Точка перегину? Журналістика в епоху AIGC

Вихор генеративного штучного інтелекту (AIGC) охоплює багато сфер.

Наприкінці 2022 року OpenAI випустила ChatGPT, програму для діалогу природною мовою, а в березні цього року повторно запустила GPT-4, яка швидко привернула увагу різних галузей і громадськості. Масштабні моделі процвітають у всьому світі, капітал, технології та таланти продовжують надходити, а технологічні компанії продовжують розгортати власні великомасштабні моделі. Очікується, що до 2030 року розмір ринку AIGC перевищить один трильйон юанів.

Кілька років тому новина про те, що AlphaGo переміг гравця Go Li Shishi, викликала хвилю штучного інтелекту.Однак хвиля AIGC є більш бурхливою, оскільки, окрім технологічних проривів, його низький поріг і практичність роблять сприйняття програми сторона більш значна. Таким чином, громадськість не просто залишається на стадії обговорення, але може безпосередньо відчути силу генеративного штучного інтелекту.

Кожен виток технологічних інновацій окреслюватиме нову еру. «В епоху AIGC усі галузі варто змінити за допомогою ШІ». Постраждалі сфери включають освіту, фінанси, електронну комерцію, кіно та телебачення, дизайн тощо. Серед них галузь журналістики є однією з найбільш постраждалих сфер, і реакція на AIGC також є найбільш позитивною.

На міжнародному рівні багато ЗМІ вже здійснили подібні спроби. Веб-сайт агрегації новин BuzzFeed опублікував вікторини, тестову колонку, на яку відповідає ШІ, і повідомив, що використовуватиме AIGC для написання тестового контенту, щоб замінити частину робочої сили. 24 травня The Washington Post оголосила про створення міжвідомчого механізму співпраці в галузі штучного інтелекту, включаючи групу прийняття стратегічних рішень AITaskforce і виконавчу команду AIHub, щоб краще адаптуватися до інноваційних методів штучного інтелекту. Британська «Financial Times» також вперше призначила лінійного редактора AI, щоб уважно стежити за останніми розробками в цій галузі. Понад 100 вітчизняних медіа-організацій, таких як The Paper, Cover News і Upstream News, оголосили про свій доступ до продуктів AIGC у лютому цього року. Дослідницький інститут Tencent провів опитування на тему «Вплив ChatGPT на журналістику» в червні цього року. Результати показали, що 80% вітчизняних журналістів використовували ChatGPT або подібні продукти, і більше половини (56%) з них постраждали від Інтерв'юери вважають, що ChatGPT (або подібні інструменти) практично допоміг їхній роботі.

Хоча можливість генерувати текст є видатною, ChatGPT також має можливість генерувати мультимодальний вміст. Для журналістики, основою якої є створення контенту, це призведе до багатьох перетинів із значними наслідками. Цей технологічний прорив, «порівняний з промисловою революцією» (Генеральний директор Microsoft Сатья Наделла), і технологічна форма, яка не менше, ніж «народження персонального комп’ютера чи Інтернету» (Білл Гейтс), до чого це призведе? До чого змін? Чи принесе це нові можливості для журналістики?

У цьому звіті ми намагаємося обговорити вплив і проблеми, які технологія AIGC, представлена ChatGPT, принесла на журналістську галузь, а також нові можливості, які вона створює. AIGC розпочинає «технологічну революцію», і журналістика — одна з них. Через цей розріз ми зможемо зрозуміти справжнє значення цієї революції для людського суспільства.

Велика перестановка: потрійна трансформація журналістики

З початку нового тисячоліття журналістика переживала яскраві моменти, сповнені надії, а також загрузла в песимізмі.

Абсолютно нова цифрова екологія наділяє традиційні медіа енергійною життєвою силою для розвитку, і в той же час вона також породила групу цифрових медіа-вискочок. Однак останніми роками різні чинники, такі як зміна логіки потоку, вплив нових медіа-форм, таких як короткі відеоролики, і скорочення доходів від онлайн-реклами призвели до того, що індустрія новин опинилася в новому скрутному становищі.

(1) «Епоха дорожнього руху» закінчилася, засоби масової інформації змінилися, і спілкування читачів стало надзвичайно важливим

Логіка розподілу контенту кілька разів еволюціонувала.

Після фінансової кризи 2008 року інвестиції рекламодавців у рекламу перемістилися з традиційних медіа на онлайн-медіа. Пошукові системи, представлені Google, і соціальні мережі, представлені Facebook, повністю змінили структуру трафіку контенту. Трафік, що надходить із цих двох портів, стає найважливішим джерелом інформації для онлайн-ЗМІ.

Особливе занепокоєння викликає Facebook, засновник якої Марк Цукерберг твердо вірив у позитивну цінність новинного контенту: підвищення репутації платформи та покращення утримання та залучення користувачів. Тому Facebook одного разу рішуче посилив пропорцію рекомендацій у новинному контенті, що дозволило релевантному контенту отримати більше уваги. Десятиліття між 2006 і 2016 роками стало періодом медового місяця між соціальними медіа та журналістикою.

Згідно з опитуванням Pew Research Center у 2015 році, 64% користувачів Інтернету отримують новини з соціальних мереж. Це «Ера журналістського трафіку», створена соціальними медіа, які створили велику кількість цифрових медіа-початківців. Бізнес-моделі BuzzFeed і VICE, найвідоміших цифрових медіа 21-го століття, засновані на вірусному поширенні соціальних медіа. Величезний трафік і увага користувачів вливаються в ці медіа, а потім і великий обсяг венчурного капіталу. На піку BuzzFeed і VICE оцінювалися в 1,7 млрд доларів і 5,7 млрд доларів відповідно.

Але для медіа основи цієї моделі крихкі, і їхнє виживання цілком залежить від платформи. Після зміни алгоритму та правил платформи бізнес-модель буде серйозно пошкоджена, і вона повністю вийде з-під контролю. Поворотний момент історії стався в 2016 році. Під час президентських виборів у США зовнішній світ поставив під сумнів Facebook у використанні алгоритмів для маніпуляції результатами виборів.Інцидент з Cambridge Analytica безпосередньо відправив Марка Цукерберга на слухання. Зіткнувшись з критикою з усіх боків, Facebook оголосив про скорочення частки новинного контенту. У 2020 році Facebook посилить відповідні заходи, щоб значно зменшити поштовх новинного та політичного контенту.

Це не просто зміна платформи Facebook, а загальна тенденція соціальних мереж. Коригування алгоритму призвело до дедалі меншого оприлюднення новинного контенту, що серйозно вдарило по медіа, які покладаються на трафік соціальних мереж, що призвело до колективної дилеми для галузі. У 2023 році засновник BuzzFeed Джона Перетті оголосив про закриття свого новинного бізнесу BuzzFeedNews, VICE оголосив про закриття новинного бренду VICEWorldNews, а його головний веб-сайт також планує оголосити про банкрутство. VoxMedia, Insider, ABCNews та інші ЗМІ різною мірою звільнили співробітників.

Загальна проблема цих медіа полягає в тому, що вони не накопичили базу користувачів за рахунок посилення платних замовлень і служб підписки. З огляду на величезний трафік і доходи від реклами, коли прийде велика хвиля, ніхто не подумає, що це проблема. Але коли приплив згасне, можна дізнатися, хто плаває голим.

Навпаки, коли такі вискочки, як BuzzFeed, були в центрі уваги, старе ЗМІ «New York Times» було зневажливо в індустрії через його повільну адаптацію до Інтернету, і навіть вважалося представником революції. Спонуканий BuzzFeed, The New York Times був змушений трансформувати себе в ширший контекст цифрової журналістики. Але цей темп не поспішає, він розміщує власний контент за платним екраном і залучає передплатників за рахунок поглиблення контенту, але стає капіталом, який може вижити в циклі.

В епоху мінливого трафіку ще ніколи не було так важливо налагодити тісний зв’язок із читачами на основі основних читачів. Це визнає все більше й більше ЗМІ, і це породило три нові тенденції:

**По-перше, використовуйте нові медіаформи для встановлення прямого зв’язку з читачами. ** В останні роки подкасти та читання RSS почали зростати, і багато засобів масової інформації запустили власні служби підписки на RSS та бренди подкастів, прагнучи встановити тісні стосунки з читачами більш безпосередньо та ефективно, зміцнити бренди ЗМІ та підвищити комерційну цінність;

**По-друге, зосередьтеся більше на локальному контенті, а не на глобальних гарячих темах. **Наприклад, медіагрупа MvskokeMedia скорегувала свою редакційну стратегію, щоб зосередитися на звітах місцевої спільноти, що відображає її увагу на основних читачах;

**По-третє, посилити прозорість і відкритість повідомлень.З одного боку, це допомагає читачам зрозуміти концепцію повідомлень, а з іншого – зрозуміти, які новини більше потрібні читачам. ** Наприклад, Honolulu Civil Beat проводив «спливаючі ньюзруми», подібні до спливаючих подій у своєму районі, щоб посилити спілкування з читачами.

(2) З розвитком «короткої відеожурналістики» увага аудиторії змінилася, і традиційні концепції новин зазнали впливу

У 2023 році статистичне агентство даних «ПресГазетт» (PressGazette) оприлюднило рейтинг 25 медіа-інформаційних компаній, заснованих з початку тисячоліття, з яких Facebook очолював список, а потім TikTok. Вплив соціальних медіа очевидний, розвиток платформ коротких відео, представлених TikTok, сильно вплинув на тенденцію розвитку журналістської галузі.

TikTok швидко стає однією з найбільших контент-платформ і баз трафіку в світі. На платформі зібрана не тільки велика кількість молодої аудиторії, але й аудиторія різних вікових груп поступово звертає свою увагу на короткі відео замість графічного контенту чи серйозних новинних повідомлень, які добре вміють ЗМІ. Одночасно з відволіканням уваги аудиторії – доходи від реклами та венчурний капітал, які також надходять на платформи TikTok та Instagram, на які молоді користувачі звертають більше уваги.

Мало того, з’являється новий формат новин: «журналістика TikTok». Коли відбулися важливі новинні події, такі як нова епідемія коронавируса та конфлікт між Росією та Україною, люди виявили, що основним джерелом інформації стали вже не ЗМІ, а TikTok. Велика кількість відеоконтенту в режимі реального часу та з перших рук швидко поширюється на TikTok. TikTok поступово перетворився з платформи розважального короткого відео на платформу комплексного контенту, включаючи аудіо- та відеовміст, і став важливим способом для користувачів Інтернету отримати інформацію. Для багатьох молодих людей справа не в тому, що вони більше не дивляться новини, вони просто не читають новини в ЗМІ. Подібні явища також очевидні в Китаї.

Коли основний носій новин змінюється з тексту на відео, це виклик для більшості ЗМІ. Деякі традиційні медіа активно шукають змін і намагаються інтегруватися в екологію коротких відеоновин. Згідно зі статистикою «2022 Digital News Report», опублікованою Інститутом журналістики Reuters при Оксфордському університеті, близько половини (49%) основних медіаорганізацій регулярно публікують контент у TikTok. Як представник відомих медіа, «Washington Post» спеціально найняв сторонню команду для створення контенту для власного облікового запису TikTok; «Los Angeles Times» сформувала контент-команду під назвою «404» для проведення експериментального виробництва контенту на основі уподобання молодіжної аудиторії.

Деякі вітчизняні новинні видання також виникли на основі журналістики TikTok. Наприклад, NowThis, який починався з коротких відеоновин, уже має 8,5 мільйона шанувальників; іспанська контент-компанія Ac2ality бере за свою основну концепцію «розповісти новини за одну хвилину» і зібрала 3,9 мільйона шанувальників у TikTok з моменту запуску в 2019 році.

Зростання TikTok-журналістики означає зміщення фокусу уваги аудиторії. З одного боку, вплив на індустрію новин відображається у втраті доходів від реклами та погіршенні життєвого середовища медіа.Хоча були докладені зусилля для інтеграції в екологію коротких відеоновин, притаманна несумісність між традиційними новинами та відеозасоби зробили цю трансформацію неефективною. З іншого боку, широке поширення коротких відеоновин вплинуло на традиційні концепції новин. Такі цінності, як «об’єктивність» і «автентичність», які вважаються стандартом у індустрії новин, більше не наголошуються. Швидкі, сенсаційні та візуальний ефект став новим стандартом виробництва, а такі дані, як лайки та ретвіти, стали новими показниками якості новин. «Жовті новини» набирають дедалі більше трафіку та аудиторії, а життєвий простір традиційних новин ще більше стискається.

З точки зору аудиторії, люди поступово звикли отримувати новини та інформацію через такі канали, як короткі відеоролики, на що також певною мірою впливають все більш помітні явища «втоми від новин» і «уникнення новин». Уникання новин зумовлене як когнітивними, так і емоційними факторами: когнітивний аспект проявляється у сприйнятті того, що певні теми чи події висвітлюються занадто багато, і читання цих новин призведе до відчуття втоми, і важко отримати приріст інформації, що призводить до «перевантаження новинами»; Емоційний аспект відноситься до людей, які активно уникають новин, які викликають негативні емоції, таких як повідомлення про епідемії, насильство та природні катаклізми.

Відповідно до звіту Інституту журналістики Reuters та Оксфордського університету, у 2017 році 29 відсотків респондентів заявили, що «часто або іноді уникають новин», а в 2019 році цей показник зріс до 32 відсотків. Після спалаху нової епідемії коронарної пневмонії у 2020 році попит людей на новини ненадовго зріс, але феномен уникання новин швидко відновився: 59% людей сказали, що вони «іноді або завжди активно уникають новин». Звички аудиторії отримувати інформацію та зміни в менталітеті стали факторами, які індустрія новин має враховувати, а також стали перешкодою для трансформації ЗМІ.

(3) Закриття та звільнення стали нормою, а журналісти активно прагнуть змін

Три роки епідемії нової корони справили величезний вплив на світову економіку, і журналістська індустрія не може залишатися осторонь цього.

Закриття інформаційних організацій стало нормою. Іноземні ЗМІ, зокрема BuzzFeed, VICE та інші цифрові медіа, закрили свої новинні бізнеси, а друковані видання, такі як The Livonia Observer, практично припинили виходити. Внутрішня ситуація також не є оптимістичною. «Блакитна книга ЗМІ: Звіт про розвиток медіаіндустрії Китаю (2022)», опублікована спільно Школою журналістики та комунікації Університету Цінхуа та іншими установами, показує, що вплив нової коронарної пневмонії на деякі сфери медіаіндустрії все ще триває, а доходи від реклами традиційної журналістики продовжують скорочуватися Бюджет періодичних видань, газет та інших ЗМІ. Дохід від внутрішньої газетної реклами та розповсюдження різко впав, а ринок телевізійної реклами був слабким і занепадав. З 2020 по 2023 рік десятки газет, у тому числі «City Picturel» і «Southeast Express», оголосили про призупинення або припинення виходу.

Доходи журналістів значно впали. За даними Press Gazette, економічна нестабільність вплинула на роботу приблизно двох третин журналістів. Більше 80% респондентів є штатними журналістами, більшість із них (71%) мають річний дохід менше 100 000 доларів США, а середній гонорар позаштатного автора становить менше 300 доларів.

Звільнення задають тон медійним організаціям. За неповною статистикою, з 2020 року десятки ЗМІ оголосили про плани звільнення. BuzzFeed скоротив певний відсоток співробітників через плани використовувати штучний інтелект для створення контенту вікторин.20 квітня 2023 року засновник BuzzFeed знову оголосив про закриття свого новинного бізнесу, звільнивши близько 180 співробітників, залучаючи контент, технології , управління та інші відділи 15% від загальної кількості. Згідно зі статистикою Forbes, із січня 2023 року понад 30 газет і медіа-організацій звільнили різного ступеня. Останнє відбулося 7 червня. унікальні виклики» і звільнить 74 співробітники редакцій.

Глобальний економічний спад і технологічний шок спричинили подвійну кризу для індустрії новин, а умови життя журналістів викликають занепокоєння, що також тісно пов’язане із застосуванням нових технологій новинними організаціями. Запровадження систем автоматичного звітування та автоматичного редагування звільнило частину робочої сили, але також призвело до скорочення деяких практиків. Ітерація медіатехнологій не принесла прогресу в трудових відносинах, що особливо помітно в індустрії контенту. У першій половині 2023 року в Голлівуді продовжується страйк, що вплинуло на багато ефірних драм. За страйком стоїть трансформація методу виробництва та форми трансляції драматичних серіалів за допомогою потокової медіаплатформи в особі Netflix, яка стискає життєвий простір сценаристів. Ефект заміщення технологічних механізмів також впливає на журналістику.

Зіткнувшись з обмеженим життєвим простором, багато новинних організацій і журналістів почали зміщувати свою увагу на соціальні медіа та платформи короткого відео. Наприклад, відкриття каналів і публікація відеовмісту на TikTok і YouTube, щоб залучити молодшу аудиторію та збільшити дохід за допомогою моделей поширення реклами. З іншого боку, журналісти діляться знаннями та думками через соціальні платформи, такі як Twitter і LinkedIn, і створюють особисті бренди та впливають.

Виникає: AIGC починає a

Нові технології та промислова революція

AIGC, який використовує ШІ для автоматичного створення вмісту (AIGeneratedContent). Це не нова річ. Її можна віднести до 1957 року, коли Леджарен Гіллер і Леонард Айзексон створили першу в історії людства музичну композицію, згенеровану комп’ютером. Згенеровані за допомогою штучного інтелекту моделі та роботи продовжують з’являтися, але 2022 рік справді перший рік спалаху AIGC. Значення AIGC полягає не лише в тому, що технологія створює контент, але й у тому, що ШІ має здатність генерувати та створювати, як люди. Користуючись необмеженим творчим потенціалом і майбутнім простором для застосування, AIGC розпочинає нову технологічну та промислову революцію, підштовхуючи штучний інтелект до наступної ери.

(1) Велика модель є наріжним каменем спалаху AIGC

З появою глибокого навчання в 2010 році розвиток штучного інтелекту перейшов до третьої кульмінації, а велика модель вивела цю кульмінацію на новий етап. У 2017 році Google випустив знаковий алгоритм Transformer у статті «AttentionisAllYouNeed». Хоча він все ще є продовженням глибокого навчання, завдяки йому параметри моделі глибокого навчання перевищили 100 мільйонів. Transformer замінив RNN і CNN і вступив в еру великих моделей. Це, безсумнівно, велика віха.

Transformer — це модель нейронної мережі, заснована на механізмі самоконтролю. Спочатку вона використовувалася для виконання завдань перекладу тексту між різними мовами. Основний корпус включає частини Encoder і Decoder, які відповідають за кодування тексту вихідної мови та перетворення закодованого інформацію на цільовій мові текст. Потім на основі кодувальника та декодера розробка великої моделі приблизно розпочалася трьома шляхами: перший — відмова від декодера та використання кодувальника лише як моделі кодувальника для попереднього навчання. Найвідомішим представником є сімейство Bert; друге – відмовитися від частини Decoder. Частина Encoder базується на сімействі GPT частини Decoder; третя – це маршрут великої моделі Google T5, який використовується як кодувальником, так і декодером.

Велика модель штучного інтелекту, також відома як модель попереднього навчання або базова модель, — це модель, навчена на основі великої кількості даних і має велику кількість параметрів, які можна адаптувати до широкого спектру подальших завдань. Ці моделі, засновані на ідеях трансферного навчання та останніх досягненнях у глибокому навчанні, а також великомасштабних прикладних комп’ютерних системах, демонструють дивовижні нові можливості та значно покращують продуктивність різноманітних подальших завдань. Зважаючи на цей потенціал, велика модель стала зміною парадигми в розвитку технології штучного інтелекту, і багато міждомених систем штучного інтелекту або сервісів продуктів будуть побудовані безпосередньо на основі великої моделі. Зокрема, у сфері AIGC великі моделі ШІ можуть досягати багатозадачності, багатомовності та багаторежимності та відіграватимуть ключову роль у створенні різноманітного контенту. Відповідно до основних типів моделі попереднього навчання включають моделі попереднього навчання обробки природної мови (NLP), моделі попереднього навчання комп’ютерного зору (CV) і мультимодальні моделі попереднього навчання. Ці три типи моделей мають широкі перспективи застосування в журналістиці та інших сферах.

Чому кажуть, що велика модель є наріжним каменем спалаху AIGC? Це тому, що велика модель спровокувала якісну зміну технічних можливостей AIGC. Незважаючи на те, що в минулому нескінченним потоком з’являлися різні генеративні моделі, високий поріг використання, високі витрати на навчання, проста генерація вмісту та низька якість далекі від задоволення потреб гнучкості, високої точності та високої якості реальних сценаріїв споживання вмісту. . Велика модель вирішує багато з перерахованих вище проблем посадки. Наприклад, ChatGPT може надавати високоякісні послуги з генерації текстового контенту для людей з різних країн, різного культурного походження, різних професійних сфер і вікових груп одночасно, що раніше було неможливо уявити. ChatGPT також демонструє магічну здатність великих моделей, крім самого генерування тексту. ChatGPT, GPT-4, Bard, PaLM, LLaMA тощо принесли нинішнє процвітання великим моделям, а також принесли світанок AGI.

Загалом спалах AIGC у 2022 році виграє від широкомасштабних модельних технологій. Велика модель AIGC, яка має такі характеристики, як універсальність, базовість, мультимодальність, численні параметри, великий обсяг навчальних даних, а також високоякісний і стабільний генерований контент, стала «фабрикою» та «конвеєром» для автоматизованого контенту виробництва.

(2) Промислова екологія – запорука розвитку AIGC

Попередній повільний розвиток індустрії ШІ тісно пов’язаний з відсутністю більш зрілої індустріальної системи. Будь-яка розвинена галузь має відносно повну промислову екосистему вгору та внизу. Наприклад, в автомобільній промисловості у світі є лише кілька виробників основних компонентів, таких як двигуни та коробки передач, але може бути багато виробників автомобілів, орієнтованих на споживача. У попередній індустрії штучного інтелекту, від дослідження та розробки базових моделей до онлайн-продажів продуктів і послуг, кожна компанія, здається, повинна охоплювати весь галузевий ланцюг, і важко збалансувати витрати та повернення прибутку.

Розвиток галузі перебуває у складній ситуації. Раніше основною проблемою була відсутність універсальності моделі штучного інтелекту, але тепер на основі великої моделі спочатку була сформована промислова екосистема AIGC, яка представляє трирівневу структуру: верхню, середню та нижню.

**Перший рівень — це базовий рівень, який є базовим рівнем технічної інфраструктури AIGC, створеним на основі великої моделі. **Через високу вартість і технічні інвестиції у великі моделі, вони мають високі бар’єри для входу. Беручи за приклад модель GPT-3, запущену в 2020 році, засновник AlchemyAPI Елліот Тернер припустив, що вартість навчання GPT-3 може становити близько 12 мільйонів доларів США. Таким чином, основними установами, які зараз входять до моделі попереднього навчання, є провідні технологічні компанії та науково-дослідні установи.

У сфері AIGC американські інфраструктурні компанії (у передовій екологічній ніші) включають OpenAI, Stability.ai тощо. Завдяки технічній підтримці базового рівня галузь нижньої течії може розвиватися як гриби після дощу, формуючи поточний бізнес-потік AIGC.

**Другий рівень — це середній рівень, тобто вертикальні, орієнтовані на сцену, персоналізовані моделі та інструменти застосування. **Попередньо навчена велика модель є інфраструктурою. На цій основі вона може швидко витягувати та генерувати орієнтовані на сцену, індивідуальні та персоналізовані малі моделі для реалізації розгортання промислових трубопроводів у різних галузях промисловості, вертикальних полях і функціональних сценаріях. використання за вимогою, висока ефективність і економічність. На основі великої моделі стає реальністю Model-as-a-Service (MaaS), яка реалізує трансформацію ШІ з «ручної майстерні» в «фабричний режим». Великі моделі штучного інтелекту відрізняються більшою універсальністю та інтелектом. MaaS забезпечує безпечне, ефективне та недороге використання моделі та підтримку розробки для наступних додатків. Його можна застосовувати у великих галузях промисловості та ширше розширювати можливості програм у різних галузях. підвищення ефективності виробництва всього суспільства. Генеральний директор OpenAI Сем Альтман одного разу чітко зазначив, що проміжний рівень є основою майбутнього підприємництва ШІ.

Наприклад, на основі відкритого API-інтерфейсу ChatGPT було створено багато великих моделей або прикладних інструментів, які використовуються у фінансовій та медичній сферах. JasperAI покладався на GPT-3 для автоматичного створення креативного маркетингового контенту та перетворився з нуля на єдинорога за 18 місяців. Крім того, після того, як StableDiffusion був відкритий, з’явилося багато вторинних розробок, заснованих на моделях з відкритим кодом, стали популярними спеціальні стилі навчання вертикальних моделей домену, наприклад знаменитий Novel-AI, створений за допомогою стилю двовимірного малювання, і різноманітні стилі генераторів символів тощо.

**Третій рівень — це прикладний рівень, тобто служби генерації контенту, наприклад тексту, зображень, аудіо та відео для кінцевих користувачів C. **На прикладному рівні він зосереджений на задоволенні потреб користувачів і бездоганно поєднує модель AIGC із потребами користувачів для досягнення промислової посадки. NotionAI на основі великої моделі GPT-3 є таким продуктом, який може задовольнити потреби користувачів у професійному створенні текстового контенту. Візьмемо як приклад відкритий вихідний код StableDiffusion. Він не лише відкриває програми, але й має навчені моделі. Наступні підприємці можуть краще використовувати цей інструмент із відкритим вихідним кодом, щоб викопувати ще більші ресурси з порогом обчислювальної потужності відеокарт споживчого рівня C-end Екологія вмісту відіграє життєво важливу роль у популяризації AIGC серед широкого кола кінцевих користувачів C. Зараз з’являється все більше інструментів для кінцевих користувачів C, включаючи веб-сторінки, локально встановлені програми, мобільні аплети, роботи групових чатів тощо, і навіть служби споживання вмісту, які використовують інструменти AIGC для налаштування та створення карт.

Наразі від компанії рівня інфраструктури, яка надає великомасштабні моделі, до компанії рівня прикладних програм, яка зосереджується на створенні продуктів AIGC та інструментів для додатків, AIGC створила процвітаючу екологію, технологічні інновації викликали хвилі інновацій у додатках, а технологія надає можливості тисячам промисловості. Оскільки інтеграція цифрової економіки та реальної економіки продовжує поглиблюватися, а цифрові сценарії Інтернет-платформи стають все більш і більш багатими, загальний людський попит на загальну кількість і багатство цифрового контенту продовжує зростати. Будучи новим типом методу виробництва контенту, AIGC взяв на себе лідерство в досягненні основних інновацій і розробок у медіа новинах, електронній комерції, кіно та телебаченні, індустрії розваг та інших галузях з високим рівнем цифровізації та попитом на багатий контент, а також своїм ринковим потенціалом поступово виникло. У той же час, у процесі просування цифрової і реальної інтеграції та прискорення промислової модернізації, програми AIGC у різних галузях, таких як фінанси, медичне обслуговування та промисловість, також швидко розвиваються.

(3) Інновації в застосуванні сценаріїв, втілений інтелект і рівні права є майбутньою орієнтацією AIGC

Інновації в застосуванні сценаріїв – це шлях майбутнього розвитку AIGC. Будь-яка нова технологія може бути широко використана, лише якщо вона застосовується в певному сценарії та створює економічну та соціальну цінність. У той же час у широкому діапазоні застосувань технологія може продовжувати інновації та розвиток. Це формує ефект маховика «прикладення сцени та ітерації технології». У 2022 році Міністерство науки і технологій послідовно видало «Повідомлення про підтримку створення сценаріїв демонстраційного застосування штучного інтелекту нового покоління» та «Керівні думки щодо прискорення інновацій у сценаріях та сприяння високоякісному економічному розвитку із застосуванням високого рівня штучного інтелекту Intelligence", і перша партія підтримки для будівництва розумних ферм і розумних ферм. Десять сценаріїв демонстраційних додатків, таких як порти і розумні шахти. У промисловості стало консенсусом сприяти впровадженню технології штучного інтелекту за допомогою тяги додатків. На даний момент стратегія OpenAI також полягає в тому, щоб спробувати створити прикладну екологію та застосувати великі моделі в різних галузях.

Інноваційне застосування сценарію також означає, що AIGC у майбутньому стане більш вертикальним і легким. По-перше, хоча велика модель є загальною, їй не вистачає галузевої глибини. Його майбутньою тенденцією розвитку може бути «вертикалізація» в шести аспектах, включаючи глибину галузі, персоналізацію підприємства, спеціалізацію можливостей, мініатюризацію масштабу, розподіл розгортання та приватизацію власності. По-друге, у майбутньому AI буде вбудований у всі сфери суспільного виробництва та життя, особливо в мобільні пристрої та вбудовані пристрої, тобто потрібне локалізоване розгортання. Наразі великі моделі пред’являють високі вимоги до апаратної обчислювальної потужності та пам’яті, тоді як мобільні пристрої або вбудовані пристрої часто мають обмежену обчислювальну потужність.Тому легка модель буде важливим напрямком майбутнього розвитку AIGC.

Втілений інтелект є неминучою формою розвитку ШІ. Втілений інтелект означає, що штучний інтелект є не лише цифровим або віртуальним, але також має фізичну форму у фізичному середовищі, як-от роботи чи інші пристрої, які можуть взаємодіяти з реальним світом. Справжній інтелект і навчання вимагають взаємодії з фізичним світом, оскільки більшість біологічних інтелектів еволюціонували в прямому контакті з навколишнім середовищем. Втілений інтелект може краще вивчати сприйняття та поведінку через взаємодію з навколишнім середовищем. Подібно до цієї точки зору, деякі вчені вважають, що ChatGPT не зможе досягти суперштучного інтелекту в майбутньому, оскільки їм бракує здатності взаємодіяти з реальним світом. Тому втілений інтелект вважається ключем до загального штучного інтелекту, а роботи з «втіленим інтелектом» є найвищою формою штучного інтелекту

У липні 2023 року команда під керівництвом вченого зі штучного інтелекту Лі Фейфея оприлюднила останні досягнення в області втіленого інтелекту. Вони підключили великі моделі до роботів і перетворили складні інструкції на конкретні плани дій. Люди можуть використовувати природну мову, щоб давати інструкції роботам. Що ще важливіше, завдяки поєднанню LLM (Large Language Model) + VLM (Visual Language Model) здатність робота взаємодіяти з навколишнім середовищем ще більше покращується, і завдання можна виконувати без додаткових даних і навчання.

Рівність здібностей є неминучим результатом розвитку AIGC. Наразі розробка AIGC надала користувачам більше творчих можливостей і свободи. Наприклад, звичайні люди можуть використовувати AIGC для створення романів, музичних творів, 3D-контенту тощо, усе це може бути створено на вимогу на основі вхідних слів. Мало того, у майбутньому кожен може мати власного «Джарвіса» — персонального розумного помічника на зразок Залізної людини. У 2021 році Microsoft вперше представила концепцію Copilot (другий пілот) на GitHub. GitHub Copilot — це служба ШІ, яка допомагає розробникам писати код. У травні 2023 року, завдяки благословенню великої моделі, Microsoft розпочне комплексне оновлення Copilot, запустивши Dynamics365Copilot, Microsoft365Copilot і PowerPlatformCopilot тощо, і висуне концепцію «Copilot — це абсолютно новий спосіб роботи». Робота така, а в житті теж потрібен «Другий пілот». Лі Жіфей, засновник Go Ask, вважає, що найкраща робота для великих моделей — бути «другим пілотом» для людей. Велика модель AIGC може стати розумним помічником для кожного, щоб кожен міг насолоджуватися перевагами технології AIGC.

На додаток до «реформи пропозиції»:

Що привносить AIGC у журналістику?

Загальний спад світової економіки, ефект заміщення новими технологіями, вплив коротких відео та зменшення трафіку з соціальних медіа призвели до того, що індустрія новин зіткнулася з труднощами. У цьому контексті поява AIGC може стати променем надії для виробництва новин і журналістики в цілому. Отже, які нові можливості AIGC принесе в журналістику? Чи може це бути виходом зі складної ситуації?

(1) Створення новин за допомогою штучного інтелекту не є новим

Перш ніж обговорювати зміни, спричинені AIGC, озирнувшись на історію розвитку журналістики, ми можемо побачити, що участь ШІ в журналістиці, особливо у виробництві новин, не безпрецедентна. За останнє десятиліття чи близько того хвилю інновацій у журналістиці, спровоковану штучним інтелектом, можна розділити на три етапи: етап автоматизованого звітування, етап розширеного звітування та етап генерування звітів.

**Перший етап, етап автоматизованої звітності штучного інтелекту. **На даному етапі в основному використовують здатність штучного інтелекту створювати природну мову (NLG) для автоматичного повідомлення новин. Такі медійні організації, як Associated Press, Reuters, Bloomberg і Agence France-Presse, мають представницьку практику. Автоматизоване звітування використовує програми для автоматичного створення текстового вмісту, що має переваги в ефективності та точності звітування, але через брак мислення та емпатії важко писати звіти, порівнянні з людьми-репортерами, тому він застосовний лише до певних сфер, таких як фінанси, спорт та інші типи новин, які можна створювати за шаблоном.

Що стосується додатків, наприклад, автоматична система генерації новин під назвою «Line News Production Line», розроблена Reuters, може генерувати новини, такі як акції, спорт і погода; Washington Post використовує автоматизованого робота-письма під назвою Heliograf, який може генерувати прості новини. звіти в галузі науки, політики та спорту; автоматична система запису, запущена телевізійною станцією NHK в Японії, була видатною у звіті про землетрус у Токіо в березні 2011 року. Такі продукти, як DreamWriter, запущений Tencent у 2015 році, і Kuaibi Xiaoxin від інформаційного агентства Xinhua є типовими практиками автоматизованого звітування в Китаї. Під час двох сесій країни в 2018 році «медіа-мозок», запущений інформаційним агентством Сіньхуа, відсортував гарячі слова двох сесій країни з 500 мільйонів веб-сторінок, а також створив і оприлюднив перші в світі відеоновини, створені машиною. про два сеанси, які зайняли лише 15 секунд.

**Другий етап, етап подання новин за допомогою AI. **Цей етап зосереджений на використанні методів машинного навчання та обробки природної мови (NLP) для аналізу даних і виявлення відповідних тенденцій. Наприклад, аргентинська газета La Nación використовує штучний інтелект для підтримки своєї команди обробки даних з 2019 року, а потім співпрацювала з аналітиками даних і розробниками для створення лабораторії штучного інтелекту для подальшого вдосконалення додатків ШІ.

Застосування штучного інтелекту в аналізі громадської думки також є прикладом репортажів новин за допомогою ШІ. У процесі аналізу громадської думки ШІ може допомогти в таких завданнях, як аналіз настроїв, виявлення тем, прогнозування та аналіз тенденцій, допомагаючи організаціям краще зрозуміти громадську думку та ставлення, щоб справлятися зі складною громадською думкою та ринковим середовищем. Наприклад, програма, розроблена Associated Press і NewsWhip, може допомогти професіоналам відстежувати поширення контенту, аналізувати, як контент стимулюватиме участь учасників і клієнтів у суспільстві, і коригувати стратегію контенту, щоб краще задовольняти потреби користувачів. Існують засоби масової інформації, які використовують можливості штучного інтелекту для обробки даних для оптимізації контенту. Наприклад, у 2019 році Forbes запустив платформу публікації штучного інтелекту Bertie, яка може створювати привабливіші заголовки та автоматично зіставляти зображення для вмісту звіту з оптимізувати комунікаційний ефект; Washington Post «Також продовжувати досліджувати практику впровадження штучного інтелекту в бізнес, наприклад, запуск системи рекомендацій ForYou та використання моделей штучного інтелекту для виявлення тенденцій підписки та втрати користувачів.

**Третій етап — це етап, на якому генеративний штучний інтелект (AIGeneratedContent) бере участь у створенні новин із мультимодальними можливостями генерування. **ChatGPT, Google Bard, Microsoft NewBing та інші продукти базуються на широкомасштабній мовній моделі (LLM), яка може генерувати описовий текст. У порівнянні з автоматизованим етапом звітності, який застосовний лише до фінансових звітів, спортивних звітів тощо, AIGC може довше писати звіти вищої якості та може імітувати певні стилі роботи відповідно до інструкцій. Можливість мультимодального генерування AIGC також надає багато нових можливостей для візуалізації новин. Зараз галузь журналістики все ще перебуває на цій стадії, і відповідні практики все ще потребують поглиблення.Однак можна передбачити, що AIGC вплине на збір, виробництво та презентацію новин, а потім змінить всю структуру журналістської індустрії.

(2) AIGC реалізує «реформу пропозиції» журналістики

Мультимодальний вміст, такий як текст Wensheng, зображення Wensheng, аудіо та відео Wensheng, код Wensheng тощо, належать до AIGC, тобто до категорії вмісту, створеного штучним інтелектом. Традиційні моделі виробництва контенту, такі як UGC, PGC тощо, в основному відрізняються професіоналізмом автора та композиційними атрибутами, але, по суті, люди є основним органом, який створює контент, тоді як AIGC використовує ШІ для створення різних форм контенту.

Вплив AIGC на журналістику в основному зосереджений на етапі виробництва новин. З удосконаленням технічних можливостей AIGC, таких як ChatGPT, і поглибленням його застосування, його вплив на журналістську галузь також поглибиться. Сучасна практика застосування показує, що вплив AIGC на журналістику в основному включає такі аспекти:

**По-перше, збір і обробка новинної інформації для оптимізації виробничого процесу. **

За допомогою плагінів, таких як плагіни, ChatGPT може швидко захоплювати та збирати величезні обсяги даних, а також виконувати автоматичну обробку, наприклад швидкий перегляд текстів і створення підсумків для подальшого аналізу журналістами. Ця здатність дає можливість підвищити ефективність отримання інформації.На етапі пошуку даних журналістам і редакторам не потрібно читати велику кількість повнотекстових матеріалів, але вони можуть використовувати аналіз даних ChatGPT і можливості семантичного аналізу для генерації рефератів і швидко отримати основну інформацію для підвищення ефективності роботи. Можливість генерації мови ChatGPT також можна використовувати для перекладу міжмовних текстів, що полегшує репортерам і редакторам отримання матеріалів та інформації різними мовами. У той же час інструменти AIGC можуть допомогти журналістам ідентифікувати та організувати аудіо- та відеоконтент інтерв’ю, підвищити продуктивність і оптимізувати творчий процес. Згідно з нашим дослідженням, «пошук документів» і «контент перекладу» наразі є двома найбільш часто використовуваними AIGC медіа-практиками, на які припадає 54,8% і 44% відповідно.

Використання AIGC для покращення здатності збирати та обробляти інформацію відіграватиме дедалі важливішу роль у висвітленні новин. Рула Халаф, головний редактор британської "Financial Times", зазначила, що редакція новин повинна створити команду технологій штучного інтелекту, щоб допомагати репортерам у видобутку даних, аналізі контенту та завданнях перекладу.Здатність ШІ видобувати історії.

**По-друге, генерація новинного контенту покращує ефективність звітності. **

ChatGPT має потужну здатність до навчання та генерування тексту. Після підключення до мережі він може швидко збирати Інтернет-дані для створення вмісту новин. Завдяки налаштуванню слів підказок (), ChatGPT також може генерувати звіти новин певного стилю. Крім того, ChatGPT можна застосовувати для створення планів інтерв’ю, фреймів і заголовків статей тощо. Він також може перекладати новини кількома мовами, порушувати мовні кордони та поширювати новини для різноманітних аудиторій.

Деякі ЗМІ включили AIGC у процес виробництва новинного контенту. Наприклад, BuzzFeed використовує ChatGPT для генерації контенту для тестів; перед Днем Святого Валентина у 2023 році The New York Times створила генератор повідомлень до Дня Святого Валентина за допомогою ChatGPT. Користувачам потрібно лише ввести кілька підказок, і програма зможе автоматично створити любовний лист; Німецька видавнича група AxelSpringer і британський видавець Reach також нещодавно опублікували статті, написані ШІ, на місцевих новинних сайтах.

Також було запущено NewsGPT.com, першу в світі платформу для новин, створених повністю штучним інтелектом. Згідно із заявою, на веб-сайті немає репортерів, а NewsGPT сканує та аналізує джерела новин з усього світу в режимі реального часу, включаючи соціальні мережі, веб-сайти новин тощо, і створює новинні звіти та звіти. Його засновник стверджує, що NewsGPT «не піддається впливу рекламодавців або особистих думок» і надає «надійні» новини 24/7.

**Нарешті, мультимодальне представлення новин породило такі типи новин, як «інтерактивні новини». **

З удосконаленням технічних можливостей GPT-4 вже має можливість генерувати мультимодальність. Окрім Wenshengwen і Wenshengtu, він може генерувати більше медіаформ у майбутньому. У той же час за допомогою інструментів AIGC, таких як Midjourney, він також досяг мультимодального контенту, такого як генерація тексту, зображень, аудіо, коду та 3D-вмісту, що створило нові можливості для генерації новинного контенту. «Конвергенція медіа» та «все-медіа-репортер», яких колись прагнула журналістська індустрія, тепер бачать світ завдяки появі та застосуванню AIGC. Мультимедійний звіт «Лавина», створений «Нью-Йорк Таймс» у 2012 році, включаючи зображення, відео, дані, 3D-контент тощо, зайняв 6 місяців, а команда з 11 осіб витратила 250 000 доларів США. значно знизити собівартість виробництва та поріг аналогічного вмісту.

У той же час, завдяки можливостям взаємодії ChatGPT у режимі реального часу, його можна використовувати для розробки діалогових роботів для журналістики, інтегрувати їх у новини, відповідати на запитання читачів у режимі реального часу та надавати додаткову інформацію на основі даних. Це може розширити форму змісту «Інтерактивних новин AIGC», підкреслюючи взаємодію з читачами та представляючи повну картину новин через безперервні запитання та відповіді. AIGC також може покращити технічні форми, такі як «віртуальний якір», і оптимізувати ефект подання новин.

Що стосується рекламного та маркетингового контенту, AIGC також продемонструвала потужні можливості генерації, наприклад використання ChatGPT для написання рекламних текстів або використання таких продуктів, як Midjourney, для безпосереднього створення рекламного контенту для підвищення ефективності створення. Крім того, ChatGPT також можна використовувати для аналізу наборів даних, щоб допомогти рекламодавцям зрозуміти моделі поведінки споживачів і ринкові тенденції з метою оптимізації ефективності реклами. AIGC готова здійснити революцію у світі цифрового маркетингу.

(3) Об’єктивно розуміти роль AIGC у журналістиці

Загалом технологія AIGC, представлена ChatGPT, має потенціал для підвищення ефективності та навіть реалізації змін у зборі інформації про новини, створенні контенту та мультимодальній презентації. У майбутньому, з подальшим удосконаленням технічних можливостей і поглибленням його застосування в журналістській індустрії, AIGC замінить деякі звичайні ланки виробництва контенту, звільнивши репортерів і редакторів від виснажливої роботи, яка забирає час і енергію, і зосередившись на більш творчій роботі. . Однак у цьому процесі неминучою є проблема скорочення робочої сили, спричинена «технологічним заміщенням», тому статус виживання журналістів у новому технологічному середовищі заслуговує на увагу.

Очікується, що завдяки потужним можливостям створення контенту AIGC здійснить «реформу пропозиції» в журналістській галузі. Але з точки зору фактичного застосування, «реформувати» ще занадто рано. Зараз такі інструменти, як ChatGPT, в основному використовуються для підвищення ефективності виробництва контенту, який є «оновленою версією» автоматизованого звітування. Оскільки він все ще не мати емпатію, мислення, здоровий глузд і т. д. Базові здібності, AIGC насправді не можна використовувати для написання детальних звітів, але використовуються в певних сферах, таких як спорт і акції, а також «залишки», такі як генерація тестів вміст. Заступник директора Цао Фен прокоментував, що ChatGPT все ще не в змозі замінити потреби в написанні в сценаріях з високим попитом і високим лімітом. З галузевої практики також можна побачити, що після пожежі ChatGPT, хоча багато медіаорганізацій робили відповідні спроби, вони Жодне авторитетне ЗМІ не застосовувало ChatGPT у процесі виробництва новин.Враховуючи результати нашого опитування, лише 38,1% медіа-організацій активно використовують такі інструменти AIGC, як ChatGPT.

Для цього є кілька причин, зокрема:

** Вміст погано читається. **Хоча ChatGPT може швидко генерувати вміст на основі підказок, його читабельність погана. Згенерований вміст більше схожий на пояснювальний текст, який не є продуманим і цікавим для читання. Новини – це повідомлення останніх фактів.Хоча читачі хочуть швидко зрозуміти динаміку навколишнього середовища, вони вважають за краще читати більш читабельні новини, ніж нудні «пояснювальні тексти». Частково причиною поганої читабельності є те, що ChatGPT не має аналітичних і дослідницьких можливостей і не може виконувати ті самі оригінальні вирази, що й люди, тому він не може надати детальне уявлення про події та може лише накопичувати глибокі «картинки супу». ". 18 квітня 2023 року офіційний акаунт «Daily People» опублікував статтю під назвою «Це наш перший рукопис, повністю написаний ChatGPT». Журналіст ввів підказкові слова, а весь контент був згенерований ChatGPT. Однак, незалежно від фактичного тексту чи відгуків читачів, ця стаття не може зрівнятися з рівнем людських авторів. Ключові слова, такі як «нудний», «композиція учнів початкової школи», «рутинний сенс», «жорсткість» і "акцент перекладу" часто з'являється в області коментарів. Автор-людина, який співпрацював із ChatGPT, також висловив свої почуття щодо цієї співпраці: «Це точно неприємно, і навіть можна описати як болісно».

**Джерела інформації заплутані. **Технічний принцип AIGC — це велика модель, а набір даних, що складається з масивних даних, становить навчальні зразки моделі AIGC. Однак ці дані часто включають книги, звіти ЗМІ, наукові журнали, а також статті власних ЗМІ, рекламні та маркетингові копірайтингові та вміст соціальних мереж. Для професійних ЗМІ новини, які вони публікують, мають відповідати не лише за читачів, а й за репутацію установи.AIGC із заплутаними джерелами інформації, очевидно, не ідеальний вибір. Як прокоментувала Джулія Бейзер, цифровий директор Bloomberg Media, позиція ЗМІ полягає в тому, щоб надавати читачам інформацію, засновану на фактах, але ШІ недостатньо, щоб бути точним джерелом інформації.

** Вигадана інформація без розбору. **Поняття «машинна галюцинація» використовується для опису здатності AIGC «серйозно говорити дурниці». Слово «галюцинація» походить від психічного захворювання «Конфабуляція» в психології, що означає, що люди відповідатимуть на запитання, вигадуючи контент, боячись розчарувати іншу сторону або уникати вигляду дурня. Відповідно до налаштувань програми такі інструменти, як ChatGPT, повинні давати відповіді на запитання користувачів. Якщо набір навчальних даних не містить цього питання або набір даних неправильний, ChatGPT створить неправильну відповідь. У той же час йому бракує елементарного здорового глузду та розсудливості, тому він не може усвідомити, що дана відповідь є неправильною. Якщо його застосувати до новинних повідомлень, його потрібно узгодити з ручною перевіркою та перевіркою, що, у свою чергу, збільшує навантаження на людей. У 2023 році американський веб-сайт новин про технології CNET.com одного разу випустив десятки статей, створених штучним інтелектом. Хоча редактор веб-сайту стверджував, що статті були «перевірені та відредаговані» перед публікацією, читачі незабаром виявили, що таких статей було багато. Фундаментальні помилки, і половина з них мають проблеми плагіату і плагіату.

Тому нам потрібно об’єктивно розуміти роль ChatGPT у журналістиці.Поки що рано говорити про те, що AIGC зробить революцію чи навіть замінить журналістику. Будучи індустрією контенту, попит індустрії новин на чудових талантів ніколи не зміниться, а детальний контент, заснований на інтерв’ю з перших рук, ставатиме все більш важливим. Як зазначає Мадхуміта Мургія, редактор із питань штучного інтелекту Financial Times, хоча генеративні інструменти ШІ можуть синтезувати інформацію та редагувати її, вони не можуть виводити оригінальний вміст або мати аналітичні можливості. Можуть замінити когось із оригінальними здібностями».

Меч Дахмота:

Чи стане AIGC посмертним дзвоном для журналістики?

Для журналістської індустрії AIGC започаткує реформу на стороні пропозиції в ланці виробництва контенту. Однак, враховуючи нинішній рівень технологій AIGC, до «реформи» ще далеко. AIGC був включений у практику журналістського виробництва досить обмежено і насправді не почав мати цінності. Тому обговорювати виклик AIGC для журналістської індустрії насправді ще зарано. Однак технологія постійно змінюється. З точки зору історії розвитку технологій, ми не можемо недооцінювати трансформаційний ефект, спричинений будь-якою технологією. Коли більш просунутий AIGC буде включено в журналістську галузь і широко використовуватиметься в майбутньому, які виклики це принесе журналістській галузі? Це те, про що ми повинні думати.

(1) Знищення ефекту поля виробництва новин і вплив на концепції новин, такі як «об’єктивність»

Участь AIGC у ланці виробництва контенту в журналістській індустрії неминуче призведе до руйнівних наслідків, підвищуючи ефективність.

ChatGPT використовується в процесі виробництва новин.Після того, як сталася новина, програма збирає, аналізує та узагальнює релевантну інформацію та швидко створює колаж контенту, що максимізує ефективність. Однак, що стосується журналістської індустрії, численні сили, які спочатку діяли у полі новин, впливатимуть на зміст новин. Тому народження репортажу є не лише особистим натхненням репортера, а продуктом гра балансу багатьох сил Результат інституціоналізованого функціонування ЗМІ. Під час цього процесу журналісти також приймають дисципліну журналістського професіоналізму, щоб забезпечити збалансованість і достовірність репортажів, наскільки це можливо. Але коли генеруючим суб’єктом стає ChatGPT, цей «ефект поля» виробництва новин поступово зникає.

Відповідно, як зазначив професор Ву Сяонін з Південно-Китайського технологічного університету в статті «Вплив і виклик інформаційної «революції» ChatGPT на журналістську індустрію», у цьому процесі зросла важливість новинних фактів в історичних текстах. Оскільки принцип ChatGPT полягає у використанні існуючого вмісту як набору навчальних даних, чим довше вплив явища чи події, тим релевантніший вміст, і тим легше його захопити та інтегрувати в новинний контент, створений машиною. Таким же чином, якщо певні фігури новин і новинні події мають більшу популярність, вони, швидше за все, будуть захоплені та повторно представлені штучним інтелектом, що може сформувати ефект «інформаційної поляризації» та сформувати створений штучним інтелектом «інформаційний кокон». ".

У той же час сам процес збору інформації включає правові та етичні питання, наприклад, чи AIGC збирає мережевий вміст і використовує його як навчальний набір даних відповідно до правових вимог? Чи повинні суб’єкти знятого контенту (особливо творці контенту, такі як журналісти) отримувати фінансову компенсацію? У лютому 2023 року провайдер зображень Getty подав до суду на StabilityAI за «порушення авторських прав». Ці питання, принаймні наразі, все ще знаходяться в стадії туману.

Крім того, модель генерації новин у стилі ChatGPT вплине на існуючу концепцію новин. Журналістський професіоналізм наголошує на вимірах достовірності, об’єктивності та публічності.Ці поняття являють собою набір оперативних норм, які поступово формуються в журналістській практиці для забезпечення того, щоб повідомлення новин не відхилялися від правди. У традиційній журналістській індустрії, де люди є основною формою виробництва, журналісти дисципліновані професіоналізмом і професіоналізмом, і дотримуються цих концепцій у своїй особистій виробничій практиці. Однак ChatGPT не має суб’єктивної свідомості й не може зрозуміти значення, що стоїть за цими поняттями новин, і ці поняття не можна перетворити на «мову», яку ChatGPT може зрозуміти як рядок (слова підказки).

Існує думка, що ChatGPT позбавляється суб’єктивності окремого суб’єкта та, здається, може звітувати більш об’єктивно та чесно. Як рекламує NewsGPT, цей веб-сайт представлятиме новини об’єктивно та правдиво. Але проблема полягає в тому, що сам алгоритм все ще має значення, і алгоритм також розширить дискримінацію в реальному світі. Це неминуча проблема, яку важче вирішити, ніж людей як суб’єктів. Професор Ху Йон зі Школи журналістики та комунікації Пекінського університету зазначив, що «об’єктивність» журналістики підтверджується репутацією та усним повідомленням людей та установ, але «об’єктивність» алгоритмів виключає будь-яку установу. Логіка в цьому полягає в тому, що технологія є нейтральною. Так, немає людської упередженості, тому об’єктивність може бути гарантована. Але проблема в тому, що технологія ніколи не буває нейтральною та не має людського судження, тому вона не є рятівником «об’єктивності».

Варто зазначити, що вплив ChatGPT на виробництво новин також відображається в нерегулярному використанні ChatGPT практиками, що може легко призвести до таких проблем, як плагіат і нечіткі джерела. Згідно з нашим дослідженням, більшість (81,9%) медіа-організацій не випустили специфікації та інструкції щодо використання таких інструментів, як ChatGPT. Це практичне питання, яке потребує уваги.

Вплив ChatGPT на виробництво новин також відображатиметься в проблемах заміни робочих місць, викликаних новими технологіями. Це явище відбувається інтенсивно завдяки вищій ефективності виробництва контенту ChatGPT, який може замінити людей-репортерів у певних типах звітів. Наприклад, після того, як BuzzFeed оголосив, що використовуватиме ChatGPT для допомоги у створенні вмісту вікторин, він негайно оголосив про план звільнення. У той же час у русі «Голлівудський страйк», який відбудеться в травні 2023 року, як запобігти ШІ замінити роботу людей-сценаристів також стало основним зверненням учасників руху. Хоча ці два приклади не вказують безпосередньо на журналістику, це явище незабаром виникне, оскільки ChatGPT ширше використовується у виробництві новин.

(2) «Захоплений» трафік, AIGC змінює схему розповсюдження вмісту

Зараз частка інформації, створеної AIGC, все ще низька, але завдяки широкому просуванню контенту, створеного штучним інтелектом, і поглибленого застосування технології AIGC сфера розповсюдження контенту матиме серйозний вплив.

У цифрову епоху велика частина трафіку онлайн-медіа новин надходить з пошукових систем, і генеративний штучний інтелект поступово стає основним джерелом інформації для пошукових систем. Браузер Bing від Microsoft інтегрує ChatGPT і оновлюється до NewBing; Google також оголосила, що надаватиме пріоритет відображенню контенту, створеного штучним інтелектом (наприклад, його Bard) у результатах пошуку. Згідно з тестом Google у березні 2023 року, Bard надав лише основні відповіді та підсумки, але не включив посилання на джерела новин.

Для пошукових систем це природна «ринкова поведінка», оскільки вона може безпосередньо представляти відсортовані результати пошуку, значно підвищуючи ефективність пошуку інформації користувачами та оптимізуючи роботу користувача. Однак, як тільки виникне модель, за якою пошукові системи розподіляють більше трафіку на результати, згенеровані генеративним штучним інтелектом, більш глибокий, довгий контент новин буде проігнорований.

Це не тільки впливає на відвідуваність новинних видань, але й може значно скоротити доходи новинних видань. Оскільки все більше і більше користувачів отримують потрібний вміст безпосередньо зі сторінки пошуку замість того, щоб перейти на домашню сторінку ЗМІ, життєвий простір ЗМІ, які покладаються на розподіл доходів від реклами, буде стиснутий. Модель доходів, зосереджена на рекламі, матиме величезний вплив, і водночас доходи ЗМІ від підписки також постраждають безпосередньо.

Також постраждали соціальні мережі. У першій половині 2023 року крах цифрових медіа, таких як BuzzFeedNews і VICE, підтвердив важливість соціальних мереж. Щойно такі джерела трафіку будуть припинені, медіа, які покладаються на них, сильно постраждають. Новинні засоби масової інформації, такі як «New York Times» і «Wall Street Journal», також створюють облікові записи на платформах соціальних мереж, таких як Twitter і Facebook, для розповсюдження контенту. Коли вміст AIGC наповнить соціальні мережі, з’являться подібні «облікові записи новинних ботів». Відволікаючи увагу користувачів, користувачі, як правило, вибирають швидке та просте для отримання підсумки новин, що впливає на оприлюднення медіаконтенту.

(3) Народження аудиторії 4.0: від «споживача новин» до «виробника новин»

Для журналістської індустрії AIGC не лише змінить метод виробництва контенту, а й реконструює виробничі відносини.

Причина полягає в тому, що як основна технічна можливість AIGC має відносно низький поріг.Поки проблеми з мережею та обліковими записами вирішено, ним можуть користуватися не лише журналісти, а й звичайні користувачі. Для першого, через його високий рівень спеціалізації, враховуючи такі фактори, як читабельність, час виробництва та вартість, ступінь прийняття технології AIGC може бути невеликим. Що стосується останніх, тобто звичайної аудиторії, то вони більш охоче використовують суміжні технології, оскільки не мають подібного «професійного багажу».

У цьому випадку звичайні люди також можуть генерувати інформацію про новини, використовуючи здатність генерувати AIGC. Наприклад, для певної новини дозвольте ChatGPT швидко створити новинний звіт із поясненням причини та наслідку, або дозвольте ChatGPT створити підсумок низки останніх новин, щоб ви могли швидко зрозуміти новини. Крім того, можна безпосередньо генерувати такий вміст, як коментарі до новин.

У цьому процесі аудиторія стає вже не просто споживачем новинної інформації, а творцем і виробником новинної інформації, перетворюючись із пасивної в активну, таким чином реалізуючи трансформацію суб’єктів ідентичності. Озираючись на історію технологічного розвитку, можна сказати, що поява Інтернету спричинила виток трансформації. В епоху Web 2.0 використання особистих блогів (Blog), соціальних медіа та інших форм медіа дозволило звичайним людям отримати «право на публікацію», тобто вони можуть висловлювати свої різноманітні думки в Інтернеті. Це скасувало монополію традиційних ЗМІ на публікаційні права в епоху до Інтернету. Через надзвичайно високу вартість створення медіаорганізації, газети чи телевізійної станції сформувався високий поріг для оприлюднення інформації, і звичайним людям важко мати можливість і достатній капітал для створення власних каналів. за допомогою Інтернету та мобільних пристроїв, кожен. Усі вони стали «репортерами новин», записуючи та публікуючи будь-коли та будь-де.

Якщо Інтернет змінив структуру розповсюдження контенту, то технологія AIGC, представлена ChatGPT, реалізувала «цивілізацію» виробництва контенту. За допомогою ШІ звичайні люди можуть переступити професійний поріг і стати виробниками контенту, порівнянними з професіоналами. персоналізований контент новин відповідно до власних потреб. За допомогою соціальних мереж вартість розповсюдження також незначна.

Поле дослідження класифікує «аудиторію». Аудиторія як основна частина щоденного діалогу — це «Аудиторія 1.0», а аудиторія як читачі медіаконтенту та товари уваги — це «Аудиторія 2.0». У соціальних мережах, де «кожен є журналістом», У цю епоху аудиторія, яка може записувати та публікувати в будь-який час, стає «Аудиторією 3.0». Тоді, вступаючи в еру AIGC, за допомогою ШІ ми можемо отримати аудиторію, порівнянну з професійними виробничими можливостями, і безпосередньо увійти в еру «Аудиторії 4.0».

Наслідки для журналістики глибокі. Після того, як аудиторія має можливість збирати та виробляти контент, вона може споживати контент більш незалежно, зменшити свою залежність від продукції новинних ЗМІ та ще більше зменшити вплив останніх і статус «сторожа». Межі журналістської індустрії ставатимуть дедалі розмитішими. Як відрізнитися від звичайних творців, зміцнити професійні межі та як практики можуть впоратися з кризою професійної ідентичності – це виклики, з якими доведеться зіткнутися журналістській індустрії.

(4) Криза довіри до журналістики, викликана поширеністю фейкових новин

AIGC демократизував виробництво контенту, але це також може призвести до поширення чуток і фейкових новин.

Як суб’єкт виробництва контенту, журналісти обмежені своїми медіаорганізаціями та механізмами виробництва, з одного боку, і обмежені новинним професіоналізмом, з іншого.У процесі виробництва новин вони звертатимуть увагу на дотримання різних принципів, щоб гарантувати, що новини можуть бути збалансованими, об'єктивними та достовірними. Достовірність є найосновнішою вимогою до публічних повідомлень новин, включаючи достовірність фактів, достовірність деталей і достовірність джерел.

Однак після узагальнення теми виробництва ці обмеження більше не будуть існувати, і AIGC має потенціал стати інструментом для створення фейкових новин і чуток. У лютому 2023 року в Інтернеті було поширено «прес-реліз» про те, що «муніципальний уряд Ханчжоу скасовує обмеження трафіку», а пізніше виявилося, що власник спільноти використовував ChatGPT для його створення, а інші власники надіслали його зі скріншотами , що призводить до поширення неправдивої інформації. Подібні інциденти включають «Повідомлення муніципального уряду Ханчжоу про коригування політики ринку нерухомості», поширене 18 квітня 2023 року. У новинах говорилося, що Ханчжоу запровадить нову політику ринку нерухомості в травні, що пізніше було підтверджено як фейкові новини, створені ChatGPT. Ці фейкові новини можуть становити надзвичайно високі політичні та економічні ризики та завдати шкоди інтересам відповідних суб’єктів. Наприклад, у травні 2023 року фейкова новина, написана generative AI «Попередження про великі ризики HKUST Xunfei», привернула широку увагу, що призвело до різке падіння курсу акцій HKUST Xunfei.

У цих інцидентах AIGC став правою рукою розповсюджувачів чуток. Його здатність генерувати знижує витрати на поширення та виробництво неправдивої інформації. Якщо його не контролювати, неперевірена неправдива інформація, створена ним, серйозно забруднює інформаційну екосистему. Причина серйозний соціальний вплив.

Здатність AIGC створювати веб-сайти також може бути використана для поширення фейкових новин. За допомогою ChatGPT будь-хто, хто має базові навички програмування, може створити веб-сайт із фейковими новинами. Це також забруднює інформаційну екологію та створює великі ризики. У той же час, через особливості AIGC, після того, як неправдиві новини надходять на ринок контенту, якщо їх не перевірити, вони можуть продовжувати формувати корпус для масштабного навчання моделей, що призведе до подальшого поширення та посилення чуток, що призводить до більш серйозних і тривалих наслідків. Поширення фейкових новин вплине на впізнаваність аудиторії та довіру до новин, що може перевищити факти, створити плутанину та навіть спричинити новий виток кризи довіри до журналістики.

Ера AIGC

Шість можливостей для розвитку журналістики

Застосування нових технологій часто призводить до руйнівних змін. Як сказав дослідник медіа Джошуа Меровіц: втручання будь-якого виду ЗМІ створить нове середовище. Хоча AIGC ще не використовувався у великих масштабах у звітах новин, перед обличчям загрозливої хвилі AIGC індустрія новин не може залишитися осторонь цього, і вона обов’язково буде залучена до нього, і навіть буде повністю переформована.

З точки зору історичного розвитку, як спостерігач і реєстратор тенденцій суспільного розвитку, журналістська галузь не чинить опір новим технологіям, а натомість інтегрує свої можливості у власний розвиток для досягнення самоінновацій. Цей звіт вважає, що з удосконаленням технічних можливостей AIGC і безперервним поглибленням його застосування журналістська індустрія матиме наступні шість можливих напрямків:

(1) Будуть розроблені та застосовані великі моделі медіа-спеціалістів

Наразі застосування AIGC у журналістиці все ще незначне. Головна причина полягає в тому, що джерела інформації невідомі, а зміст нерівномірний. Є статті з авторитетних журналів, статті з власних ЗМІ та маркетингових акаунтів, а також багато фейків новини та фейкові новини Це тому, що нинішні великі моделі здебільшого використовують навчальні бази даних загального призначення, тому якість представленого контенту різна. Саме ці труднощі перешкоджають застосуванню новинних звітів, які зосереджені на точних деталях, точній інформації та чітких джерелах інформації.

З іншого боку, новинні репортажі мають певні норми вираження та дискурсивні звички. У цьому випадку може стати трендом розробка спеціальної великомасштабної моделі для індустрії новин. Усі його набори навчальних даних отримані з повідомлень у ЗМІ, і джерело можна відстежити, щоб переконатися, що інформація правдива та точна, джерело чітке, упередженість зменшена, а подання вмісту більше відповідає нормам професійного вираження. журналістики.

В даний час вартість підготовки великомасштабних моделей поступово знижується, і великі медіаорганізації можуть мати власні ексклюзивні масштабні моделі. Ця тенденція може не обмежуватися індустрією журналістики. Для галузей із чіткими галузевими межами та вимогами до джерел інформації та представлення контенту (таких як юридична галузь) розробка спеціальних великих моделей замість використання нестандартних буде розвитком. полиця загальна великі моделі.напрямок. У цьому відношенні було багато практичних прикладів, як-от «Велика медіамодель CCTV», спільно опублікована Шанхайською лабораторією штучного інтелекту та Центральним радіо і телебаченням Китаю 20 липня, яка поєднує в собі масивні аудіовізуальні дані зі ЗМІ та передові алгоритми та технології від лаб.. Підвищення якості та ефективності виробництва аудіовізуальних медіа.

(2) Перевірка фактів і вичитка вмісту відіграватимуть ключову роль

Перевірка фактів і вичитка вмісту відіграють ключову роль у традиційній індустрії новин, і майже всі традиційні редакції мають спеціалізований відділ вичитки (копіреск). Проте з прискореним процесом оцифрування медіа важливість верифікації та вичитки поступово зменшується. Яскравим прикладом є те, що останніми роками ЗМІ зазнали масштабних звільнень, департаменти перевірки та вичитки часто найбільше постраждали, що є достатнім доказом нехтування функціями перевірки та вичитки в епоху цифрових медіа.

Однак із застосуванням AIGC роль перевірки фактів і вичитки вмісту ставатиме все більш важливою. Подібні посади й надалі відіграватимуть роль «привратника» для перевірки та перевірки вмісту та деталей, створених AIGC, щоб уникнути випадкових фабрикацій AIGC і запобігти неконтрольованим явищам, таким як «машинні галюцинації». З огляду на все більш прогресивні технології, засоби масової інформації також повинні посилити співпрацю з академічними установами та технологічними компаніями, щоб покращити здатність ідентифікувати неправильний контент.

У той же час, оскільки принцип роботи AIGC полягає в тому, щоб повторно зібрати та колажувати вміст у наборі навчальних даних, для журналістської індустрії оригінальність репортажів є основним пунктом, який потрібно захищати. Таким чином, звинувачення у перевірці та вичитуванні також включає «перевірку» контенту, створеного штучним інтелектом, видалення або позначення джерела контенту, який не є стандартизованим, щоб уникнути ризику громадської думки, спричиненого «плагіатом», завдати шкоди репутації. інституції та запобігти ЗМІ від етичної аномії та правових і моральних проблем.

(3) Етика та норми використання AIGC у журналістиці будуть встановлені

Журналістика як професійна сфера має свій професіоналізм, етичні та нормативні вимоги. Для AIGC слід також встановити нову технологічну форму, відповідну етику та норми використання, щоб сформувати єдиний принцип у межах професії, якого легко слідувати практикам. Ці етичні норми включають не лише основні принципи, такі як «контент, створений за допомогою ChatGPT, має бути позначений, щоб переконатися в обізнаності читачів», «контент, створений за допомогою ChatGPT, має бути перевірений вручну та відредагований перед публікацією», а й деякі конкретні. наприклад, у звіті, спільно створеному людьми та штучним інтелектом, вміст, створений штучним інтелектом, не повинен перевищувати певної частки тощо, щоб мінімізувати хаос, спричинений застосуванням AIGC. Ось-ось вийдуть «Десять основних принципів журналістики», які стосуються епохи AIGC.

Наразі медіа почали популяризувати такі практики, наприклад, технологічне медіа «Connection» сформулювало відповідні правила, чітко визначаючи мету та робочий процес використання ШІ для забезпечення якості контенту. Норми не є обмеженнями, а розумні норми допоможуть технологіям краще інтегрувати та використовувати свою цінність. Основним органом для встановлення норм можуть бути галузеві асоціації, і кожна новинна організація також формує власні відповідні норми та вимоги на основі фактичних умов роботи. Крім етичного кодексу, не менш важливо допомогти практикам краще зрозуміти та використовувати посібники та курси AIGC. Як використовувати AIGC, щоб допомогти власній практиці репортажів новин, стане однією з ключових можливостей майбутніх журналістів.

(4) Стратифікація новин, авторитетні професійні новини будуть важливішими

В епоху AIGC важливість авторитетних і професійних повідомлень новин ставатиме все більш помітною, а зміна професіоналізму стане важливою місією та виходом для медіа-організацій. AIGC значно підвищив ефективність створення вмісту. Однак існує різниця між текстом, створеним машиною, і вмістом, написаним людиною. Хоча перший швидкий і має повну структуру, він не може замінити «хороші» новини, а другий завжди матиме ринок аудиторії. «Добре», згадане тут, включає чудове написання, високу читабельність і сильну емпатію... Ці фактори разом складають умови для зворушення читачів.

AIGC втручається у виробництво новин і може швидко створити звіт із повними елементами, коли відбувається новинна подія, яка задовольнить основні інформаційні потреби аудиторії. Однак для поглибленого вивчення подій і доповнення довідкової інформації репортерам все одно потрібно заглибитися на місце події та провести інтерв’ю та розслідування з перших рук. Таким чином, типи новин у майбутньому будуть диференціюватися. З одного боку, звіти про події в реальному часі та інформаційні звіти будуть завершені AIGC. У цій сфері простір для репортерів ставатиме дедалі вузьшим. З іншого боку , авторитетні професійні новини та поглиблені репортажі стануть важливішими та привернуть більше уваги.

Відповідно зв’язок між медіаорганізаціями, журналістами та читачами ставатиме дедалі критичнішим. Одна з проблем штучного інтелекту як основного продукту полягає в тому, що він не може встановити емоційний зв’язок із читачами. У більшості випадків читачі часто чітко усвідомлюють, що ШІ є ШІ, системою без емоцій і свідомості, що послабить довіру читачів до рівнів вмісту, і саме тут криється можливість для журналістів-людей. Ключовими питаннями стануть зміцнення зв’язку з читачами та побудова бренду організації та особистого бренду журналістів.

(5) У журналістській індустрії відбудеться зміна «локалізованих новин»

Завдяки принципу навчання великої моделі штучного інтелекту текст загального призначення становить основну частину навчальних даних, а обсяг тексту, заснованого на локальному вмісті, невеликий. Навіть якщо він включений до набору навчальних даних, він легко переповнений іншими типами інформації, тому AIGC погано створює локалізований вміст. Водночас увага аудиторії до локалізованих репортажів не ослабла, тому журналістська індустрія в епоху AIGC може мати тенденцію до локалізації.

Нехтування місцевими новинами стає все більш очевидним після появи цифрових ЗМІ. Через однорідність і низький поріг Інтернету потенційна аудиторія веб-сайту теоретично складається з користувачів Інтернету в усьому світі. Що стосується онлайн-медіа, щоб збільшити трафік і оприлюднення вмісту веб-сайту, вони часто приймають глобальну стратегію у виробництві та презентації контенту, максимально розширюють сферу уваги та повідомляють про важливі події, що відбуваються в усьому світі. Ця тенденція, у свою чергу, також вплинула на традиційні ЗМІ: все більше місцевих газет поступово збільшують частку національних репортажів у зборі та редагуванні новин.

У той же час повідомлення про локалізовані новини поступово занедбано. Це також важлива причина для аудиторії емоції «уникнення новин». Попит аудиторії на локалізовані новини не задовольняється. Часто аудиторія хоче знати лише те, що відбувається навколо неї, і не хоче приділяти надто багато уваги далеким новинам. Багато ЗМІ помітили цю тенденцію та повертаються до локалізованого репортажі. Ця зміна триватиме в епоху AIGC, де все більше і більше новинних видань зосереджуватимуться на локалізованому висвітленні новин.

(6) Поглиблення застосування AIGC сприяє інноваціям типу новин

Журналістська індустрія відносно позитивно сприймає нові технології. Журналістська індустрія добре вміє застосовувати різноманітні нові медіа-форми до повідомлень новин, щоб досягти кращих ефектів презентації. Наприклад, за допомогою великих даних і технології алгоритмів з’явилася журналістика даних, яка характеризується візуальним представленням об’єктивних даних; як інший приклад, за допомогою мультимедійних технологій «Нью-Йорк Таймс» підготувала вичерпний репортаж про лавину. що сталося в Туннель-Крік у Каскадних горах у штаті Вашингтон. Звітування, цифровий спеціальний звіт "Снігопад" (SnowFall) був запущений, включаючи текст, зображення, відео, вміст даних та інші медіа-форми, які, як вважають, "переосмислюють новини ".

Подібним чином, поглинаючи характеристики та переваги технології AIGC, також з’являться нові типи новин. Однією з найімовірніших інновацій є «інтелектуальні інтерактивні новини», тобто основна частина звіту зосереджена на суті події, і читачі можуть у будь-який час взаємодіяти через діалогове вікно, прикріплене до сторінки звіту, щоб зрозуміти, довідкову інформацію про новини, причинно-наслідковий зв’язок події та історичний контекст, і навіть хід останніх подій тощо, взаємодія між аудиторією та повідомленнями новин буде покращена, як ніколи раніше. Звичайно, це лише одна з можливостей. З постійним поглибленням застосування AIGC в індустрії новин у майбутньому можуть з’явитися більш творчі типи та формати новин.

Висновок:

Чи замінить AIGC журналістику?

Німецький учений Штаубель підсумував три етапи технологічної еволюції: перший — «винахід», другий — «нововведення» і, нарешті, «інституціоналізація», тобто формування культури. У двох словах, «винахід» — це створення з нуля, а «інновація» — це використання та вдосконалення на основі винаходу. Що стосується поточної ситуації, AIGC все ще перебуває на стадії винаходу та рухається до стадії інновацій, інтегруючи в різні галузі. З точки зору історії технологічного розвитку, потрібен тривалий процес, щоб будь-яка технологія була прийнята, прийнята суспільством і дійсно відіграла певну роль. Ми не повинні ні недооцінювати зміни, які може спровокувати AIGC, ні переоцінювати швидкість, з якою вони будуть досягнуті.

AIGC сприяє інноваціям у зборі, виробництві та презентації новин, але поки що занадто рано «зривати» та «змінювати». У нашому опитуванні більшість практиків (50,5%) також вважають, що для журналістики такі інструменти, як ChatGPT, є радше допоміжною роллю, і лише 10,5% вважають, що ці інструменти є інструментами покращення якості. Найфундаментальніший вплив AIGC на журналістську індустрію полягає в тому, що він спровокував зміну способу виробництва новин, таким чином здійснивши реконструкцію виробничих відносин. Зокрема, AIGC підвищив ефективність виробництва новин і знизив поріг для виробництва новин.Використовуючи технології AIGC, такі як ChatGPT, аудиторія може генерувати персоналізовану новинну інформацію та коментарі на основі своїх власних інформаційних потреб. У результаті традиційна аудиторія завершила трансформацію своєї ідентичності, від пасивних споживачів інформації до активних виробників новин, що змінить модель і існуюче пізнання журналістської індустрії. Це та тенденція, якої журналістиці варто остерігатися найбільше і з якою потрібно боротися.

Звичайно, передові технології можуть змінити спосіб виробництва, але вони не можуть змінити місце відповідальності. Зокрема, для журналістики люди завжди залишатимуться моральними акторами та головними охоронцями ШІ, навіть якщо всі статті створюватимуться AIGC. З цієї точки зору відповідальність людей буде важливішою. Також ставатиме все більш важливим посилення відповідальності головного органу, посилення верифікації та формування етики застосування та норм AIGC.

Слово «новини» стосується не лише «новинних репортажів», які ми можемо читати, але й стосується журналістської індустрії та новинних традицій, які вона несе, включаючи цінності, робочі норми, етичні принципи тощо. Як несвідомий суб’єкт, ШІ ніколи не зміг успадкувати ці традиції, які є основою для існування та продовження журналістики.

ChatGPT не замінить журналістів, а лише частину їх роботи. Досвідчені журналісти мають високу чутливість, проникливість і емпатію до новинних подій, вони можуть виділити цінність новин і втілити їх у письмовій формі. Ці суб’єктивні характеристики є здібностями, які ChatGPT не може замінити. Коли хвилі змиваються, відмінні журналісти та авторитетні інформаційні організації ставатимуть все більш важливими. Походження інструментальної раціональності пов’язане з ціннісною раціональністю. Для журналістської індустрії виходом в епоху AIGC стане зміцнення професіоналізму та авторитету, акцент на репортажі-розслідуванні та роз’яснювальному репортажі.

Багато хто думає, що ChatGPT вже з'явився, тому нехай GPT пише статті і навіть замінює журналістику. Але цей погляд, очевидно, ігнорує складність журналістики та важливість її існування. Справжня журналістська індустрія – це «пригляд до лука», захист суспільних інтересів і висловлення вимог людей.Це відповідальність журналістської індустрії та відправна точка для боротьби поколінь журналістів. Технічні інструменти не можуть зрозуміти цю пристрасть, і ми не можемо спробувати передати відповідальність і професіоналізм ChatGPT рядок за рядком. AIGC ніколи не може замінити журналістику на цьому етапі.