新闻动态

　　四是排查风险确保安全★。新华社密切关注AIGC报道安全，针对不同类型产品形态★★★，采取统分结合方式加强科学统筹管理★，坚持AIGC产品与其他新媒体报道、传统报道一个标准、一把尺子，严格执行采编规程要求，特别强调把好政治关、导向关、安全关★★。针对AI加工真实素材，新华社总编室对接相关采编部门和新华智云，对MAGIC平台视频模板、素材★★、字体★★、音乐等进行梳理★，排查风险隐患，起草《关于进一步强化AIGC视频报道安全的规定》，为AIGC视频报道安全提供制度保障★★★。针对AIGC虚拟产品★★★，研究制定关于在新闻报道中规范使用生成式人工智能技术的意见★，围绕策划要求、适用选题★★★、加强各类元素核校和整体效果预判、做出标注等流程制定明确规则，在鼓励创新探索的同时，帮助守牢安全底线。

　　媒体不是技术公司，技术研发优势不突出★，但人工智能对各行各业的影响非同小可，谁率先探索★★★，谁才能占得先机★、赢得竞争。与此同时，盲目上马★，不切实际，看似热热闹闹★，但生产关系跟不上生产力发展★★★，那也不是新质生产力★★，非但不能产生效益，还可能造成重大损失。所以★★，面对技术，要有冷静务实的心、精准独到的眼光，并推出一个个切实可行、性价比高的项目★，才是让技术为我所用的有效路径。

　　对媒体而言，AIGC有效赋能的关键主要在于生成内容是否符合发稿要求和规范，需要稳妥处理真实和创意的关系★。基于模板和真实素材的AIGC★，如果模板、素材和生成内容都真实可控，通过技术显著提升生产效率、产品效果★★，那么此类产品可以实现规模化生产。基于指令和内容理解的AIGC，生成内容虽富有创意灵感和艺术美感★★★，但以虚拟意向性内容为主★★，且同一指令下每次生成结果不尽相同★★★，因其内容虚拟性和生成的不可控性，人机协同成本较高★★，目前难以在各类新闻报道中大规模常态化使用★★。可以预见，随着AIGC技术水平提升、人机协同成本降低，传统写作和AI创作并行态势将愈发显现★★★。

　　面对AIGC这个新事物，试点不追求一蹴而就★★，参与单位从最初4个采编部门，逐步覆盖到主要编辑部★，再到国内外分社。大多数专班人员此前主要从事文字、图片报道，他们从头学起、以战代训，从最初12人扩充到数百人。为更加适应移动端传播，相关部门以短平快方式推进优质报道资源的新媒体转化，加上模板类AIGC产品对时政、经济、文化、社会等各领域新闻均具适用性，每周发稿量从最初19条到60条、再到突破100条★★★、最后稳定在150-200条，竖屏视频占比从最初0到20%再到70%左右★，逐步实现了常态化生产★。

　　通用大模型是通才，行业大模型是专才★★。通用大模型侧重泛化性，面向的是普通C端用户★★★，其专业性和经济性很难充分满足具体行业特定需求★，因此需要行业大模型来针对性解决★★。一些专业人工智能研发机构表示，对于中国主流媒体，可依托沉淀多年的意识形态方面权威的语料数据，研发打造意识形态领域大模型，并研发推出更懂媒体人的智能体，在赋能自身的同时还可输出到其他媒体★★★，从而带动整个行业人工智能技术发展。

　　实践中大家的普遍共识是互联网思维的持续深化和能力持续提升。例如，通过最初10周左右试用，摄影部等部门采编处室已能熟练运用MAGIC智能生产工具制作视频产品，部分人员能够自主优化、制作视频模板。经过一年多探索实践★★★，主要采编部门均表示，AIGC实验和常态化运行，让采编人员更加聚焦视频形态，更加了解新媒体传播，互联网思维得以强化。

　　从早期智能写作机器人到算法推荐★★，再到ChatGPT★★、Sora等各类大模型的发布应用★★★，人工智能技术持续演进，新一代人工智能技术正在加速渗透并积极赋能新闻生产全流程，助力新闻生产传播向高质、高效★★★、高产、高能方向发展★。

　　三是推动精准传播持续进阶★。人工智能、算法推荐等技术可精准实现信息找人。随着移动互联网的发展，新媒体平台和自媒体善于把握网民心理和内容偏好★★★，积极制造话题，介入热点新闻事件★，根据算法和流量原则，依托热搜、热榜等新传播机制★★，提升发布内容的到达率和传播力。在人工智能等技术加持下★，自媒体生产传播能力持续提升，UGC向PUGC升级加速，专业化或伪专业化★、个性化★★★、多样化作品大量涌现★★，网络舆论场真假内容混淆★★★，影响受众作出准确判断★★，正反舆情胶着，扰乱舆论场应有秩序，甚至产生恶劣后果。人工智能和算法是有价值观的，科技向善★，取决于背后的人。

　　三是立足新闻、加强传播。再好的技术，如果不能和业务需求有机结合，便是英雄无用武之地。专班始终坚持“人工智能+新闻报道”★，以内容为根本★★，把技术用在刀刃上，以推出准确权威★、内容丰富、形态精美的视频报道产品为目标导向★★，实现生产数量和传播效果双丰收。围绕习重要会议活动、全国两会、★★★“一带一路”国际合作高峰论坛等重大主题★、国内外重要新闻、热点事件★★★，基本实现AIGC视频生产不缺位★，不少产品传播效果良好★★★。

　　专班还将数据新闻★★、数字人播报等多种视频模板★★★，应用于经济数据、政策发布、科技成果、时政消息★★、社会民生等报道主题★★，积极探索《权威发布》《一图速览》等传统品牌栏目视频流转化，受到媒体用户和受众肯定。新华社微信公众号《夜读》栏目高效运用AI语音生成技术实现自动配音。

　　实践证明，AIGC虚拟生成类报道在国际传播中可发挥重要作用。2024年4月★，新华社播发首个AIGC音乐短片《AIGC MV★★★：美债炸弹滴答响》★★★，全流程运用人工智能技术实现作词、谱曲、文生图、图生视★★★，24小时内海媒浏览量达174万，被多国媒体人和专家学者账号转发。

　　另一方面★，也是更为重要的★★，我们立足主流媒体职责和互联网传播，积极探索基于模板★★、可常态化生产的AIGC应用路径，用好新华社遍布全球的强大采集网络获取大量自采素材，同时依托新华社自主可控MAGIC平台等AI工具高效处理素材，实现文图素材的新媒体视频高效转化。

　　二是精准务实，成为自主创新★★“先行者”。建立完善人工智能赋能新闻生产传播机制★★，聚焦提升媒体报道能力★，围绕策采编发需求，协同推进技术建设、算力提升、数据使用、模型训练、具体运用等方面工作。健全采编技术一体协同机制★★★，加强采编技术跨部门协同★，定期组织采编技术人员研讨，将新技术★★、新工具应用到产品创新和场景创新中★，探索打造“大模型+新闻资讯★”新型产品★。媒体还需高度重视数据工作，广泛积累高质量数据资源，结合报道优势★★，做好相关数据库媒资库建设，形成智能时代核心资产。

　　二是推动产品形态持续丰富。随着人工智能生成水平不断提升★★，AIGC已成为新的新闻产品形态。细究起来★，AIGC产品可分为两种类型★★★：一种是基于模板的自动化生成，需要先有模板，再有素材，机器帮助匹配生成内容，实现基于已有数据+内容理解的★★★“有中生有★★★”。机器人写稿★★★、模板海报生成、数字人播报等均属此类。另一种是基于算法的自我判断，主要通过向大模型输入文字指令或图片素材★★，大模型在理解语义和图片含义基础上生成文字、图片★、视频等多模态内容★，即“基于prompt指令+内容理解的★★★‘无中生有’”。

　　面对生成式人工智能技术异军突起，2023年以来★★★，新华社加强AIGC应用探索，成立AIGC视频生产实验专班，围绕习重要会议活动、各类重大主题★★、国内外重要新闻、热点事件★、对美舆论工作和对外传播等，每周生产AIGC（含AI编辑真实素材和AI生成虚拟内容）视频报道产品150-200条，总浏览量破5亿次。

　　传媒业正在成为这样的典型“智业★★★”——人类智力和人工智能深度结合★★★，更加精准有效赋能新闻策划、采集★★★、编辑★★、发布、传播各环节★★，推动新闻生产传播智能化水平持续提升、新闻产品持续丰富★★★、传媒业态持续更新。

　　五是推动国际传播效能持续增强。AIGC媒体应用中，一批虚拟生成的图片和可视化产品受到海外受众欢迎★。此外，越来越多媒体利用大模型生成内容★，与已有中华优秀传统文化素材创新融合★★★，形成文化产品，将传统文化以更加可视化★、具象化、鲜活生动的方式呈现，推动中华优秀传统文化更好在全球范围传播和发展。

　　一是探索更加适合主流媒体的AIGC应用路径★。针对前文讲到的AIGC两种产品类型★★★，新华社实验专班秉持务实管用原则，科学研判AIGC适用领域★，坚持“两条腿”走路，一方面围绕特定报道主题策划推出AIGC生成虚拟视频，特别是将AIGC虚拟视频用于对美舆论工作，产生良好传播效果。

　　在做好AI编辑真实素材的同时，率先探索AIGC虚拟生成类特色报道★★。新华社先后成立“新华智绘”等多个AIGC工作室，开设《AIGC说真相》《AIGC绘现场》等特色栏目，推出一批丰富多样的AIGC虚拟内容产品★。《AIGC古诗今画｜“云”赏新时代劳动之美》，凭借大模型“以诗作画”赞颂新时代劳动，以技术手段阐释★“第二个结合”★★★，实现★★“内容+技术+灵感+美学”有机统一。

　　三是开放共赢，争当跨界合作★★★“排头兵”★★★。坚持★★★“开门办媒体★★★”，以开放★★★、协作★、联接思维★★，同各类相关机构加强合作协作，共同研讨推进人工智能赋能新闻媒体、赋能全媒体生产传播，共同探索媒体数字化发展，以及文化服务和文化产品供给新业态★★、新模式，在合作共赢中做大做强主流思想舆论★。（作者单位：新华社总编室）

　　二是效率效能持续攀升★。AIGC实验专班工作自启动以来★，围绕拓展报道领域、丰富报道形态★★★、加强采编技术联动、有序扩大试点等工作加强统筹协调和支持保障，相关部门精心策划选题★★★、优化业务流程★★、反馈使用意见，以实验机制稳步推进工作、提升效能。

　　一是登高望远，把握智能发展主动权★★。把人工智能放在创新战略重要位置★，强化改革创新★★★、锐意进取精神，着力在人工智能趋势把握和观念转变上取得突破，着力在人工智能技术的全面应用上取得突破，形成具有媒体自身特色的人工智能技术创新赋能之路★★。

　　人工智能是人类发展新领域。随着以Transformer为代表的全新神经网络模型问世，深度学习进入生成模型研究应用的新阶段★，这一阶段人工智能以大模型为核心，在语言理解★★★、视觉、语音★★★、决策支持等方面持续突破，在自主性、适应性和泛化性上显著提升★★★，展现出深度赋能各行各业的巨大潜力。传统人工智能三要素★“算法、算力、数据”逐步演变为大模型时代的“算法★★、算力、数据、应用场景”★★★，推动形成更多人类智力结合人工智能的★“智业”★★★。

　　四是推动外延边界持续拓展★★★。新技术条件下，人与人★、人与物、物与物之间的信息交互更加频繁、高速、便捷，信息传播体量更加庞大、形态更加丰富★★★、呈现更加多元、效果超乎想象★★★。人工智能还将创造新的交互方式和流量入口★★，AI智能助手具有成为人机交互第一入口或超级中心的潜力★★，大模型厂商一旦拥有独立信息源和价值源，未来可能会比微信★★、抖音等当前主要新媒体平台更能集聚用户资源★，亦可能进一步挤压以资讯传播为主的媒体内容传播空间。主流媒体历经社交媒体平台冲击后，在人工智能新赛道上能否实现突破尚有较大不确定性，亟待保持高度的战略敏锐性，并且积极参与打造新的传播生态。