摘要：6月11日，AI赋能财经全媒体传播暨大众新媒体大平台金融号智媒训练营正式开营。复旦大学新闻学院副院长周葆华以《生成式人工智能的发展及其传播应用》为主题进行授课。

什么是生成式人工智能？生成式人工智能如何影响传播？它在传播中又有哪些应用？

6月11日，AI赋能财经全媒体传播暨大众新媒体大平台金融号智媒训练营正式开营。复旦大学新闻学院副院长周葆华以《生成式人工智能的发展及其传播应用》为主题进行授课。

“假定常用字只有1000个，那么想要生成一篇100字的文章，意味着有1000的100次方种可能。”周葆华通过一个形象的案例说明生成式人工智能的基本原理，即在无限可能中生成内容，而非仅仅在有限预设选项中进行选择。生成式人工智能是一种能够创造文本、图片、音频、视频等内容的智能技术，而这种强大的生成能力依赖于大数据、大模型、大参数三大基础要素以及预训练、微调、人类反馈三个主要步骤。

人工智能如何影响传播领域？周葆华认为其变革力量主要作用于两个关键阶段：生成智能与分发智能。前者革新了内容的创作源头与形态，后者则优化了内容与受众的匹配效率。

“AI传播方式始终是人类在场的人机对话、人机交互、人机协作过程。”周葆华指出人们通过“提示-生成-评估”的循环与AI互动，这一过程对模型本身没有改变，但构成了实际应用中的基本交互框架，体现了“人类在场”这一特征。

为了更有效地实现人机对话以提升传播效能，周葆华教授分享了六条实用的交互策略：直接提出要求、设定身份角色前提、基于CRISPE框架进行“结构化”提示、采用分步提问的“思维链”方法、借助网络等外部工具、以及利用智能体（agents）构建自动化工作流。

生成式AI在传播领域的应用场景极为广阔，几乎覆盖了内容创作、分发、运营和评估的全链条。在内容创作方面，它可以进行视音频生成、海报设计、音频转文稿、制作标题、文本改写、生成社交媒体内容摘要、撰写宣传脚本等，并在生产环节提供选题、提纲、资料搜集、文字润饰、翻译、校对、评价等辅助。数据分析层面，它能进行数据检查、清洗、分析、可视化，甚至撰写简单的分析报告。内容分发环节则可应用于数字人播报、智能体用户交互以及优化个性化推荐。传播运营中，它能辅助创作与运营，支持AI主播直播带货、AI电商应用、AI社交，乃至开发产业垂类模型。传播评估方面，生成式AI还能用于模拟用户调查和分析传播效果。

在肯定生成式人工智能对传播图景产生巨大影响的同时，周葆华也指出了其在应用层面面临的关键挑战。这些挑战深刻影响着AI生成内容的可靠性与伦理边界，主要包括信息真实性、摇摆与讨好倾向、偏见与歧视、窄化知识与立场、隐私风险以及侵犯版权等问题。

针对这些挑战，有效的治理至关重要。周葆华指出，需要确保人类校验的作用，强化人类监督，注意对AI生成内容进行标注说明，加强知识产权保护，避免侵犯用户隐私，并推动社会协同治理，需要政府、平台、行业组织、学界以及用户等多方共同努力。

来源：大众新闻-大众日报