下一个十年，AIGC如何赋能媒体深度融合？
生成式人工智能（AIGC）是人工智能由1.0时代进入2.0时代的重要标志。随着人工智能通用大模型的问世，全球对AIGC技术的强大潜力有了更加深刻的认识。面对风口，机遇与挑战并存。媒体融合的下一个十年，AIGC又将如何重构媒体生态？
7月22日，在澎湃新闻网主办的“坚守媒体初心，拥抱AI时代”2023外滩新媒体年会上，多位来自业界的嘉宾就相关话题展开了圆桌对话。
参与讨论的嘉宾有之江实验室科艺融合研究中心主任耿卫东、传播大脑科技（浙江）股份有限公司副总经理兼CTO张健、宁波日报报业集团编委吴育新、腾讯云天御内容风控总监周耀辉。本场圆桌论坛由澎湃新闻副总编辑黄杨主持。
“AIGC如何重构媒体生态”圆桌论坛现场
技术赋能传媒生态
今年初，浙江省举全省之力打造的媒体统一技术支撑平台传播大脑横空出世，引发了行业内外的极大关注。作为赋能下一个十年媒体深度融合的重要布局，其提出的目标是打造引领媒体变革的技术集成中心、数据交互中台、融合传播中枢，让更多媒体“共享开源技术，共建开放生态”，以移动互联网新思维新技术，赋能媒体深度融合发展。
传播大脑科技（浙江）股份有限公司副总经理兼CTO张健在论坛上介绍，虽然成立时间不长，但目前传播大脑已经有了三项主要成果。
澎湃新闻副总编辑黄杨
首先是新型的智能化媒体技术平台，即“天目蓝云”，它为各级媒体提供的丰富应用，包括流程、直播等能力。第二个是前不久正式发布的媒体行业专业大模型“传播大模型”平台，通过紧跟传媒发展的前沿，持续为媒体行业进行业务赋能。第三项成果，是持续进行的一张网的建设。通过建构数据、运营、用户一张网，从数据层面把全省的内容、运营数据做打通，为全省的媒体赋能。
“作为一个省级的技术支撑平台，最重要的是要有非常完整的业务体系。流程完整的业务体系和丰富的技术经验能够支撑做好B端的媒体服务，为全省的媒体单位赋能。”张健指出，媒体技术平台一定要有足够强的To B的业务模式，以此支撑起为媒体做服务的价值。同时也要有足够强的C端洞悉能力，理解用户到底需要什么。最后还要明确，用户、媒体、监管是一个完整的闭环，不仅要了解用户需要什么，还要感知监管的需求，进而让整个业务体系变成闭环。
传播大脑科技（浙江）股份有限公司副总经理兼CTO张健
宁波日报报业集团编委吴育新表示，对客户端来说，光做新闻是远远不够的，还要努力搭建平台，构建自己的生态。他以甬派客户端去年底上线的网络小说频道为例，表示要提高用户的粘性需要有多样化的思考和表达。
“网络小说要生成图片很不容易，没有设计师做图时编辑很是为难，直接使用网络图片又会牵扯版权问题。现在我们的编辑通过ChatGPT做成大图，通过这一形式吸引用户，增强用户粘性。”吴育新希望，未来媒体能够结合AIGC的特点，探索自身生态建设。
宁波日报报业集团编委吴育新
AIGC的内容安全之困
“科技向善”是众多科技工作者的信仰，但面对AIGC可能带来的内容风险，虚实混融中该如何守住真实底线？ 在圆桌论坛现场，澎湃新闻副总编辑黄杨也提出了这个问题。
腾讯云天御内容风控总监周耀辉表示，从UGC（用户生产内容）、PGC（专业生产内容）到AIGC，内容安全建设有了一些新变化。首先是对内容型平台来说，会出现新的不合规内容类型，比如说前段出现的AI深度合成伪造的人脸诈骗，还有AI创作工具在电商平台的“盗图抄店”，这些都是应当引起警惕的。
此外，对于非内容型的平台，AIGC会有内容挖掘的需求，需要在前期对AI模型开展规范化训练。比如说在智能客服的场景，如果AIGC参与问答，会有不可预测的风险，用户很容易被AIGC恶意诱导回答一些内容，从而泄露个人隐私。
“最后一点，不仅是要杜绝低俗类或者暴力血腥类内容的传播，我们也希望减少低质量的内容扩散。在UGC平台上，当用户掌握了AIGC的工具以后，可能会生产出不少质量不高的文章，这种内容对平台生态帮助不大，我们也尝试在一些场景中把AIGC生成的内容降权。”周耀辉说。
国家7部门近日联合发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》为AIGC的规范发展划定了“红线”和“底线”，对各方都将带来新的挑战。周耀辉表示，内容风控是攻防对抗不断演进的过程，面对AIGC生成的海量内容带来的内容安全风险，可以“用魔法打败魔法”。
“腾讯在微信、腾讯视频、腾讯新闻都有过用AIGC去辅助内容审核的经验。简单来说，内容的智能审核需要对图片进行分类，对模型进行训练和预训练，从而加快模型训练的速度，降低训练的成本。”周耀辉表示。
周耀辉强调，人工智能不是万能的，可以通过人机协同提升准确率。他建议媒体可以通过资深编辑的审校把关，与机器审核进行联动，降低内容审核成本。
腾讯云天御内容风控总监周耀辉
所有的技术都有优势，同样所有的技术都存在局限性。在人工智能领域，AI出现错误或者偏差，导致生成不准确、错误甚至荒诞结果的现象被称为AI“幻觉”。它可能发生在多个层面上，如文本的胡编乱造、事实的错误捏造、无用代码的生成，甚至编造出相关参考文献。
“大模型解决了常识性的问题，让人们觉得它无所不能。但是真正应用它的时候，光有常识是不够的，一定要结合专业领域的知识，相互结合才能更好地为我们的生态服务。”之江实验室科艺融合研究中心主任耿卫东表示，可以把大模型看成上知天文、下知地理的诸葛亮，但有了诸葛亮打算做什么？最好的角色是做刘备，必须有理想有目标，在这个前提下请军师帮忙，最后达到想要的结果。
之江实验室科艺融合研究中心主任耿卫东
人工智能时代，主流媒体更需要坚持真实权威的底线。吴育新表示，针对不时出现的用ChatGPT编造假新闻的情况。要在技术前置进行优化，不断完善ChatGPT的算法，防止虚假内容的输出。另一方面，媒体的专业素养不能丢，媒体从业者对于技术不要过度依赖。
“从目前来看，AIGC对大多数媒体来说只是到门口。但风吹到我们脚底下的话还要一段时间，我们要有心理准备，现在还没有到猪都能吹起来的地步。”吴育新说。
打造传媒业的数据大模型
AIGC 技术的突破性进展引发内容生产方式变革，也对主流媒体以先进技术赋能的思路、框架、方法、路径提出了新要求。
“在媒体里，我们的每一篇稿子是专业的记者编辑花了很多精力高质量生产出来的，这些都是大模型训练所必须的数据。”张健认为，从大模型的演进来说，当下最主要的问题是每家媒体拥有的数据量太少了，各家数据的格式又存在较大差异，如果都从网上抓取要进行清洗和格式优化，太浪费资源和时间。如果可以通过建设传媒业数据大模型的机会，把各家媒体的数据整合到一起，研发属于传媒行业的数据大模型，将是很有意义的一件事。
“从产品的演进来说，通用化的大模型产品发展到接下来的私有化大模型产品，大模型的能力和本地资源形成合力，可以助力传媒业尽快过渡到真正的智媒时代。”张健表示。
“迎接媒体融合转型的下一个十年，需要合作伙伴们的抱团取暖，通过人工智能驱动媒体的融合转型，用魔法打败魔法，用大用户大生态构建未来全媒体传播的信息基础。”澎湃新闻副总编辑黄杨在总结中表示。