【摘 要】隨著技術的迭代更新，大模型已經(jīng)突破邊緣場景的應用，向核心應用場景深耕。本文通過分析媒體視聽大模型數(shù)據(jù)的獲取，進一步分析媒體視聽傳播的數(shù)據(jù)算法，探討大模型驅動數(shù)據(jù)新聞、賦能短視頻創(chuàng)作、催生數(shù)字員工等方面的場景應用，并探討大模型賦能媒體視聽的風險控制及遵循的倫理準則?？梢钥闯觯竽Ｐ徒槿朊襟w視聽領域，帶來了新聞生產(chǎn)及傳播方式的創(chuàng)新，形成了新聞傳播的新生態(tài)。

【關鍵詞】資源數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)算法；應用場景；數(shù)據(jù)新聞；互動敘事

大模型是指具有龐大參數(shù)規(guī)模和復雜系統(tǒng)的機器學習模型，參數(shù)量目前已經(jīng)達到數(shù)百萬至數(shù)千億，通過海量的數(shù)據(jù)和強大的算力進行訓練，形成具有邏輯推理和分析能力的人工智能，實現(xiàn)對相關任務的高效處理。大模型廣泛應用于政務、金融、醫(yī)療、教育、智慧城市等多個領域。在政務領域，以政務問答、文件生成等場景為主[1]；在金融領域，以智能客服、售前助理等場景為主[2]；在醫(yī)療領域，以醫(yī)療文書生成、智能醫(yī)藥問答等場景為主[3]；在文化教育領域，以內(nèi)容潤色、內(nèi)容糾錯等場景為主[4]。目前，上述應用場景在所屬領域的生產(chǎn)運營流程中，大都屬于邊緣場景，不涉及核心的環(huán)節(jié)，而媒體視聽大模型已經(jīng)突破邊緣場景的應用，向核心應用場景深耕。

一、大模型資源數(shù)據(jù)

大模型不只是簡單的規(guī)模龐大，還需要在資源數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)算法等方面不斷做出調(diào)整和優(yōu)化。由于海量數(shù)據(jù)的存在和可觸達，大模型的參數(shù)量不斷攀升，數(shù)據(jù)為大模型的發(fā)展提供了強有力的計算底座，這些數(shù)據(jù)形態(tài)多種多樣，包括文本、圖像、視頻、音頻等非結構化數(shù)據(jù)。對于介入媒體視聽領域的人工智能大模型，為了提高其表達能力，充分發(fā)揮大模型的潛力，需要大量的資源數(shù)據(jù)支撐，才能在新聞生產(chǎn)的場景應用方面實現(xiàn)創(chuàng)新。

（一）媒資數(shù)據(jù)

隨著廣播電視節(jié)目形式的多種多樣，其內(nèi)容也在不斷豐富，涉及政治、經(jīng)濟、軍事、科技、教育、文化、娛樂、法律等各個領域，播出節(jié)目資料中包括大量的文字、圖片、圖像、聲音等各種形式的信息，這些信息我們稱之為媒資[5]。媒資中的音視頻素材等被稱為原始素材，與原始素材描述相關的信息被稱為元數(shù)據(jù)，元數(shù)據(jù)與原始素材的結合就是媒資內(nèi)容數(shù)據(jù)。媒體依靠科技創(chuàng)新，對現(xiàn)有的播出節(jié)目進行數(shù)字化處理、對節(jié)目庫中的節(jié)目資料進行內(nèi)容篩選、切條、審核、編目和分類就會得到結構化關系型媒資數(shù)據(jù)。媒資數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)實現(xiàn)需要投入大量的人力進行編目，數(shù)據(jù)的錄入也是比較繁雜的工程，媒資數(shù)據(jù)的人工實現(xiàn)必將隨著技術的迭代更新而發(fā)生變化。

新一代媒資數(shù)據(jù)系統(tǒng)是基于大模型的人工智能媒資數(shù)據(jù)庫，它采用多模態(tài)語義，重構了媒資內(nèi)容的結構化邏輯，智能編目可以自動填充內(nèi)容描述字段，自動進行數(shù)據(jù)標注，根據(jù)結構化內(nèi)容自動拆分片段，將媒資的元數(shù)據(jù)體系重構為可靈活定義和組織的任意實體，可零代碼接入各類媒資元數(shù)據(jù)。對媒資索引進行重構，將基于元數(shù)據(jù)的索引和基于特征值的向量索引進行整合，采用自然語言搜索替代關鍵詞搜索。新一代媒資數(shù)據(jù)系統(tǒng)能夠像人一樣理解媒資內(nèi)容，使用自然語言進行管理，并且能夠完成場景的高清晰度增強、低清晰度重生。對于人工智能媒體視聽大模型來說，通過媒體本身獲取數(shù)據(jù)遠不能滿足需求，還需要獲取網(wǎng)絡數(shù)據(jù)。

（二）網(wǎng)絡數(shù)據(jù)

網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的來源主要是通過互聯(lián)網(wǎng)技術手段獲取儲存于網(wǎng)絡中的公開數(shù)據(jù)[6]。公開數(shù)據(jù)是未設定訪問權限的數(shù)據(jù)，通過賬號密碼登錄可以獲得的數(shù)據(jù)是半公開數(shù)據(jù)，而設置了訪問權限的數(shù)據(jù)是非公開數(shù)據(jù)。對于公開數(shù)據(jù)，允許大模型進行數(shù)據(jù)抓取；對于半公開數(shù)據(jù)，在一定程度上允許大模型進行數(shù)據(jù)抓??；對于非公開數(shù)據(jù)，應通過市場化交易獲得訪問權限后進行數(shù)據(jù)抓取。

公開數(shù)據(jù)采取網(wǎng)絡爬蟲等方式直接抓取收集，收集的媒體數(shù)據(jù)除了公開的文本、圖片、視音頻信息以外，還包括有關政務信息如專利、裁判文書、政策文件等信息，公共數(shù)據(jù)如公共交通、供水、供電、供氣等信息，科研屬性數(shù)據(jù)如天氣、醫(yī)療、地球科學、基礎科學等領域的信息。

媒體視聽大模型數(shù)據(jù)收集需遵循法律法規(guī)和倫理要求，保證數(shù)據(jù)來源的真實可靠，收集到的個人隱私數(shù)據(jù)，應進行去標識化處理。總之，抓取行為要考慮對被抓取方利益是否造成損害，要符合國家安全的要求，保護公眾利益和個人權益。同時，定期對人工智能數(shù)據(jù)的收集、使用、存儲和共享進行審查，確保數(shù)據(jù)的合法性、安全性和可控性。

（三）用戶數(shù)據(jù)

用戶數(shù)據(jù)的收集可以通過自然獲取和主動收集兩種方式進行。自然獲取是通過網(wǎng)站、應用App或服務器的一些功能來獲取用戶數(shù)據(jù)，這種自然獲取的方法包括記錄用戶的IP地址、分析Cookies、分析用戶訪問日志。通過記錄用戶的IP地址，可以得知他們所在的地理位置；通過分析Cookies，可以了解用戶的登錄狀態(tài)、瀏覽歷史等信息數(shù)據(jù)；通過分析用戶日志記錄，可以獲得用戶的瀏覽器類型、訪問時間、訪問頁面等信息數(shù)據(jù)。

主動收集是指在用戶同意授權的情況下獲取用戶數(shù)據(jù)，常用的收集方法有用戶注冊、問卷調(diào)查、社交媒體內(nèi)容或互動數(shù)據(jù)上傳。通過注冊的方法可以收集用戶的基本信息，如姓名、性別、電話、郵箱等信息數(shù)據(jù)；問卷調(diào)查是針對特定群體采集數(shù)據(jù)；用戶在社交媒體上發(fā)布的內(nèi)容以及互動內(nèi)容的上傳都可以提供數(shù)據(jù)。通過分析這些數(shù)據(jù)，可以了解用戶的興趣愛好、社交關系等信息。在收集用戶數(shù)據(jù)的過程中，應保護用戶的隱私權益，充分尊重用戶的選擇和決定，確保用戶數(shù)據(jù)的安全性，防止數(shù)據(jù)泄露和濫用。

（四）數(shù)據(jù)算法

海量的媒體資源數(shù)據(jù)需要數(shù)據(jù)算法來進行加工處理。算法是一組基于某種指定計算將輸入數(shù)據(jù)轉換為所需輸出的編碼過程[7]，可以按照用戶需求，提供個性化、多樣化的信息。大模型的算法是通過對海量信息進行過濾、分類和排序，促進跨越時空的信息流通和交換，塑造媒體信息環(huán)境的基本秩序[8]。算法為人們更好地認識外部世界提供了技術支持，節(jié)省了獲取信息的時間和成本，使得人們更容易形成自我的認知觀點。由于人工智能大模型的底層架構中嵌入了算法的技術制式和邏輯，人們在信息獲取、社會交往和行為決策中，也都受到不同程度的影響。算法能夠引導人們理解世界并影響人們的認知。

隨著算法逐漸成為新聞生產(chǎn)與新聞傳播的基礎，媒體視聽機構開展生產(chǎn)與傳播的活動出現(xiàn)新特點，表現(xiàn)為算法平臺結構性地決定媒體內(nèi)容的可見性。媒體視聽機構，依托平臺的個性化推薦算法進行新聞分發(fā)的實踐，把新聞的真實性、客觀性、及時性等新聞價值觀編碼到算法系統(tǒng)中，策略性地通過算法將價值觀嵌入新聞實踐。嵌入新聞價值觀的背后是新聞控制權的爭奪，在開發(fā)和設計算法的過程中，擁有話語權的一方，往往可以更充分地實踐價值觀點。只有將新聞價值納入算法、將新聞價值觀融入算法設計，才能保證媒體視聽機構控制權的優(yōu)先地位。

判斷算法是否合乎要求，可依賴算法審計。算法審計會對算法進行客觀測評，對黑箱算法的不當邏輯開展系統(tǒng)性檢查，為算法的失當提供直接證據(jù)。某些個性化算法會不成比例地放大低質量發(fā)布者的影響力并擴大它們的受眾范圍。例如，在西方的一些選舉中，會利用算法對選民進行誤導，遮蔽或突出特定信息，進而改變選民投票意向，最終干預投票選舉。不同于傳統(tǒng)的信息戰(zhàn)和宣傳戰(zhàn)，算法通過對信息內(nèi)容和內(nèi)容傳播進行控制，來達到特定的目的，形成符合自己國家利益的信息框架。因此在國際傳播方面，目前世界上很多國家在對算法技術進行創(chuàng)新實踐。

二、大模型應用場景

“場景”一詞原本是指電影、戲劇中的場面，是一定的時間、空間內(nèi)發(fā)生的任務行動或生活畫面。隨著媒體的發(fā)展變化，場景用于描述媒體的生產(chǎn)過程和傳播形態(tài)，場景化的生產(chǎn)和傳播打破了傳統(tǒng)媒體的線性模式，圍繞用戶的個性化需求，對用戶進行精準傳播和服務。

（一）大模型驅動數(shù)據(jù)新聞

在新聞報道場景中，傳統(tǒng)的新聞敘事通常采用“以點帶面”的敘事方式，開篇引入特定的微觀場景或人物故事，再過渡到故事背后的新聞背景和主題，進而對宏大議題進行深入分析，結尾再回到微觀的故事與命運維度，打造一種閉環(huán)式的敘事結構，達到在故事中闡述道理的敘事目的。對于傳統(tǒng)新聞業(yè)，新聞記者肩負著發(fā)現(xiàn)事實和采集信息的職能，報道活動是一種典型的新聞標記實踐。在當今社會，普通人也能夠通過自媒體發(fā)布信息，甚至影響新聞議程，成為新聞事實的發(fā)現(xiàn)者、記錄者。而媒體大模型能夠依據(jù)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)算法在復雜的社會現(xiàn)象中提煉關鍵事實，在重大事件的報道中體現(xiàn)出比人類更高的敏銳性和判斷力。

大模型以數(shù)據(jù)驅動新聞，通過對數(shù)據(jù)進行分析與過濾，把數(shù)據(jù)作為主要的敘事語言，大大提高了新聞報道的準確性和客觀性[9]。數(shù)據(jù)新聞能夠提煉碎片化的信息，實現(xiàn)觀點的整合并形成特定的輿論話題，通過傳播策略和新聞敘事來喚起新聞用戶的情緒，感染受眾，增強新聞傳播效果。數(shù)據(jù)新聞采用可視化方式呈現(xiàn)，包括信息圖表類、時間線類、數(shù)據(jù)地圖類等，形式也從靜態(tài)可視化向動態(tài)可視化發(fā)展。例如，2024年2月18日，中央廣播電視總臺央視新聞客戶端發(fā)布數(shù)據(jù)新聞《春節(jié)假期人們都去哪玩了？》和《紅紅火火過春節(jié)！這組活力滿滿的數(shù)據(jù)有你一份》，采用視頻、圖片展示、圖表植入的數(shù)據(jù)解讀方式，介紹春節(jié)假期省內(nèi)游、跨省游、出境游的占比情況，熱門出行目的地，以及南北互跨式旅游的熱門新趨勢，通過數(shù)據(jù)的挖掘、篩選和處理，以生動活潑、簡潔明了的數(shù)據(jù)新聞形式呈現(xiàn)春晚、春運、商圈的多層次新聞信息。

（二）大模型賦能短視頻新聞

短視頻作為一種新興的媒介形式，可以融合文字、圖片和視頻等多種新聞素材，直觀、立體地展示新聞事件，更生動地展現(xiàn)新聞場景，包含的信息也更加豐富。大模型賦能短視頻新聞，能夠生成與新聞事件相關的文本內(nèi)容，這種能力可以應用于短視頻新聞的腳本編寫，快速生成具有吸引力和信息量的視頻內(nèi)容。大模型通過智能剪輯技術，將多個視頻片段進行自動拼接和組合，形成具有連貫性和邏輯性的短視頻新聞，根據(jù)視頻內(nèi)容自動生成配音和配樂，為短視頻新聞增添更多的情感色彩和視聽效果，使短視頻新聞更具吸引力和感染力，從而提高視頻的質量。

大模型的飛速發(fā)展正推動“社會視頻化”進程邁向新的高度。例如，中央廣播電視總臺央視新聞客戶端推出的特別節(jié)目《開局之年“hui”藍圖》，采用虛實結合的短視頻新聞敘事方式，由AI主播“央小新”帶領觀眾走進田間地頭、走進牛羊牧場，用獨特的視角呈現(xiàn)來自“天涯海角”的新種子、來自“天山腳下”的牛羊養(yǎng)殖，使受眾了解從田間到舌尖的現(xiàn)代化，獲得了良好的傳播效果。

（三）大模型催生數(shù)字員工

在大模型的加持下，虛擬數(shù)字人場景不斷演化，形象越來越逼真。通過基于計算機圖形學、圖形渲染、動作捕捉、深度學習、語音合成等技術打造，使其成為具有外貌特征、表演能力、交互能力等人類特征的復合體[10]。媒體視聽領域出現(xiàn)的數(shù)字員工，主要包括數(shù)字主播和數(shù)字記者。數(shù)字主播的生成，是利用大量真人主播的播報素材，對人物的聲音、唇形、表情、動作、情感等特征進行聯(lián)合訓練，通過大模型的深度學習以及人工引導優(yōu)化，來追求模擬真人主播的視聽效果。數(shù)字主播無需熟悉稿件，只需一份稿件文本，即可無延遲輸出視頻流。數(shù)字主播可以完成播報、訪談、連線等工作，滿足豐富立體的表達需要。數(shù)字記者的生成，是利用一段時長的記者視頻進行“復刻”完成，通過提供立體式、多元化、全景式的互動新聞現(xiàn)場，有效地實現(xiàn)現(xiàn)實世界和虛擬世界的無縫交互。例如，中央廣播電視總臺央視新聞客戶端的手語數(shù)字主播，形象親切自然，氣質優(yōu)雅獨特，出現(xiàn)在各類大型體育活動的開幕式、閉幕式的特別節(jié)目中，還參與活動期間的新聞播報、賽事直播和現(xiàn)場采訪。

（四）大模型增強互動敘事

互動敘事場景是在新聞報道中讓受眾參與到敘事活動中，以增強沉浸度與娛樂性，使媒體敘事更具可塑性[11]。在數(shù)據(jù)算法的引導下，用戶會不自覺地進入算法的設定，并按照算法鋪設的邏輯框架，無意識地認同互動規(guī)則本身所推薦的敘事意義，在用戶自然融入互動模型的同時，新聞信息的內(nèi)涵和價值使命落到實處，使人們在不知不覺間內(nèi)化了信息內(nèi)容以及相應的觀念。例如，在杭州亞運會期間，中央廣播電視總臺央視新聞客戶端推出的《拼在亞運會，趣行山水間》，設置了“富春江”“西湖”“良渚”“錢塘江”四個游戲板塊，用戶點擊不同的板塊，即可觸發(fā)不同的場景?！案淮航卑鍓K，可以讓受眾在虛擬場景中自由地漂流，“西湖”板塊注重呈現(xiàn)自然美景，“良渚”板塊主要講述新石器時代晚期的歷史文化，進入“錢塘江”板塊可以看到潮涌奔騰的景象。這則互動游戲新聞通過對數(shù)據(jù)空間、交互系統(tǒng)的設計，改寫了傳統(tǒng)新聞的內(nèi)容呈現(xiàn)方式，拓寬了互動敘事內(nèi)容傳播的維度。

三、大模型應用場景遵循的準則

大模型的發(fā)展和應用，在促進科技進步和傳播創(chuàng)新的同時，也會帶來一系列的風險、安全、倫理治理方面的問題。因此，在鼓勵大模型創(chuàng)新發(fā)展的同時，遵循相關的準則顯得尤為重要。

（一）新聞真實性準則

大模型無法理解復雜的人類道德與法律準則，可能會生成包含虛假信息的內(nèi)容，生成的虛假新聞包括虛構的觀點、論據(jù)、案例，可能會誤導不具備相關知識的受眾，甚至產(chǎn)生較大的負面社會影響和輿論。大模型生成的內(nèi)容是通過對大量數(shù)據(jù)的分析處理、訓練學習，是對受眾輸入內(nèi)容和數(shù)據(jù)源的理解和重構。如果數(shù)據(jù)源存在不準確、虛假問題，就會產(chǎn)生錯誤的信息。所以，數(shù)據(jù)源必須準確真實。

如果大模型缺乏對邏輯結構和推理過程的理解，在生成新聞報道時，就會出現(xiàn)不合理的推斷和錯誤的內(nèi)容，對受眾產(chǎn)生誤導。所以，雖然大模型在一定程度上能夠協(xié)助甚至代替人們完成一些工作，但在新聞傳播領域，由于對新聞真實性的嚴格要求，核心的審核環(huán)節(jié)仍然要以人為主，新聞從業(yè)者的專業(yè)素養(yǎng)是踐行新聞真實性的保障。

（二）個人信息安全準則

在使用大模型的過程中，個人數(shù)據(jù)安全也面臨新的挑戰(zhàn)，個人信息是最敏感、最需保護的數(shù)據(jù)類型，如果保護不當則可能使用戶遭受數(shù)據(jù)透視和隱性控制。個人的基本信息、賬號信息、設備信息、社會關系信息和網(wǎng)絡行為信息等都十分重要，關系到個人隱私和社會安全，如被不法分子獲取，就會產(chǎn)生難以預料的后果。比如，會出現(xiàn)身份被盜用、資金被盜刷，造成個人財產(chǎn)的損失，嚴重影響社會的安定。所以，大模型對收集的個人信息數(shù)據(jù)，應該嚴格監(jiān)管，要進行有序的碎片化處理，防止“二次加工”，禁止超出范圍的標注處理。

（三）作品保護準則

利用大模型創(chuàng)作的作品是針對現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行的抓取、分解、組合，創(chuàng)作的作品是否具有版權，主要看使用者對提示詞的選擇、安排是否達到獨創(chuàng)性標準，技術只是創(chuàng)作工具，自身沒有創(chuàng)作目標，大模型工具的力量能否被激發(fā)，在多大程度上被激發(fā)，取決于人們?yōu)樗O置的問題、任務與目標。所以，對于在創(chuàng)作作品過程中作出實質性貢獻的使用人、對創(chuàng)作的高品質作品應給予合理保護，鼓勵人們更多地使用大模型投入創(chuàng)作，這對大模型的使用和推廣、對作品質量的提高有著重要的積極作用。

（四）道德算法準則

數(shù)據(jù)算法介入媒體視聽領域帶來的道德挑戰(zhàn)，主要包括數(shù)據(jù)算法權威、算法客觀性、算法透明度、嵌入代碼中的價值觀和倫理理念等。算法是新聞生產(chǎn)實踐形成的技術載體，算法本身要符合社會責任要求，利用算法生產(chǎn)、分發(fā)和推送新聞的過程，應當遵守倫理規(guī)范，秉持對社會、用戶及其他利益相關者負責任的態(tài)度，遵循客觀、中立、透明的價值立場，將道德規(guī)范和倫理價值嵌入算法設計之中，構建出負責任的道德算法，通過行業(yè)自律、自治和社會共治來推進算法治理，提升算法媒介素養(yǎng)。

（五）敏捷治理準則

大模型在發(fā)展過程中會出現(xiàn)諸如數(shù)據(jù)鴻溝、算法歧視、隱私泄露等不確定性的風險問題，對這些問題的治理刻不容緩，以快速介入、漸進迭代為基本特征的敏捷治理進入人們的視野。敏捷治理要求大模型高效地回應客戶、尋求理解與協(xié)助、快速實現(xiàn)價值交付，其核心在于快速靈活地響應業(yè)務和技術領域的變化，并最大限度地減少客戶期望與需求之間的差距，伴隨著敏捷治理思想的發(fā)展，敏捷治理被廣泛運用于媒體視聽大模型各個環(huán)節(jié)。只有建立敏捷治理的法律法規(guī)、倫理規(guī)范，才能健全敏捷治理的制度體系，才能把握敏捷治理的節(jié)奏，實現(xiàn)敏捷治理的治理理念，從而使媒體視聽機構生成積極健康的優(yōu)質內(nèi)容，構建良好的媒體應用生態(tài)體系。

四、結語

隨著大模型的迅猛發(fā)展及其對新聞生態(tài)的深度介入，新聞實踐邁入新的發(fā)展階段，新聞的策劃、采寫、編審、播出、發(fā)布也會發(fā)生變化。媒體生產(chǎn)和傳播的變化，重新構建了以用戶為中心、以內(nèi)容為紐帶、以技術為驅動的智能媒體新體系，從而推動媒體融合的內(nèi)容創(chuàng)新、技術創(chuàng)新和傳播創(chuàng)新，形成以人工智能和媒體創(chuàng)新于一體的新質生產(chǎn)力。在大模型的賦權下，更多元的行動者入場，催生出新聞傳播的新模式，形成由PGC（專業(yè)生產(chǎn)內(nèi)容）、UGC（用戶生產(chǎn)內(nèi)容）向AIGC（人工智能生成內(nèi)容）生產(chǎn)模式的轉變。在探索大模型新技術運用的同時，我們必須防范潛在風險，守住新聞真實性這條底線，為公眾提供真實、客觀、全面的視聽內(nèi)容產(chǎn)品。

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[11]劉濤，曾憲博.可能世界中的“現(xiàn)實”：融合新聞的互動敘事形式及語言[J].新聞與寫作，2024（04）：96-109.

（作者單位：中央廣播電視總臺新聞新媒體中心）

責編：周蕾