AIGC视域下媒介“把关”的变革影响、风险挑战和应对策略.pdf
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1、AIGC视域下媒介“把关”的变革影响、风险挑战和应对策略张乐怡一、引言生成式人工智能作为场景广泛、作用显著的人工智能互动形式,在自然语言处理、计算机视觉、音频生成等都有广泛应用。AIGC发展初期主要应用于影视、娱乐、工业等专业辅助工作,随着人工智能基础技术(算法、算力和算据)的更新和元宇宙应用场景的加码,AI创作成爆发式增长。计算机技术发展以来,新闻把关在新媒体、融媒体、元媒体的冲击和挑战中,实现理论的更新和发展方向的不断转变。AIGC时代,“把关”话语面临对象由人创作到AI创作的属性转变,AI在数据采集、整合和挖掘方面的高维能力也让新闻生产流程中“人”的角色面临被弱化、被取代的巨大风险。面对
2、新形势下的媒介把关工作,更要贴近现实、结合技术,顺应技术发展的趋势,创新媒介思维,发展高标准、高要求的新闻信息服务。同时,随着人工智能算法、算力的不断提升,人工智能生产内容给假新闻、有害信息的衍生、繁殖创造了条件,“把关人”理论面临更新,AIGC背景下的“把关人”角色面临挑战,媒介把关亟须创新。二、新变革:AI与AIGC人工智能生成内容首要的、决定性的起点是数据,背后逻辑是机器可以从数据和模式中学习,从而创建模仿人类行为和创造力的新内容。1这些特征表明了AIGC是不同于UGC生成逻辑的巨量数据标注和预训练搭建出的内容生产引擎。它的生产逻辑是用技术驱动创作。(一)全能人类助手AIGC是人工智能生
3、成内容,是一种人机协同的内容生产,不仅包括当下热门的对话式生成式人工智能ChatGPT,还包括生成对抗网络创建的图像AIGC、音频、视频甚至整个网站。过去由于AI模型数据规模较小、架构层级有效,内容生产存在呆板、生硬、内容空洞的问题,但随着千亿级大模型的不断升级、更新换代,AIGC已经实现了内容高速高效量产的质变,成为人类创造性工作中的帮手。大模型的使用和算力的提升让AI成了超强的人工大脑,尽管在情感识别、语境感知、情感表达方面仍显示出“智能”的呆板,但作为人机协作的智能助手,大模型已经帮助实现了知识数据的海量储存、关联和运算,成为人类脑力的补充。目前,Open AI 公司推出的ChatGPT
4、以及DALL E等都已经实现帮助人类完成规范性、程序性的内容生产。未来,兼具大模型和多模态模型的AIGC形态有望成为新的技术平台。(二)巨量训练数据巨量数据是 ChatGPT 能够突出重围、引起热潮的关键。过去虽然有许多生成式模型,但数据少、训练成本高、应用能力差使其难以应对人类所需的诸多场景和问题。预训练模型的出现标志着由巨量数据训练、拥有巨量参数的模型可以广泛适应多种生产场景。基于自然语言处理(NLP)预训练模型、计算式(cv)视觉预训练模型等大模型之上的对话式生成式人工智能、图像类生成式人工智能开始实现创造能力的质变,让AIGC从空中楼阁走入人类日【内容提要】AIGC(人工智能生成内容)
5、语境下,“把关人”角色面临挑战,不仅是媒体自身要寻求发展之道,媒介把关内容也要遵循新形势下发展的新标准、新要求。人工智能带来的信息传播内容、主体、渠道的巨大变革,要求新信息环境下的媒介把关转向智能把关,不仅是把关角色、把关内容、把关环节的持续更新和多元化发展,更需要AIGC视域下“新新媒体人”的把关观念和把关判断转向智能、多变和立体。因此,媒介把关亟须转变和创新,以更好地迎接人工智能时代的信息传播。【关键词】AIGC 把关人 观点霸权 智能把关21新闻论坛 2024年第2期常创造工作中来。尽管训练成本高的问题仍然存在,但AI大模型的大规模甚至全球性使用已成定局,未来也将实现更多功能的突破。(三
6、)多模态技术多模态技术帮助预训练模型从单一向包括语言、图像、音视频等多模态模型转变,让AIGC走向多场景的应用。例如CLIP模型可以将文字与图像进行联系、匹配,实现图文模态融合。在应用场景中,AI 在由文字生成视频、音频方面也表现不俗。抖音旗下的视频编辑软件剪映就利用多模态的通用能力,推出了“AI成片”等功能,通过对文字内容的分析匹配相关视频、图片等内容来帮助视频创作者实现AI视频创作,降低拍摄成本。跨模态让大模型实现更多应用场景的通用,并且很大程度上减少了人工在任务执行中所需要的劳动。三、新挑战:AI与“把关”的博弈把关人在传播者和受众之间起继续或者终止信息传递的作用,他可以根据规定或者是主
7、观意见,对信息进行把关判断其是否被允许进入受众视野。而传统媒体中的把关人角色一般是由报纸编辑、记者承担。这是基于传统媒体形式的把关人,而现代技术带给传播局面新的变化是,新的秩序的产生,过去传统媒体和权威信源主导的专业化的供需平衡,已然被数字平台以数据和算法所构建出来的渠道所垄断,也就是数字平台不再重点维系内容生产,而是对信息分发强调绝对的控制权,这种控制不再是过去媒体内部的某种规则的限制,是基于程序和算法背后的难以察觉的包含了意识形态、数字规则的新桎梏。这种规则不断强化内容生产者对平台或算法的依附关系,从而进一步巩固渠道霸权。(一)把关角色泛化:从由人把关到非人和人机协作把关“把关人”的概念在
8、AIGC技术的发展下面临根本性的变革。在传统媒体的传播过程中,作为媒体中的“把关人”,专业编辑处于信息的第一环节,掌握着信息的发布和传播权,而人工智能时代则打破了这种局面。由于AI运用的大语言模型是在大量文本数据训练基础上形成的,其中不仅包括事实性内容也包括一些文学作品、虚构内容,但目前模型在识别非现实的虚构内容和想象内容仍难以区分,会导致人工智能在对话中频繁产生“幻觉”(hallucination)。2在AI强大技术的加持下,图片、视频、文字的真实性都面临严峻的考验,如何识别AIGC内容以及算法基础上形成以假乱真的虚假信息成为新的“把关”难题。ChatGPT的爆火,让许多利用ChatGPT生
9、成的文章进入大学课程甚至毕业论文中去,OpenAI 推出了 AI TextClassifier(AI文本检测器)用来检测文本内容是否由ChatG-PT或其他AI模型生成,AI检测有望成为人工智能时代新的“把关人”角色。另外,一些辅助内容审核的模型也顺应而生,百度旗下的AI开发平台的内容审核平台产品可以对图像、文本、语音、视频等多维度进行内容分析,覆盖涉黄、违禁、广告检测等全方位的智能AI审核能力,可以帮助购买服务的机构实现私有化部署。把关角色向机器的泛化,也标志着把关限制和规则也将更加复杂和模糊。过去专业的记者、编辑采取传统媒体的把关原则进行把关。而AI参与的把关行为由于训练数据的不平衡性,不
10、同模型会呈现把关差异化,因此用作把关或协助把关的人工智能模型必须实现算法透明化和规范化,以保证公正性和客观性。(二)把关规则重塑:算法规则与人类价值的融合把关角色的多重化以及人类和AI算法所代表的价值和观念的偏差,使得把关标准较传统媒体时代有很大的变化。传统媒体编辑把关需要把握信息新闻价值和新闻要素,考虑政治、法律、社会文化和宗教等各方面因素。自媒体时代,多元的把关人角色在一定程度上弱化了政治、文化和宗教等传统因素的影响,而是把市场因素作为了主导因素。人工智能时代,则需要考虑训练数据的不平衡性导致的系统性偏见。人工智能的“观点霸权”,就是基于巨量偏见意见人群数据生成的畸形价值观对现实社会中的主
11、流观念产生压迫和挤兑。人类的道德标准、价值观念是来源于从不断的社会实践和行动中学习的方式逐渐培养起来的,人类对于情感、道德、伦理的精准判断是算法难以实现的,这种难以诉诸文字的微妙感受是需要注入把关规则中去的。因此,利用人工标注数据实现价值纠偏可能是把关规则升级重塑的关键点。要保证算法的理性和公正,就少不了人类价值偏好对其的引导和干预,从而保障其不断延伸、发展并朝着理性客观的完美算法形态进化。(三)把关难度提升:巨量化信息要求智能把关的紧迫性人工智能的加入也带来了把关难度的新挑战。一方面,人工智能和人工智能内容生产者等生产传播主体以及互联网的便捷性和共享性,构成了互联网内大量纷杂的信息源,也为虚
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