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者：郭小平（華中科技大學(xué)新聞與信息傳播學(xué)院副院長(zhǎng)、教授）；郭瑞陽（華中科技大學(xué)新聞與信息傳播學(xué)院博士研究生）
來源：《青年記者》2024年第6期
導(dǎo) 讀:
聚焦個(gè)人隱私與版權(quán)保護(hù)，警惕深度偽造濫用，探究“AI治理AI”新模式，堅(jiān)持人本主義，是生成式人工智能風(fēng)險(xiǎn)治理的關(guān)鍵。
人工智能的創(chuàng)新應(yīng)用形塑社會(huì)互動(dòng)模式。在信息傳播、醫(yī)療、交通、教育等場(chǎng)景中，人工智能成為社會(huì)互動(dòng)的代理，促使人與人的互動(dòng)越來越多地轉(zhuǎn)換成人機(jī)互動(dòng)。智能技術(shù)重構(gòu)新聞傳播的業(yè)態(tài)和生態(tài)，深度嵌入信息獲取和決策過程，影響公眾的社會(huì)闡釋框架。
作為社會(huì)的信息傳遞基座，新聞傳播業(yè)在接受人工智能技術(shù)賦能的同時(shí)，也成為人工智能風(fēng)險(xiǎn)生成、擴(kuò)散和演變的關(guān)鍵場(chǎng)域。自2022年以來，人工智能的內(nèi)容生成和交互水平取得突破性進(jìn)展。人工智能聊天機(jī)器人程序ChatGPT、人工智能圖片生成平臺(tái)Midjourney和文生視頻大模型Sora等生成式人工智能出現(xiàn)，掀起內(nèi)容生產(chǎn)和信息消費(fèi)熱潮。生成式人工智能的數(shù)據(jù)訓(xùn)練、程序設(shè)計(jì)和生成結(jié)果應(yīng)用等環(huán)節(jié)，也可能產(chǎn)生“被制造的風(fēng)險(xiǎn)”（manufactured risks），[1]涉及人機(jī)關(guān)系、深度偽造、產(chǎn)業(yè)變革等多個(gè)維度。
一、新聞傳播業(yè)對(duì)人工智能的創(chuàng)新采納
人類歷史從根本上是人與物、物與物糾纏的歷史。[2]人與技術(shù)物的關(guān)系大致有具身關(guān)系、詮釋關(guān)系、它異關(guān)系和背景關(guān)系四種，[3]技術(shù)物是身體認(rèn)知的放大器，也是人類觀察、理解和操縱世界的中介，可以作為它者或準(zhǔn)它者與人類共存，也可以融為生活環(huán)境的一部分，潛移默化地發(fā)生作用。作為一類技術(shù)物的人工智能與人類展開長(zhǎng)期的互動(dòng)實(shí)踐，新聞生產(chǎn)和傳播實(shí)踐就是其中之一。從數(shù)據(jù)處理到信息分發(fā)再到內(nèi)容生成，人工智能成為新聞傳播業(yè)的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力和生產(chǎn)力。
（一）人工智能的發(fā)展：“類人”化與“類物”化
無論是將人工智能視作“工具”還是“潛在的合作伙伴”，公眾對(duì)它的存在已習(xí)以為常。人工智能發(fā)展和應(yīng)用是基于不可見的基礎(chǔ)設(shè)施支撐體系，包含計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)硬件等硬件基礎(chǔ)設(shè)施體系和多樣化的機(jī)器學(xué)習(xí)框架、算法以及相關(guān)工具軟件、PaaS平臺(tái)、服務(wù)等軟性基礎(chǔ)設(shè)施體系。近年來，人工智能的研發(fā)致力提升人工智能與人類社會(huì)的適配性，沿著“類人”和“類物”兩個(gè)方向使人工智能融入社會(huì)的過程“自然化”。[4]所謂的“類人”，是指不斷豐富人工智能算法模型的情感和心理維度，如通過分析文字詞頻、音頻文本中的聲調(diào)語速、圖像文本中的面部表情特征等推測(cè)情感類型。所謂的“類物”是將易于交互的人工智能物嵌入人類熟悉的場(chǎng)景，如家庭生活場(chǎng)景中的育兒機(jī)器人、養(yǎng)老護(hù)理機(jī)器人和智能音箱等。
（二）智能化信息生產(chǎn)：人工智能成為生產(chǎn)主體
人工智能在不同場(chǎng)景中“類人”和“類物”的應(yīng)用發(fā)展，也包括對(duì)傳統(tǒng)信息生產(chǎn)流程的重構(gòu)。繼專業(yè)生產(chǎn)內(nèi)容（PGC）和用戶生產(chǎn)內(nèi)容（UGC）后，人工智能生成內(nèi)容（AI-Generated Content, AIGC）成為一種新型內(nèi)容。作為一個(gè)復(fù)合型概念，人工智能生成內(nèi)容“既是從內(nèi)容生產(chǎn)者視角進(jìn)行分類的一類內(nèi)容，又是一種內(nèi)容生產(chǎn)方式，還是用于內(nèi)容自動(dòng)化生成的一類技術(shù)集合”[5]。而生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence, GAI）是指通過復(fù)雜的算法和模型對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行集中學(xué)習(xí)，具有“文本、圖片、音頻、視頻等內(nèi)容生成能力的模型及相關(guān)技術(shù)”[6]，是“根據(jù)人類制定的規(guī)則訓(xùn)練而成的有立場(chǎng)、一定程度上受控的智能內(nèi)容生成工具”[7]。在狹義上，人工智能生成內(nèi)容是生成式人工智能參與生產(chǎn)的結(jié)果，但生成式人工智能更聚焦于技術(shù)、模型和工具。
生成式人工智能可以完成多模態(tài)文本轉(zhuǎn)換，還能模仿人類的不同情緒口吻來輸出內(nèi)容。目前，按照任務(wù)類型劃分，傳媒機(jī)構(gòu)生成式人工智能的應(yīng)用形態(tài)有寫作機(jī)器人、數(shù)智記者和AI主播等。人工智能在災(zāi)害事件（地震和暴雨等）、天氣預(yù)報(bào)、財(cái)經(jīng)、體育等垂直領(lǐng)域的報(bào)道方面，具有明顯的時(shí)效性優(yōu)勢(shì)。包含生成式人工智能在內(nèi)的人工智能，將記者從轉(zhuǎn)錄、翻譯、校對(duì)等流程性工作中解放出來。傳媒機(jī)構(gòu)希望利用智能工具提升生產(chǎn)力，放大人類記者在新聞深度和事實(shí)核查等方面的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，發(fā)展解釋性報(bào)道和建設(shè)性新聞，進(jìn)而鞏固行業(yè)邊界。
（三）智能化信息分發(fā)：從個(gè)性化走向定制化
人工智能應(yīng)用于平臺(tái)型媒體，以場(chǎng)景化、個(gè)性化的智能算法分發(fā)滿足用戶需求。通過收集用戶的個(gè)人信息數(shù)據(jù)和使用數(shù)據(jù)，智能算法分析總結(jié)出不同的用戶畫像，根據(jù)歷史偏好、相似群體偏好以及社交關(guān)系進(jìn)行推薦。同時(shí)，平臺(tái)算法會(huì)根據(jù)用戶的點(diǎn)擊量、閱讀時(shí)長(zhǎng)、完播率、個(gè)性化設(shè)置等不斷調(diào)整內(nèi)容推薦模式。
生成式人工智能實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)內(nèi)容聚合和分析，還能根據(jù)用戶需求提煉總結(jié)出核心關(guān)鍵信息，產(chǎn)出定制化內(nèi)容。因此，生成式人工智能有望發(fā)展成為“下一代網(wǎng)絡(luò)入口”，[8]也將再次改變內(nèi)容分發(fā)邏輯。
（四）智能化內(nèi)容呈現(xiàn)：從“認(rèn)知新聞”到“體驗(yàn)新聞”
人工智能豐富新聞呈現(xiàn)形式，推動(dòng)“認(rèn)知新聞”向“體驗(yàn)新聞”轉(zhuǎn)變。面對(duì)新聞回避和新聞疲勞的雙重挑戰(zhàn)，新聞業(yè)轉(zhuǎn)型的重要策略是進(jìn)一步增加音視頻形態(tài)的新聞數(shù)量，[9]以滿足用戶需求。新聞的數(shù)據(jù)可視化、碎片化、視頻化等趨勢(shì)，豐富了新聞閱讀體驗(yàn)。2023年，安徽寒潮來襲時(shí)，大皖新聞的數(shù)智記者“小朱姐”迅速上鏡播報(bào)，省略拍攝場(chǎng)地準(zhǔn)備、妝造彩排等步驟，保障了新聞的時(shí)效性。川觀新聞的數(shù)字記者矩陣包含20個(gè)真人記者的數(shù)字分身，可以充分發(fā)揮多線程播報(bào)的優(yōu)勢(shì)，提升內(nèi)容生產(chǎn)效率。
近期發(fā)布的Sora類文生視頻模型，引發(fā)使用生成式人工智能進(jìn)行時(shí)空模擬和時(shí)空再造的豐富想象。Sora雖然在新聞現(xiàn)場(chǎng)采集、新聞?wù){(diào)查和信源核實(shí)等方面有缺陷，但能夠幫助記者還原一些“難以重回的現(xiàn)場(chǎng)”或制作便于理解和傳播的解釋性影像，提升新聞覆蓋率和受眾參與度。
未來，生成式人工智能和AR/VR等技術(shù)結(jié)合，將會(huì)以逼真的感官體驗(yàn)和自由設(shè)定，讓用戶沉浸式體驗(yàn)各類新聞場(chǎng)景。此外，生成式人工智能還能對(duì)新聞內(nèi)容作出調(diào)整，以滿足不同用戶群體的閱讀習(xí)慣偏好。新聞閱讀程序“Artifact”，可以用不同的風(fēng)格總結(jié)用戶感興趣的文章內(nèi)容，將其改寫成Z世代喜愛的風(fēng)格或一系列便于在社交媒體傳播的表情符號(hào)。智能社會(huì)與圖像社會(huì)疊加，使世界更加趨于圖像化、影像化。用戶的認(rèn)知模式也隨之轉(zhuǎn)變，從借助全面、客觀、深度的信息進(jìn)行“認(rèn)知”轉(zhuǎn)向習(xí)慣于通過影像和主觀情感聯(lián)想進(jìn)行“體驗(yàn)”。
（五）智能化內(nèi)容治理：用AI治理AI
虛假信息的生產(chǎn)傳播是人類社會(huì)存在的長(zhǎng)期問題之一。事實(shí)核查主體和技術(shù)變遷主要經(jīng)歷了三個(gè)階段：傳統(tǒng)的新聞事實(shí)核查；基于大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等智能技術(shù)的事實(shí)核查；用AI治理AI的事實(shí)核查。
一是傳統(tǒng)的新聞事實(shí)核查。傳統(tǒng)的事實(shí)核查依賴人力核實(shí)新聞信源與經(jīng)過，主要由職業(yè)新聞從業(yè)者完成，所需時(shí)間和人力成本較高。
二是基于大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等智能技術(shù)的新聞事實(shí)核查。大數(shù)據(jù)和區(qū)塊鏈技術(shù)出現(xiàn)后，人們能夠通過爬梳并分析信息來源的賬號(hào)特征、文本特征、傳播路徑特征等信息，開展數(shù)據(jù)管理、追蹤和溯源，核實(shí)信息真實(shí)性。新冠疫情期間，社交媒體上混合著大量有關(guān)疫情擴(kuò)散與治療的信息，淹沒了可信任的信息來源，影響公眾的健康認(rèn)知和決策，形成“信息疫情”。[10]大數(shù)據(jù)和區(qū)塊鏈技術(shù)以分析高效、難篡改、易追蹤等優(yōu)勢(shì)，為真實(shí)防疫信息的共享和傳遞提供技術(shù)支撐。
三是用AI治理AI的新聞事實(shí)核查。人工智能推動(dòng)事實(shí)核查進(jìn)入新的發(fā)展階段，各國傳媒機(jī)構(gòu)和科技公司逐步探索“AI治理AI”模式。國際事實(shí)核查網(wǎng)絡(luò)（IFCN）等組織以及相關(guān)主題國際會(huì)議，推動(dòng)全球事實(shí)核查創(chuàng)新運(yùn)動(dòng)的制度化發(fā)展。其中，機(jī)器作為行動(dòng)者的角色受到重視。谷歌DeepMind團(tuán)隊(duì)和斯坦福大學(xué)研究人員開發(fā)的搜索增強(qiáng)事實(shí)評(píng)估器（Search-Augmented Factuality Evaluator, SAFE），可通過大型語言模型分解聊天機(jī)器人生成的文本，再分別核查其中所涉及的事實(shí)信息準(zhǔn)確性。相較于文字文本的核查，音頻檢測(cè)工具的發(fā)展應(yīng)用相對(duì)滯后。美國西北大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)教授蘇夫拉曼尼（V.S. Subrahmanian）開展人工智能音頻檢測(cè)實(shí)驗(yàn)，測(cè)試了14種現(xiàn)有、免費(fèi)且公開的音頻深度偽造檢測(cè)工具，結(jié)果卻不盡如人意。盡管目前使用AI工具識(shí)別深度偽造內(nèi)容的難度較大，但構(gòu)建行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)、開展人機(jī)協(xié)同、“AI治理AI”仍是發(fā)展趨勢(shì)。
二、人工智能技術(shù)的媒體采納帶來的行業(yè)焦慮
機(jī)器主體的參與給人類記者帶來職業(yè)發(fā)展憂慮。生成式人工智能融入新聞生產(chǎn)場(chǎng)域的過程，不是簡(jiǎn)單的“技術(shù)使用”，而是人類行動(dòng)者與非人類行動(dòng)者間的交互、協(xié)商與磨合。[11]面對(duì)新技術(shù)的沖擊，身處生產(chǎn)一線的記者和編輯能更加敏銳地捕捉到人機(jī)權(quán)力關(guān)系的變化與職業(yè)邊界的流動(dòng)。組織、制度、文化變革往往會(huì)滯后于技術(shù)采納，形成一段與技術(shù)發(fā)展不相匹配的轉(zhuǎn)型陣痛期。因此，面對(duì)生成式人工智能嵌入導(dǎo)致的新聞生產(chǎn)工作常規(guī)重構(gòu)、組織機(jī)制變革、新聞文化重塑，不少一線從業(yè)者表現(xiàn)出不同于機(jī)構(gòu)管理層的懷疑和冷漠，甚至是抗拒和抵制。[12]作為傳播主體的機(jī)器改變了以人為主體的傳播生態(tài)。記者與編輯要應(yīng)對(duì)行業(yè)內(nèi)外的雙重壓力，迎接包含機(jī)器生產(chǎn)者在內(nèi)的多元主體的挑戰(zhàn)。
生成式人工智能及相關(guān)技術(shù)的發(fā)展帶來高階智能社會(huì)的迷思。ChatGPT和Sora等便于交互、面向公眾的生成式人工智能出現(xiàn)，帶動(dòng)新的內(nèi)容創(chuàng)作和消費(fèi)方式流行。在Sora發(fā)布的女性漫步東京街頭的視頻中，人物在布滿霓虹燈牌和廣告牌的街頭走動(dòng)，五官和肢體動(dòng)作都較為自然。盡管Sora生成視頻中還存在著細(xì)節(jié)處理不夠精細(xì)、自然規(guī)律和文化理解錯(cuò)位、敘事邏輯斷裂等問題，它仍然承載著公眾對(duì)于高階智能社會(huì)的想象。
生成式人工智能的應(yīng)用加劇新聞傳播從業(yè)者的職業(yè)技能恐慌。生成式人工智能通過人機(jī)交互來產(chǎn)出內(nèi)容，因此需要國家、群體或個(gè)體具備一定的數(shù)字資源調(diào)用能力。生成式人工智能可以根據(jù)指令實(shí)現(xiàn)多模態(tài)文本轉(zhuǎn)換，進(jìn)一步降低了生產(chǎn)門檻，但也考驗(yàn)著使用者自身的綜合素質(zhì)。自主性的提升常被認(rèn)為具有賦權(quán)意味，例如提升個(gè)體傳播能力和彌合數(shù)字文明社會(huì)的能力溝，或是增強(qiáng)個(gè)體的知覺與連接能力等。[13]然而，技術(shù)擴(kuò)散會(huì)受到社會(huì)資本不平等的制約。“技術(shù)帶來的特權(quán)越來越多地只屬于那些負(fù)擔(dān)得起的人，特別是當(dāng)國家退出基礎(chǔ)設(shè)施和公共服務(wù)供給時(shí)。”[14]當(dāng)前，生成式人工智能的賦能所需的前置條件涵蓋語言能力、創(chuàng)意能力、信息獲取能力、技術(shù)使用素養(yǎng)和可接入設(shè)備條件等多方面。
三、生成式人工智能應(yīng)用于新聞傳播業(yè)的多元風(fēng)險(xiǎn)
生成式人工智能的新形態(tài)嵌入新聞傳播業(yè)，不僅會(huì)改變新聞生產(chǎn)、分發(fā)和接收環(huán)節(jié)，也會(huì)推動(dòng)相關(guān)制度和文化環(huán)境發(fā)生轉(zhuǎn)型。技術(shù)創(chuàng)新、制度創(chuàng)新與知識(shí)創(chuàng)新的時(shí)差，給新聞業(yè)帶來多元風(fēng)險(xiǎn)，并經(jīng)由信息傳播擴(kuò)散至其他社會(huì)領(lǐng)域。
（一）數(shù)字信任危機(jī)：信息真實(shí)性和可靠性下降
生成式人工智能參與信息生產(chǎn)，導(dǎo)致人類生成的版權(quán)內(nèi)容與AI生成內(nèi)容混雜。生成式人工智能的模型訓(xùn)練、內(nèi)容生產(chǎn)及生成物應(yīng)用環(huán)節(jié)，都存在著侵犯版權(quán)的風(fēng)險(xiǎn)，如未經(jīng)授權(quán)使用文本數(shù)據(jù)或者生成結(jié)果中模糊版權(quán)信息等。2024年2月，Raw Story、The Intercept、AlterNet等新聞機(jī)構(gòu)指控OpenAI及微軟的生成式人工智能刪除了文章作者和標(biāo)題等版權(quán)識(shí)別信息。無版權(quán)識(shí)別信息的人類產(chǎn)出內(nèi)容與人工智能生成內(nèi)容一同出現(xiàn)在信息流當(dāng)中，客觀上會(huì)對(duì)用戶產(chǎn)生誤導(dǎo)，干擾用戶對(duì)生成式人工智能可信度的判斷。
生成式人工智能加劇了深度偽造內(nèi)容泛濫。2024年初，世界經(jīng)濟(jì)論壇發(fā)布的《2024年全球風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告》提出，“未來兩年全球十大風(fēng)險(xiǎn)”的首位是“人工智能生成的錯(cuò)誤信息和虛假信息”。[15]以深度偽造的負(fù)面使用為代表，生成式人工智能正在危害公民和國家安全。ChatGPT出現(xiàn)后不久，就被發(fā)現(xiàn)用強(qiáng)大的文本處理能力來拼湊、編造虛假信息，對(duì)用戶“一本正經(jīng)地胡說八道”。相比之前的Pika、Runway等視頻生成模型，Sora生成視頻時(shí)長(zhǎng)較長(zhǎng)、分辨率較高且在多角度多景別的鏡頭變換中能夠保持一定的主體一致性。脫離了生產(chǎn)主體等背景信息，許多人工智能生成內(nèi)容看起來與人類生產(chǎn)的內(nèi)容極為相似，幾乎能夠以假亂真。作為深度偽造最典型的應(yīng)用，“AI換臉”和音頻深度偽造也被用于欺詐和侵權(quán)。普通用戶利用公開數(shù)據(jù)和生成工具，就可以輕易生成政治名人、娛樂明星甚至普通社交媒體用戶的有害內(nèi)容，侵犯其名譽(yù)權(quán)和隱私權(quán)。鑒別深度偽造內(nèi)容和控制其傳播的成本遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于生成成本，被侵犯者常常難以自證。此前，有用戶故意使用Elevenlabs公司的軟件來制作傳播種族主義言論的明星發(fā)言視頻。深度偽造的負(fù)面使用不僅僅是用戶的個(gè)人行為，平臺(tái)的內(nèi)容篩選、信息分發(fā)等設(shè)計(jì)也會(huì)產(chǎn)生引導(dǎo)作用。相較于圖像/視頻深度偽造內(nèi)容，音頻的制作成本和技術(shù)門檻更低，且缺少視覺線索，增加了鑒別難度。2024年1月，新奧爾良街頭魔術(shù)師保羅·卡彭特（Paul Carpenter）只花了20分鐘和1美元，偽造了美國總統(tǒng)拜登勸阻民主黨人投票的音頻。深度偽造音頻常常通過電話而非在線播放的形式傳播，其內(nèi)容難以被暫停、回放、留存和截取片段分析。
生成式人工智能的應(yīng)用，使“后真相”征候更加嚴(yán)重。傳統(tǒng)新聞生產(chǎn)中，新聞現(xiàn)場(chǎng)的人、物、環(huán)境等諸多要素，既是啟發(fā)記者進(jìn)行個(gè)性化表達(dá)的靈感來源，也是新聞?wù)鎸?shí)性的佐證。記者的身體在場(chǎng)和專業(yè)素養(yǎng)使現(xiàn)場(chǎng)變?yōu)樾侣劕F(xiàn)場(chǎng)，“將各類事情轉(zhuǎn)化為新聞事件”。[16]隨著互聯(lián)網(wǎng)成為信息傳播基礎(chǔ)設(shè)施，新聞傳播主體范圍拓展至非專業(yè)新聞機(jī)構(gòu)、普通社會(huì)個(gè)體甚至是機(jī)器。UGC和AIGC生產(chǎn)模式普及開來，使新聞生產(chǎn)規(guī)范受到?jīng)_擊。監(jiān)控?cái)z像頭和各類傳感器等媒介作為記者身體的延伸，開始代替記者進(jìn)入現(xiàn)場(chǎng)。“身體離場(chǎng)”的方式提升了新聞生產(chǎn)的效率，但也制約了“現(xiàn)場(chǎng)感”的表達(dá)和實(shí)證功能的發(fā)揮。[17]在融合傳播環(huán)境下，新聞的傳播和接收遷移到社交媒體平臺(tái)，新聞生產(chǎn)流程和新聞文化發(fā)生轉(zhuǎn)變。“流量為王”的利益驅(qū)動(dòng)機(jī)制以及信息核查的高昂成本，致使部分媒體轉(zhuǎn)而用制造同意替代追求真實(shí)。大量不以事實(shí)為基礎(chǔ)且信息、情感和立場(chǎng)混雜的復(fù)合體層出不窮。“后真相”征候頻繁出現(xiàn)，表現(xiàn)為“成見在前、事實(shí)在后，情緒在前、客觀在后，話語在前、真相在后，態(tài)度在前、認(rèn)知在后”[18]。訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫中信息質(zhì)量良莠不齊，會(huì)影響人工智能生成內(nèi)容的質(zhì)量。在互動(dòng)過程中，生成式人工智能所“臆造”的內(nèi)容根據(jù)用戶要求不斷被改寫完善，變得更加難以辨別。
（二）平臺(tái)權(quán)力擴(kuò)張：渠道壟斷、技術(shù)壟斷與投資集中化
信息分發(fā)渠道集中在互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，使傳媒業(yè)產(chǎn)生路徑依賴。與AIGC不同，傳統(tǒng)的新聞生產(chǎn)主要依托于記者對(duì)各類新聞現(xiàn)場(chǎng)的挖掘，新聞價(jià)值的定義和傳播方式取決于掌握信息傳播主導(dǎo)權(quán)的專業(yè)新聞媒體，而傳受互動(dòng)主要采用受眾的訂閱、收聽/視行為或讀者來信等方式。當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)崛起為信息分發(fā)的主要渠道，平臺(tái)既是信息的中介和代理，也改變了傳受互動(dòng)關(guān)系。傳媒機(jī)構(gòu)改用不同平臺(tái)的賬號(hào)或賬號(hào)矩陣作為內(nèi)容輸出終端，根據(jù)平臺(tái)的內(nèi)容規(guī)范和推薦機(jī)制調(diào)整內(nèi)容，以獲得更高可見性。傳媒機(jī)構(gòu)對(duì)受眾的了解也越來越依賴于平臺(tái)的數(shù)據(jù)反饋，盡管這與真實(shí)的用戶需求還存在一定差異。
為采納生成式人工智能，傳媒機(jī)構(gòu)對(duì)科技公司產(chǎn)生技術(shù)依賴。目前，我國除少數(shù)中央級(jí)媒體外，大部分地方媒體的相關(guān)業(yè)務(wù)都依賴騰訊、字節(jié)跳動(dòng)等少數(shù)平臺(tái)巨頭的技術(shù)支持。傳媒機(jī)構(gòu)的技術(shù)依賴，導(dǎo)致平臺(tái)公司對(duì)新聞生產(chǎn)的控制權(quán)從分發(fā)渠道側(cè)拓展至內(nèi)容生產(chǎn)側(cè)。[19]許多地方傳媒機(jī)構(gòu)雖然采納態(tài)度較為積極，但具體措施更像是完成一種“AI熱”下的“必選項(xiàng)”：采納生成式人工智能的主要貢獻(xiàn)在于獲取新聞效應(yīng)，缺少連續(xù)的、實(shí)質(zhì)性的內(nèi)容產(chǎn)出能力以及與之配套的制度和文化環(huán)境。
生成式人工智能的發(fā)展具有一種潛在的壟斷屬性，強(qiáng)化平臺(tái)對(duì)媒體市場(chǎng)的影響力。資金、高水平人才和關(guān)鍵技術(shù)缺失以及對(duì)意識(shí)形態(tài)風(fēng)險(xiǎn)的擔(dān)憂，制約著傳媒業(yè)的智能化發(fā)展。在平臺(tái)媒體化與媒體平臺(tái)化的雙向進(jìn)程中，傳統(tǒng)媒體機(jī)構(gòu)承載了更多的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)壓力，不得不與科技公司開展合作。少數(shù)科技巨頭掌握著生成式人工智能的研發(fā)主導(dǎo)權(quán)。傳媒機(jī)構(gòu)擔(dān)憂媒體投資會(huì)因此受到影響，從而導(dǎo)致媒體多樣性削弱，影響行業(yè)生態(tài)平衡。
（三）現(xiàn)實(shí)映射能力弱化：內(nèi)容同質(zhì)化和公共議題失焦
生成式人工智能的信息生產(chǎn)是基于既有語料庫進(jìn)行人機(jī)互動(dòng)，本質(zhì)上是根據(jù)用戶提出的需求，對(duì)已有信息進(jìn)行聚合、分析以及多元化呈現(xiàn)，無法為公眾提供知識(shí)增量。從生成邏輯上，生成式人工智能遵循基于相關(guān)性的概率學(xué)分析和匹配，本質(zhì)上是數(shù)據(jù)邏輯，不同于人類基于人生經(jīng)驗(yàn)和特殊情境觸發(fā)的情感表達(dá)。技術(shù)不可生成的部分，也即物的能動(dòng)性界限，證實(shí)了人的主體性價(jià)值以及多元主體協(xié)同的重要性。
逐利的商業(yè)邏輯會(huì)引導(dǎo)生產(chǎn)邏輯，進(jìn)而損害創(chuàng)意實(shí)踐空間。新技術(shù)展現(xiàn)出的可供性常常引發(fā)美好浪漫的想象，但社會(huì)資本不平等的現(xiàn)實(shí)和資本逐利的特性，可能導(dǎo)致技術(shù)使用“應(yīng)然”與“實(shí)然”的偏差。在生成式人工智能之前，算法推薦也曾被認(rèn)為能夠鼓勵(lì)個(gè)性化、創(chuàng)意化的視聽生產(chǎn)，使小眾內(nèi)容走向大眾。相反，平臺(tái)的流量投放成為創(chuàng)作者的指揮棒，推動(dòng)他們使用相似的視頻元素和敘事方式生產(chǎn)大量同質(zhì)化的“工業(yè)品”。平臺(tái)型文化生產(chǎn)的結(jié)果是出現(xiàn)了一個(gè)“不太可能有創(chuàng)意的階層”（Unlikely Creative Class），[20]他們具備一定影響力，卻不斷生產(chǎn)平庸的內(nèi)容占據(jù)注意力空間。
生成式人工智能改變公共輿論的形成環(huán)境，可能導(dǎo)致公共議題的失焦。智能算法提供個(gè)性化推薦，而生成式人工智能則走向定制化信息服務(wù)。這將進(jìn)一步強(qiáng)化個(gè)體層面的微觀重要性，使公共利益層面的總體重要性不再占據(jù)主流。[21]市場(chǎng)導(dǎo)向下，新聞接收方式和新聞內(nèi)容趨向大眾化和商業(yè)化，曾占據(jù)主流的“公眾啟蒙”實(shí)踐走向衰弱，社會(huì)生活的其他領(lǐng)域成為媒介信息產(chǎn)品的原料。[22]新聞內(nèi)容與社會(huì)議題間的連接變得松散，對(duì)國家政策制定和社會(huì)行動(dòng)的影響具有不確定性，地區(qū)、國家、群體與個(gè)人的聯(lián)結(jié)處于松散耦合狀態(tài)。[23]如果無法有效設(shè)置公眾輿論場(chǎng)的議程，形成“共同焦點(diǎn)”，連接個(gè)體與集體、國家與公民等社會(huì)關(guān)系，大眾傳媒就面臨著功能失靈的窘境。
（四）治理的悖論：AI治理的風(fēng)險(xiǎn)再生產(chǎn)
“AI治理AI”揭示出深度媒介化時(shí)代風(fēng)險(xiǎn)生產(chǎn)的遞歸性。平臺(tái)媒體上虛假信息泛濫，諸多媒體、監(jiān)管機(jī)構(gòu)和科技公司加快探索智能核查工具的使用。事實(shí)核查主要包含三種類型：信息發(fā)布前后對(duì)事實(shí)信息的核查糾偏，對(duì)觀點(diǎn)信息的核查糾偏，識(shí)別信息來源賬號(hào)主體。訓(xùn)練事實(shí)核查AI需要信息來源更可靠的數(shù)據(jù)庫。一旦數(shù)據(jù)庫中混入錯(cuò)誤信息或負(fù)面價(jià)值觀的信息，事實(shí)核查不但無法實(shí)現(xiàn)治理，還會(huì)帶來更大的真?zhèn)巫R(shí)別難題。許多觀點(diǎn)類信息的理解往往需要結(jié)合具體語境，在觀點(diǎn)與情境脫嵌的情況下，事實(shí)核查AI容易存在理解偏差。在被要求辨別網(wǎng)絡(luò)仇恨和極端主義言論時(shí)，事實(shí)核查AI無法理解情緒的多義性、情緒產(chǎn)生的復(fù)雜場(chǎng)景和情緒傳播中豐富的象征形式。[24]受原始數(shù)據(jù)庫和程序設(shè)計(jì)影響，事實(shí)核查AI的誕生和應(yīng)用帶有原始立場(chǎng)和價(jià)值標(biāo)準(zhǔn)，可能導(dǎo)致觀點(diǎn)霸權(quán)的形成。識(shí)別賬號(hào)主體能夠助力防范機(jī)器人水軍操縱輿論。事實(shí)核查AI主要通過賬號(hào)的使用行為辨別人類用戶和機(jī)器賬號(hào)，但也容易因無法理解人類使用行為的復(fù)雜性導(dǎo)致識(shí)別錯(cuò)誤。事實(shí)核查AI用于治理，可能導(dǎo)致信息、倫理、社會(huì)等多維度的風(fēng)險(xiǎn)以相似的機(jī)制被再生產(chǎn)。
生成式人工智能的治理過程不僅會(huì)導(dǎo)致原有風(fēng)險(xiǎn)的循環(huán)，也會(huì)引發(fā)新風(fēng)險(xiǎn)。從長(zhǎng)期來看，提升公民媒介素養(yǎng)是必要的應(yīng)對(duì)舉措，但在短期內(nèi)容易制造出一種“說謊者的紅利”（liar’s dividend）[25]——輿論操縱者利用公眾對(duì)虛假信息的警惕和防范心理，將與自己立場(chǎng)不同的內(nèi)容稱為“虛假新聞”和“深度偽造內(nèi)容”，用簡(jiǎn)明的斷言替代復(fù)雜的舉證過程，從而在公眾輿論中制造懷疑，排擠其他觀點(diǎn)。無論原始信息究竟是否真實(shí)，損害社會(huì)信任都變得越來越容易。這不僅會(huì)誘發(fā)用戶的新聞回避，也會(huì)導(dǎo)致話語權(quán)再度集中于少數(shù)意見領(lǐng)袖之處，形成話語權(quán)壟斷。
（五）算法矯正的窘境：偏見循環(huán)與話語風(fēng)險(xiǎn)
從算法推薦到生成式人工智能應(yīng)用，信息的偏見循環(huán)仍然存在。智能模型和算法對(duì)人類偏見和立場(chǎng)的復(fù)制和循環(huán)，主要來源于原始數(shù)據(jù)庫、程序設(shè)計(jì)和人機(jī)互動(dòng)。[26]生成式人工智能的訓(xùn)練使用大量包含立場(chǎng)偏見的網(wǎng)絡(luò)信息數(shù)據(jù)，其內(nèi)容拓展和總結(jié)功能常常融真假信息為一體，甚至放大原始數(shù)據(jù)中的邏輯錯(cuò)誤和價(jià)值觀偏見。此前，智能模型和算法生成歧視言論的相關(guān)案例時(shí)有出現(xiàn)，使相關(guān)科技公司遭受輿論壓力。由于清洗數(shù)據(jù)庫成本極高、用戶使用行為難以控制，科技公司主要通過優(yōu)化程序設(shè)計(jì)來控制價(jià)值觀風(fēng)險(xiǎn)。
生成式人工智能的價(jià)值觀“矯正”，又陷入刻板化和模糊化的窘境。生成式人工智能的偏見循環(huán)和“政治正確”，本質(zhì)上都是源于數(shù)據(jù)在情境脫嵌、轉(zhuǎn)換和再嵌入時(shí)發(fā)生了偏差。生成式人工智能目前無法做到根據(jù)不同情境作出價(jià)值排序，再給予適當(dāng)反饋，在面對(duì)歷史事實(shí)與現(xiàn)代觀念的沖突、不同社會(huì)文化的異質(zhì)性等復(fù)雜問題時(shí)顯得十分刻板和生硬。原本具備特殊性和情境性的數(shù)據(jù)被公理化，制造出數(shù)字的“普世景觀”，掩飾社會(huì)中業(yè)已存在的不平等現(xiàn)象。[27]谷歌的智能生成工具Gemini因過于尊崇美式“政治正確”，忽略客觀事實(shí)以及用戶的創(chuàng)作需求和文化背景，引發(fā)用戶不滿。有用戶指出，對(duì)指定人物膚色或種族的要求，Gemini有時(shí)會(huì)拒絕響應(yīng)，或者隨機(jī)生成不同膚色的人物圖像。與之類似，ChatGPT也在戰(zhàn)爭(zhēng)、種族、宗教、性別等議題上表現(xiàn)得立場(chǎng)混亂或回避。生成式人工智能存在著被武器化的風(fēng)險(xiǎn)，[28]可能被用作國際政治博弈的工具。少數(shù)平臺(tái)巨頭在發(fā)達(dá)國家的背后支持下，憑借數(shù)據(jù)掠奪能力、算力壁壘和豐富的模型訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)，搶占AI領(lǐng)域發(fā)展制高點(diǎn)并借此發(fā)揮輿情制造和引導(dǎo)能力。數(shù)字資本主義及數(shù)字帝國主義操縱輿論的企圖，常常隱匿在貌似開放、“無國界”的生成式人工智能背后。內(nèi)容的智能生成和傳播伴隨著意識(shí)形態(tài)的輸出和輿論話語權(quán)的爭(zhēng)奪，影響話語生態(tài)。
四、新聞傳播業(yè)的GAI風(fēng)險(xiǎn)治理
嵌入新聞傳播業(yè)的生成式人工智能，體現(xiàn)出“媒介發(fā)展中持續(xù)不斷的、顯而易見的‘新異性’（newness）”[29]，也引發(fā)了“自動(dòng)化規(guī)范”與社會(huì)秩序中人類傳統(tǒng)規(guī)范的沖突。傳媒機(jī)構(gòu)對(duì)人工智能角色認(rèn)知和采納態(tài)度的曖昧性，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知和應(yīng)對(duì)存在差異。人工智能技術(shù)的迭代與應(yīng)用，使信息環(huán)境和人機(jī)關(guān)系發(fā)生變化。不同國家和地區(qū)相繼發(fā)布針對(duì)性的規(guī)制措施，以控制AI使用風(fēng)險(xiǎn)。
（一）版權(quán)侵犯與深度偽造成為GAI治理的重點(diǎn)內(nèi)容
GAI的核心功能是生成，其治理首先圍繞內(nèi)容生產(chǎn)主體以及內(nèi)容真實(shí)性展開。
1.傳媒機(jī)構(gòu)對(duì)版權(quán)保護(hù)的態(tài)度差異。訓(xùn)練和應(yīng)用生成式人工智能的過程信息吞吐量巨大，涉及大量版權(quán)信息。絕大部分傳媒機(jī)構(gòu)都在技術(shù)采納與版權(quán)保護(hù)之間尋求平衡，但具體措施中也體現(xiàn)出明顯的優(yōu)先級(jí)差異。作為最早使用人工智能賦能新聞生產(chǎn)、分發(fā)與核查的傳媒機(jī)構(gòu)之一，美聯(lián)社的態(tài)度相對(duì)包容。美聯(lián)社積極與科技公司展開合作、設(shè)立人工智能和新聞自動(dòng)化部，同時(shí)也進(jìn)一步規(guī)范新聞生產(chǎn)領(lǐng)域的AI使用。2023年7月，美聯(lián)社與OpenAI公司簽署合作協(xié)議，同意OpenAI使用美聯(lián)社的部分文本資料來訓(xùn)練生成式AI模型，而美聯(lián)社將獲得OpenAI的技術(shù)和產(chǎn)品知識(shí)支持。2023年8月，美聯(lián)社發(fā)布給記者和編輯的“生成式人工智能使用指南”，規(guī)定智能生成內(nèi)容在發(fā)布前必須通過人工審查，不能使用智能工具更改照片、視頻或音頻素材的任何元素，也應(yīng)避免傳播虛構(gòu)現(xiàn)實(shí)的圖像。[30]相較而言，紐約時(shí)報(bào)高度重視版權(quán)保護(hù)，對(duì)智能工具的使用作出嚴(yán)格限制。2023年8月，紐約時(shí)報(bào)更新服務(wù)條款，明確禁止將紐約時(shí)報(bào)的內(nèi)容（包括文本、照片、圖像、音頻/視頻剪輯、“外觀和感覺”、元數(shù)據(jù)或編譯內(nèi)容等）用于開發(fā)“任何軟件程序，包括但不限于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)或人工智能系統(tǒng)”。未經(jīng)書面許可，禁止使用爬蟲類自動(dòng)化工具訪問、收集紐約時(shí)報(bào)平臺(tái)發(fā)布的內(nèi)容。[31]2023年12月，紐約時(shí)報(bào)起訴OpenAI及其投資者微軟公司侵犯版權(quán)，[32]雙方就信息獲取的合法性、證據(jù)真實(shí)性等問題相互指控。傳媒行業(yè)積極通過法律訴訟等方式捍衛(wèi)自身合法權(quán)利，同時(shí)也希望向外釋放預(yù)警信號(hào)，提醒公眾關(guān)注生成式人工智能的威脅。2023年8月，蓋蒂圖片社、法新社、歐洲新聞圖片社等組織機(jī)構(gòu)聯(lián)合簽署公開信，要求人工智能模型數(shù)據(jù)透明化并尊重原作版權(quán)，呼吁制定AI的使用標(biāo)準(zhǔn)。[33]公開信指出，訓(xùn)練生成式人工智能和語言模型使用了海量的原創(chuàng)數(shù)據(jù)，其中包括大量新聞文字和圖像文本，卻并未給原作者相應(yīng)的價(jià)值回饋。
傳媒機(jī)構(gòu)與科技公司的博弈，反映出當(dāng)前算法優(yōu)化和版權(quán)保護(hù)之間的矛盾。一方面，新聞產(chǎn)品可以作為優(yōu)化算法的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，提升AIGC的準(zhǔn)確度和合規(guī)性；但另一方面，在版權(quán)未得到有效保護(hù)的情況下，算法的優(yōu)化會(huì)威脅到原創(chuàng)作者的利益，導(dǎo)致版權(quán)方缺少支持模型訓(xùn)練的積極性。
2.深度偽造的治理包括源頭防范、過程控制與末端治理。技術(shù)的健康發(fā)展往往需要調(diào)用倫理、法律等其他維度的資源。不同國家和地區(qū)相繼推出了倫理法律規(guī)制舉措。
歐盟側(cè)重從源頭防范深度偽造的負(fù)面使用，集中于數(shù)據(jù)管控和主體權(quán)利保護(hù)等方面。2018年，歐盟通過《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》(GDPR)，保護(hù)數(shù)據(jù)主體的知情權(quán)、刪除權(quán)、反對(duì)權(quán)和自動(dòng)化個(gè)人決策等相關(guān)權(quán)利，提出公平、合法、透明、目的限制性、存儲(chǔ)限制等數(shù)據(jù)保護(hù)原則。2022年6月正式生效的歐盟《數(shù)據(jù)治理法案》（DGA）則鼓勵(lì)為了公共利益的數(shù)據(jù)共享和使用，標(biāo)志著歐盟對(duì)數(shù)據(jù)使用的整體態(tài)度從主張嚴(yán)格限制轉(zhuǎn)向倡導(dǎo)“合理使用”。2024年3月13日，歐洲議會(huì)通過《人工智能法案》（Artificial Intelligence Act），提倡促進(jìn)以人為本、值得信賴的AI發(fā)展，保護(hù)公民基本權(quán)利、民主、法治和生態(tài)環(huán)境。
我國對(duì)數(shù)據(jù)和智能技術(shù)應(yīng)用的規(guī)制具有彈性，側(cè)重流程管控和分類監(jiān)管，在促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展和維持社會(huì)環(huán)境有序之間尋求平衡和共贏。在我國，網(wǎng)絡(luò)安全法、數(shù)據(jù)安全法和個(gè)人信息保護(hù)法三部基礎(chǔ)性法律構(gòu)成了數(shù)據(jù)使用和智能工具應(yīng)用的基本規(guī)制框架。2020年更新的《中國禁止出口限制出口技術(shù)目錄》中，“基于數(shù)據(jù)分析的個(gè)性化信息推送服務(wù)技術(shù)”被列為禁止出口的技術(shù)，例如字節(jié)跳動(dòng)公司研發(fā)的TikTok核心算法等。2022年發(fā)布的《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)深度合成管理規(guī)定》中，明確了深度合成服務(wù)技術(shù)支持者、提供者和使用者三類主體，構(gòu)建以服務(wù)提供者為核心、連接技術(shù)支持者與使用者的監(jiān)管模式，強(qiáng)化平臺(tái)中介在深度合成內(nèi)容傳播和使用過程中的責(zé)任和義務(wù)。2023年7月，國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室發(fā)布的《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》提出，堅(jiān)持包容審慎和分類分級(jí)監(jiān)管：對(duì)于合理創(chuàng)新的應(yīng)用，鼓勵(lì)行業(yè)協(xié)作和場(chǎng)景優(yōu)化；對(duì)“具有輿論屬性或者社會(huì)動(dòng)員能力”的生成式人工智能，要求按規(guī)定進(jìn)行安全評(píng)估。相關(guān)條例辦法以及網(wǎng)絡(luò)治理行動(dòng)作為對(duì)基礎(chǔ)性法律的靈活補(bǔ)充，可以更加及時(shí)地應(yīng)對(duì)技術(shù)的快速迭代和應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)。
美國是最早提出對(duì)深度偽造技術(shù)進(jìn)行立法規(guī)制的國家，從聯(lián)邦到各州政府層面都確立了相關(guān)法案，側(cè)重對(duì)深度偽造的負(fù)面使用結(jié)果進(jìn)行治理，涵蓋干擾選舉、傳播色情等多個(gè)方面。2019年6月，美國眾議院的《深度偽造責(zé)任法案》要求，任何創(chuàng)建深度偽造視頻媒體文件的人必須添加“不可刪除的數(shù)字水印以及文本描述”予以說明，否則將屬于犯罪行為。隨后，美國得克薩斯州通過了《關(guān)于制作欺騙性視頻意圖影響選舉結(jié)果的刑事犯罪法案》，弗吉尼亞州也頒布了一項(xiàng)反色情復(fù)仇修正法案，把發(fā)布和傳播深度偽造視頻視為實(shí)施色情報(bào)復(fù)的一種方式。2024年3月底，美國田納西州通過《確保肖像、聲音和圖像安全法案》，“保護(hù)個(gè)人的聲音和形象不在未經(jīng)授權(quán)的情況下被人工智能所使用”，把權(quán)利主體范圍拓展到了未成年人和已故個(gè)人，并特別提及了對(duì)音頻作品的保護(hù)。
（二）人本主義成為GAI治理的基本倫理導(dǎo)向
“現(xiàn)代社會(huì)的控制形式在新的意義上是技術(shù)的形式。”[34]媒介影響社會(huì)各類制度以及制度之間的互動(dòng)，不僅是通過一系列媒介技術(shù)裝置的嵌入，也體現(xiàn)在圍繞媒介技術(shù)形成的特定認(rèn)知視角發(fā)揮著建構(gòu)作用。生成式人工智能帶來的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，為反思高度現(xiàn)代性時(shí)期的治理倫理提供了一個(gè)契機(jī)。
2017年，美國舉辦的“Beneficial AI”會(huì)議上，由844名人工智能和機(jī)器人領(lǐng)域的專家聯(lián)合簽署的23條AI發(fā)展原則，被稱為“阿西洛馬人工智能原則”。其內(nèi)容包括堅(jiān)持人類價(jià)值觀、確保人類控制權(quán)等，并強(qiáng)調(diào)人工智能研究的目標(biāo)是創(chuàng)造有益于人類而不是不受人類控制的智能。“阿西洛馬人工智能原則”成為全球領(lǐng)域AI發(fā)展的指導(dǎo)性原則。然而，人工智能的發(fā)展和應(yīng)用始終伴隨著倫理爭(zhēng)議。由于發(fā)展歷史、現(xiàn)實(shí)情況和執(zhí)政觀念各不相同，不同國家和地區(qū)對(duì)于智能社會(huì)的愿景存在差異，其核心問題是：AI發(fā)展的受益者是誰？
美國的人工智能研發(fā)計(jì)劃重視本國的國家利益以及全球領(lǐng)導(dǎo)力，對(duì)以中國為代表的AI發(fā)展大國多采用競(jìng)爭(zhēng)修辭。歐盟堅(jiān)持追求理性與道德的傳統(tǒng)，以維護(hù)“公共利益”作為AI發(fā)展的基本原則，從制度設(shè)計(jì)上將數(shù)據(jù)利他主義作為新的數(shù)據(jù)使用理念。中國近年來從國家戰(zhàn)略層面鼓勵(lì)智能技術(shù)創(chuàng)新和數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，同時(shí)始終強(qiáng)調(diào)堅(jiān)持以人為本，致力于構(gòu)建共建共享的和諧社會(huì)。
（三）“AI治理AI”成為GAI治理的技術(shù)發(fā)展方向
生成式人工智能將機(jī)器的主體性提升到了前所未有的程度。即便是在風(fēng)險(xiǎn)治理場(chǎng)景下，社會(huì)行動(dòng)者的應(yīng)對(duì)思路仍然是訴諸媒介，進(jìn)一步引入媒介技術(shù)來解決問題。
“AI治理AI”存在著技術(shù)邏輯和治理邏輯的融合和博弈，其中的悖論隱藏著一個(gè)啟示：應(yīng)對(duì)生成式人工智能的相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)，需要多元行動(dòng)者的協(xié)同參與，尤其需要建立整體性、系統(tǒng)性和結(jié)構(gòu)性的韌性治理思維。傳播學(xué)研究者需突破圍繞“恐懼”的研究范式，[35]客觀認(rèn)識(shí)技術(shù)和社會(huì)互動(dòng)中的人機(jī)關(guān)系及其變化，探索健康高效的人機(jī)交流和協(xié)作方式，以應(yīng)對(duì)內(nèi)外部風(fēng)險(xiǎn)。
五、結(jié)語
以生成式人工智能為代表的智能技術(shù)，提供了更多元的信息生產(chǎn)、呈現(xiàn)和場(chǎng)景體驗(yàn)?zāi)Ｊ健４怪鳖I(lǐng)域的寫作機(jī)器人能夠自動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)抓取、分析并生成稿件，從而快速響應(yīng)突發(fā)事件、精準(zhǔn)分析財(cái)務(wù)報(bào)表、低成本地報(bào)道體育賽事。圖像生成模型可以突破時(shí)空限制，根據(jù)已知信息模擬事件發(fā)生經(jīng)過和“還原”新聞現(xiàn)場(chǎng)，用具象化的方式解釋新聞事件。參與式文化下，“我在現(xiàn)場(chǎng)”“重返現(xiàn)場(chǎng)”不僅是記者的職業(yè)需要，也是普通用戶通過適度曝光、提升可見性，滿足自身存在感需要的一種途徑。生成式人工智能的“創(chuàng)造”屬性將進(jìn)一步提升用戶的自由度，提供“第一視角”的場(chǎng)景體驗(yàn)，也便于用戶生產(chǎn)出更個(gè)性化的解讀內(nèi)容。
生成式人工智能在信息呈現(xiàn)上的聚合化、影像化特點(diǎn)，會(huì)加劇輿論環(huán)境失序。同時(shí)，“AI治理AI”的模式卻暫時(shí)難以跳出虛假信息和偏見循環(huán)的怪圈。生成式人工智能的虛假信息和價(jià)值偏見源于原始數(shù)據(jù)庫、技術(shù)設(shè)計(jì)和人機(jī)交互，從根本上是對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的映射。生成式人工智能還被用在政治經(jīng)濟(jì)博弈中，甚至被用于發(fā)表仇恨言論、煽動(dòng)情緒。就現(xiàn)實(shí)狀況而言，“AI治理AI”的模式在當(dāng)前承載了過高期待。現(xiàn)有的AI治理工具無法精準(zhǔn)辨別復(fù)雜情感及其文化語境，也難以分辨情感表達(dá)的不同信息載體。[36]生成式人工智能會(huì)進(jìn)一步模糊人類生成內(nèi)容和機(jī)器生成內(nèi)容的界限，讓輿論環(huán)境面臨更大的風(fēng)險(xiǎn)。
在與技術(shù)的相互規(guī)訓(xùn)和共生中，人類需要共同承擔(dān)維護(hù)公共利益和價(jià)值觀的責(zé)任。生成式人工智能具備“成為道德上被接受的新聞內(nèi)容生產(chǎn)主體”的潛力，[37]但它只是有限道德代理者，無法替人類做出道德決策和承擔(dān)責(zé)任。[38]生成式人工智能的技術(shù)迭代和監(jiān)管具有明顯的區(qū)域特色和文化差異，但其作為一種新興媒介所引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)具有相似性。在此過程中，人本主義仍然是應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的基本價(jià)值取向，發(fā)展對(duì)社會(huì)負(fù)責(zé)的AI是人類社會(huì)的共同目標(biāo)，建立一個(gè)情境兼容的全球性信息治理框架是大勢(shì)所趨。
【本文為國家社科基金重大項(xiàng)目“提升面對(duì)重大突發(fā)風(fēng)險(xiǎn)事件的媒介化治理能力研究”（批準(zhǔn)號(hào)：21&ZD317）階段性成果】
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家好，我是 Echa。
今天來分享 50 個(gè)超實(shí)用的 Chrome 瀏覽器擴(kuò)展！
JSON Viewer Pro 用于可視化JSON文件。其核心功能包括：
輸入界面如下：
格式化之后：
JSONVue 是一個(gè)JSON數(shù)據(jù)查看器，主要用來格式化JSON數(shù)據(jù)：
Library Sniffer 是一款給開發(fā)者使用的工具，能夠探測(cè)當(dāng)前網(wǎng)頁所使用的類庫、框架和服務(wù)器環(huán)境，為開發(fā)者提供了方便。
Wappalyzer 擴(kuò)展可以用來識(shí)別網(wǎng)站背后的底層技術(shù)。通過此擴(kuò)展，可以了解特定應(yīng)用程序是否是用 React、Vue、Angular、PHP等編寫的。還可以訪問有關(guān) Web 服務(wù)器、編程語言、框架、內(nèi)容管理系統(tǒng)、分析的信息工具、數(shù)據(jù)庫等。
WhatRuns 擴(kuò)展程序只需單擊一下即可找到任何網(wǎng)站上使用的技術(shù)。
使用PerfectPixel插件可以將設(shè)計(jì)圖加載至網(wǎng)頁中，與已成型的網(wǎng)頁進(jìn)行重疊對(duì)比，以幫助開發(fā)和設(shè)計(jì)人員規(guī)范網(wǎng)頁像素精度。這是一款可以優(yōu)化前端頁面顯示的Chrome插件。
可以使用此擴(kuò)展程序快速清除緩存，無需任何確認(rèn)對(duì)話框、彈出窗口等。可以在選項(xiàng)頁面上自定義要清除的數(shù)據(jù)和數(shù)量，包括：應(yīng)用程序緩存、緩存、Cookie、下載、文件系統(tǒng)、表單數(shù)據(jù)、歷史記錄、索引數(shù)據(jù)庫、本地存儲(chǔ)、插件數(shù)據(jù)、密碼和 WebSQL。
VisBug 是一個(gè)使用 JavaScript 構(gòu)建的開源網(wǎng)頁設(shè)計(jì)調(diào)試工具，它可以讓用戶使用點(diǎn)擊式和拖放式界面來查看網(wǎng)站的元素。
Debug CSS 是一個(gè)幫助調(diào)試CSS的插件。他可以顯示出頁面元素的輪播，按住Ctrl，并將鼠標(biāo)懸浮在元素上，即可查看其信息：
CSS Viewer 是一款適用于 Web 開發(fā)人員的高效 Chrome 擴(kuò)展。顧名思義，CSS 查看器可以顯示將鼠標(biāo)懸停在任何網(wǎng)頁上的元素的 CSS 屬性。
EditThisCookie 是一個(gè) cookie 管理器。可以添加，刪除，編輯，搜索，鎖定和屏蔽cookies。
React Developer Tools 是開源 JavaScript 庫 React 的 Chrome DevTools 擴(kuò)展。它允許我們?cè)?Chrome 開發(fā)者工具中檢查 React 組件層次結(jié)構(gòu)。安裝此插件之后，將在 Chrome DevTools 中獲得兩個(gè)新選項(xiàng)卡："?? Components" 和 "?? Profiler"：
Vue.js devtools 是一款基于chrome瀏覽器的用于調(diào)試Vue.js應(yīng)用程序的插件，可以使得開發(fā)人員大大提高調(diào)試效率。支持用戶對(duì)DOM結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行解析和調(diào)試功能。
Augury 可以幫助開發(fā)人員在 Google Chrome 瀏覽器中調(diào)試和分析 Angular 應(yīng)用程序。
Firebug Lite是火狐瀏覽器中著名的開發(fā)者工具firebug插件移植到Chrome中的插件，在Chrome中安裝了Firebug Lite插件以后，開發(fā)人員可以像在火狐瀏覽器中使用firebug一樣熟悉的方式來調(diào)試網(wǎng)頁內(nèi)容，其包含了基本的HTML、CSS以及Javascript的調(diào)試功能，用于幫助網(wǎng)頁前端開發(fā)工程師快速地調(diào)試網(wǎng)頁，以便及時(shí)地找到網(wǎng)頁中的BUG并及時(shí)修復(fù)。
HTML Validator 在 Chrome 的開發(fā)者工具中添加了 HTML Validator。HTML 頁面的錯(cuò)誤數(shù)通過瀏覽器狀態(tài)欄中的圖標(biāo)顯示，詳細(xì)信息可以在瀏覽器的開發(fā)者工具中查看。
Web Developer 擴(kuò)展為帶有各種 Web 開發(fā)工具的瀏覽器添加了一個(gè)工具欄按鈕。該擴(kuò)展適用于 Chrome 和 Firefox，并且可以在這些瀏覽器支持的任何平臺(tái)上運(yùn)行，包括 Windows、macOS 和 Linux。
Requestly 是一款Chrome和Firefox瀏覽器插件，提供URL轉(zhuǎn)發(fā)、修改HTTP請(qǐng)求和結(jié)果、插入腳本等功能。
Window Resizer 主要用來調(diào)整瀏覽器窗口的大小以模擬各種屏幕分辨率。
Responsive Viewer 是在一個(gè)視圖中顯示多個(gè)屏幕的 Chrome 擴(kuò)展程序。該擴(kuò)展將幫助前端開發(fā)人員在開發(fā)響應(yīng)式網(wǎng)站/應(yīng)用程序時(shí)測(cè)試多個(gè)屏幕。
此插件允許直接從瀏覽器發(fā)送跨域請(qǐng)求，而不會(huì)收到跨域錯(cuò)誤。可以使用此插件覆蓋 Request Origin 標(biāo)頭，并將 Access-Control-Allow-Origin 設(shè)置為 *.
ColorPick Eyedropper 是一個(gè)放大的吸管和顏色選擇器工具，可讓從網(wǎng)頁等中選擇顏色值。
CSS Peeper 用于檢查和復(fù)制元素樣式的優(yōu)秀工具，使用 CSSPeeper 可以將鼠標(biāo)懸停在網(wǎng)頁中的任何元素上，然后單擊鼠標(biāo)即可復(fù)制元素的樣式。
24. Dimensions
Dimensions是一款能幫助使用者對(duì)網(wǎng)頁上各種元素屬性之間的距離進(jìn)行測(cè)量的Chrome頁面元素測(cè)量插件，該插件在點(diǎn)擊啟動(dòng)插件圖標(biāo)后，可以對(duì)頁面中圖像、輸入字段、按鈕以及視頻等頁面元素之間上下左右的方位尺寸進(jìn)行測(cè)量，同時(shí)還可以通過使用快捷鍵來快速啟用或關(guān)閉該插件的功能，簡(jiǎn)單實(shí)用。
Site Palette 用于生成調(diào)色板。設(shè)計(jì)師和前端開發(fā)人員必備的工具。可以通過這款插件輕松獲取網(wǎng)站的配色方案。
ColorZilla 是一款功能強(qiáng)大地提取網(wǎng)頁色彩的工具；也是個(gè)快速的對(duì)顏色進(jìn)行調(diào)節(jié)的Chrome插件，許多的用戶將這款軟件稱呼為顏色吸取插件，它提取的顏色是非常的多樣化，還可生產(chǎn)css顏色的代碼等。
當(dāng)我們想查看網(wǎng)頁中文字的字體時(shí)，最常用的方法就是在控制臺(tái)查看文字的字體樣式。那還有沒有更簡(jiǎn)單的方法呢？WhatFont 就是一個(gè)查看網(wǎng)頁字體的Chrome擴(kuò)展。只需要的點(diǎn)擊擴(kuò)展圖標(biāo)，再點(diǎn)需要查看為文字即可：
Fonts Ninja 可以從任何網(wǎng)站識(shí)別字體、添加書簽、試用并購買它們。
使用 BrowserStack 快速啟動(dòng)擴(kuò)展在任何瀏覽器中啟動(dòng)一個(gè)新的測(cè)試會(huì)話。最多可設(shè)置 12 個(gè)瀏覽器以實(shí)現(xiàn)快速訪問并最大限度地減少切換瀏覽器所花費(fèi)的時(shí)間。
Toby 是一款 Chrome 新標(biāo)簽頁工具，能夠?qū)⑽醋x的標(biāo)簽頁分組顯示在新標(biāo)簽頁中，這樣就能把所有未看完的標(biāo)簽頁都關(guān)閉了。分組相當(dāng)于多個(gè) Chrome 窗口，將你的標(biāo)簽頁都拖進(jìn) Toby 中，就不需要實(shí)時(shí)開著占地方了。
該擴(kuò)展提供了每日熱門開發(fā)者新聞，不需要再浪費(fèi)時(shí)間搜索高質(zhì)量的文章了。
Momentum 擁有漂亮的新標(biāo)簽頁面，每日更新精彩背景壁紙圖片，可設(shè)置每日新鮮事焦點(diǎn)以及跟蹤待辦事項(xiàng)，無廣告，無彈窗。
The Great Suspender 是一個(gè)輕量級(jí)的擴(kuò)展用來減少 Chrome 的內(nèi)存占用。如果同時(shí)打開許多選項(xiàng)卡，在可配置的時(shí)間之后未查看的選項(xiàng)卡將在后臺(tái)自動(dòng)掛起，從而釋放該選項(xiàng)卡消耗的內(nèi)存和 CPU。
Session Buddy是一個(gè)可以幫助用戶查看、新增、編輯當(dāng)前網(wǎng)站Session狀態(tài)的Chrome插件。用戶可以利用該插件保存網(wǎng)站當(dāng)前的狀態(tài)以便在關(guān)閉Chrome或關(guān)閉計(jì)算機(jī)后恢復(fù)，從而達(dá)到節(jié)省內(nèi)存的作用。
Octotree 旨在讓 GitHub 體驗(yàn)更好。通常，為了檢查 Github 中的子文件夾，需要手動(dòng)單擊文件夾并導(dǎo)航。Octotree 擴(kuò)展解決了這個(gè)問題。此擴(kuò)展在項(xiàng)目的左側(cè)顯示存儲(chǔ)庫的目錄結(jié)構(gòu)，這有助于更好地理解文件夾結(jié)構(gòu)。
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File Icons for GitHub and GitLab 可以將 GitHub 和 GitLab 上的原始文件圖標(biāo)替換為特定文件類型的圖標(biāo)。
ax DevTools 是一個(gè)快速、輕量級(jí)但功能強(qiáng)大的測(cè)試工具，由 Deque 開發(fā)的世界上最值得信賴的可訪問性測(cè)試引擎 axe-core 驅(qū)動(dòng)。使用 ax DevTools 在網(wǎng)站開發(fā)過程中查找并修復(fù)更多可訪問性問題。
OctoLinker 可以將特定語言的語句（如 include、require 或 import）轉(zhuǎn)換為鏈接。當(dāng)打開一個(gè)包含多個(gè)導(dǎo)入語句的文件并且想要快速打開它時(shí)，只需將鼠標(biāo)懸停在鏈接的文件上并單擊即可打開。
此擴(kuò)展可幫助 Web 開發(fā)人員分析網(wǎng)頁是否違反最佳實(shí)踐。
Check My Links 是一個(gè)鏈接檢查器，它可以抓取網(wǎng)頁并查找損壞的鏈接。
Checkbot 是用于驗(yàn)證一組HTML頁面上的鏈接的工具。Checkbot可以檢查一個(gè)或多個(gè)服務(wù)器上的單個(gè)文檔或一組文檔。它會(huì)創(chuàng)建一個(gè)報(bào)告，該報(bào)告匯總了引起某種警告或錯(cuò)誤的所有鏈接。
Google Page Speed Insighs 是一款旨在優(yōu)化所有設(shè)備上的網(wǎng)頁、提高網(wǎng)頁加載速度的工具。
META SEO inspector是一款可以幫助用戶分析網(wǎng)頁的meta信息并得到SEO評(píng)估的谷歌瀏覽器插件。
Ghostery 是強(qiáng)大的隱私保護(hù)擴(kuò)展程序。其主要有以下功能：
AdBlock 用來在YouTube、Facebook、Twitch和其他你喜愛的網(wǎng)站上攔截廣告和彈窗。
番茄工作法（Pomodoro?）時(shí)間管理助理。? 長(zhǎng)短兩種休息時(shí)間 ? 帶有倒計(jì)時(shí)顯示的工具欄圖標(biāo) ? 追蹤Pomodoro歷史和統(tǒng)計(jì)訊息 ? 可配置的長(zhǎng)休間隔 ? 可配置的定時(shí)器時(shí)長(zhǎng) ? 桌面與新標(biāo)簽頁通知 ? 超過20種音效可選的聲音通知 ? 計(jì)時(shí)器秒針走動(dòng)音效
Loom 可以用來快速錄制視頻，并且能夠?qū)浿频囊曨l上傳到指定的網(wǎng)頁中，Loom還支持在用戶點(diǎn)擊啟動(dòng)插件時(shí)，立即捕捉屏幕圖像，同時(shí)開始視頻錄制操作，還可以將錄制好的視頻復(fù)制到粘貼板中存儲(chǔ)。
GoFullPage 是一款全屏截圖插件（整個(gè)網(wǎng)頁截圖），完整捕獲您當(dāng)前頁面的屏幕，進(jìn)行滾動(dòng)截圖，而無需任何額外的權(quán)限。單擊擴(kuò)展程序圖標(biāo)，然后將其傳輸?shù)狡聊豢煺盏男聵?biāo)簽頁中，可以在其中將其下載為圖像或PDF，甚至只需拖動(dòng)即可，保存到桌面。
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要:新聞客戶端是地市日?qǐng)?bào)推進(jìn)媒介融合的潮流之舉。囿于人力物力和傳統(tǒng)思維等因素，地市媒體新聞客戶端比商業(yè)公司運(yùn)作的同類產(chǎn)品在傳播功能的效果實(shí)現(xiàn)上要差，在市場(chǎng)和營收上面臨更多困難。地市日?qǐng)?bào)應(yīng)真正運(yùn)用新媒體思維，發(fā)揮內(nèi)容專業(yè)生產(chǎn)優(yōu)勢(shì)，增加資源投入，做足本地化特色和加強(qiáng)市場(chǎng)運(yùn)營推廣，才能實(shí)現(xiàn)困境突圍。
中圖分類號(hào)： 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-8122(2019)09-0000-04
一、“前端”新聞客戶端的產(chǎn)品構(gòu)架和特點(diǎn)
近幾年來，隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的用戶規(guī)模日益龐大，作為移動(dòng)新媒體的新聞客戶端也得到迅猛發(fā)展，各大報(bào)紙為迎合用戶需求，紛紛推出自己的APP，“封面”“看楚天”“南方 ”等先后亮相。艾媒咨詢最新數(shù)據(jù)顯示，截止2017年底，中國手機(jī)新聞客戶端用戶總數(shù)增至6.36億人，盡管用戶規(guī)模已趨飽和狀態(tài)，但行業(yè)格局仍有變化空間，隨著平臺(tái)建設(shè)回歸新聞本質(zhì)，傳統(tǒng)媒體類手機(jī)新聞客戶端仍然有較強(qiáng)的發(fā)展?jié)摿1]。贛南蘇區(qū)是2012年國務(wù)院確立的“原中央蘇區(qū)振興發(fā)展”的對(duì)象，贛南主流媒體在此國家戰(zhàn)略中承擔(dān)著新聞?shì)浾撔麄鞯闹匾姑Ｕ窃谏鲜霰尘跋拢瑸榱诉M(jìn)一步推進(jìn)媒介融合和搶占移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)輿論主陣地，贛南日?qǐng)?bào)社于2016年9月12日推出了自己的新聞客戶端“前端”。作為報(bào)社的戰(zhàn)略級(jí)產(chǎn)品，“前端”聚合了贛南日?qǐng)?bào)社旗下贛南日?qǐng)?bào)、贛州晚報(bào)和“前端”新聞網(wǎng)的人力與內(nèi)容等資源，以“越貼近，越前端”為口號(hào)，力求構(gòu)筑“贛南主流媒體矩陣的重要一翼”。“前端”的正式上線，意味著贛南日?qǐng)?bào)社已經(jīng)完成了覆蓋紙媒、PC端和移動(dòng)端三代傳播形式的整體布局。
“前端”產(chǎn)品的界面非常簡(jiǎn)潔，分為新聞、生活和互動(dòng)三大塊，聚合了新聞資訊、生活服務(wù)、社交互動(dòng)和移動(dòng)電商等當(dāng)前媒體類APP常見的主流服務(wù)。其主要特點(diǎn)如下：
1、新聞資訊與生活服務(wù)本地化
作為一款地市級(jí)報(bào)紙的新聞資訊類APP，“前端”的眼界和定位都很清晰，旨在打造屬于贛州人民的新聞客戶端。其資訊內(nèi)容的本地化色彩鮮明，比如熱點(diǎn)、贛南、政情、教育、贛南師范大學(xué)等多個(gè)小欄目，都刊發(fā)大量的本地內(nèi)容。尤其是在生活信息服務(wù)方面，提供社保查詢、公交查詢、天氣查詢、叫外賣、查快遞、看電影、贛州紅十字會(huì)和贛州風(fēng)光等本地公共資訊和線上商城服務(wù)。在互動(dòng)方面，開設(shè)了論壇區(qū)、新聞爆料欄目，供用戶自主發(fā)貼和即時(shí)交流。這些欄目和內(nèi)容設(shè)計(jì)不僅提高了“前端”服務(wù)的本地化特色，有助于提高用戶黏性，也改造了媒體與受眾交流的時(shí)空和形式，拓展了內(nèi)容營銷的渠道，而報(bào)料互動(dòng)的設(shè)計(jì)還可以為新聞內(nèi)容生產(chǎn)帶來新的可能。
2、內(nèi)容定制個(gè)性化和推送智能化
目前，“前端”為用戶提供6個(gè)固定頻道、24個(gè)興趣頻道的新聞內(nèi)容，用戶可根據(jù)自己的閱讀興趣訂閱所選的頻道內(nèi)容。為了能夠真實(shí)地捕捉用戶需求，高準(zhǔn)確度地向用戶推薦信息，“前端”采用了最先進(jìn)的用戶行為智能分析技術(shù)和相關(guān)新聞推薦技術(shù)，用戶點(diǎn)擊某一篇文章后，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)分析和聚合相關(guān)度較高的新聞，在文章頁下方以列表的形式推薦給用戶，便于其閱讀更多感興趣的文章，從而提供了“千人千面”的新聞資訊，較好地滿足了個(gè)性化需求。同時(shí)，這種精準(zhǔn)推送不僅能獲得用戶特別關(guān)注，有效喚醒沉睡用戶，還能利用其優(yōu)質(zhì)內(nèi)容捆綁用戶，增加用戶黏性。此外，“前端”還具備智能信息檢索功能，用戶可通過關(guān)鍵字檢索文字信息、圖片信息和視頻信息，同時(shí)檢索結(jié)果采用圖片、文字、視頻、混合展現(xiàn)等多種展現(xiàn)樣式，實(shí)現(xiàn)檢索結(jié)果展現(xiàn)的多樣化[2]。
3、傳受多互動(dòng)與社區(qū)吸引力
“前端”重視媒體與公眾的互動(dòng)，論壇和報(bào)料兩個(gè)板塊為用戶打造了暢所欲言和輿情上達(dá)的交流平臺(tái)，用戶既可以自由發(fā)起話題討論，也可以向媒體曝光信息，并且得到“前端”的受理，在“前端問吧”中得到整理與回復(fù)。“前端”甚至還與贛州市政府部門協(xié)作建立知識(shí)問答共享，比如由市人社局直接回復(fù)網(wǎng)友有關(guān)的政策咨詢，達(dá)到了便民利民的效果。同時(shí)，為了鼓勵(lì)用戶的使用和互動(dòng)，“前端”在國內(nèi)紙媒新聞APP中率先引入了社區(qū)積分機(jī)制，即用戶的簽到、分享、回帖評(píng)論等一系列行為均可獲取相應(yīng)的積分獎(jiǎng)勵(lì)(簽到10個(gè)積分，評(píng)論、轉(zhuǎn)發(fā)、邀請(qǐng)下載均為5個(gè)積分)，而積分到達(dá)一定數(shù)量，就可以通過生活板塊中的線上商城兌換等價(jià)商品。這一獨(dú)特創(chuàng)新讓“前端”用戶的注意力有了現(xiàn)實(shí)價(jià)值。但是“前端”在閱讀新聞時(shí)并未設(shè)置積分獎(jiǎng)勵(lì)，如果能根據(jù)用戶閱讀某一新聞的時(shí)間或回貼評(píng)論的點(diǎn)贊數(shù)、回復(fù)數(shù)來設(shè)置梯度的積分獎(jiǎng)勵(lì)，其對(duì)用戶使用的促進(jìn)效果可能會(huì)更好。
此外，“前端”在內(nèi)容方面還具有一定的延展性。其新聞板塊中的融媒體欄目集成了讀報(bào)、微信、微博、網(wǎng)站、H5和VR等內(nèi)容，讀報(bào)小欄目對(duì)外鏈接了贛南日?qǐng)?bào)、贛州晚報(bào)、江西日?qǐng)?bào)和多家中央級(jí)日?qǐng)?bào)的電子版，整體上給人以小而全的感覺。同時(shí)，用戶還可以將“前端”中的文章分享至新浪微博、微信朋友圈、QQ空間等多個(gè)社交平臺(tái)，有助于提高“前端”的知名度并且實(shí)現(xiàn)用戶的引流。
二、“前端”產(chǎn)品運(yùn)營中存在的問題
一是依賴母媒，缺乏原創(chuàng)和亮點(diǎn)。“前端”的本地新聞稿件主要來自于贛南日?qǐng)?bào)、贛州晚報(bào)、客家新聞網(wǎng)等媒體，自主策劃的新聞報(bào)道較很少，說明它沒有真正脫離母媒體。其他熱點(diǎn)新聞則多轉(zhuǎn)載于新華系、人民系、中新網(wǎng)等媒體平臺(tái)，換湯不換藥。筆者對(duì)2018年12月17-31日期間其熱點(diǎn)小欄目的稿件來源進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，原創(chuàng)稿件僅占發(fā)稿總數(shù)的12.5%，說明原創(chuàng)性不足。
二是稿件更新較慢，內(nèi)容偏軟性。相較于其他報(bào)紙新聞客戶端，“前端”在整體上更新較慢。比如2018年12月17日-31日期間，其熱點(diǎn)小欄目共推出391篇新聞，平均每天26.1篇，其中休息日平均每天約12篇，遠(yuǎn)未達(dá)到實(shí)時(shí)更新的程度。其他欄目，比如理論、文藝、萬象，約2~4天更新一次。這種節(jié)奏在信息化時(shí)代未免太慢，很難滿足用戶對(duì)各類信息的旺盛需求。在新聞?lì)}材上，“前端”推送的主要不是時(shí)政新聞，而是社會(huì)新聞，且其標(biāo)題多采用網(wǎng)絡(luò)文章標(biāo)題的煽情套路。此外，還出現(xiàn)未標(biāo)明稿件來源、明顯錯(cuò)別字等低級(jí)錯(cuò)誤。更值得注意的是，在熱點(diǎn)小欄目還出現(xiàn)多次廣告性質(zhì)明顯的宣傳稿，比如《買房，地段你選對(duì)了嗎》《碧桂園匠心品牌史》，內(nèi)容誘導(dǎo)性很強(qiáng)。如此表現(xiàn)，有損于主流媒體的專業(yè)性和權(quán)威性。
三是用戶參與度低，互動(dòng)量少。“前端”的論壇、爆料兩個(gè)主要互動(dòng)欄目的用戶使用率低、互動(dòng)很少，平均每天更新的帖子和跟帖數(shù)都多為1條左右，且爆料中的帖子基本不是爆料信息，這說明其用戶的使用意愿不足。在新聞?lì)l道中，很多新聞也根本無人參與評(píng)論，其跟帖的大多是“已閱”“哈哈”“好”之類的無效評(píng)論。這可能是其用戶總量不足，或者是新聞內(nèi)容缺乏吸引力，也可能與其社區(qū)積分制的激勵(lì)作用不足等有關(guān)，從而限制了整體使用率和互動(dòng)度。
四是APP功能設(shè)計(jì)欠亮點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)效果待優(yōu)化。“前端”產(chǎn)品功能設(shè)計(jì)采用的是當(dāng)前新聞客戶端的功能標(biāo)配，即以頻道訂閱、評(píng)論分享和互動(dòng)三大塊為主，缺乏亮點(diǎn)。在功能實(shí)現(xiàn)方面，有時(shí)出現(xiàn)無法加載、鏈接跳轉(zhuǎn)錯(cuò)誤甚至閃退的問題，嚴(yán)重影響了用戶體驗(yàn)。“前端”采用了積分制運(yùn)營模式，但是其積分分配較簡(jiǎn)單：閱讀新聞無積分，評(píng)論新聞、分享新聞、邀請(qǐng)好友下載均5個(gè)積分，而每日簽到10個(gè)積分。這種設(shè)置對(duì)用戶缺乏足夠的吸引力，既不能引導(dǎo)用戶消費(fèi)新聞，也不利于給“前端”增進(jìn)流量。此外，“前端”目前版本的積分獎(jiǎng)勵(lì)明細(xì)不清、線上商城開發(fā)不夠，用戶積分只能作為虛擬貨幣購買線上商城的商品，不能提現(xiàn)或得到其他轉(zhuǎn)化。這種功能及其實(shí)現(xiàn)效果上的整體不足，使得“前端”很難與其他知名的新聞客戶端競(jìng)爭(zhēng)。
三、地市日?qǐng)?bào)新聞客戶端改進(jìn)的思考
當(dāng)前，國內(nèi)新聞APP數(shù)量眾多、競(jìng)爭(zhēng)激烈，本來應(yīng)以內(nèi)容取勝的報(bào)紙新聞客戶端也存在設(shè)計(jì)和內(nèi)容同質(zhì)化、用戶黏性差、盈利模式不明等問題。作為地市日?qǐng)?bào)的新聞客戶端要想在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中突出重圍，唯有更加貼近用戶需要，在變化中求發(fā)展。
1、依托自身優(yōu)勢(shì)，走特色和差異化之路
騰訊網(wǎng)總編輯王永治曾經(jīng)說過，紙媒轉(zhuǎn)型做獨(dú)立APP時(shí)機(jī)已經(jīng)過去了，因?yàn)樾侣勈袌?chǎng)早已被門戶覆蓋，而普通用戶裝一兩個(gè)新聞資訊類APP就夠了。所以，報(bào)紙新聞客戶端要實(shí)現(xiàn)自救和發(fā)展，必須回到原點(diǎn)，即發(fā)揮其專業(yè)化新聞生產(chǎn)的優(yōu)勢(shì)，但新聞客戶端不應(yīng)簡(jiǎn)單照搬母媒內(nèi)容，因?yàn)樵瓌?chuàng)新聞依然是打動(dòng)用戶、增強(qiáng)核心競(jìng)爭(zhēng)力、樹立媒體品牌形象的重要途徑，也是解決內(nèi)容同質(zhì)化的有效辦法[3]。所以，不能一味地追求“短平快”，而要加強(qiáng)優(yōu)質(zhì)的原創(chuàng)新聞生產(chǎn)，做好熱點(diǎn)報(bào)道、深度調(diào)查和新聞評(píng)論等，才能真正滿足信息過載過剩時(shí)代新媒體用戶的需求和消費(fèi)特點(diǎn)。同時(shí)，地市日?qǐng)?bào)新聞客戶端還要做足做強(qiáng)本地化內(nèi)容輸出，以突顯自己的特色和差異性。“前端”作為地方報(bào)紙APP，應(yīng)堅(jiān)持貼近贛州、服務(wù)贛州，可以增加縣市區(qū)報(bào)道，使自己成為各地用戶與家鄉(xiāng)相連的紐帶。
2、加強(qiáng)報(bào)道時(shí)效和形式，做足“富媒體”
在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境和新聞消費(fèi)短平快、碎片化的條件下，內(nèi)容的新鮮和時(shí)效性是有效滿足用戶更切實(shí)的基本要求。地市報(bào)紙新聞客戶端可以發(fā)揮其地方新聞的采集優(yōu)勢(shì)，加強(qiáng)自有新聞來源，及時(shí)、適時(shí)(比如讀者午休、下班、睡前等時(shí)段)推送新聞，以“通知”功能推送重要新聞，滿足用戶“無限刷新”的需求。更重要的是，新聞客戶端應(yīng)真正做成“富媒體”。其辦法很簡(jiǎn)單，主要是做好可視化解讀新聞，即強(qiáng)化圖片和視頻[4]。“前端”在此方面已有嘗試，比如以H5形式展現(xiàn)贛州18個(gè)縣市區(qū)風(fēng)貌，但其視頻頻道的新聞內(nèi)容過少，大多為轉(zhuǎn)載其他平臺(tái)的娛樂內(nèi)容。在缺乏條件做出高質(zhì)量的視頻新聞前，可以采用手機(jī)、無人機(jī)開展視頻報(bào)道、VR報(bào)道甚至新聞直播；或發(fā)展用戶成為“拍客”，以簽約、獎(jiǎng)勵(lì)、網(wǎng)友打賞等形式，鼓勵(lì)他們拍攝上傳本地生活的新鮮視頻。在某些題材領(lǐng)域比如節(jié)慶等活動(dòng)中，還可以采用“眾包”即UGC形式，讓手機(jī)用戶共同生產(chǎn)喜聞樂見的新聞。在資源運(yùn)用方面，可以發(fā)揮贛州旅游、美食等優(yōu)勢(shì)進(jìn)行旅行直播。
3、加大人力財(cái)力投入，提升用戶體驗(yàn)
地方媒體迫于人力、財(cái)力等因素的影響，做新媒體往往很多都只是想法，效果實(shí)現(xiàn)較難，但是有投入才有產(chǎn)出。有了足夠投入，APP的產(chǎn)品線、內(nèi)容生產(chǎn)、用戶體驗(yàn)?zāi)酥亮髁亢驼w運(yùn)營才能出彩。僅從做好用戶體驗(yàn)角度來看，好的用戶體驗(yàn)就是用戶愿意參與和互動(dòng)，并且從中獲得多而強(qiáng)的滿足感。其方法很多，首先要強(qiáng)化APP的平臺(tái)功能，以聚合足夠用戶；其次，要提供豐富的新聞和信息服務(wù)，善于營造熱點(diǎn)話題，鼓勵(lì)用戶分享和交流；再次，開展有吸引力的線上線下活動(dòng)和采用有效的激勵(lì)機(jī)制，以提高用戶的活躍度和留存度，同時(shí)又能促使平臺(tái)實(shí)現(xiàn)信息的高效擴(kuò)容和增值。比如“前端”的論壇欄目，可采用約稿形式、打賞機(jī)制來吸引優(yōu)質(zhì)內(nèi)容入駐，爆料欄目可采用有償形式收集新聞線索。
4、優(yōu)化新媒體思維，提升平臺(tái)盈利能力
國內(nèi)外媒體融合實(shí)踐證明，用傳統(tǒng)媒體思維做不好新媒體。不樹立和持續(xù)優(yōu)化新媒體思維，運(yùn)營不實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值，就無法持續(xù)發(fā)展。可以說，新聞APP 光做好內(nèi)容遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，它實(shí)際上是一個(gè)“內(nèi)容+用戶+關(guān)系”的綜合平臺(tái)，也是一種平臺(tái)經(jīng)濟(jì)。
其一，從運(yùn)營方式來看，用戶激勵(lì)機(jī)制非常重要，這樣才可以打造一款以用戶為中心的“有用又好玩”的新聞客戶端。2015年，并讀新聞APP曾以“閱讀新聞能賺錢”的模式橫空出世。其積分機(jī)制強(qiáng)調(diào)引導(dǎo)用戶的閱讀、分享和互動(dòng)，而非簽到或點(diǎn)擊廣告。這種分成與激勵(lì)機(jī)制比“紅人點(diǎn)點(diǎn)”“錢咖”“秒賺”等APP單純地給用戶“發(fā)紅包”的做法更加積極和有持續(xù)性，不僅強(qiáng)化了用戶體驗(yàn)，也有效地捆綁了用戶。要進(jìn)一步優(yōu)化社區(qū)積分制，提高增值服務(wù)能力，可以按用戶的參與方式、瀏覽的內(nèi)容和時(shí)長(zhǎng)來實(shí)行梯度積分獎(jiǎng)勵(lì)，以強(qiáng)化用戶使用的深度。還可以開通積分兌現(xiàn)、余額提現(xiàn)、用戶打賞等功能，以提升用戶的使用率和滿足感。
其二，從盈利需要來看，有償訂閱、廣告和電商是APP商業(yè)變現(xiàn)的基本手段。通常，地方報(bào)紙新聞客戶端很難實(shí)行新聞?dòng)袃斢嗛啠贏PP頁面直接插入廣告又影響閱讀體驗(yàn)。可以采用開屏廣告、信息流廣告、軟文廣告、抽獎(jiǎng)等形式為廣告主引流；可以開展“看廣告贏積分”之類的二次營銷，將廣告分成與用戶觀看收益聯(lián)系起來；此外，要做好美食、娛樂、教育、樓市、汽車、旅游等垂直頻道的劃分，便于廣告主快速細(xì)分市場(chǎng)和匹配目標(biāo)受眾，同時(shí)根據(jù)用戶屬性、興趣、瀏覽、搜索等大數(shù)據(jù)來測(cè)定宣傳效果，便于廣告主精準(zhǔn)投放。在電子商務(wù)方面，則要做好自己的線上商城和積分變現(xiàn)，便于用戶購買本地的吃、住、行、娛、樂、購等各類生活和出行服務(wù)。
其三，從產(chǎn)品推廣來看，要多運(yùn)用更加經(jīng)濟(jì)的線上營銷手段。除了報(bào)紙二維碼、官方微博微信下載鏈接等方式，還可以嘗試在各大應(yīng)用市場(chǎng)、下載站推廣，或者在百科網(wǎng)站建立品牌詞條，在問答網(wǎng)站建立產(chǎn)品問答，在論壇貼吧發(fā)布軟文，或采用ASO優(yōu)化等成本較低的諸多線上渠道進(jìn)行推廣。此外，還可以和其他地方媒體、新媒體開展合作互推，不斷增強(qiáng)APP產(chǎn)品的曝光度和市場(chǎng)推廣的長(zhǎng)尾效應(yīng)。總的來說，與成功的新聞?lì)怉PP相比，地市日?qǐng)?bào)新聞客戶端大多還要在新聞資訊、生活服務(wù)、社交互動(dòng)三個(gè)基本功能上增強(qiáng)效果的實(shí)現(xiàn)，在市場(chǎng)運(yùn)營和盈利方面也需要較長(zhǎng)時(shí)間的考驗(yàn)。
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