最新调查数据显示，约一半的新闻媒体已经开始使用ChatGPT等生成式AI工具。这份出自世界报业和新闻出版协会（WAN-IFRA）的报告还揭示， 管理层是媒体应用生成式AI的主要推手。WAN-IFRA洞察负责人Dean Roper指出，鼓舞人心的是，面对新技术变革，新闻机构不再被动观望，而是积极地探索、试验，以期增强而非削弱自身的影响力。对于正处于媒体深度融合关键期的传媒行业，合规试水新技术已成为题中之义。

六大关键性发现

尽管生成式AI技术自2014年已经出现，但直到去年11月份OpenAI公司决定向公众发布ChatGPT的测试版本，该技术才迈出了关键性的一步。

生成式AI引领的下一代人工智能，有望颠覆包括新闻媒体在内的大多数行业的游戏规则。此外，微软公司的联合创始人比尔·盖茨（Bill Gates）最近也公开表示，顶级人工智能体（AI agent）的发展将会颠覆搜索引擎、生产力和在线购物网站。

那么，新闻媒体究竟如何使用这项技术？在将AI集成到新闻工作流程中时，媒体人有哪些希望和忧虑？在今年4月底、5月初，世界报业和新闻出版协会（WAN-IFRA）与施希克勒（Schickler）咨询公司联手，针对全球101位新闻媒体人进行调研，以为新闻媒体使用生成式人工智能的现状进行评估。

该报告有以下几个关键性发现：

1.约一半的受访新闻媒体已经开始使用生成式AI

近半数（49%）受访媒体人表示，他们的新闻编辑部已经开始使用类ChatGPT工具。考虑到这类生成式AI技术面向公众开放仅数月的时间，该项数据已经足以引发行业的关注。此外，生成式AI仍处于飞速发展中，其未来的不确定性也使得许多媒体持较为慎重的态度。

2.70%的受访媒体人认为生成式AI是新闻行业的有用工具

媒体人对AI的应用前景普遍持积极态度。在采访中，70%的媒体代表表示，他们认为生成式AI对新闻媒体有所助益。 然而，目前使用该技术的媒体人尚属少数，并未得到广泛应用。 据调查，70%的受访者称，他们所在机构里仅有不到15%的人在使用生成式AI。

3.约三分之一的受访者表示，管理层是推广生成式AI应用的主要力量

生成式AI在新媒机构的应用是自上而下还是自下而上推动的呢？调查显示，大约32%的受访者认为，媒体机构的管理层是生成式AI使用的主要推动者。其次，数据和技术团队在推广应用中也扮演了重要角色（占比31%），这凸显了新闻媒体的跨部门协作特性。

4.仅有五分之一的媒体机构制定了生成式AI使用准则

目前，大多数媒体对该技术采取了较为宽松的管理态度：49%的受访者表示可以根据需求自由使用，只有20%的机构制定了AI使用指导方针。

5.内容摘要是最常见的应用场景

在新闻媒体中，生成式AI常用于有限的文本创作。54%的媒体人使用该技术生成适配不同社交媒体平台的内容摘要。此外，超过40%的人将该技术用于简化研究及搜索、文本纠错和优化工作流程。

6.内容的准确性和版权是媒体人最关注的问题

内容准确性和质量是多数媒体人目前最重视的问题（占比85%）。除此之外，抄袭和侵权、数据保护以及隐私问题也是媒体人关注的焦点话题。

七步开启新闻媒体的生成式AI之旅

以下是两个媒体应用AI的实操案例：

在今年4月在维也纳举行的“2023数字媒体欧洲峰会”上，国际媒体公司Mediahuis前变革总监Ezra Eeman透露，该公司搭建了推动AI技术落地的专门团队，覆盖数据分析、市场洞察以及用户订阅等多个业务形态。

该媒体以优化工作流程为抓手，包括将采访音视频内容转录成文字等单调、重复性工作用自动化取代人工化，使用标题生成器等来处理特定的日常任务等。

他表示： “你可以把 AI 看作是维生素或止痛药。它可以清除新闻媒体工作流程中存在的许多障碍；而在读者个性化服务上， AI实际上是一种止痛药——它可以解锁新的内容形式，以及提供新的服务价值。”

会上，德国Ippen Digital平台总监Anja Bonelli则介绍了该机构全面应用AI的情况。他们使用TygerGraph工具分析用户行为模式并优化内容推荐，而 Aleph Alpha服务应用于处理更多具体任务的场景，如通过数据、趋势和用户偏好分析，辅助助生成更吸引人的新闻标题。

同时，使用ChatGPT生成适配社交媒体的内容摘要，以及心理测试、人格测试和好奇心测试等测验性内容，以此吸引年轻用户的注意力。此外，Midjourney工具用于图像生成。

Ippen的编辑们还配备了编辑助手，提供智能修改和决策支持等功能。目前，编码、代码检查和数据处理均由AI驱动完成，该公司是为数不多已经制定了 AI使用规范的媒体机构之一。

那么，如何让新闻媒体迈出应用生成式AI的第一步？世界报业和新闻出版协会给出了以下7个建议：

1.获得灵感：了解国内外媒体的发展动态，学习借鉴成功案例的经验和思路，以此为基础找到AI应用的方向和方法。

2.单点突破：从内容创作、分发和组织架构各环节中低成本、低风险、易于实现的任务入手，取得一些小的胜利，增强信心，然后不断扩大新技术应用的领域和规模。

3.替代重复工作：将单调、重复性工作用自动化取代人工，例如采用音视频转录成文字的AI模型，在生成具有吸引力的标题时使用AI辅助等。

4.增加趣味性：使用人工智能工具丰富内容创作，比如让人工智能阅读一个故事并记住关键点，然后创建一个测验，以增强读者的互动性和参与度。

5.不依赖单一AI产品：鼓励更快速、更灵活地使用最前沿的技术工具，以更好地解决工作流程和内容分发中的问题。

6.从个性化服务切入：使用人工智能技术优化个性化分发服务，包括为原始数据打上标签，以便媒体人可以更专注于创意性工作。

7.优化个性化反馈：使用人工智能技术对网站及社交媒体发文的留言进行个性化、及时回应，提高评论区的质量和活跃度。

结语

生成式AI以及通用人工智能（AGI）将对传媒行业的内容生产、传播格局、舆论构成和传媒生态等产生深刻的影响，传媒行业如何用好这一项技术已成为一个新的课题。

目前来看，生成式AI进入传媒领域已成为大势所趋，这对传媒行业来说是一柄“双刃剑” 。

一方面，将AIGC与传媒业深度结合，新闻生产的效率将得到提升，流程将不断优化，也将能更好地满足互联网时代用户新的信息需求，最终赋能媒体深度融合发展。

另一方面，生成式A I 在 内容准确性、版权、数据隐私等方面存在的问题引发业内关注。因此， 媒体行业 需要制定相 应的 管理准则，在合法合规的基础上，最大限度地 合理使用该技术，趋利避害。

本文来自微信公众号“德外5号”，作者：WAN-IFRA、Lucinda Jordaan，编译：于海娇