深度 |《新闻女王2》AI主播引共鸣,传媒未来如何与AI相处

深度 |《新闻女王2》AI主播引共鸣,传媒未来如何与AI相处

从录制间到直播间,人工智能正重塑着新闻生产的每个环节,然而光鲜的技术背后隐藏着诸多伦理困境与行业挑战。

“你是温峥嵘,那我是谁?”演员温峥嵘在直播间质问AI假冒自己的视频,却立刻被对方拉黑。这样的场景已不再是科幻剧情。

而这样的荒诞剧也在《新闻女王2》中同步上演:黄宗泽饰演的古肇华利用AI技术合成声音和形象,将已逝去的梁景仁和已离职的文慧心放到一起继续播报新闻。在影视剧情中,因AI发展过快,法律尚未健全,文慧心起诉前公司无果。这与现实中演员温峥嵘的遭遇如出一辙。

不仅在剧中,此举引起了人们的热议。在剧外,关于AI的使用也同样引起了思考。

TVB2025年新剧《新闻女王2》剧情片段

技术深入传媒行业,AI重塑新闻生产版图

在挪威北部一个小岛上,25人的iTromsø新闻社正在上演一场“小虾米对抗大鲸鱼”的戏码。面对规模更大的竞争对手,这家百年报社没有选择硬碰硬,而是走了一条AI驱动的高效生产之路。

“我们输掉了新闻战。每个我们派一人报道的新闻,对手都会派四到五人,”iTromsø的AI负责人拉尔斯·阿德里安·吉斯克坦言。

他们的应对策略是一个三管齐下的AI战略:自动化重复工作、投资数据新闻、坚守事实报道。

合作开发的DJINN平台成为改变战局的关键。这个系统能够从市政档案中提取文件并进行总结,根据新闻价值对其进行排名。

“记者们不再需要花两小时做这些工作,而是只需五分钟就能完成,然后开始联系消息来源和挖掘新闻,”吉斯克说。

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在地球另一端的尼日利亚,国际调查报道中心(ICIR)则开发了专注于转录和翻译的NativeAI工具。该中心执行主任达约·艾耶坦指出:“每个记者都知道,进行一小时的采访后,要花费数小时进行转录,然后才能开始写作的沮丧。”

这款工具不仅能转录英语内容,还能准确识别尼日利亚说话者的独特口音,并翻译成豪萨语、约鲁巴语和伊博语等当地主要语言。

ICIR项目官员尤妮斯·伊诺克将NativeAI描述为“声音和文本之间的桥梁”,能够将一小时的工作缩短到仅仅五分钟。

虚拟主播、AI写稿,人工智能有哪些利弊

AI技术来势凶猛,有人觉得AI永远无法取代真人,用AI来播报新闻更是对新闻从业者的一种不负责任和不尊重,但也有人认为AI技术是大势所趋,媒体机构也应该对AI赋能新闻生产进行探索。以路透社为例,这家国际通讯社正在试验使用AI代理来加速视频制作过程。

路透社聘请了首位AI视频制作人来监督这项计划。新闻AI编辑罗布·朗表示,他们要求大型语言模型“挑选最佳片段并创建我们所谓的包装编辑”,且“它实际上做得相当不错”。

但朗也明确表示,路透社不会将AI用于事实核查,因为AI系统在从训练数据中分离低劣网络内容与可靠信息方面存在局限性。

虚假信息与身份盗用成为AI时代的突出问题。演员温峥嵘的案例只是冰山一角。

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近期,社交平台上明星“AI换装”和“AI擦边”图片或视频比比皆是,只要输入“AI写真”“AI绘画”等关键词,就能搜索出大量AI生成的明星写真。

更令人担忧的是,输入“AI诱惑”“湿身”等更具暗示性的关键词,搜索结果的尺度会明显增大。

《每日经济新闻》曾对12款文生图和文生视频AI应用的实测发现,其中5款可实现明星“一键换装”,9款能生成“擦边”图片。

这些内容往往能获得惊人的流量回报。例如,某视频平台上,有账号拥有近25万粉丝,所发布内容绝大多数是AI生成的“擦边”视频。

从分发到接收,AI给新闻传播带来哪些挑战

AI对新闻业的影响远不止于内容生产环节。根据INMA媒体的分析,我们正在见证信息传播方式的根本转变。

在互联网时代,信息传递方式是被动呈现:搜索引擎显示排名链接,新闻网站提供文章列表,社交平台显示信息流,用户选择阅读内容。

而在智能时代,信息传递方式变成主动合成:AI伴侣生成答案、编写简报,并提供从多来源提取的指导。

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这一转变对新闻业的影响深远。搜索引擎使我们可被发现;媒体在竞争排名位置。社交平台使我们可被分享;媒体则主动竞争病毒式传播。而AI工具使我们可被引用,但前提是AI工具能够准确提取和重建新闻行业的报道。

这种转变也带来了信息茧房和观点霸权的担忧。根据美国传播学者蒂奇纳、多诺霍和奥里恩的知识沟假设,信息传播的不平等可能导致不同群体之间的知识差距进一步拉大。在AIGC视域下,如果算法存在偏见或误判,这种不平等现象可能更为严重。

商业性平台通过算法推荐,将地理接近性转化为数据画像的心理接近性,这种接近性参数的再造虽提升了传播到达率,但会导致公共议题的碎片化解构。

从无序到有序,传媒行业未来如何与AI共存

面对AI带来的挑战,传媒行业正在探索多种应对策略。语言模型优化(LMO)正成为继搜索引擎优化(SEO)和社交媒体优化(SMO)后,新闻业的第三大优化挑战。

但与SEO和SMO不同,LMO不仅是面向外部的优化,也是面向内部的优化。

INMA媒体正在充分利用自己的数据集,以便我们在自己平台上向读者提供的对话界面、研究工具、个性化简报和档案合成尽可能丰富。

事实核查和透明度成为专业媒体的核心竞争力。以《纽约时报》为例,该报推出的“新闻出处溯源”区块链项目利用超级账本区块链网络,所有共享的元数据都被记录。

每一位用户和每一次传播的数据都纳入行动者网络中,使得“透明性”的新闻生产能够为新闻真实性保驾护航。

路透社则正在构建一个RAG检索数据库系统,即一个路透社内容的档案库,大型语言模型系统可以使用它作为生成回复的基础,从而获得更可靠的输出。

开始时,路透社创建了一个包含其风格指南的RAG数据库,供记者提问。

监管框架与行业标准也在逐步完善。我国民法典明确规定,任何组织或者个人不得利用信息技术手段伪造等方式侵害他人的肖像权。

《互联网信息服务深度合成管理规定》也为类似行为划出“红线”,要求任何组织和个人不得利用深度合成服务制作、传播法律禁止的信息,不得从事侵犯他人合法权益的活动。

在今年9月起正式施行的《人工智能生成合成内容标识办法》中,明确提出了强制添加显式和隐式标识等规范要求。

(文章参考World Association of News Publishers、Independent Newspapers、新华网、腾讯网、每日经济新闻、中国青年网、大众日报客户端等)

撰稿/翻译:张勇、王子翼

编辑:吴增辉

审核:卡卡

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