AI+媒體，真相藏在四個問題里
來源：北京網友說
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當下，人工智能正在給新聞行業帶來一場翻天覆地的問題變化。這種演變的媒體態勢，不僅再次驗證了人類文明傳播自古以來就遵循的真相基本原則，也呈現出新時代獨有的問題特性和面貌。
媒體平臺要普及，媒體得等技術變得廣泛且易用
從技術角度看，真相媒體就像工業、問題金融等領域一樣，媒體是真相個技術轉向產品應用的地方。很多人將媒體看作是問題并列于工業、消費、媒體金融、真相軍事等領域的問題垂直應用領域。但很多技術在媒體領域不太好使，因為媒體信息太復雜，技術難以通用。無論是AR、區塊鏈還是前期的AI，跨界到媒體時都會遇到挑戰。
這個現象的問題在于，媒體其實不是相對專屬的場景，而是通用場景。要在媒體行業取得廣泛應用，技術需要先具備跨行業的通用能力。當Chatgpt向通用人工智能邁出一小步之后，自然而然地出現了媒體屬性。換句話說，由于新聞信息傳播構成了人類社會的基本核心需求，這一技術應用方式，與其他行業基于直線式發展的需求模式不同，無法從已知的應用場景預測或推導出所需的技術。而一旦新技術在媒體成功廣泛應用，現有的場景即刻隨之而變。
在這個從信息社會向智能社會發展的過程中，我們把現實世界里的東西都變成了數字。人們交流合作主要靠這些數字化的信息。而且，我們做決定的時候，智能技術也會像個人助手一樣幫忙，讓我們的選擇更聰明。
媒體傳播現在要做的事情很多：
1
把世界上的東西都數字化；
2
處理各種信息，找出有用的知識；
3
在虛擬和現實世界之間，以及人和機器之間建立聯系。
所以，用在媒體傳播上的智能技術得能處理各種類型、各種場景的數據，還得能在各種渠道上都能用。
生成式大模型當前解決的問題不是生成
當前大模型火就火在生成（基于算法的數據輸入輸出），但越具有創作性的領域，生成結果和人工特別是高級人工對比落差越大。追求信息乃至AI產生思維及情感的生成，是否就是生成式大模型的最佳應用方案？
實際上，以大數據、大參數、大算力支撐的人工智能模型，本質上是在模仿人類的語言模式，學習的是人類精神世界加工過的信息，吸收的是人類總結出的知識，雖然可以自主生成內容，但由于不可解釋、不可復現、出現客觀性錯誤這些自身缺陷，讓當前大模型的生成能力無法可靠地用于生產力場景。
那么，能否讓機器站在人類的肩膀上，在現有知識成果基礎上做相對簡單直接的計算和推理？答案是肯定的。大模型現有的推理能力，可以適用于理解人類指令，擴展人類意圖，鏈接解決問題所需的資源，為人類生成備選答案和內容素材。從目前媒體應用情況來看，AI搜集并提煉數據信息相較于AIGC更為實用。多家企業推出的智能體運行數據也表明，AI檢索占比遠高于內容生成。
從未來的視角來看，大模型為通向更加廣泛適用的人工智能領域開辟了一條新的道路。就是通過大模型對人類語言模式的掌握與理解，降低人工智能有望從理解人類語言模式逐步深化，進而掌握人類的方法論和思維模式。它不再僅僅依賴于人類語言來認識世界，而是能夠自主感知并理解這個世界。
同時，人工智能也將從作為人類的智能助手，轉變為能夠自主行動的智能實體，進而成為與人類共生的智能文明。
智能不足主要因為人工不夠
當前生成式大模型發展遇到了數據稀少與算力不足的問題，限制了智能水平的進一步提升，尤其是缺乏處理復雜問題和洞察關鍵信息所需的深度邏輯推理能力。根本原因在于，當前人工智能依然非常依賴人類原始數據和與人類的互動行為。
研究發現，用大模型生成的內容來訓練大模型會導致模型完全崩潰，智能水平急劇下降。要持續提高機器的智能水準，必須有持續的高質量人類原創內容進行訓練。
機器學習涌現智能，而機器自我學習之前首先要向人學習。而且這種學習是持續過程，不僅在于技術的探索發展階段，也延展至技術使用和運營階段。人機協同，將成為新聞信息生產的主場景。這個場景下，專業人士的主要職責將從“獨立思考”轉向通過提示工程技術促進人機之間的“協同思考”與合作。人工的價值在于，知道機器不知道的，并且以提示的方式告知機器，進而不斷修正、優化輸出結果。
媒體正從讓人只看到片面信息，轉向幫助人全面理解信息
上個世紀麥克盧漢提出的著名論斷“媒介是人的延伸”，既提前揭示了互聯網的媒介本質，也適用于人工智能時代。不太引人注目的是，麥克盧漢提出的“媒介分割人類”的理論，即技術對耳目喉舌的分別影響，形成了信息采集加工傳播的各自發展，打亂了我們原本全面認識事物的平衡?，F在這種不平衡的最新表現就是，信息生產和傳播變得非常發達，導致信息太多了，而我們的大腦處理不過來，這就是信息過載。
事物發展有分有合?，F在我們正合并信息存儲、表達、生產和傳播，形成了集報紙、電臺、電視功能于一身的新全媒體。同時，智能計算幫我們處理信息，提高了信息生產的效率。
在這個過程中，技術不斷與人的生活融合。就像手機、耳機、相機等機器已經普及甚至寸步不離一樣，人工智能在信息生產和消費中也將成為人類最新的“機器器官”。
?。ㄗ髡呦敌氯A社媒體融合生產技術與系統國家重點實驗室原常務副主任）
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(責任編輯：探索)
