AI内容不是问题，媒体节操才是

本文来自微信公众号：德外5号（ID：dewaiwuhao），作者：吕菁，原文标题：《媒体如何驾驭ChatGPT等生成式AI？| 德外视窗》，题图来自：视觉中国

据《福布斯》报道，数字媒体公司BuzzFeed继2022年年底宣布将裁员约12%一个月后，官宣计划使用ChatGPT的Open AI为网站生成包括测验在内的特定内容，这是他们使用ChatGPT内部的创新学习引擎进行更多内容创作的第一步。

BuzzFeed首席执行官Jonah Peretti曾在给员工的备忘录中说：“到了2023年，你将看到人工智能生成的内容从研发阶段转变为我们核心业务的一部分，改善问答体验，为我们的头脑风暴提供信息，并为我们的观众提供个性化的内容。”

当生成式AI进入媒介业务核心与海外媒体机构裁员接连发生，媒体人的身份危机是否已经到来？生成式AI应用的优势与边界在哪里？媒体人又该如何应对？

BBC应用生成式AI的实践探索

与数字媒体公司BuzzFeed一样，许多知名媒体机构都开启了各自的生成式AI应用探索。BBC新闻实验室位于BBC新闻、BBC研发、数字产品和CPW工程的交汇处，是一个跨职能的创新团队。它是一个混合了编辑、软件开发、产品和设计角色的孵化中心，产出想法交由其他团队完善转化为完全稳定的产品，供新闻编辑室和受众消费。在丰富的选择和多样化的受众挑战面前，新闻实验室将个性化视为数字生态系统中普遍服务的结构性要求，通过其应用程序和网站为全球受众提供最佳服务。

BBC新闻实验室在AI工具的帮助下，开发了一种多故事模型，适合不同观众的不同消费模式。例如，针对年轻受众喜好简短内容，爱用社交网络以及乐于阅读视觉化直观信息的接受习惯，实验室为记者们创建出可以从文本中自动生成图形化内容的工具，以便在社交媒体平台上使用。

该工具使用实体提取来分析文本，从文本中提取关键词，并将这些关键词与一个实验性的内部图片库（约150张图片）相匹配。由于公式化和结构化的叙述通常用于临床试验和最新发现，所以实验室从他们的健康团队中抽取了500篇文章的样本，并搜索了它们以确定重复出现的关键字词。

（实体抽取，又称命名实体识别，主要任务是识别命名实体的文本范围，并将其分类为预定义的类别，学术上所涉及一般包含三大类，实体类、时间类、数字类和7个小类，比如人、地名、时间、组织、日期、货币、百分比，是问答系统、翻译系统、知识图谱的基础。）

“图像存储库是以一种定制的方式来传播健康故事的，其起源早在新冠疫情之前。”英国BBC资深记者Molumby介绍说：“我们可以选择分解150张图像，并采用组合方法从这150张图像中创建更多版本的文本视觉表达。”

另一个帮助句子分析的工具是推断面板类型，半自动生成手机大小的文本块屏幕图像。这个半自动化工具可以对文本中的数字、比例或比率进行可视化显示。工具的半自动化功能允许记者干预编辑界面审核自动生成的初稿，从该工具提供的变体中进行选择，若工具自动生成的内容具有误导性，记者还可以进行完全编辑控制。

该团队曾在目标年轻受众的焦点群体中发布过几个测试的Facebook内容进行调研。96%的焦点小组成员认为这种形式很有吸引力，86%的人表示愿意与朋友分享。

图注：半自动数据可视化工具（来源：WAN-IFRA）

BBC新闻实验室还开发了一种语言模型，只需在该模型中输入一个文本块，就能将其转换为适合不同平台规范的摘要。例如，该模型可以自动为社交媒体提供一行式标题，为电子邮件更新提供几句话的概要，或为语音公告提供要点。

“任何在新闻编辑室工作过的人都知道，找到好的图片是很耗时的。”BBC英国记者Joe Whitwell说。语言模型技术还可以自动实现图像库中的图像提取。在这种类型的摘要中，语言模型扫描文本并提取要点，通过实体提取运行这些要点，然后将提取的实体用作关键字并输入图像存储库，让AI工具为给定文本找到最佳的视觉匹配。

这些自动化技术大大节约了记者们的时间，使他们能留出更多的时间用在与受众的交流上，而只需在最后环节把控编辑决策权即可。

媒体人如何玩转生成式AI

INMA最近发布了一份由INMA读者第一倡议负责人Greg Piechota撰写的名为《新闻营销人员AI指南及ChatGPT提示手册》的报告。这份报告提到“生成式AI是一项新技术，它有可能彻底改变我们的营销方式，特别是在新闻订阅领域。”研究发现，如果使用生成式AI进行个性化营销并实现平均转化提升，媒体可以期望高达5700%的投资回报率。

平均而言，生成式AI工具每周只需为营销人员节省48分钟即可收回成本。如此之高的投资回报率，让嗅觉敏锐的大公司们纷纷以各种形式投入到这一新兴赛道当中。从本土解决方案转向大联盟投资，微软已经在OpenAI上投资了数十亿美元。

与此同时，BuzzFeed与Facebook母公司Meta签署了一项为期多年的内容创作协议。纳斯达克报告称，这笔交易价值1000万美元。由于新协议以及宣布使用Open AI的ChatGPT进行内容创建，该公司的股价飙升。股市的红火证明了投资人对行业前景的判断和态度。那么与生成式AI协同开展工作，在不久的未来将成为媒体人工作的常态。

INMA报告介绍了媒体如何使用生成式AI工具来营销新闻订阅，以节省时间、提高可扩展性并提高读者参与的有效性。报告称，生成式AI工具可用于协助完成一系列营销任务，例如执行培育活动、创建引人注目的广告、设计和优化网站等，它可以根据一组输入和算法创建新内容。用户只需注册或订阅AI工具，例如ChatGPT、Jasper AI、Writesonic等，并与之聊天即可。它的操作“像在移动设备上给你的朋友发短信一样简单”。

以下是报告中的一个例子，展示了如何使用生成式AI来研究产品。ChatGPT得到了这样的提示：“充当……英国《金融时报》的产品经理。策划一个研究项目，旨在根据受众对突发新闻和深度新闻的偏好，以及为在线新闻付费的意愿来细分受众。”随即它制定出了如下行动策划。

图注：ChatGPT按照提示要求给出了一份分为七大步骤的受众细分行动策划案（来源：WNIP）

“生成式人工智能输出的质量和相关性取决于编写有效的提示”，换言之，发布准确有效的指令能让生成式AI工具乖乖听话并认真为你工作。Piechota建议道。“对具有这种技能的专业人员的需求可能会增加。”

为此Piechota给出了以下有效使用生成式AI工具的最佳实践：

• 写清楚具体的提示。

• 提供背景信息并明确目标。

• 提供示例供AI学习。

• 参考已建立的营销理论或框架。

• 从问题的范围而不是单一提示的角度考虑。

• 与AI进行角色扮演。

• 为不同的受众创建输出版本。

• 仔细查看输出。

• 提供并请求反馈以修改输出。

• 为生成的内容添加人性化色彩。

“生成式AI工具的格局正在迅速发展”，Piechota写道。“随着机器学习和自然语言处理（NLP）的进步，新工具不断发布，现有工具也在更新和改进。”“使用任何的工具都有一个学习的过程”，他补充道。“使用AI助手写作就像骑自行车一样。每个人都可以学习它，但只有一些人成为职业自行车手。”

避免生成式AI引发的品牌信任危机

著名的科技新闻网站CNET上个月被爆出使用人工智能发布了数十篇文章，这一消息引起了广泛的恐慌。当读者们了解到OpenAI的GPT-3这类型软件的爆炸性新功能后，他们就不再相信CNET的新闻是由人类制作的了。而且，由人工智能生成的文章被发现错漏百出并且抄袭严重，CNET最终对一半以上由AI生成的已发表文章进行了更正。

这一负面新闻也引发了CNET母公司Red Ventures内部的深切关注。但让人惊讶的是该公司的董事们关注的焦点并非是CNET向读者提供了由劣质人工智能生成的违背道德原则的错误信息。相反，令他们感到焦虑和愤怒的是：谷歌会注意到人工智能工作的低劣质量，进而切断Red Ventures赖以生存的宝贵搜索结果供应。

他们为何如此反应？看看CNET用人工智能发布了什么信息就能理解。例如，CNET AI生成了大量关于“什么是信用卡？”为主题的文章，旨在吸引金融知识水平低又有理财需求的潜在客户，文章为这些客户推荐办理新信用卡和贷款的联盟链接。

如果读者办理了这些卡或贷款，Red Ventures将获得可观的回扣，每成功推荐一名客户即可获利数百美元。Red Ventures的做法已经将曾经令人尊敬的CNET转变为“AI驱动的SEO赚钱机器”。这在很大程度上依赖于谷歌搜索提供的持续点击量。一旦谷歌对生成式人工智能信息进行针对识别，限制访问甚至切断流量，那么这些利益链条也将被截断。

结语

让生成式AI发挥什么作用，用在什么地方，符合什么目的，这些都是由人来决定的。早在七年前，联合机器人公司就率先为新闻编辑室提供自动化文章。在这方面，他们有充分的发言权。联合机器人首席营销官塞西莉亚·坎贝尔认为，ChatGPT只是一种工具。

尽管它是一种全新的，强大的工具，适用范围广泛，但仍然只是一种工具。好的新闻是关于人的——那些制作它的人和那些消费它的人。同时，如何满足读者的需求和期望，让自己的内容与其他媒体区分开来，也是媒体人才能决定的关键问题。

媒体人坐在驾驶位上，AI无法控制方向，只有人才可以。

本文来自微信公众号：德外5号（ID：dewaiwuhao），作者：吕菁