行业聚焦｜AIGC助力媒体智能创作新范式

（此篇文章刊登于《中国网信》2024年第2期）

张　健：传播大脑科技（浙江）股份有限公司副总经理兼CTO

杨晓萌：传播大脑科技（浙江）股份有限公司数智创新中心副总监

叶　珂：浙江财闻传媒科技有限公司内容中心资深采编 

在媒体融合发展国家战略推动下，传统媒体与新兴媒体深度融合成必然趋势，但也面临诸多挑战。基于对这些痛点问题和业务需求的深入分析，在浙江省委宣传部指导下，传播大脑科技（浙江）股份有限公司（以下简称“传播大脑”）提出了“全省一张网”的媒体深度融合新范式。

从实践效果来看，“全省一张网”建设工作初见成效。2023年上半年，在完成基础设施搭建后，传播大脑集中力量打造基于大语言模型的AIGC（生成式人工智能）创作平台 —— 传播大模型。

目前，基于人工智能技术而形成的内容创作 —— AIGC，正在崛起并成为区别于传统的PGC（专业生产内容）和UGC（用户生成内容）的新型内容生产模式。在传统生产模式下，内容创作需要极大地依赖人工力量，不论是机构还是用户，其生产内容都要经历从选题、制作、审核到发布等一系列流程。但在AIGC技术助力下，媒体行业可以快速实现内容生产自动化、智能化和个性化。

在人工智能技术的加持下，传统内容生产逻辑需要改变升级。随着人工智能技术发展，创作者的创新和试错能力可由人工智能替代，由以往单纯地依赖创作者的创意行为变成创作者与人工智能一次次碰撞的“头脑风暴”。

在人工智能加持下，数字内容的创作、生产、分发及传播等各环节的效率得到极大提高。数字内容产业链也得到重塑和优化，整体的数字内容生产和分发逻辑得以重新洗牌。

传播大脑对外发布的大模型具备五大核心能力。

传播大模型可以帮助创作者根据其业务领域进行自定义配置，更好地满足需求。创作者每天打开传播大模型，系统就会根据其关注的领域自动推荐全网最新的热点内容。新闻采编人员通过传播大模型将自己感兴趣的内容选用到内容发布平台，即可快速完成文章的转发和二次创作。

私域媒资接入是传播大模型的优势之一。考虑到内容安全风险和版权问题，媒体资源库不能直接连接到公共大模型平台。但通过传播大模型的私有化部署，媒体就可以快速扫描资源库中的文本、图片、视频以及各类文件，然后利用大模型的智能问答和内容生成能力快速索引找到素材并生成新闻资讯。这从根本上解决了大模型的安全使用问题，而且利用最新的人工智能技术盘活了本地的数据资产，使媒体更好地利用自家所拥有的数据资产，更加快速地生成有价值的新闻资讯。

传播大模型具有实时抓取新闻数据的能力，可以将最新的实时数据提供给大模型进行训练和生成内容。这不仅解决了大模型的新闻时效性问题，还可以根据最新的信息进行创作，满足媒体从业者对新闻时效性和准确性的要求。

多模态搜索是指同时使用文本、图像、视频等多种模态数据进行搜索的能力，包括文搜图、图搜文、文搜视频、图搜视频等。而语义搜索则是指通过理解词语的准确意思和词语之间的关系，系统可以从词语意思而非简单的关键词层面自动匹配相关的信息。这种搜索模式大大简化了搜索过程，提高了搜索效率和准确性。

创作助手是传播大模型的创作“百宝箱”。我们将大模型的能力按照媒体业务场景进行提示词工程开发，打造了30多项实用的创作指令。通过这些快捷的指令工具，可以实现文章的策划、改写、缩写以及创意海报的生成。

得益于深度学习技术突破，传播大模型的生成式人工智能可帮助媒体从业者创造更多新的内容制作机会，加速新闻的智能化转型，也打破了传统新闻生产方式。

AIGC是基于深度学习模型所建构而成的，其强大的学习能力和海量的数据存储能力，帮助新闻工作者进行多业务场景的创作，从而根据平台特点和用户喜好，缩短生产时间、降低生产成本，大大提高了新闻工作者内容制作效率，特别是在一些突发新闻事件和需要快速生成内容的场景下，内容自动化很好地解决了新闻时效性问题。

对采编人员而言，寻找写作素材花费大量精力。而传播大模型可以记录和分析采编人员的浏览行为、历史记录、行为偏好等数据，通过深度学习和算法训练，智能化地为采编人员提供具有价值的素材。这种智能化的推荐功能大大缩短了采编人员搜集和寻找素材的时间成本。当然，对于专业和重要的新闻素材，传播大模型还会进一步打通私域媒资库，以确保新闻内容的真实性和可靠性。

通过人工智能技术，采编人员可以合成事件发生的空间、人和物，创建更具沉浸式的新闻场景，给予用户身临其境的新闻体验，让用户如同置身新闻现场。

“全省一张网”模式已支撑浙江省73家媒体[1]的日常新媒体内容生产、发布和传播工作，打通270万注册用户，日均生产约1万篇内容。这一模式将不同部门、不同系统连接起来，实现数据共享与互通，打破信息壁垒，提高整体效率和服务质量。