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腾讯研究院对新闻传媒业的关注由来已久。在《拐点时刻》之前，早在 2017 年发布的报告《人工智能时代：新闻业的谢幕与重生》就已聚焦 Al 给新闻推送带来的根本性改变。新闻是一个特殊的行业，在不同的历史时期与文化语境中，它被赋予不同的内涵，但不变的是，它始终是社会的守望者，是现实与历史的观察者和书写者。在最近十年的发展过程中，新闻业已经被打下了深深的技术烙印：算法、大数据、短视频、虚拟人、元宇宙、Web 3.0，再到现在的AIGC……这些技术或多或少都被新闻业所征用、融合。问题在于，这些技术带来了一轮轮的狂热，但同时也带来许多未曾兑现的承诺。大模型会不一样吗？这个问题要有答案，需要持续的关注和反思。
而在国内外的新闻传媒行业中，也确实有许多机构开展了相关实践，将AIGC纳入到新闻类内容的生产流程中。2023年情人节前夕，《》最先试水，使用 ChatGPT创建了一个情人节消息生成器，用户只需要输入几个提示指令，程序就可以自动生成情书。也陆续帮助美国本土五家新闻编辑室，包括西北大学、斯坦福大学和密苏里大学等开发了生成式AI工具，并在2023年8月发布了有关人工智能使用的指导原则。新闻机构Newsquest从2023年6月份开始，已经陆续聘请了七位人工智能辅助记者，他们的职责包括确保生成内容的准确性、进行编辑判断、保护数据、保护版权、注意偏见问题等。Newsquest的人工智能主管Jody Doherty-Smith表示：“我们正在利用人工智能来减轻记者身上普通但非常重要的任务的负担，让他们能腾出时间，去做真正能引起社会共鸣的新闻报道。”他甚至断言：“未来最长效的技能，就是知道如何与人工智能打交道。”
AI假新闻污染新闻线年末，新闻可信度评级机构NewsGuard发布了年度回顾报告。报告指出，过去一年，生成式AI的兴起改变了信息格局，大量看似真实的文章、图像、视频甚至网站被创造出来，这助推了信息生态的混乱以及用户的不信任，更为别有用心者提供了新的工具。[5]这已经不是NewsGuard第一次将假新闻的矛头指向生成式AI，在该机构2023年每个月的虚假信息监测报告中，几乎都可见AIGC的身影。技术的更迭并未改变这一现状，NewsGuard指出，GPT-4具备比GPT-3.5更为彻底、更具说服力的虚假信息生成能力。同样，美通社2023年全球媒体调查报告显示，在针对全球3132名记者的调查中，有27%的被调查者认为，如何保持作为可靠新闻来源的可信度，是新闻行业在这一年面临的最大挑战。
回溯新闻业的历史，其中不乏与人工智能携手并进的时刻。过去十余年，由人工智能引发的新闻业创新浪潮，可分为自动化报道阶段、增强报道阶段和生成报道阶段。在自动化报道阶段，程序自动生成的文本内容被用于财经、体育等可模板化生产的新闻；在增强新闻报道阶段，人工智能的机器学习和自然语言处理（NLP）技术被用来分析数据、揭示相关趋势，常用于舆情监测、内容优化。如今，人工智能之于新闻业正在迈入第三阶段，即AIGC以多模态生成能力参与到新闻生产环节。与过去仅运用于模板化新闻生产的人工智能不同，生成式人工智能可以进行更长篇幅、更高质量的报道撰写，并可以根据指令模仿特定作品风格，多模态生成能力还带来了新闻报道视频化、可视化的诸多新可能。
AIGC强大的传播能力不仅在于生成信息的说服力上，同样存在于生成信息的速度与规模上。传统新闻时代，新闻工作者需要具备规范的新闻写作、新闻摄影与新闻视频制作等专业能力。而人工产出一份达到刊发标准的新闻作品，往往需要经过资料准备、现场调研、信息核查、后期写作制作等一系列环节，从而才能保障作品的真实性和可读性等标准。花费几个月甚至更长时间深入现场进行深度调查报道、挑灯夜战赶稿润色以期为读者呈现最好效果，对于新闻工作者来说是家常便饭。然而，不受新闻伦理约束的AIGC却能大批量、高效率地生成新闻报道。当大量 AIGC假新闻涌入信息平台，而大众却未拥有辨别能力时，新闻领域就极可能出现“劣币驱逐良币”的态势。
回顾技术发展史，互联网的出现已经实现过一轮转换。Web 2.0时代，个人博客 （Blog）、社交媒体等媒介形式的应用，使得普通人获得了“发表权”，即可以在网络上发表自己的各类观点。这扭转了前互联网时代传统媒体对发表权的独占局面。由于建立媒体机构、创建一份报纸或一家电视台的成本极高，从而形成了信息发布的高门槛，普通人很难有机会和足够的资本建立自己的渠道，而借助互联网和移动设备，每个人都成为了“新闻记者”，随时随地记录、随时随地发布。如果说互联网改变了内容分发的格局，那么以ChatGPT为代表的AIGC技术则实现了内容生产的“平民化”，普通人借助AI的力量，跨越专业门槛，成为媲美专业人员的内容生产者，基于自身需求，进行定制化的新闻内容生成。而借助社交媒体，发行的成本同样可以忽略不计。
实际上，AIGC对于媒体机构来说，也是提升生产效率的利器。AIGC无疑能够帮助媒体机构更加快速、更加准确地生产不同媒体形态的内容。虽然说AIGC的门槛已经降低至普通人就能使用，但媒体机构的核心竞争力在于，能够持续地生产专业信息。虽然互联网上普通人可以生产传播各种信息，但持续生产是一般受众所难以实现的，即便AIGC很高效，依然存在时间成本，特别是某些大模型需要收费，对普通人来说可能不愿或难以承担。此外，某些受众可能熟悉特定的专业领域，拥有丰富的知识储备，但他们要跟媒体机构一样保持高频的内容产出，也并不轻松。再者，媒体机构生产的内容更为多元，而普通人的产出可能仅仅局限于自己的生活和专业背景，如何持续地生产不同类型的内容，难度就更高了。
新闻受众对于本地新闻的需求其实远未得到满足。很多时候，受众并不想关注过于“远方的哭声”，而是更想了解自己身边在发生什么。一些本地媒体注意到这一趋势，开始将报道重点回归到本地化报道，而非全国性的热点话题。比如传媒集团 Mvskoke Media就将编辑策略调整为专注本地社区报道，体现对核心读者的关注。同时，许多媒体开始在当地举办各种形式的读者见面会，例如《檀香山公民报》（Honolulu Civil Beat）就在所在地区举办类似于快闪活动的“弹出式新闻编辑室”（pop-up newsrooms）。借助这些活动，一方面能帮助读者理解报道理念，另一方面也反向了解读者到底需要怎样的新闻报道，以加强报道的透明度和公开性，整体上加强了新闻媒体与本地读者的沟通。
