本期论述押题栏目我们聚焦人机传播与智能传播专题，掌握这期内容，考卷上的相关考点一定能轻松拿下！（文末有PDF打印版获取方式）
先来看一组2023真题，想想你在考场上会如何回答~~名词解释：
1、AIGC（2023年上海交通大学334）
2、虚拟数字人（2023年西北大学334）
3、机器人新闻写作（2023年扬州大学334）
简答题：
1、人际传播与人机传播的区别（2023年北京师范大学334）
2、谈谈虚拟数字人广告代言的利弊（2023年南京大学440）
论述题：
1.新闻聊天机器人应用的创新之处和新闻理念（2023年中央民族大学440）
2.请你谈谈现在媒体算法与人之间的关系（2023年西北政法大学334）
3.什么是虚拟数字人？虚拟数字人对于新闻采集、节目制作、用户智能交互有什么影响和作用？（2023年福建师范大学440）
4.人工智能时代，新闻传播行业面临的机遇和挑战（2023年南京师范大学 440）
5.论述大数据、人工智能技术给新闻传播业带来的机遇和挑战（2023年华中科技大学）
6.材料：科罗拉多州博览会的美术比赛中，一幅完全用人工智能软件制作、名为《空间剧院》的画作赢得了多数评委的喜爱，打败了其他20位艺术家的作品，获得了第一名。这一消息迅速引起了广泛的讨论，也激起了更多人对于AI作画的兴趣。根据材料，撰写一篇800字时评。（2023年深圳大学 440）
7.试谈智能传播技术对新闻采写业务的负面影响（2023年南京师范大学334）
1.考察题型。根据对前几年真题的回顾分析，题目普遍为简答或者论述，不排除对实务策划题型的考查，可以说题型考查涉及到方方面面。2.考察角度。「人工智能」考点却涉及到广泛的题目类型，名词解释、简答、论述、分析和评论都有涉及。同学们需要结合人机传播、智能传播的案例，并注意真题中对热点名词的考查，如ChatGPT、AIGC等，以防出现名词解释的考题。智能传播涉及三种新的人机关系：人机协同、人机交流与人机共生。“ChatGPT的出现是我们透视智能传播的全景及前景的一个契机。智能传播的核心是智能机器成为传播主体。智能传播涉及三种新的人机关系：人机协同、人机交流与人机共生。在ChatGPT以及其他AIGC技术的推动下，人机协同将从媒体或其他行业性应用向个体的生活层面渗透，人机协同中，人需要重新定义自身的角色。ChatGPT及类似应用也会使人机交流日益普及，这种交流虽然可以给人们带来相应的满足，但也可能对人际交流形成挑战与破坏。智能传播，也越来越多地以人机共生的新身体——赛博格为基础，基于这种新的身体的自我传播也将对人产生日益深远的影响。”——彭兰教授《从ChatGPT透视智能传播与人机关系的全景及前景》人机传播由萨奇曼（Lucy Suchman）提出，指的是“人类与智能体或程序之间的交流互动过程”，现已成为传播学研究的分支学科。这里的“机”不能仅仅被解读为机器人，而是一切具有人类智能（即使是最低层次上的）的技术或程序，有着广阔的内涵和外延。这样一来，人机关系、人机交互、人机互动和人机交往等相关研究，均可视作人机传播的研究范畴。正如古兹曼（Guzman）所言，传播学者开始将人机传播（HMC，human-machine communication）作为人机互动（HCI，human-computer interaction）、人机交互（HRI，human-robot interaction）和人机交往（HAI，human-agent interaction）的总称，并以传播理论为基础来搭建人机传播的研究框架。这种将人机传播视作研究分支，去容纳 HCI、HRI和 HAI 等分散概念的做法，也在牟怡、罗龙翔等国内学者的论述中得到了体现。正如有学者所言，即使是面对机器，传播也能塑造人类自我与社会，而这正是人机传播作为一门全新的传播学分支的合法性所在。AIGC是生成式人工智能或智能生成内容（artificial intelligence generated content），是利用人工智能技术自动生成内容的新型生产方式，其在国际上对应的术语是“人工智能合成媒体”，即通过人工智能算法对数据或媒体进行生产、操控和修改。AIGC技术在某种意义上凸显了媒体人“具身化”在场的价值，引领了传媒业变革，但也挑战了媒介版权与传播伦理。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。对于新闻业而言，计算机辅助报道、数据新闻、计算新闻、机器人新闻、开源新闻学、算法新闻学、自动化报道、算法应用、传感器新闻等都是人工智能在新闻传媒业的具体应用与表现，人工智能技术的应用与普及，给新闻传播带来了前所未有的发展机遇。如腾讯的dream writer、新华社的快笔小新、第一财经的DT稿王、今日头条的张小明。聊天机器人是一种模拟与人类用户对话的计算机程序，其技术支持包括语音识别、自然语言处理等。按其设计目的划分，大体上可分为任务导向和关系导向两种，任务型聊天机器人一般就事实性问题，通过多轮交互帮助用户实现特定需求，比如语音助手；而关系导向的聊天机器人，比如微软小冰等，则面向发散领域，通过模仿人类交流方式，来满足用户的情感陪伴需求。从20世纪Eliza的出现，到2022年 OpenAI公司发布的新一代聊天机器人ChatGPT，聊天机器人不断更新迭代，成为人机交往的新范式。ChatGPT，全称为Chat Generative Pre-trained Transformer，是由美国Open AI实验室基于机器深度学习与自然语言识别等技术，于2022年11月推出的一款人工智能聊天机器人程序，也是由人工智能技术驱动的自然语言处理工具。其基本特点在于搜索界面简洁和人工智能生成内容，而有效的人机对话和连续的人机协同则是其最突出的亮点，也是其与以往的AI聊天软件最大的不同。也就是说，ChatGPT不仅可以完成相对复杂的语言工作，包括自动文本生成、自动问答、自动摘要等在内的多种任务，还能够在理解上下文语境的基础上实现与人交流，给人类提供情感上的回应和支持。目前，ChatGPT已迭代到GPT-4，相较以往版本来说，其语言生成能力更加精细，能够更准确全面地回答各种问题，也能够避免有害输出并更好地处理复杂问题，交互性得到提升。对于新闻与传播领域来说，ChatGPT在便利新闻生产传播，实现数据可视化和云端协作的同时，也不可避免地带来伦理失范等隐性问题，因此，如何理解ChatGPT和媒体人的关系，如何应对ChatGPT带来的冲击和挑战，都是新闻从业人员所必须思考的问题。近期，其创始人被解职的风波也提示我们，人工智能技术在商业化利用上存在的风险。自动化新闻是将数据转化为叙述性新闻文本的算法过程，也被称为“算法新闻”“机器人新闻”或“智能化新闻”等。自动化新闻以写作机器人为主体，强调新闻生产过程的自动化特征，对新闻线索的分析转化为对大量数据的抓取，从人为的撰写稿件转换为根据自然语言模型处理稿件，由人工审核把关稿件变为程序自动分发。自动化新闻在我国新闻传媒界起步较晚，但在传统媒体和新媒体上均取得了进展，目前ChatGPT的推出也为其带来了新的机遇和挑战。随着互联网技术和人工智能技术的发展，人机关系也在不断发生变化，在新闻传播业中，这种变化主要体现在新闻生产的主体性缺失。AIGC在新闻生产方面具有人类无法超越的优势，不仅可以快速生成多元化文本，而且通过数据挖掘模型，能够快速实现医学、科学专业性新闻资料的收集和撰写工作，且不需要休息，这给职业新闻人的专业限制带来主体地位的挑战。在传统新闻生产中，记者是新闻生产的主体，具有很强的专业素养，新闻稿件往往是由记者深入现场采访后再撰写，他们有自己的角度、观点和判断力，并能根据事件的真实情况进行调查采访和深度分析。而AIGC是基于大数据训练的，本身它的训练模型可能无法对数据集成的事实和虚构文本加以区分，错误的数据可能会导致错误的内容，所以生成的新闻报道很可能夹杂着虚构的信息，虚假新闻传播会影响新闻媒体的权威性和公信力。在新闻写作过程中，需要大量的数据进行训练，免不了会处理一些敏感信息。同时在新闻的精准化推送中，AIGC也是基于用户的个人信息和行为信息来判定用户需求及习惯，从而推送用户感兴趣的内容，其中也会涉及到用户隐私被利用的情况。此前，意大利个人数据保护局宣布禁止使用ChatGPT，原因是前不久用户在ChatGPT平台的聊天数据和付款服务支付数据出现了丢失情况。传统新闻生产过程中，职业记者依赖其所具备的分析技能、创造力和驾驭复杂语言的能力来采写编发新闻作品，而在ChatGPT等人工智能机器人参与新闻生产后，新闻报道的程式化和高速度会使得新闻报道的品质大打折扣，也会带来新闻传媒业门槛的进一步降低，长此以往大量非专业主体和人工智能机器人的介入下，报道将逐渐走向平庸化。1.社会层面。社会层面的措施作为基础保障，一定程度上可以助力技术与新闻传播业的智能化转型。首先要建立独立的第三方审核机构，对AIGC生成的新闻内容进行审核和监督，确保其准确性和可靠性，增强公众对新闻内容的信任度；其次要推进相关法律法规的完善，对AIGC技术生成的新闻内容进行合法性和合规性的监管和管理，加强对AIGC技术应用的规范和约束；最后要加强公众媒介素养教育，包括对新闻素材的辨别和判断能力、对人工智能和机器学习技术的了解和认知等方面，提高公众对AIGC技术生成的新闻内容的理解和认知能力。2.新闻机构及业界层面。新闻机构作为信息的把关人，是新闻专业水准的标杆，代表着国家形象，因此在使用AIGC生成新闻内容时要确保新闻的可靠性以维护新闻媒体的权威性，这就需要着重提升新闻工作人员的专业素养，包括新闻撰写能力、新闻判断力和新闻伦理等方面。同时，新闻传播机构作为新闻的主导者，具有引导舆论的作用，因此要引入人工智能辅助审核系统，对AIGC生成的新闻内容进行预筛选和预审核，确保用户接收到的信息的正确性，还要坚持传统新闻价值观，以更具深度、更加独特、更有人文关怀的解读来进行新闻生产，用高品质新闻来应对AIGC带来的冲击。3.用户个人层面。技术本身是客观存在，没有实质价值可言，是实用技术的人赋予了价值。作为服务对象和消费者的用户个人，在使用AIGC时，一方面要保持客观、理性的态度，对于AIGC生成的新闻内容要有自主判断和评价的能力，不盲目相信或传播；另一方面，用户作为数据的所有者，要提升对于AIGC学习方面的算法素养，实现技术“祛魅”，保护自己个人信息和隐私不被侵犯，避免个人信息被不当使用或泄露。以chatGPT为代表的AIGC正引领着传媒产业的变革，推动了内容制作、媒介形态等领域的深度创新和发展。1.AIGC重塑内容生产模式。首先，AIGC借助语音识别技术快速将语音转换成文字，提升新闻时效性。其次，AIGC基于算法的自动化新闻生产，实现媒体内容生产更快速更准确，智能视频剪辑提升视频采编的工作效率，生成全新写作风格。2.重构媒介形态。AIGC的产品形态主要包括AI写作、AI剪辑、AI配音、数字人以及聊天机器人等多种模态。3.助力内容筛查和审核。一方面，AIGC技术可以通过语音识别和语义理解，识别、标记和删除敏感词汇和暴力内容。另一方面，AIGC技术通过图像和视频分析技术，监测、识别和过滤色情和暴力内容，维护了社会的公序良俗。技术是一把双刃剑。AIGC 被广泛应用于传媒业，促进了传媒业的更新迭代，但也带来了一些限制和问题。1.著作权制度框架遭遇冲击。首先，在 AI 协同创作作品中，自然人的创造性贡献问题有待厘清。另外，当人工智能技术发展至拥有自主意识的阶段，AIGC 从组合型内容创造转向探索型甚至变革型内容创造，其创作过程中的权益收益以及可能导致的侵权责任如何划分，目前也处于争论之中。2.伦理失范风险加剧。一方面，算法设计师的主观因素会对算法结果产生影响。另一方面，即使设计师提前对模型进行“非歧视”的技术处理，但在投入社会化使用后，算法模型仍然可能在用户的诱导下发布不当内容。3.媒体人的具身化“在场”价值凸显。首先，记者身体缺席新闻现场，技术、人、环境不能实现充分的连接，截取的事实容易片段化、碎片化。其次，AIGC 多借由社交媒体等社会化渠道再造新闻现场，存在众声喧哗的问题。法国著名哲学家贝尔纳·斯蒂格勒在《技术与时间》中提出人类“代具性”的理念。人工智能聊天机器人，可以在新闻、自媒体运营等多方面充当“代具”。例如，《中国日报》采编系统各部门通过使用ChatGPT，将记者从文字编辑和前期基础信息收集中解放出来，让他们更专注于现场采访和第一手资料的获取。实践证明，ChatGPT作为提高新闻生产力的“代具”，有助于减少新闻生产人员的体力输出，提高脑力输入。代具性：代具是指用于代替肢体的器具，由法国著名哲学家贝尔纳·斯蒂格勒在《技术与时间》中提出，并将这一概念推广为一切人身体以外的技术物体，揭示了人与技术的“代具”关系。他强调人不像其他动物那样有某些固定的、使之可以赖以生存的机能或属性，而只有借助于技术（代具）去生存，这样，技术（代具）性就是人的根本属性。AIGC可以通过生成虚拟数字人并提供自动语音播报等服务的形式，为智媒时代的新闻生产提供技术支持。今年2月，《中国日报》在微视频、抖音等社交媒体上发布了数字工作人员“元曦”与ChatGPT二者互动的短视频，其中与中国茶文化相关的视频脚本和中英互译的工作皆由ChatGPT完成。由此，虽然ChatGPT数字播报还只是相对初步的新闻生产测试，但是虚拟数字人与ChatGPT的互动可以说是人工智能生成内容实践中的又一进步。3. AIGC作用于采写编评等生产场景，发挥自动化新闻功效一方面，ChatGPT可以对突发事件和突发新闻进行预编辑，从而实现在第一现场快速写稿，经由审核后，第一时间发布在网站和社交媒体平台上，尤其在面对突发新闻、政府公告等特定情形时更为适用。另一方面，ChatGPT可以协助编辑修饰文稿，通过检索数据库中的各种文本语料，帮助优化新闻稿件，有效增强新闻文本的可读性和新闻报道的实效性，确保新闻准确、及时地发布，保障受众的知情权。此外，ChatGPT还可以辅助编辑进行选题策划，帮助抓取信息，并为记者提供创造性的解决方案等。
新闻报道通常是不同表达形式的组合，如文字、音频、视频和数据等，人工智能生成内容虽然具有生产快等优势，但是其在应用于特定场景或对自身整体逻辑进行分析时，会出现合成错误，甚至会存在因尚未完善的功能和技术而呈现低质量新闻和不良交互体验的可能，从而降低公众对自动化新闻产品的需求，削弱媒体公信力。同时，由于缺乏监管体系和专业新闻审核，人工智能生成内容不仅可能在真实性方面存疑，而且可能掺杂隐蔽的表述偏差、传播陷阱、价值观扭曲等信息，一旦出现失误则会加剧媒体公信力危机。当前，新闻的数字化引发新闻传播方式的多种变化，新闻业边界也在逐渐模糊，一定程度上来说，智能技术可能会成为新的新闻生产主体。随着ChatGPT爆火，为普通公民直接接触到新闻稿的制作与传播提供了便利的技术，这些由人工智能所制造出的看似有说服力的内容，极大程度上会侵占公众的注意力，进一步削弱专业新闻的权威性和消解专业边界，挤压专业记者新闻报道空间，加剧新闻生产主体的不确定性，甚至出现不合法的行为。目前，人工智能虽然越来越善于理解和处理人类自然语言，人机交互的真实性模仿也在不断推进，但是其生产内容的真实性和准确性偏差仍值得商榷。换句话说，智能技术因自身算法逻辑而缺乏事实核查能力，很容易生产虚假内容，模糊内容真实性，加大新闻伦理风险，且目前这些问题尚未有可行的解决方案。AIGC 的出现改变了新闻生产方式，使得记者的传统工作方式受到冲击，提高了新闻生产效率，但也增加了记者职业不稳定性。一方面，AIGC 能更快地处理大量的信息，并自动完成繁琐的报道任务，从而解放了记者的时间和精力。另一方面，AIGC 的出现极大地削弱了记者职业价值，但也凸显了记者在场的价值。 （二）媒体人所具备的优势 [独创性、批判性和共情力/人文主义关怀]（三）AIGC的劣势所在 [引发隐私泄露等伦理问题]一、ChatGPT的特征
1.搜索界面简洁。ChatGPT拥有更为简洁的搜索界面，能直接给出最为接近的信息。作为一款信息检索工具，用户不需要访问不同网站，也不用浏览相关的信息，只需在ChatGPT界面上提出问题，便可以直接获取答案。如此简洁的搜索界面也为用户带来信息检索的便利性。
2.人工智能生成内容。ChatGPT依靠互联网平台上强大的数据库和人工智能技术，可以实现在几秒钟的时间里根据用户下达的指令完成论文、诗歌、新闻等各类文本的撰写，还可以进行代码编程、计算机语言的书写，也可以对用户所提出的问题进行信息检索后给出完整的答案。由此而言，ChatGPT可视为AIGC（人工智能生成内容）的革新。
3.强交互性。ChatGPT实质上是基于深度学习的自然语言处理模型，不仅能够利用深度学习方法对互联网巨量数据进行预训练，还能够在与用户输出-反馈这一循环往复的过程中可持续性地调试需要回应的数据信息，这也是其与传统的互联网平台根本的差异所在——ChatGPT人工智能技术能够模仿用户的语气，根据用户的自然语言快速地进行代码编写、评价作业、创作诗歌和小说等，而且还能“幽默”地回复用户，与用户形成了强交互性的对话。深度学习技术、自然语言处理技术等前沿科技的突飞猛进,也为ChatGPT的强互动性创造了基本条件。
4.有效的人机对话。ChatGPT在一定程度上整合了任务导向驱动和闲聊等不同功能，既可以完成人类所下达的指令，同时也能给人类提供情感上的回应和支持。除此之外，ChatGPT可以通过对上下文词组的概率性分布建模，拓展和挖掘出大规模的、大范围的隐性关系识别，进而主动生成易于用户理解的语言风格，实现和用户之间有效的人机对话。
5.连续的人机协同。同以往的聊天机器人相比较之下，ChatGPT可以实现连续性的人机协同，用户可以在个人账号中保存人机对话记录，并基于该记录实现长期连续性的对话，从而提升人机协同的效能。除此之外，ChatGPT所具有的自主学习能力和强大理解能力，不仅能够实现在无人干涉的前提下自主学习互联网空间的知识点，并将其应用于人机的实时对话中，而且通过人类的反馈能够持续性强化学习以自然语言的方式与用户进行“随意性”且任意多轮的情景式对话。
6.信息呈现全感官化。全感官化指在人机互动的过程中整合文本、图片、视频等差异化的信息形式，通过人与机器的视觉、听觉等全身心的深度感受，与机器进行持续性互动，进而使用户的感知体验最大化。ChatGPT作为一种人工智能生成内容（AI Generated Content，AIGC）的革新，它区别于传统用户主体内容生成，能够实现文本、视频、图片等多种形式的知识融合创新。
一方面，ChatGPT强化了用户的个体感知能力。由传统互联网的单向互动转为ChatGPT的双向互动体验，引发用户主体的“远程在场感”，如此，人工智能语言模型不再是单一的信息执行者，也可以成为人类的伙伴、朋友，更好地理解人类的心理诉求，用户视觉、听觉等多重感官的真实感得以丰富。另一方面，ChatGPT拓展了人机交互的边界。在最新版GPT-4的训练参数提高至100万亿，利用其多模态特质，突破了ChatGPT只能生成文本内容的局限性，能够识别图片、视频等多种视觉性知识，从传统的“指尖互动”跃迁至“全感官”的互动体验,增强了人机互动的体验感。
二、ChatGPT的优势及其在新闻传播行业的可用性
ChatGPT是一种通用自然语言生成模型。GPT是generative pretrained transformer的简称，生成型预训练变换模型，这个模型被互联网巨大的语料库训练之后，它就可以根据你输入的文字内容，来生成对应的文字回答，也就是常见的聊天机器人。
（一）ChatGPT的优势
美国OpenAI公司发布ChatGPT，且目前已迭代更新至GPT-4，最大的原因是它在语言能力上的显著提升，从直观反馈上来看，ChatGPT相比其他机器人来说，有很多显著的优势。ChatGPT对用户实际意图的理解，相比以往的问答机器人而言有了明显的提升。比如QQ群聊机器人小冰，能够做“成语接龙”类的小游戏，传说中的暖群担当，但是在回答问题时经常答非所问自说自话，聊天效果不够理想，甚至被多人举报。而ChatGPT能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件广告、广告视频脚本、广告文案、新闻稿、翻译、自动生成代码等任务。除此之外，ChatGPT具有强大的记忆能力，大型语言模型LLM所拥有的数千亿级别的参数和海量的空间储备为 ChatGPT大规模的数据信息输入创造了前提。
（二）ChatGPT在新闻传播行业的可用性/应用场景
ChatGPT不仅可以理解说话者的意图，在回答问题时也能够理解语境，在回答时上下文衔接通顺（至少是在英文语境下，中文偶尔也不是很通顺，偶尔需要一段话一段话提问）。
1.“类真人”交流互动，完成模拟采访
聊天机器人或者自动客服经常出现兜圈子，甚至答非所问的情况。而ChatGPT在这方面回答得有板有眼，更有“类真人”的交流互动感受。这种真人交流互动的感觉，记者可以用来模拟采访，撰写采访提纲，设想采访对象可能的回答，让整个采访过程更加顺利。
2.上下文衔接能力，完成广告策划案
ChatGPT有非常强的上下文衔接能力，你不仅可以问它一个问题，还可以通过不断追加提问的方式，让它不断改进回答的内容。最终达到用户想要的理想效果。广告策划人可以通过不断提问的方式，来得到一个线上线下相结合的广告活动策划案。
3.海量知识储备，逻辑算法助力新媒体数据分析与可视化
当你遇到某个问题，它不仅只是给一个完整的回答，同时你对这个问题的各种细节追问，它都能回答出来。比如问它如何做西红柿炒鸡蛋，它会回复一个完整的菜谱，然后继续追问关于鸡蛋、西红柿的品种，它都能有逻辑的回答出来。另一方面，它的海量知识库和逻辑处理能力，就非常适合编程。未来新媒体人可以用ChatGPT完成无代码的编程，运用“算法黑箱”，完成新媒体数据分析、新媒体数据挖掘、新媒体数据可视化等工作。
4. 舆情监测和预警，加速建构媒体智能化舆论治理体系
媒体智能化舆论治理体系是指基于信息技术手段，对公众的舆论进行全面监测、分析和管理的一种治理模式。其优势在于可以快速、准确地把握公众舆论的变化趋势和情绪波动，及时调整和优化传播策略，有效地提高媒体的传播效果和影响力。ChatGPT作为人工智能的代表性产品，它具有相对完善的自动化数据挖掘分析模型，通过对社交媒体、新闻媒体等平台上的内容分析，帮助新闻机构和政府部门发现并及时应对社会舆情的变化，提前做好舆情应对方案，从而保障社会的稳定和安全。
三、ChatGPT视域下自动化新闻的未来转向
1.规范智能技术应用于自动化新闻。一方面，ChatGPT等智能技术参与新闻写作，要遵守法律法规，今年7月，国家网信办联合其他部门印发了《生成式人工智能服务管理暂行办法》，为我国生成式人工智能服务健康发展提供了重要法制保障。另一方面，新闻行业要加强对ChatGPT等智能技术的监管，尽可能避免智能技术引发的内容风险和媒体危机等问题。同时，政府和行业相关监管部门应强化技术规范，完善新闻媒体内容评估标准，建立强有力的新闻媒体风险评估和预警机制，助力ChatGPT等智能技术应用于新闻内容生产乃至媒体转型升级向善、向好发展。
2.人机协同生成自动化新闻。在自动化新闻生产中，记者和编辑作为新闻工作者应履行把关人的职责，强化在新闻选题、素材收集和舆论导向等方面的人工控制，有效利用ChatGPT，发挥人机协同的作用。具体而言，记者和编辑要加强对ChatGPT等人工智能的训练，使其输出的内容与社会发展的主流观点保持一致，并对其生成的选题进行审核，加强对事实和来源的核实，积极发挥新闻导向作用。
3.增强自动化新闻人文关怀。对于增强自动化新闻人文关怀来说，要从根本上也就是ChatGPT等人工智能技术入手，要求新闻工作者把人类的价值观和伦理规则植入ChatGPT等人工智能，尤其是道德法律规范，并尝试训练ChatGPT自我学习机制使其实现自我检测、自我排除违法违规或不道德的内容，强化隐私保护。此外，新闻工作者还应最大限度地让ChatGPT等人工智能具备情感传播功能，按照用户情感等方面的实际需求来定制相应的内容，进一步优化用户阅读体验。
四、ChatGPT与新闻传播业（重点方向）
（一）ChatGPT给新闻传播业带来的机遇
1.海量信息组合输出，传播权力下放
随着互联网技术的飞速发展与智能移动设备的快速普及，互联网媒介凭借其去中心化的特征为用户赋能，但技术门槛的降低只能解决用户声音传达的渠道问题，无法解决用户因知识储备量参差不齐而在观点表达过程中存在的浅表化思考、词不达意等质量问题，这意味着当前传播权实际上仅下放至具有足够的知识储备量与信息生产能力的部分用户，而非真正为全部用户所有。ChatGPT的出现则为解决上述问题带来了新的可能，不同于其他搜索引擎零散独立的信息，而是将输入的海量信息进行整合与组织后，再以类似于人的语言系统直接以文字形式进行组合输出，不仅避免了因网页无法打开而导致的信息缺失等问题，而且能够为用户提供某一话题下有逻辑且成体系的信息，达到丰富用户知识储备与提供可借鉴的观点表达方式等效果，从而推动传播权的进一步下放。
2.颠覆传统新闻生产流程，赋能个性内容创作
ChatGPT参与新闻写作具有天然的时效性优势，这将打破传统新闻生产规则和流程，新闻的实时更新和采写被ChatGPT代替，编辑成为质量的把关人，对新闻的把关从生产端后移到审核端，改变原有的互联网时代扁平化的新闻生产模式。同时，ChatGPT融合文字、图片等多种表达形式生产内容，一定程度上将赋能新闻生产个性化，也将会推动职业新闻记者的工作重心从以时效性为导向向深度和独创方向转变。
3.催生全新新闻产品和样态，推动知识付费模式的发展
ChatGPT作为辅助性工具赋能媒体多业务场景，帮助新闻产品迭代升级，因此利用智媒时代AI的优势，新闻业或将出现新的业务或新闻产品。同时，ChatGPT的出现成了知识付费发展的“助推器”，通过对输入的外部知识进行整合，再由语言系统进行输出，为增加传媒业生产的知识内容的深度提供了可能。因此，ChatGPT的出现与应用有助于提升知识产品内容的质量，进而提升平台用户知识付费的意愿，推动知识付费模式的发展，进一步拓宽传媒业的生存空间。
4.提升内容交互体验，助力传媒业响应国家文化数字化战略
ChatGPT除了助力传媒业打造新型的内容外，还可以创建语言模型驱动的聊天机器人，改变传统的媒体业务模式，研发全新的内容生产交互体验，与此同时，ChatGPT的出现与发展将为传媒业更好地承担社会责任提供新的条件。一方面，ChatGPT能够通过与用户对话的方式完成信息的快速搜索与高效调取；另一方面，ChatGPT在进行信息输出时，能够对存储的海量庞杂的信息进行整合与组织，并输出供所有用户观看。因此，就到2035年，建成物理分布、逻辑关联、高速搜索、全面共享的国家文化大数据体系而言，ChatGPT能够使传媒业在其中发挥的作用进一步得到凸显和强化。
（二）ChatGPT作为AIGC的革新，简述其背后的伦理问题
1.数据来源：主体授权与知情保障缺位
2.数据使用：隐私泄露边界模糊
3.用户个人：主体性缺失与异化风险
4.内容归属：法律界定仍存争议
★★人工智能★★
1.新闻策划与信息采集：侵犯用户隐私，偏离新闻价值人工智能技术在抓取和筛选数据时，依赖的是用户在互联网上留下的浏览痕迹和历史记录，虽然能够获取用户的阅读喜好和兴趣焦点，迅速掌握新闻线索，但是不可避免地会面临原数据泄露，公民数据被迫陷入到非法收集、过度分析的危险之中，侵犯用户的个人隐私。同时，如果长期使用大数据抓取和筛选来获得新闻线索，也不可避免地会出现新闻价值的偏离，例如一些浅表化的娱乐信息，一定程度上也会损害媒体所承担的社会责任和媒体的公信力。2.新闻生产与事实核查：缺乏人文关怀，危害新闻真实不可否认，机器人新闻等新闻样式在生成速度方面具有无可比拟的优势，例如，今日头条的新闻机器人“张小明”在21年里约奥运会上日产30篇以上有关羽毛球、乒乓球、网球的消息简讯和赛事报道。但是机器人写作语言的程式化和无法模拟表达人类情感的特点，使得人工智能技术无法像媒介从业者那样自觉地从新闻伦理的角度规约自己的行为，也会在一些灾难性报道中呈现出人文关怀缺失。同时，如今互联网门槛的降低，无形中增加了虚假信息进入写稿机器人信息采集内容的可能性，降低了新闻报道的真实性，加之人工智能时代的新闻把关已由新闻从业者向智能算法过渡，而算法本身无法保证原数据的真实性，本质上也带来对新闻真实性的偏离。个性化的新闻推送在不断迎合用户个人信息需求的同时，使得拥有同样兴趣的个人聚集成各个分散的小群体，造成网络的“巴尔干化”。并且精准推送带来的分众化趋势以及受众只注意自己期望获得的东西和使自己愉悦的领域，也造成了美国学者桑斯坦所言的“信息茧房”，长此以往，受众的信息接触面愈发窄化，社会认知、责任意识将不断弱化，其所拥有的对社会公共事件的监督权力将成为无稽之谈。学者邱凌在其《加速与重塑：国际新闻业对人工智能的创新应用及未来趋势》中说明了新闻写作编辑如何借助人工智能全面升级的：自动化新闻从最初简单的、模式化、突发事件性的报道不断发展为复杂的、动态的、深度挖掘式报道。如《华盛顿邮报》使用“艾利欧格瑞夫”智能软件进行自动化新闻写作；雅虎与自然语言生产供应商“机动洞察力”合作通过特定数据生成内容(文章、报道、电子邮件)，在新闻、金融和体育媒体拥有大量的追随者。同时自动化新闻生产还能辅助记者完成大量耗时又不易获得的新闻事件，如地方性体育和政治选举类新闻。路透社、美联社和《纽约时报》也已普遍使用机器学习算法撰写新闻报道。数据可视化是一种向读者展示复杂数据信息的有效方式，借助人工智能向自动化、实时化以及更加形象化、视觉刺激化方面发展。“图表”是一家人工智能技术公司，它可以使用从体育、政治、天气和其他领域搜集来的2500亿数据点自动生成可视化报道并提供给新闻机构。2016年起路透社与该公司合作，为新闻媒体提供包括娱乐、体育和新闻等广泛的免费交互式数据可视化资源，这不仅提供了数据驱动的新闻报道，强化视觉效果，也使得读者更加容易理解，吸引他们的兴趣。随着视频网站及平台的兴起，大量视频的拍摄、剪辑、直播越来越需要人工智能技术提高效率，降低时间及人工成本。BBC的研究及发展部自2017年起尝试采用人工智能技术并将其用于直播报道，如开发的“单操作混合应用”和“轻量级直播视频项目”可以在高清截屏中生成虚拟摄像视图，并自动剪辑生成高品质的编辑输出，这项技术被BBC用于爱丁堡艺术节直播中，节省了大量人力；此后BBC还开发了可以自动生成类似于SOMA的新系统，该系统可以自动对高清截屏进行选择和排序，人工编辑也可以对其组合片段的方式进行调整。语义搜索是基于机器学习的一种新型应用。在进行报道写作时，记者使用标签来突出文章的核心词、标题或主要观点，随着时间的推移，计算机学会识别这些语义标签并学习文章核心内容，然后通过实时搜索数据并根据需求的类别(如事件、人员、位置和日期)提取信息，这样访问信息更加快捷方便及全面。BBC新闻实验室开始尝试使用数据提取工具“榨汁机”连接使用这些数据库，同时监视850家全球新闻媒体的简易信息提要和聚合，从BBC和外部来源中提取新闻文章。四、人工智能应用于新闻生产流程带来的伦理失范问题的对策政策和法律是规制技术使用底线的根本。一方面，可以邀请国内的知名学者和业界代表，共同商讨全行业统一的管理机制，形成适合于我国国情的行业标准，并对该标准的实施情况进行监督；另一方面，可以借鉴其他组织对涉及个人信息获取、存储、处理、转移、监督等各个方面进行详细规定的法案，吸收有益经验，对人工智能进行立法规范，规定生成式人工智能服务规范等。首先，媒体及平台应该体现其应有的公共价值，发挥政府规制和企业自治的双重作用，贴合政府对媒体及平台在宏观层面的政策安排，接受外部监督系统的审查机制，避免出现“隐藏的权力中心”；其次，面对媒体及平台使用人工智能技术产出智能新闻的生产机制应该明确责任主体，实现人机责任捆绑，制定智能新闻问责机制，明确新闻把关责任。在财经类、体育类等消息写作领域，充分发挥人工智能技术既有的优势和作用，快速产出新闻报道，一定程度上缓解新闻工作者的工作压力，但同时在其他写作领域，需要发挥新闻工作者的主观能动性，在智能新闻中加入人文价值因素，实现技术和人的有机结合，提升对人工智能技术的运用与把控，实现“人机共生”，促进新闻业高效、智能发展。人工智能技术在新闻策划和信息采集以及新闻分发环节中的使用，能够帮助用户快速获取信息，但同时也带来隐私侵犯困境和“信息茧房”问题。因此要明确人工智能技术在搜取信息时的界限和范围，不断完善或优化算法，平衡技术应用和内容选择之间的关系，构建更科学合理的算法模型，并且基于热点和社会发展的客观现状实时推送分发新闻，做好信息源的核查工作。
