AI在內(nèi)容創(chuàng)作方面的突破，打開了媒體業(yè)者的更多想象空間。隨著大模型的不斷優(yōu)化,，AI創(chuàng)作與媒體人的分工將逐漸調(diào)整,，媒體生產(chǎn)模式將會重構(gòu)。AI內(nèi)容創(chuàng)作大大提升媒體生產(chǎn)效率的同時,，也可能消解媒體人自身的創(chuàng)作能力,。當(dāng)AI生成內(nèi)容逐漸增多，信息的權(quán)威性和準(zhǔn)確性將成為主流媒體的顯著優(yōu)勢,。這為主流媒體影響力提升提供了新的機遇,。在這樣的新形勢下，媒體深度融合發(fā)展將會出現(xiàn)媒體如何與AI生態(tài)融合發(fā)展的新問題。一是增強AI技術(shù)的感知能力,。大模型處在AI發(fā)展進程中的自主智能化新階段,。哈工大車萬翔教授的研究指出，從小規(guī)模專家知識的40年發(fā)展到淺層機器學(xué)習(xí)算法研究的20年,，到深度學(xué)習(xí)算法研究的7年,，再到最近大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型發(fā)展的5年，自然語言處理的發(fā)展速度正在以翻倍的速度加快,。這個過程中,，各大AI巨頭、科研團隊不斷從生物,、醫(yī)學(xué),、編程等專項領(lǐng)域到通用對話領(lǐng)域嘗試。雖然有不少大模型應(yīng)用公測不久就暴露各種問題而下線,，也存在信息不準(zhǔn),、信息缺失、信息拼湊,、數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)等問題,，但大模型的發(fā)展已進入加速階段，需要媒體人密切關(guān)注,。大模型等AI技術(shù)將帶來內(nèi)容生產(chǎn)方式,、媒體服務(wù)方式、媒體運營方式等諸多方面的變革,，進而可能對媒體格局進行重新洗牌,。二是增強信息辨別能力。從大模型的運行邏輯可以看到,，這類自動生成的內(nèi)容與訓(xùn)練用的數(shù)據(jù)集有很大關(guān)系,。也就是訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的差異會導(dǎo)致結(jié)果的差異。另外,，這些模型算法生成的內(nèi)容也具有不確定性,。正是由于大模型生成內(nèi)容的差異性和不確定性，在用于新聞報道或信息傳播時,，就需要增強信息的辨別能力,，對這些內(nèi)容的真實性、準(zhǔn)確性等進行人工核實,、核準(zhǔn),。未來，隨著AI生成內(nèi)容的逐漸增多,，對信息辨別能力的要求也會逐步提高,。傳統(tǒng)的多信源核實的方法將會遇到挑戰(zhàn),，更多需要追根溯源的求證。這也將會對媒體人提出更高的要求,，包括專業(yè)知識的長期積累,、求真務(wù)實的嚴(yán)謹(jǐn)精神、持續(xù)學(xué)習(xí)的良好習(xí)慣,、善于思考的邏輯能力等,。同時，研究開發(fā)信息鑒別算法和系統(tǒng),，提高海量信息真?zhèn)舞b別的能力也是一個有效的技術(shù)手段,。OpenAI正在研究機器生成和人類創(chuàng)作內(nèi)容的分類鑒別方法，但目前總體識別水平還不高,。三是提升AI技術(shù)應(yīng)用能力,。大模型智能聊天機器人可以根據(jù)操作者的指引和限定，自動給出相關(guān)文本內(nèi)容,。其體現(xiàn)出來的邏輯思考能力,，更像是具有思考力創(chuàng)造力的AI大腦。因此充分利用這個AI機器腦,，進一步提高媒體人的“腦力”,，應(yīng)該是一種有效途徑。智能聊天機器人可以幫助媒體人搜集信息,、梳理信息,、謀篇布局，因此在內(nèi)容創(chuàng)作效率提升這個角度還是可以提供很多幫助,。不僅可以作為記者的創(chuàng)作工具,，還可以作為媒體平臺的服務(wù)機器人為公眾提供更及時、更貼心的在線服務(wù)?，F(xiàn)有的在線服務(wù)機器人還類似傳統(tǒng)的專家系統(tǒng),，對用戶的提問只能局限在特定的問題，給人機械感,。如果將類似ChatGPT的模型算法對接權(quán)威數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,，整合智能語音技術(shù)，配合數(shù)字人形象,，智能化,、準(zhǔn)確率都會有更大的提升，自然語音對講可以成為現(xiàn)實,，結(jié)合權(quán)威媒體背書，線上問政,、便民咨詢,、網(wǎng)格治理等服務(wù)都會形成自動化新模式,，想象空間會更大。（節(jié)選自《人工智能大規(guī)模語言模型的運行邏輯與傳媒應(yīng)對》,，刊于《中國傳媒科技》2023年第2期,，略有修改，本文標(biāo)題為新加）（大眾新聞客戶端 湯代祿 AI配圖 李姝蒙）