人工智能技術(shù)自出現(xiàn)以來就致力于模仿人處理信息的方式來輔助提升人類記憶、思考、分析、識(shí)別、判斷的效率和準(zhǔn)確度，這類人工智能屬于分析式人工智能（Analytical AI），自2020年5月美國(guó)公司OpenAI推出了第三代語言預(yù)測(cè)模型，人工智能用于生成和創(chuàng)作內(nèi)容開始有了質(zhì)的飛躍，生成式人工智能（Generative AI）首次被提出，迅速成為新的數(shù)字技術(shù)熱點(diǎn)，運(yùn)用到圖片、文字、視頻等內(nèi)容創(chuàng)作與生成的AIGC（AI Generated Content）技術(shù)受到的更多關(guān)注，到2022年底OpenAI公司開發(fā)的ChatGPT問世后達(dá)到了前所未有的高峰。至此AIGC形成了可以通過自然語言和圖文與人類進(jìn)行對(duì)話交互來理解多類任務(wù)，并按要求創(chuàng)作或生成相關(guān)內(nèi)容的能力，標(biāo)志著人工智能從感知理解世界進(jìn)入到生成創(chuàng)造世界的新階段，AIGC技術(shù)把內(nèi)容創(chuàng)造和知識(shí)工作的邊際成本大幅降低，產(chǎn)生巨大的勞動(dòng)生產(chǎn)率和經(jīng)濟(jì)價(jià)值，催生了又一次生產(chǎn)力變革，可以預(yù)見人類將開啟第四次工業(yè)革命的時(shí)代。

對(duì)從事內(nèi)容生產(chǎn)與傳播的傳媒行業(yè)來說，最先感知到AIGC帶來的沖擊，首先是數(shù)據(jù)成為人工智能感知現(xiàn)實(shí)世界的媒介，成為關(guān)鍵生產(chǎn)要素，其次算法模型從掌握內(nèi)容傳播的權(quán)力進(jìn)化到了掌握內(nèi)容生產(chǎn)的權(quán)力。

數(shù)字技術(shù)變革對(duì)媒體生產(chǎn)和傳播的改變。在萬物皆媒的數(shù)字時(shí)代，以數(shù)據(jù)與算法為核心的數(shù)字技術(shù)變革在全媒體傳播體系中呈現(xiàn)了四大類發(fā)展趨勢(shì)：一是內(nèi)容載體技術(shù)變革，內(nèi)容形式如文字、圖像、音視頻通過虛擬人、3D建模、全景聲等方式不斷逼近對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的描述，呈現(xiàn)高仿真趨勢(shì)；二是內(nèi)容生產(chǎn)技術(shù)變革，多模態(tài)跨模態(tài)內(nèi)容的處理、分析、翻譯、審核等技術(shù)不斷突破內(nèi)容形式之間的隔閡，呈現(xiàn)一站式自動(dòng)化生產(chǎn)趨勢(shì)；三是傳播技術(shù)的變革，從文字語音對(duì)話、手勢(shì)體態(tài)、數(shù)字分身等交互方式到機(jī)器人、多終端、VR/AR和腦機(jī)接口等交互入口，呈現(xiàn)類人類、擬人化趨勢(shì)；四是內(nèi)容生態(tài)技術(shù)變革，在內(nèi)容載體、生產(chǎn)和傳播技術(shù)的發(fā)展上疊加區(qū)塊鏈、智能合約、隱私計(jì)算等技術(shù)形成的web3.0和元宇宙內(nèi)容協(xié)作生態(tài)，呈現(xiàn)出數(shù)實(shí)融合協(xié)同共創(chuàng)的趨勢(shì)。但這四個(gè)趨勢(shì)的發(fā)展一直面臨人與機(jī)器之間的溝通、交互、協(xié)作方式復(fù)雜而帶來的學(xué)習(xí)門檻、生產(chǎn)成本、創(chuàng)新速度方面的瓶頸，而以ChatGPT等為代表的AIGC技術(shù)突破了這一瓶頸，任何人都可以通過人類自然語言向人工智能發(fā)出指令，表達(dá)自己的創(chuàng)意和要求，人工智能會(huì)學(xué)習(xí)、理解并運(yùn)用各種資源完成生產(chǎn)和創(chuàng)作，這一突破將大大顛覆傳統(tǒng)全媒傳播體系。

生成式多模態(tài)超大規(guī)模語言模型的特征。人工智能領(lǐng)域的生成式多模態(tài)超大規(guī)模語言模型，以ChatGPT依賴的大模型GPT-4為例，有以下三個(gè)特征。

一是通過三個(gè)“大”讓人工智能具備了遠(yuǎn)超出人類個(gè)體的掌握總結(jié)全量知識(shí)的能力。即依托由超過4000臺(tái)高性能服務(wù)器30000張GPU計(jì)算芯片組成的大規(guī)模算力，通過由超過3000億單詞量1PB的百科、書籍、期刊、源代碼、網(wǎng)頁論壇和人類專家互動(dòng)反饋數(shù)據(jù)組成的大規(guī)模數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練出了據(jù)推測(cè)由超過1.8萬億參數(shù)組成的大規(guī)模參數(shù)語言模型。因此，GPT-4在一系列與人類對(duì)話交互、知識(shí)測(cè)試、多模態(tài)內(nèi)容理解和生成任務(wù)的評(píng)測(cè)中涌現(xiàn)出了學(xué)習(xí)與總結(jié)能力、理解與記憶能力、創(chuàng)作與生成能力、邏輯推理能力和通用常識(shí)能力。

二是通過和人類專家進(jìn)行交互不斷調(diào)整優(yōu)化和提升自己。大規(guī)模語言模型通過人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行進(jìn)一步訓(xùn)練、優(yōu)化和微調(diào)，使語言模型能夠生成更加真實(shí)準(zhǔn)確的內(nèi)容，有效減少信息和行為的生成和輸出，并且逐步與人類的意圖和偏好保持一致，更好地模仿人類、理解人類語言指令，產(chǎn)生連貫而有邏輯的內(nèi)容。

三是可以記憶上下文信息，圍繞與人類的多輪語言互動(dòng)，來調(diào)整、分析、處理和生成復(fù)雜信息與內(nèi)容。GPT-4通過對(duì)大量開源程序代碼的學(xué)習(xí)獲得了思考聯(lián)想的能力，也就是思維鏈機(jī)制（Chain-of-Thought），結(jié)合上下文學(xué)習(xí)機(jī)制（In-context Learning）和提示工程（Prompt Engineering），隨著對(duì)話中給出的問題和信息不斷豐富，大模型能夠通過小樣本數(shù)據(jù)掌握新的知識(shí)和內(nèi)容，并激發(fā)大模型不斷學(xué)習(xí)處理復(fù)雜任務(wù)和生成復(fù)雜內(nèi)容。

生成式大規(guī)模語言模型的三大轉(zhuǎn)變。以上三個(gè)特征，我們可以看出ChatGPT在“大數(shù)據(jù) 大算力 強(qiáng)算法=大模型”路線基礎(chǔ)上探索出了“基礎(chǔ)大模型 指令微調(diào)”的人工智能新范式，讓生成式大規(guī)模語言模型產(chǎn)生三大轉(zhuǎn)變：一是從單一模型完成特定任務(wù)向一個(gè)通用模型完成多類任務(wù)的轉(zhuǎn)變，不僅生成人類可讀的內(nèi)容，還可以生成機(jī)器和應(yīng)用程序可執(zhí)行的代碼；二是從通過全量訓(xùn)練來升級(jí)模型向在任務(wù)執(zhí)行和專業(yè)領(lǐng)域?qū)W習(xí)中讓模型不斷分化和進(jìn)化的轉(zhuǎn)變；三是從模型被動(dòng)學(xué)習(xí)向模型有潛力通過生成內(nèi)容自主在網(wǎng)絡(luò)上尋找所需信息、調(diào)用各類應(yīng)用來自動(dòng)完成新任務(wù)的轉(zhuǎn)變。這三個(gè)轉(zhuǎn)變讓人工智能向通用人工智能發(fā)展邁進(jìn)一大步。微軟在2023年3月24日發(fā)表論文稱對(duì) GPT-4 進(jìn)行了全面評(píng)測(cè)，認(rèn)為“鑒于 GPT-4 能力的廣度和深度，它應(yīng)該被合理視作一個(gè)通用人工智能（AGI）系統(tǒng)的早期（但仍不完整）版本”。

這一突破使ChatGPT在短短不到兩個(gè)月的時(shí)間內(nèi)構(gòu)建起一個(gè)圍繞生成式大規(guī)模語言模型驅(qū)動(dòng)的新的生產(chǎn)力生態(tài)。GPT-4在教育、金融、支付、文化傳承、零售消費(fèi)、制造業(yè)等垂直領(lǐng)域開始廣泛應(yīng)用合作，開啟了人工智能賦能全要素生產(chǎn)力率提升的時(shí)代；微軟將GPT-4接入Bing搜索和微軟辦公協(xié)同套件引發(fā)了人機(jī)協(xié)同生產(chǎn)方式的變革；ChatGPT推出接口服務(wù)、插件功能并接入上千種第三方插件，可以基于模型能力開發(fā)衍生應(yīng)用，其中，網(wǎng)絡(luò)瀏覽器插件賦予大模型使用工具、聯(lián)網(wǎng)、運(yùn)行計(jì)算的能力，知識(shí)庫檢索插件賦予大模型允許用戶接入垂直領(lǐng)域知識(shí)庫成為企業(yè)或個(gè)人的第二大腦，代碼解釋器插件賦予自行組織、生產(chǎn)和執(zhí)行代碼與程序的能力，開啟了以人機(jī)對(duì)話為總?cè)肟?、以?nèi)容為生產(chǎn)力載體的下一代智能互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，全媒體傳播體系與數(shù)字經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步深度融合。

AIGC技術(shù)改變?nèi)襟w傳播體系。從ChatGPT商業(yè)模式和應(yīng)用生態(tài)的發(fā)展趨勢(shì)中，可以感受到AIGC技術(shù)讓人工智能根據(jù)需求直接參與生產(chǎn)，并能充分補(bǔ)充和突破個(gè)人的知識(shí)與技能的短板，大大加速了數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)運(yùn)用到生產(chǎn)中的效率和進(jìn)程，極大降低了現(xiàn)實(shí)世界進(jìn)入數(shù)字世界的門檻與成本，將從如下幾個(gè)方面改變?nèi)襟w傳播體系。

第一，內(nèi)容生產(chǎn)方式和供給結(jié)構(gòu)發(fā)生變化。AIGC讓全媒體內(nèi)容的創(chuàng)作門檻大幅降低，效率顯著提升，人只要擁有創(chuàng)意和想法，人工智能就可以根據(jù)語言指令快速生成文本、代碼、圖片甚至音視頻、3D建模等多模態(tài)內(nèi)容，并可以理解多模態(tài)內(nèi)容和人類進(jìn)行互動(dòng)；專業(yè)內(nèi)容生產(chǎn)和創(chuàng)作技能的門檻降低，人工智能不僅僅是輔助人類生產(chǎn)的工具，更成為生產(chǎn)力的一份子參與到整個(gè)生產(chǎn)過程中；掌握和運(yùn)用專業(yè)知識(shí)的速度與數(shù)量的門檻降低，人工智能大模型不僅可以學(xué)習(xí)全量人類知識(shí)還能夠持續(xù)擴(kuò)充知識(shí)量，并運(yùn)用到內(nèi)容生產(chǎn)中，讓內(nèi)容的知識(shí)價(jià)值和信息量顯著提高，甚至有可能超過人類個(gè)體專家的能力；發(fā)現(xiàn)新知識(shí)和新規(guī)律的能力門檻降低，人工智能大模型可以在海量數(shù)據(jù)和信息中發(fā)現(xiàn)和總結(jié)新知識(shí)和新規(guī)律，輔助人類在內(nèi)容生產(chǎn)中迸發(fā)真知灼見。AIGC類應(yīng)用與現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)社交化新媒體平臺(tái)結(jié)合，將不斷降低對(duì)專業(yè)人員技能和知識(shí)積累的依賴，提升普通人參與全媒內(nèi)容生產(chǎn)的效能和質(zhì)量，進(jìn)一步挑戰(zhàn)傳統(tǒng)媒體機(jī)構(gòu)和專業(yè)內(nèi)容服務(wù)機(jī)構(gòu)的優(yōu)勢(shì)，加劇內(nèi)容生產(chǎn)對(duì)數(shù)據(jù)資源、人工智能算法和算力的依賴。

第二，傳播交互方式和格局發(fā)生變化。用自然語言代替復(fù)雜的交互操作，并且可以與應(yīng)用場(chǎng)景及工作流程深度融合，學(xué)習(xí)使用的成本極低；用戶專注于提問題、需求和創(chuàng)意，就可以快速地?cái)U(kuò)展知識(shí)視野、尋求解決方案、運(yùn)用高階內(nèi)容生產(chǎn)技能；并且AIGC處理、分析、生成內(nèi)容的效率遠(yuǎn)高于人類，可以大幅簡(jiǎn)化工作流程，同時(shí)不斷積累數(shù)據(jù)和信息形成高價(jià)值的知識(shí)資本，這樣低成本高收益的內(nèi)容生產(chǎn)方式具備極大的吸引力。這些特征讓ChatGPT僅用2個(gè)月就創(chuàng)造了用戶過億的新紀(jì)錄，呈現(xiàn)顯著的“流量虹吸效應(yīng)”。而高度個(gè)性化的對(duì)話式交互方式，讓傳播從廣播式的開源傳播逐步轉(zhuǎn)變到以人工智能算法為中心的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)閉源傳播，內(nèi)容生產(chǎn)、傳播、應(yīng)用、反饋的鏈條難以跟蹤和收集分析，呈現(xiàn)出顯著的“知識(shí)虹吸效應(yīng)”。因此，全媒生產(chǎn)傳播體系從UGC、PGC向AIGC的發(fā)展，讓互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的流量分配和內(nèi)容價(jià)值分配面臨重新洗牌，形成“斷代式”的升級(jí)轉(zhuǎn)型，受眾將通過“用腳投票”催生新的超級(jí)平臺(tái)，淘汰缺乏AIGC技術(shù)支撐驅(qū)動(dòng)的傳統(tǒng)平臺(tái)。

第三，內(nèi)容應(yīng)用和輿論影響發(fā)生變化。AIGC技術(shù)來臨之前，內(nèi)容以人為主生產(chǎn)并服務(wù)于人，人接受了內(nèi)容之后影響認(rèn)知和行為進(jìn)而影響現(xiàn)實(shí)世界的運(yùn)行。而隨著AIGC技術(shù)的不斷成熟，人工智能不僅可以生產(chǎn)內(nèi)容，內(nèi)容的服務(wù)對(duì)象也從人擴(kuò)充到了應(yīng)用程序、機(jī)器人、生產(chǎn)設(shè)備，可以越過人類行為而直接在現(xiàn)實(shí)世界中形成生產(chǎn)力和影響力。ChatGPT的GPT-4大模型驅(qū)動(dòng)的最新實(shí)驗(yàn)性產(chǎn)品AutoGPT便展示了這樣的能力，其可以根據(jù)一個(gè)目標(biāo)要求，自行拆解任務(wù)、尋找資源、自問自答，自動(dòng)執(zhí)行并完成任務(wù)。因此，內(nèi)容工具化的趨勢(shì)，讓全媒內(nèi)容傳播體系不僅僅是面向人類精神和知識(shí)需求的傳播，更進(jìn)化到了面向機(jī)器和物質(zhì)生產(chǎn)需求的傳播。因此，全媒內(nèi)容傳播與人的生產(chǎn)生活融合更加緊密，對(duì)人類行為和認(rèn)知的影響更為深刻，而AIGC內(nèi)容可以富有邏輯性且有效擴(kuò)展用戶的知識(shí)面，運(yùn)用合理得當(dāng)可以消除偏激情緒讓輿論回歸理性，更具多樣性和包容性，但因其擬人化和高仿真特點(diǎn)，會(huì)使AIGC內(nèi)容真實(shí)性的判斷難度加大，若成為不法分子生成和傳播有害信息的工具，則會(huì)導(dǎo)致虛假信息、有害內(nèi)容空前泛濫，內(nèi)容生產(chǎn)能力與智能化內(nèi)容分發(fā)技術(shù)和社交機(jī)器人賬號(hào)集群等相結(jié)合，可多賬號(hào)、跨平臺(tái)、大規(guī)模發(fā)布內(nèi)容，更加便捷地操控輿論。

第四，內(nèi)容生產(chǎn)協(xié)作和利益分配發(fā)生變化。人工智能成為內(nèi)容創(chuàng)作和知識(shí)工作生產(chǎn)工具甚至是生產(chǎn)力的一份子后，存儲(chǔ)、計(jì)算、分析、學(xué)習(xí)和生產(chǎn)的能力效率遠(yuǎn)超過人類個(gè)體，過度依賴AIGC內(nèi)容會(huì)改變目前開源互聯(lián)網(wǎng)上的內(nèi)容構(gòu)成，人類原創(chuàng)內(nèi)容和知識(shí)發(fā)現(xiàn)會(huì)逐步減少，據(jù)國(guó)際新聞媒體協(xié)會(huì)預(yù)測(cè)，到2030年將有超過一半的在線內(nèi)容由人工智能生產(chǎn)，其中絕大多數(shù)不會(huì)來自主流媒體或權(quán)威機(jī)構(gòu)；人類專業(yè)技能、思維能力、思考方式會(huì)受到人工智能的深刻影響，會(huì)配合AIGC生成內(nèi)容的模式而發(fā)生改變。比如，提示工程——如何適應(yīng)AIGC原理并通過精準(zhǔn)的自然語言描述與人工智能進(jìn)行對(duì)話和提示，逐步成為原畫設(shè)計(jì)師、應(yīng)用程序開發(fā)者需要掌握的技能；大模型的訓(xùn)練依賴大量人類原創(chuàng)內(nèi)容和知識(shí)以及來自人生產(chǎn)生活中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，此前人類免費(fèi)共享在互聯(lián)網(wǎng)上的內(nèi)容和數(shù)據(jù)通過流量廣告和知識(shí)付費(fèi)等幾種方式進(jìn)行變現(xiàn)和利益分配，AIGC技術(shù)的快速商業(yè)化將深刻改變這一方式，大模型的訓(xùn)練利用了大量人類以往的知識(shí)積累和創(chuàng)作成果。一是擠占了人類開展內(nèi)容生產(chǎn)的工作機(jī)會(huì)和收益空間，二是缺乏有效的確權(quán)技術(shù)和合理的利益分配機(jī)制，會(huì)引發(fā)版權(quán)、數(shù)據(jù)權(quán)益和隱私保護(hù)的問題，三是打擊人們協(xié)作、共享和原創(chuàng)的積極性，長(zhǎng)期可能引發(fā)內(nèi)容創(chuàng)意的荒漠化。

可以預(yù)見，AIGC的持續(xù)發(fā)展將逐漸形成對(duì)全媒生產(chǎn)傳播體系中的用戶入口、內(nèi)容生產(chǎn)、數(shù)據(jù)資源和傳播渠道的壟斷。AIGC大模型在其應(yīng)用生態(tài)中，通過與人類交互不斷獲取現(xiàn)實(shí)世界的知識(shí)養(yǎng)分和人類原創(chuàng)內(nèi)容與洞見，讓人類智慧和高質(zhì)量數(shù)據(jù)集不斷向大模型、大算力和大數(shù)據(jù)資源的擁有者匯聚，加快AIGC通往通用人工智能的發(fā)展速度，而人工智能的記憶、分析和計(jì)算能力將不斷超越人類個(gè)體的腦力，任何人想接觸高水平的知識(shí)和內(nèi)容生產(chǎn)都要依賴于AIGC，人類原創(chuàng)內(nèi)容、知識(shí)與數(shù)據(jù)不斷封閉在私域中，只有對(duì)模型的擁有者可見，而開源公域的互聯(lián)網(wǎng)上將充斥著人工智能創(chuàng)作的內(nèi)容。這將出現(xiàn)全媒傳播體系新的超級(jí)中心化，從內(nèi)容傳播平臺(tái)中心化發(fā)展成更為隱蔽的隱藏在不同應(yīng)用平臺(tái)背后的通用人工智能AIGC內(nèi)容生產(chǎn)創(chuàng)作中心化，AI的價(jià)值觀、視野和思維方式將潛移默化地影響人類，互聯(lián)網(wǎng)空間的信息繭房現(xiàn)象將發(fā)展成認(rèn)知繭房、思維繭房，算法、算力和數(shù)據(jù)集的擁有者將通過更加不易察覺的方式掌控全媒內(nèi)容傳播體系和全球話語權(quán)。

當(dāng)前以大模型為基礎(chǔ)的AIGC技術(shù)還仍然存在諸多局限性，對(duì)全媒傳播體系和網(wǎng)絡(luò)空間從內(nèi)容到導(dǎo)向均有風(fēng)險(xiǎn)和威脅。

AIGC對(duì)全媒傳播體系和網(wǎng)絡(luò)空間內(nèi)容生態(tài)的影響。AIGC技術(shù)對(duì)全媒傳播體系和網(wǎng)絡(luò)空間內(nèi)容生態(tài)有序、健康、可持續(xù)發(fā)展帶來潛在風(fēng)險(xiǎn)和威脅。

一是AIGC生成內(nèi)容具有欺騙性和迷惑性。AIGC生成的內(nèi)容語言通順且邏輯清晰，生成的圖片愈發(fā)逼真，會(huì)出現(xiàn)捏造答案和偽造事實(shí)的現(xiàn)象。這種“一本正經(jīng)地胡說八道”會(huì)產(chǎn)生大量誤導(dǎo)內(nèi)容，雖然與搜索引擎進(jìn)行結(jié)合后會(huì)在一定程度上解決這個(gè)問題，但由于其生成的內(nèi)容真假難辨且缺少審核，仍存在虛假信息泛濫和偽造詐騙盛行的風(fēng)險(xiǎn)。

二是生成內(nèi)容的機(jī)制和過程難以解釋和追蹤，無法溯源其引用的原創(chuàng)知識(shí)和內(nèi)容。大模型的原理決定了人工智能生成的內(nèi)容是在大規(guī)模模型參數(shù)基礎(chǔ)上逐字推測(cè)或逐層像素修正得來的，無法解釋和追溯生成內(nèi)容的原始依據(jù)有哪些、引用了誰的觀點(diǎn)、參照了誰的原創(chuàng)，也無法給出內(nèi)容中信息的時(shí)效。人類提供的內(nèi)容雜糅到模型中，無法通過查重或比對(duì)的方式發(fā)現(xiàn)侵權(quán)和剽竊，因此難以進(jìn)行確權(quán)和合理的收益分配，并且OpenAI公司聲明有權(quán)使用用戶輸入的內(nèi)容，因此存在用戶數(shù)據(jù)和信息泄露和侵權(quán)的風(fēng)險(xiǎn)。

三是生成的內(nèi)容比較隨機(jī)，無法對(duì)內(nèi)容所造成的影響負(fù)責(zé)。對(duì)于同樣的問題和要求，在不同時(shí)間和用戶交互中生成的答案和內(nèi)容會(huì)有不同，有些內(nèi)容較難完全復(fù)現(xiàn)，較難存取證據(jù)。并且OpenAI公司在ChatGPT的使用協(xié)議中規(guī)定OpenAI為了提供和維持服務(wù)可以使用輸入和輸出內(nèi)容，而用戶則需對(duì)輸入和輸出結(jié)果承擔(dān)責(zé)任。隨著AIGC在各類場(chǎng)景中的應(yīng)用，生成的虛假有害內(nèi)容信息或侵權(quán)行為將難以追責(zé)。

四是所依賴大模型的價(jià)值觀與意識(shí)形態(tài)較難修正，知識(shí)內(nèi)容實(shí)時(shí)更新難度大。AIGC生成內(nèi)容的價(jià)值觀偏好和意識(shí)形態(tài)立場(chǎng)與訓(xùn)練語料和優(yōu)化模型的人類專家團(tuán)隊(duì)極其相關(guān)，一旦形成較難修正。GPT-4的技術(shù)報(bào)告中也提到GPT-4存在對(duì)錯(cuò)誤答案的“堅(jiān)持”與拒絕審查錯(cuò)誤答案的情況，OpenAI相關(guān)負(fù)責(zé)人在訪談中表示訓(xùn)練人工智能大模型來適應(yīng)不同文化和視角的價(jià)值觀是一件極具挑戰(zhàn)的工作。GPT-4在西方價(jià)值觀語境和語料下訓(xùn)練完成，有關(guān)主權(quán)和人權(quán)等敏感問題明顯帶有對(duì)我國(guó)情況的偏見和誤導(dǎo)，其訓(xùn)練數(shù)據(jù)集截至2021年9月，無法直接給出該時(shí)間之后更新的知識(shí)和信息內(nèi)容，將帶來國(guó)際傳播格局的超級(jí)集中化和意識(shí)形態(tài)安全風(fēng)險(xiǎn)。

五是大模型大規(guī)模高質(zhì)量數(shù)據(jù)集和大算力的要求，使數(shù)據(jù)整合和算力成本極高。當(dāng)前中文領(lǐng)域互聯(lián)網(wǎng)開源數(shù)據(jù)分散、質(zhì)量不高等問題，難以滿足面向大模型訓(xùn)練的要求，同時(shí)也缺少大模型訓(xùn)練所需要的標(biāo)準(zhǔn)基線和訓(xùn)練規(guī)范，構(gòu)建新的AIGC大模型并持續(xù)更新維護(hù)需要長(zhǎng)期開展高質(zhì)量數(shù)據(jù)資源整合工作和大規(guī)模算力的支撐，需要有大量資金投入和完善健康可持續(xù)的商業(yè)模式，才能保證我國(guó)AIGC技術(shù)的發(fā)展能與美西方抗衡。

六是人機(jī)對(duì)話點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的交互方式，讓掌握和引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)輿情態(tài)勢(shì)的難度大大增加。點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的人機(jī)交互方式改變了傳播模式，讓人們的意見、想法和思想動(dòng)態(tài)通過封閉的渠道匯聚到AIGC技術(shù)提供者手中，人工智能生成的內(nèi)容可以隱蔽地影響人們的認(rèn)知而不被察覺，對(duì)網(wǎng)絡(luò)空間治理、網(wǎng)絡(luò)文明建設(shè)和網(wǎng)絡(luò)輿情管理帶來極大挑戰(zhàn)與風(fēng)險(xiǎn)。

AIGC對(duì)我國(guó)主流全媒體傳播體系在維護(hù)良好輿論環(huán)境和意識(shí)形態(tài)安全方面的挑戰(zhàn)。隨著以ChatGPT為代表的AIGC應(yīng)用生態(tài)在全球范圍內(nèi)迅速崛起與拓展，AIGC技術(shù)的局限性和問題將對(duì)我國(guó)主流全媒體傳播體系在維護(hù)良好輿論環(huán)境和意識(shí)形態(tài)安全方面帶來三個(gè)方面的重大挑戰(zhàn)。

一是全媒體生產(chǎn)力變革背后的話語權(quán)進(jìn)一步轉(zhuǎn)移的挑戰(zhàn)。ChatGPT代表一次全新的生產(chǎn)力革命，將話語權(quán)競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)從流量分配權(quán)轉(zhuǎn)向算法主導(dǎo)權(quán)，如果主流媒體再一次失去AIGC技術(shù)的陣地，在新聞?shì)浾摳?jìng)爭(zhēng)和意識(shí)形態(tài)角力中將面臨“核武器”對(duì)“冷兵器”的降維打擊，深陷被動(dòng)局面。

二是AIGC內(nèi)容生成“客觀中立”背后的價(jià)值觀滲透的挑戰(zhàn)。雖然ChatGPT一再?gòu)?qiáng)調(diào)“算法中立”，但數(shù)據(jù)集本身篩選就存在價(jià)值觀偏頗，邏輯嚴(yán)密的內(nèi)容和擬人化的交互為意識(shí)形態(tài)滲透鋪設(shè)了隱蔽通道，潛移默化地進(jìn)行誤導(dǎo)與扭曲，主流媒體影響力將大大削弱。

三是去中心化背后的“超級(jí)中心化”的挑戰(zhàn)。ChatGPT本質(zhì)上是美國(guó)掌握大算力、大數(shù)據(jù)和大資金的互聯(lián)網(wǎng)巨頭與資本影響力的延伸，導(dǎo)致互聯(lián)網(wǎng)中心化壟斷模式進(jìn)一步強(qiáng)化，信息傳播渠道和觸達(dá)端口更加封閉，我國(guó)主流媒體較難通過搜索和關(guān)注等方式與用戶形成連接，主動(dòng)設(shè)置議題和引導(dǎo)輿論的難度加大。

雖然OpenAI等美國(guó)公司AIGC技術(shù)的突破性進(jìn)展帶來了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)和風(fēng)險(xiǎn)，但同時(shí)也為我國(guó)主流媒體在數(shù)字化時(shí)代全媒生產(chǎn)傳播體系變局中帶來了重要機(jī)遇。不僅需要戰(zhàn)術(shù)層面的攻防，更需要戰(zhàn)略層面的布局，且當(dāng)務(wù)之急是筑牢自身優(yōu)勢(shì)、做好前瞻布局、防范安全隱患、加快應(yīng)用創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)趨利避害、有序可控。

筑牢自身優(yōu)勢(shì)，面向大模型提升競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力。主流媒體和傳統(tǒng)知識(shí)內(nèi)容生產(chǎn)機(jī)構(gòu)具備人工智能不可替代的直接面向現(xiàn)實(shí)世界進(jìn)行內(nèi)容采集、原創(chuàng)、探究、觸達(dá)的能力優(yōu)勢(shì)，在數(shù)據(jù)密集型和知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)里，憑借權(quán)威主流全媒體內(nèi)容原創(chuàng)生產(chǎn)能力處于AIGC時(shí)代內(nèi)容生產(chǎn)傳播新格局的上游，處于現(xiàn)實(shí)世界數(shù)字化內(nèi)容生產(chǎn)源頭的有利地位。應(yīng)融合數(shù)字化技術(shù)不斷加強(qiáng)議題發(fā)現(xiàn)與策劃能力、調(diào)查研究能力、垂直領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)與高質(zhì)量原創(chuàng)內(nèi)容供給能力、優(yōu)質(zhì)可信內(nèi)容的甄別與判斷能力。

加強(qiáng)基礎(chǔ)建設(shè)，擴(kuò)大技術(shù)創(chuàng)新源頭供給。為確保主流媒體與國(guó)外同行、商業(yè)平臺(tái)同臺(tái)競(jìng)爭(zhēng)的“核心競(jìng)爭(zhēng)力”，迫切需要面向主流大模型加強(qiáng)基礎(chǔ)研究與建設(shè)，從源頭和底層把握關(guān)鍵技術(shù)，解決應(yīng)用基礎(chǔ)領(lǐng)域的“卡脖子”問題。一是在關(guān)鍵領(lǐng)域進(jìn)一步整合權(quán)威、優(yōu)質(zhì)、可信的數(shù)據(jù)資源，形成面向大模型的高標(biāo)準(zhǔn)、安全、可控的訓(xùn)練數(shù)據(jù)供給；二是形成AI導(dǎo)師機(jī)制，集中主流媒體和權(quán)威內(nèi)容機(jī)構(gòu)專家形成大模型人類專家訓(xùn)練團(tuán)隊(duì)，為AIGC大模型人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)和審查提供協(xié)同工作機(jī)制；三是聚焦思想宣傳、文化教育、科技創(chuàng)新三大關(guān)鍵領(lǐng)域形成代表我國(guó)主流價(jià)值觀和意識(shí)形態(tài)的自主可控的大模型及AIGC生態(tài)。

建立安全防線，構(gòu)建全媒體傳播內(nèi)容安全管理體系。對(duì)AIGC形成價(jià)值觀和意識(shí)形態(tài)認(rèn)知的技術(shù)邏輯和應(yīng)用邏輯開展研究，在技術(shù)手段與管理機(jī)制方面發(fā)力：一是在關(guān)鍵領(lǐng)域加強(qiáng)AIGC內(nèi)容的甄別與鑒偽技術(shù)手段；二是加強(qiáng)內(nèi)容追溯技術(shù)的研究，面向全媒體內(nèi)容生產(chǎn)傳播各環(huán)節(jié)完善以人為主體的內(nèi)容終審負(fù)責(zé)制度；三是建立面向大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集生產(chǎn)管理標(biāo)準(zhǔn)，研發(fā)數(shù)據(jù)集安全審核技術(shù)和評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)；四是研究面向大模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)全過程的安全審核技術(shù)，建立全流程安全評(píng)估管理體系；五是加強(qiáng)對(duì)海外大模型應(yīng)用的管理，豐富安全監(jiān)測(cè)與干預(yù)手段，尋求面向海外大模型加強(qiáng)我國(guó)主流內(nèi)容供給和傳播影響力的渠道。

探索權(quán)益機(jī)制，形成人機(jī)協(xié)同可持續(xù)發(fā)展的內(nèi)容生態(tài)。人工智能成為新的內(nèi)容生產(chǎn)力后，對(duì)新的生產(chǎn)關(guān)系與權(quán)益分配機(jī)制構(gòu)建提出了迫切需求，OpenAI在聲明中說：“我們希望就三個(gè)關(guān)鍵問題進(jìn)行全球?qū)υ挘喝绾喂芾磉@些系統(tǒng)，如何公平分配它們產(chǎn)生的利益，以及如何公平分享使用權(quán)?！毙纬扇诤螦IGC、UGC、PGC等模式的新型生產(chǎn)協(xié)同與利益分配的流程和管理方式，是發(fā)展可信安全可控人工智能的前提條件。探索權(quán)益機(jī)制，應(yīng)從以下幾方面入手：一是更新內(nèi)容行業(yè)人才能力體系，提升人工智能運(yùn)用能力和數(shù)字化素養(yǎng)，強(qiáng)化發(fā)現(xiàn)需求、發(fā)現(xiàn)問題、綜合判斷和調(diào)查研究能力；二是優(yōu)化內(nèi)容生產(chǎn)技術(shù)流程和管理機(jī)制，以AIGC技術(shù)的上游和下游的特點(diǎn)來分別設(shè)計(jì)責(zé)任和權(quán)益機(jī)制，以面向人類受眾和面向機(jī)器或算法的兩類內(nèi)容生產(chǎn)類型進(jìn)行新型全媒傳播體系的構(gòu)建；三是加強(qiáng)全媒體生產(chǎn)對(duì)數(shù)據(jù)資源的挖掘利用，充分發(fā)揮合成數(shù)據(jù)作為人工智能融合基礎(chǔ)載體的巨大價(jià)值，壯大我國(guó)發(fā)展人工智能的數(shù)據(jù)要素優(yōu)勢(shì)；四是加強(qiáng)AIGC內(nèi)容識(shí)別審核鑒定技術(shù)、面向大模型的合成數(shù)據(jù)生產(chǎn)和隱私計(jì)算技術(shù)、數(shù)據(jù)與模型算法相融合的確權(quán)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與收益分配技術(shù)和機(jī)制的研究與探索，形成人機(jī)共融、共創(chuàng)、共生的全媒體生產(chǎn)傳播格局。

綜上所述，人工智能為代表的數(shù)字技術(shù)的發(fā)展是一把雙刃劍，對(duì)全媒體生產(chǎn)傳播體系服務(wù)人類社會(huì)的進(jìn)步與發(fā)展不僅帶來積極的作用，更需要關(guān)注的是新生產(chǎn)力變革若沒有相應(yīng)新型生產(chǎn)關(guān)系和制度配套，可能引發(fā)的社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)和對(duì)人類文明發(fā)展的威脅，面向智能化時(shí)代的來臨，更需要秉持我國(guó)以人為本的發(fā)展理念，堅(jiān)持如下四個(gè)原則：一是以實(shí)為本、數(shù)實(shí)融合原則。要防止形式大于內(nèi)容信息價(jià)值，防止內(nèi)容信息偏離現(xiàn)實(shí)世界，防止數(shù)字生產(chǎn)力脫離實(shí)體經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)力。二是以和為本、凝聚共識(shí)原則。防止信息繭房、思維繭房操控認(rèn)知與意識(shí)形態(tài)，防止片面信息放大引發(fā)焦慮矛盾與撕裂，防止垃圾信息泛濫增加治理與決策成本。三是以人為本、人機(jī)共生原則。防止人類創(chuàng)造能力發(fā)展被壓制導(dǎo)致文化與內(nèi)容荒漠化，防止用戶隱私泄露導(dǎo)致的安全風(fēng)險(xiǎn)，防止用戶多渠道交互違規(guī)行為更加隱蔽讓監(jiān)管難度不斷加大。四是以可持續(xù)發(fā)展為本，安全共創(chuàng)原則。防止數(shù)據(jù)濫用導(dǎo)致數(shù)字資產(chǎn)流失，防止確權(quán)與溯源缺失導(dǎo)致知識(shí)產(chǎn)權(quán)難以有效保護(hù)，防止沒有合理價(jià)值分配導(dǎo)致內(nèi)容生態(tài)無法可持續(xù)發(fā)展。

面對(duì)AIGC的影響和挑戰(zhàn)，我們要抓緊布局以權(quán)威安全可信的數(shù)據(jù)資源、大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型和大規(guī)模超級(jí)算力構(gòu)成的數(shù)字中國(guó)戰(zhàn)略性公共基礎(chǔ)設(shè)施，為AIGC時(shí)代全媒體生產(chǎn)傳播體系建設(shè)和智能互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供土壤，擁抱有中國(guó)特色的人工智能新時(shí)代。（作者系新華社媒體融合生產(chǎn)技術(shù)與系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室5G融媒體事業(yè)部副主任）