第一步是名词解释，我们要对题目里出现的专业术语作一个简短的解释，在这道题就是去解释“ChatGPT”是什么东西，有什么特征；

第二步是回应题目，相当于把疑问句变成肯定句，比如这道题问“对内容生态有什么影响”，那我们就要说“对内容生态产生了很大的影响”；

第三步是自然过渡，就是告诉阅卷者接下来我们要开始分析什么内容了。

一、ChatGPT赋能新闻传播内容生态

（一）多元场景下的内容深化

在新闻报道领域中，ChatGPT以文本、图片、视频等多形式辅助内容生成与加工，利用智能化对更多新闻体裁进行内容生产；在舆情分析监控上，ChatGPT可根据舆情治理主体的需求快速生成更具个性且更详细的舆情分析报告；在媒体用户运营上，ChatGPT能以更加拟人化、智能化的交流回应用户需求，增加用户黏性。

（二）人机协同的新内容分发模式

ChatGPT的出现，使得智能分发模式浮出水面。ChatGPT能够应用各种不同平台、不同来源的信息与语料进行多平台内容的集成加工。从用户层面看，ChatGPT带来的另一个变化，是采用人性化的对话方式提供答案，人在信息获取过程中有了更多参与。微软的新必应将集成ChatGPT应用，谷歌等也开始探索类似的新用户界面。

（三）智能媒介化的角色转换

ChatGPT更多地是作为中介连接起人类传播者和受众，被纳入更广泛且更深入的传播过程，使得人类传播与人机传播广泛交融，即在不同阶段，生成式预训练机器人将和人类一样都可成为传播过程的主动传播者或者被动接受者，也都可作为不同传播过程中的传播媒介，实现自身作为数字劳动“主体”在语言逻辑、人机交互和价值生成上的超越性。

二、ChatGPT为新闻传播内容生态带来新机遇

（一）技术赋能拓展内容生产边界

ChatGPT的出现意味着生成式人工智能技术的发展会进一步扩大新闻生产的边界。接受包括文字、图片在内的任何开放式的提问，衍生出对话新闻、无记者新闻和辟谣新闻等无边界的新闻生产模式，在交互中实现新闻生产。

（二）人机协同转变新闻生产方式

包括ChatGPT在内的AIGC（人工智能生成内容）技术，使智能化内容生产翻越了专业围墙，进入普通人的领地，这正是其对智能传播的一个推动。同时，ChatGPT将人机交流带到一个新的起点，也会使人对机器有更多的信任，对与机器的交流有更多期待，人机交流日益成为常态，并向日常生活渗透。

（三）智能转型重塑传播内容生态

ChatGPT应用于新闻传播，意味着新闻传播生态出现了新超越，实现了机器人写稿从传统“依据指令创作”向新闻采编、制作及内容分发等全流程升级，驱动新闻生产实现信息获取、数据验证、文本生产及信息分发等全面升级，提高新闻内容生产效率、丰富呈现方式和信息分发精准度。

三、ChatGPT为新闻传播内容生态带来新挑战

（一）内容的平庸与偏向

以ChatGPT为代表的人工智能只能基于互联网上已有的信息进行文本撰写，这就代表着其输出的内容势必不是一手信息和原创内容，信息增量难以保证，新闻的价值也会因此大打折扣。此外，由于技术自身的限制，ChatGPT生成内容难以像人类新闻报道一样进行事实核查，其在生成文本时可能会存在一定的偏向性，进而影响到内容的客观性和公正性。例如，近期火爆Dall-E、Stable Diffusion等人工智能图像生成模型放大了人口刻板印象，尤其反映在性别歧视、文化偏见等方面。

（二）数据的隐私与版权

ChatGPT技术中的大语言模型，需要通过前期输入大量的内容来进行机器学习和训练，而这些输入的信息往往没有经过数据所有平台或者用户个人的许可，违反了相关国家的隐私数据保护法例。意大利因此已经禁止在境内使用Chat GPT，英国、爱尔兰等欧洲国家也启动了针对Chat GPT数据隐私问题的调查。

（三）信息的真实与虚假

虽然ChatGPT可以从互联网上抓取大量的信息，但是信息的真实性和可信度却难以保证，这就容易引发新闻报道的误解或者失实。ChatGPT可以在短时间内生成大量虚假信息，并借由网络渠道广泛传播；还会模仿人类的风格来润色内容，使得生产出的内容更加逼真，以致公众难以辨别真伪和来源。例如Chat GPT最近捏造了澳大利亚的一名政客因贿赂入狱的消息，该政客因此要起诉Open AI诽谤，这也将是全球首例针对人工智能机器人的诉讼案件。

（四）传播效果的双重鸿沟

ChatGPT及其衍生应用将加剧数字鸿沟和知识鸿沟，在新一轮的技术生态变革中拉开不同人群之间的差距，进而加剧劳动者的异化。一方面，由于ChatGPT并未对中国境内用户开放，普通用户通过正常的网络访问无法直接使用该聊天机器人，这种境域的客观限制将直接导致双重鸿沟的加剧；另一方面，由于ChatGPT展示了在重复脑力劳动方面强有力的竞争性，这将对重复脑力劳动者的职业产生冲击，导致大范围的重复脑力劳动者失业，从而剥夺其进一步提升信息技术使用能力与信息素养的机会，难以实现社会价值。

1. 2023年7月7日，Nature新闻栏目发表了一篇很值得关注的讨论文章，一组科学家在ChatGPT的帮助下，仅用不到一个小时就生成了一篇研究论文，而且文章流畅、富有洞察力，并以科学论文预期的结构进行呈现。ChatGPT 基于对已有数据的分析能更高效、准确地帮助从业者完成工作，同时其背后海量数据还可以提供新的突破点，释放用户创新能力。

2. Midjourney是一款ai画图软件，它由ChatGPT的llms进行ai训练，由此用户可以通过向软件描述自己的需求，从而生成专业级的图像作品。Midjourney创作的图像已多次冲上热搜，包括“特朗普入狱”事件、“马斯克在中国”迷因，极大地展现了AIGC语言画图的能力，也为更多非美术专业的内容生产者，带来了更多可能。

3. 目前，谷歌正在开发一款利用AI技术制作新闻报道的产品“Genesis”，可以接受时事新闻信息，并自动生成新闻稿件，并已向《纽约时报》《华盛顿邮报》等媒体高管进行演示。

4. 微软旗下的代码库GitHub在2022年9月的一份分析报告中表示，开发人员使用其AI Copilot工具帮助他们编码，用时缩短了55%。

——引自程思凡《ChatGPT知识生产框架、技术迷思与未来演进》

1. 美国的演员协会进行过集体罢工以抗拒AI对自己的人脸识别和应用，我国的LOFT社区也有大量画手退圈以抗拒网易无偿借用画手作品训练AI的行为。

2. 平凉市公安局于2023年4月侦破一起利用ChatGPT制造假新闻的案件，经确认，题为“今晨甘肃一火车撞上修路工人致9人死亡”的文章为虚假新闻。嫌疑人运用ChatGPT将搜集到的社会热点新闻要素修改编辑后，大量撒播，造成不良影响。

3. 9月19日，《权力的游戏》作者联合其十几位美国作家起诉OPEN AI侵犯版权，它在未经过作者同意的情况下，利用他们书籍进行AI训练。

1. 为了有效防范生成式人工智能服务风险，有效减少虚假信息传播、个人信息权益侵害、数据安全和偏见歧视等问题的发生，今年8月份开始正式施行《生成式人工智能服务管理暂行办法》，提出国家坚持发展和安全并重、促进创新和依法治理相结合的原则，让政府、企业、社会、网民等多方参与到新技术应用发展和治理中来，共同促进生成式人工智能健康发展，让生成式人工智能技术更好地造福人民。

——引自往期推文：2023传媒政策新规盘点（我押今年必考）

2. 欧盟于2021年4月发布的《人工智能法案》基于风险预防的理念，为人工智能制定了一套覆盖全过程的风险规制体系，提出了人工智能统一监管规则，旨在从国家法律层面限制人工智能技术发展带来的潜在风险，使人工智能技术的应用创新在符合欧洲价值观和基本权利的基础上得到进一步加强，让欧洲成为“可信赖”的全球人工智能中心。

——引自罗昕《聊天机器人的网络传播生态风险及其治理——以ChatGPT为例》

3. 2023年4月，美国政府发布了一项有关“是否应该对ChatGPT类人工智能工具采取监管措施”的技术调查评估，在2022年发布的《2022年算法问责法案》（Algorithm Account Ability Act of 2022）草案以及《人工智能权利法案》（AI Bill of Rights）蓝图基础上继续推进人工智能规制。

——引自程思凡《ChatGPT知识生产框架、技术迷思与未来演进》

4. 我国于2017年发布《新一代人工智能发展规划》，制定了2020-2030年分“三步走”发展目标，2020年中央网信办发布《国家新一代人工智能标准体系建设指南》，2021年国家新一代人工智能治理专业委员会发布《新一代人工智能伦理规范》，规划人工智能发展和利用。

——引自程思凡《ChatGPT知识生产框架、技术迷思与未来演进》

AIGC

1. 定义

AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）：指人工智能生成内容。即基于人工智能的技术方法，通过已有数据的学习和识别，以适当的泛化能力生成相关内容的技术。在当前的媒体实践中，AIGC通常是一种人机协同的内容生产，通过人设置的目标与指令进行驱动。AIGC技术为智能媒体注入了更多的动力，也会从多方面对传媒业的旧有生产模式与生产机制形成夹击。面对机器在数据采集、整合与挖掘方面的高维能力，媒体与媒体人未来的价值仍然需要回到“新闻现场”去找寻。

2. 技术特征

（1）数据巨量化

AIGC的“想象力”和创作能力是在海量数据的基础上由计算机学习和模拟生成的，每一幅AI画作背后都是不计其数的标注数据和训练数据。

（2）内容创造力

有了巨量数据的加持，创造力成为AIGC最吸引用户的特色。借助海量语料库，AI工具仿佛超级画手或作曲家一样生成指定风格的图像、音乐或视频。与人类创作过程相比，AI创作拥有时间短、规模大、风格多等特点。

（3）跨模态融合

跨模态融合是AIGC区别于传统UGC和PGC的显著特征。跨模态生成的本质是文本、视觉、听觉乃至脑电等不同模态的知识融合，覆盖图文、视频、数字人、机器人等更多场景。

（4）认知交互力

拥有一定程度的认知和交互能力，是AIGC发展的重要趋势。对于开发者而言，代码的输入输出是人与计算机交互的底层逻辑；对于用户而言，人们使用智能终端和网络平台实现人机交互和互联通信。人工智能场景中通常利用自动问答、视觉识别、姿态识别等实现人机交互，而AIGC的出现则为人与机器的沟通带来了更多可能，成为人与计算机沟通的媒介，在感知和交互上具备特色。