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AIGC时代，新闻不存在了？

来源：晰数塔互联网快讯时间：2024年04月01日 19:50

自互联网诞生，关于新闻受众的争议就不绝于耳。原因很简单，当人们能够随时随地在互联网上发布信息，甚至在很多新闻现场，人们比传统的新闻媒体机构能更快地传播信息，似乎成为了“新闻制造者”。那么，“受众”这个概念还成立吗？毕竟这一概念更多指向被动地接受信息。

而高歌猛进的AIGC则让人们再次审视新闻受众的概念。如果说互联网赋予了人们“传播”信息的能力，AIGC则让“创造”信息成为了可能，受众的能动性愈发不可忽视。

伴随受众这一概念备受质疑的，还有新闻本身。在互联网信息的汪洋大海中，新闻的边界也越来越模糊。19世纪下半叶开始，电报、相机、电话、广播、电视，20世纪90年代以来，互联网、人工智能，这些技术催生新闻不断发生变革。未来，传统媒体机构如何生存？与受众的关系又将发生何种变化？

AIGC：受众从传播信息到生产信息

互联网赋予了受众记录事实、分享信息的能力，让文字、图片和声音成为表达所见所想的工具。而AIGC带来了更为深层次的变革，它直接赋予了受众创造与生产信息的能力。受众只需要输入指令性的文本，就能够获得想要的内容。

如果说前者意味着受众参与信息分发并成为重要一环，后者则意味着受众能够开始更高效地生产内容，有望成为专业高效的“新闻制造者”，与媒体机构共同进行新闻信息的生产。

在互联网的海量信息中，如何快速地获取信息、整理信息向来是难题。这里的信息不仅指向文本，也包括大量的多媒体内容。而且不同的网站和应用程序，不同的地区，不同的时间阶段，各有不同的信息。ChatGPT等AIGC工具能够在用户的指令下，迅速获取、整理、概括和总结信息，让用户更加高效地理解和利用信息。从这个角度来说，AIGC能够代替一些总结性的、解释性的新闻内容。

更重要的是，AIGC能够在文本的基础上迅速生成图片、视频和音频等多媒体内容，极大地降低了内容制作的门槛。以前，制作图片和视频等内容需要专业的技能和设备，但现在，普通人也能借助AIGC的力量，轻松生产出有趣、生动的多媒体内容。

简单来说，以前人们仅仅能够在互联网上记录并传播信息，但如今互联网能够直接帮助人们生产信息。AIGC不仅改变了内容生产方式，还重构了生产关系。

虽然传统的新闻媒体机构能够跟大众一样使用AIGC，但可能由于路径依赖等原因，他们对前沿技术的接纳程度并不深入。此外即便媒体机构想要利用AIGC，但如何将AIGC系统地纳入新闻信息的生产过程中，也还需要探索。

未来伴随AIGC智能化的深一步发展，AIGC无疑会激发更多人创造内容的热情。虽然普通人难以长期稳定地生产信息，但普通人的数量是巨大的，因此生产的信息从长期来看也是海量的，依然对媒体机构的内容生产地位造成挑战。受众以往是媒体机构的服务对象，如今却可能成为媒体机构某些层面的“竞争对手”。

新闻不存在了？

尽管传统的新闻媒体机构心存隐忧，担心他们生产的新闻会不会被AIGC取代。但如果我们转换视角，一个可能的回答是，新闻不会被替代，而是被消解了。

19世纪起，技术的每一次进步都带来了新闻业的飞跃。电报、电话、广播、电视，无不催生了影响力巨大的新闻媒体。但20世纪90年代开始，互联网以及相关的计算机技术的每一次发展，几乎都给新闻业带了不同的挑战。

这一现象的原因是，以往的技术主要帮助新闻媒体扩大他们能够接触到的受众群体，新闻可以分发到更广阔的社会大众中去；但互联网等技术，赋予了受众制造内容、发布内容的权利，催生了“公民记者”“自媒体”等群体。

在这一过程中，互联网等技术在逐步消解新闻的意涵。好比一场灾难发生了，无论是火灾、车祸还是地震，人们总能在网上找到目击者发布的照片或视频，这些内容常常还伴随简单的文字说明，比如时间和地点。这些零碎的，但又即时的真实的信息，算新闻吗？

要在这个问题上取得共识并不容易。但是，不管人们认不认可这些信息属于新闻，不能否认，这些信息实际上发挥了新闻的功能。所谓新闻，其核心就是关于新近发生的事实的信息。普通人分享的信息，实际上满足了新闻的功能。

简单来说，当传统的新闻媒体机构焦头烂额，担心受众会不会取代自己的专业地位，但受众自身可能并没有想去生产新闻，也并没有想要取代机构媒体。他们只是有意无意地生产、传播某些信息，这些信息自然而然地发挥了新闻的功能，挤兑了媒体机构生产的新闻，更加吸引人们的注意力。

有趣的是，在人们传播的海量信息发挥新闻的功能之际，很多媒体机构却开始生产大量的非新闻性信息，包括但不限于风景、萌宠、美食、养生等话题相关的内容。这在很大程度上是因为新闻媒体机构越来越难获取注意力，生产专业的新闻资讯的成本又比较高，为了实现互联网上的“全时传播”，只能生产非新闻性的信息来“填充版面”。

于是乎，普通人分享的很多信息充当了新闻的角色，专业的新闻媒体机构却发布了很多跟新闻没什么关系的内容。新闻的意义，也就逐渐弱化了。人们依然会想要主动地获取各类新近发生的事实，也想要了解相关的评论和解读，但他们不一定会将这类信息理解为新闻。比如，人们会去关注新闻当事人的微博，关注某些专家学者的B站和抖音，但他们不认为这是在关注新闻，也不对传统媒体机构生产的新闻内容感兴趣。

新闻传播领域的研究者们早已注意到了这一现象，并尝试用各种概念去阐释，一个比较受认可的概念是“液态的新闻业”。其基本意涵是，新闻业的边界以往是相对固定的，但现在就像液体一样，是流动的，边界是不明晰的。

“液态的新闻业”意味着记者的身份不再固定，他们可以在记者和社会大众之间不断转换自己的身份，新闻受众同时也在成为新闻信息的生产者。记者与非新闻从业人员之间的“流动”成为常态，这一界限在某些情境下甚至会消失。新闻的本质是信息，以往新闻作为一种特殊的信息，有相对明确的边界，区别于其他类型的信息，但现在，新闻跟其他信息越来越难区分。

技术消解新闻，并不是说新闻不存在了，发挥新闻功能的信息依然存在，但这种信息是否被认为是新闻，在社会层面可能没有共识。换言之，新闻的所指依然存在，但其能指已经被掏空了。在这种背景下，媒体机构担心新闻被替代，可能只是一个伪命题。“新闻受众”这个概念是否还存在，也应该打一个问号。

媒体机构如何应对AIGC的冲击？

虽然新闻业的边界在淡化，但在可预见的未来，传统的新闻媒体机构依然会持续存在，但这并不意味着所有的媒体机构都能度过技术浪潮的冲击，必然有媒体机构会在这一过程中落后，甚至被淘汰。因此如何应用技术实现转型，而不是被技术淘汰，如何形成与普通创作者的差异化、强化专业边界，是新闻媒体机构必须直面的挑战。

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。

AIGC虽然入门的门槛相对较低，但要真正利用它生产出令人瞩目、高质量的内容，这其中的难度却不容小觑。AIGC的本质是基于文本生成内容，而文本本身则是思维的一种外在表现形式。要想通过AIGC生成高质量的内容，首先必须具备卓越的思维，并且能够用精确、富有逻辑的语言将这些思维表达出来。

具体来说，AIGC的使用者必须具备独特的见解和创新的思维，这样才能为AI提供丰富、有深度的内容基础。在此基础上，他们还需要具备出色的表达能力，将这些思维以清晰、有条理的方式传达给AI。此外，他们还需要对如何“驯化”AI有一定的了解和实践，知道如何通过调整参数、优化算法等方式，使AI能够更好地理解并呈现出自己的想法。

在这个过程中，思维与想法是最珍贵的部分。很多时候，人们在面对AI时，可能连自己真正想要的是什么都不知道。在这种情况下，使用者很难通过AI生成出吸引人、有深度的内容。毕竟，在AI具备自我意识之前，它只能作为一种服从人类指令的工具存在。而如何巧妙地运用这一工具，本身就是一种需要不断学习和提升的能力。而媒体机构拥有专业的从业者、丰富的内容生产经验，无疑比一般人更具优势。

虽然AIGC为新闻业带来了众多正面影响，但与此同时，它也伴随着一系列潜在风险。其中，新闻的真实性首当其冲。在AI轻易创造万物的今天，我们如何确保所接触到的内容都是真实可信的？

早在2019年，非洲加蓬就曾发生过深度伪造技术（deepfake）引发政治风险的事例。近年来，如何监管AI更是国内外热议的话题，但除了法律层面的监管，传统媒体机构在新闻伦理道德层面也应当肩负责任，为AIGC的使用制定一套通用的规范。

凭借多年积累的社会公信力、新闻生产经验以及广泛的传播渠道，媒体机构完全有能力尝试为AIGC的使用制定规则，形成新闻伦理道德相关的规范，并在此过程中强化自身的专业地位，甚至还能通过规范技术的方式，为未来的技术发展指明方向。3月21日，中央广播电视总台正式制定出台了《中央广播电视总台人工智能使用规范（试行）》，正是相当有益的尝试。

真实是新闻的生命，社会永远需要真实可靠的信息。在AIGC等技术的冲击下，无论受众发生何种变化，无论信息的形态有何不同，当新闻媒体机构致力于维护全社会真实信息的生产与传播时，便履行了自身的社会责任，也就能够在信息生产和传播的激烈竞争中存活下来。

本文来自微信公众号：腾讯研究院（ID：cyberlawrc），作者：梁晓健