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中国传媒大学新媒体研究院院长
人工智能技术广泛渗透各个行业和领域，也对网络内容建设产生了深远影响，为网络内容创作、分发和消费提供了全新的可能性。随着人工智能技术的发展，一个新的媒体形态——人工智能媒体（Artificial Intelligence Media）逐渐崭露头角。在智能化时代，应积极探索拥抱人工智能技术，推动网络内容建设的理论和实践创新。
人工智能媒体对网络内容生产的影响
人工智能媒体是在媒体的生产和传播过程中，应用具备一定识别与理解能力的人工智能技术在传播场景中进行决策，并具备内容创造潜力的媒体形式。人工智能媒体应用较为成熟的技术包括但不限于自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）、深度学习（DL）、计算机视觉（CV）等。以擅长自然语言处理技术的人工智能大模型ChatGPT-4为例，新闻内容创作者可以使用自然语言素材对ChatGPT-4进行训练，使其在自然语言指令下进行自动化的文本生成，辅助新闻稿件写作。
多家媒体尝试利用人工智能技术进行创作实践，如基于深度卷积生成对抗网络等技术生成人工语音，创造虚拟人物形象，合成动态视频，打造虚拟主播；或利用机械视觉技术辅助节目内容编辑工作，降低内容创作的人工成本，增强内容生成的时效性。此外，广州日报、凤凰新闻等新媒体平台利用文心一言等人工智能模型对受众的行为数据进行机器学习，进而生成个性化内容推荐，并预测用户可能感兴趣的内容，优化用户的浏览体验。
人工智能技术实现了内容生产的智能化、便捷化，使媒体内容的生产模式发生了根本性变化。在制作内容时，创作者可以借助自然语言处理技术自动生成不同体裁的信息；在音频、图像和视频处理中也可以将如机器视觉、语音识别等人工智能技术作为提高内容质量与输出效率的重要手段。
人工智能技术可以从输入端到输出端全方位增强媒体舆情监测和安全管理能力。利用人工智能情感分析和深度学习技术对自然语言、图片数据进行筛选和标记，可以捕捉社会舆情预警信号，甚至能准确预测网络舆情发酵的风险概率。
人工智能技术可增强媒体内容的安全防护能力。面对网络用户上传的海量内容，智能识别技术可以辅助人工的审查和筛选工作。人工智能系统还能实时监测网络流量和行为，自动识别异常活动并进行预警。通过机器学习算法自动分析网络环境中的潜在风险，对不同的风险因素进行评估，帮助媒体机构及时采取防护措施。
2023年10月31日，2023云栖大会在杭州云栖小镇举行。人工智能技术吸引参观者驻足。
人智协作重塑全新内容生成范式
2022年，人工智能自动生成内容的应用迎来集中爆发。人智协作，即人与智能技术（尤其是人工智能技术）的协作，正在重塑全新的内容生成范式，这种范式的出现得益于人工智能技术的发展和应用。
人工智能技术使内容生成过程更加自动化和智能化，大大提高内容生成的效率，降低人力成本。例如，文本生成技术可以自动生成短文、脚本等内容；图像生成技术可以自动生成图片、艺术作品等内容。
人工智能技术使内容更具个性化和定制化，更贴合用户需求，提高用户的满意度和黏性。例如，推荐系统根据用户的行为和喜好生成个性化的内容推荐；聊天机器人根据用户的需求生成定制化对话内容。
人工智能技术使内容增加创新性，丰富了内容的创意和多样性，拓展内容的可能性。例如，图像风格迁移技术将不同的风格应用到同一张图片上，生成多样的图像作品；文本生成技术根据不同的创意生成多个文本作品。
人工智能技术使内容生成过程更具协作性和互动性，提高内容的参与性和体验性。例如，协作机器人辅助作者生成内容；虚拟现实（VR）和增强现实（AR）让用户与内容进行互动。
人工智能自动生成内容的路径演变
人工智能关键技术突破使其生成的内容更加自然、流畅。这样的技术变革将打破以人工为主的生产模式，通过高效率高质量的智能输出模型提升行业的整体发展。
人工智能技术的发展历程是不断迭代和升级的过程。从最初的机器学习到深度学习、神经网络，再到现在的大数据和预训练模型技术，人工智能技术的进步为内容生产提供更高的效率和质量。随着互联网和移动设备的普及，用户生成和交互数据呈现爆炸式增长。通过对这些数据的分析和利用，人工智能技术可以更精确地识别用户需求，自动生成更符合用户需求的内容。通过大量的数据训练和模型优化，人工智能技术在内容生产上的表现逐渐进步。从简单的文本生成到图像和音视频的自动生成，人工智能技术提供的内容逐渐多元。随着人工智能技术的进步和应用场景的不断扩展，人工智能内容生产的应用领域也在不断扩大。
人智交互给用户带来更具个性化、智能化、沉浸式、动态化和多模态的内容消费体验。例如，语音助手可以理解用户的语音命令，为用户推荐相应的内容；聊天机器人可与用户进行自然语言对话，并提供内容推荐和咨询服务。通过虚拟现实和增强现实技术，用户可以更沉浸式地体验内容。人工智能技术根据用户的反馈和互动动态生成更贴合用户需求的内容，提高用户的满意度和黏性。随着技术的不断进步，人智交互有望成为内容消费的主流方式。
人工智能应用于网络内容生产的风险与挑战
真实性风险。人工智能技术可以模拟生成各种数据与资料，具有高度的逼真性。但人工智能技术也可能提供不存在的文献或案例来源，或存在所引内容和其表述思想完全不符的情况。例如，2023年，美国一位在纽约从业超30年的律师被指控在某起案件中因使用ChatGPT撰写简报，而错误地引用了6个不存在的法院判决。人工智能媒体内容的真实性问题一方面源于其信息理解、处理能力有限；另一方面源于人工智能媒体内容的稳定性不足，易受反讽、隐喻、缩写、人为误导性信息等干扰因素的影响。因此，如何在利用人工智能技术提高媒体生产力的同时，确保网络内容的真实性，值得设计者和使用者进一步探索。
价值导向风险。人工智能自动生成内容还有价值导向和伦理方面的隐患，欠缺处理规范性问题的能力。由于人工智能的算法模型并不能完全模拟人类智能，面对现实中复杂的规范性问题，人工智能通常没有良好的处理能力，甚至会做出偏离当前公认社会价值的判断。人工智能媒体的伦理风险不言而喻。目前，一方面须增强使用者对人工智能运行机制的了解与掌控能力，加强对人工智能媒体相关的道德规范和伦理标准制定；另一方面，开发人员也要吸取失败经验，加强对人工智能训练数据和内容价值取向的审核。
版权风险。人工智能在媒体领域的应用带来便利和创新，但同时也会引发版权风险问题。人工智能媒体所使用的算法模型需要依赖大量的数据进行训练和优化，同时需要大量的人力和资金支持，训练数据的拥有者、算法模型的提供者与人工智能模型的使用者可能并不一致，这便涉及作品的相关方对其著作权主张的权利。目前，国内外法律规定对人工智能生成作品的著作权归属尚不清晰，针对这些版权风险，需要在人工智能技术开发和应用过程中严格遵守《中华人民共和国著作权法》的规定，获取必要的授权和许可，保护原创者的权益。同时，也需要在法律体系中加强对人工智能自动生成内容版权问题的探讨，制定完善相关规定。
人工智能媒体对网络内容建设产生了深远影响，在这个过程中也面临诸多机遇和挑战。未来，人工智能媒体有望成为网络内容建设的重要推动力。希望更多实践者推动人工智能媒体研究和网络内容生态建设，适应智能化转型的趋势，探索媒体发展更多创新范式。
稿件来源：中国网信杂志
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