本文来自微信公众号：未尽研究 （ID：Weijin_Research），作者：周健工，原文标题：《生成式人工智能，如何再一次“重塑”媒体》，题图来自：视觉中国
霍夫曼（Reid Hoffman）是OpenAI的早期投资人，GPT-4在指令调优和人工对齐阶段，他花了大量的时间测试其理解能力，涉及到社会与人文的方方面面。
他把测试的结果和心得，写成了一本书《重塑一切的GPT-4时代》。不过这本书的英文原名是：Impromptu: Amplifying Our Humanity Through AI。其impromptu 含有prompt，说明这本书是他与GPT-4 围绕着人文展开的即兴对话，从一定意义上说，也是让GPT-4在价值观上向人类对齐的一个过程。
霍夫曼创办的领英LinkedIn，是一个媒体属性很强的职业社交应用。他自称是一位技术人文主义者，对于用人工智能解决社会问题，以及人工智能本身可能对人文价值的影响 ，也非常在意。
我最感兴趣的，是他谈媒体的那一章。媒体在过去二十多年互联网大潮中，被一波又一波地冲击，可以说已经被“重塑”好几回了。这一回将如何“重塑”？
这里所说的媒体，是指面向大众传播的新闻媒体；以发现和报道真相为使命的媒体；用一套专业的技能和标准，让内容保持真实、客观、公正的媒体；由职业的新闻记者、编辑、研究和设计人员生产的、具有社会影响力内容的媒体。不管人们站在什么政治立场，不管认同什么新闻观，对这些都秉持相同的看法。
对于霍夫曼来说，最令人担心的，是GPT-4会带来了一个“反乌托邦”的世界，谎言和虚假新闻无处不在，淹没了真相。
“试想现在是2032年，距离美国总统大选仅有几个月。由于AI技术的突破，假新闻泛滥成灾，一派乌托邦末世景象：虚构的名人为候选人背书、 候选人做出的虚假认罪供述、实时辩论被篡改等。甚至在政治集会舞台上，有戴着MAGA帽子的耶稣全息影像出现。”
这听起来并不遥远，就会在2024年。
对新闻业影响最大的，并不是AI会自动生成新闻、赛事信息、天气预报。也不是所谓的“定制化”的新闻：社交平台会收集每一位用户的信息，向其推送可能感兴趣的内容，形成了所谓的“信息茧房”；而用户在一定程度上让出了隐私，其个人信息最终要么掌握在平台手中，要么掌握在更具权势的“big brother”手中。
另外一个问题，是用户被产品化——“如果你在使用免费的产品，那么你就会变成产品。”平台企业通过用户大数据，精准地向其推送广告和各种产品，或者以内容的方式带货。
ChatGPT与用户是一种对话的关系，霍夫曼认为，“只是实时地为你的查询和提示提供高度响应的信息。这既是关于这些大语言模型运作方式的一个明显的发现，也是一个尚未被充分认识的发现。”
这对新闻媒体有特殊的重要性。
对于记者、编辑和研究人员来说，他们依然是媒体的核心，提供专业的内容，对真实与准确负责。但用户与媒体的交互方式，以及消费新闻内容的方式，已经变得完全不同。
霍夫曼提出了“一个问题引出十个问题”的内容生成方式。当用户愿意从发问开始消费新闻，这对媒体来说，未必是一件坏事，因为它将牵出一长串的问答内容。它将成为用户与媒体之间建立信任关系的新的机会。那些有年份的新闻媒体，其内容积淀的优势将会发挥出来，用户能刨根问底，从而有助于掌握和接近事件的真相。
这就改变了人与新闻的关系，以前是提供新闻的人们，也掌握了提供“真相”的权力，但是，用户可能用AI，更加便捷地掌握事件的多个信息来源，多个分析角度，以及事件演变的来龙去脉、历史沿革。每个人，终将为自己所获取的真相负责。同一事件的多个消息来源，背景知识，有可能通过一个智能代理来完成。
记者是职业提问者，理应是最好的prompt engineer（提示工程师）；而每位新闻的消费者，每位AI媒体技术的用户，也只有自己成为prompt engineer，才能获取真相。
在所有关于生成式人工智能对于新闻媒体行业影响的排序中，排在第一个是大规模虚假新闻的产生，第二个是专业的新闻记者被替代。但这两者是互相矛盾的，如果虚假新闻成为一个严重的社会问题，甚至威胁到制度与文明，那么就需要有人来提供真相的专业服务，这些人就是新闻工作者、调查记者、研究能力强大的媒体工作人员。人们对于真相的需要是永恒的，而并不一定是需要某些形式的“内容”。
那么，不正是ChatGPT在许多情况下无法区分真实与虚构吗？它为了生成一个故事，或者通过概率预测构建与人类对齐的内容，不也是会夹杂大量的编造、错误和虚假的内容吗？
一方面，产生“幻觉”已经成为大模型当前最重要的技术挑战，消除这些“幻觉”也成为生成式人工智能技术迫切需要的进步。另一方面，最重要的是向舆论场填充大量真实的新闻。霍夫曼认为，“本质上，我们需要确保寻求真相的任何人，都能很容易地获取准确、透明和真实的信息。”
这样就需要一个可溯源的“维基百科”，每一个事实，每一个观点，都可以找到源头，找到参考，在互联网上可以链接起来，实时动态地可以互相参考、互相核实，形成一个“真相的基础设施”，而在AI时代，可能需要一个AI版的事实维基百科。
正是世界各地专业的新闻机构，过去一两百年来专业地报道和记载着重要事件，才有助于构建了人类的集体记忆；人类也是通过一整套可溯源、可引证和可参考的研究形成了知识链接与图谱，也为后来的人们理解事件的真相和意义，提供了导航。
人们试图用web3.0来提供个人拥有、不可篡改的个人信息，但更为底层的是公众信息和舆论场的真相。AI最大的功能之一，是提供强大的探寻真相的工具，透明的新闻生产过程，以及便捷溯源与核实真相的基础设施。
霍夫曼相信，专业媒体工作者使用这些更高效的工具，就能用真实的新闻占领舆论场。
这同样需要依靠专业的媒体机构多年来形成的专业技能和规范，并且体现在AI产品中。例如 ，霍夫曼提出，在每条新闻后面，设立一个Fact Check（事实核查）的按钮。这样，消息来源是否真的存在，其背景是什么；数据的来源是否可信，是否还有第三方信源的存在，包括报道新闻的机构及个人的背景信息；图片、视频的来源，是不是经过加工与合成的；甚至包括用于训练模型的数据来源的水印，等等。这个按钮的设立，也降低了ChatGPT自身产生“幻觉新闻”的可能性。
这一切在过去由媒体机构中的记者或者助理来完成，甚至编辑要把关，但今后可以由AI提升效率，成为事实确认的AI助理。当所有的媒体机构都遵循同样的标准，而用户养成了这样的习惯，就会反馈到AI模型中，经过持续的强化，让优质、专业和负责的内容更容易受到识别。
许多新闻媒体具有党派性，具有党派倾向的读者，会对本党的报道采取“宁信其有”的立场，而对对立党派发布的新闻采取“宁信其无”的立场。这些党派属性及倾向性，同样可以“一键解决”，标注其党派属性，就像人们购买食品，看到其中不同营养成分的标识说明一样。
说到这里，最近有一项研究，分析受众平时习惯阅读的媒体内容的“营养成分”，发现用这些媒体内容训练出来的模型，可以预测出受众在民意调查中会对某些重要社会事件采取的态度、选择的回答。这一研究引发了忧虑，这会对那些操纵媒体、进而影响人们投票行为提供了一种理论依据。人们开始担心2024年大选中，AI将会起到什么破坏性的作用。
（媒体食谱的建模方法）
图灵奖获得者杨立昆（Yann LeCun）想出了一个办法：“想象一下未来，您与信息世界的日常互动将由 AI助手进行调解。这个 AI 助手就像是所有人类知识的活跃存储库。它将成为您“对抗”错误信息的最佳堡垒。”
的确，我们面对着大量的随机噪音，然后用自己的判别与之对抗，生成出“逼真”的内容。每个人的大脑，可能原本就是一个生成对抗神经网络。
本文来自微信公众号：未尽研究 （ID：Weijin_Research），作者：周健工