傳媒觀察｜生成式AI對新聞傳播業的“再格式化”

編者按：隨著ChatGPT成為社會熱議話題，生成式AI對新聞傳播業的影響也開始浮出水面。蘇州大學傳媒學院教授、博士生導師陳龍在《傳媒觀察》2023年第3期刊文，從媒介社會學視角審視這一現象，認為依據這種社會新型操作系統，新聞傳播業將會發生再格式化。生成式AI是多樣化人類交往形式的一種，是對人類交往實踐形式的一次提升，其內在機理是人類交往實踐中人-機器心智互構的主體間性形成過程，通過不斷的人機交互實踐，生成機器的心智。而其結果將導致新聞生產中文牘主義的終結并催生“后新聞”生產。

ChatGPT引發全社會的關注，它預示著AI顛覆性的技術將會影響到我們所有人，將會給社會帶來一次新的“洗牌”。在這場新的媒介化浪潮中人們開始擔心新聞傳播業將會發生變化，如新聞傳播知識版圖將會被改寫，新聞傳播職業崗位會消失……對ChatGPT引發的AI熱，更需要冷思考。

那么，如何看待生成式AI可能對新聞傳播業產生的影響？如何看待人作為主體在新聞傳播業中的變與不變？

(資料圖片)

一、生成式AI技術與新聞傳播業的再格式化

生成式AI是對人類交往實踐的一次升級，由此帶來新的型構。庫爾德利、赫普（Couldry&Hepp）在《現實的社會建構》《現實的中介化建構》《深度媒介化》等著作中將數字化媒介技術變革所帶來的“型構”落實在交往實踐層面。社會個體正是通過這些相互關聯的實踐來建構“互型”。而如果沒有人們所用的與之相關的對象和媒介技術，就無法理解這些實踐。需要注意的是，之所以將“交往實踐”而不是“傳播實踐”（communication practice）作為互型的構成維度之一，是因為在《現實的中介化建構》一書的語境中，“交往”（communicative）涵蓋的人類行動更廣泛，是指“廣義的傳播”。交往的媒介邏輯是如何體現的？赫普強調有三種方法，即“相互作用”、“組織”與“技術”。他認為，技術手段非常關鍵，“在這里，媒介邏輯被理解為物質可供性。”技術創新具有無限性，可以生成無盡的交往形式。媒介技術導致了人與人溝通方式的變革，朝著可替代性方向發展。所謂可替代性，是指虛擬世界的交往行動替代現實世界中的交往行動，形成以虛擬性為特征的組織原則和組織關系。編程的可供性就是對現實世界的一種拓展。那么，當我們進入這個充斥著由“被編程的社會性”所組成的虛擬世界，當軟件程序建構了我們的社會關系和交往行動的時候，人與人、人與社會、人與自然等諸種關系都將發生變化。作為一種編程技術的結晶，生成式AI其可供性正是數字技術追求的一種新的結果。

隨著算法技術的不斷進化，AI會在功能可供性方面發揮巨大作用。特別是不斷完善物理性的功能可供性、可感知的功能可供性、關系性的功能可供性，在歸檔、評判內容、制造信任感、主動或被動地尋找信息等方面為用戶提供方便。因為技術可供性的無限拓展，使得交往行動在界面架構（architecture）上毫無障礙地展開，等同甚至超過了現實的空間。這里，技術為界面可供性展現了無限寬廣的前景。界面尤其是移動界面就是一個匯聚萬千條線的樞紐，在架構起人類交往諸種功能后，其社會性建構將按照可供性條件四處展開。

以交往實踐來看生成式AI，不難發現其作為新“型構”的價值。ChatGPT確實是人工智能發展史上一個很大的突破，其驚艷亮相標志著人工智能發展從量變走向質變。它標志著人工智能將掀起繼互聯網崛起之后的又一次變革。所有社會關系都將采取網絡形式的想法一直是媒體和傳播研究中的一個熱門話題，特別是與數字媒體相關的話題。其論點是，人們不是成為靜態群體和社區的一部分，而是被嵌入代表“社會新操作系統”的開放網絡中。一方面，就其行動者群體而言，新興的新型構往往更具流動性，同時它們延伸到更大的長度。另一方面，數字媒介是這些型構的組成部分。我們剖開這種新型構的內在結構，不難發現，這是一場以算法、數據和算力為基礎設施的深度媒介化變革。

從這個意義上來理解生成式AI對于新聞傳播業的影響，不難看出，生成式AI作為人機互動形式，不過是對人類交往實踐的一次升級，新聞傳播實踐則不過是交往實踐的延伸。在去中心化時代，新聞業已從機構化的生產向UGC、PGC等方向發展，生成式AI不過是加速了這一進程，而節點化的UGC等形式正是基于交往實踐而開展的。未來生成式AI的內容生產，仍然體現基于交往實踐的社交屬性。新技術架構起新聞傳播新模式，并使得這種新型新聞實踐直接轉化為一種文化實踐。

二、生成式AI與人機交互內容生產之“道”

身處平臺網絡所塑造的環境中，人就得按照這個環境中的規則行事，并將其中的規則、技巧融入到身體中。如同騎自行車，只有當車與人協調一體時你才能自由駕馭。雜技演員只有身心物一體，才能有精彩的雜技表演技能；指揮家只有吃透每個音符的意義，才能演繹出精彩的交響樂。古人有云：操千曲而后曉聲，觀千劍而后識器。這里雖含有熟能生巧的成分，但更重要的是器物、技術與身體三者的協調，是一種深度學習的過程，這就是具身性之“道”。人與機器的關系首先是互相學習，然后才是具身互構。機器學習人的心智，人也適應機器的“心智”。在這一過程中，機器產生了分析、判斷、推理能力，而這正是生成式AI的進化標志。隨時隨地使用AI應用技術，將是未來新聞生產不得不面對的現實。而“觀千劍”的人機磨合過程，必將產生新的媒介實踐形式。據此，未來必然會產生類似的Web2.0所帶來的媒介實踐。

AI連接主義通過優化神經網絡算法已突破“經典人工智能”（符號主義）所存在的技術屏障，并使“機器寫作”在新聞傳播中表現出強大的應用潛力。與此同時，機器深度學習也開始涉足虛構型文體。盡管生成式AI在涉及創意性寫作領域時還存在諸多缺陷，但“數字化詩人”的出現已徹底刷新了文學界對于人工智能原有的認知。在道生萬物的過程中，深度學習需要的只是時間。“熟讀唐詩三百首，不會作詩也會吟。”深度學習包含了心智的提升。我們不能忽視人與機器之間的主體間性問題。深度學習過程中，“他心”能夠從無數數字痕跡中捕獲，經過海量訓練，機器智能發展到特定階段就能夠獨立完成諸如文學藝術之類的創造性活動。在主體間性的實踐中機器將具有類似于人類的“自我意識”，它可能會創造出另一套不同于人類的表意體系。

從人機對話、人機協作到人機一體，深度學習的算法技術可以達到前所未有的境界。生成式AI使新聞生產的具身性成為現實。隨時隨地進行新聞報道，且不受主體條件、技術條件的限制，于是，AI新聞內容生產的時效問題、特效問題、可看性、可讀性問題基于算法都可以得到有效解決。一個AI平臺，只需要提供新聞視頻素材、按照新聞報道要素和側重點要求，就可以完成電視新聞報道，然后由機器人主持人進行播報，這個場景越來越近，它即將終結攝像、撰稿、播報的技術分工，采寫編評一氣呵成。傳統新聞報道的技術分工消失了，去編輯部中心的步伐進一步加快。此后，隨著新聞生產的行動者群體發生根本性的變化，新聞生產的轉型再格式化將不可避免。生成式AI促成新的社會角色——自由記者的誕生，自由記者作為“媒體行業的靈活勞動力”所扮演的角色，將由于編輯部的裁員而增加，并且專業人士的工作狀況隨著媒體變革的進程而發生變化。例如，MCN機構記者已經出現。具有獨立行動力的記者，專注于個人技能和新聞捕捉、制作能力的提升，其作品往往更有競爭力。他們還可以開發新的內容產品和商業模式。一個深諳數字技術的人，專注做專業化的新聞工作，以適應不斷變化的媒體環境，就會形成垂直化的新聞生產模式。而隨著用于分析和可視化大型數據庫工具的建立，自由數據記者和數據分析師已可以找到專業新聞制作的新模式。

按照道生萬物的原則，生成式AI與傳統新聞生產競爭之道首先表現在它可以提供新型服務形式。按照現有技術水準，舉凡新聞生產過程中涉及的各種服務AI都可以提供。顯然生成式AI技術不是搜索引擎式的服務，其核心競爭力在于它的創造性，其創造性服務體現在為用戶提供事前、事中、事后全流程一攬子方案，這顯示出算法技術的精進。算法技術的“道”與“術”，正是在服務中不斷提升的。其次，生成式AI為用戶留出了媒介實踐創新的空間。生成式AI終究是平臺應用，而不是替代人的怪物。技術可供性釋放了許多創造性能量，用戶在Web2.0時代創造性地開展諸如網紅直播、公眾號、網絡文學等各式各樣的媒介實踐活動，運用平臺空間創造了自媒體，而生成式AI自然也會產生新的媒介實踐形式。例如，生成式AI可用于創造新內容，如音樂或圖像；可用于各種目的，如為創意人員提供更多的靈活性和想象力。

三、文牘主義終結與生成式AI催生的“后新聞”生產

首先，生成式AI終結了文牘主義。辦公文書、八股文等固定格式的文本，是機器人最容易掌握，也最容易仿真和替代的。介乎宣傳文稿和新聞作品之間的新聞內容，均具有固定格式，類似八股文。如前所述，只需要輸入新聞要素和相關影像素材，即可生成新聞文本，這將把人從文牘主義、形式主義、八股文中解放出來，至少不再投入大量人力物力去從事文牘主義的新聞報道。某種意義上說，生成式AI將會對新聞報道中文牘主義、形式主義形成沖擊，同時也對僵化的官僚主義、科層制管理模式形成沖擊。

其次，去編輯部中心的新聞生產趨勢日益凸顯。去中心化是Web2.0技術下節點傳播的總體特征。傳統新聞生產實踐主要集中在新聞編輯部，依靠專業團隊的流程化打造，新聞傳播有條不紊。當機器人介入該領域后，隨著用戶對新聞需求的多樣化，程式化新聞播報已經不受待見了。即使個體或平臺節點制作的新聞作品并不合規范，但只要新聞信息的內核存在，受眾就能接受。新聞實踐隨著媒介技術的變革而整體轉型，在線新聞業實現了傳播者與受傳者的平等。隨著生成式AI在新聞制作中的應用，以新聞編輯部為中心而展開的新聞實踐變得越來越難。因為基于AI技術的在線編輯組織形式更加分散，基于這種格局的新制度也會產生。制度化來源于日常生活的習慣化、秩序化。物化的過程指向媒介物質性的技術裝置，如軟件依賴、設備依賴等。在AI技術逼迫下，媒介板塊不斷重組，對從業者提出了新的要求。近年來，一些大型傳媒機構否認大量應用AI技術，例如英國最大新聞出版集團Reach雖否認使用人工智能會對其就業崗位產生不利影響，但英國全國記者聯盟（National Union of Journalists）的協調員克里斯·莫利（Chris Morley）還是表達了一些擔憂，并表示他將“尋求與該公司會面”。這種業界潛在的緊張感將隨著生成式AI技術進化而日益加深。

再次，海量訓練參數的飼喂，使得AI新聞生產容易生成新的風格。新聞生產轉向“后新聞”工作模式，超越了新聞編輯部的“邊界”并刺激了各種新的新聞形式。Web2.0階段，公眾已接受了“非正規”新聞文體的存在，眼球效應使得“標題黨”不合新聞倫理的做法得到社會容忍，這就為公眾接受多元風格的生成式AI新聞鋪墊了基礎。隨著新聞生產的行動者群體的變化，新聞生產更容易產生新的風貌。首先，自由記者作為“媒體行業的靈活勞動力”所扮演的角色因為編輯部的裁員而增加。兼職記者可能是一個交警，也可能是一個護士，隨著生成式AI軟件具身性的形成，誰都可以為媒介機構服務。那么，這些未受過傳統職業訓練的“素人”，他們所提供的文本也因為關注點和表達風格的不同，而生成新的模式，因不斷的軟件具身訓練，使得新聞作品提供者呈現出五花八門的敘事風格。這對新聞業來說是一種全新的革命，將徹底顛覆教科書設定的模式。作為人工智能，ChatGPT的強大功能基于大量的文本數據不斷進行模型訓練，它不是簡單抄襲他人成果，其“心智”在訓練中不斷成熟，未來終有一天它會生成風格迥異于人類的作品。由此帶來的變化是，那種恪守教科書模式的新聞生產將會隨之消失，ChatGPT的新聞信息量和貼近用戶趣味的新聞報道風格將會和所有主流媒體競爭。同時，多樣化的新聞風格也將讓機構新聞生產望塵莫及。

最后，“后新聞”生產是高效率的新聞生產模式。生成式AI的自動化文本生產，無疑是效率最高的生產模式。假如，AI時代還有采寫編評播的話，那么，這個流程可以在幾秒鐘內實現，瞬間生成新聞文本，瞬間生成電視新聞播報。而隨著深度學習、海量數據飼喂，其精準度也會大幅提升，這在過去是不可想象的。仔細研究不難發現，這種高效率表現為：一是文本成稿效率高。例如，結構化故事敘事，AI機器人將事件和敘述輸入“故事數據庫”的平臺，此時，新聞故事完全表示為結構化數據，然后自動生成事件驅動的敘述。二是素材、資料搜集效率高。除了可以通過現有傳感器自動訪問的內容或已經采取數據庫條目形式的內容（例如體育賽事、股市交易或地震信息），還可以調用一切聯網的戶外資源，如無人機拍攝等。跨國傳媒集團湯森路透公司（Thomson Reuters Corporation）一直在使用一個名為Lynx Insight的內部程序，以幫助記者提高獲取信息的效率，快速成稿。三是人員組織效率高。由于生成式AI的新聞生產流程減少，對職業人員的需要隨之減少，同時編輯部人員專業化表現為對數據庫的充實和維護。

雖然我們不能準確描述未來新聞的生產情景，但我們可以判定，數字技術在新聞傳播中應用的總體趨勢是體現其工具性、技術性和實用性等。由此不斷產生的新的文化形態，無論是從價值維度還是從技術工具理性特征來看，它的傳播都具有高仿真、高效率、符號化等特征，這都屬于當下的現代性特征。任何時候新聞傳播都是服務于人的，并始終是以人為中心而不是以機器為中心，因此，它的速度、效率、便捷等方面都是為人服務的。但是，那個被機器包裹、被機器伺服的人其實也不是我們哲學上所講的那個主體意義上的人了，它是被召喚的人。在此情景下如何保證“后新聞”生產是一種主體性的新聞生產，這是值得我們深思的。

（載《傳媒觀察》2023年3月號，原文約10000字，標題為：“后新聞”生產模式：生成式AI對新聞傳播業的再格式化。此為節選，注釋從略。學術引用請參考原文。）

【作者簡介】陳龍，蘇州大學傳媒學院教授，博士生導師

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