第二件事是我们在今年的“仲夏六日谈”节目上，举办了“AI时代的新闻传媒业”专场，邀请到四位业内资深专家，在安徽碧山的小小村落里，讨论新闻业因AI而发生的改变。
希望能给你带来一些小小的启发。
一、AIGC渗入：新闻内容生产遭受冲击
2024年，著名演员“寡姐”斯嘉丽·约翰逊，向如日中天的OpenAI发了一封律师函。5月14日，OpenAI刚刚发布最新的多模态大模型GPT-4o，该模型支持文本、音频和图像的任意组合输入，并能生成文本、音频和图像的任意组合输出。在发布会上，OpenAI强调了GPT-4o的语音对话能力，并展示了五个不同的语音。而其中名为“Sky”的声音，被指与斯嘉丽·约翰逊在电影《Her》中的角色“萨曼莎”声音极其相似。
这就是双方发生冲突的前情提要。值得一提的是，OpenAI的阿尔特曼曾经公开表示，《Her》是他最喜欢的电影之一。去年九月，OpenAI就曾联系斯嘉丽·约翰逊，希望能够在模型中使用她的声音，但约翰逊出于个人原因拒绝了这一请求。直到发布会前两天，阿尔特曼还联系约翰逊的经纪人，并再次遭到拒绝。
在约翰逊本人的强烈抗议下，OpenAI暂时下架了GPT-4o的Sky语音。而这次冲突，其实隐喻着生成式AI与大部分创意行业之间的紧张关系：前者使用后者多年积累的材料进行训练，而后者面对的处境，就是等待着被前者模仿直至被取代。这引发了创意行业的从业者对于生成式AI的普遍担忧。
（一）AIGC实现新闻业的“供给侧改革”
ChatGPT发布之后，一阵生成式AI的浪潮，席卷了众多领域。全球范围内大模型风云骤起，资金、技术、人才持续涌入，科技公司布局不断，纷纷推出大模型。文生视频模型Sora、AI音乐类生成工具Suno的现身，更是展现了大模型在多模态生成方面的强大能力。整个科技行业处在快速变革的颠覆式创新阶段。
在众多领域中，新闻业是受影响最为剧烈的领域之一，对于AIGC的回应也最为积极。
注：Newsquest的生成式AI使用方向，图表由AI进行翻译
注：第一个由AI完全生成新闻的网站NewsGPT
除了Semafor，微软也宣布与纽约市立大学的记者AIGC培训项目以及软件开发商Nota等机构展开合作。Nota是一家初创公司，致力于将人工智能置入到新闻机构的日常运营中，在微软的支持下，它的覆盖范围已经拓展到100多个新闻机构，通过PROOF等组件工具，帮助媒体扩大受众范围、增加社交媒体的影响力，并且根据受众需求进行内容的定制。
而在国内，新华社、中央广播电视总台等媒体也开始了AI与新闻业的结合实践。例如，新华社发布基于媒体数据训练的模型MediaGPT，开发专门用于生成式任务的验证方法和以新华社媒体数据为基础的数据集；中央广播电视总台发布“央视听媒体大模型”（CMGMediaGPT），专注视频类媒体内容的生产。而《每日经济新闻》的“雨燕智宣”，同样是媒体视频化转型的成熟产品。可以说，一场由AIGC带来的新闻业供给侧改革，已经拉开帷幕。
（二）AIGC的新闻应用与实践
从目前的情况看，生成式AI在新闻传媒业的应用，主要体现为提升新闻采编各环节的效率，包括新闻信息的采集与处理、内容生成，以及多模态生成能力。
第一，生成式AI能够优化新闻信息采集与处理流程，比如辅助记者快速采集、读取海量数据，并进行自动处理。在资料检索阶段，记者和编辑可以借助ChatGPT等工具对大量需要阅读的文本材料进行内容摘要的生成、提炼核心观点、快速获取核心信息，以提高信息采集效率。同时，大模型的多语言生成能力，可以用于翻译跨语言文本，方便记者和编辑获取不同语种的资料与信息。
根据腾讯研究院此前进行的一项调研，“进行资料检索”和“内容翻译”是目前媒体从业人员最多使用AIGC的两种用途，占比分别为54.8%、44%。[2]
除此之外，大模型可以辅助记者进行采访音视频内容的识别与整理、优化创作流程、提炼生成更多元、独特的内容视角。英国《金融时报》总编辑RoulaKhalaf指出，新闻编辑室应当建立一支AI技术团队、协助记者完成数据挖掘、内容分析以及翻译等任务。《金融时报》已经在部署系列课程，以提高记者利用生成式AI挖掘故事的能力。
但是，由于仍不具备共情、思考、常识判断等基础能力，生成式AI仍然无法满足具有高要求、高限定场景下的写作需求，通常在体育赛事、财经资讯等特定领域应用广泛。可以说，至少是在内容生成这一方面，生成式AI扮演的主要还是辅助角色，人类记者仍然是主要的内容生产者。
第三，生成式AI的多模态生成能力，或将催生新闻类型创新，带来形态更为丰富多元的新闻内容。随着技术能力的提升，生成式AI的多模态生成能力日渐强大，文生文、文生图、音频、视频、3D内容……未来还可能生成更多的媒介形式，这为新闻内容的多模态呈现提供了可能。新闻业曾经追求的“媒介融合”以及“全媒体记者”，现在因多模态大模型的出现与应用而见到曙光。
被称为“世界模拟器”的文生视频模型Sora可以直接输出长达60秒的视频，效果逼真并且包含复杂的多角度镜头和多个人物角色，对于新闻业来说，它可以被应用于新闻事实基础上的情景再现。此外，AI音乐类生成工具Suno可以实现AI自动作曲，用户只需要自定义风格和歌词，即可一键生成歌曲，这会降低同类型新闻内容的生产成本。
得益于大模型的即时互动能力，可以开发应用于新闻业的对话机器人，并将其应用到新闻报道中，即时回答读者的提问并且根据数据资料提供补充信息。这可能拓展出一种“AIGC互动新闻”的内容形式，强调与读者互动性，通过不断的提问与回答，呈现完整的新闻图景。
（三）AI冲击新闻内容生产
对于新闻业来说，生成式AI促成的转变主要集中于工作流程和传统定位的改变。与之前的技术不同，生成式AI的技术能力，可以无缝集成到新闻内容的生成流程中，更快地融入新闻实践，应用于自动执行数据分析、内容策划甚至是内容生成等日常任务，使记者能更专注于调查性报道和深入分析等等更为复杂和考验创意性以及思考深度的工作。
不止《卫报》一家，根据Originality.ai的统计，包括CNN、路透社、《华盛顿邮报》、彭博社、《纽约时报》及其体育资讯网站Athletic都采用技术手段阻止GPTBot的爬虫。其他网站包括LonelyPlanet、Amazon、Quora等。显然，这是新闻业面对生成式AI的“侵入”而采取的自我保护的手段。
但同时也正是因为生成门槛的降低，生成式AI可能会加剧谣言和假新闻的传播。2023年在国内网络流传的两则信息“杭州市政府将取消限行”“杭州市将实行楼市新政”，均被发现是由AI生成的假消息。AI的生成能力将使虚假信息生产和传播的门槛降低，如不加以控制，会被恶意利用，生成未经核查的虚假信息、污染信息生态，甚至会造成严重的社会影响。本报告的第二章，将分析AI对新闻真实性的挑战。
随着技术的演进，上述问题中的大部分正在被解决或将被解决。但至少在现阶段，面对人工智能介入到新闻生产中可能出现的问题，需要加强人工核查与校对，并且将这些编辑原则落实到机构层面的行为规范中。但根据美联社的调研，只有不到一半的受访者表示他们所在的新闻机构中有关于生成式AI的指导方针。
二、内容生态：AI假新闻污染新闻真实
可以说，由AIGC带来的假新闻难题及其对新闻业的冲击态势，已经变得极为严峻。
（一）AIGC成为生产主体，新闻真实性频遭污染
“NewsGPT是新闻世界的游戏规则改变者，长期以来，新闻频道一直受到偏见和主观报道的困扰。通过NewsGPT，我们能够向观众提供事实和真相，没有任何隐藏的议程或偏见。”[6]
问题在于，AIGC新闻能否真正摒弃偏见和主观？答案似乎并不确定。在全球新闻场域本身存在话语权不平等的前提下，基于自动扫描新闻源创建新闻报道的生成式AI，似乎并未见得能比传统的记者编辑更为客观公正。而事实也证明，AI生成的内容，在新闻真实性上确实饱受诟病。
如今，人工智能之于新闻业正在迈入第三阶段，即AIGC以多模态生成能力参与到新闻生产环节。与过去仅运用于模板化新闻生产的人工智能不同，生成式人工智能可以进行更长篇幅、更高质量的报道撰写，并可以根据指令模仿特定作品风格，多模态生成能力还带来了新闻报道视频化、可视化的诸多新可能。
可以说，人工智能技术运用于新闻报道早就不是“新鲜事”。问题在于，AIGC的入局本应该为新闻业带来新的机遇，为什么在其介入新闻生产之初就出现了假新闻泛滥的问题？
（二）为何AIGC假新闻畅行无阻
从AI与新闻业的融合历史进行观察，AIGC迈入新闻自动生产领域意味着其从新闻生产工具，摇身一变成为新闻生产的主体。然而，不管是AIGC本身的信息辨别与生产能力，还是新闻生产分发各流程，都似乎尚未对此变化做好准备。
1.源头上的挑战：AIGC信息生成机制的桎梏
首先是信息生成机制层面，这是源头上的问题。AIGC带来的假新闻问题，与其本身所使用的语料库和缺乏真实核查能力的信息生产机制密不可分。
AIGC的核心是基于数据预训练的大规模语言模型（LLM），其可以模拟人类生物学和神经学识别数据的模式，为用户提供答案。而基于概率生成和预训练材料的模式有两方面局限性：
第一，基于概率生成的模式明显缺陷在于重复常见的错误，即当一个论述在数据集中出现的频率越高，被作为答案生成的概率也就越高。然而，在数据集中频繁出现并不等同于该论述具备真实性与正确性，一旦一个高频虚假信息被当作正确答案反复输出，“谎言重复千遍便成为真理”的现象就极易出现。
第二，受限于预训练材料，模型无法吸收新的反事实证据以测试材料的真实性；此外，预训练材料中的信息是否真实可信、信息囊括范围的大小也对AIGC生成信息的真实性产生了影响。[11]
对AIGC进行训练的语料库，肩负着保障AIGC输出信息准确性的重要责任，语料库有限、语料库的时效性滞后，均是AIGC信息失实的原因。用于AIGC训练的语料库往往包含了大量在互联网上抓取的文本，这些文本鱼龙混杂且真实性存疑，无疑给缺乏信息辨别能力的生成式AI带来极大的迷惑。更严重的是，其中的虚假信息可能会经AIGC包装、输出后回流至网络平台并再度回到AIGC的训练语料库中，形成虚假信息的循环，进一步循环污染信息环境的真实性。
2.更智能却更狡猾：强包装能力助推假新闻流传
AIGC“一本正经地胡说八道”已经成为笑谈，然而，当人们还在打趣人工智能实则为“人工智障”，这一技术已经悄然成长，从“一本正经地胡说八道”摇身一变为“令人信服地胡说八道”。
AIGC强大的传播能力不仅在于生成信息的说服力上，同样存在于生成信息的速度与规模上。传统新闻时代，新闻工作者需要具备规范的新闻写作、新闻摄影与新闻视频制作等专业能力。而人工产出一份达到刊发标准的新闻作品，往往需要经过资料准备、现场调研、信息核查、后期写作制作等一系列环节，从而才能保障作品的真实性和可读性等标准。
3.从生产到分发：尚未做好准备的新闻业
面对AIGC的入局，无论是生产还是分发，新闻业的上中下游似乎均未摸索出相对契合的共处之道，从而助推了AIGC假新闻的畅行。从传统新闻生产环节考量，无论是AIGC技术缺陷导致“幻觉生成”，抑或还是被刻意利用，当这一新技术带来的虚假新闻信息泛滥之时，社会公众对于新闻信息的信任度便随之下降，这给新闻从业者带来了全新的挑战。
从新闻分发环节考量，传统媒体时代，新闻信息从采访、撰写到刊发，过程中经历了重重把关，信息的真实性经过多重审查，确保出现在受众面前的新闻极少虚假。但平台化时代，人们已经更习惯从互联网直接获取信息，传统的“受众”向“用户”转变，新闻消费者与生产者的界限日益模糊，人人都可以发布信息，用户接收到的信息不完全来自权威的媒体信源。面对大量信息，平台的审核机制无法与传统媒体的把关机制一样行之有效，判断信息真实与否的环节从内容生产阶段后置到了信息消费阶段，而很难要求用户具备足够辨别假新闻的能力，这同样为AIGC假新闻的盛行提供了空间。
算法同样会将用户更愿意听到的虚假声音进行精准推送。正如佐治亚理工学院交互计算学院副教授MunmundeChoudhury所说：“人工智能生成的错误信息实际上往往具有更大的情感吸引力。”[13]在算法对用户的精准了解和AIGC强大情感吸引力的双重加持下，AIGC假新闻以用户最想看、最愿意相信的形式来到他们身边。
（三）AIGC时代，新闻内核仍不可失
技术发展的潮流始终不可阻挡，步入新世纪，二十余年间层出不穷的新技术对新闻业的变革，速度之快、影响之大已远远超过了过往的任何一个时期。
在新闻分发渠道上，从传统的专业媒体分发，到门户网站、搜索引擎，再到社交媒体、个性化推送的新闻客户端，分发渠道的变化与融合使新闻机构不断调整内容形式，以适应不同分发渠道的特征[14]。
在新闻内容形式上，从传统的图文报道，到图文、视频等形式的融媒体新闻，再到强调受众互动性的游戏新闻、新闻直播等，新闻内容生产在技术的变迁升级中不断调整。
在新闻生产手段上，写稿机器人、AR/VR新闻、传感器新闻乃至今天的AIGC新闻，构成了新闻生产的多元格局。
“新闻，是新近发生事实的报道。”作为对于事实的报道，无论技术手段如何变化，真实性是新闻永远的底线与生命。AIGC新闻虽然在生产速率上有强大的优势，但缺失的事实核查能力却是其不可忽视的短板。如果新闻机构在使用AIGC进行内容生产时不能建立起完善的核查机制，势必会在新闻伦理层面遭到极大的挑战。
无论技术如何变革，新闻真实性的内核永远不可丢失。避免AIGC生成的假新闻盛行，既需要机制性的保障，比如加强对AIGC内容的事实核查和细节校对，也需要社会层面的集体努力，比如通过官方教育提升社会公众的AI媒介素养，增强分辨虚假信息和低质量信息的能力。同时，应对假新闻还需要专业机构依靠长期形成的专业机能和规范向舆论场填充大量真实的新闻，避免“劣币驱逐良币”。[15]正如学者史新燕[16]所说，任何技术的社会化落地，其实质都是技术逻辑与社会选择“互构”的结果。AIGC应用于新闻内容生产虽在当下具有许多问题，但在社会各界的共同探索之下，或许将带来新的可能。
三、平台转移：短视频新闻业快速崛起
牛津大学路透新闻研究院每年都会推出一份观察报告《新闻、传媒和技术趋势预测》，来呈现全球新闻媒体在过去一年的发展趋势。在2024年的观察报告中，“平台转移”成为重要的关键词。报告引用了一项第三方数据，显示2023年来自Facebook的新闻网站流量下降了48%，来自X/Twitter的流量下降了27%。[17]
造成这种变化的重要原因，就是用户的新闻接收习惯发生了转变。目下，以TikTok为代表的短视频平台，正越来越成为年轻受众获取新闻类资讯的渠道。
这些数据背后，呈现了全球新闻媒体行业正在发生的一项重要趋势与转变：短视频新闻正在快速崛起。
（一）短视频重塑新闻业
自2018年推出以来，短视频平台TikTok发展迅速，根据估算其全球用户已经超过15亿。它不仅仅是娱乐化内容的承载地，更成为新闻资讯消费的重要平台。
根据皮尤的数据，14%的美国人现在通过TikTok获得新闻——这比2020年增加了11个百分点。而在30岁以下成年人中，这项数据更是从9%增长到32%。
短视频新闻崛起的背后，其实映射着媒介逻辑正在发生的巨大变化。以TikTok为代表的短视频平台，正越来越成为最有影响力的媒介之一。这种影响力正在现实世界中的各个领域中得以施展，以至于西方语境中甚至诞生了一个词汇，“TikTokfication”（TikTok化），用来描述互联网应用竞相模仿TikTok以适应冲击与变化的浪潮。
在被TikTok或者更广义上的短视频深刻影响的众多行业和领域中，当然就包括新闻传媒行业。
哪里有流量，哪里有受众聚集，哪里能够施展影响力，新闻媒体机构就会涌向哪里。随着TikTok的快速崛起，大量新闻机构都陆续开始入驻。根据路透新闻研究所发布的报告，在全球有规模的新闻机构中，超过一半的机构会定期在TikTok上更新内容。借助TikTok，这些机构得以触碰和影响更年轻一代的新闻受众，为未来的发展打下重要根基。
（二）国内的短视频新闻有什么不同
《华盛顿邮报》同样是传统媒体进行TikTok化的范例。为了适应短视频平台的传播节奏，《华盛顿邮报》专门聘请了视频制作人DaveJorgensen担任主理人，他以“程序猿”的形象出镜进行新闻报道，通常一人分饰多角以还原事件、背景信息以及可能性后果，等等，并且以轻松幽默的风格讨论严肃的新闻议题。
当然，不是所有的传统媒体在TikTok化的过程中都进行风格的大胆转化。比如英国《经济学人》就保持着自身的风格传统和特色，利用自身的专业优势，以连续叙事的方式对严肃议题进行深度的解释性报道。
这些媒体的跨媒介尝试，都取得了相当亮眼的成功。它们以更加友好的方式，利用短视频媒介的特性，与年轻化的读者实现了沟通和密切联系。
近几年，在国内的短视频平台上，同样掀起了一波新闻媒体的短视频化浪潮。
除了元素上的统一，在内容报道上的及时性也是这类“短视频新闻”的共性，往往是一个新闻事件刚刚发生，这类视频就会迅速而广泛地出现在信息流中，成为文字新闻报道之外的补充，这些内容帮助习惯于使用短视频应用的用户也能够及时了解到重要的新闻事件。
不过，区别于国外大型媒体机构在TikTok化过程中进行的多样性尝试，国内的短视频在呈现形式及元素采用上还较为趋同、重复，如何在新闻短视频化这一实践领域解决同质化的问题，会是媒体机构突围的重点。
（三）“新闻软化”的趋势值得警惕
短视频区别于社交媒体和传统的新闻载体，具备不同的语言、节奏和呈现风格。但问题在于，新闻的特殊属性，导致它在触碰短视频的过程中也会发生一些错位。
这也是为什么大量被称为“新黄色新闻”的内容在短视频平台复现。它们往往不含有新闻信息，却极具流量价值。以显眼的大标题、惊悚音乐、夸张的事件为特点，点赞观看不在少数，却很难有什么新闻价值可言，而且其所呈现的新闻事件的真实性也相当可疑。
四、分发革命：传统内容分发格局重塑
这一功能于2023年10月生效，但迫于媒体和用户的投诉与压力，X在11月进行调整，重新恢复了新闻标题的显示，并在推文部分显示链接，而新闻标题会以黑底白字的形式嵌入到图片上方。但是，新的问题出现了，由于预览的尺寸不适用于所有标题，在默认尺寸下，超过字符数限制的内容就会被截断，这意味着新闻标题的显示可能会不完全。
如果对实情缺乏了解，表面看起来，这次更新动作仅仅是产品显示逻辑的变换。但这一举动的实质，其实是埃隆·马斯克对传统媒体的“回击”——2022年8月，法新社等传统媒体起诉X，要求X为使用其新闻报道内容进行分成。而再继续深探，这一小小动作背后，又是新闻业与社交媒体长达十年蜜月期破裂的延续。
（一）X对新闻媒体的“宣战”
而更新之后，只会在帖子中显示带有链接的一张图像。这意味着，如果发布者没有发布随附文本，用户将只会看到一张图片，以及可能不完整的新闻标题。
（二）社交媒体与新闻的“蜜月期”及其破裂
其实不止是X，Meta此前也宣布，将在2023年12月初停止在英国、法国、德国这三个国家的FacebookNews服务——Facebook上用于提供新闻的专项功能。[22]2024年4月初，Meta如约在澳大利亚和美国停止了FacebookNews服务。
社交媒体与新闻业的蜜月期，似乎真的结束了。[23]
在这样的推动下，2006年至2016年，社交媒体与新闻迎来了长达十年的蜜月期。
皮尤研究中心在2015年的一项调查显示，高达64%的网络用户通过社交媒体获取新闻。社交媒体对于新闻业的影响可见一斑。
但是，对于新闻媒体而言，这种模式的根基始终是脆弱的。它们的兴衰存亡似乎完全取决于平台。一旦后者的算法和规则改变，商业模式就会受到重创，完全不由自己掌控。
转过头来看，这不只是Facebook一家的转向，而是社交媒体的整体趋势。算法的调整使新闻类内容得到越来越少的曝光，这对依赖社交媒体流量的媒体打击严重，由此造成行业性的集体困境。2023年，BuzzFeed创始人乔纳·佩雷迪宣布关停旗下新闻业务BuzzFeedNews，VICE宣布关闭新闻品牌VICEWorldNews，其主站也正在进行破产申请。VoxMedia、Insider、ABCNews等一众数字媒体，都进行了不同程度的裁员。
(三)日渐模糊的未来
不仅如此，平台通过算法和推荐对新闻内容的呈现进行重组，各类榜单也在一定程度上影响了新闻内容的分发模式。通过算法分发与用户点击行为的共同作用，更符合流量逻辑的新闻被呈现，而严肃的内容则被隐藏于算法之后。
反过来看，新闻媒体对社交媒体的作用到底是什么，到底是能够补充严肃内容、增加用户的留存与互动，还是会让整个平台因此变得过于政治化并引发“操纵舆论”的危机？不同平台对于这一问题的看法，决定了对新闻媒体的态度。
但时至今日，大部分社交媒体似乎都铁了心要拒绝新闻媒体来“蹭流量”。
以目前最大的两大社交媒体平台举例，X不必多说。自从2022年10月接手以来，埃隆·马斯克采取的一系列措施就对传统新闻媒体产生巨大冲击，包括关停一些记者的账号，删除《纽约时报》等媒体的身份认证等等。他更鼓励新闻记者在X上直接发布内容，避免用户因跳转而流失。
而生成式AI的崛起，也以相当迅猛的姿态冲击了内容分发格局。当AIGC内容涌入到社交媒体，类似“新闻bot账号”的出现，也会夺走用户本就有限的注意力，用户更倾向于选择获取快速、易得的新闻摘要，从而影响新闻媒体的曝光。
面对内容分发格局的变革，新闻业的未来日渐模糊。直面变化，并且找到更好的适应方式，或许是新闻业当下最好的选择。
五、技术替代：新技术冲击行业裁员与洗牌
这不是发生在好莱坞的第一次罢工。1988年，“美国编剧协会”（WritersGuildofAmerica，WGA）的罢工持续了53天；2007年的罢工则从11月一直持续到第二年的2月。
值得一提的是，这几次的罢工起因，皆是新技术的出现，第一次是录像带，第二次是DVD。而这一次出现的新技术，则是AI。可以说，这并不是一场孤立的罢工行动，而是隐喻着以AI为代表的新技术对于传媒影视行业的冲击。
（一）一场事先张扬的“大罢工”
这次罢工的起因，简单来说，就是编剧人员所属的工会“美国编剧协会”（WGA），未能与代表好莱坞几大工作室的“电影和电视制片人联盟”（AllianceofMotionPictureandTelevisionProducers，AMPTP）在新一轮的合同上达成一致。
早在2023年4月，11500名美国编剧协会成员就经过投票，压倒性地同意，如果新合同未能签署，就将举行罢工。结果，在5月1日旧合同到期后，新的合同还杳无音讯，于是第二天罢工就开始了。因为参与主体主要是好莱坞的编剧与演职人员，所以这场罢工行动就被称为“好莱坞大罢工”。
双方未能达成一致的焦点在于加薪协议。WGA要求为编剧人员争取接近6亿美元的加薪总额，但AMPTP否决了这一要求。AMPTP背后的阵营包括亚马逊、迪士尼、环球影业、派拉蒙和Apple等大型公司与影视平台。
好莱坞历史上发生的每一次罢工，都对美国的影视行业产生了巨大影响。这一次罢工也不例外。除了《吉米·法伦今夜秀》《周末夜现场》等多档夜间脱口秀节目停播以外，根据《华盛顿邮报》的统计，有二十余部影视剧集或项目受到了影响，包括正在拍摄的《怪奇物语》最终季、《阿凡达》和《星球大战》的续集、《权力的游戏》衍生剧《七国骑士》等。[25]因为没有编剧，这些剧集无法继续拍摄，一些夜间节目则以重播旧节目暂为替代。
除了编剧，好莱坞的演员和导演们也就新一轮的合同与AMPTP进行谈判。演职人员加入罢工，无疑导致了好莱坞更广泛的停摆。而在这几个阵营中，美国导演协会（DGA）最先与AMPTP达成协议，包括增加薪酬（3年内加薪12.5%）和福利待遇、提高流媒体内容分成以及防止人工智能滥用等内容。
（二）AI正成为冲突核心
根据WGA此前发布的一份报告，过去十年间，作家、制片人的周薪中位数下降了23%。同时，美国编剧中有近一半（49%）在领取最低工资，他们的薪酬标准仅仅比10年前提升了16%。[26]
这听起来匪夷所思。毕竟过去十年，也是流媒体平台迅速发展、攻城略地的十年。网飞创下了一个又一个数据奇迹，并占据好莱坞半壁江山，大量的剧集被开发、拍摄、播出，创造巨额利润，与之对应，制作投入也在水涨船高。但编剧获得的收入却相当少，甚至一直在缩水。
这不得不提到流媒体平台对传统制作模式的冲击，以及由此导致的编剧收入下降等问题。
除了流媒体平台的冲击，AI特别是AIGC也成为此次冲突的核心。
对于编剧来说，本就微薄的福利，很难再受得住AI就业替代的冲击。同时，AI训练的资料库，现有的剧本占其中很大一部分。这相当于是AI窃取了编剧的劳动成果，却不需要支付任何报酬。所以，针对AI的种种要求，成为这次罢工中的多方主体所争取的核心。
WGA在谈判过程中要求不允许AI获得署名，并且不能要求编剧根据AI写好的内容
（三）AI带来新闻传媒行业的“大洗牌”
好莱坞大罢工中，AI正在成为冲突核心。而在好莱坞之外，AI也正在带来新闻传媒行业的“大洗牌”。
2017年底，麦肯锡全球研究院（McKinseyGlobalInstitute）发布了一份有关人工智能与全球就业市场的宏观报告，报告预测，随着科技的进步，到2030年，保守估计全球15％的人（约4亿人）会因人工智能工作发生变动，激进预估会影响30％的全球人口，也就是8亿人。
在新闻传媒行业，由新技术带来的行业洗牌，在一定程度上印证了这样的预测。德国出版巨头AxelSpringer的CEO坦承，该公司准备降本增效，用AI取代部分记者；全球第一家完全由人工智能生成的新闻网站NewsGPT也已经露面，它没有记者，所以号称没有偏见，每周7*24小时提供“准确可靠”的资讯。
新闻传媒业不仅需要应对全球经济滑坡所带来的行业经济下行问题，同时流媒体AI等技术进入新闻业后，不断冲击原有的新闻采编、分发模式，影响着新闻记者的生存状况。例如自动化报道和自动编辑系统的引入，在解放一部分人力的同时，也造成了部分从业者的冗余。
根据福布斯的统计，自2023年1月至今，三十余家报纸及媒体机构进行了不同程度的裁员，其中最为惨烈的当属《洛杉矶时报》。2023年6月7日，《洛杉矶时报》宣布由于“经济环境和新闻行业的独特挑战”，将裁减新闻编辑室的74名员工。2024年1月23日，又宣布裁员20%以上，涉及至少115名员工，包括记者、资深编辑和专栏作家。[28]
数字媒体BuzzFeed也因计划采用AI生成测验类内容而裁减一定比例的员工。在2023年4月20日，BuzzFeed创始人再度宣布关闭旗下新闻业务，裁退约180名员工，涉及内容、技术、行政等部门，占总数的15%。
一如布莱恩·阿瑟在《技术的本质》中所总结的，经济会对新的技术体的出现作出反应，它会改变活动方式、产业构成以及制度安排，也就是说，经济会因新的技术体而改变自身的结构。新技术搅动旧的格局，自然而然也将带来新的问题、新的冲突，这将是一个永恒的问题。
六、受众4.0：技术赋权受众转为信息生产者
自互联网诞生，关于“新闻受众”的争议就不绝于耳。原因很简单，当人们能够随时随地在互联网上发布信息，甚至在很多新闻现场，普通人比传统的新闻媒体机构能更快地传播信息，似乎成为了“新闻制造者”。
而高歌猛进的AIGC则让人们再次审视新闻受众的概念。如果说互联网赋予了人们“传播”信息的能力，AIGC则让“创造”信息成为了可能，受众的能动性愈发不可忽视。
根据学术领域对于“受众”进行的分类，作为日常对话主体的受众是“受众1.0”，作为媒体内容读者和注意力商品的受众是“受众2.0”，在“人人都是新闻记者”的社交媒体时代，能够随时记录、随时发表的受众成为“受众3.0”。那么，步入AIGC时代，借助AI，获得媲美专业生产能力的受众，直接迈入了“受众4.0”时代。
（一）AIGC时代：受众从传播信息到生产信息
对于新闻业而言，AIGC不仅将改变内容生产方式，同时也将重构生产关系。
回顾技术发展史，互联网的出现已经实现过一轮转换。Web2.0时代，个人博客（Blog）、社交媒体等媒介形式的应用，使得普通人获得了“发表权”，即可以在网络上发表自己的各类观点。这扭转了前互联网时代传统媒体对发表权的独占局面。由于建立媒体机构、创建一份报纸或一家电视台的成本极高，从而形成了信息发布的高门槛，普通人很难有机会和足够的资本建立自己的渠道，而借助互联网和移动设备，每个人都成为了“新闻记者”，随时随地记录、随时随地发布。
如果说互联网改变了内容分发的格局，那么以ChatGPT为代表的AIGC技术则实现了内容生产的“平民化”，普通人借助AI的力量，跨越专业门槛，成为媲美专业人员的内容生产者，基于自身需求，进行定制化的新闻内容生成。而借助社交媒体，发行的成本同样可以忽略不计。
更重要的是，得益于多模态生成能力，AIGC能够在文本的基础上迅速生成图片、视频和音频等多媒体内容，极大地降低了内容制作的门槛。以前，制作图片和视频等内容需要专业的技能和设备，但现在，普通人也能借助AIGC的力量，轻松生产出有趣、生动的、形式丰富的多媒体内容。
简单来说，以前人们仅仅能够在互联网上记录并传播信息，但如今互联网能够直接帮助人们生产信息。在这个过程中，受众不再仅仅是新闻信息的消费者，而是成为了新闻信息的创作者和生产者，由被动转成主动，从而实现了身份主体的转换。由此，AIGC不仅改变了内容生产方式，还重构了生产关系。
未来伴随AIGC应用的进一步深化，无疑会激发更多人创造内容的热情。虽然普通人难以长期稳定地生产信息，但由于生产主体数量是巨大的，因此生产的信息从长期来看也是海量的，可能对媒体机构的内容生产地位形成冲击。这对新闻业的影响也是深远的。受众拥有采集和生产内容的能力之后，可以更加独立自主地进行内容消费，对新闻媒体产出的信息依赖程度降低，进一步降低后者的影响力和“把关人”地位。受众以往是媒体机构的服务对象，如今却可能成为媒体机构某些层面的“竞争对手”。
（二）受众4.0之后:新闻不存在了
尽管传统的新闻媒体机构心存隐忧，担心他们生产的新闻会被AIGC取代，但如果我们转换视角，一个可能的回答是，新闻不会被替代，而是被消解了。
这一现象的原因是，以往的媒介技术主要帮助新闻媒体扩大他们能够接触到的受众群体，新闻可以分发到更广阔的社会大众中去；但互联网等技术，赋予了受众制造内容、发布内容的权利，催生了“公民记者”“自媒体”等群体。
简单来说，当传统的新闻媒体机构焦头烂额，担心受众会取代自己的专业地位，但受众自身可能并没有想去生产新闻，也并没有想要取代机构媒体。他们只是有意无意地生产、传播某些信息，这些信息自然而然地发挥了新闻的功能，挤兑了媒体机构生产的新闻，更加吸引受众的注意力。
新闻传播领域的研究者们早已注意到了这一现象，并尝试用各种概念去阐释，一个比较受认可的概念是“液态的新闻业”。其基本意涵是，新闻业的边界以往是相对固定的，但现在就像液体一样，是流动的，边界是不明晰的。
“液态的新闻业”意味着记者的身份不再固定，他们可以在记者和社会大众之间不断转换自己的身份，新闻受众同时也在成为新闻信息的生产者。记者与非新闻从业人员之间的“流动”成为常态，这一界限在某些情境下甚至会消失。新闻的本质是信息，以往新闻作为一种特殊的信息，有相对明确的边界，区别于其他类型的信息，但现在，新闻跟其他信息越来越难区分。
技术消解新闻，并不是说新闻不存在了，发挥新闻功能的信息依然存在，但这种信息是否被认为是“新闻”，在社会层面可能缺乏共识。换言之，新闻的所指依然存在，但其能指已经被掏空了。在这种背景下，媒体机构担心新闻被替代，可能只是一个伪命题。“新闻受众”这个概念是否还存在，也应该打一个问号。
（三）媒体机构如何应对冲击
虽然新闻业的边界在淡化，但在可预见的未来，传统的新闻媒体机构依然会持续存在，但这并不意味着所有的媒体机构都能度过技术浪潮的冲击，必然有媒体机构会在这一过程中落后，甚至被淘汰。面对AIGC的冲击，面对受众4.0的崛起，如何应用技术实现转型，而不是被技术淘汰，如何形成与普通创作者的差异化、强化专业边界，是新闻媒体机构必须直面的挑战。
实际上，AIGC对于媒体机构来说，也是提升生产效率的利器。AIGC无疑能够帮助媒体机构更加快速、更加准确地生产不同媒体形态的内容。虽然说AIGC的门槛已经降低至普通人就能使用，但媒体机构的核心竞争力在于，能够持续地生产专业信息。
AIGC虽然入门的门槛相对较低，但要真正利用它生产出令人瞩目、高质量的内容，难度不容小觑。AIGC的本质是基于文本生成内容，而文本本身即是思维的一种外在表现形式。要想通过AIGC生成高质量的内容，首先必须具备卓越的思维，并且能够用精确、富有逻辑的语言将这些思维表达出来。
具体来说，AIGC的使用者必须具备独特的见解和创新的思维，这样才能为AI提供丰富、有深度的内容基础。在此基础上，他们还需要具备出色的表达能力，将这些思维以清晰、有条理的方式传达给AI。此外，他们还需要对如何“驯化”AI有一定的了解和实践，知道如何通过调整参数、优化算法等方式，使AI能够更好地理解并呈现出自己的想法。
在这个过程中，思维与想法是最珍贵的部分。很多时候，人们在面对AI时，可能连自己真正想要的是什么都不知道。在这种情况下，使用者很难通过AI生成出吸引人、有深度的内容。毕竟，在AI具备自我意识之前，它只能作为一种服从人类指令的工具存在。而如何巧妙地运用这一工具，本身就是一种需要不断学习和提升的能力。而媒体机构拥有专业的从业者、丰富的内容生产经验，无疑比一般用户更具优势。
虽然AIGC为新闻业带来了众多正面影响，但与此同时，它也伴随着一系列潜在风险。其中，新闻的真实性首当其冲。在AI轻易创造万物的今天，我们如何确保所接触到的内容都是真实可信的？
早在2019年，非洲加蓬就曾发生过深度伪造技术（deepfake）引发政治风险的事例。近年来，如何监管AI更是国内外热议的话题，但除了法律层面的监管，传统媒体机构在新闻伦理道德层面也应当肩负责任，为AIGC的使用制定一套通用的规范。
真实是新闻的生命，社会永远需要真实可靠的信息。在AIGC等技术的冲击下，无论受众发生何种变化，无论信息的形态有何不同，当新闻媒体机构致力于维护全社会真实信息的生产与传播时，便履行了自身的社会责任，也就能够在信息生产和传播的激烈竞争中存活下来。
七、内容在地：本地新闻的失落与重生
在二十一世纪的前二十年，美国新闻业经历了纸媒时代的最后高光时刻，领略了数字媒体造就的黄金时代，但随之而来就是较为漫长的冰河时期。尤其是2020—2022这三年，新冠肺炎疫情以及伴生的经济增长放缓，给新闻业带来沉重打击。而这其中，本地新闻又首当其冲。
根据一项报告的统计数据，仅仅在2020年4月和5月，美国就至少有30家报纸关停或者合并，另外有数十家报纸取消纸质版、全面转向在线化，传统和数字新闻业务的数千名记者被解雇，成千上万个社区的居民失去了本地报纸。[30]面对现状，这份报告给出了一个相当精准却又悲哀的描述：这些社区和居民，陷入了“新闻荒漠”（newsdesert）之中。
所有的这些负面变化，激发了一种不安情绪：对于本地新闻生态系统崩溃的担忧。
（一）本地新闻的失意20年
本地新闻，又称“地方新闻”，一直是新闻系统的重要组成部分，它以新闻事实的发生地为标准，特指发生在本地区的新闻事件，涵盖政治、财经、体育、民生等多种类型的报道，以满足本地居民的新闻需求。
在过去的15年，美国失去了2100多份报纸，这使2004年初拥有本地新闻媒体的1800个社区，在2020年初已经没有任何报纸。即便是幸存的6700份报纸，许多也早就已经成为“幽灵报纸”：只有原来的“外壳”，但新闻编辑室的采编人员和报纸读者数量都大大减少。这同样是不可忽视的情况——在过去的15年里，一半的报纸记者和读者也消失了。[32]
本地新闻的衰落当然有迹可循。它既融于整个新闻行业衰退的大背景之中，也有自身的独特原因。这一趋势早于互联网的兴起，早在20世纪五六十年代，来自广播、电视的竞争，就致使报纸受众开始流失。而互联网的出现则彻底加速了这一进程。新闻受众的阅读习惯和注意力方向都发生根本性的变化，而后出现的个人博客、社交媒体、短视频等等每一种媒介形式，都将纸质报纸向更大程度的衰退推进了一层。
（二）本地新闻衰退，影响是什么
除了政治信息同步，本地报纸还能发挥“黏合剂”的功能，有助于在社区内形成一种共同的目标感和社会认同感，由此可以成为团结当地的一股强大力量。当本地报纸停办，围绕在它身上的政治功能和社会共识维系功能就会随之消失。
过去，本地新闻机构通过报道当地的实时消息和专家意见，在打击错误信息的传播方面发挥着关键的作用，这一点尤其是在疫情期间得到了深刻的体现。而随着本地报纸的大量关停，居民们在很大程度上失去了了解自己社区正在发生事情的渠道，以及通过当地媒介与他人进行连接的能力。
可以说，本地新闻的消失不仅仅营造了“信息真空”，让可用的信息越来越少，同时还将居民抛入到有很强误导性和欺骗性的信息环境之中，并且他们之间逐渐孤立。但这些负面影响显然还没有被作为信息消费者的居民所意识到。根据皮尤研究中心的一项调研，四分之三的公众仍然没有意识到本地新闻机构面临的严峻形势。
（三）AIGC时代，更需要本地新闻
从实际情况来看，美国本地新闻的衰退，有一部分是自我的原因，譬如面对数字化的革新浪潮，迟迟不肯进行创新或者转型，缺乏对环境变化的快速反应；而另一部分原因，是它无能为力的。在互联网和社交媒体的大潮之下，整个新闻行业都遭受巨大冲击，本地新闻当然不能独善其身，反而由于其自身的特殊性，在这场冲击中显得更加脆弱。
这种倾向，反过来也会影响到传统媒体，因为要参与读者的注意力竞争，所以越来越多的地方性报纸，会在新闻采编中逐渐扩大全国性报道甚至是全球性报道的比例，“地方性”反而日渐式微。
同时，许多媒体开始在当地举办各种形式的读者见面会，例如《檀香山公民报》（HonoluluCivilBeat）就在所在地区举办类似于快闪活动的“弹出式新闻编辑室”（pop-upnewsrooms）。借助这些活动，一方面能帮助读者理解报道理念，另一方面也反向了解读者到底需要怎样的新闻报道，以加强报道的透明度和公开性，整体上加强了新闻媒体与本地读者的沟通。
越来越多的新闻媒体将专注本地新闻的报道，这种趋势在人工智能时代将得到延续。在AIGC引领的智能化浪潮之下，新闻行业受到了一定冲击，但也获得了变革的可能性。[34]对于本地新闻来说，这反而是一个很好的机会。基于AI大模型的训练原理，本地内容的文本量较小，即便纳入到训练数据集，也十分容易被其它类型的信息淹没，因而AIGC在本地内容的生成方面表现欠佳。专注于本地新闻，既是现实需要，也会是媒体重新获得竞争优势的机会。可以期待，AIGC时代的新闻业，或将发生一波本地化的转向。