闻时效性的同时节省人力成本。算法助力个性化的新闻生成，节省了受众的时间成本。在当下以及可预见的未来，AIGC势必会深度嵌入包括新闻生产传播链条在内的社会运作的方方面面，“人工智能 ”或将成为引领经济社会发展的新动能。人工智能在推动新闻编辑环节朝纵深方向发展的同时，也带来了新的风险与挑战。隐私数据的泄漏、虚假偏见信息的弥散、信息窄化的趋势、法律制度的缺失……皆是隐藏在技术背后的种种困境。任何技术的成熟都不是一蹴而就的，面对席卷而来的未来浪潮，我们要从生产、消费、管理三个端口积极应对，以“以我为主、为我所用”的理念最大化地挖掘AIGC在新闻编辑领域的潜力。

[本文为重庆市教育科学“十四五”规划课题重点项目“乡村振兴背景下数字教育推动重庆城乡义务教育均衡发展路径研究”（项目编号：2021-GX-112）的阶段性研究成果]

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[12]黄城.人工智能作品法律保护的国际现状及启示[J].中国国情国力，2021（1）：56.

（黄勇军为重庆师范大学新闻与传媒学院教授、博士、硕士生导师；郭安然为重庆师范大学新闻与传媒学院2020级广播电视编导专业学生）

编校：张红玲