作者：郭小平（華中科技大學(xué)新聞與信息傳播學(xué)院副院長(zhǎng),、教授）；郭瑞陽（華中科技大學(xué)新聞與信息傳播學(xué)院博士研究生）來源：《青年記者》2024年第6期導(dǎo) 讀:聚焦個(gè)人隱私與版權(quán)保護(hù),，警惕深度偽造濫用,，探究“AI治理AI”新模式，堅(jiān)持人本主義,，是生成式人工智能風(fēng)險(xiǎn)治理的關(guān)鍵,。人工智能的創(chuàng)新應(yīng)用形塑社會(huì)互動(dòng)模式,。在信息傳播、醫(yī)療,、交通,、教育等場(chǎng)景中，人工智能成為社會(huì)互動(dòng)的代理,，促使人與人的互動(dòng)越來越多地轉(zhuǎn)換成人機(jī)互動(dòng),。智能技術(shù)重構(gòu)新聞傳播的業(yè)態(tài)和生態(tài)，深度嵌入信息獲取和決策過程,，影響公眾的社會(huì)闡釋框架,。作為社會(huì)的信息傳遞基座，新聞傳播業(yè)在接受人工智能技術(shù)賦能的同時(shí),，也成為人工智能風(fēng)險(xiǎn)生成,、擴(kuò)散和演變的關(guān)鍵場(chǎng)域。自2022年以來,，人工智能的內(nèi)容生成和交互水平取得突破性進(jìn)展,。人工智能聊天機(jī)器人程序ChatGPT,、人工智能圖片生成平臺(tái)Midjourney和文生視頻大模型Sora等生成式人工智能出現(xiàn)，掀起內(nèi)容生產(chǎn)和信息消費(fèi)熱潮,。生成式人工智能的數(shù)據(jù)訓(xùn)練,、程序設(shè)計(jì)和生成結(jié)果應(yīng)用等環(huán)節(jié)，也可能產(chǎn)生“被制造的風(fēng)險(xiǎn)”（manufactured risks）,，[1]涉及人機(jī)關(guān)系,、深度偽造、產(chǎn)業(yè)變革等多個(gè)維度,。一、新聞傳播業(yè)對(duì)人工智能的創(chuàng)新采納人類歷史從根本上是人與物,、物與物糾纏的歷史,。[2]人與技術(shù)物的關(guān)系大致有具身關(guān)系、詮釋關(guān)系,、它異關(guān)系和背景關(guān)系四種,，[3]技術(shù)物是身體認(rèn)知的放大器,，也是人類觀察,、理解和操縱世界的中介，可以作為它者或準(zhǔn)它者與人類共存,，也可以融為生活環(huán)境的一部分,，潛移默化地發(fā)生作用。作為一類技術(shù)物的人工智能與人類展開長(zhǎng)期的互動(dòng)實(shí)踐,，新聞生產(chǎn)和傳播實(shí)踐就是其中之一,。從數(shù)據(jù)處理到信息分發(fā)再到內(nèi)容生成，人工智能成為新聞傳播業(yè)的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力和生產(chǎn)力,。（一）人工智能的發(fā)展：“類人”化與“類物”化無論是將人工智能視作“工具”還是“潛在的合作伙伴”,，公眾對(duì)它的存在已習(xí)以為常。人工智能發(fā)展和應(yīng)用是基于不可見的基礎(chǔ)設(shè)施支撐體系,，包含計(jì)算,、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)硬件等硬件基礎(chǔ)設(shè)施體系和多樣化的機(jī)器學(xué)習(xí)框架,、算法以及相關(guān)工具軟件,、PaaS平臺(tái)、服務(wù)等軟性基礎(chǔ)設(shè)施體系,。近年來,，人工智能的研發(fā)致力提升人工智能與人類社會(huì)的適配性，沿著“類人”和“類物”兩個(gè)方向使人工智能融入社會(huì)的過程“自然化”,。[4]所謂的“類人”,，是指不斷豐富人工智能算法模型的情感和心理維度,，如通過分析文字詞頻、音頻文本中的聲調(diào)語速,、圖像文本中的面部表情特征等推測(cè)情感類型,。所謂的“類物”是將易于交互的人工智能物嵌入人類熟悉的場(chǎng)景，如家庭生活場(chǎng)景中的育兒機(jī)器人,、養(yǎng)老護(hù)理機(jī)器人和智能音箱等,。（二）智能化信息生產(chǎn)：人工智能成為生產(chǎn)主體人工智能在不同場(chǎng)景中“類人”和“類物”的應(yīng)用發(fā)展，也包括對(duì)傳統(tǒng)信息生產(chǎn)流程的重構(gòu),。繼專業(yè)生產(chǎn)內(nèi)容（PGC）和用戶生產(chǎn)內(nèi)容（UGC）后,，人工智能生成內(nèi)容（AI-Generated Content, AIGC）成為一種新型內(nèi)容。作為一個(gè)復(fù)合型概念,，人工智能生成內(nèi)容“既是從內(nèi)容生產(chǎn)者視角進(jìn)行分類的一類內(nèi)容,，又是一種內(nèi)容生產(chǎn)方式，還是用于內(nèi)容自動(dòng)化生成的一類技術(shù)集合”[5],。而生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence, GAI）是指通過復(fù)雜的算法和模型對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行集中學(xué)習(xí),，具有“文本、圖片,、音頻,、視頻等內(nèi)容生成能力的模型及相關(guān)技術(shù)”[6]，是“根據(jù)人類制定的規(guī)則訓(xùn)練而成的有立場(chǎng),、一定程度上受控的智能內(nèi)容生成工具”[7],。在狹義上，人工智能生成內(nèi)容是生成式人工智能參與生產(chǎn)的結(jié)果,，但生成式人工智能更聚焦于技術(shù),、模型和工具。生成式人工智能可以完成多模態(tài)文本轉(zhuǎn)換,，還能模仿人類的不同情緒口吻來輸出內(nèi)容,。目前，按照任務(wù)類型劃分,，傳媒機(jī)構(gòu)生成式人工智能的應(yīng)用形態(tài)有寫作機(jī)器人,、數(shù)智記者和AI主播等。人工智能在災(zāi)害事件（地震和暴雨等）,、天氣預(yù)報(bào),、財(cái)經(jīng)、體育等垂直領(lǐng)域的報(bào)道方面,，具有明顯的時(shí)效性優(yōu)勢(shì),。包含生成式人工智能在內(nèi)的人工智能，將記者從轉(zhuǎn)錄、翻譯,、校對(duì)等流程性工作中解放出來,。傳媒機(jī)構(gòu)希望利用智能工具提升生產(chǎn)力，放大人類記者在新聞深度和事實(shí)核查等方面的獨(dú)特優(yōu)勢(shì),，發(fā)展解釋性報(bào)道和建設(shè)性新聞,，進(jìn)而鞏固行業(yè)邊界。（三）智能化信息分發(fā)：從個(gè)性化走向定制化人工智能應(yīng)用于平臺(tái)型媒體,，以場(chǎng)景化,、個(gè)性化的智能算法分發(fā)滿足用戶需求。通過收集用戶的個(gè)人信息數(shù)據(jù)和使用數(shù)據(jù),，智能算法分析總結(jié)出不同的用戶畫像,，根據(jù)歷史偏好、相似群體偏好以及社交關(guān)系進(jìn)行推薦,。同時(shí),，平臺(tái)算法會(huì)根據(jù)用戶的點(diǎn)擊量、閱讀時(shí)長(zhǎng),、完播率,、個(gè)性化設(shè)置等不斷調(diào)整內(nèi)容推薦模式。生成式人工智能實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)內(nèi)容聚合和分析,，還能根據(jù)用戶需求提煉總結(jié)出核心關(guān)鍵信息,，產(chǎn)出定制化內(nèi)容。因此,，生成式人工智能有望發(fā)展成為“下一代網(wǎng)絡(luò)入口”,，[8]也將再次改變內(nèi)容分發(fā)邏輯。（四）智能化內(nèi)容呈現(xiàn)：從“認(rèn)知新聞”到“體驗(yàn)新聞”人工智能豐富新聞呈現(xiàn)形式,，推動(dòng)“認(rèn)知新聞”向“體驗(yàn)新聞”轉(zhuǎn)變。面對(duì)新聞回避和新聞疲勞的雙重挑戰(zhàn),，新聞業(yè)轉(zhuǎn)型的重要策略是進(jìn)一步增加音視頻形態(tài)的新聞數(shù)量,，[9]以滿足用戶需求。新聞的數(shù)據(jù)可視化,、碎片化,、視頻化等趨勢(shì)，豐富了新聞閱讀體驗(yàn),。2023年,，安徽寒潮來襲時(shí),，大皖新聞的數(shù)智記者“小朱姐”迅速上鏡播報(bào),，省略拍攝場(chǎng)地準(zhǔn)備、妝造彩排等步驟,，保障了新聞的時(shí)效性。川觀新聞的數(shù)字記者矩陣包含20個(gè)真人記者的數(shù)字分身,，可以充分發(fā)揮多線程播報(bào)的優(yōu)勢(shì),，提升內(nèi)容生產(chǎn)效率。近期發(fā)布的Sora類文生視頻模型,，引發(fā)使用生成式人工智能進(jìn)行時(shí)空模擬和時(shí)空再造的豐富想象,。Sora雖然在新聞現(xiàn)場(chǎng)采集、新聞?wù){(diào)查和信源核實(shí)等方面有缺陷,，但能夠幫助記者還原一些“難以重回的現(xiàn)場(chǎng)”或制作便于理解和傳播的解釋性影像,，提升新聞覆蓋率和受眾參與度。未來,，生成式人工智能和AR/VR等技術(shù)結(jié)合,，將會(huì)以逼真的感官體驗(yàn)和自由設(shè)定，讓用戶沉浸式體驗(yàn)各類新聞場(chǎng)景,。此外,，生成式人工智能還能對(duì)新聞內(nèi)容作出調(diào)整，以滿足不同用戶群體的閱讀習(xí)慣偏好,。新聞閱讀程序“Artifact”,，可以用不同的風(fēng)格總結(jié)用戶感興趣的文章內(nèi)容，將其改寫成Z世代喜愛的風(fēng)格或一系列便于在社交媒體傳播的表情符號(hào),。智能社會(huì)與圖像社會(huì)疊加,，使世界更加趨于圖像化、影像化,。用戶的認(rèn)知模式也隨之轉(zhuǎn)變,，從借助全面、客觀,、深度的信息進(jìn)行“認(rèn)知”轉(zhuǎn)向習(xí)慣于通過影像和主觀情感聯(lián)想進(jìn)行“體驗(yàn)”,。（五）智能化內(nèi)容治理：用AI治理AI虛假信息的生產(chǎn)傳播是人類社會(huì)存在的長(zhǎng)期問題之一。事實(shí)核查主體和技術(shù)變遷主要經(jīng)歷了三個(gè)階段：傳統(tǒng)的新聞事實(shí)核查,；基于大數(shù)據(jù),、區(qū)塊鏈等智能技術(shù)的事實(shí)核查；用AI治理AI的事實(shí)核查,。一是傳統(tǒng)的新聞事實(shí)核查,。傳統(tǒng)的事實(shí)核查依賴人力核實(shí)新聞信源與經(jīng)過，主要由職業(yè)新聞從業(yè)者完成,，所需時(shí)間和人力成本較高,。二是基于大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等智能技術(shù)的新聞事實(shí)核查,。大數(shù)據(jù)和區(qū)塊鏈技術(shù)出現(xiàn)后,，人們能夠通過爬梳并分析信息來源的賬號(hào)特征、文本特征,、傳播路徑特征等信息,，開展數(shù)據(jù)管理、追蹤和溯源,，核實(shí)信息真實(shí)性,。新冠疫情期間，社交媒體上混合著大量有關(guān)疫情擴(kuò)散與治療的信息,，淹沒了可信任的信息來源,，影響公眾的健康認(rèn)知和決策，形成“信息疫情”,。[10]大數(shù)據(jù)和區(qū)塊鏈技術(shù)以分析高效,、難篡改、易追蹤等優(yōu)勢(shì),，為真實(shí)防疫信息的共享和傳遞提供技術(shù)支撐,。三是用AI治理AI的新聞事實(shí)核查。人工智能推動(dòng)事實(shí)核查進(jìn)入新的發(fā)展階段,，各國(guó)傳媒機(jī)構(gòu)和科技公司逐步探索“AI治理AI”模式,。國(guó)際事實(shí)核查網(wǎng)絡(luò)（IFCN）等組織以及相關(guān)主題國(guó)際會(huì)議，推動(dòng)全球事實(shí)核查創(chuàng)新運(yùn)動(dòng)的制度化發(fā)展,。其中,，機(jī)器作為行動(dòng)者的角色受到重視。谷歌DeepMind團(tuán)隊(duì)和斯坦福大學(xué)研究人員開發(fā)的搜索增強(qiáng)事實(shí)評(píng)估器（Search-Augmented Factuality Evaluator, SAFE）,，可通過大型語言模型分解聊天機(jī)器人生成的文本，再分別核查其中所涉及的事實(shí)信息準(zhǔn)確性,。相較于文字文本的核查,，音頻檢測(cè)工具的發(fā)展應(yīng)用相對(duì)滯后。美國(guó)西北大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)教授蘇夫拉曼尼（V.S. Subrahmanian）開展人工智能音頻檢測(cè)實(shí)驗(yàn),，測(cè)試了14種現(xiàn)有,、免費(fèi)且公開的音頻深度偽造檢測(cè)工具，結(jié)果卻不盡如人意。盡管目前使用AI工具識(shí)別深度偽造內(nèi)容的難度較大,，但構(gòu)建行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò),、開展人機(jī)協(xié)同、“AI治理AI”仍是發(fā)展趨勢(shì),。二,、人工智能技術(shù)的媒體采納帶來的行業(yè)焦慮機(jī)器主體的參與給人類記者帶來職業(yè)發(fā)展憂慮。生成式人工智能融入新聞生產(chǎn)場(chǎng)域的過程,，不是簡(jiǎn)單的“技術(shù)使用”,，而是人類行動(dòng)者與非人類行動(dòng)者間的交互、協(xié)商與磨合,。[11]面對(duì)新技術(shù)的沖擊,，身處生產(chǎn)一線的記者和編輯能更加敏銳地捕捉到人機(jī)權(quán)力關(guān)系的變化與職業(yè)邊界的流動(dòng)。組織,、制度,、文化變革往往會(huì)滯后于技術(shù)采納，形成一段與技術(shù)發(fā)展不相匹配的轉(zhuǎn)型陣痛期,。因此,，面對(duì)生成式人工智能嵌入導(dǎo)致的新聞生產(chǎn)工作常規(guī)重構(gòu)、組織機(jī)制變革,、新聞文化重塑,，不少一線從業(yè)者表現(xiàn)出不同于機(jī)構(gòu)管理層的懷疑和冷漠，甚至是抗拒和抵制,。[12]作為傳播主體的機(jī)器改變了以人為主體的傳播生態(tài),。記者與編輯要應(yīng)對(duì)行業(yè)內(nèi)外的雙重壓力，迎接包含機(jī)器生產(chǎn)者在內(nèi)的多元主體的挑戰(zhàn),。生成式人工智能及相關(guān)技術(shù)的發(fā)展帶來高階智能社會(huì)的迷思,。ChatGPT和Sora等便于交互、面向公眾的生成式人工智能出現(xiàn),，帶動(dòng)新的內(nèi)容創(chuàng)作和消費(fèi)方式流行,。在Sora發(fā)布的女性漫步東京街頭的視頻中，人物在布滿霓虹燈牌和廣告牌的街頭走動(dòng),，五官和肢體動(dòng)作都較為自然,。盡管Sora生成視頻中還存在著細(xì)節(jié)處理不夠精細(xì)、自然規(guī)律和文化理解錯(cuò)位,、敘事邏輯斷裂等問題,，它仍然承載著公眾對(duì)于高階智能社會(huì)的想象。生成式人工智能的應(yīng)用加劇新聞傳播從業(yè)者的職業(yè)技能恐慌,。生成式人工智能通過人機(jī)交互來產(chǎn)出內(nèi)容,，因此需要國(guó)家,、群體或個(gè)體具備一定的數(shù)字資源調(diào)用能力。生成式人工智能可以根據(jù)指令實(shí)現(xiàn)多模態(tài)文本轉(zhuǎn)換,，進(jìn)一步降低了生產(chǎn)門檻,，但也考驗(yàn)著使用者自身的綜合素質(zhì)。自主性的提升常被認(rèn)為具有賦權(quán)意味,，例如提升個(gè)體傳播能力和彌合數(shù)字文明社會(huì)的能力溝,，或是增強(qiáng)個(gè)體的知覺與連接能力等。[13]然而,，技術(shù)擴(kuò)散會(huì)受到社會(huì)資本不平等的制約,。“技術(shù)帶來的特權(quán)越來越多地只屬于那些負(fù)擔(dān)得起的人,，特別是當(dāng)國(guó)家退出基礎(chǔ)設(shè)施和公共服務(wù)供給時(shí),。”[14]當(dāng)前,，生成式人工智能的賦能所需的前置條件涵蓋語言能力,、創(chuàng)意能力、信息獲取能力,、技術(shù)使用素養(yǎng)和可接入設(shè)備條件等多方面,。三、生成式人工智能應(yīng)用于新聞傳播業(yè)的多元風(fēng)險(xiǎn)生成式人工智能的新形態(tài)嵌入新聞傳播業(yè),，不僅會(huì)改變新聞生產(chǎn),、分發(fā)和接收環(huán)節(jié)，也會(huì)推動(dòng)相關(guān)制度和文化環(huán)境發(fā)生轉(zhuǎn)型,。技術(shù)創(chuàng)新,、制度創(chuàng)新與知識(shí)創(chuàng)新的時(shí)差，給新聞業(yè)帶來多元風(fēng)險(xiǎn),，并經(jīng)由信息傳播擴(kuò)散至其他社會(huì)領(lǐng)域,。（一）數(shù)字信任危機(jī)：信息真實(shí)性和可靠性下降生成式人工智能參與信息生產(chǎn)，導(dǎo)致人類生成的版權(quán)內(nèi)容與AI生成內(nèi)容混雜,。生成式人工智能的模型訓(xùn)練,、內(nèi)容生產(chǎn)及生成物應(yīng)用環(huán)節(jié)，都存在著侵犯版權(quán)的風(fēng)險(xiǎn),，如未經(jīng)授權(quán)使用文本數(shù)據(jù)或者生成結(jié)果中模糊版權(quán)信息等,。2024年2月，Raw Story,、The Intercept,、AlterNet等新聞機(jī)構(gòu)指控OpenAI及微軟的生成式人工智能刪除了文章作者和標(biāo)題等版權(quán)識(shí)別信息。無版權(quán)識(shí)別信息的人類產(chǎn)出內(nèi)容與人工智能生成內(nèi)容一同出現(xiàn)在信息流當(dāng)中,，客觀上會(huì)對(duì)用戶產(chǎn)生誤導(dǎo),，干擾用戶對(duì)生成式人工智能可信度的判斷。生成式人工智能加劇了深度偽造內(nèi)容泛濫,。2024年初,，世界經(jīng)濟(jì)論壇發(fā)布的《2024年全球風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告》提出，“未來兩年全球十大風(fēng)險(xiǎn)”的首位是“人工智能生成的錯(cuò)誤信息和虛假信息”,。[15]以深度偽造的負(fù)面使用為代表,，生成式人工智能正在危害公民和國(guó)家安全。ChatGPT出現(xiàn)后不久,，就被發(fā)現(xiàn)用強(qiáng)大的文本處理能力來拼湊,、編造虛假信息，對(duì)用戶“一本正經(jīng)地胡說八道”,。相比之前的Pika,、Runway等視頻生成模型，Sora生成視頻時(shí)長(zhǎng)較長(zhǎng),、分辨率較高且在多角度多景別的鏡頭變換中能夠保持一定的主體一致性,。脫離了生產(chǎn)主體等背景信息，許多人工智能生成內(nèi)容看起來與人類生產(chǎn)的內(nèi)容極為相似,，幾乎能夠以假亂真,。作為深度偽造最典型的應(yīng)用，“AI換臉”和音頻深度偽造也被用于欺詐和侵權(quán),。普通用戶利用公開數(shù)據(jù)和生成工具,，就可以輕易生成政治名人、娛樂明星甚至普通社交媒體用戶的有害內(nèi)容,，侵犯其名譽(yù)權(quán)和隱私權(quán),。鑒別深度偽造內(nèi)容和控制其傳播的成本遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于生成成本，被侵犯者常常難以自證,。此前,，有用戶故意使用Elevenlabs公司的軟件來制作傳播種族主義言論的明星發(fā)言視頻。深度偽造的負(fù)面使用不僅僅是用戶的個(gè)人行為,，平臺(tái)的內(nèi)容篩選,、信息分發(fā)等設(shè)計(jì)也會(huì)產(chǎn)生引導(dǎo)作用。相較于圖像/視頻深度偽造內(nèi)容,，音頻的制作成本和技術(shù)門檻更低,，且缺少視覺線索，增加了鑒別難度,。2024年1月,，新奧爾良街頭魔術(shù)師保羅·卡彭特（Paul Carpenter）只花了20分鐘和1美元，偽造了美國(guó)總統(tǒng)拜登勸阻民主黨人投票的音頻,。深度偽造音頻常常通過電話而非在線播放的形式傳播,，其內(nèi)容難以被暫停,、回放、留存和截取片段分析,。生成式人工智能的應(yīng)用,，使“后真相”征候更加嚴(yán)重。傳統(tǒng)新聞生產(chǎn)中,，新聞現(xiàn)場(chǎng)的人,、物、環(huán)境等諸多要素,，既是啟發(fā)記者進(jìn)行個(gè)性化表達(dá)的靈感來源,，也是新聞?wù)鎸?shí)性的佐證。記者的身體在場(chǎng)和專業(yè)素養(yǎng)使現(xiàn)場(chǎng)變?yōu)樾侣劕F(xiàn)場(chǎng),，“將各類事情轉(zhuǎn)化為新聞事件”,。[16]隨著互聯(lián)網(wǎng)成為信息傳播基礎(chǔ)設(shè)施，新聞傳播主體范圍拓展至非專業(yè)新聞機(jī)構(gòu),、普通社會(huì)個(gè)體甚至是機(jī)器,。UGC和AIGC生產(chǎn)模式普及開來，使新聞生產(chǎn)規(guī)范受到?jīng)_擊,。監(jiān)控?cái)z像頭和各類傳感器等媒介作為記者身體的延伸,，開始代替記者進(jìn)入現(xiàn)場(chǎng)?！吧眢w離場(chǎng)”的方式提升了新聞生產(chǎn)的效率,，但也制約了“現(xiàn)場(chǎng)感”的表達(dá)和實(shí)證功能的發(fā)揮。[17]在融合傳播環(huán)境下,，新聞的傳播和接收遷移到社交媒體平臺(tái),，新聞生產(chǎn)流程和新聞文化發(fā)生轉(zhuǎn)變?！傲髁繛橥酢钡睦骝?qū)動(dòng)機(jī)制以及信息核查的高昂成本,，致使部分媒體轉(zhuǎn)而用制造同意替代追求真實(shí)。大量不以事實(shí)為基礎(chǔ)且信息,、情感和立場(chǎng)混雜的復(fù)合體層出不窮,。“后真相”征候頻繁出現(xiàn),，表現(xiàn)為“成見在前,、事實(shí)在后，情緒在前,、客觀在后,，話語在前、真相在后,，態(tài)度在前,、認(rèn)知在后”[18],。訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫中信息質(zhì)量良莠不齊，會(huì)影響人工智能生成內(nèi)容的質(zhì)量,。在互動(dòng)過程中,，生成式人工智能所“臆造”的內(nèi)容根據(jù)用戶要求不斷被改寫完善，變得更加難以辨別,。（二）平臺(tái)權(quán)力擴(kuò)張：渠道壟斷、技術(shù)壟斷與投資集中化信息分發(fā)渠道集中在互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),，使傳媒業(yè)產(chǎn)生路徑依賴,。與AIGC不同，傳統(tǒng)的新聞生產(chǎn)主要依托于記者對(duì)各類新聞現(xiàn)場(chǎng)的挖掘,，新聞價(jià)值的定義和傳播方式取決于掌握信息傳播主導(dǎo)權(quán)的專業(yè)新聞媒體,，而傳受互動(dòng)主要采用受眾的訂閱、收聽/視行為或讀者來信等方式,。當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)崛起為信息分發(fā)的主要渠道,，平臺(tái)既是信息的中介和代理，也改變了傳受互動(dòng)關(guān)系,。傳媒機(jī)構(gòu)改用不同平臺(tái)的賬號(hào)或賬號(hào)矩陣作為內(nèi)容輸出終端,，根據(jù)平臺(tái)的內(nèi)容規(guī)范和推薦機(jī)制調(diào)整內(nèi)容，以獲得更高可見性,。傳媒機(jī)構(gòu)對(duì)受眾的了解也越來越依賴于平臺(tái)的數(shù)據(jù)反饋,，盡管這與真實(shí)的用戶需求還存在一定差異。為采納生成式人工智能,，傳媒機(jī)構(gòu)對(duì)科技公司產(chǎn)生技術(shù)依賴,。目前，我國(guó)除少數(shù)中央級(jí)媒體外,，大部分地方媒體的相關(guān)業(yè)務(wù)都依賴騰訊,、字節(jié)跳動(dòng)等少數(shù)平臺(tái)巨頭的技術(shù)支持。傳媒機(jī)構(gòu)的技術(shù)依賴,，導(dǎo)致平臺(tái)公司對(duì)新聞生產(chǎn)的控制權(quán)從分發(fā)渠道側(cè)拓展至內(nèi)容生產(chǎn)側(cè),。[19]許多地方傳媒機(jī)構(gòu)雖然采納態(tài)度較為積極，但具體措施更像是完成一種“AI熱”下的“必選項(xiàng)”：采納生成式人工智能的主要貢獻(xiàn)在于獲取新聞效應(yīng),，缺少連續(xù)的,、實(shí)質(zhì)性的內(nèi)容產(chǎn)出能力以及與之配套的制度和文化環(huán)境。生成式人工智能的發(fā)展具有一種潛在的壟斷屬性,，強(qiáng)化平臺(tái)對(duì)媒體市場(chǎng)的影響力,。資金、高水平人才和關(guān)鍵技術(shù)缺失以及對(duì)意識(shí)形態(tài)風(fēng)險(xiǎn)的擔(dān)憂,，制約著傳媒業(yè)的智能化發(fā)展,。在平臺(tái)媒體化與媒體平臺(tái)化的雙向進(jìn)程中,，傳統(tǒng)媒體機(jī)構(gòu)承載了更多的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)壓力，不得不與科技公司開展合作,。少數(shù)科技巨頭掌握著生成式人工智能的研發(fā)主導(dǎo)權(quán),。傳媒機(jī)構(gòu)擔(dān)憂媒體投資會(huì)因此受到影響，從而導(dǎo)致媒體多樣性削弱,，影響行業(yè)生態(tài)平衡,。（三）現(xiàn)實(shí)映射能力弱化：內(nèi)容同質(zhì)化和公共議題失焦生成式人工智能的信息生產(chǎn)是基于既有語料庫進(jìn)行人機(jī)互動(dòng)，本質(zhì)上是根據(jù)用戶提出的需求,，對(duì)已有信息進(jìn)行聚合,、分析以及多元化呈現(xiàn)，無法為公眾提供知識(shí)增量,。從生成邏輯上,，生成式人工智能遵循基于相關(guān)性的概率學(xué)分析和匹配，本質(zhì)上是數(shù)據(jù)邏輯,，不同于人類基于人生經(jīng)驗(yàn)和特殊情境觸發(fā)的情感表達(dá),。技術(shù)不可生成的部分，也即物的能動(dòng)性界限,，證實(shí)了人的主體性價(jià)值以及多元主體協(xié)同的重要性,。逐利的商業(yè)邏輯會(huì)引導(dǎo)生產(chǎn)邏輯，進(jìn)而損害創(chuàng)意實(shí)踐空間,。新技術(shù)展現(xiàn)出的可供性常常引發(fā)美好浪漫的想象,，但社會(huì)資本不平等的現(xiàn)實(shí)和資本逐利的特性，可能導(dǎo)致技術(shù)使用“應(yīng)然”與“實(shí)然”的偏差,。在生成式人工智能之前,，算法推薦也曾被認(rèn)為能夠鼓勵(lì)個(gè)性化、創(chuàng)意化的視聽生產(chǎn),，使小眾內(nèi)容走向大眾,。相反，平臺(tái)的流量投放成為創(chuàng)作者的指揮棒,，推動(dòng)他們使用相似的視頻元素和敘事方式生產(chǎn)大量同質(zhì)化的“工業(yè)品”,。平臺(tái)型文化生產(chǎn)的結(jié)果是出現(xiàn)了一個(gè)“不太可能有創(chuàng)意的階層”（Unlikely Creative Class），[20]他們具備一定影響力,，卻不斷生產(chǎn)平庸的內(nèi)容占據(jù)注意力空間,。生成式人工智能改變公共輿論的形成環(huán)境，可能導(dǎo)致公共議題的失焦,。智能算法提供個(gè)性化推薦,，而生成式人工智能則走向定制化信息服務(wù)。這將進(jìn)一步強(qiáng)化個(gè)體層面的微觀重要性，使公共利益層面的總體重要性不再占據(jù)主流,。[21]市場(chǎng)導(dǎo)向下,，新聞接收方式和新聞內(nèi)容趨向大眾化和商業(yè)化，曾占據(jù)主流的“公眾啟蒙”實(shí)踐走向衰弱,，社會(huì)生活的其他領(lǐng)域成為媒介信息產(chǎn)品的原料,。[22]新聞內(nèi)容與社會(huì)議題間的連接變得松散，對(duì)國(guó)家政策制定和社會(huì)行動(dòng)的影響具有不確定性,，地區(qū),、國(guó)家、群體與個(gè)人的聯(lián)結(jié)處于松散耦合狀態(tài),。[23]如果無法有效設(shè)置公眾輿論場(chǎng)的議程,，形成“共同焦點(diǎn)”，連接個(gè)體與集體,、國(guó)家與公民等社會(huì)關(guān)系，大眾傳媒就面臨著功能失靈的窘境,。（四）治理的悖論：AI治理的風(fēng)險(xiǎn)再生產(chǎn)“AI治理AI”揭示出深度媒介化時(shí)代風(fēng)險(xiǎn)生產(chǎn)的遞歸性,。平臺(tái)媒體上虛假信息泛濫，諸多媒體,、監(jiān)管機(jī)構(gòu)和科技公司加快探索智能核查工具的使用,。事實(shí)核查主要包含三種類型：信息發(fā)布前后對(duì)事實(shí)信息的核查糾偏，對(duì)觀點(diǎn)信息的核查糾偏,，識(shí)別信息來源賬號(hào)主體,。訓(xùn)練事實(shí)核查AI需要信息來源更可靠的數(shù)據(jù)庫。一旦數(shù)據(jù)庫中混入錯(cuò)誤信息或負(fù)面價(jià)值觀的信息,，事實(shí)核查不但無法實(shí)現(xiàn)治理,，還會(huì)帶來更大的真?zhèn)巫R(shí)別難題。許多觀點(diǎn)類信息的理解往往需要結(jié)合具體語境,，在觀點(diǎn)與情境脫嵌的情況下,，事實(shí)核查AI容易存在理解偏差。在被要求辨別網(wǎng)絡(luò)仇恨和極端主義言論時(shí),，事實(shí)核查AI無法理解情緒的多義性,、情緒產(chǎn)生的復(fù)雜場(chǎng)景和情緒傳播中豐富的象征形式。[24]受原始數(shù)據(jù)庫和程序設(shè)計(jì)影響,，事實(shí)核查AI的誕生和應(yīng)用帶有原始立場(chǎng)和價(jià)值標(biāo)準(zhǔn),，可能導(dǎo)致觀點(diǎn)霸權(quán)的形成。識(shí)別賬號(hào)主體能夠助力防范機(jī)器人水軍操縱輿論,。事實(shí)核查AI主要通過賬號(hào)的使用行為辨別人類用戶和機(jī)器賬號(hào),，但也容易因無法理解人類使用行為的復(fù)雜性導(dǎo)致識(shí)別錯(cuò)誤。事實(shí)核查AI用于治理，可能導(dǎo)致信息,、倫理,、社會(huì)等多維度的風(fēng)險(xiǎn)以相似的機(jī)制被再生產(chǎn)。生成式人工智能的治理過程不僅會(huì)導(dǎo)致原有風(fēng)險(xiǎn)的循環(huán),，也會(huì)引發(fā)新風(fēng)險(xiǎn),。從長(zhǎng)期來看，提升公民媒介素養(yǎng)是必要的應(yīng)對(duì)舉措,，但在短期內(nèi)容易制造出一種“說謊者的紅利”（liar’s dividend）[25]——輿論操縱者利用公眾對(duì)虛假信息的警惕和防范心理,，將與自己立場(chǎng)不同的內(nèi)容稱為“虛假新聞”和“深度偽造內(nèi)容”，用簡(jiǎn)明的斷言替代復(fù)雜的舉證過程,，從而在公眾輿論中制造懷疑,，排擠其他觀點(diǎn)。無論原始信息究竟是否真實(shí),，損害社會(huì)信任都變得越來越容易,。這不僅會(huì)誘發(fā)用戶的新聞回避，也會(huì)導(dǎo)致話語權(quán)再度集中于少數(shù)意見領(lǐng)袖之處,，形成話語權(quán)壟斷,。（五）算法矯正的窘境：偏見循環(huán)與話語風(fēng)險(xiǎn)從算法推薦到生成式人工智能應(yīng)用，信息的偏見循環(huán)仍然存在,。智能模型和算法對(duì)人類偏見和立場(chǎng)的復(fù)制和循環(huán),，主要來源于原始數(shù)據(jù)庫、程序設(shè)計(jì)和人機(jī)互動(dòng),。[26]生成式人工智能的訓(xùn)練使用大量包含立場(chǎng)偏見的網(wǎng)絡(luò)信息數(shù)據(jù),，其內(nèi)容拓展和總結(jié)功能常常融真假信息為一體，甚至放大原始數(shù)據(jù)中的邏輯錯(cuò)誤和價(jià)值觀偏見,。此前,，智能模型和算法生成歧視言論的相關(guān)案例時(shí)有出現(xiàn)，使相關(guān)科技公司遭受輿論壓力,。由于清洗數(shù)據(jù)庫成本極高,、用戶使用行為難以控制，科技公司主要通過優(yōu)化程序設(shè)計(jì)來控制價(jià)值觀風(fēng)險(xiǎn),。生成式人工智能的價(jià)值觀“矯正”,，又陷入刻板化和模糊化的窘境。生成式人工智能的偏見循環(huán)和“政治正確”,，本質(zhì)上都是源于數(shù)據(jù)在情境脫嵌,、轉(zhuǎn)換和再嵌入時(shí)發(fā)生了偏差。生成式人工智能目前無法做到根據(jù)不同情境作出價(jià)值排序,，再給予適當(dāng)反饋,，在面對(duì)歷史事實(shí)與現(xiàn)代觀念的沖突,、不同社會(huì)文化的異質(zhì)性等復(fù)雜問題時(shí)顯得十分刻板和生硬。原本具備特殊性和情境性的數(shù)據(jù)被公理化,，制造出數(shù)字的“普世景觀”,，掩飾社會(huì)中業(yè)已存在的不平等現(xiàn)象。[27]谷歌的智能生成工具Gemini因過于尊崇美式“政治正確”,，忽略客觀事實(shí)以及用戶的創(chuàng)作需求和文化背景,，引發(fā)用戶不滿。有用戶指出,，對(duì)指定人物膚色或種族的要求,，Gemini有時(shí)會(huì)拒絕響應(yīng)，或者隨機(jī)生成不同膚色的人物圖像,。與之類似,，ChatGPT也在戰(zhàn)爭(zhēng)、種族,、宗教,、性別等議題上表現(xiàn)得立場(chǎng)混亂或回避。生成式人工智能存在著被武器化的風(fēng)險(xiǎn),，[28]可能被用作國(guó)際政治博弈的工具,。少數(shù)平臺(tái)巨頭在發(fā)達(dá)國(guó)家的背后支持下，憑借數(shù)據(jù)掠奪能力,、算力壁壘和豐富的模型訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)，搶占AI領(lǐng)域發(fā)展制高點(diǎn)并借此發(fā)揮輿情制造和引導(dǎo)能力,。數(shù)字資本主義及數(shù)字帝國(guó)主義操縱輿論的企圖,，常常隱匿在貌似開放、“無國(guó)界”的生成式人工智能背后,。內(nèi)容的智能生成和傳播伴隨著意識(shí)形態(tài)的輸出和輿論話語權(quán)的爭(zhēng)奪,，影響話語生態(tài)。四,、新聞傳播業(yè)的GAI風(fēng)險(xiǎn)治理嵌入新聞傳播業(yè)的生成式人工智能,，體現(xiàn)出“媒介發(fā)展中持續(xù)不斷的、顯而易見的‘新異性’（newness）”[29],，也引發(fā)了“自動(dòng)化規(guī)范”與社會(huì)秩序中人類傳統(tǒng)規(guī)范的沖突,。傳媒機(jī)構(gòu)對(duì)人工智能角色認(rèn)知和采納態(tài)度的曖昧性，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知和應(yīng)對(duì)存在差異,。人工智能技術(shù)的迭代與應(yīng)用,，使信息環(huán)境和人機(jī)關(guān)系發(fā)生變化。不同國(guó)家和地區(qū)相繼發(fā)布針對(duì)性的規(guī)制措施,，以控制AI使用風(fēng)險(xiǎn),。（一）版權(quán)侵犯與深度偽造成為GAI治理的重點(diǎn)內(nèi)容GAI的核心功能是生成，其治理首先圍繞內(nèi)容生產(chǎn)主體以及內(nèi)容真實(shí)性展開。1.傳媒機(jī)構(gòu)對(duì)版權(quán)保護(hù)的態(tài)度差異,。訓(xùn)練和應(yīng)用生成式人工智能的過程信息吞吐量巨大,，涉及大量版權(quán)信息。絕大部分傳媒機(jī)構(gòu)都在技術(shù)采納與版權(quán)保護(hù)之間尋求平衡,，但具體措施中也體現(xiàn)出明顯的優(yōu)先級(jí)差異,。作為最早使用人工智能賦能新聞生產(chǎn)、分發(fā)與核查的傳媒機(jī)構(gòu)之一,，美聯(lián)社的態(tài)度相對(duì)包容,。美聯(lián)社積極與科技公司展開合作、設(shè)立人工智能和新聞自動(dòng)化部,，同時(shí)也進(jìn)一步規(guī)范新聞生產(chǎn)領(lǐng)域的AI使用,。2023年7月，美聯(lián)社與OpenAI公司簽署合作協(xié)議,，同意OpenAI使用美聯(lián)社的部分文本資料來訓(xùn)練生成式AI模型,，而美聯(lián)社將獲得OpenAI的技術(shù)和產(chǎn)品知識(shí)支持。2023年8月,，美聯(lián)社發(fā)布給記者和編輯的“生成式人工智能使用指南”,，規(guī)定智能生成內(nèi)容在發(fā)布前必須通過人工審查，不能使用智能工具更改照片,、視頻或音頻素材的任何元素,，也應(yīng)避免傳播虛構(gòu)現(xiàn)實(shí)的圖像。[30]相較而言,，紐約時(shí)報(bào)高度重視版權(quán)保護(hù),，對(duì)智能工具的使用作出嚴(yán)格限制。2023年8月,，紐約時(shí)報(bào)更新服務(wù)條款,，明確禁止將紐約時(shí)報(bào)的內(nèi)容（包括文本、照片,、圖像,、音頻/視頻剪輯、“外觀和感覺”,、元數(shù)據(jù)或編譯內(nèi)容等）用于開發(fā)“任何軟件程序,，包括但不限于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)或人工智能系統(tǒng)”。未經(jīng)書面許可,，禁止使用爬蟲類自動(dòng)化工具訪問,、收集紐約時(shí)報(bào)平臺(tái)發(fā)布的內(nèi)容。[31]2023年12月,，紐約時(shí)報(bào)起訴OpenAI及其投資者微軟公司侵犯版權(quán),，[32]雙方就信息獲取的合法性,、證據(jù)真實(shí)性等問題相互指控。傳媒行業(yè)積極通過法律訴訟等方式捍衛(wèi)自身合法權(quán)利,，同時(shí)也希望向外釋放預(yù)警信號(hào),，提醒公眾關(guān)注生成式人工智能的威脅。2023年8月,，蓋蒂圖片社,、法新社、歐洲新聞圖片社等組織機(jī)構(gòu)聯(lián)合簽署公開信,，要求人工智能模型數(shù)據(jù)透明化并尊重原作版權(quán),，呼吁制定AI的使用標(biāo)準(zhǔn)。[33]公開信指出,，訓(xùn)練生成式人工智能和語言模型使用了海量的原創(chuàng)數(shù)據(jù),，其中包括大量新聞文字和圖像文本，卻并未給原作者相應(yīng)的價(jià)值回饋,。傳媒機(jī)構(gòu)與科技公司的博弈,，反映出當(dāng)前算法優(yōu)化和版權(quán)保護(hù)之間的矛盾。一方面,，新聞產(chǎn)品可以作為優(yōu)化算法的高質(zhì)量數(shù)據(jù),，提升AIGC的準(zhǔn)確度和合規(guī)性；但另一方面,，在版權(quán)未得到有效保護(hù)的情況下,，算法的優(yōu)化會(huì)威脅到原創(chuàng)作者的利益，導(dǎo)致版權(quán)方缺少支持模型訓(xùn)練的積極性,。2.深度偽造的治理包括源頭防范,、過程控制與末端治理。技術(shù)的健康發(fā)展往往需要調(diào)用倫理,、法律等其他維度的資源。不同國(guó)家和地區(qū)相繼推出了倫理法律規(guī)制舉措,。歐盟側(cè)重從源頭防范深度偽造的負(fù)面使用,，集中于數(shù)據(jù)管控和主體權(quán)利保護(hù)等方面。2018年,，歐盟通過《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》(GDPR),，保護(hù)數(shù)據(jù)主體的知情權(quán)、刪除權(quán),、反對(duì)權(quán)和自動(dòng)化個(gè)人決策等相關(guān)權(quán)利,，提出公平、合法,、透明,、目的限制性,、存儲(chǔ)限制等數(shù)據(jù)保護(hù)原則。2022年6月正式生效的歐盟《數(shù)據(jù)治理法案》（DGA）則鼓勵(lì)為了公共利益的數(shù)據(jù)共享和使用,，標(biāo)志著歐盟對(duì)數(shù)據(jù)使用的整體態(tài)度從主張嚴(yán)格限制轉(zhuǎn)向倡導(dǎo)“合理使用”,。2024年3月13日，歐洲議會(huì)通過《人工智能法案》（Artificial Intelligence Act）,，提倡促進(jìn)以人為本,、值得信賴的AI發(fā)展，保護(hù)公民基本權(quán)利,、民主,、法治和生態(tài)環(huán)境。我國(guó)對(duì)數(shù)據(jù)和智能技術(shù)應(yīng)用的規(guī)制具有彈性,，側(cè)重流程管控和分類監(jiān)管,，在促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展和維持社會(huì)環(huán)境有序之間尋求平衡和共贏。在我國(guó),，網(wǎng)絡(luò)安全法,、數(shù)據(jù)安全法和個(gè)人信息保護(hù)法三部基礎(chǔ)性法律構(gòu)成了數(shù)據(jù)使用和智能工具應(yīng)用的基本規(guī)制框架。2020年更新的《中國(guó)禁止出口限制出口技術(shù)目錄》中,，“基于數(shù)據(jù)分析的個(gè)性化信息推送服務(wù)技術(shù)”被列為禁止出口的技術(shù),，例如字節(jié)跳動(dòng)公司研發(fā)的TikTok核心算法等。2022年發(fā)布的《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)深度合成管理規(guī)定》中,，明確了深度合成服務(wù)技術(shù)支持者,、提供者和使用者三類主體，構(gòu)建以服務(wù)提供者為核心,、連接技術(shù)支持者與使用者的監(jiān)管模式,，強(qiáng)化平臺(tái)中介在深度合成內(nèi)容傳播和使用過程中的責(zé)任和義務(wù)。2023年7月,，國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室發(fā)布的《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》提出,，堅(jiān)持包容審慎和分類分級(jí)監(jiān)管：對(duì)于合理創(chuàng)新的應(yīng)用，鼓勵(lì)行業(yè)協(xié)作和場(chǎng)景優(yōu)化,；對(duì)“具有輿論屬性或者社會(huì)動(dòng)員能力”的生成式人工智能,，要求按規(guī)定進(jìn)行安全評(píng)估。相關(guān)條例辦法以及網(wǎng)絡(luò)治理行動(dòng)作為對(duì)基礎(chǔ)性法律的靈活補(bǔ)充,，可以更加及時(shí)地應(yīng)對(duì)技術(shù)的快速迭代和應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn),。美國(guó)是最早提出對(duì)深度偽造技術(shù)進(jìn)行立法規(guī)制的國(guó)家，從聯(lián)邦到各州政府層面都確立了相關(guān)法案,，側(cè)重對(duì)深度偽造的負(fù)面使用結(jié)果進(jìn)行治理,，涵蓋干擾選舉、傳播色情等多個(gè)方面,。2019年6月,，美國(guó)眾議院的《深度偽造責(zé)任法案》要求,，任何創(chuàng)建深度偽造視頻媒體文件的人必須添加“不可刪除的數(shù)字水印以及文本描述”予以說明，否則將屬于犯罪行為,。隨后,，美國(guó)得克薩斯州通過了《關(guān)于制作欺騙性視頻意圖影響選舉結(jié)果的刑事犯罪法案》，弗吉尼亞州也頒布了一項(xiàng)反色情復(fù)仇修正法案,，把發(fā)布和傳播深度偽造視頻視為實(shí)施色情報(bào)復(fù)的一種方式,。2024年3月底，美國(guó)田納西州通過《確保肖像,、聲音和圖像安全法案》,，“保護(hù)個(gè)人的聲音和形象不在未經(jīng)授權(quán)的情況下被人工智能所使用”，把權(quán)利主體范圍拓展到了未成年人和已故個(gè)人,，并特別提及了對(duì)音頻作品的保護(hù),。（二）人本主義成為GAI治理的基本倫理導(dǎo)向“現(xiàn)代社會(huì)的控制形式在新的意義上是技術(shù)的形式?！盵34]媒介影響社會(huì)各類制度以及制度之間的互動(dòng),，不僅是通過一系列媒介技術(shù)裝置的嵌入，也體現(xiàn)在圍繞媒介技術(shù)形成的特定認(rèn)知視角發(fā)揮著建構(gòu)作用,。生成式人工智能帶來的機(jī)遇與挑戰(zhàn),，為反思高度現(xiàn)代性時(shí)期的治理倫理提供了一個(gè)契機(jī)。2017年,，美國(guó)舉辦的“Beneficial AI”會(huì)議上,，由844名人工智能和機(jī)器人領(lǐng)域的專家聯(lián)合簽署的23條AI發(fā)展原則，被稱為“阿西洛馬人工智能原則”,。其內(nèi)容包括堅(jiān)持人類價(jià)值觀,、確保人類控制權(quán)等，并強(qiáng)調(diào)人工智能研究的目標(biāo)是創(chuàng)造有益于人類而不是不受人類控制的智能,?！鞍⑽髀羼R人工智能原則”成為全球領(lǐng)域AI發(fā)展的指導(dǎo)性原則。然而,，人工智能的發(fā)展和應(yīng)用始終伴隨著倫理爭(zhēng)議,。由于發(fā)展歷史、現(xiàn)實(shí)情況和執(zhí)政觀念各不相同,，不同國(guó)家和地區(qū)對(duì)于智能社會(huì)的愿景存在差異，其核心問題是：AI發(fā)展的受益者是誰,？美國(guó)的人工智能研發(fā)計(jì)劃重視本國(guó)的國(guó)家利益以及全球領(lǐng)導(dǎo)力,，對(duì)以中國(guó)為代表的AI發(fā)展大國(guó)多采用競(jìng)爭(zhēng)修辭。歐盟堅(jiān)持追求理性與道德的傳統(tǒng),，以維護(hù)“公共利益”作為AI發(fā)展的基本原則,，從制度設(shè)計(jì)上將數(shù)據(jù)利他主義作為新的數(shù)據(jù)使用理念,。中國(guó)近年來從國(guó)家戰(zhàn)略層面鼓勵(lì)智能技術(shù)創(chuàng)新和數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，同時(shí)始終強(qiáng)調(diào)堅(jiān)持以人為本,，致力于構(gòu)建共建共享的和諧社會(huì),。（三）“AI治理AI”成為GAI治理的技術(shù)發(fā)展方向生成式人工智能將機(jī)器的主體性提升到了前所未有的程度。即便是在風(fēng)險(xiǎn)治理場(chǎng)景下,，社會(huì)行動(dòng)者的應(yīng)對(duì)思路仍然是訴諸媒介,，進(jìn)一步引入媒介技術(shù)來解決問題?！癆I治理AI”存在著技術(shù)邏輯和治理邏輯的融合和博弈,，其中的悖論隱藏著一個(gè)啟示：應(yīng)對(duì)生成式人工智能的相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)，需要多元行動(dòng)者的協(xié)同參與,，尤其需要建立整體性,、系統(tǒng)性和結(jié)構(gòu)性的韌性治理思維。傳播學(xué)研究者需突破圍繞“恐懼”的研究范式,，[35]客觀認(rèn)識(shí)技術(shù)和社會(huì)互動(dòng)中的人機(jī)關(guān)系及其變化,，探索健康高效的人機(jī)交流和協(xié)作方式，以應(yīng)對(duì)內(nèi)外部風(fēng)險(xiǎn),。五,、結(jié)語以生成式人工智能為代表的智能技術(shù)，提供了更多元的信息生產(chǎn),、呈現(xiàn)和場(chǎng)景體驗(yàn)?zāi)Ｊ?。垂直領(lǐng)域的寫作機(jī)器人能夠自動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)抓取、分析并生成稿件,，從而快速響應(yīng)突發(fā)事件,、精準(zhǔn)分析財(cái)務(wù)報(bào)表、低成本地報(bào)道體育賽事,。圖像生成模型可以突破時(shí)空限制,，根據(jù)已知信息模擬事件發(fā)生經(jīng)過和“還原”新聞現(xiàn)場(chǎng)，用具象化的方式解釋新聞事件,。參與式文化下,，“我在現(xiàn)場(chǎng)”“重返現(xiàn)場(chǎng)”不僅是記者的職業(yè)需要，也是普通用戶通過適度曝光,、提升可見性,，滿足自身存在感需要的一種途徑。生成式人工智能的“創(chuàng)造”屬性將進(jìn)一步提升用戶的自由度,，提供“第一視角”的場(chǎng)景體驗(yàn),，也便于用戶生產(chǎn)出更個(gè)性化的解讀內(nèi)容。生成式人工智能在信息呈現(xiàn)上的聚合化,、影像化特點(diǎn),，會(huì)加劇輿論環(huán)境失序,。同時(shí)，“AI治理AI”的模式卻暫時(shí)難以跳出虛假信息和偏見循環(huán)的怪圈,。生成式人工智能的虛假信息和價(jià)值偏見源于原始數(shù)據(jù)庫,、技術(shù)設(shè)計(jì)和人機(jī)交互，從根本上是對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的映射,。生成式人工智能還被用在政治經(jīng)濟(jì)博弈中,，甚至被用于發(fā)表仇恨言論、煽動(dòng)情緒,。就現(xiàn)實(shí)狀況而言,，“AI治理AI”的模式在當(dāng)前承載了過高期待。現(xiàn)有的AI治理工具無法精準(zhǔn)辨別復(fù)雜情感及其文化語境,，也難以分辨情感表達(dá)的不同信息載體,。[36]生成式人工智能會(huì)進(jìn)一步模糊人類生成內(nèi)容和機(jī)器生成內(nèi)容的界限，讓輿論環(huán)境面臨更大的風(fēng)險(xiǎn),。在與技術(shù)的相互規(guī)訓(xùn)和共生中,，人類需要共同承擔(dān)維護(hù)公共利益和價(jià)值觀的責(zé)任。生成式人工智能具備“成為道德上被接受的新聞內(nèi)容生產(chǎn)主體”的潛力,，[37]但它只是有限道德代理者,，無法替人類做出道德決策和承擔(dān)責(zé)任。[38]生成式人工智能的技術(shù)迭代和監(jiān)管具有明顯的區(qū)域特色和文化差異,，但其作為一種新興媒介所引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)具有相似性,。在此過程中，人本主義仍然是應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的基本價(jià)值取向,，發(fā)展對(duì)社會(huì)負(fù)責(zé)的AI是人類社會(huì)的共同目標(biāo),，建立一個(gè)情境兼容的全球性信息治理框架是大勢(shì)所趨?！颈疚臑閲?guó)家社科基金重大項(xiàng)目“提升面對(duì)重大突發(fā)風(fēng)險(xiǎn)事件的媒介化治理能力研究”（批準(zhǔn)號(hào)：21&ZD317）階段性成果】參考文獻(xiàn)：[1]吉登斯,，皮爾森.現(xiàn)代性:吉登斯訪談錄[M].尹宏毅，譯.北京:新華出版社,，2001:79-80.[2]霍德.糾纏小史:人與物的演化[M].陳國(guó)鵬,，譯.北京:新經(jīng)典文化出版社，2022:68.[3]伊德.技術(shù)與生活世界：從伊甸園到塵世[M].韓連慶,，譯.北京:北京大學(xué)出版社,，2012:72-117.[4]吉頓.與類人智能交互:從分歧到融合[J].全球傳媒學(xué)刊，2024(01):1-2.[5]中國(guó)信息通信研究院,，京東探索研究院.人工智能生成內(nèi)容（AIGC）白皮書[R/OL].(2022-09-25)[2024-04-20].http://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202209/P020220902534520798735.pdf.[6]國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室.生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法[EB/OL].(2023-07-10)[2024-04-20].https://www.cac.gov.cn/2023-07/13/c_1690898327029107.htm.[7]陸小華.智能內(nèi)容生成的實(shí)質(zhì),、影響力邏輯與運(yùn)行范式：ChatGPT等智能內(nèi)容生成現(xiàn)象透視與解析[J].新聞大學(xué)，2023(04):19.[8]喻國(guó)明，蘇健威.生成式人工智能浪潮下的傳播革命與媒介生態(tài)：從ChatGPT到全面智能化時(shí)代的未來[J].新疆師范大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版),，2023,44(05):81-90.[9]NEWMAN 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