AI 業界のこれまでの発展の遅れは、より成熟した産業システムの欠如と密接に関係しています。成熟した産業には比較的完全な上流および下流の産業エコシステムが存在します。たとえば、自動車産業では、エンジンやギアボックスなどのコアコンポーネントのメーカーは世界に数社しかありませんが、消費者向けの自動車メーカーは多数存在する可能性があります。これまでの AI 業界では、基礎モデルの研究開発から製品やサービスのオンライン販売に至るまで、各企業が業界チェーン全体をカバーする必要があり、コスト投入と利益還元のバランスをとることが困難でした。
世論分析における AI の応用も、AI によって強化されたニュース報道の一例です。世論分析プロセスでは、AI がセンチメント分析、トピック検出、予測、トレンド分析などのタスクを支援し、組織が複雑な世論や市場環境に対処するために世論や態度をより深く理解できるように支援します。たとえば、AP通信とNewsWhipが開発したアプリケーションは、専門家がコンテンツの配布を追跡し、コンテンツが会員や顧客の社会参加をどのように促進するかを分析し、ユーザーのニーズをより適切に満たすためにコンテンツ戦略を調整するのに役立ちます。 AI のデータ機能を利用してコンテンツを最適化するメディアもあります。たとえば、フォーブスは 2019 年に AI コンテンツ出版プラットフォームである Bertie を立ち上げ、より魅力的な見出しを生成し、レポートの内容の写真を自動的に照合することができます。コミュニケーション効果を最適化する; ワシントンポスト「また、ForYou レコメンデーション システムの立ち上げや、AI モデルを使用したサブスクリプションの傾向やユーザーの喪失の検出など、ビジネスに AI を組み込む実践の探求も継続します。
文生テキスト、文生画像、文生オーディオとビデオ、文生コードなどのマルチモーダル コンテンツはすべて AIGC、つまり人工知能によって生成されたコンテンツのカテゴリに属します。 UGC や PGC などの従来のコンテンツ制作モデルは、主に作成者のプロ意識や構成属性が異なりますが、本質的には人がコンテンツ制作の主体であるのに対し、AIGC は AI を使用してさまざまな形のコンテンツを制作します。
ChatGPTは被験者個人の主観を排除し、より客観的かつ公平な報道ができるのではないかという見方もあります。 NewsGPT が宣伝しているように、この Web サイトはニュースを客観的かつ真実に提示します。しかし問題は、アルゴリズム自体にも価値観が存在し、現実世界における差別を拡張することにもなり、人間を主体とする以上に解決が難しい避けられない問題である。北京大学ジャーナリズム・コミュニケーション学院の胡勇教授は、ジャーナリズムの「客観性」は人々や団体の評判や口コミによって裏付けられるが、アルゴリズムの「客観性」はいかなる団体も排除すると指摘した。その背後にある論理は、テクノロジーは中立であるということです。はい、人間の偏見がないため、客観性が保証されます。しかし問題は、テクノロジーは決して中立的ではなく、人間の判断力を欠いているため、「客観性」の救世主ではないということです。
検索エンジンにとって、これは自然な「市場行動」です。ソートされた検索結果を直接表示できるため、ユーザーの情報検索の効率が大幅に向上し、ユーザー エクスペリエンスが最適化されます。しかし、検索エンジンが生成 AI によって生成された結果により多くのトラフィックを割り当てるというパターンが形成されると、より詳細な長文のニュース記事は放置されることになります。
それに応じて、メディア組織、ジャーナリスト、読者の間のつながりもますます重要になるでしょう。 AI が制作主体である場合の問題点の 1 つは、読者と感情的なつながりを築くことができないことであり、多くの場合、読者は AI が AI であり、感情や意識を持たないシステムであると明確に認識することが多く、読者の信頼が低下します。そこに人間のジャーナリストのチャンスがあるのです。読者とのつながりを強化し、組織のブランドやジャーナリストの個人ブランドを構築することが重要な課題となる。
「ニュース」という用語は、私たちが読むことができる「ニュースレポート」を指すだけでなく、ジャーナリズム業界と、価値観、運営規範、倫理原則などを含むジャーナリズム業界が伝えるニュースの伝統も指します。 AI は無意識の主体として、ジャーナリズムの存在と継続の基礎であるこれらの伝統を継承し、従うことはできませんでした。
変曲点？ AIGC時代のジャーナリズム
生成人工知能 (AIGC) の旋風が多くの分野を席巻しています。
2022 年末に OpenAI は自然言語対話アプリケーションである ChatGPT をリリースし、今年 3 月には GPT-4 を繰り返しリリースしました。これはすぐにさまざまな業界や一般の注目を集めました。大規模モデルは世界中でブームになっており、資本、技術、人材が流入し続けており、テクノロジー企業は独自の大規模モデルを展開し続けています。 2030年までにAIGC市場規模は1兆元を超えると推定されている。
数年前、AlphaGo が囲碁棋士の李世師に勝利したというニュースが人工知能の波を引き起こしましたが、AIGC の波はさらに激しく、技術的な進歩に加え、敷居の低さと実用性がアプリケーションの認識を高めています。側面がより重要です。したがって、一般の人々は議論の段階にとどまるのではなく、生成型人工知能の力を直接体験することができます。
あらゆる技術革新が新たな時代の輪郭を描きます。 「AIGC の時代には、あらゆる業界が AI で再構築される価値があります。」影響を受ける分野には、教育、金融、電子商取引、映画とテレビ、デザインなどが含まれます。その中でも、ジャーナリズムは最も深刻な影響を受ける分野の 1 つであり、AIGC への対応も最も前向きです。
国際的には、多くのメディアがすでに関連する試みを行っています。ニュース集約ウェブサイトのBuzzFeedは、AIが回答するテストコラムであるクイズを公開し、人的資源の一部を代替するテストコンテンツの執筆にAIGCを利用すると発表した。 5 月 24 日、ワシントン ポストは、AI イノベーションの実践によりよく適応するために、戦略的意思決定チーム AITaskforce と経営陣チーム AIHub を含む部門を越えた AI コラボレーション メカニズムの設立を発表しました。英国の『フィナンシャル・タイムズ』も初めてAIラインの編集者を任命し、この分野の最新動向に細心の注意を払った。今年 2 月、The Paper、Cover News、Upstream News など 100 以上の国内メディア組織が AIGC 製品へのアクセスを発表しました。テンセント研究所が今年6月に「ChatGPTのジャーナリズムへの影響」をテーマに調査を実施したところ、国内ジャーナリストの80％がChatGPTまたは類似製品を使用しており、そのうち半数以上（56％）が影響を受けていることが判明した。面接官は、ChatGPT (または同様のツール) が自分たちの仕事に実際的な助けをもたらしたと信じています。
ChatGPT はテキストを生成する機能が優れていますが、マルチモーダル コンテンツを生成する機能も備えています。コンテンツ作成が中核であるジャーナリズムにとって、これは重要な意味を持つ多くの交差点をもたらすでしょう。 「産業革命に匹敵する」（マイクロソフトCEOサティア・ナデラ）、そして「パーソナルコンピュータやインターネットの誕生」（ビル・ゲイツ）にも劣らないこの技術的ブレークスルーは、何をもたらすのか？変化の？それはジャーナリズムに新たな機会をもたらすでしょうか？
本レポートでは、ChatGPTに代表されるAIGCテクノロジーがジャーナリズム業界にもたらした影響と課題、そしてそれが生み出す新たな可能性について議論することを試みます。 AIGCは「テクノロジー革命」を始めており、ジャーナリズムもその1つだ。この切り込みを通して、私たちは人類社会にとってのこの革命の本当の意味を捉えることができるかもしれません。
大改造: ジャーナリズムの三重の変革
2000 年代に入って以来、ジャーナリズムは希望に満ちた明るい瞬間を経験しましたが、同時に悲観主義にも陥ってきました。
全く新しいデジタルエコロジーは、従来のメディアに旺盛な発展の活力を与えると同時に、デジタルメディアの新興企業群も生み出しました。しかし近年、フローロジックの変化、ショートビデオなどの新たなメディア形態の影響、オンライン広告収入の縮小など、さまざまな要因により、報道業界は新たな苦境に陥っています。
(1) 「交通の時代」は終わり、報道機関は再編され、読者をつなぐことが非常に重要になっています
コンテンツ配信のロジックは何度か進化してきました。
2008 年の金融危機後、広告主の広告投資は従来のメディアからオンライン メディアに移行しました。 Google に代表される検索エンジンと Facebook に代表されるソーシャル メディアは、コンテンツのトラフィック パターンを完全に再構築しました。これら 2 つのポートから発信されるトラフィックは、オンライン メディアにとって最も重要な露出源になります。
特に懸念されているのは Facebook であり、その創設者であるマーク ザッカーバーグは、プラットフォームの評判を高め、ユーザーの維持とエンゲージメントを向上させるというニュース コンテンツのプラスの価値を強く信じていました。そのため、Facebookはかつてニュースコンテンツの推奨割合を精力的に強化し、関連コンテンツの露出が増えるようにした。 2006 年から 2016 年の 10 年間は、ソーシャル メディアとジャーナリズムの間の蜜月期間でした。
ピュー研究所による 2015 年の調査によると、インターネット ユーザーの 64% もの人がソーシャル メディアからニュースを入手しています。これは、多数のデジタルメディア新興企業を生み出したソーシャルメディアが生み出した「ジャーナリズムトラフィック時代」です。 21 世紀で最も有名なデジタル メディアである BuzzFeed と VICE のビジネス モデルは、ソーシャル メディアのバイラルな拡散に基づいており、膨大なトラフィックとユーザーの注目がこれらのメディアに流れ込み、その後に多額のベンチャー キャピタルが流入しました。ピーク時には、BuzzFeed と VICE の評価額はそれぞれ 17 億ドルと 57 億ドルでした。
しかし、メディアにとって、このモデルの基盤は脆弱であり、メディアの存続は完全にプラットフォームに依存しています。プラットフォームのアルゴリズムやルールが変更されると、ビジネスモデルは大きく損なわれ、完全に制御不能になります。物語の転換点は 2016 年に起こりました。米国大統領選挙中、Facebook は選挙結果を操作するためにアルゴリズムを使用したとして外部から尋問され、「ケンブリッジ アナリティカ」事件により、マーク ザッカーバーグは直接公聴会に送られました。各方面からの批判に直面して、Facebookはニュースコンテンツの割合を減らすと発表した。 2020年、Facebookは関連措置をさらに強化し、ニュースコンテンツや政治コンテンツの押し付けを大幅に軽減する予定だ。
これは Facebook プラットフォームだけの変化ではなく、ソーシャル メディア全体の傾向です。アルゴリズムの調整により、ニュースコンテンツの露出がますます減少し、ソーシャルメディアトラフィックに依存するメディアに深刻な打撃を与え、業界全体にジレンマをもたらしています。 2023年にはBuzzFeed創設者のジョナ・ペレッティ氏がニュース事業BuzzFeedNewsの閉鎖を発表、VICEはニュースブランドVICEWorldNewsの閉鎖を発表、メインウェブサイトも破産申請を予定している。 VoxMedia、Insider、ABCNews、その他のメディアはすべて、程度の差こそあれ従業員を解雇した。
これらのメディアに共通する問題は、ペイウォールやサブスクリプションサービスの強化によってユーザーベースを蓄積できていないことだ。ビッグウェーブが来たときの膨大なトラフィックと広告収入を前にすれば、これを問題だと思う人はいないだろう。しかし、潮が引くと、誰が裸で泳いでいるかがわかります。
対照的に、BuzzFeedのような新興企業が脚光を浴びていた頃、オールドメディアの「ニューヨーク・タイムズ」はインターネットへの適応の遅れから業界から軽蔑され、革命の代表とさえ見なされていた。 BuzzFeed に刺激されて、ニューヨーク タイムズはデジタル ジャーナリズムというより大きな文脈への変革を余儀なくされました。しかし、このペースは急いでいるわけではなく、独自のコンテンツをペイウォールの後ろに置き、コンテンツを深化させることで加入者を惹きつけますが、それがサイクルを生き抜く資本になります。
トラフィックが泡立ち、一時的に流れる時代において、コア読者に基づいて読者とのより緊密なつながりを構築することがこれまで以上に重要になっています。これを認識する報道機関がますます増えており、次の 3 つの新しいトレンドが生まれています。
**まず、新しいメディア形式を使用して読者との直接的なつながりを確立します。 ** 近年、ポッドキャストや RSS の閲覧が増加し始めており、多くのメディアが独自の RSS 購読サービスやポッドキャスト ブランドを立ち上げ、より直接的かつ効果的に読者との密接な関係を確立し、メディア ブランドを強化し、商品価値を向上させることを目指しています。
**第二に、世界的な注目のトピックではなく、ローカルなコンテンツに重点を置きます。 **たとえば、メディア グループ MvskokeMedia は、コア読者に焦点を当てていることを反映して、地元コミュニティのレポートに焦点を当てるように編集戦略を調整しました。
**第三に、報道の透明性と公開性を強化することで、読者が報道の概念を理解できる一方で、逆に、読者がどのような報道を必要としているのかを理解することができます。 ** たとえば、ホノルル・シビル・ビートは、読者とのコミュニケーションを強化するために、エリア内でポップアップ・イベントに似た「ポップアップ・ニュースルーム」を開催しました。
(2) 「ショートビデオジャーナリズム」の台頭により、視聴者の注意が移り、従来のニュースの概念が影響を受けています
2023年、データ統計機関「PressGazette」（プレスガゼット）は、2000年代以降に設立されたメディア情報企業25社のランキングリストを発表し、そのトップはFacebook、次いでTikTokだった。ソーシャルメディアの影響力は自明であり、TikTokに代表されるショートビデオプラットフォームの台頭は、ジャーナリズム業界の発展動向に大きな影響を与えています。
TikTok は急速に世界最大のコンテンツ プラットフォームおよびトラフィック ベースの 1 つになりつつあります。多くの若い視聴者がプラットフォームに集まっているだけでなく、さまざまな年齢層の視聴者の関心が、ニュースメディアが得意とする生々しいコンテンツや深刻なニュースレポートではなく、短い動画に徐々に移りつつあります。視聴者の注意がそらされると同時に、広告収入やベンチャーキャピタルも発生し、それらは若いユーザーがより注目するTikTokやInstagramのプラットフォームにも流れ込みます。
それだけでなく、「TikTokジャーナリズム」という新たなニュースのフォーマットも台頭している。新型コロナウイルスの感染症やロシアとウクライナの紛争などの大きなニュースイベントが発生したとき、人々は主な情報源がもはやニュースメディアではなくTikTokであることに気づきました。 TikTok では、大量のリアルタイムかつ直接のビデオ コンテンツが急速に拡散しており、TikTok は、娯楽用の短いビデオ プラットフォームから、音声やビデオ コンテンツを含む総合的なコンテンツ プラットフォームへと徐々に変化しており、インターネット ユーザーにとって重要な手段となっています。情報を得る。多くの若い視聴者にとって、ニュースを見なくなったのではなく、ニュースメディアのニュースを読まなくなっただけです。同様の現象は中国でも顕著に見られる。
ニュースの主な伝達手段がテキストからビデオに変わると、これはほとんどのニュースメディアにとって課題となります。一部の従来型メディアは積極的に変化を求め、ショートビデオニュースの生態系に統合しようとしています。オックスフォード大学のロイター・ジャーナリズム研究所が発表した「2022年デジタル・ニュース・レポート」の統計によると、主流メディア組織の約半数（49％）が定期的にTikTokでコンテンツを公開している。既成メディアの代表として、「ワシントン・ポスト」は自社の TikTok アカウント用のコンテンツを制作するためにサードパーティのチームを特別に雇用し、「ロサンゼルス・タイムズ」は「404」と呼ばれるコンテンツチームを結成し、若い視聴者の好み。
TikTokジャーナリズムから生まれたネイティブニュースメディアもいくつかある。例えば、短いビデオニュースから始まった NowThis はすでに 850 万人のファンを抱えており、スペインのコンテンツ会社 Ac2ality は「1 分でニュースを伝える」ことをコアコンセプトとしており、2019 年のサービス開始以来、TikTok で 390 万人のファンを獲得しています。
TikTokジャーナリズムの台頭は、視聴者の注目の焦点の変化を意味します。一方で、ニュース業界への影響は、広告収入の損失やメディアの生活環境の悪化に反映されており、ショートビデオニュースの生態系に統合する取り組みが行われてきたものの、従来のニュース報道とニュース報道の間には本質的な互換性がない。ビデオ メディアのせいで、この変革は効果がなくなりました。一方で、ショートビデオニュースの普及は、従来のニュースの概念にも影響を及ぼし、ニュース業界の常識とされてきた「客観性」や「信頼性」といった価値観が重視されなくなりました。視覚的なインパクトが新たな制作基準となり、「いいね！」やリツイートなどのデータがニュースの質を示す新たな指標となっています。 「イエローニュース」はますます多くのトラフィックと視聴者を獲得し、従来のニュースの生存空間はさらに圧迫されました。
視聴者の視点から見ると、人々はショートビデオなどのチャネルを通じてニュースや情報を入手することに徐々に慣れてきており、「ニュース疲れ」や「ニュース回避」という現象が顕著になりつつあることもある程度影響しています。ニュース回避は、認知的要因と感情的要因の両方によって引き起こされます。認知的側面は、特定のトピックや出来事が過剰に報道されているという認識として現れ、これらのニュースを読むと疲労感が生じ、情報の増加を得ることが困難になります。感情的な側面とは、伝染病、暴力、自然災害に関する報道など、否定的な感情を引き起こすニュースを人々が積極的に避けることを指します。
ロイター・ジャーナリズム研究所とオックスフォード大学の報告書によると、2017年には回答者の29％が「ニュースを頻繁に、あるいは時々避けている」と答えたが、2019年にはこの数字が32％に上昇した。 2020年に新型コロナウイルス感染症が流行した後、人々のニュース需要は一時的に高まったが、ニュース回避現象はすぐに回復し、59％の人が「時折、または常に積極的にニュースを避ける」と回答した。視聴者の情報受信習慣や心理の変化は、報道業界が考慮すべき要素となっており、また、ニュースメディアの変革の障害となっている。
(3) 閉鎖や解雇は常態化しており、ジャーナリストは積極的に変化を求めています
3 年間にわたる新型コロナウイルス感染症の流行は世界経済に多大な影響を与えており、ジャーナリズム業界もその影響から逃れることはできません。
報道機関の閉鎖が常態化した。 BuzzFeed、VICE、その他のデジタルメディアを含む海外メディアはニュース事業を閉鎖し、リヴォニア・オブザーバーなどの印刷出版物は実質的に発行を停止しました。国内情勢も楽観できるものではありません。清華大学ジャーナリズム・コミュニケーション学院とその他の機関が共同で発表した「メディアブルーブック：中国メディア産業発展報告書（2022年）」は、新型コロナウイルス感染症によるメディア産業の一部分野への影響が依然として続いていることを示している。伝統的なジャーナリズムの広告収入は減少し続けており、定期刊行物、新聞、その他のメディアの予算も減少しています。国内の新聞広告・配信収入は大幅に減少し、テレビ広告市場も低迷して衰退した。 2020年から2023年にかけて、『シティ・ピクトリアル』や『サウスイースト・エクスプレス』など数十の新聞が休刊・休刊を発表した。
ジャーナリストの収入は大幅に減少した。プレス・ガゼット紙によると、経済的不確実性によりジャーナリストの約3分の2の仕事が影響を受けているという。回答者の 80% 以上がフルタイムのジャーナリストで、そのほとんど (71%) の年収は 10 万ドル未満で、フリーライターの平均報酬は 300 ドル未満です。
人員削減は報道機関の雰囲気を決定づけます。不完全な統計によると、2020年以降、数十のメディアが人員削減計画を発表している。 BuzzFeed は、AI を使用してクイズ コンテンツを生成する計画のため、従業員の一定割合を削減しました。2023 年 4 月 20 日、BuzzFeed の創設者はニュース事業の閉鎖を再度発表し、コンテンツ、テクノロジーに関わる約 180 人の従業員を解雇しました。 、管理部門およびその他の部門、全体の 15%。フォーブスの統計によると、2023年1月以来、30社以上の新聞社や報道機関がさまざまな程度の人員削減を実施しており、最新のものは6月7日に発生した。「特有の課題」として、ニュース編集室の従業員74人を解雇する予定だ。
世界的な経済不況とテクノロジーショックにより、報道業界は二重の危機に直面しており、ジャーナリストの生活環境も懸念されており、これは報道機関による新テクノロジーの応用にも密接に関係している。自動レポートおよび自動編集システムの導入により、人的資源の一部は解放されましたが、一部の実務者が余剰人員になる原因にもなりました。メディアテクノロジーの反復は労使関係に進歩をもたらしていないが、それは特にコンテンツ産業で顕著である。 2023年上半期もハリウッドではストライキ活動が続き、放送中の多くのドラマに影響を与えている。ストライキの背景には、Netflixに代表されるストリーミングメディアプラットフォームによる連続ドラマの制作方法や放送形態の変革が、脚本家の生活空間を圧迫していることがある。テクノロジーメカニズムの代替効果はジャーナリズムにも影響を与えます。
限られた生活空間に直面して、多くの報道機関やジャーナリストはソーシャルメディアやショートビデオプラットフォームに焦点を移し始めました。たとえば、TikTok や YouTube でチャンネルを開設し、ビデオ コンテンツを公開して、若い視聴者を惹きつけながら、広告共有モデルを通じて収益を増やします。一方、ジャーナリストは Twitter や LinkedIn などのソーシャル プラットフォームを通じて知識や洞察を共有し、個人のブランドや影響力を構築します。
新興: AIGC は、
新技術と産業革命
AIGC は、AI を使用してコンテンツ (AIGeneratedContent) を自動生成します。それは新しいことではありません。その起源は、レジャレン ヒラーとレナード アイザックソンが人類史上初のコンピューター生成音楽作品を完成させた 1957 年に遡ります。AI 生成モデルや AI 生成作品は引き続き登場しますが、2022 年はまさにAIGC の発生の最初の年。 AIGC の重要性は、テクノロジーがコンテンツを生成するだけでなく、AI が人間と同じように生成および作成する能力を備えていることです。 AIGC は、無限の創造的可能性と将来の応用空間の恩恵を受けて、新たな技術革命と産業革命を引き起こし、人工知能を次の時代の到来へと押し進めています。
(1) 大規模モデルが AIGC 発生の基礎である
2010年のディープラーニングの登場により、人工知能の開発は第3のクライマックスに進み、大型モデルはこのクライマックスを新たな段階に引き上げた。 2017 年、Google は記事「AttendisAllYouNeed」で画期的な Transformer アルゴリズムをリリースしました。まだディープ ラーニングの継続ではありますが、ディープ ラーニング モデルのパラメーターは 1 億を超えました。Transformer は RNN と CNN に取って代わり、大規模モデルの時代に入りました。これは間違いなく大きなマイルストーンです。
Transformer は、セルフ アテンション メカニズムに基づいたニューラル ネットワーク モデルです。元々は、異なる言語間のテキスト翻訳タスクを完了するために使用されていました。本体には、ソース言語テキストのエンコードとエンコードされたテキストの変換を担当する Encoder 部分と Decoder 部分が含まれています情報をターゲット言語のテキストに変換します。次に、エンコーダとデコーダに基づいて、大規模モデルの開発は大まかに 3 つの道に着手しました: 1 つ目は、デコーダ部分を放棄し、エンコーダをエンコーダの事前トレーニング モデルとしてのみ使用することです。 2 つ目は、Decoder 部分を放棄することです。Encoder 部分は、Decoder 部分の GPT ファミリに基づいています。3 つ目は、Encoder と Decoder の両方で使用される Google T5 ラージ モデル ルートです。
AI ラージ モデルは、事前トレーニング モデルまたは基礎モデルとも呼ばれ、大量のデータに基づいてトレーニングされたモデルであり、多数のパラメーターを持ち、幅広い下流タスクに適応できます。これらのモデルは、転移学習と深層学習の最近の進歩、および大規模な応用コンピューター システムの考え方に基づいており、驚くべき新機能を示し、さまざまな下流タスクのパフォーマンスを大幅に向上させます。この可能性を考慮すると、大規模モデルは AI テクノロジー開発におけるパラダイム チェンジとなり、多くのクロスドメイン AI システムや製品サービスは大規模モデル上に直接構築されることになります。特に AIGC の分野では、AI 大型モデルはマルチタスク、マルチ言語、マルチモードを実現でき、さまざまなコンテンツの生成において重要な役割を果たします。基本タイプに応じて、事前トレーニング モデルには、自然言語処理 (NLP) 事前トレーニング モデル、コンピューター ビジョン (CV) 事前トレーニング モデル、およびマルチモーダル事前トレーニング モデルが含まれます。これら 3 種類のモデルは、ジャーナリズムやその他の分野で幅広い応用が期待されています。
大型モデルが AIGC 発生の要であると言われるのはなぜですか?大型モデルがAIGCの技術力の質的変化を引き起こしたからだ。これまでさまざまな生成モデルが際限なく登場してきましたが、利用の敷居の高さ、トレーニングコストの高さ、コンテンツ生成の単純さ、品質の低さなど、実際のコンテンツ消費の柔軟で高精度、高品質なニーズを満たすには程遠いです。シナリオ。大型モデルは、上記の着陸問題の多くを解決します。たとえば、ChatGPT は、以前は想像できなかった、さまざまな国、さまざまな文化的背景、さまざまな専門分野、年齢層の人々に同時に高品質のテキスト コンテンツ生成サービスを提供できます。 ChatGPT は、テキスト生成そのものを超えて、大規模モデルによってもたらされる魔法のような能力も示しています。 ChatGPT、GPT-4、Bard、PaLM、LLaMA等は現在の大型モデルの隆盛をもたらし、AGIの黎明期ももたらしました。
一般的に、2022 年の AIGC の流行は大規模モデル技術の恩恵を受けるでしょう。 AIGC大規模モデルは、汎用性、基本性、マルチモダリティ、複数のパラメータ、大量の学習データ、高品質で安定した生成コンテンツという特徴を持ち、自動コンテンツの「工場」および「組立ライン」となっています。生産。
(2) 産業エコロジーは AIGC の発展を保証します
AI 業界のこれまでの発展の遅れは、より成熟した産業システムの欠如と密接に関係しています。成熟した産業には比較的完全な上流および下流の産業エコシステムが存在します。たとえば、自動車産業では、エンジンやギアボックスなどのコアコンポーネントのメーカーは世界に数社しかありませんが、消費者向けの自動車メーカーは多数存在する可能性があります。これまでの AI 業界では、基礎モデルの研究開発から製品やサービスのオンライン販売に至るまで、各企業が業界チェーン全体をカバーする必要があり、コスト投入と利益還元のバランスをとることが困難でした。
業界の発展は困難な状況にあります。以前は、AI モデルの汎用性の欠如が中心的な問題でしたが、現在は大規模なモデルに基づいて、AIGC 産業エコシステムが初期に形成され、上位、中位、下位の 3 層構造を示しています。
**最初のレイヤーは上流のベースレイヤーであり、大規模モデルに基づいて構築された AIGC 技術インフラストラクチャレイヤーです。 **大型モデルはコストと技術投資が高いため、参入障壁が高くなります。 2020年に発売されたGPT-3モデルを例に挙げると、AlchemyAPIの創設者エリオット・ターナー氏は、GPT-3のトレーニング費用は1200万米ドル近くになるのではないかと推測した。したがって、現在事前トレーニングモデルに参入している主な機関は、大手テクノロジー企業と科学研究機関です。
AIGC の分野では、米国のインフラ企業 (上流のエコロジカルニッチ) には、OpenAI、Stability.ai などが含まれます。基礎層の技術サポートにより、下流産業は雨後の筍のように発展し、現在のAIGC事業の流れが形成されています。
** 2 番目のレイヤーは中間レイヤー、つまり垂直型、シーン指向、パーソナライズされたモデルとアプリケーション ツールです。 **事前トレーニングされた大規模モデルがインフラストラクチャであり、これに基づいて、シーン指向でカスタマイズされ、パーソナライズされた小規模モデルを迅速に抽出して生成し、さまざまな業界、垂直分野、機能シナリオでの産業パイプラインの展開を実現できます。オンデマンド使用、高効率、経済的。大規模なモデルに基づいて、Model-as-a-Service (MaaS) が現実となり、AI の「手動ワークショップ」から「工場モード」への変革を実現します。 AIラージモデルは汎用性とインテリジェンスが強化され、MaaSは安全かつ効率的かつ低コストでモデルの利用と下流アプリケーションの開発サポートを提供し、大規模な産業への適用が可能となり、さまざまな産業のアプリケーションをより広範囲に強化します。社会全体の生産効率の向上。 OpenAI CEO のサム・アルトマン氏はかつて、中間層が将来の AI 起業家精神の中核となる位置であると明確に指摘しました。
例えば、ChatGPTのオープンAPIインターフェースをベースに、金融分野や医療分野で使用される大規模なモデルやアプリケーションツールが多数制作されています。 JasperAI は GPT-3 を利用してクリエイティブなマーケティング コンテンツを自動的に生成し、18 か月でゼロからユニコーンに成長しました。また、StableDiffusion がオープンソース化されてからは、オープンソース モデルに基づいた二次開発が数多く行われ、2 次元描画スタイルによって生成された有名な Novel-AI など、垂直ドメイン モデルの特定のスタイルをトレーニングすることが人気になりました。さまざまなスタイルのキャラクタージェネレーターなど。
** 3 番目の層はアプリケーション層です。つまり、C エンド ユーザー向けのテキスト、画像、オーディオ、ビデオなどのコンテンツ生成サービスです。 **アプリケーション層では、ユーザーのニーズを満たすことに重点を置き、AIGC モデルとユーザーのニーズをシームレスに結び付けて産業への着陸を実現します。 GPT-3 大型モデルをベースにした NotionAI は、ユーザーの専門的なテキスト コンテンツ生成のニーズを満たすことができる製品です。 StableDiffusion オープン ソースを例に挙げると、プログラムが公開されるだけでなく、トレーニングされたモデルも用意されています。後継の起業家は、このオープン ソース ツールをうまく利用して、C エンドのコンシューマー グレードのグラフィックス カードのコンピューティング パワーのしきい値を備えたより豊富なリソースを掘り出すことができます。コンテンツ エコロジーは、AIGC をより広範囲の C エンド ユーザーに普及させる上で重要な役割を果たします。現在では、Web ページ、ローカルにインストールされたプログラム、モバイル アプレット、グループ チャット ロボットなど、さらには AIGC ツールを使用してマップをカスタマイズおよび生成するコンテンツ消費サービスなど、C エンド ユーザー向けのツールがますます増えています。
現在、AIGCは大規模モデルを提供するインフラ層企業から、AIGC製品やアプリケーションツールの構築を中心とするアプリケーション層企業まで、豊かな生態系を形成し、技術革新によるアプリケーション革新の波が次々と生まれています。 、テクノロジーは何千もの産業に力を与えてきました。デジタル経済と実体経済の統合が深まり、インターネットプラットフォームのデジタルシナリオがますます豊富になるにつれて、デジタルコンテンツの総量と豊かさに対する人間全体の需要は増加し続けています。 AIGCは、新しいタイプのコンテンツ制作手法として、ニュースメディア、電子商取引、映画・テレビ、エンターテインメントなど、高度なデジタル化とリッチコンテンツ需要が求められる業界において、大きな革新と発展を先導しており、その市場可能性は徐々に高まっています。出現中。同時に、デジタルとリアルの統合を促進し、産業の高度化を加速する過程で、金融、医療、産業などのさまざまな業界におけるAIGCアプリケーションも急速に発展しています。
(3) シナリオ適用の革新、身体化された知性、能力の平等の権利が AIGC の将来の方向性である
シナリオ アプリケーションの革新は、AIGC の将来の発展の道です。新しいテクノロジーは、特定のシナリオに適用され、経済的および社会的価値を生み出す場合にのみ広く使用できます。同時に、幅広いアプリケーションにおいて、テクノロジーは繰り返し革新と発展を続けることができます。これは、「シーンの適用とテクノロジーの反復」のフライホイール効果を形成します。科学技術省は2022年に「新世代人工知能実証応用シナリオの構築支援に関する通知」と「高品質な経済社会を促進するためのシナリオ革新と人工知能の高レベル応用の加速に関する指導意見」を相次いで発表した。港湾やスマート鉱山などの 10 のデモンストレーション アプリケーション シナリオ。アプリケーションの牽引を通じて人工知能テクノロジーの実装を促進することは業界のコンセンサスとなっています。現在、OpenAI の戦略は、アプリケーション エコロジーを確立し、大規模なモデルをさまざまな業界に適用しようとすることです。
シナリオ アプリケーションの革新は、AIGC が将来的により垂直的で軽量になることも意味します。まず、この大きなモデルはジェネラリストではありますが、業界の深さが欠けています。その将来の発展傾向は、業界の深さ、企業の個別化、能力の専門化、規模の小型化、展開の分散、所有権の民営化を含む6つの側面における「垂直化」である可能性があります。第二に、将来的には、AIは社会生産と生活のあらゆる分野、特にモバイルデバイスや組み込みデバイスに組み込まれることになり、局所的な展開が必要になります。現在、大規模なモデルにはハードウェアの計算能力とメモリに対する高い要件があり、モバイル デバイスや組み込みデバイスの計算能力には限界があることが多いため、モデルの軽量化は AIGC の将来の開発にとって重要な方向性となります。
身体化された知能は、AI 開発の避けられない形式です。身体化されたインテリジェンスとは、AI がデジタルまたは仮想であるだけでなく、現実世界と対話できるロボットやその他のデバイスなど、物理環境内で物理的な形状を持つことを意味します。ほとんどの生物学的知性は環境と直接接触して進化してきたため、真の知性と学習には物理世界との相互作用が必要です。身体化された知能は、環境との相互作用を通じて知覚と行動をより良く学習できます。この観点と同様に、一部の学者は、ChatGPT には現実世界と対話する能力がないため、将来的に超人工知能を実現することはできないと考えています。したがって、身体性知能は人工知能全般の鍵であると考えられており、「身体性知能」ロボットは人工知能の究極の形態です。
2023 年 7 月、AI 科学者リー フェイフェイ率いるチームは、身体化知能に関する最新の成果を発表しました。彼らは、大規模なモデルをロボットに接続し、複雑な指示を具体的な行動計画に変換しました。人間は自然言語を使用してロボットに指示を与えることができます。さらに重要なのは、LLM (ラージ言語モデル) + VLM (ビジュアル言語モデル) を組み合わせることで、環境と対話するロボットの能力がさらに向上し、追加のデータやトレーニングなしでタスクを完了できるようになります。
能力の平等は AIGC の発展の必然的な結果です。現在、AIGC の発展により、ユーザーはより多くの創造力と自由を得ることができました。例えば、一般の人でもAIGCを利用して小説や音楽作品、3Dコンテンツなどを制作することができ、これらは入力された単語に基づいてオンデマンドで生成することができます。それだけでなく、将来的には誰もが自分の「ジャービス」、つまりアイアンマンのような個人的なインテリジェントアシスタントを持つようになるかもしれません。 2021 年、Microsoft は GitHub 上で Copilot (コパイロット) の概念を初めて導入しました。 GitHub Copilot は、開発者のコード作成を支援する AI サービスです。 2023 年 5 月に、大型モデルの恩恵を受けて、Microsoft は Copilot の包括的なアップグレードを開始し、Dynamics365Copilot、Microsoft365Copilot、PowerPlatformCopilot などを発売し、「Copilot は全く新しい働き方である」というコンセプトを打ち出します。仕事もそうですが、人生にも「副操縦士」が必要です。 Go Ask の創設者である Li Zhifei 氏は、大型モデルにとって最適な仕事は人間の「副操縦士」であると信じています。 AIGC 大型モデルは、誰もが AIGC 技術の恩恵を享受できるように、みんなのインテリジェント アシスタントになる可能性があります。
「供給側の改革」に加えて:
AIGC はジャーナリズムに何をもたらしますか?
世界経済全体の不況、新技術の代替効果、ショートビデオの影響、ソーシャルメディアからのトラフィックの減少により、ニュース業界は困難に直面しています。この文脈において、AIGCの出現はニュース制作とジャーナリズム全体にとって希望の光となるかもしれない。それでは、AIGCはジャーナリズムにどのような新たな可能性をもたらすのでしょうか?それは困難な状況から抜け出す方法になるでしょうか？
(1) AI を利用したニュース制作は新しいものではありません
AIGC によってもたらされた変化について議論する前に、ジャーナリズムの発展の歴史を振り返ってみると、ジャーナリズム、特にニュース制作への AI の関与には前例がないわけではないことがわかります。過去 10 年ほどにわたって、人工知能によって引き起こされたジャーナリズム革新の波は、自動報道の段階、強化された報道の段階、およびレポート生成の段階の 3 つの段階に分けることができます。
**最初の段階、人工知能による自動レポートの段階。 **現段階では、主に AI の自然言語生成 (NLG) 機能を利用してニュースを自動的に報道する予定です。 AP通信、ロイター通信、ブルームバーグ通信社、フランス通信社などのメディア組織はすべて、代表的な慣行を持っています。自動レポートは、プログラムを使用してテキストコンテンツを自動的に生成するため、レポートの効率と正確さの点で利点がありますが、思考力や共感力が欠如しているため、人間の記者と同等のレポートを作成するのが難しく、次のような特定の分野でのみ適用できます。テンプレート化できる金融、スポーツ、その他のニュースの種類。
応用例としては、ロイターが開発した「AIニュース・プロダクション・ライン」という自動ニュース生成システムが株やスポーツ、天気などのニュースを生成したり、ワシントン・ポストがヘリオグラフという自動執筆ロボットを使って簡単なニュースを生成したりしている。科学、政治、スポーツの分野の報道では、日本のテレビ局 NHK が導入した自動筆記システムが、2011 年 3 月の東京地震の報道で際立っていました。 2015 年に Tencent が発売した DreamWriter や新華社通信の Kuaibi Xiaoxin などの製品は、中国における自動レポートの代表的な事例です。 2018年の国内の2つのセッション中、新華社が立ち上げた「メディアブレイン」は、5億のウェブページから国内の2つのセッションのホットワードを分類し、世界初の機械制作のビデオニュースを生成して公開した2 つのセッションについて説明しましたが、所要時間はわずか 15 秒でした。
**第 2 段階、AI を活用したニュース報道の段階。 **このフェーズでは、機械学習と自然言語処理 (NLP) 技術を使用してデータを分析し、関連する傾向を明らかにすることに焦点を当てています。たとえば、アルゼンチンの新聞ラ ナシオンは、2019 年からデータ チームをサポートするために人工知能を使用しており、その後、データ アナリストや開発者と協力して AI ラボを設立し、AI アプリケーションをさらに強化しています。
世論分析における AI の応用も、AI によって強化されたニュース報道の一例です。世論分析プロセスでは、AI がセンチメント分析、トピック検出、予測、トレンド分析などのタスクを支援し、組織が複雑な世論や市場環境に対処するために世論や態度をより深く理解できるように支援します。たとえば、AP通信とNewsWhipが開発したアプリケーションは、専門家がコンテンツの配布を追跡し、コンテンツが会員や顧客の社会参加をどのように促進するかを分析し、ユーザーのニーズをより適切に満たすためにコンテンツ戦略を調整するのに役立ちます。 AI のデータ機能を利用してコンテンツを最適化するメディアもあります。たとえば、フォーブスは 2019 年に AI コンテンツ出版プラットフォームである Bertie を立ち上げ、より魅力的な見出しを生成し、レポートの内容の写真を自動的に照合することができます。コミュニケーション効果を最適化する; ワシントンポスト「また、ForYou レコメンデーション システムの立ち上げや、AI モデルを使用したサブスクリプションの傾向やユーザーの喪失の検出など、ビジネスに AI を組み込む実践の探求も継続します。
**第 3 段階は、生成人工知能 (AIGeneratedContent) がマルチモーダル生成機能を備えたニュース制作に参加する段階です。 **ChatGPT、Google Bard、Microsoft NewBing などの製品は、物語テキストを生成できる大規模言語モデル (LLM) に基づいており、財務レポートやスポーツ レポートなどにのみ適用される自動レポート段階と比較して、 AIGC では、より長く、より質の高いレポート作成を行うことができ、指示に従って特定の作業スタイルを模倣することもできます。 AIGC のマルチモーダル生成機能は、ニュース レポートの視覚化に多くの新しい可能性をもたらします。現時点では、ジャーナリズム業界はまだこの段階にあり、関連する実践をさらに深化させる必要があるが、AIGC が取材、制作、プレゼンテーションに影響を与え、ジャーナリズム業界全体のパターンを変えることは予見可能である。
(2)AIGCはジャーナリズムの「サプライサイド改革」を実現します
文生テキスト、文生画像、文生オーディオとビデオ、文生コードなどのマルチモーダル コンテンツはすべて AIGC、つまり人工知能によって生成されたコンテンツのカテゴリに属します。 UGC や PGC などの従来のコンテンツ制作モデルは、主に作成者のプロ意識や構成属性が異なりますが、本質的には人がコンテンツ制作の主体であるのに対し、AIGC は AI を使用してさまざまな形のコンテンツを制作します。
AIGC のジャーナリズムへの影響は主にニュース制作の段階に集中しています。 ChatGPTなどAIGCの技術力の向上とその応用の深化に伴い、ジャーナリズム業界への影響も深まるだろう。現在の適用事例から、ジャーナリズムに対する AIGC の影響には主に次の側面が含まれることがわかります。
**まず、ニュース情報の収集と処理により、制作プロセスを最適化します。 **
ChatGPT はプラグインなどの助けを借りて、大量のデータを迅速にキャプチャおよび収集し、テキストの迅速な閲覧や記者によるさらなる分析のための概要の生成などの自動処理を実行できます。この機能により、情報取得の効率が向上する可能性が得られ、データ検索段階では、記者や編集者は大量の全文資料を読む必要がなく、ChatGPT のデータ分析機能と意味分析機能を使用して要約と要約を生成できます。重要な情報を迅速に取得し、作業の効率を向上させます。 ChatGPT の言語生成機能は、言語をまたいだテキストの翻訳にも使用できるため、記者や編集者がさまざまな言語で資料や情報を入手しやすくなります。同時に、AIGC ツールはジャーナリストがインタビューの音声およびビデオ コンテンツを特定して整理し、生産性を向上させ、クリエイティブ プロセスを最適化するのに役立ちます。私たちの調査によると、現在メディア関係者が最もよく使用している AIGC は「ドキュメント検索」と「翻訳コンテンツ」の 2 つで、それぞれ 54.8% と 44% を占めています。
AIGC を使用して情報を収集および処理する能力を強化することは、ニュース報道においてますます重要な役割を果たすことになります。フィナンシャル・タイムズの編集長、ルーラ・カラフ氏は、ニュース編集室は記者のデータマイニング、コンテンツ分析、翻訳を支援するAI技術チームを設立すべきだと指摘した。
**第二に、ニュース コンテンツの生成により、レポートの効率が向上します。 **
ChatGPT は強力な学習能力とテキスト生成能力を備えており、ネットワーク接続後、インターネット データを迅速に収集してニュース コンテンツを生成できます。 ChatGPT は、プロンプト ワード () の設定を通じて、特定のスタイルのニュース レポートを生成することもできます。さらに、ChatGPT は、インタビューの概要、記事のフレーム、タイトルなどを生成するために適用できます。また、ニュース レポートを複数の言語に翻訳し、言語の境界を越え、さまざまな視聴者にニュースを広めることもできます。
一部のメディアは、ニュース コンテンツの制作プロセスに AIGC を組み込んでいます。たとえば、BuzzFeed はクイズ コンテンツの生成に ChatGPT を使用しています。2023 年のバレンタインデーの前に、ニューヨーク タイムズ紙は ChatGPT を使用してバレンタインデーのメッセージ ジェネレーターを作成しました。ユーザーはいくつかの指示を入力するだけで、プログラムが自動的にラブレターを生成できます。ドイツの出版グループAxelSpringerと英国の出版社Reachも最近、AIが書いた記事を地元ニュースサイトに掲載した。
完全に人工知能によって生成された世界初のニュースレポートのプラットフォームである NewsGPT.com も開始されました。声明によると、このウェブサイトには人間の記者は存在せず、NewsGPTはソーシャルメディアやニュースウェブサイトなどを含む世界中のニュースソースをリアルタイムでスキャンして分析し、ニュースレポートやレポートを作成するという。その創設者は、NewsGPT は「広告主や個人的な意見に影響を受けず」、「信頼できる」ニュースを 24 時間年中無休で提供していると主張しています。
**最後に、ニュース レポートのマルチモーダルな表示により、「インタラクティブ ニュース」などのニュース タイプが誕生しました。 **
技術力の向上により、GPT-4 はすでにマルチモダリティを生成する能力を備えており、将来的には文生文と文生図に加えて、より多くのメディア形式を生成する可能性があります。同時に、Midjourney などの AIGC ツールの助けを借りて、テキスト生成、画像、音声、コード、3D コンテンツなどのマルチモーダル コンテンツも実現し、ニュース コンテンツ生成の新たな可能性を生み出しました。かつてジャーナリズム業界が追求した「メディア融合」「オールメディア記者」は、AIGCの登場と応用によって日の目を見ようとしている。 2012 年に「ニューヨーク タイムズ」が作成した写真、ビデオ、データ、3D コンテンツなどを含むマルチメディア レポート「Avalanche」は、完成までに 6 か月かかり、11 人のチームが 25 万米ドルを費やしました。制作コストと同様のコンテンツの敷居を大幅に削減します。
同時に、ChatGPT のリアルタイム インタラクション機能のおかげで、ジャーナリズム用の対話ロボットの開発、ニュース レポートへの統合、読者の質問にリアルタイムで回答、データに基づいた補足情報の提供に使用できます。これにより、読者とのインタラクションを重視し、継続的な質疑応答を通じてニュース全体の全体像を提示する「AIGCインタラクティブニュース」のコンテンツ形態が拡張される可能性がある。 AIGC は、「バーチャル アンカー」などの技術形式を強化し、ニュース プレゼンテーションの効果を最適化することもできます。
広告およびマーケティング コンテンツに関しては、AIGC は、ChatGPT を使用して広告コピーを作成したり、Midjourney などの製品を使用して広告コンテンツを直接生成して作成効率を向上させるなど、強力な生成機能も実証しています。さらに、ChatGPT を使用してデータセットを分析することもでき、広告主が消費者の行動パターンや市場トレンドを理解し、広告の効果を最適化するのに役立ちます。 AIGC はデジタル マーケティングの世界に革命を起こそうとしています。
(3) ジャーナリズムにおけるAIGCの役割を客観的に理解する
全体として、ChatGPT に代表される AIGC テクノロジーは、ニュース情報収集、コンテンツ生成、マルチモーダル プレゼンテーションの効率を向上させ、さらには変化を実現する可能性を秘めています。将来的には、技術力のさらなる向上とジャーナリズム業界での応用の深化に伴い、AIGC は従来のコンテンツ制作リンクの一部を置き換え、記者や編集者を時間とエネルギーを消費する退屈な作業から解放し、よりクリエイティブな仕事に集中できるようにします。 。しかし、その過程で「技術の代替」による人員削減の問題は避けられず、新たな技術環境におけるジャーナリストの生存状況は注目に値する。
AIGCはその強力なコンテンツ生成能力により、ジャーナリズム業界の「サプライサイド改革」を実現すると期待されている。しかし、実際の運用においては「改革」にはまだ時期尚早であり、現在は自動レポーティングの「バージョンアップ版」であるChatGPTなどのコンテンツ制作の効率化を目的としたツールが主に利用されている。共感力、思考力、常識的判断力などを持っている 基本的な能力 AIGC は詳細なレポートを書くのにはあまり使えませんが、スポーツや株式などの特定の分野や、テストの生成などの「残り物」で使用されます副所長の Cao Feng 氏は、ChatGPT は依然として需要が高く制限が高いシナリオでの執筆ニーズを代替することはできないとコメントしました。業界の慣例からも、ChatGPT 火災の後、多くのメディア組織が関連する試みを行ってきたものの、彼らはChatGPT をニュース レポートの作成プロセスに実際に適用している権威あるメディアはありません。私たちの調査結果を含めると、ChatGPT のような AIGC ツールを積極的に使用しているニュース メディア組織は 38.1% のみです。
これには、次のようないくつかの理由があります。
** 内容は読みにくいです。 **ChatGPT はプロンプトに基づいてコンテンツを迅速に生成できますが、可読性が低く、生成されたコンテンツは説明的なテキストに近く、思慮深くなく、読んで興味深いものではありません。ニュースは最近の事実を伝えるものであり、読者は自分の周囲の環境の力学をすぐに理解したいと考えていますが、退屈な「説明文」よりも読みやすいニュースレポートを読みたいと考えています。可読性が低い理由の 1 つは、ChatGPT には分析および調査能力が欠如しており、人間と同じオリジナルの表現を実行できないため、イベントの詳細なビューを提供できず、詳細な「スープの写真」しか積み重ねることができないためです。 」。 2023 年 4 月 18 日、公式アカウント「デイリー ピープル」は、「これは完全に ChatGPT によって書かれた最初の原稿です」というタイトルの記事を公開しました。記者は即座に言葉を入力し、内容はすべて ChatGPT によって生成されました。しかし、実際の文章を見ても、読者からの感想を見ても、この記事は人間の書き手のレベルには及びません、キーワードは「鈍い」「小学生の作文」「日常的な感覚」「固い」などです。コメント欄に「翻訳アクセント」が頻繁に出現します。 ChatGPT に協力した人間の作者も、この協力について「決して楽しいものではなく、苦痛とさえ言えます。」と感想を述べています。
**情報源が混乱しています。 **AIGC の技術原理は大規模なモデルであり、膨大なデータで構成されるデータセットが AIGC のモデルトレーニング サンプルを構成します。ただし、これらのデータには多くの場合、書籍、メディア レポート、学術雑誌に加えて、セルフメディア記事、広告およびマーケティングのコピーライティング、ソーシャル メディア コンテンツが含まれます。プロのメディアにとって、発表するニュースレポートは読者だけでなく、その機関の評判にも責任を負うべきであり、情報源がわかりにくい AIGC が理想的な選択ではないことは明らかです。ブルームバーグ・メディアの最高デジタル責任者、ジュリア・ベイザー氏がコメントしたように、メディアの立場は事実に基づいた情報を読者に提供することですが、AI は正確な情報源としては十分ではありません。
** 無差別に情報をでっち上げたもの。 **「機械の幻覚」の概念は、AIGC の「ナンセンスを真剣に話す」能力を説明するために使用されます。 「幻覚」という言葉は、心理学における精神疾患「談話」に由来しており、相手を失望させたり、愚かに思われることを避けるため、質問に内容をでっち上げて答えることを意味します。 ChatGPTなどのツールはプログラムの設定上、ユーザーの質問に対して回答する必要があるため、訓練データセットにこの質問が含まれていなかったり、データセットが間違っていたりすると、ChatGPTは間違った回答を捏造してしまいます。同時に、基本的な常識や判断力が欠如しているため、与えられた答えが間違っていることに気づくことができません。報道に応用する場合、人手による校正や検証と合わせて行う必要があり、人間の負担が増大します。 2023 年、アメリカのテクノロジー ニュース ウェブサイト CNET.com が、AI によって生成された数十の記事を掲載したことがありました。ウェブサイトの編集者は、記事は公開前に「チェックおよび編集」されたと主張していましたが、読者はすぐに、こうした記事が大量にあることに気づきました。 . 根本的な間違いがあり、その半数には盗作や剽窃の問題があります。
したがって、ジャーナリズムにおける ChatGPT の役割を客観的に理解する必要がありますが、AIGC がジャーナリズムに革命を起こす、あるいはジャーナリズムに取って代わると言うのはまだ時期尚早です。コンテンツ産業である報道業界が優秀な人材を求める姿勢は今後も変わらず、直接の取材に基づいた緻密なコンテンツがますます重要になっていくでしょう。フィナンシャル・タイムズ紙の人工知能編集者マドゥミタ・ムルジア氏は、「生成AIツールは情報を合成して編集することはできるが、オリジナルのコンテンツを出力したり、分析能力を持ったりすることはできない。オリジナルの能力を持つ誰かを置き換えることはできる」と述べている。
ダクモスの剣:
AIGC はジャーナリズムにとって終焉を迎えることになるのでしょうか?
ジャーナリズム業界にとって、AIGCはコンテンツ制作リンクにおける供給側の改革に着手することになる。しかし、現在の AIGC 技術レベルを考慮すると、「改革」は程遠いです。 AIGC はジャーナリズム制作の実践にかなり限定的に組み込まれており、実際には価値を持ち始めていません。したがって、ジャーナリズム業界に対するAIGCの挑戦について議論するのは実際には時期尚早である。しかし、テクノロジーは反復されており、テクノロジー開発の歴史の観点から見ると、どのテクノロジーによってもたらされる変革的な効果を過小評価することはできません。より高度な AIGC がジャーナリズム業界に組み込まれ、将来的に広く使用されるようになったとき、ジャーナリズム業界にどのような課題をもたらすでしょうか?これは私たちが考えなければならないことです。
(1) ニュース制作の現場効果を破壊し、「客観性」などのニュース概念に影響を与える
AIGC がジャーナリズム業界のコンテンツ制作リンクに関与することは、効率を向上させる一方で、破壊的な影響をもたらすことは避けられません。
ChatGPT はニュース制作プロセスに適用されており、ニュース イベントが発生すると、プログラムが関連情報をキャプチャ、分析、要約し、コンテンツのコラージュを迅速に作成するため、効率が最大化されます。しかし、ジャーナリズム業界においては、元々報道分野に存在していた複数の力が報道内容に影響を与えるため、レポートの誕生は記者個人のインスピレーションだけでなく、自らの思考の産物でもあります。複数勢力のゲームバランス、報道機関の制度化された運営の結果。このプロセスにおいて、ジャーナリストは、可能な限り報道のバランスと信頼性を確保するために、ジャーナリズムのプロフェッショナリズムの規律も受け入れます。しかし、生成主体が ChatGPT になると、ニュース制作のこの「場効果」は徐々に消えていきます。
これに対応して、華南理工大学の呉暁寧教授が論文「ジャーナリズム業界に対するChatGPT情報「革命」の影響と課題」で言及したように、この過程で歴史文書におけるニュース事実の重要性が高まっている。 ChatGPT の原則は、既存のコンテンツをトレーニング データ セットとして使用することであるため、現象やイベントの影響が長ければ長いほど、より関連性の高いコンテンツが得られ、マシンによって生成されるニュース コンテンツに取り込まれ、統合されやすくなります。同様に、特定のニュース人物やニュースイベントの人気が高い場合、それらは人工知能によって捕捉され、再提示される可能性が高くなります。これにより、「情報の二極化」効果が形成され、人工知能が作成した「情報コクーン」が形成される可能性があります。 」。
同時に、情報取得プロセス自体には、AIGC がネットワーク コンテンツを取得し、それを法的要件に従ってトレーニング データ セットとして使用するかどうかなど、法的および倫理的な問題が含まれます。キャプチャされたコンテンツの主体 (特にジャーナリストなどのコンテンツ作成者) は金銭的に補償されるべきですか? 2023年2月、画像プロバイダーのGettyは「著作権侵害」を理由にStabilityAIを訴えた。これらの問題は、少なくとも現時点ではまだ霧の段階にある。
さらに、ChatGPT スタイルのニュース生成モデルは、既存のニュースの概念に影響を与えます。ジャーナリズムのプロフェッショナリズムは、信頼性、客観性、公共性の側面を強調します。これらの概念は、ニュース報道が真実から逸脱しないようにするために、ジャーナリズムの実践の中で徐々に形成される一連の運用規範です。人間が制作の主体である伝統的なジャーナリズム業界では、ジャーナリストはプロフェッショナリズムとプロフェッショナリズムによって規律され、個人的な制作実践においてこれらの概念を追求します。しかし、ChatGPT には主観的な意識がなく、これらのニュース概念の背後にある意味を理解することができず、これらの概念を ChatGPT が文字列 (プロンプトワード) として理解できる「言語」に変換することはできません。
ChatGPTは被験者個人の主観を排除し、より客観的かつ公平な報道ができるのではないかという見方もあります。 NewsGPT が宣伝しているように、この Web サイトはニュースを客観的かつ真実に提示します。しかし問題は、アルゴリズム自体にも価値観が存在し、現実世界における差別を拡張することにもなり、人間を主体とする以上に解決が難しい避けられない問題である。北京大学ジャーナリズム・コミュニケーション学院の胡勇教授は、ジャーナリズムの「客観性」は人々や団体の評判や口コミによって裏付けられるが、アルゴリズムの「客観性」はいかなる団体も排除すると指摘した。その背後にある論理は、テクノロジーは中立であるということです。はい、人間の偏見がないため、客観性が保証されます。しかし問題は、テクノロジーは決して中立的ではなく、人間の判断力を欠いているため、「客観性」の救世主ではないということです。
ChatGPT がニュース制作に与える影響は、実務家による ChatGPT の不規則な使用にも反映されており、盗作や不明確な出典などの問題を引き起こしやすいことは注目に値します。私たちの調査によると、ほとんど（81.9%）のメディア組織は、ChatGPT などのツールの使用に関する仕様やガイドラインを発行していません。これは注意が必要な実際的な問題です。
ChatGPT がニュース制作に与える影響は、新しいテクノロジーによってもたらされる雇用代替問題にも反映されるでしょう。この現象は、ChatGPT のコンテンツ制作効率の向上により集中的に発生しており、特定の種類のレポートでは人間のレポーターに取って代わることができます。たとえば、BuzzFeed はクイズ コンテンツの生成を支援するために ChatGPT を使用すると発表した後、すぐに人員削減計画を発表しました。同時に、2023年5月に起こる「ハリウッド・ストライキ」運動では、人間の脚本家の仕事がAIに取って代わられるのをどう防ぐかが、運動に参加する人々の中心的な訴えにもなっている。これら 2 つの例はジャーナリズムに直接関係するものではありませんが、ChatGPT がニュース制作でより深く使用されるにつれて、この現象はすぐに発生します。
(2) トラフィックを「ハイジャック」し、AIGC がコンテンツ配信パターンを変更
現時点では AIGC が生成する情報の割合はまだ低いですが、AI 生成コンテンツの普及促進と AIGC テクノロジーの徹底した応用により、コンテンツ配信分野は大きな影響を受けるでしょう。
デジタル時代では、オンライン ニュース メディアのトラフィックの大部分は検索エンジンから来ており、生成人工知能が徐々に検索エンジンの主な情報源になりつつあります。 Microsoft の Bing ブラウザは ChatGPT を統合し、NewBing にアップグレードされ、Google は検索結果に人工知能 (Bard など) によって生成されたコンテンツを優先的に表示することも発表しました。 2023年3月に行われたGoogleのテストによると、バード氏は基本的な回答と概要のみを提供し、ニュースソースへのリンクは含まれていなかった。
検索エンジンにとって、これは自然な「市場行動」です。ソートされた検索結果を直接表示できるため、ユーザーの情報検索の効率が大幅に向上し、ユーザー エクスペリエンスが最適化されます。しかし、検索エンジンが生成 AI によって生成された結果により多くのトラフィックを割り当てるというパターンが形成されると、より詳細な長文のニュース記事は放置されることになります。
これは報道機関へのトラフィックに影響を与えるだけでなく、報道機関の収益を大幅に減少させる可能性があります。ニュースメディアのホームページをクリックするのではなく、検索ページから直接目的のコンテンツを取得するユーザーが増えるにつれ、広告収入の分配に依存しているニュースメディアの生存空間は圧縮されることになる。広告を中心とした収益モデルは大きな影響を受けると同時に、メディアの購読料収入も直接的なダメージを受けることになる。
ソーシャルメディアも影響を受けています。 2023 年上半期、BuzzFeedNews や VICE などのデジタル メディアの崩壊により、ソーシャル メディアの重要性が改めて確認されましたが、こうしたトラフィック ソースが遮断されると、それに依存するメディアは大きな打撃を受けることになります。 「ニューヨーク・タイムズ」や「ウォール・ストリート・ジャーナル」などのニュースメディアも、ツイッターやフェイスブックなどのソーシャルメディアプラットフォームにアカウントを開設してコンテンツを配信しており、AIGCコンテンツがソーシャルメディアに氾濫すると、同様の「ニュースボットアカウント」も出現する。ユーザーの注意をそぎ、ユーザーは素早く簡単に入手できるニュースの概要を取得することを選択する傾向があり、その結果、ニュース メディア コンテンツの露出に影響を及ぼします。
(3) オーディエンス4.0の誕生：「ニュース消費者」から「ニュース制作者」へ
ジャーナリズム業界にとって、AIGCはコンテンツ制作手法を変えるだけでなく、制作関係も再構築することになる。
その理由は、AIGC は基礎的な技術力としての敷居が比較的低く、ネットワーク問題やアカウント問題を解決すればジャーナリストだけでなく一般ユーザーも利用できるためです。前者については、可読性、制作時間、コストなどを考慮すると専門性が高いため、AIGC技術の受け入れ度はそれほど高くない可能性があります。後者、つまり一般の視聴者に関しては、同様の「専門的な荷物」を持っていないため、関連テクノロジーをより積極的に使用します。
この場合、AIGCの生成能力を利用すれば、一般の人でもニュース情報を生成することができる。たとえば、特定のニュース イベントについて、原因と結果を説明するニュース レポートを ChatGPT にすばやく生成させたり、一連の最近のニュースの概要を ChatGPT に生成させたりして、ニュースをすぐに理解できるようにします。さらに、ニュースコメントなどのコンテンツを直接生成することもできます。
この過程において、視聴者はもはやニュース情報の単なる消費者ではなく、ニュース情報の創造者、生産者となり、受動的から能動的なものへと変化し、アイデンティティ主体の変容を実現します。テクノロジーの発展の歴史を振り返ると、インターネットの登場により大きな変革が起こりました。 Web2.0の時代、個人のブログ（Blog）やソーシャルメディアなどの活用により、一般の人もインターネット上でさまざまな意見を表明できる「出版権」を獲得できるようになりました。これにより、インターネット以前の時代における出版権における伝統的なメディアの独占が逆転しました。新聞やテレビ局といった報道機関の設立には非常に高額な費用がかかるため、情報公開の敷居が高く、一般の人々が独自のチャンネルを設立する機会や十分な資金を得ることが困難です。インターネットとモバイルデバイスの助けを借りて、誰もが「ニュース記者」になり、いつでもどこでも録画して出版します。
インターネットがコンテンツ流通のあり方を変えたとすれば、ChatGPTに代表されるAIGC技術は、コンテンツ制作の「民間化」を実現し、AIの力を借りて一般の人でもプロの敷居を超え、プロに匹敵するコンテンツ制作者になれるのです。独自のニーズに応じてカスタマイズされたニュースコンテンツ。ソーシャルメディアの助けを借りて、配布コストも無視できます。
研究分野では「オーディエンス」を分類し、日常の対話の主体としてのオーディエンスを「オーディエンス1.0」、メディアコンテンツの読者や注目商品としてのオーディエンスを「オーディエンス2.0」としています。いつでも録画・公開できるオーディエンスが「オーディエンス3.0」となる時代。そしてAIGCの時代に入り、AIの力を借りてプロの制作能力に匹敵する観客を獲得できるようになり、そのまま「オーディエンス4.0」の時代に突入します。
ジャーナリズムへの影響は深刻です。視聴者がコンテンツを収集して制作できるようになると、より自主的にコンテンツを消費し、ニュース メディアの出力への依存を減らし、ニュース メディアの影響力と「門番」の地位をさらに下げることができます。ジャーナリズム業界の境界はますます曖昧になり、一般のクリエイターとどのように差別化するか、プロとしての境界を強化するか、プロとしてのアイデンティティの危機に実務家がどのように対処していくかが、ジャーナリズム業界が直面しなければならない課題となるだろう。
(4) フェイクニュースの蔓延に端を発するジャーナリズムの信頼の危機
AIGC はコンテンツ制作を民主化しましたが、それが噂やフェイクニュースの蔓延につながる可能性もあります。
ジャーナリストは、コンテンツ制作の主体として、一方では報道機関や制作メカニズムによる制約を受け、他方では報道のプロフェッショナリズムによる制約を受けることになるが、ニュース制作の過程においては、さまざまな原則に従うよう注意を払うことになる。ニュースレポートは、バランスが取れており、客観的で、本物であることができます。信頼性は、事実の信頼性、詳細の信頼性、情報源の信頼性など、公表されたニュースレポートの最も基本的な要件です。
しかし、制作主体が一般化されると、こうした制限はなくなり、AIGC はフェイクニュースやデマを生み出すツールになる可能性を秘めています。 2023 年 2 月、「杭州市政府は交通規制を解除する」という「プレスリリース」がインターネット上で拡散され、後にコミュニティの所有者が ChatGPT を使用して生成し、他の所有者によってスクリーンショットとともに転送されていたことが判明しました。 、結果的に間違った情報が拡散してしまいます。同様の事件には、2023年4月18日に回覧された「不動産市場政策の調整に関する杭州市政府の通知」が含まれる。このニュースでは、杭州市が5月に新しい不動産市場政策を実施すると述べていたが、後にChatGPTによって生成されたフェイクニュースであることが確認された。これらのフェイクニュースは、極めて高い政治的・経済的リスクをもたらし、関連主体の利益を損なう可能性があり、例えば2023年5月、生成AIによって書かれたフェイクニュース「HKUST Xunfeiの重大リスク警告」が広く注目を集め、 HKUST Xunfei の株価が急落。
これらの事件では、AIGC はデマ屋の右腕となっています。その生成能力により、偽情報の配布と作成のコストが削減されます。制御されなければ、AIGC によって生成された未検証の偽情報は、情報エコシステムを深刻に汚染します。原因深刻な社会的影響。
AIGC のウェブサイト作成能力は、フェイクニュースの拡散にも利用される可能性がある。 ChatGPT を使用すると、基本的なコーディング スキルがあれば誰でもフェイク ニュース Web サイトを作成できます。これは情報生態系を汚染し、大きなリスクを引き起こすことにもなります。同時に、AIGCの特性上、誤ったニュースがコンテンツ市場に流入した後、それが選別されなければ、大規模なモデル学習用のコーパスが形成され続け、デマのさらなる拡散と強化につながる可能性があります。その結果、より深刻かつ継続的な結果が生じます。フェイクニュースの拡散は、ニュースに対する視聴者の認識と信頼に影響を与え、事実を覆い隠し、混乱を引き起こし、さらにはジャーナリズムに対する新たな信頼の危機を引き起こす可能性があります。
AIGC時代
ジャーナリズム発展の 6 つの可能性
新しいテクノロジーの適用は、多くの場合、破壊的な変化をもたらします。メディア学者のジョシュア・メロウィッツは次のように述べています: あらゆる種類のメディアが介入すると、新しい環境が生み出されます。 AIGC はまだニュース報道で大規模に使用されていませんが、脅威的な AIGC の波に直面すると、報道業界は AIGC から逃れることはできず、AIGC に関与することは間違いなく、さらには完全に再構築されることさえあります。
歴史的発展の観点から見ると、社会発展傾向の観察者および記録者として、ジャーナリズム業界は新しい技術に抵抗するのではなく、その能力を自らの発展に統合して自己革新を達成します。この報告書は、AIGC の技術力の向上とその応用の継続的な深化により、ジャーナリズム業界には次の 6 つの方向性が考えられると考えています。
(1) 大規模メディア固有のモデルが開発および適用されます
現時点では、AIGC のジャーナリズムへの応用はまだ浅いです。その主な理由は、その情報源が不明であり、その内容が不均一であることです。権威あるジャーナルからの記事、セルフメディアやマーケティングアカウントからの記事、そして多くのフェイクが存在します。これは、現在の大規模モデルは汎用の学習データベースを使用することが多く、提示されるコンテンツの品質にばらつきがあるためです。これらは、厳密な詳細、正確な情報、明確な情報源に焦点を当てたニュース報道の適用を妨げる困難です。
一方で、報道には一定の表現規範や言説習慣があります。そうなると、報道業界専用の大型モデルを開発する流れになるかもしれない。そのトレーニング データ セットはすべてニュース メディアの報道からのものであり、情報源を追跡して、情報が真実かつ正確であること、情報源が明確であること、偏見が軽減されていること、コンテンツの表現が専門的な表現基準に沿っていることを確認することができます。ジャーナリズムの。
現在、大規模モデルのトレーニングのコストは徐々に低下しており、大手メディア組織は独自の大規模モデルを所有している可能性があります。この傾向はジャーナリズム業界に限ったものではなく、業界の境界が明確で、情報源やコンテンツのプレゼンテーションに要件がある業界（法律業界など）では、市販のモデルを利用するのではなく、専用の大規模モデルを開発する展開となるでしょう。棚一般大型モデルの方向の違いです。この点に関しては、上海 AI ラボと中国中央ラジオテレビが 7 月 20 日に共同リリースした「CCTV メディア ラージ モデル」など、多くの実践例があります。これは、メディアからの膨大な視聴覚データと、中国の高度なアルゴリズムとテクノロジーを組み合わせたものです。 lab. オーディオビジュアルメディア制作の品質と効率を向上させます。
(2) 事実確認と内容校正が重要な役割を果たす
従来のニュース業界ではファクトチェックと内容校正が極めて重要な役割を果たしており、ほぼすべての従来型ニュースルームには専用の校正部門 (コピーデスク) が設置されています。しかし、メディアのデジタル化が加速するにつれ、検証や校正の重要性は徐々に低下してきています。非常にわかりやすい例としては、近年メディアが大規模な人員削減を行った際、最も大きな打撃を受けるのが検証・校正部門であることが多く、これはデジタルメディア時代における検証・校正機能の軽視を示すのに十分である。
しかし、AIGC の適用により、ファクトチェックとコンテンツ校正の役割はますます重要になります。同様の役職は、AIGCによるランダムな捏造を回避し、「機械の幻覚」などの制御不能な現象を防ぐために、AIGCによって生成されたコンテンツと詳細を校正および検証する「門番」の役割を引き続き果たします。ますます進歩するテクノロジーに直面して、メディアは学術機関やテクノロジー企業との協力を強化し、間違ったコンテンツを特定する能力を向上させる必要もあります。
同時に、AIGC の動作原理はトレーニング データ セット内のコンテンツを再構成してコラージュすることであるため、ジャーナリズム業界にとって、報道の独創性は守るべき最終ラインとなります。したがって、検証と校正の告発には、AIが生成したコンテンツの「重複チェック」、非標準の参照コンテンツのソースを削除またはマークすること、「盗作」によって引き起こされる世論のリスクを回避し、機関の評判を傷つけることも含まれます。 、メディアの倫理的アノミーと法的および道徳的問題の防止。
(3) ジャーナリズムにおける AIGC の利用倫理と規範が確立されます
専門分野として、ジャーナリズムには独自のプロフェッショナリズム、倫理、規範的要件があります。 AIGC については、専門家が従うのが容易な、専門分野内での統一原則を形成するために、新しいテクノロジーの形式、関連する使用倫理および規範も確立される必要があります。これらの倫理規範には、「読者の知識を確実にするために、ChatGPT を使用して生成されたコンテンツにはマークが付けられなければならない」、「ChatGPT を使用して生成されたコンテンツは、リリース前に手動でチェックおよび校正されなければならない」などの基本原則だけでなく、いくつかの具体的な原則も含まれています。人間とAIが共同作成するレポートなど、AIGCの適用による混乱を最小限に抑えるために、AIが作成する内容は一定の割合を超えてはいけない、など。 AIGC時代にも当てはまる「ジャーナリズム10原則」が出ようとしている。
現在、テクノロジーメディア「Connection」では、AIを活用してコンテンツの品質を確保する目的やワークフローを明確にするなど、関連規定を策定するなど、メディアもこうした取り組みを推進し始めている。規範は制約ではなく、合理的な規範はテクノロジーをより適切に統合し、その価値を発揮するのに役立ちます。規範を策定する主体は業界団体である場合があり、各報道機関も実際の運営状況に基づいて独自の関連規範や要件を形成することになります。倫理規定に加えて、実践者が AIGC の取扱説明書やコースをよりよく理解し、使用できるよう支援することも同様に重要です。 AIGC を使用して自分のニュース報道の実践を支援する方法は、将来のジャーナリストの重要な能力の 1 つになるでしょう。
(4) ニュースの階層化、権威ある専門的なニュースレポートがより重要になる
AIGC の時代には、権威ある専門的なニュース報道の重要性がますます顕著になり、プロフェッショナリズムを再構築することが報道機関の重要な使命であり、活路となるでしょう。 AIGC により、コンテンツ生成の効率が大幅に向上しました。ただし、機械が生成したテキストと人間が書いたコンテンツには違いがあります。前者は高速で完全なフレームワークを持っていますが、「良い」ニュース レポートに代わるものではありません。常に視聴者市場が存在します。ここでいう「良い」とは、優れた文章、高い可読性、強い共感力…これらが総合的に読者の心を動かす条件となります。
AIGC はニュース制作に介入し、ニュースイベントが発生したときに完全な要素を含むレポートを迅速に生成することができ、視聴者の基本的な情報ニーズを満たすことができます。しかし、事件を徹底的に掘り起こし、背景情報を補足するには、依然として人間のレポーターが現場に深く入り込み、直接のインタビューと調査を行う必要があります。したがって、今後はニュースの種類がさらに分化していき、リアルタイムのイベントレポートや情報レポートはAIGCによって完結する一方、この分野では人間の記者の居場所はますます狭くなるだろう。 、権威ある専門的なニュースレポートや詳細なレポートはより重要になり、より多くの注目を集めるでしょう。
それに応じて、メディア組織、ジャーナリスト、読者の間のつながりもますます重要になるでしょう。 AI が制作主体である場合の問題点の 1 つは、読者と感情的なつながりを築くことができないことであり、多くの場合、読者は AI が AI であり、感情や意識を持たないシステムであると明確に認識することが多く、読者の信頼が低下します。そこに人間のジャーナリストのチャンスがあるのです。読者とのつながりを強化し、組織のブランドやジャーナリストの個人ブランドを構築することが重要な課題となる。
(5) ジャーナリズム業界では「ローカライズされたニュース」への変化が起こる
AIラージモデルの学習原理により、汎用テキストが学習データの本体を構成し、ローカルコンテンツに基づくテキストの量は少なく、学習データセットに含まれていても、他のタイプの情報に圧倒されやすいため、AIGC はローカライズされたコンテンツを生成するのが苦手です。一方で、ローカライズされた報道に対する視聴者の関心は衰えておらず、AIGC時代のジャーナリズム業界はローカライズの傾向にあるのかもしれない。
デジタルメディアの出現以来、ローカルニュースの軽視がますます明らかになっている。インターネットのフラットさと敷居の低さにより、理論的には Web サイトの潜在的な閲覧者は世界中のインターネット ユーザーになります。オンライン メディアの場合、Web サイト コンテンツのトラフィックと露出を増やすために、コンテンツの制作とプレゼンテーションにグローバル戦略を採用し、注目の範囲を可能な限り拡大し、世界中で起こっている重要なイベントを報道することがよくあります。この傾向は伝統的なメディアにも影響を及ぼし、取材と編集における全国報道の割合を徐々に拡大する地方紙が増えています。
同時に、ローカルなニュースの報道は徐々に軽視されるようになりました。これは、視聴者が「ニュース回避」の感情を抱く重要な理由でもあります。多くの場合、視聴者は自分の周囲で何が起こっているのか知りたいだけで、遠くのニュースにはあまり注意を払いたくないのです。多くのメディアがこの傾向に気づき、現地に特化した報道に焦点を戻しています。この変化は AIGC 時代にも続き、ローカルなニュース報道に重点を置く報道機関がますます増えます。
(6) AIGC アプリケーションの深化がニュースタイプのイノベーションを促進
ジャーナリズム業界は、新しいテクノロジーの導入に比較的積極的です。ジャーナリズム業界は、さまざまな新しいメディア形式をニュースレポートに適用して、より豊かなプレゼンテーション効果を実現することに長けています。例えば、ビッグデータとアルゴリズム技術の助けを借りて、客観的なデータを視覚的に提示するデータジャーナリズムが台頭し、また別の例として、「ニューヨーク・タイムズ」はマルチメディア技術の助けを借りて雪崩に関する包括的な報道を行った。ワシントン州のカスケード山脈のトンネルクリークで発生した事件を報道するために、「ニュース報道を再定義する」と考えられる、テキスト、写真、ビデオ、データコンテンツ、その他のメディア形式を含むデジタル特別レポート「SnowFall」（スノーフォール）が開始されました。 」。
同様に、AIGC技術の特徴や利点を吸収することで、新しいタイプのニュースも生まれます。最も可能性の高いイノベーションの 1 つは、「インテリジェント インタラクティブ ニュース」です。つまり、レポートの本文はニュース イベントの核心に焦点を当てており、読者はいつでもレポート ページに付属のダイアログ ボックスを通じて対話して内容を理解できます。ニュースの背景情報、出来事の因果関係や歴史的背景、さらには最新の出来事の経過など、視聴者とニュース報道とのインタラクションがこれまでにないほど強化されます。もちろん、これは可能性の 1 つにすぎず、ニュース業界における AIGC の適用が継続的に深化するにつれて、将来的にはより想像力豊かなニュースの種類やフォーマットが登場する可能性があります。
＃＃＃ 結論：
AIGC はジャーナリズムに取って代わるのでしょうか?
ドイツの学者シュタウベルは、技術進化の3つの段階を要約しました。第一に「発明」、第二に「革新」、そして最後に「制度化」、つまり文化の形成です。一言で言えば、「発明」はゼロからの創造であり、「イノベーション」は発明に基づく活用や改良です。現状を見る限り、AIGCはまだ発明の段階にあり、様々な分野と融合したイノベーションの段階に向かって進んでいます。技術発展の歴史から見ると、どんな技術も社会に受け入れられ、実際に活躍するまでには長い過程を要します。 AIGC が引き起こす可能性のある変化を過小評価すべきではありませんし、それが達成される速度を過大評価すべきではありません。
AIGCはニュースの収集、制作、プレゼンテーションのイノベーションを推進していますが、「破壊」や「変化」をするにはまだ時期尚早です。私たちの調査では、ほとんどの専門家 (50.5%) が、ジャーナリズムにとって、ChatGPT などのツールはむしろ補助的な役割であると考えており、これらのツールが品質向上ツールであると信じているのは 10.5% のみでした。 AIGC がジャーナリズム業界に与えた最も根本的な影響は、AIGC がニュース制作方法の変化を引き起こし、それによって制作関係の再構築が実現したことです。具体的には、AIGC によりニュース制作の効率が向上し、ニュース制作の敷居が低くなり、ChatGPT などの AIGC テクノロジーを使用して、視聴者が自分の情報ニーズに基づいてカスタマイズされたニュース情報やコメントを生成できるようになりました。その結果、従来の視聴者は受動的情報消費者から能動的なニュース制作者へとアイデンティティの変革を完了し、ジャーナリズム業界のパターンと既存の認識を変えることになるでしょう。これはジャーナリズムが最も警戒すべきであり、対処する必要がある傾向です。
もちろん、先端技術によって生産方法は変わるかもしれませんが、責任の所在は変わりません。特にジャーナリズムの場合、すべての記事が AIGC によって生成されたとしても、人間は常に道徳的主体であり、AI の背後の最終的な門番です。このような観点から、人間の責任はより重要になるでしょう。また、主体の責任を強化し、検証を強化し、AIGCの申請倫理や規範を形成することもますます重要になるだろう。
「ニュース」という用語は、私たちが読むことができる「ニュースレポート」を指すだけでなく、ジャーナリズム業界と、価値観、運営規範、倫理原則などを含むジャーナリズム業界が伝えるニュースの伝統も指します。 AI は無意識の主体として、ジャーナリズムの存在と継続の基礎であるこれらの伝統を継承し、従うことはできませんでした。
ChatGPT はジャーナリストの仕事の一部を置き換えるだけであり、ジャーナリストを置き換えることはありません。経験豊富なジャーナリストは、ニュース事象に対する高い感受性、洞察力、共感力を持ち、ニュースの価値を引き出し、流暢な言葉で文章にまとめることができます。これらの主観的な特性は、ChatGPT では代替できない能力です。波が押し寄せるにつれ、優秀なジャーナリストや権威ある報道機関の重要性はますます高まるだろう。手段合理性の起源は必ず価値合理性に固執する。ジャーナリズム業界にとって、専門性と権限を強化し、調査報道と説明報道を重視することがAIGC時代の活路となるだろう。
多くの人は、ChatGPT はすでに登場しているので、GPT に記事を書いてジャーナリズムに取って代わることさえできると考えています。しかし、この見解は明らかにジャーナリズムの複雑さとその存在の重要性を無視しています。本当のジャーナリズム業界は、公共の利益を守り、国民の要求を表明する「船首の番人」であり、それがジャーナリズム業界の責任であり、世代を超えたジャーナリストの闘いの出発点である。技術ツールはこの情熱を理解できませんし、ChatGPT に責任とプロフェッショナリズムを一行ずつ移譲しようとすることもできません。現時点ではAIGCがジャーナリズムに取って代わることは決してできない。