24上岸的抢分点！最新最热的AIGC，看学界大牛怎么答？

　　各位小伙伴，如果给你一次为24考研押题的机会，苦练新传绝学的你一定不会放过的考点，是什么呢？

　　新德益先来抢答——是AI，是人工智能！

　　

　　图1 知网2022-2023AIGC研究文献增长趋势

　　没错，铁打的“传播技术”，流水的“考研题型”。人工智能在新闻传播领域的应用、影响和反思，几乎成为各大新传院校逢考必出的一道题！因此，我们在备考阶段，就一定要格外留心相关的考情热点，做到“心中有数”。

　　就在本月，清华大学沈阳教授团队有了大动作——重磅发布《AIGC发展研究报告1.0》（以下简称《报告》），将全球有关AIGC领域的政策制定、企业发展与产业实践经验进行梳理，为我们搭建了一套AIGC应用知识体系，具有深度解读和反复学习的巨大价值。

　　

　　图2 清华大学《AIGC发展研究报告1.0》

　　那么，这篇数以万字的《报告》到底涵盖了哪些重要的前沿知识点？对24备考新传专业的同学们来讲，如何高效学习并利用这些知识呢？今天这篇推文就来化繁为简，为大家回答好上面两个问题~

　　2023《AIGC发展研究报告1.0》

　　重点带读

　　整体而言，《报告》全文共分为技术篇、产业篇、评测篇、职业篇、风险篇、哲理篇以及未来篇7大部分，主要涉及当下AIGC领域研究的热点议题，能够对我们拓展专业知识边界、快速掌握技术发展的热点和考点，提供大量有益参考。

　　纵览《报告》，新德益提示各位小伙伴们必须要重视以下三大部分内容：

　　1?

　　AIGC在传媒领域的最新应用

　　首先，值得我们关注的是产业篇，其中提到AIGC在传媒领域的几大场景。

　　第一，在新闻采集方面，AIGC主导的采访音频识别、海量资料的抓取与分析、素材同步自动处理以及交互式直播等方式，不仅极大地丰富了传统新闻采集的形式，还大大提高了传播内容的自我供给能力。

　　一方面，以GPS、智能音箱、智能探头和新闻无人机为主的传感器综合应用，通过立体式新闻采集模式消除信息盲点，还原新闻真相。另一方面，借助VR/AR/MR设备和人工智能录音机等硬件能够在新闻突发现场进行全息直播，并同步采集和上传新闻图片、视频等信息。

　　第二，在新闻编辑方面，人工智能技术衍生出的写稿机器人、快速剪辑集成制作、字幕生成、画质修复等功能，进一步深化了技术在提升内容生产效率方面的重要地位。

　　传统新闻生产模式下，新闻质量直接取决于专业新闻记者、编辑及审核人员的职业素养，最终影响某一条新闻制作质量的影响因素多且杂。然而，AIGC能够通过大数据抓取、深度学习和模仿训练，根据既往新闻写作模式和语言结构特点将采集到的新闻素材有序组织成稿。例如，今日头条研发的“张小明”、新华社的“快笔小新”等写稿机器人，都是AIGC在新闻编辑中的典型应用。

　　第三，在新闻播报方面，以AIGC为支撑的AI新闻主播和晚会主持顺势而生，在提高制播效率和媒体智能化水平方面做出一系列贡献。

　　具体而言，AI主播通过智能化、自动化合成语音，模拟真人主播面部表情、语音语调、姿态动作进行新闻播报，大大压缩了制播成本，提高新闻视频的产出效率。例如，2022年新华社客户端推出《AI主播读新闻》系列短视频，AI主播“新小浩”“新小萌”报道二十大权威新闻，取得不俗的传播效果。

　　2?

　　AIGC与多元化的新闻方式

　　其次，我们必须掌握的是，《报告》中还指出了AIGC应用下的三种重要的新闻方式，分别是“对话新闻”“无记者新闻”和“辟谣新闻”。

　　对话新闻：指通过对话的形式呈现新闻，通常会有两个或多个角色，通过交流观点和分析来呈现新闻事件。其特点是具有交互性和立体性，让新闻更加具有趣味性。进入智能媒体时代，“对话新闻”获得了理念与实践的双重合理性，以“面对面的现实对话”和“跨越物质空间的虚拟对话”为方式，形成一种公时态的、参与式的、交互式的新闻传播模式。

　　具体而言，对话新闻的代表性例子是公民新闻实践。例如美国“BuzzFeed”社交网站借助智能传播技术实现了网民深度参与新闻内容的生产，有效重构了社交媒体与用户的传播关系，形成了所有新闻主体之间的对话性生产过程。

　　无记者新闻：指的是通过机器人、AI等自动化技术来收集、编辑和发布新闻的方式。其特点是无需人力，能够快速、准确地发布新闻，并减少人为干预。

　　在新闻采集过程中，通过新闻无人机和智能传感器采集数据，并进行内容筛选与素材预处理。例如，新华社媒体大脑的智能采集平台“2410”，能够24小时不间断地提供全景式新闻线索与素材。

　　在新闻编辑的过程中，机器人写稿的应用解决了新闻稿件数量低、时效慢等问题。其一方面写稿速度快，擅于灾害。体育和财经等规格化新闻写作；另一方面具备新闻敏感的特质，稿件精准度较高。例如《纽约时报》使用机器人Blossom筛选具有新闻价值的热点文章；《华盛顿邮报》使用“Truth Teller”机器人来检测新闻报道的可信度等。

　　在新闻发布的过程中，主要通过人工智能算法进行精准分发。基于大数据、云计算和深度学习的智能算法能够精准分析并记录用户兴趣，并持续向其推送类似信息。同时，算法还可以以新闻用户的年龄、职业及地缘特征等为考量因素。预测其感兴趣的新闻内容，从而进行新闻定向分发。

　　辟谣新闻：自动识别和分类新闻，对新闻进行真假比判断、溯源追踪与辟谣发布。通过数字驱动，提高辟谣准确率，帮助公众及时了解和纠正虚假信息。

　　不同于传统辟谣模式中信息反馈模式的缺失，AI生产的辟谣新闻能够精准应对传谣与辟谣过程中信息不对称的问题。例如，腾讯2019年推出的“慧眼”辟谣平台，能够通过实时推理、对比和自动识别，建立谣言分级预警机制，做到智能识谣和精准辟谣。

　　在智能传播时代，AI 网络辟谣新闻的发展可能会出现的六大趋势，分别是：利用大数据技术对谣言信源进行锁定；充分利用谣言的传播时滞性；分析谣言节点的社会网络结构；建立信用分级的造谣者、传谣者和易信谣者数据库；构建网络辟谣的多元主体平台；构建国家层级的网络谣言大数据平台。

　　《报告》中提及的上述三个重点名词解释，新德益已经为大家写好了高分答案，可以根据答题字数进行适当的取舍，我们一定要保证满分拿下，提高自己的核心竞争力~

　　3?

　　AI霸权、信任风险与算法歧视

　　最后，需要引起我们重视的是，在风险篇中指出的“AI风险与伦理困局”，包括“算法歧视”和“信任风险”的问题。

　　我们先来明确一下，正如陈昌凤老师所指出的，导致ChatGPT等AIGC出现伦理困境的核心原因，是数据自身的问题。一方面，数据集在多样性、代表性、公正性等方面存在缺陷，导致偏见、“观点霸权”、刻板印象、文化片面性问题；另一方面，数据集的类型区分不清，还导致事实与想象不分，加剧错误或虚假信息的扩散和传播。

　　那么，所谓的“算法歧视”问题，就可能源于采集到的数据缺乏多样性和代表性，常见的包括人口偏差、内容偏差、历史片和技术偏差等。并且，通过人工智能采集的用户生成内容，很少经过“把关”程序，助长了那些对抗人类普遍认可的价值观，例如对弱势群体的关怀、对诚信正义的坚守等。同时，据研究，大型语言模型在编码中存在一定的刻板印象。例如将提及残疾人群体的短语与负面情绪词关联，也加剧了现实社会的偏见与歧视现象。

　　除了上述这些数据问题，AIGC还可能对数据集中的事实和虚构的文本缺乏区分能力，从而滋生了大量错误和虚假信息，出现社会范围内的“信任风险”，对主流新闻报道、事实内容的传播构成极大威胁。

　　复旦大学新闻学院汤景泰教授指出，以ChatGPTw为代表的人工智能技术不仅可以制造出以假乱真的文字信息，还可以极大地提高深度伪造技术的效率，对图片、声音、视频等多种话语类型进行伪造，实现谣言生产的多模态化，从而使谣言拥有扰乱公民认知的能力。

　　可以说，在AIGC高速发展的今天，“有视频都未必有真相”。但反过来思考，人工智能招致了谣言生产和传播的风险，同时也为人类提供了规避和治理谣言的技术支持。因此，留给我们新传学子的思考空间尚有许多，对于AI谣言治理，我们可以从下面几个方面进行努力。

　　?第一，提升对谣言活动主体行为与信源的识别能力。具体来说，基于人工智能技术，从谣言传播主体的基本特征、集群行为、发布信源等方面开展事实核查，有效制衡谣言的智能化传播。

　　?第二，基于内容特征与话语特征强化谣言识别能力，包括主题模型等文本挖掘方法、词频和文本相似度的计算方法等。此外，还存在文本的话语特征，如叙事框架、意识形态、情感类型等，也是值得探索的谣言识别领域。

　　?第三，进一步强化事实核查能力并构建国际协同机制。有学者指出，面对国际事实核查运动的快速发展，我国积极参与国际事实核查活动，为辟谣积累高信任度的社会资本，是未来大势所趋。

　　那么，各位未来的新传之星，本篇推文的重磅带读到此就告一段落啦！对于超级重要的考点“AIGC”，如果你还有任何疑问or见解，欢迎随时给新德益留言或直接找蝶姐&资料叔沟通交流呦！

　　我们已经为大家做好了上岸的万全准备，只等你来“聊”~

　　[1] 陈昌凤,张梦.由数据决定？AIGC的价值观和伦理问题[J].新闻与写作,2023,No.466(04):15-23.

　　[2] 汤景泰.ChatGPT给谣言治理带来严峻挑战[J].探索与争鸣,2023,No.401(03):33-35.

　　[3] 喻国明,苏健威.生成式人工智能浪潮下的传播革命与媒介生态——从ChatGPT到全面智能化时代的未来[J].新疆师范大学学报(哲学社会科学版),2023,44(05):81-90.DOI:10.14100/j.cnki.651039/g4.20230307.001.

　　[4] 王阳.对话新闻的概念与内涵探析[J].陕西理工大学学报（社会科学版),2018,36(02):21-28.

　　各位小伙伴，如果给你一次为24考研押题的机会，苦练新传绝学的你一定不会放过的考点，是什么呢？

　　新德益先来抢答——是AI，是人工智能！

　　图1 知网2022-2023AIGC研究文献增长趋势

　　没错，铁打的“传播技术”，流水的“考研题型”。人工智能在新闻传播领域的应用、影响和反思，几乎成为各大新传院校逢考必出的一道题！因此，我们在备考阶段，就一定要格外留心相关的考情热点，做到“心中有数”。

　　就在本月，清华大学沈阳教授团队有了大动作——重磅发布《AIGC发展研究报告1.0》（以下简称《报告》），将全球有关AIGC领域的政策制定、企业发展与产业实践经验进行梳理，为我们搭建了一套AIGC应用知识体系，具有深度解读和反复学习的巨大价值。

　　图2 清华大学《AIGC发展研究报告1.0》

　　那么，这篇数以万字的《报告》到底涵盖了哪些重要的前沿知识点？对24备考新传专业的同学们来讲，如何高效学习并利用这些知识呢？今天这篇推文就来化繁为简，为大家回答好上面两个问题~

　　2023《AIGC发展研究报告1.0》

　　重点带读

　　整体而言，《报告》全文共分为技术篇、产业篇、评测篇、职业篇、风险篇、哲理篇以及未来篇7大部分，主要涉及当下AIGC领域研究的热点议题，能够对我们拓展专业知识边界、快速掌握技术发展的热点和考点，提供大量有益参考。

　　纵览《报告》，新德益提示各位小伙伴们必须要重视以下三大部分内容：

　　1?

　　AIGC在传媒领域的最新应用

　　首先，值得我们关注的是产业篇，其中提到AIGC在传媒领域的几大场景。

　　第一，在新闻采集方面，AIGC主导的采访音频识别、海量资料的抓取与分析、素材同步自动处理以及交互式直播等方式，不仅极大地丰富了传统新闻采集的形式，还大大提高了传播内容的自我供给能力。

　　一方面，以GPS、智能音箱、智能探头和新闻无人机为主的传感器综合应用，通过立体式新闻采集模式消除信息盲点，还原新闻真相。另一方面，借助VR/AR/MR设备和人工智能录音机等硬件能够在新闻突发现场进行全息直播，并同步采集和上传新闻图片、视频等信息。

　　第二，在新闻编辑方面，人工智能技术衍生出的写稿机器人、快速剪辑集成制作、字幕生成、画质修复等功能，进一步深化了技术在提升内容生产效率方面的重要地位。

　　传统新闻生产模式下，新闻质量直接取决于专业新闻记者、编辑及审核人员的职业素养，最终影响某一条新闻制作质量的影响因素多且杂。然而，AIGC能够通过大数据抓取、深度学习和模仿训练，根据既往新闻写作模式和语言结构特点将采集到的新闻素材有序组织成稿。例如，今日头条研发的“张小明”、新华社的“快笔小新”等写稿机器人，都是AIGC在新闻编辑中的典型应用。

　　第三，在新闻播报方面，以AIGC为支撑的AI新闻主播和晚会主持顺势而生，在提高制播效率和媒体智能化水平方面做出一系列贡献。

　　具体而言，AI主播通过智能化、自动化合成语音，模拟真人主播面部表情、语音语调、姿态动作进行新闻播报，大大压缩了制播成本，提高新闻视频的产出效率。例如，2022年新华社客户端推出《AI主播读新闻》系列短视频，AI主播“新小浩”“新小萌”报道二十大权威新闻，取得不俗的传播效果。

　　2?

　　AIGC与多元化的新闻方式

　　其次，我们必须掌握的是，《报告》中还指出了AIGC应用下的三种重要的新闻方式，分别是“对话新闻”“无记者新闻”和“辟谣新闻”。

　　对话新闻：指通过对话的形式呈现新闻，通常会有两个或多个角色，通过交流观点和分析来呈现新闻事件。其特点是具有交互性和立体性，让新闻更加具有趣味性。进入智能媒体时代，“对话新闻”获得了理念与实践的双重合理性，以“面对面的现实对话”和“跨越物质空间的虚拟对话”为方式，形成一种公时态的、参与式的、交互式的新闻传播模式。

　　具体而言，对话新闻的代表性例子是公民新闻实践。例如美国“BuzzFeed”社交网站借助智能传播技术实现了网民深度参与新闻内容的生产，有效重构了社交媒体与用户的传播关系，形成了所有新闻主体之间的对话性生产过程。

　　无记者新闻：指的是通过机器人、AI等自动化技术来收集、编辑和发布新闻的方式。其特点是无需人力，能够快速、准确地发布新闻，并减少人为干预。

　　在新闻采集过程中，通过新闻无人机和智能传感器采集数据，并进行内容筛选与素材预处理。例如，新华社媒体大脑的智能采集平台“2410”，能够24小时不间断地提供全景式新闻线索与素材。

　　在新闻编辑的过程中，机器人写稿的应用解决了新闻稿件数量低、时效慢等问题。其一方面写稿速度快，擅于灾害。体育和财经等规格化新闻写作；另一方面具备新闻敏感的特质，稿件精准度较高。例如《纽约时报》使用机器人Blossom筛选具有新闻价值的热点文章；《华盛顿邮报》使用“Truth Teller”机器人来检测新闻报道的可信度等。

　　在新闻发布的过程中，主要通过人工智能算法进行精准分发。基于大数据、云计算和深度学习的智能算法能够精准分析并记录用户兴趣，并持续向其推送类似信息。同时，算法还可以以新闻用户的年龄、职业及地缘特征等为考量因素。预测其感兴趣的新闻内容，从而进行新闻定向分发。

　　辟谣新闻：自动识别和分类新闻，对新闻进行真假比判断、溯源追踪与辟谣发布。通过数字驱动，提高辟谣准确率，帮助公众及时了解和纠正虚假信息。

　　不同于传统辟谣模式中信息反馈模式的缺失，AI生产的辟谣新闻能够精准应对传谣与辟谣过程中信息不对称的问题。例如，腾讯2019年推出的“慧眼”辟谣平台，能够通过实时推理、对比和自动识别，建立谣言分级预警机制，做到智能识谣和精准辟谣。

　　在智能传播时代，AI 网络辟谣新闻的发展可能会出现的六大趋势，分别是：利用大数据技术对谣言信源进行锁定；充分利用谣言的传播时滞性；分析谣言节点的社会网络结构；建立信用分级的造谣者、传谣者和易信谣者数据库；构建网络辟谣的多元主体平台；构建国家层级的网络谣言大数据平台。

　　《报告》中提及的上述三个重点名词解释，新德益已经为大家写好了高分答案，可以根据答题字数进行适当的取舍，我们一定要保证满分拿下，提高自己的核心竞争力~

　　3?

　　AI霸权、信任风险与算法歧视

　　最后，需要引起我们重视的是，在风险篇中指出的“AI风险与伦理困局”，包括“算法歧视”和“信任风险”的问题。

　　我们先来明确一下，正如陈昌凤老师所指出的，导致ChatGPT等AIGC出现伦理困境的核心原因，是数据自身的问题。一方面，数据集在多样性、代表性、公正性等方面存在缺陷，导致偏见、“观点霸权”、刻板印象、文化片面性问题；另一方面，数据集的类型区分不清，还导致事实与想象不分，加剧错误或虚假信息的扩散和传播。

　　那么，所谓的“算法歧视”问题，就可能源于采集到的数据缺乏多样性和代表性，常见的包括人口偏差、内容偏差、历史片和技术偏差等。并且，通过人工智能采集的用户生成内容，很少经过“把关”程序，助长了那些对抗人类普遍认可的价值观，例如对弱势群体的关怀、对诚信正义的坚守等。同时，据研究，大型语言模型在编码中存在一定的刻板印象。例如将提及残疾人群体的短语与负面情绪词关联，也加剧了现实社会的偏见与歧视现象。

　　除了上述这些数据问题，AIGC还可能对数据集中的事实和虚构的文本缺乏区分能力，从而滋生了大量错误和虚假信息，出现社会范围内的“信任风险”，对主流新闻报道、事实内容的传播构成极大威胁。

　　复旦大学新闻学院汤景泰教授指出，以ChatGPTw为代表的人工智能技术不仅可以制造出以假乱真的文字信息，还可以极大地提高深度伪造技术的效率，对图片、声音、视频等多种话语类型进行伪造，实现谣言生产的多模态化，从而使谣言拥有扰乱公民认知的能力。

　　可以说，在AIGC高速发展的今天，“有视频都未必有真相”。但反过来思考，人工智能招致了谣言生产和传播的风险，同时也为人类提供了规避和治理谣言的技术支持。因此，留给我们新传学子的思考空间尚有许多，对于AI谣言治理，我们可以从下面几个方面进行努力。

　　?第一，提升对谣言活动主体行为与信源的识别能力。具体来说，基于人工智能技术，从谣言传播主体的基本特征、集群行为、发布信源等方面开展事实核查，有效制衡谣言的智能化传播。

　　?第二，基于内容特征与话语特征强化谣言识别能力，包括主题模型等文本挖掘方法、词频和文本相似度的计算方法等。此外，还存在文本的话语特征，如叙事框架、意识形态、情感类型等，也是值得探索的谣言识别领域。

　　?第三，进一步强化事实核查能力并构建国际协同机制。有学者指出，面对国际事实核查运动的快速发展，我国积极参与国际事实核查活动，为辟谣积累高信任度的社会资本，是未来大势所趋。

　　那么，各位未来的新传之星，本篇推文的重磅带读到此就告一段落啦！对于超级重要的考点“AIGC”，如果你还有任何疑问or见解，欢迎随时给新德益留言或直接找蝶姐&资料叔沟通交流呦！

　　我们已经为大家做好了上岸的万全准备，只等你来“聊”~

　　[1] 陈昌凤,张梦.由数据决定？AIGC的价值观和伦理问题[J].新闻与写作,2023,No.466(04):15-23.

　　[2] 汤景泰.ChatGPT给谣言治理带来严峻挑战[J].探索与争鸣,2023,No.401(03):33-35.

　　[3] 喻国明,苏健威.生成式人工智能浪潮下的传播革命与媒介生态——从ChatGPT到全面智能化时代的未来[J].新疆师范大学学报(哲学社会科学版),2023,44(05):81-90.DOI:10.14100/j.cnki.651039/g4.20230307.001.

　　[4] 王阳.对话新闻的概念与内涵探析[J].陕西理工大学学报（社会科学版),2018,36(02):21-28.