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　　當(dāng)下，人工智能正在給新聞行業(yè)帶來(lái)一場(chǎng)翻天覆地的問(wèn)題變化。這種演變的媒體態(tài)勢(shì)，不僅再次驗(yàn)證了人類(lèi)文明傳播自古以來(lái)就遵循的真相基本原則，也呈現(xiàn)出新時(shí)代獨(dú)有的問(wèn)題特性和面貌。

　　媒體平臺(tái)要普及，媒體得等技術(shù)變得廣泛且易用

　　從技術(shù)角度看，真相媒體就像工業(yè)、問(wèn)題金融等領(lǐng)域一樣，媒體是真相個(gè)技術(shù)轉(zhuǎn)向產(chǎn)品應(yīng)用的地方。很多人將媒體看作是問(wèn)題并列于工業(yè)、消費(fèi)、媒體金融、真相軍事等領(lǐng)域的問(wèn)題垂直應(yīng)用領(lǐng)域。但很多技術(shù)在媒體領(lǐng)域不太好使，因?yàn)槊襟w信息太復(fù)雜，技術(shù)難以通用。無(wú)論是AR、區(qū)塊鏈還是前期的AI，跨界到媒體時(shí)都會(huì)遇到挑戰(zhàn)。

　　這個(gè)現(xiàn)象的問(wèn)題在于，媒體其實(shí)不是相對(duì)專(zhuān)屬的場(chǎng)景，而是通用場(chǎng)景。要在媒體行業(yè)取得廣泛應(yīng)用，技術(shù)需要先具備跨行業(yè)的通用能力。當(dāng)Chatgpt向通用人工智能邁出一小步之后，自然而然地出現(xiàn)了媒體屬性。換句話說(shuō)，由于新聞信息傳播構(gòu)成了人類(lèi)社會(huì)的基本核心需求，這一技術(shù)應(yīng)用方式，與其他行業(yè)基于直線式發(fā)展的需求模式不同，無(wú)法從已知的應(yīng)用場(chǎng)景預(yù)測(cè)或推導(dǎo)出所需的技術(shù)。而一旦新技術(shù)在媒體成功廣泛應(yīng)用，現(xiàn)有的場(chǎng)景即刻隨之而變。

　　在這個(gè)從信息社會(huì)向智能社會(huì)發(fā)展的過(guò)程中，我們把現(xiàn)實(shí)世界里的東西都變成了數(shù)字。人們交流合作主要靠這些數(shù)字化的信息。而且，我們做決定的時(shí)候，智能技術(shù)也會(huì)像個(gè)人助手一樣幫忙，讓我們的選擇更聰明。

　　媒體傳播現(xiàn)在要做的事情很多：

　　1

　　把世界上的東西都數(shù)字化；

　　2

　　處理各種信息，找出有用的知識(shí)；

　　3

　　在虛擬和現(xiàn)實(shí)世界之間，以及人和機(jī)器之間建立聯(lián)系。

　　所以，用在媒體傳播上的智能技術(shù)得能處理各種類(lèi)型、各種場(chǎng)景的數(shù)據(jù)，還得能在各種渠道上都能用。

　　生成式大模型當(dāng)前解決的問(wèn)題不是生成

　　當(dāng)前大模型火就火在生成（基于算法的數(shù)據(jù)輸入輸出），但越具有創(chuàng)作性的領(lǐng)域，生成結(jié)果和人工特別是高級(jí)人工對(duì)比落差越大。追求信息乃至AI產(chǎn)生思維及情感的生成，是否就是生成式大模型的最佳應(yīng)用方案？

　　實(shí)際上，以大數(shù)據(jù)、大參數(shù)、大算力支撐的人工智能模型，本質(zhì)上是在模仿人類(lèi)的語(yǔ)言模式，學(xué)習(xí)的是人類(lèi)精神世界加工過(guò)的信息，吸收的是人類(lèi)總結(jié)出的知識(shí)，雖然可以自主生成內(nèi)容，但由于不可解釋、不可復(fù)現(xiàn)、出現(xiàn)客觀性錯(cuò)誤這些自身缺陷，讓當(dāng)前大模型的生成能力無(wú)法可靠地用于生產(chǎn)力場(chǎng)景。

　　那么，能否讓機(jī)器站在人類(lèi)的肩膀上，在現(xiàn)有知識(shí)成果基礎(chǔ)上做相對(duì)簡(jiǎn)單直接的計(jì)算和推理？答案是肯定的。大模型現(xiàn)有的推理能力，可以適用于理解人類(lèi)指令，擴(kuò)展人類(lèi)意圖，鏈接解決問(wèn)題所需的資源，為人類(lèi)生成備選答案和內(nèi)容素材。從目前媒體應(yīng)用情況來(lái)看，AI搜集并提煉數(shù)據(jù)信息相較于AIGC更為實(shí)用。多家企業(yè)推出的智能體運(yùn)行數(shù)據(jù)也表明，AI檢索占比遠(yuǎn)高于內(nèi)容生成。

　　從未來(lái)的視角來(lái)看，大模型為通向更加廣泛適用的人工智能領(lǐng)域開(kāi)辟了一條新的道路。就是通過(guò)大模型對(duì)人類(lèi)語(yǔ)言模式的掌握與理解，降低人工智能有望從理解人類(lèi)語(yǔ)言模式逐步深化，進(jìn)而掌握人類(lèi)的方法論和思維模式。它不再僅僅依賴(lài)于人類(lèi)語(yǔ)言來(lái)認(rèn)識(shí)世界，而是能夠自主感知并理解這個(gè)世界。

　　同時(shí)，人工智能也將從作為人類(lèi)的智能助手，轉(zhuǎn)變?yōu)槟軌蜃灾餍袆?dòng)的智能實(shí)體，進(jìn)而成為與人類(lèi)共生的智能文明。

　　智能不足主要因?yàn)槿斯げ粔?/p>

　　當(dāng)前生成式大模型發(fā)展遇到了數(shù)據(jù)稀少與算力不足的問(wèn)題，限制了智能水平的進(jìn)一步提升，尤其是缺乏處理復(fù)雜問(wèn)題和洞察關(guān)鍵信息所需的深度邏輯推理能力。根本原因在于，當(dāng)前人工智能依然非常依賴(lài)人類(lèi)原始數(shù)據(jù)和與人類(lèi)的互動(dòng)行為。

　　研究發(fā)現(xiàn)，用大模型生成的內(nèi)容來(lái)訓(xùn)練大模型會(huì)導(dǎo)致模型完全崩潰，智能水平急劇下降。要持續(xù)提高機(jī)器的智能水準(zhǔn)，必須有持續(xù)的高質(zhì)量人類(lèi)原創(chuàng)內(nèi)容進(jìn)行訓(xùn)練。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)涌現(xiàn)智能，而機(jī)器自我學(xué)習(xí)之前首先要向人學(xué)習(xí)。而且這種學(xué)習(xí)是持續(xù)過(guò)程，不僅在于技術(shù)的探索發(fā)展階段，也延展至技術(shù)使用和運(yùn)營(yíng)階段。人機(jī)協(xié)同，將成為新聞信息生產(chǎn)的主場(chǎng)景。這個(gè)場(chǎng)景下，專(zhuān)業(yè)人士的主要職責(zé)將從“獨(dú)立思考”轉(zhuǎn)向通過(guò)提示工程技術(shù)促進(jìn)人機(jī)之間的“協(xié)同思考”與合作。人工的價(jià)值在于，知道機(jī)器不知道的，并且以提示的方式告知機(jī)器，進(jìn)而不斷修正、優(yōu)化輸出結(jié)果。

　　媒體正從讓人只看到片面信息，轉(zhuǎn)向幫助人全面理解信息

　　上個(gè)世紀(jì)麥克盧漢提出的著名論斷“媒介是人的延伸”，既提前揭示了互聯(lián)網(wǎng)的媒介本質(zhì)，也適用于人工智能時(shí)代。不太引人注目的是，麥克盧漢提出的“媒介分割人類(lèi)”的理論，即技術(shù)對(duì)耳目喉舌的分別影響，形成了信息采集加工傳播的各自發(fā)展，打亂了我們?cè)救嬲J(rèn)識(shí)事物的平衡?，F(xiàn)在這種不平衡的最新表現(xiàn)就是，信息生產(chǎn)和傳播變得非常發(fā)達(dá)，導(dǎo)致信息太多了，而我們的大腦處理不過(guò)來(lái)，這就是信息過(guò)載。

　　事物發(fā)展有分有合?，F(xiàn)在我們正合并信息存儲(chǔ)、表達(dá)、生產(chǎn)和傳播，形成了集報(bào)紙、電臺(tái)、電視功能于一身的新全媒體。同時(shí)，智能計(jì)算幫我們處理信息，提高了信息生產(chǎn)的效率。

　　在這個(gè)過(guò)程中，技術(shù)不斷與人的生活融合。就像手機(jī)、耳機(jī)、相機(jī)等機(jī)器已經(jīng)普及甚至寸步不離一樣，人工智能在信息生產(chǎn)和消費(fèi)中也將成為人類(lèi)最新的“機(jī)器器官”。

　?。ㄗ髡呦敌氯A社媒體融合生產(chǎn)技術(shù)與系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室原常務(wù)副主任）

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