作者：周劼人（新华智云科技有限公司副总裁）；周明明（新华智云科技有限公司高级内容专家）
引用自《青年记者》2023年第19期
导读：
2023年，以ChatGPT为代表的AIGC的应用，引领了新一轮产业革命。AIGC凭借其强大的数据处理和内容生成能力参与到媒体内容生产与传播的各个环节。作为专注于内容科技领域的企业，新华智云一直致力于将AI、大数据等技术与媒体等行业深度融合。新华智云积极响应时代潮流，积极布局，在内容行业展开AIGC的探索，推动传统主流媒体向“智”媒体转型，实现突破和发展。
影响AIGC内容生成质量的因素
随着人工智能生成内容（AIGC）的应用，重复性的劳动在内容生产中将被替代，从而提高内容生产力。同时，AIGC生成的内容质量和准确性取决于两个关键因素：数据和关键词。因此，对于数据和媒体人员来说，不断深化AIGC技术在生产环节中的应用，提出了更高的要求。
一方面，数据的重要性将进一步提升和加强。数据不仅是关键的内容生产要素，也是大型模型的基础和核心。内容生产越来越依赖于数据分析和挖掘。而大型模型的训练，则需要大量数据进行参数估计和优化。数据的质量、可信度和丰富性直接影响模型的性能。丰富、多样的训练数据有助于提高模型的泛化能力，使其能够更好地适应各种输入情况。
另一方面，随着媒介技术的发展，对媒体人的要求越来越高，出现了一种专业要求更高的新兴职业——“提示工程师”[1]。由于部分重复性劳动将被取代，媒体人可以将精力集中在更精细的工作上。过去，资深编辑需要提前策划写作内容，采集素材，并指导记者梳理框架、组织素材、展开写作，最后进行编辑调整。在内容行业中，”提示词”对应原先语境中的”策划”和”指导组稿”，而”提示工程师”则相当于媒体行业中的”资深编辑”。因此，AI技术生成的内容的优劣不仅取决于提示词的精准度，更考验”提示工程师”的水平，包括其对大模型技术的了解和使用程度，以及对稿件和视频的编辑能力。
AIGC积极参与内容生产过程
过去，人工智能技术已经可以在某个特定环节辅助媒体从业人员进行操作，在一定程度上减轻了人力负担。而人工智能生成内容技术的发展，“激发”了人工智能的“创作”潜力。借助大型模型，人工智能可以更深入地参与到媒体内容生产的各个环节，推动内容的组织、编辑、匹配、审核向智能化、自动化发展。
（一）内容生产要素组织智能化。文字、数据、图像、音视频是重要的内容生产要素。媒体生产一篇新闻报道，需要大量可靠权威的生产要素，还要通过某个内在逻辑将所有生产要素串联起来。AIGC的介入，极大地简化了生产要素的组织流程。只要输入准确的提示词，人工智能便可直接生成文本内容的框架逻辑，并对现有的大量素材进行理解、编辑，形成有内容意义和形式意义的新闻产品初稿。
今年6月，中国证券报“中证智能财讯”项目被选为国家新闻出版署第三届中国报业深度融合发展创新案例。“中证智能财讯”利用新华智云的AIGC能力，能够快速分析和筛选上市公司的财报内容。基于财报分析的稿件框架，自动撰写2000—3000字量级的财报深度稿件，并配发多张图片进行展示。在这个过程中，AI直接承担了获取信息、分析信息、撰写稿件的任务，整个内容组织流程简单、快捷、智能，因此大大提高了财报稿件的生产速度。
（二）多模态内容匹配自动化。AIGC利用强大的自然语言处理、视觉处理和语义理解能力，实现了跨模态内容匹配的功能。通过AIGC，媒体可以根据输入的提示词，自动分析、理解并匹配文本、图像、视频等内容，以更高效地处理和管理不同类型的素材，为用户提供更准确、个性化的信息和体验。不同行业对内容的需求各不相同，例如金融行业对数据的准确性和权威性要求非常严格，而文旅行业则更注重文史资料的正确性和真实性，因此多类型内容素材的自动化匹配必须深入了解各个行业的特点，以充分发挥大模型的优势。
（三）内容审核智能化。内容审核是内容生产的重要环节，面临需求量大、难度高等问题。人工智能的参与显得尤为重要。在人工智能发展的早期，市场上已经具备一批内容审核产品，并且被广泛应用于内容审核环节。新华智云的智能媒资系统就有此类功能。智能媒资系统基于既定的算法和规则，能核实内容（包括文字、图片、视频等）涉政涉黄涉黑等问题，还能进行文本的基础纠错。人工智能技术的加持将为智能审核注入新的活力。那些前期未被识别审核出的内容，会被大模型“吸收”且记住，从而成为下一次内容识别审核时的新数据。这体现了大模型在内容审核环节中的强大优势。
然而，尽管AIGC技术不断发展，AI不断渗透，但内容的准确性仍然需要人来判断，也就是说，内容审核的最终决策者仍然是人。AI在审核过程中扮演的是辅助角色，虽然审核速度更快、范围更广、精确度更高。
AIGC积极推动内容传播模式的变革
（一）内容传播模式发展的三个重要阶段。第一个阶段是从集中到广泛的阶段。主流媒体是参与新闻传播活动的主体，承担着传递信息、引导舆论的责任，其性质决定了新闻内容具有普遍性的特点，因而难以满足个性化需求。第二个阶段是基于算法推荐的个性化传播阶段。通过大数据、算法等技术，基于用户存量的阅读内容，人工智能可以通过大量的数据，分析用户的阅读习惯，为用户推送其感兴趣的内容，实现智能精准分发，但也很容易导致信息封闭。第三个阶段是真正的实时个性化定制分发阶段。即人工智能可以直接分发给用户其想了解的内容。这些内容的背后，是不断被“投喂”的训练数据和训练出的模型。人工智能在理解用户指令的基础上，从数据语料库中寻找相应的答案并组织成语言，反馈给用户。内容分发还支持多轮“迭代”，即用户可在原有回答的基础上进行“追问”，人工智能将不断根据用户的需求，就其中某些细节和某些用户更感兴趣的部分，给予更详细的回复。在反复的“一问一答”中，实现了实时加工生产和精准有效传播。
（二）实时个性化定制分发：人、内容、终端构成新的传播体系。实时个性化定制分发不仅适应了当下“碎片化”的社会特征，更进一步满足了用户对内容的个性化需求。AI网格员的创新实践，展示了一种全新的媒体内容载体，不同于传统媒体，以大模型为支撑的AI网格员更像是一个个人信息助理，可以实时回答用户的任何问题。基于此，笔者认为，未来，更加完善智能的、服务于人的多样化需求的移动终端将取代当下适应内容传播而生的App，更具个性化的个人信息助理将无处不在，并随时通过图文、语音、视频等形式为用户提供内容。在此背景下，人、内容和终端将构成新的内容传播体系，人机交互也将在智能终端这一新载体下实现新的突破。
总结
面对新技术带来的变化和影响，主流媒体应加强人工智能在媒体内容生产流程中的应用和优化作用，利用新技术的力量，不断提升自身专业技能和判断能力，推动内容生产与传播向更高质量、更有创造力的方向发展，从而引领传统媒体向智能媒体的转型升级。
参考资料：
[1]喻国明，曾嘉怡，黄沁雅.提示工程师：生成式人工智能浪潮下传播生态变局的关键加速器[J].出版广角，2023(11):26-31.
本文所使用的引用格式如下：
周劼人,周明明.千人千面：AIGC时代媒体变革的本质[J].青年记者,2023(19):27-28.
