Point d'inflexion? Le journalisme à l’ère de l’AIGC

Le tourbillon de l’intelligence artificielle générative (AIGC) balaie de nombreux domaines.

Fin 2022, OpenAI a lancé ChatGPT, une application de dialogue en langage naturel, et a lancé de manière itérative GPT-4 en mars de cette année, ce qui a rapidement attiré l'attention de diverses industries et du public. Les modèles à grande échelle sont en plein essor partout dans le monde, les capitaux, les technologies et les talents continuent d'affluer et les entreprises technologiques continuent de déployer leurs propres modèles à grande échelle. On estime que d’ici 2030, la taille du marché de l’AIGC devrait dépasser mille milliards de yuans.

Il y a quelques années, la nouvelle de la victoire d'AlphaGo sur le joueur de Go Li Shishi a déclenché une vague d'intelligence artificielle. Cependant, la vague d'AIGC est plus violente, car en plus des avancées technologiques, son faible seuil et sa praticité rendent la perception de l'application côté plus significatif. Ainsi, le public ne reste pas seulement au stade de la discussion, mais peut directement expérimenter la puissance de l’intelligence artificielle générative.

Chaque cycle d’innovation technologique marquera une nouvelle ère. "À l'ère de l'AIGC, toutes les industries méritent d'être remodelées grâce à l'IA." Les domaines touchés comprennent l'éducation, la finance, le commerce électronique, le cinéma et la télévision, le design, etc. Parmi eux, le journalisme est l'un des domaines les plus gravement touchés, et la réponse à l'AIGC est également la plus positive.

Au niveau international, de nombreux médias ont déjà mené des tentatives dans ce sens. Le site Web d'agrégation d'informations BuzzFeed a publié des quiz, une colonne de test répondue par l'IA, et a déclaré qu'il utiliserait l'AIGC pour rédiger du contenu de test afin de remplacer une partie de la main-d'œuvre. Le 24 mai, le Washington Post a annoncé la création d'un mécanisme de collaboration interdépartemental en matière d'IA, comprenant l'équipe de prise de décision stratégique AITaskforce et l'équipe de direction AIHub, afin de mieux s'adapter aux pratiques d'innovation en IA. Le « Financial Times » britannique a également nommé pour la première fois un rédacteur en chef de l'IA pour prêter une attention particulière aux derniers développements dans ce domaine. Plus de 100 médias nationaux, tels que The Paper, Cover News et Upstream News, ont annoncé leur accès aux produits AIGC en février de cette année. L'Institut de recherche Tencent a mené une enquête sur le thème « L'impact de ChatGPT sur le journalisme » en juin de cette année. Les résultats ont montré que 80 % des journalistes nationaux avaient utilisé ChatGPT ou des produits similaires, et plus de la moitié (56 %) d'entre eux étaient concernés par Les enquêteurs estiment que ChatGPT (ou des outils similaires) a apporté une aide pratique à leur travail.

Bien que la capacité de générer du texte soit exceptionnelle, ChatGPT a également la capacité de générer du contenu multimodal. Pour le journalisme, où la création de contenu est au cœur de cette démarche, cela entraînera de nombreux croisements aux implications significatives. Cette avancée technologique « comparable à la révolution industrielle » (Satya Nadella, PDG de Microsoft) et une forme technologique qui n'est rien de moins que « la naissance de l'ordinateur personnel ou d'Internet » (Bill Gates), à quoi va-t-elle conduire ? du changement ? Cela apportera-t-il de nouvelles opportunités au journalisme ?

À travers ce rapport, nous tentons de discuter de l'impact et des défis que la technologie AIGC représentée par ChatGPT a apporté à l'industrie du journalisme, ainsi que des nouvelles possibilités qu'elle crée. L'AIGC entame une « révolution technologique », et le journalisme en fait partie. Grâce à cette incision, nous pourrons peut-être saisir le véritable sens de cette révolution pour la société humaine.

Le grand remaniement : une triple transformation du journalisme

Depuis le tournant du millénaire, le journalisme a connu des moments brillants, pleins d’espoir, mais aussi plongé dans le pessimisme.

La toute nouvelle écologie numérique confère aux médias traditionnels une vigoureuse vitalité de développement et, en même temps, elle a également donné naissance à un groupe de nouveaux venus dans les médias numériques. Cependant, ces dernières années, divers facteurs tels que le changement de logique de flux, l'impact de nouvelles formes de médias telles que les courtes vidéos et la diminution des revenus publicitaires en ligne ont plongé l'industrie de l'information dans une nouvelle situation difficile.

(1) L'ère de la circulation est révolue, les médias d'information ont été remaniés et la connexion des lecteurs est devenue extrêmement importante

La logique de distribution des contenus a évolué à plusieurs reprises.

Après la crise financière de 2008, les investissements publicitaires des annonceurs se sont déplacés des médias traditionnels vers les médias en ligne. Les moteurs de recherche représentés par Google et les médias sociaux représentés par Facebook ont complètement remodelé le modèle de trafic de contenu. Le trafic provenant de ces deux ports devient la source d’exposition la plus importante pour les médias en ligne.

Facebook est particulièrement préoccupant, dont le fondateur, Mark Zuckerberg, croyait fermement à la valeur positive du contenu d'actualité : améliorer la réputation de la plateforme et améliorer la fidélisation et l'engagement des utilisateurs. Par conséquent, Facebook a autrefois vigoureusement renforcé la proportion de recommandations du contenu d'actualité, permettant au contenu pertinent de gagner plus de visibilité. La décennie entre 2006 et 2016 a été marquée par une lune de miel entre les médias sociaux et le journalisme.

Selon une enquête réalisée en 2015 par le Pew Research Center, jusqu'à 64 % des internautes reçoivent des informations sur les réseaux sociaux. Il s'agit de « l'ère du trafic journalistique » créée par les médias sociaux, qui ont donné naissance à un grand nombre de nouveaux venus dans les médias numériques. Les modèles économiques de BuzzFeed et de VICE, les médias numériques les plus connus du 21e siècle, reposent sur la propagation virale des médias sociaux : un trafic et une attention énormes des utilisateurs se sont déversés sur ces médias, suivis par une grande quantité de capital-risque. À leur apogée, BuzzFeed et VICE étaient respectivement évalués à 1,7 milliard de dollars et 5,7 milliards de dollars.

Mais pour les médias, les fondements de ce modèle sont fragiles et leur survie dépend entièrement de la plateforme. Une fois l’algorithme et les règles de la plateforme modifiés, le modèle économique sera gravement endommagé et deviendra complètement hors de contrôle. Le tournant de l'histoire s'est produit en 2016. Lors de l'élection présidentielle américaine, Facebook a été mis en cause par le monde extérieur pour avoir utilisé des algorithmes pour manipuler les résultats des élections. L'incident de « Cambridge Analytica » a directement envoyé Mark Zuckerberg à l'audience. Face aux critiques de toutes parts, Facebook a annoncé une réduction de la part des contenus d’actualité. En 2020, Facebook renforcera encore les mesures pertinentes pour réduire considérablement la diffusion de contenus d'actualité et de contenus politiques.

Il ne s’agit pas seulement d’un tournant de la plateforme Facebook, mais de la tendance générale des médias sociaux. L'ajustement de l'algorithme a entraîné une exposition de moins en moins importante du contenu d'actualité, ce qui a durement frappé les médias qui dépendent du trafic des médias sociaux, créant ainsi un dilemme collectif pour l'industrie. En 2023, le fondateur de BuzzFeed, Jonah Peretti, a annoncé la fermeture de son activité d'information BuzzFeedNews, VICE a annoncé la fermeture de la marque d'information VICEWorldNews et son site Web principal envisage également de déposer le bilan. VoxMedia, Insider, ABCNews et d’autres médias ont tous licencié du personnel à des degrés divers.

Le problème commun de ces médias est qu’ils n’ont pas accumulé de base d’utilisateurs en renforçant les paywalls et les services d’abonnement. Face à l’énorme trafic et aux revenus publicitaires lorsque la grande vague arrivera, personne ne pensera que c’est un problème. Mais lorsque la marée descend, vous pourrez découvrir qui nage nu.

En revanche, lorsque des nouveaux venus comme BuzzFeed étaient sous le feu des projecteurs, l'ancien média « New York Times » était méprisé par l'industrie en raison de sa lente adaptation à Internet, et était même considéré comme un représentant de la révolution. Sous l’impulsion de BuzzFeed, le New York Times a été contraint de se transformer dans le contexte plus large du journalisme numérique. Mais ce rythme n'est pas pressé : il met son propre contenu derrière le paywall, et attire les abonnés en approfondissant le contenu, mais il devient le capital qui peut survivre au cycle.

À l’ère du trafic mousseux et éphémère, il n’a jamais été aussi important d’établir une connexion plus étroite avec les lecteurs sur la base des lecteurs principaux. De plus en plus de médias le reconnaissent, et cela a donné naissance à trois nouvelles tendances :

**Tout d'abord, utilisez les nouvelles formes médiatiques pour établir un lien direct avec les lecteurs. ** Ces dernières années, les podcasts et la lecture RSS ont commencé à augmenter, et de nombreux médias ont lancé leurs propres services d'abonnement RSS et marques de podcast, dans le but d'établir une relation étroite avec les lecteurs plus directement et plus efficacement, de renforcer les marques médiatiques et d'améliorer la valeur commerciale ;

** Deuxièmement, concentrez-vous davantage sur le contenu local plutôt que sur les sujets d'actualité mondiaux. **Par exemple, le groupe de médias MvskokeMedia a ajusté sa stratégie éditoriale pour se concentrer sur les reportages communautaires locaux, reflétant ainsi son orientation vers les principaux lecteurs ;

** Troisièmement, renforcer la transparence et l'ouverture des rapports. D'une part, cela aide les lecteurs à comprendre le concept de reportage, et d'autre part, cela comprend également à l'envers le type de reportages dont les lecteurs ont le plus besoin. ** Par exemple, le Honolulu Civil Beat a organisé des « salles de rédaction éphémères » similaires aux événements éphémères organisés dans sa région pour renforcer la communication avec les lecteurs.

(2) Avec l'essor du « journalisme vidéo court », l'attention du public a changé et les concepts d'information traditionnels ont été impactés.

En 2023, l'agence de statistiques de données « PressGazette » (PressGazette) a publié un classement de 25 sociétés d'information médiatique établies depuis le millénaire, parmi lesquelles Facebook arrive en tête de liste, suivi de TikTok. L’influence des médias sociaux est évidente : l’essor des plateformes de vidéos courtes représentées par TikTok a eu un impact profond sur la tendance de développement de l’industrie du journalisme.

TikTok est en train de devenir rapidement l’une des plus grandes plateformes de contenu et bases de trafic au monde. Non seulement un grand nombre de jeunes publics sont rassemblés sur la plateforme, mais des publics de différents groupes d'âge tournent progressivement leur attention vers de courtes vidéos plutôt que vers du contenu graphique ou des reportages d'actualité sérieux pour lesquels les médias d'information sont doués. Parallèlement au détournement de l’attention du public, les revenus publicitaires et le capital-risque affluent également vers les plateformes TikTok et Instagram auxquelles les jeunes utilisateurs accordent davantage d’attention.

Non seulement cela, mais un nouveau format d’information fait son apparition : le « journalisme TikTok ». Lorsque des événements d’actualité majeurs tels que la nouvelle épidémie de couronne et le conflit entre la Russie et l’Ukraine se sont produits, les gens ont découvert que la principale source d’information n’était plus les médias d’information, mais TikTok. Une grande quantité de contenu vidéo en temps réel et de première main se répand rapidement sur TikTok. TikTok est progressivement passé d'une plate-forme vidéo courte et divertissante à une plate-forme de contenu complète comprenant du contenu audio et vidéo, et est devenu un moyen important pour les internautes de obtenir l'information. Pour de nombreux jeunes publics, ce n’est pas qu’ils ne regardent plus les informations, mais ils ne lisent tout simplement pas les informations dans les médias. Des phénomènes similaires sont également évidents en Chine.

Lorsque le principal support d’information passe du texte à la vidéo, cela constitue un défi pour la plupart des médias d’information. Certains médias traditionnels recherchent activement des changements et tentent de s’intégrer dans l’écologie de l’information vidéo courte. Selon les statistiques du « 2022 Digital News Report » publié par l'Institut de journalisme Reuters de l'Université d'Oxford, environ la moitié (49 %) des grands médias publient régulièrement du contenu sur TikTok. En tant que représentant des médias établis, le « Washington Post » a spécialement embauché une équipe tierce pour produire du contenu pour son propre compte TikTok ; le « Los Angeles Times » a formé une équipe de contenu appelée « 404 » pour mener une production de contenu expérimental basée sur le préférences du jeune public.

Certains médias locaux sont également nés du journalisme TikTok. Par exemple, NowThis, qui a commencé avec de courtes vidéos d'information, compte déjà 8,5 millions de fans ; la société de contenu espagnole Ac2ality a pour concept principal « raconter l'actualité en une minute » et a accumulé 3,9 millions de fans sur TikTok depuis son lancement en 2019.

L’essor du journalisme sur TikTok signifie un changement dans l’attention du public. D'une part, l'impact sur l'industrie de l'information se reflète dans la perte de revenus publicitaires et la détérioration du cadre de vie des médias. Bien que des efforts aient été faits pour intégrer dans l'écologie de l'information vidéo courte, l'incompatibilité inhérente entre les reportages d'information traditionnels et les médias vidéo ont rendu cette transformation inefficace. D'un autre côté, l'impact généralisé des nouvelles vidéo courtes a eu un impact sur les concepts d'information traditionnels. Des valeurs telles que « l'objectivité » et « l'authenticité », considérées comme la norme dans l'industrie de l'information, ne sont plus mises en avant. L’impact visuel est devenu un nouveau standard de production et les données telles que les likes et les retweets sont devenus de nouveaux indicateurs de la qualité de l’information. Les « informations jaunes » ont gagné de plus en plus de trafic et d'audience, et l'espace vital des informations traditionnelles a été encore plus réduit.

Du point de vue du public, les gens sont progressivement habitués à obtenir des informations par le biais de canaux tels que de courtes vidéos, ce qui est également affecté dans une certaine mesure par les phénomènes de plus en plus importants de « fatigue de l'information » et d'« évitement de l'information ». L'évitement des informations est motivé par des facteurs à la fois cognitifs et émotionnels : l'aspect cognitif se manifeste dans la perception que certains sujets ou événements sont trop rapportés, et la lecture de ces informations entraînera un sentiment de fatigue et il est difficile d'obtenir des incréments d'informations, ce qui entraîne une « surcharge d'informations » ; l'aspect émotionnel fait référence au fait que les gens évitent activement les informations qui déclenchent des émotions négatives, telles que les reportages sur les épidémies, la violence et les catastrophes naturelles.

En 2017, 29 % des personnes interrogées ont déclaré qu'elles « évitaient souvent ou parfois l'actualité », selon un rapport de l'Institut de journalisme Reuters et de l'Université d'Oxford, un chiffre qui s'élevait à 32 % en 2019. Après l'apparition de la nouvelle épidémie de pneumonie à couronne en 2020, la demande d'informations de la population a brièvement augmenté, mais le phénomène d'évitement des informations a rebondi rapidement, avec 59 % des personnes déclarant qu'elles « évitent parfois ou toujours activement les informations ». Les habitudes d'information du public et les changements de mentalité sont devenus des facteurs que l'industrie de l'information doit prendre en compte et sont également devenus des obstacles à la transformation des médias d'information.

(3) Les fermetures et les licenciements sont devenus la norme et les journalistes recherchent activement des changements

Trois années de nouvelle épidémie de couronne ont eu un impact énorme sur l'économie mondiale, et l'industrie du journalisme ne peut rester à l'écart.

La fermeture des agences de presse est devenue la norme. Les médias étrangers, dont BuzzFeed, VICE et d'autres médias numériques, ont fermé leurs activités d'information, et les publications imprimées telles que The Livonia Observer ont pratiquement cessé de paraître. La situation intérieure n’est pas non plus optimiste. Le « Livre bleu des médias : Rapport sur le développement de l'industrie des médias en Chine (2022) » publié conjointement par l'École de journalisme et de communication de l'Université Tsinghua et d'autres institutions montre que l'impact de la nouvelle pneumonie de la couronne sur certains domaines de l'industrie des médias se poursuit, et les revenus publicitaires du journalisme traditionnel continuent de diminuer.Budget pour les périodiques, les journaux et autres médias. Les revenus de la publicité et de la distribution des journaux nationaux ont fortement chuté et le marché de la publicité télévisée était faible et en déclin. De 2020 à 2023, des dizaines de journaux, dont « City Pictorial » et « Southeast Express », ont annoncé leur suspension ou suspension de publication.

Les revenus des journalistes ont considérablement diminué. L'incertitude économique a affecté l'emploi d'environ deux tiers des journalistes, selon le Press Gazette. Plus de 80 % des personnes interrogées sont des journalistes à temps plein, la plupart d'entre eux (71 %) ont un revenu annuel inférieur à 100 000 $ et le salaire moyen d'un écrivain indépendant est inférieur à 300 $.

Les licenciements donnent le ton aux organisations médiatiques. Selon des statistiques incomplètes, depuis 2020, des dizaines de médias ont annoncé des projets de licenciements. BuzzFeed a supprimé un certain pourcentage d'employés en raison de son projet d'utiliser l'IA pour générer du contenu de quiz. Le 20 avril 2023, le fondateur de BuzzFeed a de nouveau annoncé la fermeture de son activité d'information, licenciant environ 180 employés, impliquant du contenu, de la technologie. , administration et autres départements, 15% du total. Selon les statistiques de Forbes, plus de 30 journaux et organisations médiatiques ont procédé à des licenciements à des degrés divers depuis janvier 2023. La dernière en date a eu lieu le 7 juin.

Le ralentissement économique mondial et le choc technologique placent l'industrie de l'information face à une double crise, et les conditions de vie des journalistes sont préoccupantes, ce qui est également étroitement lié à l'application des nouvelles technologies par les agences de presse. L'introduction de systèmes de reporting et d'édition automatiques a libéré une partie du personnel, mais a également entraîné le licenciement de certains praticiens. L’itération de la technologie médiatique n’a pas entraîné de progrès dans les relations de travail, ce qui est particulièrement évident dans l’industrie du contenu. Au premier semestre 2023, une grève continue d'être organisée à Hollywood, affectant de nombreuses séries dramatiques à l'antenne. Derrière la grève se cache la transformation du mode de production et de la forme de diffusion des séries dramatiques par la plateforme de streaming multimédia représentée par Netflix, qui comprime l'espace de vie des scénaristes. L’effet de substitution des mécanismes technologiques impacte également le journalisme.

Confrontés à un espace de vie limité, de nombreux organismes de presse et journalistes ont commencé à se tourner vers les médias sociaux et les plateformes de vidéos courtes. Par exemple, ouvrir des chaînes et publier du contenu vidéo sur TikTok et YouTube pour attirer un public plus jeune tout en augmentant les revenus grâce à des modèles de partage de publicités. D’un autre côté, les journalistes partagent leurs connaissances et leurs idées via des plateformes sociales telles que Twitter et LinkedIn, et construisent leur marque personnelle et leur influence.

Émergent : l’AIGC déclenche une

Nouvelles technologies et révolution industrielle

AIGC, qui utilise l'IA pour générer automatiquement du contenu (AIGeneratedContent). Ce n'est pas une nouveauté. Cela remonte à 1957, lorsque Lejaren Hiller et Leonard Isaacson ont réalisé la première composition musicale générée par ordinateur de l'histoire de l'humanité. Des modèles et des œuvres générées par l'IA continuent d'apparaître, mais 2022 est véritablement la première année de l'épidémie de l'AIGC. L’importance de l’AIGC ne réside pas seulement dans le fait que la technologie génère du contenu, mais aussi dans le fait que l’IA a la capacité de générer et de créer comme les humains. Bénéficiant d’un potentiel créatif illimité et d’un espace d’application futur, l’AIGC déclenche une nouvelle révolution technologique et industrielle, poussant l’intelligence artificielle à ouvrir la voie à la prochaine ère.

(1) Le grand modèle est la pierre angulaire de l'épidémie d'AIGC

Avec l'avènement de l'apprentissage profond en 2010, le développement de l'intelligence artificielle a atteint le troisième point culminant, et le grand modèle a amené ce point culminant à une nouvelle étape. En 2017, Google a publié l'algorithme historique Transformer dans l'article "AttentionisAllYouNeed". Bien qu'il soit toujours une continuation de l'apprentissage profond, il a fait dépasser les 100 millions de paramètres du modèle d'apprentissage profond. Transformer a remplacé RNN et CNN et est entré dans l'ère des grands modèles. Il s’agit sans aucun doute d’une étape majeure.

Transformer est un modèle de réseau neuronal basé sur le mécanisme d'auto-attention. Il était à l'origine utilisé pour effectuer des tâches de traduction de texte entre différentes langues. Le corps principal comprend les parties Encoder et Decoder, qui sont responsables de l'encodage du texte dans la langue source et de la conversion du texte encodé. informations dans la langue cible. Puis basé sur l'Encodeur et le Décodeur, le développement du grand modèle s'est grossièrement lancé sur trois routes : la première est d'abandonner la partie Décodeur, et d'utiliser uniquement l'Encodeur comme modèle de pré-entraînement de l'encodeur. Le représentant le plus célèbre est la famille Bert ; la deuxième consiste à abandonner la partie Decoder. La partie Encoder est basée sur la famille GPT de la partie Decoder ; la troisième est la route grand modèle Google T5 utilisée à la fois par l'Encoder et le Decoder.

Le grand modèle d'IA, également appelé modèle de pré-entraînement ou modèle de base, est un modèle entraîné sur la base d'une grande quantité de données et comportant un grand nombre de paramètres, qui peuvent être adaptés à un large éventail de tâches en aval. Ces modèles, basés sur les idées de l'apprentissage par transfert et les progrès récents de l'apprentissage profond, ainsi que sur les systèmes informatiques appliqués à grande échelle, présentent des capacités émergentes surprenantes et améliorent considérablement les performances de diverses tâches en aval. Compte tenu de ce potentiel, le grand modèle est devenu un changement de paradigme dans le développement de la technologie de l'IA, et de nombreux systèmes ou services de produits d'IA interdomaines seront directement construits sur le grand modèle. Plus précisément dans le domaine de l'AIGC, les grands modèles d'IA peuvent réaliser des tâches multitâches, multilingues et multimodes, et joueront un rôle clé dans la génération de divers contenus. Selon les types de base, les modèles de pré-formation comprennent les modèles de pré-formation en traitement du langage naturel (NLP), les modèles de pré-formation en vision par ordinateur (CV) et les modèles de pré-formation multimodaux. Ces trois types de modèles ont de larges perspectives d’application dans le journalisme et dans d’autres domaines.

Pourquoi dit-on que le grand modèle est la pierre angulaire de l’éclosion de l’AIGC ? C'est parce que le grand modèle a déclenché un changement qualitatif dans les capacités techniques de l'AIGC. Bien que divers modèles génératifs aient émergé dans le passé, le seuil d'utilisation élevé, les coûts de formation élevés, la génération simple de contenu et la faible qualité sont loin de répondre aux besoins de flexibilité, de haute précision et de haute qualité de la consommation réelle de contenu. scénarios. Le grand modèle résout bon nombre des problèmes d’atterrissage ci-dessus. Par exemple, ChatGPT peut fournir des services de génération de contenu textuel de haute qualité pour des personnes de différents pays, de différents milieux culturels, de différents domaines professionnels et tranches d'âge en même temps, ce qui était inimaginable auparavant. ChatGPT démontre également la capacité magique apportée par les grands modèles au-delà de la génération de texte elle-même. ChatGPT, GPT-4, Bard, PaLM, LLaMA, etc. ont apporté la prospérité actuelle des grands modèles, et ont également marqué l'aube de l'AGI.

En général, l’épidémie d’AIGC en 2022 bénéficiera d’une technologie modèle à grande échelle. Le grand modèle AIGC, qui présente les caractéristiques de polyvalence, de basicité, de multimodalité, de paramètres multiples, de grande quantité de données de formation et de contenu généré de haute qualité et stable, est devenu une « usine » et une « chaîne d'assemblage » pour le contenu automatisé. production.

(2) L'écologie industrielle est la garantie du développement de l'AIGC

Le lent développement antérieur de l’industrie de l’IA est étroitement lié à l’absence d’un système industriel plus mature. Toute industrie mature dispose d'un écosystème industriel en amont et en aval relativement complet. Par exemple, dans l'industrie automobile, il n'existe que quelques fabricants de composants de base tels que les moteurs et les boîtes de vitesses dans le monde, mais il peut y avoir de nombreux constructeurs automobiles orientés vers le consommateur. Dans l'ancienne industrie de l'IA, de la recherche et du développement de modèles de base à la vente en ligne de produits et services, chaque entreprise semblait devoir couvrir l'ensemble de la chaîne industrielle, et il était difficile d'équilibrer les coûts et les bénéfices.

Le développement de l'industrie est dans une situation difficile. Auparavant, le manque de polyvalence du modèle d'IA était le problème central, mais désormais, basé sur le grand modèle, l'écosystème industriel AIGC a été initialement formé, présentant une structure à trois niveaux : supérieur, intermédiaire et inférieur.

**La première couche est la couche de base en amont, qui est la couche d'infrastructure technique AIGC construite sur la base du grand modèle. **En raison du coût élevé et de l'investissement technique des grands modèles, ils se heurtent à des barrières à l'entrée élevées. Prenant comme exemple le modèle GPT-3 lancé en 2020, le fondateur d'AlchemyAPI, Elliot Turner, a émis l'hypothèse que le coût de la formation GPT-3 pourrait avoisiner les 12 millions de dollars américains. Par conséquent, les principales institutions qui entrent actuellement dans le modèle de pré-formation sont les principales entreprises technologiques et les instituts de recherche scientifique.

Dans le domaine de l’AIGC, parmi les sociétés d’infrastructures américaines (dans la niche écologique de l’amont) figurent OpenAI, Stability.ai, etc. Grâce au soutien technique de la couche de base, l'industrie en aval peut se développer comme des champignons après la pluie, formant ainsi le flux commercial actuel de l'AIGC.

**La deuxième couche est la couche intermédiaire, c'est-à-dire les modèles et outils d'application personnalisés verticaux, orientés scène. **Le grand modèle pré-entraîné est l'infrastructure. Sur cette base, il peut rapidement extraire et générer de petits modèles orientés scène, personnalisés et personnalisés pour réaliser le déploiement de pipelines industriels dans différentes industries, domaines verticaux et scénarios fonctionnels. utilisation à la demande, haute efficacité et économie. Basé sur le grand modèle, le Model-as-a-Service (MaaS) devient une réalité, qui réalise la transformation de l'IA du « mode atelier manuel » au « mode usine ». Les grands modèles d'IA sont dotés d'une plus grande polyvalence et d'une plus grande intelligence. MaaS fournit une utilisation de modèles sûre, efficace et peu coûteuse ainsi qu'un support de développement pour les applications en aval. Il peut être appliqué dans des industries à grande échelle et renforcer les applications dans diverses industries plus largement. amélioration de l'efficacité de la production de l'ensemble de la société. Le PDG d'OpenAI, Sam Altman, a clairement souligné un jour que la couche intermédiaire est la position centrale du futur entrepreneuriat en IA.

Par exemple, sur la base de l'interface API ouverte de ChatGPT, de nombreux grands modèles ou outils d'application utilisés dans les domaines financier et médical ont été produits. JasperAI s'est appuyé sur GPT-3 pour générer automatiquement du contenu marketing créatif et est devenu une licorne en 18 mois. De plus, après que StableDiffusion soit devenu open source, il y a eu de nombreux développements secondaires basés sur des modèles open source, la formation de styles spécifiques de modèles de domaine vertical est devenue populaire, comme le célèbre Novel-AI généré par le style de peinture bidimensionnel, et différents styles de générateurs de personnages, etc.

**La troisième couche est la couche application, c'est-à-dire les services de génération de contenu tels que le texte, les images, l'audio et la vidéo pour les utilisateurs finaux C. **Dans la couche application, il se concentre sur la satisfaction des besoins des utilisateurs et connecte de manière transparente le modèle AIGC aux besoins des utilisateurs pour parvenir à un atterrissage industriel. NotionAI basé sur le grand modèle GPT-3 est un tel produit, qui peut répondre aux besoins professionnels de génération de contenu textuel des utilisateurs. Prenons l'exemple de l'open source StableDiffusion. Il ouvre non seulement des programmes, mais propose également des modèles formés. Les entrepreneurs successeurs peuvent mieux utiliser cet outil open source pour extraire des ressources plus abondantes avec le seuil de puissance de calcul des cartes graphiques grand public C-end. L'écologie du contenu joue un rôle essentiel dans la vulgarisation de l'AIGC auprès d'un plus large éventail d'utilisateurs finaux C. Il existe désormais de plus en plus d'outils pour les utilisateurs finaux C, notamment des pages Web, des programmes installés localement, des applets mobiles, des robots de discussion de groupe, etc., et même des services de consommation de contenu qui utilisent les outils AIGC pour personnaliser et générer des cartes.

À l'heure actuelle, de l'entreprise de couche d'infrastructure qui fournit des modèles à grande échelle à l'entreprise de couche d'application qui se concentre sur la création de produits et d'outils d'application AIGC, AIGC a développé une écologie prospère et des vagues d'innovation d'application déclenchées par l'innovation technologique ont émergé les unes après les autres. , et la technologie a donné du pouvoir à des milliers d’industries. À mesure que l'intégration de l'économie numérique et de l'économie réelle continue de s'approfondir et que les scénarios numériques de la plate-forme Internet deviennent de plus en plus abondants, la demande humaine globale pour la quantité totale et la richesse du contenu numérique continue d'augmenter. En tant que nouveau type de méthode de production de contenu, l'AIGC a pris la tête de la réalisation d'innovations et de développements majeurs dans les médias d'information, le commerce électronique, le cinéma et la télévision, le divertissement et d'autres industries à forte numérisation et à forte demande de contenu, et son potentiel de marché s'est progressivement accru. émergeant. Dans le même temps, dans le processus de promotion de l'intégration numérique-réelle et d'accélération de la modernisation industrielle, les applications AIGC dans divers secteurs tels que la finance, les soins médicaux et l'industrie se développent également rapidement.

(3) L'innovation des applications de scénarios, l'intelligence incarnée et l'égalité des droits en matière de capacités sont l'orientation future de l'AIGC

L'innovation des applications de scénarios est la voie de développement futur de l'AIGC. Toute technologie émergente ne peut être largement utilisée que si elle est appliquée dans un scénario spécifique et génère une valeur économique et sociale. Dans le même temps, dans un large éventail d’applications, la technologie peut continuer à innover et à se développer de manière itérative. Cela forme l'effet de volant d'inertie de « l'application de scène et de l'itération technologique ». En 2022, le ministère de la Science et de la Technologie a publié successivement « l'Avis sur le soutien à la construction de scénarios d'application de démonstration d'intelligence artificielle de nouvelle génération » et les « Avis directeurs sur l'accélération de l'innovation de scénarios et l'application de haut niveau de l'intelligence artificielle pour promouvoir une économie de haute qualité ». Développement". Dix scénarios d'application de démonstration tels que les ports et les mines intelligentes. Il est devenu un consensus dans l’industrie de promouvoir la mise en œuvre de la technologie de l’intelligence artificielle grâce à la traction applicative. À l'heure actuelle, la stratégie d'OpenAI consiste également à tenter d'établir une écologie d'applications et d'appliquer de grands modèles à diverses industries.

L'innovation dans les applications de scénarios signifie également que l'AIGC sera plus vertical et plus léger à l'avenir. Premièrement, bien que le grand modèle soit généraliste, il manque de profondeur industrielle. Sa tendance de développement future pourrait être la « verticalisation » sous six aspects, notamment la profondeur de l'industrie, la personnalisation de l'entreprise, la spécialisation des capacités, la miniaturisation à grande échelle, la distribution du déploiement et la privatisation de la propriété. Deuxièmement, à l'avenir, l'IA sera intégrée dans tous les domaines de la production et de la vie sociale, en particulier dans les appareils mobiles et les appareils embarqués, ce qui signifie qu'un déploiement localisé est nécessaire. À l'heure actuelle, les grands modèles ont des exigences élevées en matière de puissance de calcul matérielle et de mémoire, tandis que les appareils mobiles ou intégrés ont souvent une puissance de calcul limitée. Par conséquent, la légèreté des modèles constituera une orientation importante pour le développement futur de l'AIGC.

L’intelligence incorporée est une forme inévitable de développement de l’IA. L’intelligence incorporée signifie que l’IA n’est pas seulement numérique ou virtuelle, mais qu’elle a également une forme physique dans l’environnement physique, comme des robots ou d’autres appareils pouvant interagir avec le monde réel. La véritable intelligence et l’apprentissage nécessitent une interaction avec le monde physique, car la plupart des intelligences biologiques ont évolué en contact direct avec leur environnement. L'intelligence incarnée peut mieux apprendre la perception et le comportement grâce à l'interaction avec l'environnement. Semblable à ce point de vue, certains chercheurs estiment que ChatGPT ne sera pas en mesure d’atteindre une super intelligence artificielle à l’avenir car il n’a pas la capacité d’interagir avec le monde réel. Par conséquent, l'intelligence incarnée est considérée comme la clé de l'intelligence artificielle générale, et les robots « d'intelligence incarnée » sont la forme ultime d'intelligence artificielle.

En juillet 2023, l'équipe dirigée par le scientifique en IA Li Feifei a publié les dernières réalisations en matière d'intelligence incarnée : elle a connecté de grands modèles à des robots et transformé des instructions complexes en plans d'action spécifiques. Les humains peuvent utiliser le langage naturel pour donner des instructions aux robots. Plus important encore, en combinant LLM (Large Language Model) + VLM (Visual Language Model), la capacité du robot à interagir avec l'environnement est encore améliorée et les tâches peuvent être accomplies sans données ni formation supplémentaires.

L’égalité des capacités est le résultat inévitable du développement de l’AIGC. À l’heure actuelle, le développement de l’AIGC a donné aux utilisateurs plus de pouvoir créatif et de liberté. Par exemple, les gens ordinaires peuvent utiliser AIGC pour créer des romans, des œuvres musicales, du contenu 3D, etc., qui peuvent tous être générés à la demande en fonction des mots saisis. De plus, à l'avenir, chacun aura peut-être son propre "Jarvis", un assistant personnel intelligent comme Iron Man. En 2021, Microsoft a introduit pour la première fois le concept de Copilot (copilot) sur GitHub. GitHub Copilot est un service d'IA qui aide les développeurs à écrire du code. En mai 2023, avec la bénédiction du grand modèle, Microsoft inaugurera une mise à niveau complète de Copilot, en lançant Dynamics365Copilot, Microsoft365Copilot et PowerPlatformCopilot, etc., et mettra en avant le concept de « Copilot est une toute nouvelle façon de travailler ». Le travail est comme ça, et la vie a aussi besoin de « Copilote ». Li Zhifei, le fondateur de Go Ask, estime que le meilleur travail pour les grands modèles est d'être un « copilote » pour les humains. Le grand modèle AIGC pourrait devenir l'assistant intelligent de chacun, afin que chacun puisse profiter du dividende technologique de l'AIGC.

En plus de la « réforme du côté de l'offre » :

Qu'apporte l'AIGC au journalisme ?

La récession globale de l'économie mondiale, l'effet de substitution des nouvelles technologies, l'impact des courtes vidéos et la réduction du trafic des médias sociaux ont mis l'industrie de l'information face à des difficultés. Dans ce contexte, l’émergence de l’AIGC peut être une lueur d’espoir pour la production d’information et le journalisme dans son ensemble. Alors, quelles nouvelles possibilités l’AIGC apportera-t-elle au journalisme ? Serait-ce une issue à une situation difficile ?

(1) La production d'actualités assistée par l'IA n'est pas nouvelle

Avant d'aborder les changements apportés par l'AIGC, en revenant sur l'histoire du développement du journalisme, nous pouvons voir que l'implication d'IA dans le journalisme, en particulier dans la production d'informations, n'est pas sans précédent. Au cours de la dernière décennie, la vague d’innovations journalistiques déclenchée par l’intelligence artificielle peut être divisée en trois étapes : l’étape du reportage automatisé, l’étape du reportage amélioré et l’étape de génération de rapports.

**La première étape, l'étape du reporting automatisé par l'intelligence artificielle. **À ce stade, il s'agit principalement d'utiliser la capacité de génération de langage naturel (NLG) de l'IA pour rapporter automatiquement l'actualité. Les organisations médiatiques telles que Associated Press, Reuters, Bloomberg et l'Agence France-Presse ont toutes des pratiques représentatives. Les rapports automatisés utilisent des programmes pour générer automatiquement du contenu textuel, ce qui présente des avantages en termes d'efficacité et de précision des rapports, mais en raison du manque de réflexion et d'empathie, il est difficile de rédiger des rapports comparables aux journalistes humains, ils ne sont donc applicables qu'à des domaines spécifiques, tels que la finance, les sports et d’autres types d’actualités pouvant être modélisés.

En termes d'applications, par exemple, le système de génération automatique d'informations appelé « AI News Production Line » développé par Reuters peut générer des informations telles que les actions, les sports et la météo ; le Washington Post utilise un robot d'écriture automatisé appelé Heliograf, qui peut générer des informations simples. des reportages dans les domaines de la science, de la politique et du sport ; le système d'écriture automatique lancé par la chaîne de télévision NHK au Japon s'est distingué dans le reportage sur le tremblement de terre de Tokyo en mars 2011. Des produits tels que DreamWriter lancé par Tencent en 2015 et Kuaibi Xiaoxin par l'agence de presse Xinhua sont des pratiques représentatives du reporting automatisé en Chine. Au cours des deux sessions du pays en 2018, le « cerveau médiatique » lancé par l'agence de presse Xinhua a trié les mots brûlants des deux sessions du pays à partir de 500 millions de pages Web, et a généré et diffusé la première vidéo d'information au monde produite par une machine. sur les deux séances, qui n'ont duré que 15 secondes.

**La deuxième étape, celle du reportage d'actualité amélioré par l'IA. **Cette phase se concentre sur l'utilisation de techniques d'apprentissage automatique et de traitement du langage naturel (NLP) pour analyser les données et révéler les tendances pertinentes. Par exemple, le journal argentin La Nación utilise l’intelligence artificielle pour soutenir son équipe de données depuis 2019, puis a coopéré avec des analystes de données et des développeurs pour créer un laboratoire d’IA afin de renforcer davantage les applications d’IA.

L’application de l’IA dans l’analyse de l’opinion publique est également un exemple de reportage d’actualité amélioré par l’IA. Dans le processus d'analyse de l'opinion publique, l'IA peut contribuer à des tâches telles que l'analyse des sentiments, la détection de sujets, les prévisions et l'analyse des tendances, aidant ainsi les organisations à mieux comprendre les opinions et les attitudes du public afin de faire face à l'opinion publique et aux environnements de marché complexes. Par exemple, l'application développée par Associated Press et NewsWhip peut aider les professionnels à suivre la diffusion du contenu, à analyser comment le contenu stimulera la participation sociale des membres et des clients et à ajuster la stratégie de contenu pour mieux répondre aux besoins des utilisateurs. Il existe également des médias qui utilisent les capacités de données de l'IA pour optimiser le contenu. Par exemple, Forbes a lancé la plateforme de publication de contenu IA Bertie en 2019, qui peut générer des titres plus attrayants et faire correspondre automatiquement les images au contenu du rapport. optimiser l'effet de communication; Washington Post "Continuez également à explorer la pratique consistant à intégrer l'IA dans l'entreprise, comme le lancement du système de recommandation ForYou et l'utilisation de modèles d'IA pour détecter les tendances d'abonnement et la perte d'utilisateurs.

**La troisième étape est l'étape où l'intelligence artificielle générative (AIGeneratedContent) participe à la production d'informations avec des capacités de génération multimodale. **ChatGPT, Google Bard, Microsoft NewBing et d'autres produits sont basés sur un modèle de langage à grande échelle (LLM) capable de générer du texte narratif. Par rapport à l'étape de reporting automatisé qui ne s'applique qu'aux rapports financiers, aux rapports sportifs, etc., L'AIGC peut rédiger des rapports plus longs et de meilleure qualité et imiter des styles de travail spécifiques conformément aux instructions. La capacité de génération multimodale d'AIGC apporte également de nombreuses nouvelles possibilités pour la visualisation des reportages. À l'heure actuelle, l'industrie du journalisme en est encore à ce stade et les pratiques pertinentes doivent encore être approfondies, mais il est prévisible que l'AIGC affectera la collecte, la production et la présentation de l'information, et modifiera ensuite l'ensemble de la structure de l'industrie du journalisme.

(2) L'AIGC réalisera la « réforme de l'offre » du journalisme

Le contenu multimodal tel que le texte Wensheng, l'image Wensheng, l'audio et la vidéo Wensheng, le code Wensheng, etc., appartiennent tous à l'AIGC, c'est-à-dire la catégorie de contenu généré par l'intelligence artificielle. Les modèles traditionnels de production de contenu, tels que l'UGC, le PGC, etc., diffèrent principalement par le professionnalisme et les attributs de composition des auteurs, mais, par essence, les personnes sont le principal acteur de la production de contenu, tandis que l'AIGC produit différentes formes de contenu par l'IA.

L'influence de l'AIGC sur le journalisme se concentre principalement au stade de la production de l'information. Avec l'amélioration des capacités techniques de l'AIGC telles que ChatGPT et l'approfondissement de son application, son impact sur l'industrie du journalisme va également s'approfondir. La pratique d'application actuelle montre que l'impact de l'AIGC sur le journalisme comprend principalement les aspects suivants :

**Tout d'abord, la collecte et le traitement des informations d'actualité pour optimiser le processus de production. **

À l'aide de plug-ins tels que des plugins, ChatGPT peut rapidement capturer et collecter d'énormes quantités de données et effectuer un traitement automatique, comme parcourir rapidement des textes et générer des résumés pour une analyse plus approfondie par les journalistes. Cette capacité offre la possibilité d'améliorer l'efficacité de l'acquisition d'informations. Au stade de la récupération des données, les journalistes et les éditeurs n'ont pas besoin de lire une grande quantité de documents en texte intégral, mais peuvent utiliser les capacités d'analyse de données et d'analyse sémantique de ChatGPT pour générer des résumés et Obtenez rapidement des informations de base pour améliorer l'efficacité du travail. La capacité de génération linguistique de ChatGPT peut également être utilisée pour traduire des textes multilingues, permettant ainsi aux journalistes et aux éditeurs d'obtenir plus facilement du matériel et des informations dans différentes langues. Dans le même temps, les outils AIGC peuvent aider les journalistes à identifier et organiser le contenu audio et vidéo des interviews, à améliorer la productivité et à optimiser le processus créatif. Selon nos recherches, la « récupération de documents » et le « contenu de traduction » sont actuellement les deux AIGC les plus couramment utilisés par les professionnels des médias, représentant respectivement 54,8 % et 44 %.

L’utilisation de l’AIGC pour améliorer la capacité de collecte et de traitement des informations jouera un rôle de plus en plus critique dans les reportages d’actualité. Roula Khalaf, rédactrice en chef du « Financial Times » britannique, a souligné que la rédaction devrait créer une équipe technique en IA pour aider les journalistes dans les tâches d'exploration de données, d'analyse de contenu et de traduction.

**Deuxièmement, la génération de contenu d'actualité améliore l'efficacité des rapports. **

ChatGPT a une forte capacité d'apprentissage et de génération de texte.Après la mise en réseau, il peut collecter rapidement des données Internet pour générer du contenu d'actualité. Grâce à la définition de mots d'invite (), ChatGPT peut également générer des reportages d'actualité d'un style spécifique. De plus, ChatGPT peut être utilisé pour générer des plans d'entretien, des cadres et des titres d'articles, etc. Il peut également traduire des reportages en plusieurs langues, briser les frontières linguistiques et diffuser des informations à divers publics.

Certains médias ont intégré l’AIGC dans le processus de production de contenus d’information. Par exemple, BuzzFeed utilise ChatGPT pour générer du contenu de quiz ; avant la Saint-Valentin en 2023, le New York Times a créé un générateur de messages pour la Saint-Valentin à l'aide de ChatGPT. Les utilisateurs n'ont qu'à saisir quelques instructions rapides et le programme peut générer automatiquement une lettre d'amour ; Le groupe d'édition allemand AxelSpringer et l'éditeur britannique Reach ont également récemment publié des articles rédigés par AI sur des sites d'information locaux.

NewsGPT.com, la première plateforme mondiale de reportages d'actualité entièrement générés par l'intelligence artificielle, a également été lancée. Selon le communiqué, le site Web ne compte aucun journaliste humain et NewsGPT scanne et analyse en temps réel les sources d'information du monde entier, y compris les médias sociaux, les sites Web d'information, etc., et crée des reportages et des reportages. Son fondateur affirme que NewsGPT n'est « pas influencé par les annonceurs ou les opinions personnelles » et fournit des informations « fiables » 24h/24 et 7j/7.

**Enfin, la présentation multimodale des reportages a donné naissance à des types d'informations tels que les « actualités interactives ». **

Avec l'amélioration des capacités techniques, GPT-4 a déjà la capacité de générer de la multimodalité et, en plus de Wenshengwen et Wenshengtu, il pourrait générer davantage de formes médiatiques à l'avenir. Dans le même temps, avec l'aide d'outils AIGC tels que Midjourney, il a également réalisé un contenu multimodal tel que la génération de texte, d'images, d'audio, de code et de contenu 3D, ce qui a créé de nouvelles possibilités pour la génération de contenu d'actualité. La « convergence des médias » et le « reporter tous médias » que l'industrie du journalisme recherchait autrefois voient désormais le jour grâce à l'émergence et à l'application de l'AIGC. Le reportage multimédia "Avalanche" produit par le "New York Times" en 2012, comprenant des images, des vidéos, des données, du contenu 3D, etc., a nécessité 6 mois et une équipe de 11 personnes pour dépenser 250 000 dollars américains. réduire considérablement le coût de production et le seuil d'un contenu similaire.

Parallèlement, grâce aux capacités d’interaction en temps réel de ChatGPT, il peut être utilisé pour développer des robots de dialogue pour le journalisme, les intégrer dans des reportages, répondre aux questions des lecteurs en temps réel et fournir des informations complémentaires basées sur des données. Cela pourrait élargir une forme de contenu de « AIGC Interactive News », en mettant l'accent sur l'interaction avec les lecteurs et en présentant une image complète de l'actualité à travers des questions et réponses continues. L'AIGC peut également améliorer les formes techniques telles que le « point d'ancrage virtuel » et optimiser l'effet de la présentation de l'actualité.

En termes de contenu publicitaire et marketing, AIGC a également démontré de solides capacités de génération, telles que l'utilisation de ChatGPT pour rédiger des textes publicitaires ou l'utilisation de produits tels que Midjourney pour générer directement du contenu publicitaire afin d'améliorer l'efficacité de la création. En outre, ChatGPT peut également être utilisé pour analyser des ensembles de données afin d'aider les annonceurs à comprendre les modèles de comportement des consommateurs et les tendances du marché afin d'optimiser l'efficacité de la publicité. L'AIGC est sur le point de provoquer une révolution dans le monde du marketing numérique.

(3) Comprendre objectivement le rôle de l'AIGC dans le journalisme

Dans l'ensemble, la technologie AIGC représentée par ChatGPT a le potentiel d'améliorer l'efficacité et même de réaliser des changements dans la collecte d'informations d'actualité, la génération de contenu et la présentation multimodale. À l'avenir, avec l'amélioration continue des capacités techniques et l'approfondissement de son application dans l'industrie du journalisme, l'AIGC remplacera certains liens de production de contenu conventionnels, libérant ainsi les journalistes et les rédacteurs d'un travail fastidieux qui consomme du temps et de l'énergie et se concentrant sur un travail plus créatif. . Cependant, dans ce processus, le problème de la réduction des effectifs provoqué par la « substitution technique » est inévitable, de sorte que la survie des journalistes dans le nouvel environnement technologique mérite qu'on s'y attarde.

Grâce à ses puissantes capacités de génération de contenu, l'AIGC devrait réaliser une « réforme de l'offre » de l'industrie du journalisme. Mais en termes d'application réelle, il est encore trop tôt pour « réformer ». Actuellement, des outils tels que ChatGPT sont principalement utilisés pour améliorer l'efficacité de la production de contenu, qui est une « version améliorée » du reporting automatisé. avoir de l'empathie, de la réflexion, du jugement de bon sens, etc. Capacité de base, l'AIGC ne peut pas vraiment être utilisé pour rédiger des rapports approfondis, mais est utilisé dans des domaines spécifiques tels que le sport et les actions, ainsi que dans les «restes» comme la génération de tests contenu. Le directeur adjoint Cao Feng a commenté que ChatGPT est toujours incapable de remplacer les besoins d'écriture dans des scénarios de forte demande et de limites élevées. Il ressort également des pratiques de l'industrie qu'après l'incendie de ChatGPT, bien que de nombreuses organisations médiatiques aient fait des tentatives pertinentes, elles Aucun média faisant autorité n'a réellement appliqué ChatGPT au processus de production de reportages d'information. En incluant les résultats de notre enquête, seulement 38,1 % des organisations de médias d'information utilisent activement les outils AIGC comme ChatGPT.

Il y a plusieurs raisons à cela, notamment :

** Le contenu est peu lisible. **Bien que ChatGPT puisse générer rapidement du contenu basé sur des invites, sa lisibilité est médiocre. Le contenu généré ressemble davantage à un texte explicatif, qui n'est ni réfléchi ni intéressant à lire. L'actualité est un reportage sur des faits récents. Bien que les lecteurs souhaitent comprendre rapidement la dynamique de l'environnement qui les entoure, ils préfèrent lire des reportages plus lisibles que des « textes explicatifs » ennuyeux. Une partie de la raison de la mauvaise lisibilité est que ChatGPT manque de capacités d'analyse et d'enquête et ne peut pas effectuer les mêmes expressions originales que les humains, il ne peut donc pas fournir une vue approfondie des événements et ne peut empiler que des "images de soupe" approfondies. ". Le 18 avril 2023, le compte officiel « Daily People » a publié un article intitulé « Ceci est notre premier manuscrit entièrement écrit par ChatGPT ». Le journaliste a saisi des mots rapides et le contenu a été entièrement généré par ChatGPT. Cependant, peu importe le texte lui-même ou les commentaires des lecteurs, cet article ne peut pas être comparé au niveau des auteurs humains. Des mots clés tels que « terne », « composition des élèves du primaire », « sens de la routine », « raide » et Les « accents de traduction » apparaissent fréquemment dans la zone de commentaire. L'auteur humain qui a coopéré avec ChatGPT a également exprimé ses sentiments sur cette coopération : "Ce n'est certainement pas agréable, et cela peut même être décrit comme douloureux."

**Les sources d'information prêtent à confusion. **Le principe technique de l'AIGC est un grand modèle, et l'ensemble de données composé de données massives constitue les échantillons de formation du modèle de l'AIGC. Cependant, ces données incluent souvent des livres, des reportages dans les médias, des revues universitaires, ainsi que des articles publiés dans les propres médias, des rédactions publicitaires et marketing et du contenu sur les réseaux sociaux. Pour les médias professionnels, les informations qu'ils publient doivent être responsables non seulement des lecteurs mais aussi de la réputation de l'institution. L'AIGC, avec ses sources d'information confuses, n'est évidemment pas un choix idéal. Comme l’a commenté Julia Beizer, directrice du numérique chez Bloomberg Media, la position des médias est de fournir aux lecteurs des informations fondées sur des faits, mais l’IA ne suffit pas pour être une source d’information précise.

** Informations inventées sans discernement. **Le concept d'« hallucination machine » est utilisé pour décrire la capacité de l'AIGC à « dire des bêtises sérieusement ». Le mot « hallucination » vient de la maladie mentale « Confabulation » en psychologie, ce qui signifie que les individus répondront aux questions en fabriquant du contenu de peur de décevoir l'autre partie ou d'éviter de paraître stupide. En raison de la configuration du programme, des outils tels que ChatGPT doivent donner des réponses aux questions des utilisateurs. Si l'ensemble de données d'entraînement ne contient pas cette question ou si l'ensemble de données est erroné, ChatGPT fabriquera une mauvaise réponse. En même temps, il manque de bon sens et de jugement, de sorte qu’il ne peut pas se rendre compte que la réponse donnée est fausse. Si elle est appliquée aux reportages d’actualité, elle doit être accompagnée d’une relecture et d’une vérification manuelles, ce qui à son tour augmente la charge de travail des humains. En 2023, le site américain d'information technologique CNET.com a lancé des dizaines d'articles générés par l'IA. Bien que l'éditeur du site ait affirmé que les articles avaient été « vérifiés et édités » avant leur publication, les lecteurs ont vite découvert qu'il existait un grand nombre de ces articles. Des erreurs fondamentales, et la moitié d'entre elles ont des problèmes de plagiat et de plagiat.

Il faut donc comprendre objectivement le rôle de ChatGPT dans le journalisme. Il est encore trop tôt pour dire que l’AIGC va révolutionner ou même remplacer le journalisme. En tant qu'industrie du contenu, la demande d'excellents talents dans l'industrie de l'information ne changera jamais, et un contenu approfondi basé sur des interviews de première main deviendra de plus en plus important. Comme le dit Madhumita Murgia, rédactrice en chef de l'intelligence artificielle du Financial Times, bien que les outils d'IA générative puissent synthétiser des informations et les modifier, ils ne peuvent pas produire de contenu original ni avoir de capacités analytiques. Ils peuvent remplacer quelqu'un avec des capacités originales".

Épée de Teckel :

L'AIGC sonnera-t-elle le glas du journalisme ?

Pour l’industrie du journalisme, l’AIGC lancera une réforme du côté de l’offre dans le domaine de la production de contenu. Cependant, étant donné le niveau actuel de la technologie AIGC, la « réforme » est loin d’être à venir. L’AIGC a été intégrée dans les pratiques de production journalistique de manière plutôt limitée et n’a pas vraiment commencé à être utile. Il est donc trop tôt pour discuter du défi que l'AIGC lance à l'industrie du journalisme. Cependant, la technologie a été itérative et, du point de vue de l'histoire du développement technologique, nous ne pouvons pas sous-estimer l'effet transformateur provoqué par toute technologie. Lorsque l’AIGC, plus avancé, sera intégré à l’industrie du journalisme et largement utilisé à l’avenir, quels défis posera-t-il à l’industrie du journalisme ? C'est une chose à laquelle nous devons réfléchir.

(1) Détruire l'effet de champ de la production d'information et avoir un impact sur des concepts d'information tels que « l'objectivité »

L'implication de l'AIGC dans le maillon de production de contenu de l'industrie du journalisme entraînera inévitablement des effets destructeurs tout en améliorant l'efficacité.

ChatGPT est appliqué dans le processus de production d'informations. Après qu'un événement d'actualité se produit, le programme capture, analyse et résume les informations pertinentes, et produit rapidement un collage de contenu, ce qui maximise l'efficacité. Cependant, en ce qui concerne l'industrie du journalisme, de multiples forces originaires du domaine de l'information auront un impact sur le contenu du reportage. Par conséquent, la naissance d'un reportage n'est pas seulement l'inspiration personnelle d'un journaliste, mais le produit de la Jeu d’équilibre de forces multiples, résultat du fonctionnement institutionnalisé des médias d’information. Au cours de ce processus, les journalistes acceptent également la discipline du professionnalisme journalistique pour garantir autant que possible l'équilibre et l'authenticité des reportages. Mais lorsque le sujet générateur devient ChatGPT, cet « effet de champ » de la production d’information disparaît progressivement.

En conséquence, comme l'a mentionné le professeur Wu Xiaoning de l'Université de technologie de Chine du Sud dans l'article « L'impact et le défi de la « révolution » de l'information ChatGPT sur l'industrie du journalisme », dans ce processus, l'importance des faits d'actualité dans les textes historiques a augmenté. Puisque le principe de ChatGPT est d'utiliser le contenu existant comme ensemble de données de formation, plus l'influence d'un phénomène ou d'un événement est longue, plus le contenu est pertinent et plus il est facile à capturer et à intégrer dans le contenu d'actualité produit par la machine. De la même manière, si certains chiffres et événements d'actualité ont une plus grande popularité, ils sont plus susceptibles d'être capturés et re-présentés par l'intelligence artificielle, ce qui peut former un effet de « polarisation de l'information » et former un « cocon d'information » créé par l'intelligence artificielle. ".

Dans le même temps, le processus de capture d'informations lui-même implique des questions juridiques et éthiques, par exemple : l'AIGC capture-t-il le contenu du réseau et l'utilise-t-il comme ensemble de données de formation conformément aux exigences légales ? Les sujets des contenus capturés (en particulier les créateurs de contenus tels que les journalistes) doivent-ils être indemnisés financièrement ? En février 2023, le fournisseur d'images Getty a poursuivi StabilityAI pour « violation du droit d'auteur ». Ces questions, du moins pour l’instant, sont encore au stade du brouillard.

De plus, le modèle de génération d’actualités de type ChatGPT aura un impact sur le concept d’actualité existant. Le professionnalisme du journalisme met l'accent sur les dimensions d'authenticité, d'objectivité et de publicité. Ces concepts sont un ensemble de normes opérationnelles progressivement formées dans la pratique du journalisme pour garantir que les reportages ne s'écartent pas de la vérité. Dans l'industrie du journalisme traditionnel, où les gens constituent l'essentiel de la production, les journalistes sont disciplinés par le professionnalisme et le professionnalisme et poursuivent ces concepts dans leurs pratiques de production personnelles. Cependant, ChatGPT n'a aucune conscience subjective et ne peut pas comprendre la signification de ces concepts d'actualité, et ces concepts ne peuvent pas être convertis en un « langage » que ChatGPT peut comprendre comme une chaîne (mots d'invite).

Certains pensent que ChatGPT se débarrasse de la subjectivité du sujet individuel et semble être en mesure de rendre compte de manière plus objective et plus équitable. Comme le annonce NewsGPT, ce site Web présentera les actualités de manière objective et véridique. Mais le problème est que l'algorithme lui-même a toujours des valeurs, et l'algorithme étendra également la discrimination dans le monde réel. C'est un problème inévitable qui est plus difficile à résoudre que les personnes en tant que sujet. Le professeur Hu Yong, de l'École de journalisme et de communication de l'Université de Pékin, a souligné que « l'objectivité » du journalisme est confirmée par la réputation et le bouche-à-oreille des personnes et des institutions, mais que « l'objectivité » des algorithmes exclut toute institution. La logique derrière cela est que la technologie est neutre. Oui, il n’y a pas de préjugé humain, donc l’objectivité peut être garantie. Mais le problème est que la technologie n’est jamais neutre et manque de jugement humain, elle n’est donc pas le sauveur de « l’objectivité ».

Il convient de noter que l’impact de ChatGPT sur la production d’informations se reflète également dans l’utilisation irrégulière de ChatGPT par les praticiens, ce qui peut facilement conduire à des problèmes tels que le plagiat et des sources floues. Selon nos recherches, la plupart (81,9 %) des organisations médiatiques n’ont pas publié de spécifications ni de lignes directrices pour l’utilisation d’outils tels que ChatGPT. Il s’agit d’une question pratique qui mérite attention.

L'impact de ChatGPT sur la production d'informations se reflétera également dans les problèmes de remplacement d'emploi provoqués par les nouvelles technologies. Ce phénomène se produit de manière intensive en raison de l'efficacité plus élevée de la production de contenu de ChatGPT, qui peut remplacer les journalistes humains sur certains types de rapports. Par exemple, après que BuzzFeed a annoncé qu'il utiliserait ChatGPT pour aider à la génération de contenu de quiz, il a immédiatement annoncé son plan de licenciement. Dans le même temps, dans le cadre du mouvement « Hollywood Strike » qui aura lieu en mai 2023, la manière d'empêcher l'IA de remplacer le travail des scénaristes humains est également devenue le principal attrait des participants au mouvement. Bien que ces deux exemples ne concernent pas directement le journalisme, ce phénomène se produira bientôt à mesure que ChatGPT sera de plus en plus utilisé dans la production d'informations.

(2) "Détournement" du trafic, AIGC modifie le modèle de distribution du contenu

À l'heure actuelle, la proportion d'informations générées par l'AIGC est encore faible, mais avec la promotion généralisée du contenu généré par l'IA et l'application approfondie de la technologie AIGC, le domaine de la distribution de contenu sera confronté à un impact majeur.

À l’ère du numérique, une grande partie du trafic des médias d’information en ligne provient des moteurs de recherche, et l’intelligence artificielle générative devient progressivement la principale source d’information des moteurs de recherche. Le navigateur Bing de Microsoft intègre ChatGPT et passe à NewBing ; Google a également annoncé qu'il donnerait la priorité à l'affichage des contenus générés par l'intelligence artificielle (comme son Bard) dans les résultats de recherche. Selon le test de Google de mars 2023, Bard n'a fourni que des réponses et des résumés de base, mais n'a pas inclus de liens vers des sources d'information.

Pour les moteurs de recherche, il s'agit d'un « comportement de marché » naturel, car il peut présenter directement des résultats de recherche triés, améliorant considérablement l'efficacité de la recherche d'informations par les utilisateurs et optimisant l'expérience utilisateur. Cependant, une fois qu’une tendance se développera dans laquelle les moteurs de recherche alloueront plus de trafic aux résultats générés par l’IA générative, les contenus d’actualités plus approfondis et plus longs seront ignorés.

Non seulement cela a un impact sur le trafic vers les médias, mais cela peut également réduire considérablement les revenus des médias. À mesure que de plus en plus d'utilisateurs obtiennent le contenu souhaité directement à partir de la page de recherche au lieu de cliquer sur la page d'accueil des médias d'information, l'espace vital des médias d'information qui reposent sur le partage des revenus publicitaires sera compressé. Le modèle de revenus centré sur la publicité aura un impact énorme, et dans le même temps, les revenus d'abonnement aux médias seront également directement affectés.

Les réseaux sociaux ont également été touchés. Au premier semestre 2023, l'effondrement des médias numériques tels que BuzzFeedNews et VICE a confirmé l'importance des médias sociaux : une fois ces sources de trafic coupées, les médias qui en dépendent seront durement touchés. Les médias d'information tels que le « New York Times » et le « Wall Street Journal » créent également des comptes sur des plateformes de médias sociaux telles que Twitter et Facebook pour diffuser du contenu. Lorsque le contenu de l'AIGC inonde les médias sociaux, des « comptes de robots d'information » similaires apparaîtront également. Attirant l'attention des utilisateurs, ceux-ci ont tendance à choisir d'obtenir des résumés d'actualités rapides et faciles à obtenir, affectant ainsi l'exposition du contenu des médias d'information.

(3) La naissance de l'audience 4.0 : du « consommateur d'informations » au « producteur d'informations »

Pour l’industrie du journalisme, l’AIGC modifiera non seulement la méthode de production de contenu, mais reconstruira également la relation de production.

La raison en est qu'en tant que capacité technique sous-jacente, l'AIGC a un seuil relativement bas : tant que les problèmes de réseau et de compte sont résolus, non seulement les journalistes peuvent l'utiliser, mais les utilisateurs ordinaires peuvent également l'utiliser. Pour le premier, en raison de son haut niveau de spécialisation, compte tenu de facteurs tels que la lisibilité, le temps de production et le coût, le degré d’acceptation de la technologie AIGC n’est peut-être pas profond. Quant à ces derniers, c'est-à-dire le public ordinaire, ils sont plus disposés à utiliser les technologies connexes car ils ne disposent pas d'un « bagage professionnel » similaire.

Dans ce cas, les gens ordinaires peuvent également générer des informations d'actualité en utilisant la capacité de génération de l'AIGC. Par exemple, pour un certain événement d'actualité, laissez ChatGPT générer rapidement un reportage expliquant la cause et l'effet, ou laissez ChatGPT générer un résumé d'une série d'actualités récentes, afin que vous puissiez rapidement comprendre l'actualité. De plus, du contenu tel que des commentaires d’actualité peut être directement généré.

Dans ce processus, les publics ne sont plus seulement des consommateurs d’informations d’actualité, mais des créateurs et des producteurs d’informations d’actualité, passant de passifs à actifs, réalisant ainsi la transformation des sujets identitaires. En regardant l'histoire du développement technologique, l'émergence d'Internet a réalisé un cycle de transformation. À l'ère du Web 2.0, l'application des blogs personnels (Blog), des médias sociaux et d'autres formes de médias a permis aux citoyens ordinaires d'obtenir le « droit de publier », c'est-à-dire qu'ils peuvent exprimer leurs diverses opinions sur Internet. Cela a renversé le monopole des médias traditionnels sur les droits de publication avant l’ère Internet. En raison du coût extrêmement élevé de la création d'un média, d'un journal ou d'une chaîne de télévision, le seuil de diffusion de l'information est devenu élevé et il est difficile pour les gens ordinaires d'avoir l'opportunité et un capital suffisant pour créer leurs propres chaînes. Avec l'aide d'Internet et des appareils mobiles, tout le monde Ils sont tous devenus des « journalistes », enregistrant et publiant à tout moment et n'importe où.

Si Internet a modifié le modèle de distribution de contenu, alors la technologie AIGC représentée par ChatGPT a réalisé la « civilisation » de la production de contenu. Avec l'aide de l'IA, les gens ordinaires peuvent franchir le seuil professionnel et devenir des producteurs de contenu comparables aux professionnels. contenu d'actualité personnalisé en fonction de vos propres besoins. Avec l’aide des réseaux sociaux, le coût de distribution est également négligeable.

Le domaine de recherche classe le « public », le public en tant qu'organe principal du dialogue quotidien est le « public 1.0 », et le public en tant que lecteurs de contenu médiatique et produits d'attention est le « public 2.0 ». Dans les médias sociaux où « tout le monde est journaliste ». À cette époque, le public qui peut enregistrer et publier à tout moment devient le « Audience 3.0 ». Ensuite, en entrant dans l'ère de l'AIGC, avec l'aide de l'IA, nous pouvons obtenir une audience comparable à la capacité de production professionnelle, et entrer directement dans l'ère du « Audience 4.0 ».

Les implications pour le journalisme sont profondes. Une fois que le public a la capacité de collecter et de produire du contenu, il peut consommer le contenu de manière plus indépendante, réduire sa dépendance à l'égard des médias d'information et réduire davantage l'influence et le statut de « gardien » de ces derniers. Les frontières de l'industrie du journalisme deviendront de plus en plus floues. Comment se différencier des créateurs ordinaires, renforcer les frontières professionnelles et comment les praticiens peuvent faire face à la crise de l'identité professionnelle seront des défis auxquels l'industrie du journalisme devra faire face.

(4) Crise de confiance dans le journalisme déclenchée par la prévalence des fausses nouvelles

L’AIGC a démocratisé la production de contenus, mais cela pourrait aussi conduire à la prolifération de rumeurs et de fausses nouvelles.

En tant que sujets de production de contenu, les journalistes sont limités par leurs organisations médiatiques et leurs mécanismes de production d'une part, et contraints par le professionnalisme de l'information d'autre part. Dans le processus de production de l'information, ils veilleront à suivre divers principes pour garantir que les reportages peuvent être équilibrés, objectifs et authentiques. L'authenticité est l'exigence la plus fondamentale pour les reportages rendus publics, y compris l'authenticité des faits, l'authenticité des détails et l'authenticité des sources.

Cependant, une fois le sujet de la production généralisé, ces limitations n’existeront plus et l’AIGC a le potentiel de devenir un outil de génération de fausses nouvelles et de rumeurs. En février 2023, un « communiqué de presse » sur « le gouvernement municipal de Hangzhou annulera les restrictions de circulation » a été diffusé sur Internet, et il a été découvert plus tard que le propriétaire d'une communauté utilisait ChatGPT pour le générer, et avait été transmis par d'autres propriétaires avec des captures d'écran. , ce qui entraîne la diffusion de fausses informations. Des incidents similaires incluent « l'Avis du gouvernement municipal de Hangzhou sur l'ajustement des politiques du marché immobilier » diffusé le 18 avril 2023. La nouvelle indiquait que Hangzhou mettrait en œuvre une nouvelle politique du marché immobilier en mai, qui a ensuite été confirmée comme étant une fausse nouvelle générée par ChatGPT. Ces fausses nouvelles peuvent entraîner des risques politiques et économiques extrêmement élevés et nuire aux intérêts des sujets concernés. Par exemple, en mai 2023, une fausse nouvelle écrite par l'IA générative « Avertissement sur les risques majeurs de HKUST Xunfei » a attiré une large attention, conduisant à un forte baisse du cours de l'action HKUST Xunfei.

Dans ces incidents, l'AIGC est devenu le bras droit des colporteurs de rumeurs. Sa capacité de génération réduit le coût de diffusion et de production de fausses informations. Si elle n'est pas contrôlée, les fausses informations non vérifiées qu'elle génère pollueront sérieusement l'écosystème de l'information. de graves conséquences sociales.

La capacité de l'AIGC à créer des sites Web pourrait également être utilisée pour diffuser de fausses nouvelles. Avec ChatGPT, toute personne possédant des compétences de base en codage peut créer un site Web de fausses informations. Cela polluera également l’écologie de l’information et entraînera de grands risques. Dans le même temps, en raison des caractéristiques de l'AIGC, une fois que de fausses nouvelles ont afflué sur le marché du contenu, si elles ne sont pas filtrées, elles peuvent continuer à former le corpus pour la formation de modèles à grande échelle, conduisant à une propagation et à un renforcement des rumeurs. entraînant des conséquences plus graves et continues. La diffusion de fausses nouvelles affectera la reconnaissance et la confiance du public dans l'information, ce qui pourrait submerger les faits, créer de la confusion et même provoquer une nouvelle crise de confiance dans le journalisme.

Ère AIGC

Six possibilités pour le développement du journalisme

L’application des nouvelles technologies entraîne souvent des changements perturbateurs. Comme l'a dit le spécialiste des médias Joshua Merowitz : L'intervention de tout type de média créera un nouvel environnement. Bien que l’AIGC n’ait pas encore été utilisé à grande échelle dans les reportages, face à la vague menaçante de l’AIGC, l’industrie de l’information ne peut rester en dehors de celle-ci et est vouée à y être impliquée, voire complètement remodelée.

Du point de vue du développement historique, en tant qu'observateur et enregistreur des tendances du développement social, l'industrie du journalisme ne résiste pas aux nouvelles technologies, mais intègre plutôt ses capacités dans son propre développement pour parvenir à l'auto-innovation. Ce rapport estime qu'avec l'amélioration des capacités techniques de l'AIGC et l'approfondissement continu de son application, l'industrie du journalisme aura les six orientations possibles suivantes :

(1) De grands modèles spécifiques aux médias seront développés et appliqués

À l'heure actuelle, l'application de l'AIGC dans le journalisme est encore superficielle. La principale raison est que ses sources d'information sont inconnues et son contenu est inégal. Il existe des articles provenant de revues faisant autorité, des articles provenant de comptes de médias personnels et de marketing, et de nombreux faux. nouvelles et fausses nouvelles. C'est parce que les grands modèles actuels utilisent principalement des bases de données de formation à usage général, donc la qualité du contenu présenté varie. Ce sont ces difficultés qui entravent l’application de reportages axés sur des détails rigoureux, des informations précises et des sources d’information claires.

D’un autre côté, les reportages ont certaines normes d’expression et habitudes de discours. Dans ce cas, la tendance pourrait devenir de développer un modèle dédié à grande échelle pour l’industrie de l’information. Ses ensembles de données de formation proviennent tous de reportages dans les médias d'information, et la source peut être retracée pour garantir que les informations sont vraies et exactes, que la source est claire, que les biais sont réduits et que la présentation du contenu est plus conforme aux normes d'expression professionnelle. du journalisme.

À l'heure actuelle, le coût de la formation des modèles à grande échelle diminue progressivement et les grandes organisations médiatiques peuvent disposer de leurs propres modèles exclusifs à grande échelle. Cette tendance ne se limite peut-être pas au secteur du journalisme. Pour les secteurs ayant des limites sectorielles claires et des exigences claires en matière de sources d'information et de présentation de contenu (comme le secteur juridique), il sera préférable de développer de grands modèles dédiés au lieu d'utiliser des modèles externes. étagère général grands modèles.orientation. Il existe de nombreux exemples pratiques à cet égard, tels que le « CCTV Media Large Model » publié conjointement par le Shanghai AI Lab et la China Central Radio and Television le 20 juillet, qui combine des données audiovisuelles massives provenant des médias et des algorithmes et technologies avancés du laboratoire Améliorer la qualité et l’efficacité de la production de médias audiovisuels.

(2) La vérification des faits et la relecture du contenu joueront un rôle clé

La vérification des faits et la relecture du contenu jouent un rôle central dans l’industrie de l’information traditionnelle, et presque toutes les salles de rédaction traditionnelles disposent d’un service de relecture dédié (copydesk). Cependant, avec le processus accéléré de numérisation des médias, l’importance de la vérification et de la relecture a progressivement diminué. Un exemple très clair est que lorsque les médias ont subi des licenciements massifs ces dernières années, les services de vérification et de relecture sont souvent les domaines les plus durement touchés, ce qui suffit à montrer la négligence des fonctions de vérification et de relecture à l'ère des médias numériques.

Cependant, avec l’application de l’AIGC, le rôle de la vérification des faits et de la relecture du contenu deviendra de plus en plus critique. Des postes similaires continueront à jouer le rôle de « gardien » pour relire et vérifier le contenu et les détails générés par l'AIGC, afin d'éviter les fabrications aléatoires de l'AIGC et de prévenir des phénomènes incontrôlables tels que les « hallucinations mécaniques ». Face à une technologie de plus en plus avancée, les médias devraient également renforcer leur coopération avec les établissements universitaires et les entreprises technologiques afin d'améliorer leur capacité à identifier les contenus erronés.

Dans le même temps, puisque le principe de fonctionnement de l’AIGC est de réassembler et de coller le contenu de l’ensemble de données de formation, pour l’industrie du journalisme, l’originalité du reportage est la ligne de fond qui doit être défendue. Par conséquent, l'accusation de vérification et de relecture comprend également la « vérification en double » du contenu généré par l'IA, la suppression ou le marquage de la source du contenu référencé non standard, évitant ainsi le risque d'opinion publique causé par le « plagiat », nuisant à la réputation de l'institution. , et prévenir l'anomie éthique des médias et les problèmes juridiques et moraux.

(3) L'éthique et les normes d'utilisation de l'AIGC dans le journalisme seront établies

En tant que domaine professionnel, le journalisme a ses propres exigences professionnelles, éthiques et normatives. Pour l'AIGC, une nouvelle forme technologique, une éthique d'utilisation et des normes pertinentes devraient également être établies pour former un principe unifié au sein de la profession, facile à suivre pour les praticiens. Ces normes éthiques comprennent non seulement des principes de base, tels que « le contenu généré à l'aide de ChatGPT doit être marqué pour garantir la connaissance des lecteurs », « le contenu généré à l'aide de ChatGPT doit être vérifié manuellement et relu avant sa diffusion », mais aussi des principes spécifiques. comme dans un rapport co-créé par des humains et l'IA, le contenu créé par l'IA ne doit pas dépasser une certaine proportion, etc., afin de minimiser le chaos provoqué par l'application de l'AIGC. Les « Dix principes de base du journalisme » applicables à l'ère de l'AIGC sont sur le point de sortir.

À l'heure actuelle, les médias ont commencé à promouvoir de telles pratiques. Par exemple, le média technologique « Connection » a formulé des réglementations pertinentes, définissant clairement l'objectif et le flux de travail de l'utilisation de l'IA pour garantir la qualité du contenu. Les normes ne sont pas des contraintes, et des normes raisonnables aideront les technologies à mieux s’intégrer et à exercer leur valeur. Le principal organisme chargé d'établir les normes peut être les associations industrielles, et chaque organisme de presse élaborera également ses propres normes et exigences pertinentes en fonction de ses conditions de fonctionnement réelles. Outre le code d'éthique, il est tout aussi important d'aider les praticiens à mieux comprendre et utiliser les manuels d'instruction et les cours de l'AIGC. Comment utiliser l'AIGC pour faciliter sa propre pratique de reportage d'actualité deviendra l'une des capacités clés des futurs journalistes.

(4) La stratification des informations, les reportages professionnels faisant autorité seront plus importants

À l’ère de l’AIGC, l’importance des reportages d’information faisant autorité et professionnels deviendra de plus en plus importante, et remodeler le professionnalisme deviendra une mission importante et une porte de sortie pour les organisations de médias d’information. L'AIGC a considérablement amélioré l'efficacité de la génération de contenu. Cependant, il existe une différence entre le texte généré par une machine et le contenu écrit par l'homme. Bien que le premier soit rapide et dispose d'un cadre complet, il ne peut pas remplacer les « bons » reportages, et le second il y aura toujours un marché d'audience. Le « bien » évoqué ici inclut une excellente écriture, une grande lisibilité et une forte empathie... Ces facteurs constituent ensemble les conditions pour toucher les lecteurs.

L'AIGC intervient dans la production d'informations et peut générer rapidement un rapport avec des éléments complets lorsqu'un événement d'actualité se produit, qui répondra aux besoins d'information de base du public. Cependant, pour enquêter en profondeur sur les événements et compléter les informations de base, les journalistes humains doivent encore approfondir la scène et mener des entretiens et des enquêtes de première main. Par conséquent, les types d'informations se différencieront davantage à l'avenir. D'une part, les reportages d'événements et les rapports d'information en temps réel seront réalisés par l'AIGC. Dans ce domaine, l'espace pour les journalistes humains deviendra de plus en plus restreint. , les reportages d'actualité professionnels faisant autorité et les reportages approfondis deviendront plus importants et attireront davantage d'attention.

En conséquence, les liens entre les organisations médiatiques, les journalistes et les lecteurs deviendront de plus en plus critiques. L'un des problèmes de l'IA en tant qu'organe principal de production est qu'elle ne peut pas établir de lien émotionnel avec les lecteurs. Dans la plupart des cas, les lecteurs réalisent souvent clairement que l'IA est l'IA, un système sans émotion ni conscience, ce qui affaiblira la confiance des lecteurs dans le contenu varie, et c’est là que réside l’opportunité pour les journalistes humains. Renforcer le lien avec les lecteurs et construire la marque de l’organisation et la marque personnelle des journalistes deviendront des enjeux clés.

(5) Il y aura un changement de « nouvelles localisées » dans l'industrie du journalisme

En raison du principe de formation du grand modèle d'IA, le texte à usage général constitue le corps principal des données de formation et la quantité de texte basée sur le contenu local est faible. Même s'il est inclus dans l'ensemble de données de formation, il est facilement submergé par d'autres types d'informations, donc AIGC n'est pas doué pour générer du contenu localisé. Dans le même temps, l'attention du public sur les reportages localisés n'a pas faibli, de sorte que l'industrie du journalisme à l'ère de l'AIGC pourrait avoir une tendance à la localisation.

La négligence des informations locales est devenue de plus en plus évidente depuis l’avènement des médias numériques. En raison de la platitude et du faible seuil d’Internet, l’audience potentielle d’un site Web est théoriquement constituée d’internautes du monde entier. Pour les médias en ligne, afin d'augmenter le trafic et l'exposition du contenu du site Web, ils adoptent souvent une stratégie globale de production et de présentation de contenu, élargissent autant que possible le champ d'attention et rapportent les événements importants qui se déroulent dans le monde. Cette tendance a également affecté les médias traditionnels : de plus en plus de journaux locaux augmentent progressivement la proportion de reportages nationaux dans la collecte et l'édition de l'information.

Dans le même temps, la couverture d’informations localisées a été progressivement négligée. C'est également une raison importante pour laquelle le public éprouve une émotion « d'évitement de l'actualité ». La demande du public pour des informations localisées n'est pas satisfaite. Souvent, le public veut seulement savoir ce qui se passe autour de lui et ne veut pas accorder trop d'attention aux événements d'actualité lointains. De nombreux médias ont remarqué cette tendance et se concentrent à nouveau sur des reportages localisés. Ce changement se poursuivra à l’ère de l’AIGC, avec de plus en plus de médias se concentrant sur les reportages localisés.

(6) L'approfondissement des applications AIGC favorise l'innovation de type actualité

L’industrie du journalisme s’est montrée relativement positive quant à l’adoption des nouvelles technologies. L’industrie du journalisme sait appliquer diverses formes de nouveaux médias aux reportages afin d’obtenir des effets de présentation plus riches. Par exemple, avec l'aide du Big Data et de la technologie des algorithmes, le journalisme de données est apparu, caractérisé par la présentation visuelle de données objectives ; comme autre exemple, avec l'aide de la technologie multimédia, le « New York Times » a réalisé un rapport complet sur l'avalanche. qui s'est produit à Tunnel Creek dans les montagnes Cascade dans l'État de Washington. Reportage, le rapport spécial numérique "SnowFall" (SnowFall) a été lancé, comprenant du texte, des images, des vidéos, du contenu de données et d'autres formes médiatiques, qui est considéré comme "redéfinir le reportage d'actualité ".

De même, en intégrant les caractéristiques et les avantages de la technologie AIGC, de nouveaux types d’informations apparaîtront également. L'une des innovations les plus probables est « l'actualité interactive intelligente », c'est-à-dire que le corps principal du rapport se concentre sur le cœur de l'événement d'actualité et que les lecteurs peuvent interagir à tout moment via la boîte de dialogue attachée à la page du rapport pour comprendre le informations de base sur l'actualité, la cause et l'effet de l'événement et le contexte historique, et même la progression des derniers événements, etc., l'interaction entre le public et les reportages sera améliorée comme jamais auparavant. Bien sûr, ce n'est qu'une des possibilités. Avec l'approfondissement continu de l'application de l'AIGC dans l'industrie de l'information, des types et des formats d'information plus imaginatifs pourraient apparaître à l'avenir.

Conclusion:

L'AIGC remplacera-t-elle le journalisme ?

L'universitaire allemand Staubel a résumé trois étapes de l'évolution technologique : premièrement, « l'invention », deuxièmement « l'innovation » et enfin « l'institutionnalisation », c'est-à-dire la formation de la culture. En un mot, « invention » est une création à partir de zéro, et « innovation » est l'utilisation et l'amélioration basées sur l'invention. En ce qui concerne la situation actuelle, l'AIGC est encore au stade de l'invention et évolue vers le stade de l'innovation s'intégrant à divers domaines. Du point de vue de l’histoire du développement technologique, il faut un long processus pour qu’une technologie soit acceptée, adoptée par la société et joue réellement un rôle. Il ne faut ni sous-estimer le changement que l’AIGC pourrait déclencher, ni surestimer la rapidité avec laquelle il sera réalisé.

L'AIGC promeut l'innovation dans la collecte, la production et la présentation de l'information, mais il est encore trop tôt pour « perturber » et « changer ». Dans notre enquête, la plupart des praticiens (50,5 %) estiment également que pour le journalisme, des outils tels que ChatGPT jouent plutôt un rôle auxiliaire, et seulement 10,5 % estiment que ces outils sont des outils d'amélioration de la qualité. L’impact le plus fondamental de l’AIGC sur l’industrie du journalisme est qu’il a déclenché un changement dans la manière dont l’information est produite, réalisant ainsi la reconstruction des relations de production. Plus précisément, l'AIGC a amélioré l'efficacité de la production d'informations et a abaissé le seuil de production d'informations. Grâce aux technologies AIGC telles que ChatGPT, le public peut générer des informations d'actualité et des commentaires personnalisés en fonction de ses propres besoins d'information. En conséquence, les publics traditionnels ont achevé leur transformation identitaire, passant de consommateurs passifs d’informations à producteurs d’informations actifs, ce qui modifiera le modèle et la cognition existante de l’industrie du journalisme. C’est la tendance dont le journalisme devrait le plus se méfier et auquel il doit faire face.

Bien entendu, les technologies avancées peuvent modifier le mode de production, mais elles ne peuvent pas modifier le lieu de responsabilité. Pour le journalisme en particulier, les humains seront toujours les acteurs moraux et les gardiens ultimes de l’IA, même si tous les articles sont générés par l’AIGC. Dans cette perspective, la responsabilité des êtres humains sera plus importante. Il deviendra également de plus en plus important de renforcer la responsabilité de l'organisme principal, de renforcer la vérification et de définir l'éthique et les normes d'application de l'AIGC.

Le mot « information » ne fait pas seulement référence aux « reportages » que nous pouvons lire, mais fait également référence à l'industrie du journalisme et aux traditions médiatiques qu'elle véhicule, notamment les valeurs, les normes de fonctionnement, les principes éthiques, etc. En tant que sujet inconscient, l’IA n’a jamais pu hériter et suivre ces traditions, qui sont à la base de l’existence et de la pérennité du journalisme.

ChatGPT ne remplacera pas les journalistes, juste une partie de leur travail. Les journalistes expérimentés font preuve d’une grande sensibilité, perspicacité et empathie pour les événements d’actualité, et peuvent extraire la valeur de l’actualité et la mettre par écrit avec des mots fluides. Ces caractéristiques subjectives sont les capacités que ChatGPT ne peut pas remplacer. Avec le déferlement des vagues, les excellents journalistes et les organes de presse faisant autorité deviendront de plus en plus importants. L’origine de la rationalité instrumentale est forcément liée à la rationalité des valeurs. Pour l’industrie du journalisme, renforcer le professionnalisme et l’autorité, mettre l’accent sur les reportages d’investigation et les reportages explicatifs sera une porte de sortie à l’ère de l’AIGC.

Beaucoup de gens pensent que ChatGPT est déjà apparu, alors laissez GPT écrire des articles et même remplacer le journalisme. Mais cette vision ignore évidemment la complexité du journalisme et l’importance de son existence. La véritable industrie journalistique est « la vigie de la proue », la sauvegarde de l'intérêt public et l'expression des revendications du peuple. C'est la responsabilité de l'industrie journalistique et le point de départ de la lutte de générations de journalistes. Les outils techniques ne peuvent pas comprendre cette passion, et nous ne pouvons pas non plus tenter de transférer la responsabilité et le professionnalisme à ChatGPT ligne par ligne. L’AIGC ne pourra jamais remplacer le journalisme à ce stade.