Ponto de inflexão? Jornalismo na Era da AIGC

Um turbilhão de inteligência artificial generativa (AIGC) está varrendo muitos campos.

No final de 2022, a OpenAI lançou o ChatGPT, um aplicativo de diálogo em linguagem natural, e lançou iterativamente o GPT-4 em março deste ano, que rapidamente atraiu a atenção de diversas indústrias e do público. Os modelos de grande escala estão a crescer em todo o mundo, o capital, a tecnologia e os talentos continuam a afluir e as empresas tecnológicas continuam a implementar os seus próprios modelos de grande escala. Estima-se que, até 2030, o tamanho do mercado AIGC deverá ultrapassar um trilhão de yuans.

Há alguns anos, a notícia de que AlphaGo derrotou o jogador Go Li Shishi desencadeou uma onda de inteligência artificial, porém a onda de AIGC é mais violenta, pois além dos avanços tecnológicos, seu baixo limiar e praticidade tornam a percepção do aplicativo lado mais significativo. Portanto, o público não fica apenas na fase de discussão, mas pode vivenciar diretamente o poder da inteligência artificial generativa.

Cada rodada de inovação tecnológica delineará uma nova era. “Na era do AIGC, vale a pena remodelar todas as indústrias com IA.” As áreas afetadas incluem educação, finanças, comércio eletrónico, cinema e televisão, design, etc. Entre elas, o jornalismo é uma das áreas mais gravemente afetadas e a resposta ao AIGC é também a mais positiva.

Internacionalmente, muitos meios de comunicação já realizaram tentativas relacionadas. O site de agregação de notícias BuzzFeed lançou questionários, uma coluna de teste respondida pela IA, e disse que usará o AIGC para escrever conteúdo de teste para substituir parte da mão de obra. Em 24 de maio, o The Washington Post anunciou o estabelecimento de um mecanismo de colaboração interdepartamental em IA, incluindo a equipe de tomada de decisões estratégicas AITaskforce e a equipe executiva AIHub, para melhor se adaptar às práticas de inovação em IA. O "Financial Times" britânico também nomeou pela primeira vez um editor de linha de IA para prestar muita atenção aos últimos desenvolvimentos neste campo. Mais de 100 organizações de mídia nacionais, como The Paper, Cover News e Upstream News, anunciaram seu acesso aos produtos AIGC em fevereiro deste ano. O Tencent Research Institute conduziu uma pesquisa sobre o tema "Impacto do ChatGPT no Jornalismo" em junho deste ano. Os resultados mostraram que 80% dos jornalistas nacionais usaram ChatGPT ou produtos similares, e mais da metade (56%) deles foram afetados por Os entrevistadores acreditam que o ChatGPT (ou ferramentas similares) trouxe ajuda prática ao seu trabalho.

Embora a capacidade de gerar texto seja excelente, o ChatGPT também tem a capacidade de gerar conteúdo multimodal. Para o jornalismo, onde a criação de conteúdos está no seu cerne, isto trará muitas intersecções com implicações significativas. Este avanço tecnológico que é "comparável à revolução industrial" (CEO da Microsoft, Satya Nadella) e uma forma tecnológica que é nada menos que "o nascimento do computador pessoal ou da Internet" (Bill Gates), a que conduzirá? de mudança? Trará novas oportunidades para o jornalismo?

Através deste relatório, tentamos discutir o impacto e os desafios que a tecnologia AIGC representada pelo ChatGPT trouxe para a indústria do jornalismo, bem como as novas possibilidades que ela cria. A AIGC está iniciando uma “revolução tecnológica” e o jornalismo é uma delas. Através desta incisão, poderemos captar o verdadeiro significado desta revolução para a sociedade humana.

A Grande Reorganização: Uma Tripla Transformação do Jornalismo

Desde a viragem do milénio, o jornalismo tem vivido momentos brilhantes, cheios de esperança, e também tem estado atolado no pessimismo.

A novíssima ecologia digital dotou os meios de comunicação tradicionais de uma vigorosa vitalidade de desenvolvimento e, ao mesmo tempo, também deu origem a um grupo de novos meios de comunicação digitais. No entanto, nos últimos anos, vários factores, como a mudança da lógica de fluxo, o impacto de novas formas de comunicação social, como os vídeos curtos, e a diminuição das receitas de publicidade online, estão a fazer com que a indústria noticiosa caia numa nova situação.

(1) A "era do trânsito" acabou, a mídia noticiosa foi remodelada e conectar os leitores tornou-se extremamente importante

A lógica de distribuição de conteúdo evoluiu diversas vezes.

Após a crise financeira de 2008, o investimento publicitário dos anunciantes passou dos meios tradicionais para os meios online. Os mecanismos de busca representados pelo Google e as mídias sociais representadas pelo Facebook remodelaram completamente o padrão de tráfego de conteúdo. O tráfego proveniente destas duas portas torna-se a fonte mais importante de exposição dos meios de comunicação online.

Particularmente preocupante é o Facebook, cujo fundador, Mark Zuckerberg, acreditava firmemente no valor positivo do conteúdo noticioso: melhorar a reputação da plataforma e melhorar a retenção e o envolvimento dos utilizadores. Portanto, o Facebook uma vez fortaleceu vigorosamente a proporção recomendada de conteúdo de notícias, permitindo que conteúdos relevantes ganhassem mais exposição. A década entre 2006 e 2016 viu um período de lua de mel entre as redes sociais e o jornalismo.

De acordo com uma pesquisa de 2015 do Pew Research Center, 64% dos usuários da Internet recebem notícias nas redes sociais. Esta é a "Era do Tráfego do Jornalismo" criada pelas mídias sociais, que criou um grande número de novas mídias digitais. Os modelos de negócio do BuzzFeed e da VICE, os meios de comunicação digitais mais conhecidos do século XXI, baseiam-se na propagação viral das redes sociais. Enorme tráfego e atenção dos utilizadores são canalizados para estes meios de comunicação, seguidos por uma grande quantidade de capital de risco. No auge, BuzzFeed e VICE foram avaliados em US$ 1,7 bilhão e US$ 5,7 bilhões, respectivamente.

Mas para os meios de comunicação social, os alicerces deste modelo são frágeis e a sua sobrevivência depende inteiramente da plataforma. Depois que o algoritmo e as regras da plataforma forem alterados, o modelo de negócios será gravemente danificado e ficará completamente fora de controle. O ponto de viragem da história aconteceu em 2016. Durante as eleições presidenciais dos EUA, o Facebook foi questionado pelo mundo exterior por usar algoritmos para manipular os resultados das eleições.O incidente "Cambridge Analytica" enviou diretamente Mark Zuckerberg para a audiência. Diante de críticas de todos os lados, o Facebook anunciou uma redução na proporção de conteúdos noticiosos. Em 2020, o Facebook reforçará ainda mais as medidas relevantes para reduzir significativamente a difusão de conteúdos noticiosos e políticos.

Esta não é apenas uma mudança na plataforma do Facebook, mas a tendência geral das mídias sociais. O ajuste do algoritmo resultou numa exposição cada vez menor de conteúdos noticiosos, o que atingiu gravemente os meios de comunicação que dependem do tráfego das redes sociais, resultando num dilema colectivo para a indústria. Em 2023, o fundador do BuzzFeed, Jonah Peretti, anunciou o fechamento de seu negócio de notícias BuzzFeedNews, a VICE anunciou o fechamento da marca de notícias VICEWorldNews e seu site principal também planeja pedir falência. VoxMedia, Insider, ABCNews e outras mídias demitiram funcionários em graus variados.

O problema comum destes meios de comunicação é que não acumularam uma base de utilizadores através do reforço dos acessos pagos e dos serviços de subscrição. Diante do enorme tráfego e receitas de publicidade quando a grande onda chegar, ninguém pensará que isso é um problema. Mas quando a maré baixar, você poderá descobrir quem está nadando nu.

Em contraste, quando empresas iniciantes como o BuzzFeed estavam no centro das atenções, o antigo meio de comunicação "New York Times" foi desprezado pela indústria devido à sua lenta adaptação à Internet, e foi até considerado um representante da revolução. Estimulado pelo BuzzFeed, o The New York Times foi forçado a se transformar no contexto mais amplo do jornalismo digital. Mas esse ritmo não tem pressa, coloca seu próprio conteúdo atrás do acesso pago e atrai assinantes aprofundando o conteúdo, mas se torna a capital que pode sobreviver ao ciclo.

Na era do tráfego espumoso e passageiro, nunca foi tão importante construir uma conexão mais próxima com os leitores com base nos leitores principais. Cada vez mais meios de comunicação estão reconhecendo isso, e isso gerou três novas tendências:

**Primeiro, use novas formas de mídia para estabelecer uma conexão direta com os leitores. ** Nos últimos anos, os podcasts e a leitura de RSS começaram a aumentar, e muitos meios de comunicação lançaram os seus próprios serviços de subscrição de RSS e marcas de podcast, com o objetivo de estabelecer uma relação estreita com os leitores de forma mais direta e eficaz, fortalecer as marcas dos meios de comunicação e aumentar o valor comercial;

**Em segundo lugar, concentre-se mais no conteúdo local do que nos tópicos globais mais importantes. **Por exemplo, o grupo de comunicação social MvskokeMedia ajustou a sua estratégia editorial para se concentrar em relatórios da comunidade local, reflectindo o seu foco nos principais leitores;

**Terceiro, fortalecer a transparência e abertura dos relatórios. Por um lado, ajuda os leitores a compreender o conceito de reportagem e, por outro lado, também compreende inversamente que tipo de reportagens os leitores mais precisam. ** Por exemplo, o Honolulu Civil Beat realizou “redações pop-up” semelhantes aos eventos pop-up em sua área para fortalecer a comunicação com os leitores.

(2) Com a ascensão do "jornalismo em vídeo curto", a atenção do público mudou e os conceitos de notícias tradicionais foram impactados

Em 2023, a agência de estatísticas de dados "PressGazette" (PressGazette) divulgou uma lista de classificação de 25 empresas de informação mediática estabelecidas desde o milénio, das quais o Facebook liderou a lista, seguido pelo TikTok. A influência das redes sociais é evidente. A ascensão das plataformas de vídeos curtos representadas pelo TikTok teve um impacto profundo na tendência de desenvolvimento da indústria do jornalismo.

O TikTok está rapidamente se tornando uma das maiores plataformas de conteúdo e bases de tráfego do mundo. Não apenas um grande número de públicos jovens está reunido na plataforma, mas públicos de diferentes faixas etárias estão gradualmente voltando sua atenção para vídeos curtos em vez de conteúdo gráfico ou reportagens sérias nas quais a mídia é boa. Simultaneamente ao desvio da atenção do público estão as receitas publicitárias e o capital de risco, que também fluem para as plataformas TikTok e Instagram, às quais os jovens utilizadores prestam mais atenção.

Não só isso, mas um novo formato de notícias está surgindo: o “jornalismo TikTok”. Quando ocorreram grandes eventos noticiosos, como a nova epidemia da coroa e o conflito entre a Rússia e a Ucrânia, as pessoas descobriram que a principal fonte de informação não era mais a mídia noticiosa, mas o TikTok. Uma grande quantidade de conteúdo de vídeo em tempo real e em primeira mão está se espalhando rapidamente no TikTok. O TikTok gradualmente se transformou de uma plataforma de vídeos curtos e divertidos em uma plataforma de conteúdo abrangente, incluindo conteúdo de áudio e vídeo, e se tornou uma forma importante para os usuários da Internet obter informações. Para muitos públicos jovens, não é que já não vejam as notícias, apenas não leem as notícias nos meios de comunicação social. Fenômenos semelhantes também são evidentes na China.

Quando o principal veículo de notícias muda do texto para o vídeo, isto é um desafio para a maioria dos meios de comunicação. Alguns meios de comunicação tradicionais procuram ativamente mudanças e tentam integrar-se na ecologia das notícias em vídeo curto. De acordo com estatísticas do “2022 Digital News Report” divulgado pelo Reuters Institute of Journalism da Universidade de Oxford, cerca de metade (49%) das principais organizações de mídia publicam regularmente conteúdo no TikTok. Como representante da mídia estabelecida, o "Washington Post" contratou especialmente uma equipe terceirizada para produzir conteúdo para sua própria conta TikTok; o "Los Angeles Times" formou uma equipe de conteúdo chamada "404" para conduzir a produção experimental de conteúdo com base no preferências do público jovem.

Alguns meios de comunicação nativos também surgiram do jornalismo TikTok. Por exemplo, NowThis, que começou com notícias curtas em vídeo, já tem 8,5 milhões de fãs; a empresa de conteúdo espanhola Ac2ality tem como conceito central "contar notícias em um minuto" e acumulou 3,9 milhões de fãs no TikTok desde seu lançamento em 2019.

A ascensão do jornalismo TikTok significa uma mudança no foco da atenção do público. Por um lado, o impacto na indústria noticiosa reflecte-se na perda de receitas publicitárias e na deterioração do ambiente de vida dos meios de comunicação social. Embora tenham sido feitos esforços para integração na ecologia das notícias em vídeo curto, a incompatibilidade inerente entre as reportagens noticiosas tradicionais e a mídia de vídeo tornou essa transformação ineficaz. Por outro lado, o amplo impacto das notícias curtas em vídeo impactou os conceitos de notícias tradicionais. Valores como "objetividade" e "autenticidade", que são considerados o padrão na indústria de notícias, não são mais enfatizados. Rápido, sensacional e o impacto visual tornaram-se novos padrões de produção. Dados como curtidas e retuítes tornaram-se novos indicadores da qualidade das notícias. As "notícias amarelas" ganharam cada vez mais tráfego e audiência, e o espaço vital das notícias tradicionais foi ainda mais reduzido.

Do ponto de vista do público, as pessoas estão gradualmente habituadas a obter notícias e informações através de canais como vídeos curtos, o que também é afectado, em certa medida, pelos fenómenos cada vez mais proeminentes de "fadiga noticiosa" e "evitação de notícias". A evitação de notícias é impulsionada por fatores cognitivos e emocionais: o aspecto cognitivo se manifesta na percepção de que certos tópicos ou eventos são relatados demais, e a leitura dessas notícias causará uma sensação de cansaço e será difícil obter incrementos de informação, resultando em "sobrecarga de notícias"; O aspecto emocional refere-se a pessoas que evitam ativamente notícias que desencadeiam emoções negativas, como relatos de epidemias, violência e desastres naturais.

Em 2017, 29 por cento dos entrevistados disseram que “frequentemente ou às vezes evitam as notícias”, de acordo com um relatório do Reuters Institute of Journalism e da Universidade de Oxford, um número que subiu para 32 por cento em 2019. Após o surto da nova epidemia de pneumonia coronária em 2020, a procura das pessoas por notícias aumentou brevemente, mas o fenómeno de evitar notícias recuperou rapidamente, com 59% das pessoas a dizerem que "às vezes ou sempre evitam activamente as notícias". Os hábitos de recepção de informação do público e as mudanças de mentalidade tornaram-se factores que a indústria noticiosa tem de considerar e também se tornaram obstáculos à transformação dos meios de comunicação social.

(3) Desligamentos e demissões se tornaram a norma, e os jornalistas buscam ativamente mudanças

Três anos da nova epidemia da coroa tiveram um enorme impacto na economia global e a indústria do jornalismo não pode ficar de fora disso.

O fechamento de organizações de notícias tornou-se a norma. Os meios de comunicação estrangeiros, incluindo o BuzzFeed, a VICE e outros meios de comunicação digitais, fecharam os seus negócios de notícias e publicações impressas como o The Livonia Observer cessaram substancialmente a publicação. A situação interna também não é optimista. O "Livro Azul da Mídia: Relatório de Desenvolvimento da Indústria de Mídia da China (2022)", lançado conjuntamente pela Escola de Jornalismo e Comunicação da Universidade de Tsinghua e outras instituições, mostra que o impacto da nova pneumonia coronária em algumas áreas da indústria da mídia ainda continua, e as receitas publicitárias do jornalismo tradicional continuam a diminuir Orçamento para publicações periódicas, jornais e outros meios de comunicação. As receitas de publicidade e distribuição em jornais nacionais caíram drasticamente e o mercado de publicidade televisiva estava fraco e em declínio. De 2020 a 2023, dezenas de jornais, incluindo “City Pictorial” e “Southeast Express”, anunciaram a suspensão ou suspensão de publicação.

A renda dos jornalistas caiu significativamente. A incerteza económica afectou os empregos de cerca de dois terços dos jornalistas, segundo a Press Gazette. Mais de 80% dos entrevistados são jornalistas em tempo integral, a maioria deles (71%) tem uma renda anual inferior a US$ 100.000 e o salário médio de um redator freelance é inferior a US$ 300.

As demissões dão o tom para as organizações de mídia. Segundo estatísticas incompletas, desde 2020, dezenas de meios de comunicação anunciaram planos de demissões. O BuzzFeed cortou uma certa porcentagem de funcionários devido ao seu plano de usar IA para gerar conteúdo de quiz.Em 20 de abril de 2023, o fundador do BuzzFeed anunciou mais uma vez o encerramento de seu negócio de notícias, demitindo cerca de 180 funcionários, envolvendo conteúdo, tecnologia , administração e demais departamentos, 15% do total. De acordo com estatísticas da Forbes, desde janeiro de 2023, mais de 30 jornais e organizações de comunicação social realizaram despedimentos de diversos graus, sendo o último ocorrido em 7 de junho.

A recessão económica mundial e o choque tecnológico estão a fazer com que a indústria noticiosa enfrente uma dupla crise, e as condições de vida dos jornalistas são preocupantes, o que também está intimamente relacionado com a aplicação de novas tecnologias pelas organizações noticiosas. A introdução de sistemas automáticos de elaboração de relatórios e de edição automática libertou parte da mão-de-obra, mas também fez com que alguns profissionais se tornassem redundantes. A iteração da tecnologia mediática não trouxe progressos nas relações laborais, o que é especialmente evidente na indústria de conteúdos. No primeiro semestre de 2023, uma greve continua a ser realizada em Hollywood, afetando muitos dramas no ar. Por trás da greve está a transformação do método de produção e forma de transmissão das séries pela plataforma de streaming media representada pela Netflix, que espreme o espaço de convivência dos roteiristas. O efeito substituição dos mecanismos tecnológicos também impacta o jornalismo.

Confrontados com o espaço limitado, muitas organizações de notícias e jornalistas começaram a mudar o seu foco para as redes sociais e plataformas de vídeos curtos. Por exemplo, abrir canais e publicar conteúdo de vídeo no TikTok e no YouTube para atrair públicos mais jovens e, ao mesmo tempo, aumentar as receitas através de modelos de partilha de anúncios. Por outro lado, os jornalistas partilham conhecimentos e ideias através de plataformas sociais como o Twitter e o LinkedIn, e constroem marcas e influência pessoais.

Emergente: AIGC está iniciando uma

Nova tecnologia e revolução industrial

AIGC, que usa IA para gerar conteúdo automaticamente (AIGeneratedContent). Não é uma coisa nova. Pode ser rastreada até 1957, quando Lejaren Hiller e Leonard Isaacson completaram a primeira composição musical gerada por computador na história da humanidade. Modelos gerados por IA e obras geradas por IA continuam a aparecer, mas 2022 é verdadeiramente o primeiro ano do surto de AIGC. A importância do AIGC não é apenas que a tecnologia gera conteúdo, mas que a IA tem a capacidade de gerar e criar como os humanos. Beneficiando do potencial criativo ilimitado e do espaço de aplicação futuro, a AIGC está a desencadear uma nova revolução tecnológica e industrial, empurrando a inteligência artificial para inaugurar a próxima era.

(1) O modelo grande é a pedra angular do surto de AIGC

Com o advento da aprendizagem profunda em 2010, o desenvolvimento da inteligência artificial avançou para o terceiro clímax, e o grande modelo trouxe este clímax para um novo estágio. Em 2017, o Google lançou o algoritmo Transformer de referência no artigo "AttentionisAllYouNeed". Embora ainda seja uma continuação do aprendizado profundo, ele fez com que os parâmetros do modelo de aprendizado profundo ultrapassassem 100 milhões. O Transformer substituiu RNN e CNN e entrou na era dos grandes modelos. Este é, sem dúvida, um marco importante.

Transformer é um modelo de rede neural baseado no mecanismo de autoatenção. Foi originalmente usado para realizar tarefas de tradução de texto entre diferentes idiomas. O corpo principal inclui as partes Encoder e Decoder, que são responsáveis por codificar o texto do idioma de origem e converter o codificado informações para o idioma alvo. Então, com base no codificador e no decodificador, o desenvolvimento do grande modelo embarcou aproximadamente em três caminhos: o primeiro é abandonar a parte do decodificador e usar apenas o codificador como modelo de pré-treinamento do codificador. O representante mais famoso é a família Bert; a segunda é abandonar a parte do decodificador. A parte do codificador é baseada na família GPT da parte do decodificador; a terceira é a rota do modelo grande Google T5 usada pelo codificador e pelo decodificador.

O grande modelo de IA, também conhecido como modelo de pré-treinamento ou modelo básico, é um modelo treinado com base em uma grande quantidade de dados e possui um grande número de parâmetros, que podem ser adaptados a uma ampla gama de tarefas posteriores. Esses modelos, baseados nas ideias de aprendizagem por transferência e nos avanços recentes na aprendizagem profunda, bem como em sistemas computacionais aplicados em larga escala, exibem capacidades emergentes surpreendentes e melhoram significativamente o desempenho de várias tarefas posteriores. Tendo em conta este potencial, o grande modelo tornou-se uma mudança de paradigma no desenvolvimento da tecnologia de IA, e muitos sistemas de IA ou serviços de produtos entre domínios serão construídos diretamente no grande modelo. Especificamente no campo do AIGC, os grandes modelos de IA podem realizar multitarefa, multilíngue e multimodo, e desempenharão um papel fundamental na geração de diversos conteúdos. De acordo com os tipos básicos, os modelos de pré-treinamento incluem modelos de pré-treinamento de processamento de linguagem natural (PNL), modelos de pré-treinamento de visão computacional (CV) e modelos de pré-treinamento multimodais. Esses três tipos de modelos têm amplas perspectivas de aplicação no jornalismo e em outras áreas.

Por que se diz que o modelo grande é a pedra angular do surto de AIGC? É porque o grande modelo desencadeou uma mudança qualitativa nas capacidades técnicas do AIGC. Embora vários modelos generativos tenham surgido em um fluxo interminável no passado, o alto limite de uso, os altos custos de treinamento, a geração simples de conteúdo e a baixa qualidade estão longe de atender às necessidades flexíveis, de alta precisão e de alta qualidade do consumo real de conteúdo. cenários. O modelo grande resolve muitos dos problemas de pouso acima. Por exemplo, ChatGPT pode fornecer serviços de geração de conteúdo de texto de alta qualidade para pessoas de diferentes países, diferentes origens culturais, diferentes áreas profissionais e faixas etárias ao mesmo tempo, o que antes era inimaginável. ChatGPT também demonstra a habilidade mágica trazida por grandes modelos além da própria geração de texto. ChatGPT, GPT-4, Bard, PaLM, LLaMA, etc. trouxeram a atual prosperidade dos grandes modelos e também trouxeram o surgimento do AGI.

Em geral, o surto de AIGC em 2022 beneficiará da tecnologia modelo em grande escala. O grande modelo AIGC, que possui características de versatilidade, basicidade, multimodalidade, múltiplos parâmetros, grande quantidade de dados de treinamento e conteúdo gerado estável e de alta qualidade, tornou-se uma "fábrica" e "linha de montagem" para conteúdo automatizado Produção.

(2) A ecologia industrial é a garantia para o desenvolvimento do AIGC

O lento desenvolvimento anterior da indústria de IA está intimamente relacionado à falta de um sistema industrial mais maduro. Qualquer indústria madura tem um ecossistema industrial a montante e a jusante relativamente completo.Por exemplo, na indústria automóvel, existem apenas alguns fabricantes de componentes essenciais, como motores e caixas de velocidades no mundo, mas pode haver muitos fabricantes de automóveis orientados para o consumidor. Na indústria anterior de IA, desde a pesquisa e desenvolvimento de modelos básicos até as vendas on-line de produtos e serviços, cada empresa parece ter que cobrir toda a cadeia da indústria, e é difícil equilibrar a entrada de custos e o retorno do lucro.

O desenvolvimento da indústria está em uma situação difícil. Anteriormente, a falta de versatilidade do modelo de IA era o problema central, mas agora com base no modelo grande, o ecossistema industrial AIGC foi inicialmente formado, apresentando uma estrutura de três níveis superior, médio e inferior.

**A primeira camada é a camada base upstream, que é a camada de infraestrutura técnica AIGC construída com base no modelo grande. **Devido ao alto custo e investimento técnico dos grandes modelos, eles apresentam grandes barreiras de entrada. Tomando como exemplo o modelo GPT-3 lançado em 2020, o fundador da AlchemyAPI, Elliot Turner, especulou que o custo de treinamento do GPT-3 pode ser próximo a 12 milhões de dólares americanos. Portanto, as principais instituições que atualmente aderem ao modelo de pré-formação são empresas líderes de tecnologia e instituições de investigação científica.

No campo da AIGC, as empresas americanas de infraestrutura (no nicho ecológico upstream) incluem OpenAI, Stability.ai, etc. Devido ao suporte técnico da camada básica, a indústria a jusante pode desenvolver-se como cogumelos depois da chuva, formando o atual fluxo de negócios da AIGC.

**A segunda camada é a camada intermediária, ou seja, modelos verticais, orientados à cena e personalizados e ferramentas de aplicação. **O grande modelo pré-treinado é a infraestrutura. Com base nisso, ele pode extrair e gerar rapidamente pequenos modelos orientados à cena, customizados e personalizados para realizar a implantação de dutos industriais em diferentes setores, campos verticais e cenários funcionais. Vantagens de uso sob demanda, alta eficiência e economia. Com base no grande modelo, o Modelo como Serviço (MaaS) torna-se uma realidade, que realiza a transformação da IA de “oficina manual” para “modo de fábrica”. Grandes modelos de IA têm versatilidade e inteligência mais fortes. O MaaS fornece uso de modelo seguro, eficiente e de baixo custo e suporte ao desenvolvimento para aplicativos downstream. Ele pode ser aplicado em indústrias em grande escala e capacitar aplicativos em vários setores de forma mais ampla. Traga o melhoria da eficiência produtiva de toda a sociedade. O CEO da OpenAI, Sam Altman, certa vez apontou claramente que a camada intermediária é a posição central do futuro empreendedorismo em IA.

Por exemplo, com base na interface API aberta do ChatGPT, foram produzidos muitos modelos grandes ou ferramentas de aplicação utilizadas nas áreas financeira e médica. JasperAI confiou no GPT-3 para gerar automaticamente conteúdo de marketing criativo e se transformou do zero em um unicórnio em 18 meses. Além disso, depois que StableDiffusion foi de código aberto, houve muitos desenvolvimentos secundários baseados em modelos de código aberto, estilos específicos de treinamento de modelos de domínio vertical tornaram-se populares, como o famoso Novel-AI gerado pelo estilo de pintura bidimensional, e vários estilos de geradores de caracteres, etc.

**A terceira camada é a camada de aplicação, ou seja, serviços de geração de conteúdo como texto, imagens, áudio e vídeo para usuários C-end. **Na camada de aplicação, ele se concentra em atender às necessidades dos usuários e conecta perfeitamente o modelo AIGC com as necessidades dos usuários para alcançar o patamar industrial. O NotionAI baseado no modelo grande GPT-3 é um produto que pode atender às necessidades profissionais de geração de conteúdo de texto dos usuários. Tomemos como exemplo o código aberto StableDiffusion. Ele não apenas abre programas, mas também tem modelos treinados. Os empreendedores sucessores podem usar melhor essa ferramenta de código aberto para extrair recursos mais abundantes com o limite de poder de computação das placas gráficas de consumo final C. A ecologia de conteúdo desempenha um papel vital na popularização do AIGC entre uma gama mais ampla de usuários C-end. Agora existem cada vez mais ferramentas para usuários C-end, incluindo páginas da web, programas instalados localmente, miniaplicativos móveis, robôs de bate-papo em grupo, etc., e até mesmo serviços de consumo de conteúdo que usam ferramentas AIGC para personalizar e gerar mapas.

Atualmente, desde a empresa da camada de infraestrutura que fornece modelos em grande escala até a empresa da camada de aplicação que se concentra na construção de produtos e ferramentas de aplicação AIGC, a AIGC desenvolveu uma ecologia próspera, a inovação tecnológica desencadeou ondas de inovação de aplicações e a tecnologia capacita milhares de indústrias. À medida que a integração da economia digital e da economia real continua a aprofundar-se e os cenários digitais da plataforma da Internet tornam-se cada vez mais abundantes, a procura humana global pela quantidade e riqueza total de conteúdos digitais continua a aumentar. Como um novo tipo de método de produção de conteúdo, a AIGC assumiu a liderança na obtenção de grande inovação e desenvolvimento em mídia de notícias, comércio eletrônico, cinema e televisão, entretenimento e outras indústrias com alta digitalização e rica demanda de conteúdo, e seu potencial de mercado está gradualmente aumentando. emergente. Ao mesmo tempo, no processo de promoção da integração digital-real e de aceleração da modernização industrial, as aplicações AIGC em vários setores, como finanças, cuidados médicos e indústria, também estão a desenvolver-se rapidamente.

(3) Inovação de aplicação de cenário, inteligência incorporada e igualdade de direitos de capacidade são a orientação futura do AIGC

A inovação na aplicação de cenários é o caminho de desenvolvimento futuro do AIGC. Qualquer tecnologia emergente só pode ser amplamente utilizada se for aplicada num cenário específico e gerar valor económico e social. Ao mesmo tempo, numa vasta gama de aplicações, a tecnologia pode continuar a inovar e a desenvolver-se iterativamente. Isso forma o efeito volante de "aplicação de cena e iteração de tecnologia". Em 2022, o Ministério da Ciência e Tecnologia emitiu sucessivamente o "Aviso sobre Apoio à Construção de Cenários de Aplicação de Demonstração de Inteligência Artificial de Nova Geração" e "Opiniões Orientadoras sobre Aceleração da Inovação de Cenários e Promoção do Desenvolvimento Econômico de Alta Qualidade com Aplicação de Alto Nível de Artificial Inteligência", e o primeiro lote de apoio à construção de fazendas inteligentes e fazendas inteligentes. Dez cenários de aplicação de demonstração, como portos e minas inteligentes. Tornou-se um consenso da indústria promover a implementação de tecnologia de inteligência artificial por meio da tração de aplicativos. Actualmente, a estratégia da OpenAI é também tentar estabelecer uma ecologia de aplicações e aplicar grandes modelos a várias indústrias.

A inovação na aplicação de cenários também significa que o AIGC será mais vertical e leve no futuro. Primeiro, embora o grande modelo seja generalista, falta-lhe profundidade setorial. A sua tendência de desenvolvimento futuro pode ser a "verticalização" em seis aspectos, incluindo profundidade da indústria, personalização empresarial, especialização de capacidades, miniaturização em escala, distribuição de implantação e privatização de propriedade. Em segundo lugar, no futuro, a IA será incorporada em todas as áreas da produção e da vida social, especialmente em dispositivos móveis e dispositivos incorporados, ou seja, é necessária uma implementação localizada. Atualmente, grandes modelos têm altos requisitos de poder de computação de hardware e memória, enquanto dispositivos móveis ou dispositivos incorporados geralmente têm poder de computação limitado, portanto, o modelo leve será uma direção importante para o desenvolvimento futuro do AIGC.

A inteligência incorporada é uma forma inevitável de desenvolvimento de IA. Inteligência incorporada significa que a IA não é apenas digital ou virtual, mas também tem uma forma física no ambiente físico, como robôs ou outros dispositivos que podem interagir com o mundo real. A verdadeira inteligência e aprendizagem requerem interacção com o mundo físico, uma vez que a maioria das inteligências biológicas evoluiu em contacto directo com o seu ambiente. A inteligência incorporada pode aprender melhor a percepção e o comportamento por meio da interação com o meio ambiente. Semelhante a este ponto de vista, alguns estudiosos acreditam que o ChatGPT não será capaz de alcançar superinteligência artificial no futuro porque não tem a capacidade de interagir com o mundo real. Portanto, a inteligência incorporada é considerada a chave para a inteligência artificial geral, e os robôs de "inteligência incorporada" são a forma definitiva de inteligência artificial.

Em julho de 2023, a equipe liderada pelo cientista de IA Li Feifei divulgou as mais recentes conquistas em inteligência incorporada. Eles conectaram grandes modelos a robôs e transformaram instruções complexas em planos de ação específicos. Os humanos podem usar a linguagem natural para dar instruções aos robôs. Mais importante ainda, ao combinar LLM (Large Language Model) + VLM (Visual Language Model), a capacidade do robô de interagir com o ambiente é melhorada e as tarefas podem ser concluídas sem dados e treinamento adicionais.

A igualdade de capacidades é o resultado inevitável do desenvolvimento do AIGC. Atualmente, o desenvolvimento do AIGC deu aos usuários mais poder criativo e liberdade. Por exemplo, pessoas comuns podem usar o AIGC para criar romances, obras musicais, conteúdo 3D, etc., todos os quais podem ser gerados sob demanda com base nas palavras de entrada. Não só isso, mas no futuro todos poderão ter seu próprio "Jarvis" - um assistente pessoal inteligente como o Homem de Ferro. Em 2021, a Microsoft introduziu pela primeira vez o conceito de Copilot (copilot) no GitHub. GitHub Copilot é um serviço de IA que auxilia os desenvolvedores na escrita de código. Em maio de 2023, com a bênção do modelo grande, a Microsoft dará início a uma atualização abrangente do Copilot, lançando Dynamics365Copilot, Microsoft365Copilot e PowerPlatformCopilot, etc., e apresentará o conceito de "Copilot é uma nova forma de trabalhar". O trabalho é assim, e a vida também precisa de “Copiloto”. Li Zhifei, o fundador da Go Ask, acredita que o melhor trabalho para grandes modelos é ser um “copiloto” para humanos. O grande modelo AIGC pode se tornar o assistente inteligente de todos, para que todos possam desfrutar do dividendo da tecnologia AIGC.

Além da "reforma do lado da oferta":

O que o AIGC traz para o jornalismo?

A recessão geral da economia global, o efeito de substituição das novas tecnologias, o impacto dos vídeos curtos e a redução do tráfego das redes sociais fizeram com que a indústria noticiosa enfrentasse dificuldades. Neste contexto, o surgimento do AIGC pode ser um raio de esperança para a produção noticiosa e para o jornalismo como um todo. Então, que novas possibilidades a AIGC trará ao jornalismo? Poderia ser uma saída para uma situação difícil?

(1) A produção de notícias assistida por IA não é nova

Antes de discutir as mudanças provocadas pela AIGC, olhando para trás, para a história do desenvolvimento do jornalismo, podemos ver que o envolvimento da IA no jornalismo, especialmente na produção de notícias, não é sem precedentes. Ao longo da última década, a onda de inovações jornalísticas desencadeada pela inteligência artificial pode ser dividida em três fases: a fase de relatórios automatizados, a fase de relatórios melhorados e a fase de geração de relatórios.

**A primeira fase, a fase de relatórios automatizados de inteligência artificial. **Nesta fase, trata-se principalmente de usar a capacidade de geração de linguagem natural (NLG) da IA para relatar notícias automaticamente. Organizações de mídia como a Associated Press, Reuters, Bloomberg e Agence France-Presse têm práticas representativas. Os relatórios automatizados utilizam programas para gerar automaticamente conteúdo de texto, o que tem vantagens na eficiência e precisão dos relatórios, mas devido à falta de raciocínio e empatia, é difícil escrever relatórios comparáveis aos repórteres humanos, por isso só é aplicável a campos específicos, como finanças, esportes e outros tipos de notícias que podem ser modelados.

Em termos de aplicações, por exemplo, o sistema automático de geração de notícias denominado "AI News Production Line" desenvolvido pela Reuters pode gerar notícias como ações, esportes e previsão do tempo; o Washington Post usa um robô de escrita automatizado chamado Heliograf, que pode gerar notícias simples reportagens nas áreas de ciência, política e esportes; o sistema de escrita automática lançado pela emissora de TV NHK no Japão se destacou na reportagem do terremoto de Tóquio em março de 2011. Produtos como o DreamWriter, lançado pela Tencent em 2015, e o Kuaibi Xiaoxin, da Agência de Notícias Xinhua, são práticas representativas de relatórios automatizados na China. Durante as duas sessões do país em 2018, o "cérebro da mídia" lançado pela Agência de Notícias Xinhua separou as palavras quentes das duas sessões do país em 500 milhões de páginas da web e gerou e divulgou as primeiras notícias em vídeo produzidas por máquina do mundo sobre as duas sessões, que duraram apenas 15 segundos.

**A segunda fase, a fase de reportagens noticiosas melhoradas pela IA. **Esta fase se concentra no uso de técnicas de aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural (PNL) para analisar dados e revelar tendências relevantes. Por exemplo, o jornal argentino La Nación tem utilizado inteligência artificial para apoiar a sua equipa de dados desde 2019 e depois cooperou com analistas e programadores de dados para estabelecer um laboratório de IA para fortalecer ainda mais as aplicações de IA.

A aplicação da IA na análise da opinião pública é também um exemplo de reportagem noticiosa melhorada pela IA. No processo de análise da opinião pública, a IA pode auxiliar em tarefas como análise de sentimento, detecção de tópicos, previsão e análise de tendências, ajudando as organizações a compreender melhor as opiniões e atitudes públicas, a fim de lidar com ambientes complexos de opinião pública e de mercado. Por exemplo, a aplicação desenvolvida pela Associated Press e NewsWhip pode ajudar os profissionais a acompanhar a disseminação de conteúdo, analisar como o conteúdo irá impulsionar a participação social de membros e clientes e ajustar a estratégia de conteúdo para melhor atender às necessidades dos utilizadores. Há também meios de comunicação que usam as capacidades de dados da IA para otimizar o conteúdo.Por exemplo, a Forbes lançou a plataforma de publicação de conteúdo de IA Bertie em 2019, que pode gerar manchetes mais atraentes e combinar automaticamente as imagens do conteúdo do relatório para otimizar o efeito de comunicação; Washington Post "Também continuar a explorar a prática de incorporar IA nos negócios, como lançar o sistema de recomendação ForYou e usar modelos de IA para detectar tendências de assinatura e perda de usuários.

**A terceira fase é a fase em que a inteligência artificial generativa (AIGeneratedContent) participa na produção de notícias com capacidades de geração multimodal. **ChatGPT, Google Bard, Microsoft NewBing e outros produtos são baseados em um modelo de linguagem em larga escala (LLM) que pode gerar texto narrativo. Em comparação com o estágio de relatório automatizado que só é aplicável a relatórios financeiros, relatórios esportivos, etc., O AIGC pode realizar relatórios mais longos e de maior qualidade e pode imitar estilos de trabalho específicos de acordo com as instruções. A capacidade de geração multimodal do AIGC também traz muitas novas possibilidades para a visualização de reportagens. Actualmente, a indústria do jornalismo ainda se encontra nesta fase e as práticas relevantes ainda precisam de ser aprofundadas.No entanto, é previsível que o AIGC afecte a recolha, produção e apresentação de notícias, alterando então todo o padrão da indústria do jornalismo.

(2) AIGC realizará a "reforma do lado da oferta" do jornalismo

Conteúdo multimodal, como texto Wensheng, imagem Wensheng, áudio e vídeo Wensheng, código Wensheng, etc., todos pertencem ao AIGC, ou seja, a categoria de conteúdo gerado por inteligência artificial. Os modelos tradicionais de produção de conteúdo, como UGC, PGC, etc., diferem principalmente no profissionalismo e atributos de composição dos autores, mas em essência, as pessoas são o principal órgão para produzir conteúdo, enquanto o AIGC utiliza IA para produzir diferentes formas de conteúdo.

A influência da AIGC no jornalismo concentra-se principalmente na fase de produção de notícias. Com a melhoria das capacidades técnicas do AIGC, como o ChatGPT, e o aprofundamento da sua aplicação, o seu impacto na indústria do jornalismo também se aprofundará. A prática de aplicação atual mostra que o impacto do AIGC no jornalismo inclui principalmente os seguintes aspectos:

**Em primeiro lugar, a coleta e processamento de informações noticiosas para otimizar o processo de produção. **

Com a ajuda de plug-ins como plug-ins, o ChatGPT pode capturar e coletar rapidamente grandes quantidades de dados e realizar processamento automático, como navegar rapidamente em textos e gerar resumos para análise posterior pelos repórteres. Essa capacidade oferece a possibilidade de melhorar a eficiência da aquisição de informações. Na fase de recuperação de dados, repórteres e editores não precisam ler uma grande quantidade de materiais de texto completo, mas podem usar os recursos de análise de dados e análise semântica do ChatGPT para gerar resumos e obter rapidamente informações essenciais para melhorar a eficiência do trabalho. A capacidade de geração de idiomas do ChatGPT também pode ser usada para traduzir textos em vários idiomas, facilitando a obtenção de materiais e informações por repórteres e editores em diferentes idiomas. Ao mesmo tempo, as ferramentas AIGC podem ajudar os jornalistas a identificar e organizar o conteúdo de áudio e vídeo das entrevistas, melhorar a produtividade e otimizar o processo criativo. De acordo com a nossa investigação, a “recuperação de documentos” e a “tradução de conteúdos” são atualmente os dois fins mais utilizados do AIGC pelos profissionais da comunicação social, representando 54,8% e 44%, respetivamente.

A utilização do AIGC para melhorar a capacidade de recolha e processamento de informações desempenhará um papel cada vez mais crítico nas reportagens noticiosas. Roula Khalaf, editora-chefe do "Financial Times" britânico, destacou que a redação deveria estabelecer uma equipe de tecnologia de IA para auxiliar os repórteres na mineração de dados, análise de conteúdo e tarefas de tradução.

**Em segundo lugar, a geração de conteúdos noticiosos melhora a eficiência da reportagem. **

ChatGPT tem forte capacidade de aprendizagem e geração de texto, após a rede, ele pode coletar rapidamente dados da Internet para gerar conteúdo de notícias. Através da configuração de palavras de alerta (), o ChatGPT também pode gerar reportagens de um estilo específico. Além disso, o ChatGPT pode ser aplicado para gerar esboços de entrevistas, molduras e títulos de artigos, etc. Ele também pode traduzir notícias para vários idiomas, quebrar fronteiras linguísticas e divulgar notícias para diversos públicos.

Alguns meios de comunicação incorporaram o AIGC no processo de produção de conteúdo noticioso. Por exemplo, o BuzzFeed usa ChatGPT para geração de conteúdo de questionário; antes do Dia dos Namorados em 2023, o The New York Times criou um gerador de mensagens do Dia dos Namorados usando ChatGPT. Os usuários só precisam inserir algumas instruções imediatas e o programa pode gerar automaticamente uma carta de amor; O grupo editorial alemão AxelSpringer e a editora britânica Reach também publicaram recentemente artigos escritos por AI em sites de notícias locais.

NewsGPT.com, a primeira plataforma mundial para reportagens geradas inteiramente por inteligência artificial, também foi lançada. De acordo com o comunicado, o site não possui repórteres humanos, e o NewsGPT verifica e analisa fontes de notícias de todo o mundo em tempo real, incluindo mídias sociais, sites de notícias, etc., e cria reportagens e reportagens. Seu fundador afirma que o NewsGPT “não é influenciado por anunciantes ou opiniões pessoais” e fornece notícias “confiáveis” 24 horas por dia, 7 dias por semana.

**Finalmente, a apresentação multimodal de reportagens deu origem a tipos de notícias como “notícias interativas”. **

Com o aprimoramento das capacidades técnicas, o GPT-4 já tem capacidade de gerar multimodalidade, além de Wenshengwen e Wenshengtu, poderá gerar mais formas de mídia no futuro. Ao mesmo tempo, com a ajuda de ferramentas AIGC como o Midjourney, também conseguiu conteúdos multimodais como geração de texto, imagens, áudio, código e conteúdo 3D, o que criou novas possibilidades para a geração de conteúdos noticiosos. A “convergência dos meios de comunicação” e o “repórter de todos os meios de comunicação” que a indústria do jornalismo outrora perseguiu estão agora a ver a luz do dia devido ao surgimento e aplicação do AIGC. A reportagem multimídia "Avalanche" produzida pelo "New York Times" em 2012, incluindo fotos, vídeos, dados, conteúdo 3D, etc., levou 6 meses e uma equipe de 11 pessoas para gastar 250.000 dólares americanos para ser concluída. A capacidade de geração modal será reduzir significativamente o custo de produção e o limite de conteúdo semelhante.

Ao mesmo tempo, graças às capacidades de interação em tempo real do ChatGPT, pode ser utilizado para desenvolver robôs de diálogo para o jornalismo, integrá-los em reportagens, responder às perguntas dos leitores em tempo real e fornecer informações suplementares baseadas em dados. Isso pode expandir a forma de conteúdo do "AIGC Interactive News", enfatizando a interação com os leitores e apresentando um quadro noticioso completo por meio de perguntas e respostas contínuas. O AIGC também pode aprimorar formas técnicas como “âncora virtual” e otimizar o efeito da apresentação de notícias.

Em termos de conteúdo publicitário e de marketing, a AIGC também demonstrou fortes capacidades de geração, como o uso do ChatGPT para escrever textos publicitários ou o uso de produtos como o Midjourney para gerar diretamente conteúdo publicitário para melhorar a eficiência da criação. Além disso, o ChatGPT também pode ser usado para analisar conjuntos de dados para ajudar os anunciantes a compreender os padrões de comportamento do consumidor e as tendências do mercado, a fim de otimizar a eficácia da publicidade. A AIGC está preparada para provocar uma revolução no mundo do marketing digital.

(3) Compreender objetivamente o papel do AIGC no jornalismo

No geral, a tecnologia AIGC representada pelo ChatGPT tem potencial para melhorar a eficiência e até mesmo realizar mudanças na coleta de informações de notícias, geração de conteúdo e apresentação multimodal. No futuro, com a melhoria das capacidades técnicas e o aprofundamento da sua aplicação na indústria do jornalismo, o AIGC substituirá alguns links convencionais de produção de conteúdos, libertando repórteres e editores de trabalhos tediosos que consomem tempo e energia, e concentrando-se em trabalhos mais criativos. . No entanto, neste processo, o problema da redução de mão-de-obra causada pela "substituição tecnológica" é inevitável, pelo que o estado de sobrevivência dos jornalistas no novo ambiente tecnológico merece atenção.

Com as suas poderosas capacidades de geração de conteúdos, espera-se que a AIGC realize uma “reforma do lado da oferta” da indústria do jornalismo. Mas em termos de aplicação real, ainda é muito cedo para "reformar". Atualmente, ferramentas como o ChatGPT são usadas principalmente para melhorar a eficiência da produção de conteúdo, que é uma "versão atualizada" de relatórios automatizados. Porque ainda não ter empatia, pensamento, julgamento de bom senso, etc. Habilidade básica, o AIGC não pode realmente ser usado para escrever relatórios aprofundados, mas é usado em áreas específicas, como esportes e ações, bem como "sobras" como a geração de teste conteúdo. O vice-diretor Cao Feng comentou que o ChatGPT ainda não é capaz de substituir as necessidades de escrita em cenários de alta demanda e limites altos. Também pode ser visto pela prática da indústria que após o incêndio do ChatGPT, embora muitas organizações de mídia tenham feito tentativas relevantes, eles Nenhuma mídia oficial realmente aplicou o ChatGPT ao processo de produção de reportagens. Incluindo os resultados da nossa pesquisa, apenas 38,1% das organizações de mídia de notícias estão usando ativamente ferramentas AIGC como o ChatGPT.

Existem vários motivos para isso, incluindo:

** O conteúdo é pouco legível. **Embora o ChatGPT possa gerar conteúdo rapidamente com base em prompts, sua legibilidade é ruim. O conteúdo gerado é mais parecido com um texto expositivo, que não é cuidadoso e interessante de ler. A notícia é um relato de fatos recentes. Embora os leitores queiram compreender rapidamente a dinâmica do ambiente ao seu redor, eles preferem ler notícias mais legíveis do que "textos explicativos" enfadonhos. Parte da razão para a baixa legibilidade é que o ChatGPT carece de capacidades analíticas e investigativas e não pode executar as mesmas expressões originais que os humanos, por isso não pode fornecer uma visão aprofundada dos eventos e só pode empilhar "imagens de sopa" em profundidade. ". Em 18 de abril de 2023, a conta oficial "Daily People" publicou um artigo intitulado "Este é o nosso primeiro manuscrito escrito inteiramente por ChatGPT", o repórter digitou palavras imediatas e todo o conteúdo foi gerado por ChatGPT. No entanto, independentemente do texto real ou do feedback dos leitores, este artigo não pode ser comparado ao nível dos autores humanos. Palavras-chave como "chato", "composição dos alunos do ensino fundamental", "senso de rotina", "rígido" e "acento de tradução" aparece frequentemente na área de comentários. O autor humano que cooperou com ChatGPT também expressou seus sentimentos sobre esta cooperação: “Definitivamente não é agradável e pode até ser descrito como doloroso”.

**As fontes de informação são confusas. **O princípio técnico do AIGC é um modelo grande, e o conjunto de dados composto por dados massivos constitui as amostras de treinamento do modelo do AIGC. No entanto, esses dados geralmente incluem livros, reportagens de mídia, revistas acadêmicas, bem como artigos de mídia própria, textos publicitários e de marketing e conteúdo de mídia social. Para os meios de comunicação profissionais, as notícias que divulgam devem ser responsáveis não só pelos leitores, mas também pela reputação da instituição. O AIGC com fontes de informação confusas não é obviamente uma escolha ideal. Como comentou Julia Beizer, diretora digital da Bloomberg Media, a posição da mídia é fornecer aos leitores informações baseadas em fatos, mas a IA não é suficiente para ser uma fonte precisa de informações.

** Informações inventadas indiscriminadamente. **O conceito de "alucinação de máquina" é usado para descrever a capacidade do AIGC de "falar bobagens a sério". A palavra "alucinação" vem da doença mental "Confabulação" em psicologia, o que significa que os indivíduos responderão a perguntas fabricando conteúdo por medo de decepcionar a outra parte ou de evitar parecerem estúpidos. Devido à configuração do programa, ferramentas como o ChatGPT devem dar respostas às perguntas dos usuários. Se o conjunto de dados de treinamento não contiver esta pergunta ou se o conjunto de dados estiver errado, o ChatGPT fabricará uma resposta errada. Ao mesmo tempo, falta-lhe bom senso e julgamento básicos, por isso não consegue perceber que a resposta dada está errada. Se for aplicado a reportagens, precisa ser acompanhado de revisão e verificação manuais, o que, por sua vez, aumenta a carga de trabalho dos seres humanos. Em 2023, o site americano de notícias de tecnologia CNET.com lançou uma vez dezenas de artigos gerados por IA. Embora o editor do site afirmasse que os artigos haviam sido "verificados e editados" antes da publicação, os leitores logo descobriram que havia um grande número desses artigos Erros fundamentais, e metade deles tem problemas de plágio e plágio.

Portanto, precisamos compreender objetivamente o papel do ChatGPT no jornalismo. Ainda é cedo para dizer que o AIGC irá revolucionar ou mesmo substituir o jornalismo. Como indústria de conteúdo, a demanda da indústria de notícias por talentos excelentes nunca mudará, e o conteúdo aprofundado baseado em entrevistas em primeira mão se tornará cada vez mais importante. Como afirma Madhumita Murgia, editora de inteligência artificial do Financial Times, embora as ferramentas generativas de IA possam sintetizar informações e editá-las, elas não podem produzir conteúdo original ou analisá-lo.

Espada de Dachmoth:

Será o AIGC a sentença de morte para o jornalismo?

Para a indústria do jornalismo, a AIGC desencadeará uma reforma do lado da oferta na produção de conteúdos. Contudo, dado o nível actual da tecnologia AIGC, a “reforma” está longe de acontecer. O AIGC foi incorporado nas práticas de produção jornalística de forma bastante limitada e ainda não começou a ter realmente valor. Portanto, é demasiado cedo para discutir o desafio que o AIGC coloca à indústria do jornalismo. No entanto, a tecnologia tem estado em iteração. Do ponto de vista da história do desenvolvimento tecnológico, não podemos subestimar o efeito transformador causado por qualquer tecnologia. Quando o AIGC mais avançado for incorporado na indústria do jornalismo e amplamente utilizado no futuro, que desafios trará à indústria do jornalismo? Isso é algo em que precisamos pensar.

(1) Destruindo o efeito de campo da produção de notícias e impactando conceitos de notícias como "objetividade"

O envolvimento da AIGC no elo de produção de conteúdos da indústria do jornalismo trará inevitavelmente efeitos destrutivos, ao mesmo tempo que melhorará a eficiência.

O ChatGPT é aplicado no processo de produção de notícias. Após a ocorrência de uma notícia, o programa captura, analisa e resume as informações relevantes, e produz rapidamente uma colagem de conteúdo, o que maximiza a eficiência. No entanto, no que diz respeito à indústria do jornalismo, múltiplas forças originalmente no campo noticioso terão um impacto no conteúdo da reportagem.Portanto, o nascimento de uma reportagem não é apenas a inspiração pessoal de um repórter, mas o produto da jogo de equilíbrio de múltiplas forças, resultado da operação institucionalizada da mídia noticiosa. Durante este processo, os jornalistas também aceitam a disciplina do profissionalismo jornalístico para garantir, tanto quanto possível, o equilíbrio e a autenticidade das reportagens. Mas quando o sujeito gerador passa a ser o ChatGPT, esse “efeito de campo” da produção noticiosa desaparece gradativamente.

Da mesma forma, como mencionou o professor Wu Xiaoning, da Universidade de Tecnologia do Sul da China, no artigo "O Impacto e o Desafio da "Revolução" da Informação ChatGPT na Indústria do Jornalismo", neste processo, a importância dos factos noticiosos em textos históricos aumentou. Como o princípio do ChatGPT é utilizar o conteúdo existente como um conjunto de dados de treinamento, quanto maior a influência de um fenômeno ou evento, mais relevante será o conteúdo e mais fácil será sua captura e integração ao conteúdo noticioso produzido pela máquina. Da mesma forma, se certas figuras noticiosas e eventos noticiosos tiverem maior popularidade, é mais provável que sejam capturados e representados pela inteligência artificial, o que pode formar um efeito de "polarização da informação" e formar um "casulo de informação" criado pela inteligência artificial. ".

Ao mesmo tempo, o próprio processo de captura de informações envolve questões legais e éticas, tais como se o AIGC captura conteúdo de rede e o utiliza como um conjunto de dados de treinamento em conformidade com os requisitos legais? Os sujeitos do conteúdo capturado (especialmente os criadores de conteúdo, como jornalistas) devem ser compensados financeiramente? Em fevereiro de 2023, o provedor de imagens Getty processou a StabilityAI alegando “violação de direitos autorais”. Estas questões, pelo menos por enquanto, ainda estão em fase de neblina.

Além disso, o modelo de geração de notícias no estilo ChatGPT impactará o conceito de notícias existente. O profissionalismo jornalístico enfatiza as dimensões de autenticidade, objetividade e publicidade.Esses conceitos são um conjunto de normas operacionais formadas gradualmente na prática jornalística para garantir que as notícias não se desviem da verdade. Na indústria do jornalismo tradicional, onde as pessoas são o principal órgão de produção, os jornalistas são disciplinados pelo profissionalismo e pelo profissionalismo, e perseguem estes conceitos nas suas práticas de produção pessoal. No entanto, o ChatGPT não tem consciência subjetiva e não consegue compreender o significado por trás desses conceitos de notícias, e esses conceitos não podem ser convertidos em uma "linguagem" que o ChatGPT possa entender como uma string (palavras de prompt).

Existe a opinião de que o ChatGPT se livra da subjetividade do sujeito individual e parece ser capaz de reportar de forma mais objetiva e justa. Conforme anuncia o NewsGPT, este site apresentará as notícias de forma objetiva e verdadeira. Mas o problema é que o próprio algoritmo ainda tem valores, e o algoritmo também estenderá a discriminação no mundo real.Este é um problema inevitável e mais difícil de resolver do que as pessoas como sujeito. O professor Hu Yong, da Escola de Jornalismo e Comunicação da Universidade de Pequim, destacou que a "objetividade" do jornalismo é endossada pela reputação e pelo boca a boca de pessoas e instituições, mas a "objetividade" dos algoritmos exclui qualquer instituição. a lógica por trás disso é que a tecnologia é neutra. Sim, não há preconceito humano, então a objetividade pode ser garantida. Mas o problema é que a tecnologia nunca é neutra e carece de julgamento humano, por isso não é a salvadora da “objetividade”.

É importante notar que o impacto do ChatGPT na produção de notícias também se reflete no uso irregular do ChatGPT pelos profissionais, o que pode facilmente levar a problemas como plágio e fontes pouco claras. De acordo com a nossa pesquisa, a maioria (81,9%) das organizações de mídia não emitiu especificações e diretrizes para o uso de ferramentas como o ChatGPT. Esta é uma questão prática que precisa de atenção.

O impacto do ChatGPT na produção de notícias também se refletirá nas questões de substituição de emprego provocadas pelas novas tecnologias. Esse fenômeno está acontecendo de forma intensa devido à maior eficiência de produção de conteúdo do ChatGPT, que pode substituir repórteres humanos em determinados tipos de reportagens. Por exemplo, depois que o BuzzFeed anunciou que usaria o ChatGPT para auxiliar na geração de conteúdo de quiz, anunciou imediatamente seu plano de demissão. Ao mesmo tempo, no movimento “Greve de Hollywood” que ocorrerá em maio de 2023, como evitar que a IA substitua o trabalho de roteiristas humanos também se tornou o apelo central dos participantes do movimento. Embora estes dois exemplos não apontem diretamente para o jornalismo, este fenómeno ocorrerá em breve, à medida que o ChatGPT for mais profundamente utilizado na produção de notícias.

(2) Tráfego de "sequestro", AIGC altera o padrão de distribuição de conteúdo

Actualmente, a proporção de informação gerada pela AIGC ainda é baixa, mas com a promoção generalizada de conteúdos gerados por IA e a aplicação aprofundada da tecnologia AIGC, o campo da distribuição de conteúdos enfrentará um grande impacto.

Na era digital, uma grande parte do tráfego dos meios de comunicação online provém de motores de busca, e a inteligência artificial generativa está gradualmente a tornar-se a principal fonte de informação para os motores de busca. O navegador Bing da Microsoft integra ChatGPT e é atualizado para NewBing; o Google também anunciou que dará prioridade à exibição de conteúdo gerado por inteligência artificial (como seu Bard) nos resultados de busca. De acordo com o teste do Google em março de 2023, Bard forneceu apenas respostas básicas e resumos, mas não incluiu links para fontes de notícias.

Para os motores de busca, este é um “comportamento de mercado” natural porque pode apresentar diretamente resultados de pesquisa classificados, melhorando significativamente a eficiência da recuperação de informações dos usuários e otimizando a experiência do usuário. No entanto, assim que se desenvolver um padrão no qual os motores de busca alocam mais tráfego aos resultados gerados pela IA generativa, conteúdos de notícias mais aprofundados e longos serão ignorados.

Isto não só tem impacto no tráfego para os meios de comunicação, como também pode prejudicar significativamente as receitas dos meios de comunicação. À medida que mais e mais utilizadores obtêm o conteúdo desejado diretamente da página de pesquisa, em vez de clicarem na página inicial dos meios de comunicação social, o espaço vital dos meios de comunicação social que dependem da partilha de receitas publicitárias será comprimido. O modelo de receitas centrado na publicidade enfrentará um enorme impacto e, ao mesmo tempo, as receitas de assinaturas dos meios de comunicação também serão directamente prejudicadas.

As redes sociais também foram afetadas. No primeiro semestre de 2023, o colapso dos meios de comunicação digitais como o BuzzFeedNews e a VICE confirmou a importância dos meios de comunicação social: uma vez cortadas essas fontes de tráfego, os meios de comunicação que deles dependem serão duramente atingidos. Mídias de notícias como "New York Times" e "Wall Street Journal" também criam contas em plataformas de mídia social como Twitter e Facebook para distribuir conteúdo. Quando o conteúdo do AIGC inundar as mídias sociais, "contas de bots de notícias" semelhantes também aparecerão. Tirando a atenção dos usuários, eles tendem a optar por obter resumos de notícias rápidos e fáceis de obter, afetando assim a exposição do conteúdo da mídia noticiosa.

(3) O nascimento do público 4.0: de “consumidor de notícias” a “produtor de notícias”

Para a indústria do jornalismo, a AIGC não só mudará o método de produção de conteúdo, mas também reconstruirá a relação de produção.

A razão é que, como capacidade técnica subjacente, o AIGC tem um limiar relativamente baixo: desde que os problemas de rede e de conta sejam resolvidos, não só os jornalistas podem utilizá-lo, mas também os utilizadores comuns. Para o primeiro, devido ao seu alto nível de especialização, considerando fatores como legibilidade, tempo de produção e custo, o grau de aceitação da tecnologia AIGC pode não ser profundo. Quanto a estes últimos, ou seja, o público comum, estão mais dispostos a utilizar tecnologias relacionadas porque não possuem “bagagem profissional” semelhante.

Neste caso, as pessoas comuns também podem gerar informações noticiosas utilizando a capacidade de geração do AIGC. Por exemplo, para um determinado evento de notícias, deixe o ChatGPT gerar rapidamente uma notícia explicando a causa e o efeito, ou deixe o ChatGPT gerar um resumo de uma série de notícias recentes, para que você possa entender rapidamente as notícias. Além disso, conteúdos como comentários de notícias podem ser gerados diretamente.

Neste processo, as audiências já não são apenas consumidoras de informação noticiosa, mas sim criadoras e produtoras de informação noticiosa, passando de passivas a activas, concretizando assim a transformação dos sujeitos identitários. Olhando para trás, para a história do desenvolvimento tecnológico, o surgimento da Internet alcançou uma série de transformações. Na era da Web 2.0, a aplicação de blogs pessoais (Blog), mídias sociais e outras formas de mídia tem permitido que pessoas comuns obtenham o “direito de publicar”, ou seja, podem expressar suas diversas opiniões na Internet. Isto reverteu o monopólio dos meios de comunicação tradicionais sobre os direitos de publicação na era pré-Internet. Devido ao custo extremamente elevado de estabelecer uma organização de comunicação social, um jornal ou uma estação de televisão, criou-se um limiar elevado para a divulgação de informação e é difícil para as pessoas comuns terem a oportunidade e capital suficiente para estabelecer os seus próprios canais. com a ajuda da Internet e dos dispositivos móveis, todos Eles se tornaram "repórteres de notícias", gravando e publicando a qualquer hora e em qualquer lugar.

Se a Internet mudou o padrão de distribuição de conteúdo, então a tecnologia AIGC representada pelo ChatGPT realizou a "civilização" da produção de conteúdo. Com a ajuda da IA, pessoas comuns podem cruzar o limiar profissional e se tornarem produtores de conteúdo comparáveis aos profissionais. Gerar conteúdo de notícias personalizado de acordo com suas necessidades. Com a ajuda das redes sociais, o custo de distribuição também é insignificante.

O campo de pesquisa classifica o "público". O público como principal órgão de diálogo diário é o "Público 1.0", e o público como leitores de conteúdo de mídia e mercadorias de atenção é o "Público 2.0". Nas mídias sociais onde "todo mundo é jornalista" Nesta era, o público que pode gravar e publicar a qualquer momento passa a ser o “Público 3.0”. Então, entrando na era do AIGC, com a ajuda da IA, podemos obter um público comparável à capacidade de produção profissional, e entrar diretamente na era do “Público 4.0”.

As implicações para o jornalismo são profundas. Depois que o público tiver a capacidade de coletar e produzir conteúdo, ele poderá consumir conteúdo de forma mais independente, reduzir sua dependência da produção da mídia noticiosa e reduzir ainda mais a influência e o status de “gatekeeper” desta última. As fronteiras da indústria do jornalismo tornar-se-ão cada vez mais confusas. Como diferenciar-se dos criadores comuns, reforçar as fronteiras profissionais e como os profissionais podem lidar com a crise de identidade profissional serão desafios que a indústria do jornalismo terá de enfrentar.

(4) Crise de confiança no jornalismo desencadeada pela prevalência de notícias falsas

A AIGC democratizou a produção de conteúdos, mas também pode levar à proliferação de rumores e notícias falsas.

Enquanto sujeitos da produção de conteúdos, os jornalistas são restringidos pelas suas organizações mediáticas e mecanismos de produção, por um lado, e restringidos pelo profissionalismo noticioso, por outro. A autenticidade é o requisito mais básico para reportagens divulgadas publicamente, incluindo a autenticidade dos factos, a autenticidade dos detalhes e a autenticidade das fontes.

Porém, após a generalização do tema produção, essas limitações não existirão mais, e o AIGC tem potencial para se tornar uma ferramenta de geração de notícias falsas e boatos. Em fevereiro de 2023, um "comunicado de imprensa" sobre "Governo Municipal de Hangzhou cancelará restrições de tráfego" circulou na Internet, e mais tarde foi descoberto que o proprietário de uma comunidade usou ChatGPT para gerá-lo, e foi encaminhado por outros proprietários com capturas de tela , resultando na disseminação de informações erradas. Incidentes semelhantes incluem o "Aviso do Governo Municipal de Hangzhou sobre Ajuste das Políticas do Mercado Imobiliário" circulado em 18 de abril de 2023. A notícia afirmava que Hangzhou implementaria uma nova política do mercado imobiliário em maio, que mais tarde foi confirmada como notícia falsa gerada pelo ChatGPT. Essas notícias falsas podem trazer riscos políticos e econômicos extremamente elevados e prejudicar os interesses de assuntos relevantes.Por exemplo, em maio de 2023, uma notícia falsa escrita por IA generativa "Aviso sobre grandes riscos de HKUST Xunfei" atraiu atenção generalizada, levando a um queda acentuada no preço das ações da HKUST Xunfei.

Nestes incidentes, o AIGC tornou-se o braço direito dos boatos. Sua capacidade de geração reduz o custo de disseminação e produção de informações falsas. Se não for controlada, as informações falsas não verificadas por ele geradas poluirão gravemente o ecossistema de informação. causar grave impacto social.

A capacidade da AIGC de criar websites também poderia ser usada para espalhar notícias falsas. Com o ChatGPT, qualquer pessoa com habilidades básicas de codificação pode criar um site de notícias falsas. Isto também poluirá a ecologia da informação e causará grandes riscos. Ao mesmo tempo, devido às características do AIGC, após o fluxo de notícias falsas para o mercado de conteúdo, se não forem rastreadas, podem continuar a formar o corpus para treinamento de modelos em larga escala, levando a uma maior disseminação e fortalecimento de rumores, resultando em consequências mais graves e contínuas. A disseminação de notícias falsas afetará o reconhecimento e a confiança do público nas notícias, o que poderá sobrecarregar os factos, criar confusão e até provocar uma nova crise de confiança no jornalismo.

Era AIGC

Seis possibilidades para o desenvolvimento do jornalismo

A aplicação de novas tecnologias provoca frequentemente mudanças disruptivas. Como disse o estudioso da mídia Joshua Merowitz: A intervenção de qualquer tipo de mídia criará um novo ambiente. Embora o AIGC ainda não tenha sido utilizado em grande escala em reportagens noticiosas, face à ameaçadora onda de AIGC, a indústria noticiosa não pode ficar de fora dela, e está fadada a envolver-se nela, e até mesmo a ser completamente remodelada.

Na perspectiva do desenvolvimento histórico, como observador e registador das tendências de desenvolvimento social, a indústria do jornalismo não resiste às novas tecnologias, mas, em vez disso, integra as suas capacidades no seu próprio desenvolvimento para alcançar a auto-inovação. Este relatório acredita que com a melhoria das capacidades técnicas do AIGC e o aprofundamento contínuo da sua aplicação, a indústria do jornalismo terá as seguintes seis direções possíveis:

(1) Grandes modelos específicos de mídia serão desenvolvidos e aplicados

Actualmente, a aplicação do AIGC no jornalismo ainda é superficial. A principal razão é que as suas fontes de informação são desconhecidas e o seu conteúdo é desigual. notícias e notícias falsas. Isso ocorre porque os grandes modelos atuais usam principalmente bancos de dados de treinamento de uso geral, de modo que a qualidade do conteúdo apresentado varia. Estas são as dificuldades que dificultam a aplicação de reportagens que se concentrem em detalhes rigorosos, informações precisas e fontes de informação claras.

Por outro lado, as reportagens possuem certas normas de expressão e hábitos discursivos. Neste caso, pode tornar-se uma tendência desenvolver um modelo dedicado em grande escala para a indústria noticiosa. Seus conjuntos de dados de treinamento são todos provenientes de reportagens da mídia, e a fonte pode ser rastreada para garantir que a informação seja verdadeira e precisa, a fonte seja clara, o preconceito seja reduzido e a apresentação do conteúdo esteja mais alinhada com as normas de expressão profissional do jornalismo.

Actualmente, o custo da formação de modelos em grande escala está a diminuir gradualmente, e as grandes organizações de comunicação social podem ter os seus próprios modelos exclusivos em grande escala. Esta tendência pode não se limitar à indústria do jornalismo. Para indústrias com limites industriais claros e requisitos para fontes de informação e apresentação de conteúdo (como a indústria jurídica), será um desenvolvimento desenvolver grandes modelos dedicados em vez de usar off-the- prateleira geral modelos grandes. Tem havido muitos exemplos práticos a este respeito, como o "CCTV Media Large Model" lançado conjuntamente pelo Shanghai AI Lab e pela China Central Radio and Television em 20 de julho, que combina dados audiovisuais massivos dos meios de comunicação e algoritmos e tecnologias avançados do laboratório. Melhorar a qualidade e eficiência da produção de mídia audiovisual.

(2) A verificação de fatos e a revisão de conteúdo desempenharão um papel fundamental

A verificação de fatos e a revisão de conteúdo desempenham um papel fundamental na indústria de notícias tradicional, e quase todas as redações tradicionais têm um departamento de revisão dedicado (copydesk). No entanto, com o processo acelerado de digitalização dos meios de comunicação, a importância da verificação e da revisão diminuiu gradualmente. Um exemplo muito claro é que quando os meios de comunicação social sofreram despedimentos em grande escala nos últimos anos, os departamentos de verificação e revisão são muitas vezes as áreas mais atingidas, o que é suficiente para mostrar a negligência das funções de verificação e revisão na era dos meios digitais.

Contudo, com a aplicação do AIGC, o papel da verificação de factos e da revisão de conteúdos tornar-se-á cada vez mais crítico. Posições semelhantes continuarão a desempenhar o papel de “gatekeeper” para revisar e verificar o conteúdo e detalhes gerados pelo AIGC, de modo a evitar as fabricações aleatórias do AIGC e prevenir fenômenos incontroláveis como “alucinações de máquinas”. Face à tecnologia cada vez mais avançada, os meios de comunicação social devem também reforçar a cooperação com instituições académicas e empresas tecnológicas para melhorar a capacidade de identificar conteúdos erróneos.

Ao mesmo tempo, uma vez que o princípio de funcionamento do AIGC é remontar e colar o conteúdo do conjunto de dados de formação, para a indústria do jornalismo, a originalidade da reportagem é o resultado final que deve ser defendido. Portanto, a acusação de verificação e revisão também inclui “verificação duplicada” de conteúdo gerado por IA, excluindo ou marcando a fonte de conteúdo referenciado fora do padrão, evitando o risco de opinião pública causado por “plágio”, prejudicando a reputação da instituição e prevenção da anomia ética da mídia e de questões legais e morais.

(3) A ética e as normas de uso do AIGC no jornalismo serão estabelecidas

Como área profissional, o jornalismo tem profissionalismo, ética e requisitos normativos próprios. Para o AIGC, uma nova forma de tecnologia, éticas e normas de uso relevantes também devem ser estabelecidas para formar um princípio unificado dentro da profissão, que seja fácil de ser seguido pelos profissionais. Estas normas éticas incluem não apenas princípios básicos, como "o conteúdo gerado através do ChatGPT deve ser marcado para garantir o conhecimento dos leitores", "o conteúdo gerado através do ChatGPT deve ser verificado manualmente e revisado antes do lançamento", mas também alguns específicos. tal como num relatório co-criado por humanos e IA, o conteúdo criado pela IA não deve exceder uma certa proporção, etc., a fim de minimizar o caos causado pela aplicação do AIGC. Os “Dez Princípios Básicos do Jornalismo” aplicáveis à era AIGC estão prestes a ser lançados.

Actualmente, os meios de comunicação social começaram a promover tais práticas, por exemplo, os meios de comunicação tecnológicos "Connection" formularam regulamentos relevantes, definindo claramente o objectivo e o fluxo de trabalho da utilização da IA para garantir a qualidade do conteúdo. As normas não são restrições e normas razoáveis ajudarão as tecnologias a integrarem-se melhor e a exercerem o seu valor. O principal órgão para o estabelecimento de normas pode ser as associações industriais, e cada organização de notícias também formará as suas próprias normas e requisitos relevantes com base nas suas condições reais de funcionamento. Além do código de ética, é igualmente importante ajudar os profissionais a compreender e utilizar melhor os manuais de instruções e cursos da AIGC. Como usar o AIGC para auxiliar a própria prática de reportagem se tornará uma das principais capacidades dos futuros jornalistas.

(4) Estratificação de notícias e reportagens profissionais confiáveis serão mais importantes

Na era AIGC, a importância de reportagens noticiosas oficiais e profissionais tornar-se-á cada vez mais proeminente, e a remodelação do profissionalismo tornar-se-á uma missão importante e uma saída para as organizações de meios de comunicação social. AIGC melhorou muito a eficiência da geração de conteúdo. No entanto, há uma diferença entre texto gerado por máquina e conteúdo escrito por humanos. Embora o primeiro seja rápido e tenha uma estrutura completa, não pode substituir "boas" notícias, e o último sempre terá um mercado de audiência. O “bom” mencionado aqui inclui excelente redação, alta legibilidade e forte empatia... Esses fatores juntos constituem as condições para tocar os leitores.

O AIGC intervém na produção de notícias, podendo gerar rapidamente um relatório com elementos completos quando ocorre um acontecimento noticioso, que irá satisfazer as necessidades básicas de informação do público. No entanto, para a escavação aprofundada dos acontecimentos e o complemento de informações de fundo, os repórteres humanos ainda precisam de se aprofundar na cena e conduzir entrevistas e investigações em primeira mão. Portanto, os tipos de notícias serão ainda mais diferenciados no futuro. Por um lado, os relatórios de eventos em tempo real e os relatórios de informação serão preenchidos pela AIGC. Neste campo, o espaço para repórteres humanos se tornará cada vez mais estreito. Por outro lado, , reportagens profissionais confiáveis e reportagens aprofundadas se tornarão mais importantes e receberão mais atenção.

Da mesma forma, a ligação entre organizações de comunicação social, jornalistas e leitores tornar-se-á cada vez mais crítica. Um dos problemas da IA como principal órgão de produção é que ela não consegue estabelecer uma conexão emocional com os leitores. Na maioria dos casos, os leitores muitas vezes percebem claramente que a IA é IA, um sistema sem emoção e consciência, o que enfraquecerá a confiança dos leitores em os graus de conteúdo, e é aí que reside a oportunidade para os jornalistas humanos. Fortalecer a ligação com os leitores e construir a marca da organização e a marca pessoal dos jornalistas tornar-se-ão questões fundamentais.

(5) Haverá uma mudança de “notícias localizadas” na indústria do jornalismo

Devido ao princípio de treinamento do grande modelo de IA, o texto de uso geral constitui o corpo principal dos dados de treinamento e a quantidade de texto baseada no conteúdo local é pequena. Mesmo que esteja incluído no conjunto de dados de treinamento, ele é facilmente sobrecarregado por outros tipos de informação, por isso o AIGC não é bom na geração de conteúdo localizado. Ao mesmo tempo, a atenção do público às reportagens localizadas não diminuiu, pelo que a indústria do jornalismo na era da AIGC pode ter uma tendência de localização.

A negligência com as notícias locais tornou-se cada vez mais evidente desde o advento da mídia digital. Devido à planicidade e ao baixo limiar da Internet, o público potencial de um site são, teoricamente, usuários da Internet em todo o mundo. Para a mídia online, a fim de aumentar o tráfego e a exposição do conteúdo do site, muitas vezes adotam uma estratégia global na produção e apresentação de conteúdo, ampliam o escopo de atenção tanto quanto possível e relatam eventos importantes que acontecem em todo o mundo. Esta tendência também afectou os meios de comunicação tradicionais: cada vez mais jornais locais expandem gradualmente a proporção de reportagens nacionais na recolha e edição de notícias.

Ao mesmo tempo, a divulgação de notícias localizadas foi gradualmente negligenciada. Esta é também uma razão importante para o público ter uma emoção de “evitar notícias”. A demanda do público por notícias localizadas não é atendida. Muitas vezes, o público só quer saber o que está acontecendo ao seu redor e não quer prestar muita atenção a notícias distantes. Muitos meios de comunicação notaram esta tendência e estão voltando o foco para reportagens localizadas. Esta mudança continuará na era AIGC, com cada vez mais meios de comunicação a concentrarem-se em reportagens localizadas.

(6) O aprofundamento de aplicativos AIGC promove inovação em tipos de notícias

A indústria do jornalismo tem sido relativamente positiva em relação à adoção de novas tecnologias. A indústria do jornalismo é boa na aplicação de várias novas formas de mídia às reportagens para obter efeitos de apresentação mais ricos. Por exemplo, com a ajuda do big data e da tecnologia de algoritmos, surgiu o jornalismo de dados, caracterizado pela apresentação visual de dados objectivos; como outro exemplo, com a ajuda da tecnologia multimédia, o "New York Times" realizou uma reportagem abrangente sobre a avalanche que ocorreu em Tunnel Creek, nas montanhas Cascade, no estado de Washington. Reportagem, foi lançada a reportagem especial digital "SnowFall" (SnowFall), incluindo texto, imagens, vídeo, conteúdo de dados e outras formas de mídia, que é considerada "redefinir a reportagem de notícias ".

Da mesma forma, ao absorver as características e vantagens da tecnologia AIGC, também surgirão novos tipos de notícias. Uma das inovações mais prováveis são as "notícias interativas inteligentes", ou seja, o corpo principal do relatório concentra-se no núcleo do evento noticioso, e os leitores podem interagir a qualquer momento através da caixa de diálogo anexada à página do relatório para entender o informações básicas das notícias, a causa e efeito do evento e o contexto histórico, e até mesmo o andamento dos eventos mais recentes, etc., a interação entre o público e as reportagens será aprimorada como nunca antes. Claro, esta é apenas uma das possibilidades. Com o aprofundamento contínuo da aplicação do AIGC na indústria de notícias, tipos e formatos de notícias mais imaginativos poderão surgir no futuro.

Conclusão:

O AIGC substituirá o jornalismo?

O estudioso alemão Staubel resumiu três etapas da evolução tecnológica: a primeira, a "invenção", a segunda, a "inovação" e, por fim, a "institucionalização", ou seja, a formação da cultura. Em suma, “invenção” é a criação do zero e “inovação” é a utilização e melhoria baseada na invenção. No que diz respeito à situação actual, o AIGC ainda se encontra na fase de invenção e avança para a fase de inovação integrando-se em vários campos. Do ponto de vista da história do desenvolvimento tecnológico, é necessário um longo processo para que qualquer tecnologia seja aceite, adoptada pela sociedade e realmente desempenhe um papel. Não devemos subestimar a mudança que o AIGC poderá desencadear, nem sobrestimar a velocidade com que ela será alcançada.

A AIGC está a promover a inovação na recolha, produção e apresentação de notícias, mas ainda é muito cedo para “perturbar” e “mudar”. Na nossa pesquisa, a maioria dos profissionais (50,5%) também acredita que, para o jornalismo, ferramentas como o ChatGPT desempenham um papel mais auxiliar, e apenas 10,5% acreditam que estas ferramentas são ferramentas de melhoria da qualidade. O impacto mais fundamental do AIGC na indústria do jornalismo é que desencadeou uma mudança na forma como as notícias são produzidas, concretizando assim a reconstrução das relações de produção. Especificamente, o AIGC melhorou a eficiência da produção de notícias e reduziu o limite para a produção de notícias.Usando tecnologias AIGC como ChatGPT, o público pode gerar informações e comentários de notícias personalizados com base em suas próprias necessidades de informação. Como resultado, as audiências tradicionais completaram a sua transformação de identidade, de consumidores passivos de informação para produtores activos de notícias, o que irá mudar o padrão e a cognição existente na indústria do jornalismo. Esta é a tendência com a qual o jornalismo deve ser mais cauteloso e com a qual precisa lidar.

É claro que a tecnologia avançada pode mudar a forma de produção, mas não pode mudar o local de responsabilidade. Para o jornalismo em particular, os humanos serão sempre os atores morais e os guardiões finais da IA, mesmo que todos os artigos sejam gerados pelo AIGC. Nesta perspectiva, a responsabilidade dos seres humanos será mais importante. Também se tornará cada vez mais importante fortalecer a responsabilidade do órgão principal, fortalecer a verificação e formar a ética e as normas de aplicação do AIGC.

O termo “notícias” não se refere apenas às “reportagens” que podemos ler, mas também à indústria jornalística e às tradições noticiosas que ela carrega, incluindo valores, normas operacionais, princípios éticos, e assim por diante. Como sujeito inconsciente, a IA nunca foi capaz de herdar e seguir estas tradições, que são a base para a existência e continuação do jornalismo.

O ChatGPT não substituirá jornalistas, apenas alguns de seus empregos. Jornalistas experientes têm elevada sensibilidade, perspicácia e empatia pelos acontecimentos noticiosos e conseguem extrair valor das notícias e colocá-las por escrito com palavras fluentes. Essas características subjetivas são habilidades que o ChatGPT não pode substituir. Com as ondas a passarem, excelentes jornalistas e organizações noticiosas de autoridade tornar-se-ão cada vez mais importantes. A origem da racionalidade instrumental está fadada a se ater à racionalidade de valores. Para a indústria do jornalismo, o fortalecimento do profissionalismo e da autoridade, enfatizando a reportagem investigativa e a reportagem explicativa, será uma saída na era AIGC.

Muita gente pensa que o ChatGPT já apareceu, então deixe o GPT escrever artigos e até substituir o jornalismo. Mas esta visão ignora obviamente a complexidade do jornalismo e o significado da sua existência. A verdadeira indústria do jornalismo é "o vigia da proa", salvaguardando o interesse público e expressando as reivindicações do povo. Esta é a responsabilidade da indústria do jornalismo e o ponto de partida para a luta de gerações de jornalistas. As ferramentas técnicas não conseguem compreender esta paixão, nem podemos tentar transferir responsabilidade e profissionalismo para o ChatGPT linha por linha. A AIGC nunca poderá substituir o jornalismo neste momento.