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生成式AI与数字新闻业正产生交错的影响。生成式AI显现出改变数字新闻业文化逻辑的充分潜力，与此同时，数字新闻业作为重要文化资源也对生成式AI带来结构的彻底再造。中国人民大学新闻与社会发展研究中心研究员、新闻学院讲师何天平在本文中，探索了生成式AI对数字新闻叙事业带来的全方位变革。 摘 要 生成式AI取得的技术进展，日益表现出重塑数字新闻行动主体、表达方式与用户感知的巨大可能性，也带来改造数字新闻叙事的充分潜力。立足这一技术语境，本文指出“界面”是区别于围绕“文本”组织的传统新闻叙事的重要观念基础，通过技术界面、内容界面、关系界面、情感界面的创设共同决定数字新闻的叙事意义生产。以“界面连接”取代“文本构造”构成新型人工智能技术再造新闻叙事结构的核心线索，面向人机耦合的目标，这被进一步强调为以开放性连接为叙事机制、以模型化连接为叙事手段、以情感化连接为叙事语法。同时，本文也从“界面连接”出发形成反思，提出在生成式AI介入下审视数字新闻叙事变革理应予以重视的两组关系，据此启发伴随此类技术广泛接入数字新闻应当持续跟进关注的重要命题。 关键词 生成式AI；数字新闻叙事；界面连接；人机耦合 以下视频来源于 新闻界  伴随人工智能技术的发展演进，生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，GAI，下文简称“生成式AI”）逐渐步入大众视野，并表现出构造数字新闻业的充分潜质。这样的趋势自然并非突然涌现，对于人工智能技术变革数字新闻生产的探讨早已有之，而伴随从“自动化”到“增强”再到“生成”的技术应用深化，“一个由人工智能技术重新定义新闻内容与体验的时机正在成熟”；“生成式”技术逻辑的普及化则为此提供了一个关键契机：上世纪50年代至今，生成式AI从最初基于编程技术控制计算机以实现相对精准的“专用性”内容输出，到伴随大规模数据库普及和计算机算力提升展现出的在“可用性”方面的进步，再到当前由深度学习算法发展驱动的ChatGPT等大模型应用出现，生成式AI随之进入“通用性”发展的快车道。这种适用范围更广、功能更强的内容生成技术，也因此被赋予广泛投入智能推荐、写作、翻译、学习等多场景、多领域内容生产工作的极大活力。当生成式AI技术的发展拥有了改造数字时代新闻生产流程及规范的巨大潜力时，就促使我们开始进一步思考构成新闻生产基础要素的“叙事”问题及其面向技术生态变迁建构新新闻样态的可能性。 一、“超越文本”的改造 数字时代，超乎人们预期的数字技术发展及想象正在全面重塑全球新闻业的认知传统和专业边界，以回应构成新闻业的对象发生本质变化的危机。生成式AI的崛起及其对数字新闻业的逐步介入，表明非人或物也有可能在行动者网络中产生决定性作用，进而勾画出作为“行为方式”的技术如何经由媒介（新闻）逻辑的中介作用参与构造文化过程的全新机制。 上述变化作用于数字新闻叙事变革，首要地体现为一种“超越文本”的改造逻辑。以生成式AI为代表的人工智能技术的发展，在逐步深入建构数字新闻功能的同时也促使数字新闻形态不断趋于开放化、弹性化，不再拘泥于对实在的“新闻文本”的构造经验。在此背景下，生成式AI技术作为基础性的“座架”被进一步嵌套于数字新闻的组织结构中，并全面重塑着数字新闻的行动主体、表达方式与用户感知。 其一，生成式AI作为行动主体全方位参与到数字新闻叙事中。人工智能生成内容作为专业生成内容和用户生成内容等传统内容生成方式的补充，在提升叙事效能的同时也极大地降低了叙事的成本投入，且这种观念正逐步在新闻实践领域形成共识。相关调查表明，在32个国家的新闻机构中，已有2/3的新闻媒体开始将人工智能技术用于新闻叙事生成。在参与新闻叙事的过程中，生成式AI将人类的话语、观念及其互动扩展到数字空间，而人工智能算法也通过理解和处理自然语言中的语义和语法结构输出与语境相适应的叙事，生成式AI技术因此成为具备极强自主性和能动性意识的“讲述者”。当人工智能技术不再是人类互动的媒介，而成为人类与之互动的媒介，这一全新主体的引入也就必然带来新闻样态的全方位革新；在基于人工智能技术连接起的新型数字新闻网络中，如何为不同的新闻行动者主体创设共通的意义空间，最大限度地实现叙事的数字化转译，以减少沟通折扣、保障意义生产就成为当前讨论数字新闻叙事的一种核心关切。 其二，生成式AI提供了一系列诠释“表达方式”的独特技术机制，这套机制以“接口-界面”的技术和文化逻辑作为依托，这为我们重新审视数字新闻叙事提供了关键的观念基础。一方面，开源、灵活的可交互信息操作接口是生成式AI发展到今天形成的突破性技术成果。如ChatGPT等新一代聊天机器人以智能对话的形式进行内容生成，不仅能够处理开放性文本，且可以基于其独特的人类反馈训练过程，通过训练数据中的不同样本以生成不同的新闻表达，并根据不同的语境和任务为用户输出适应其需求的个性化内容。接口是调配上述过程的重要技术机制，区别于一般意义上的数字技术，生成式AI的接口逻辑打破了过去仅限于对一系列简洁、狭窄的机械命令做出反馈的人机静态交互行为，通过对用户、语境或题材内容等因素的具体判断以实现对新闻叙事对象的精准识别、理解和把握，大大提升了新闻表达形态的开放性。也有观点指出，新兴智能技术在接口的自适应能力方面不仅有超越先前技术设备的潜力，甚至最终在整合多种表达方式方面的能力或将超越人类表达的界限。另一方面，操作接口既是一种技术实在，也是一种观念基础。既然生成式AI提供了一整套接口方案以灵活配置新闻表达方式，那么必然就有相应的文化过程来承载上述技术条件，具有高度确定性、作为“特定结果”的传统新闻叙事文本显然不足以反映上述变化。生成式AI对叙事的变革在于创设大量沟通“界面”以响应操作接口的多样性，这里的“界面”并不局限于文本意义上的叙事空间，而是一系列受到技术抽象的复合叙事空间。过去，人机交互的接口是通过可见性的“操作界面”实现的，伴随着生成式AI的出现，对可见性界面的关注就转向了对结构性界面的关切，从“界面”的属性出发理解数字新闻叙事变革体现出至关重要的价值。 其三，生成式AI从用户感知角度出发重置了新闻叙事的组织和传达逻辑，出于人机关系耦合的需要，为用户进一步塑造出新型的内容消费与交互体验，也相应地促成新闻用户独特的叙事接受经验，这为面向人工智能技术的数字新闻叙事结构再造提供了重要依据。前人工智能时代的数字新闻叙事侧重于对采集数据的客观存储记录，但对内容的“复现”却脱离了情景和语境，属于一种低拟真度的表达，这也造成新闻用户叙事接受的感知通道相对单一。而在生成式AI的应用之下，媒介技术物不被视为单纯的客体，而作为与人类平等的互动者存在于交流系统之中，通过各种各样的人机连接关系建构以实现高拟真度的内容“复现”，延伸新闻用户的感知空间，令新闻叙事的开展拥有更丰富的面向。在这一过程中，上述同时体现技术和文化条件的“界面”则成为连接关系得以获取、叙事意义得以确立的关键。 据此，从“界面连接”出发，本文尝试探究生成式AI技术介入下数字新闻叙事的理念重塑与结构再造，重点关注新型人工智能技术作为构成数字新闻网络的重要行动者主体，何以通过不同性质的“界面”创设及其连接关系组织以实现面向人机耦合的数字新闻叙事变革。 二、以“界面创设”为中心 文本中心主义的理念主导性地塑造了传统的新闻叙事，使得过去叙事之于新闻的参与主要集中于一种基于文本风格和样式的“客观形式”探索，但这在当前以生成式AI为代表的人工智能技术改造下，则显而易见地形成了一整套不同的观念话语。 一方面，伴随着生成式AI的介入，数字新闻叙事的实施目标正从结果导向逐渐转为过程导向。过去以“讲故事”为中心、面向相对封闭静态的文本组织设计的新闻叙事理念，在具备深度学习和反应能力的人工智能算法“培养”下得到重塑，叙事之于新闻的价值不仅是“创造表达形式”，更侧重于“贴近个体需求”。传统视野下作为叙事核心策略的修辞手法和故事化技巧也被置换成计算能力和文本理解能力对叙事的建构作用，数据读入、算法测量、框架选择、要素补充、语言润色等步骤都作为至关重要的要素参与叙事，新闻叙事的意义生产由叙事过程中功能各异的不同叙事界面来共同决定。另一方面，伴随着生成式AI的发展，被技术重构的多样操作接口也将可预期地取代原本用户介入新闻叙事的单一文本窗口，接口的丰富性对接着叙事适应不同用户接受的复杂要求。既然操作接口对叙事效果的转化是有差异的，那么出于匹配丰富性的需要，生成式AI 技术也将不断驱动包括技术、新闻从业者和用户等在内的构成数字新闻网络的不同行动者主体，一起参与到塑造操作接口性能的新闻叙事中来。同样地，参与叙事的不同主体所生产的不同形态的叙事界面，也共同决定着新闻叙事的意义生产。因而，“界面创设”作为数字新闻叙事的全新理念，正在生成式AI日趋深入的应用中不断得到确认。 （一）技术界面构造叙事基础逻辑 从此前的分析式AI（Analytical AI）到取得突破性进展的生成式AI，人工智能技术对数字新闻业的塑造正在更进一步。生成式AI通过优化迭代深度神经网络的学习范式和网络结构，可以实现更智能、灵活且真实的内容生产，也能够针对不同场景和要素提供不同技术界面以反馈用户接受的不同接口需求，故而具备相较前深度学习阶段人工智能技术的更佳的可控性、可调适性。这也意味着此前研究中设想的数字技术本身作为新闻生产的关键主体能为新闻叙事提供关键方向和能力，正在变成现实。 生成式AI技术基于其可供性重新配置了数字新闻生产的规则，也相应地构造出数字新闻叙事的基础逻辑。在生成式AI的技术语境中，由深度学习和类人反应驱动的人工智能算法和算力建构，作为一种支配性的叙事机制构造出系统化的技术界面，包括进行叙事归因、举证的预训练界面，调取叙事要素并将其场景化的大模型（Foundation Models）训练界面，提供叙事呈现的内容生成界面，以及进行叙事调适的再学习界面等，不同的技术界面承担不同的叙事功能。代表性的案例是2023年4月诞生的全球首个完全由人工智能生成的新闻网站NewsGPT，其作为一个整合性的技术界面为数字新闻叙事开展提供了一个相对充分的生态，在这一生态中能够实现面向全球的自动化的新闻来源读取、新闻素材分析、新闻转译，也在训练学习过程中着眼于大模型架构的不断养成形成一定程度的新闻核查，最终创建出新闻报道。通过上述技术界面的集成塑造一个近似虚拟编辑部的新闻生产架构，并对新闻叙事的基本流程和规范加以确立。能够看到，这样的探索或许代表了一种重要方向，尽管人工智能技术本身并不构成直接的叙事要素，但能通过搭建一整套贯穿叙事、推动叙事的界面发挥中介作用，进而实现新闻叙事的意义生产。 （二）内容界面丰富叙事实践空间 促成内容价值的有效转化是叙事最直观的功能之一，新闻与叙事之间产生的连结关系同样也主要着眼于内容组织何以诠释新闻性的问题。数字技术创设了一个将新闻叙事资源充分开源化的环境，以生成式AI为代表的技术进展则令这一可无限扩容的数据库拥有了深度参与数字新闻叙事整合与创新的极大想象空间。如何面向这一技术前景重新界定和把握“内容”？这同样构成审视数字新闻叙事的重要关切。 事实上，在既有探索中，生成式AI已经表现出重构新闻叙事内容的巨大潜力，通过搭建功能和形态各异的内容界面以取代传统意义上的文本界面作为叙事实践的主要窗口：从叙事功能出发，生成式AI为数字新闻叙事创建了一套过程性的内容界面，基于其“知识发现-知识调取-知识组织”的技术路径组织相应的内容读取界面、内容学习界面、内容对话界面，这些内容流程界面通过交互而实现用户对新闻叙事的确认，以“透明性”代替“客观性”建构新闻叙事的价值规范，这在CNET、Sports Illustrated等新闻机构试水的人工智能新闻中得到一定验证。当然，这种通过内容界面延伸以保障叙事诠释新闻性的技术想象还只是一种设想，这些人工智能新闻写作的实验性探索也被发现“错误百出”并被提示要加强对生成式AI使用的问责。过程性的内容界面究竟能在多大程度上践行上述“透明性”，这还有待于持续观察。从叙事形态出发，生成式AI对于超级深度学习的推进带来深度神经网络技术在大模型和多模态两个方向上的重要突破，促使其生产的内容形态远超传统新闻文本的承载力，往往以结合文本、图片和视频生成的规模化的多模态新闻叙事出现。例如，在2023年全国两会期间，央视新闻采用生成式AI技术推出《开局之年“hui”蓝图》系列融媒报道，结合“文心一格”AI创作辅助平台及数字人等智能技术应用，形成长阶段、批量化、多模态的叙事生成，以描绘中国在农业、能源、数字等科技发展方面的全面变化，这也成为此类报道中叙事形态最为丰富、叙事规模最为庞大的一则代表性案例。能够看到，既然生成式AI基于其技术特征能够提供无容量限制的多模态叙事探索，那么必然需要不同数量和性质的内容界面来反馈上述成果的组织与传达，新闻用户同样可以通过相应内容界面的定义和选择来开展个性化的叙事接受。同时，有如GPT-4等语言模型的迭代也有助于生成式AI在规模化的多模态叙事应用上提升精细度，以更高精度的响应准确性、更高水平的识别图像能力、更多样的内容输出风格变化促进内容界面搭建的品质得到提升。 （三）关系界面建构叙事意义生产 传统新闻业曾长期审慎于叙事理念的应用，其主要原因在于认为围绕“故事化”开展的叙事可能破坏新闻的真实性，尤其关注叙事内容的组织能否呈现新闻真实的问题。但在生成式AI提供的强调开放、共创的技术生态下，新闻叙事的核心关切就不再是能否呈现真实而是如何呈现真实的问题，因为诠释新闻价值的依据不再仅由文本这一“特定结果”所把控，而是通过用户在技术使用过程中的关系交互来确认，可能是人与内容的关系、人与人的关系、人和技术的关系等。因而，在数字新闻语境下，内容是一种叙事，关系也构成一种叙事。构成数字新闻网络的不同行动者都会为自身确立与其他主体产生交互的关系界面，这更多的是一种抽象意义上的界面体现，其主要目标是为新闻叙事的意义生产提供更为语境化的确认条件。 这也意味着，新闻叙事的开展不再如此侧重于如何令可见的新闻素材组织化，因为生成式AI的技术机制已经能够允许海量新闻素材的同时纳入，并且对持续扩充的新闻叙事资源进行学习以提升对这些新闻素材的判断、掌握和利用能力，这便使得新闻媒介从一个围绕客观性组织的本质性资料库演化为一个围绕概率组织的或然率资料库。关系界面的构造性作用也体现于此，既然数字新闻作品为用户提供的不仅仅是一个有限、实在的信息空间，新闻叙事的意义获得就取决于新闻用户在多大程度上能够或者愿意通过技术使用参与到上述存在获取概率的信息链中，这其中嵌入着无数的关系界面连接可能性，人们可以从不同的需要出发创建界面的交互关系以获得从不同角度、视野、过程来把握叙事意义的机会。一个典型案例是芬兰广播公司YLE开发的Voitto智能新闻助手，它提供了一种便利的方式来帮助民众了解当权者如何使用他们的权力。Voitto通过读取并生成所有芬兰议员的时事通讯，据此来形成解释民主和议会运作的多种叙事。生成式AI打造了一个对该新闻主题进行学习的大型系统，这一系统通过多种关系界面的纳入确保用户从中获得自身认为真正重要的新闻，同时也促进用户在与其他关系界面的交互中扩展自己的观点，例如从完全不同的角度提供两个关于同一主题的新闻故事，或者从两个用户与系统的对话中形成对同一个新闻故事的理解。 （四）情感界面增强叙事感知能力 情感向来是构成新闻叙事的重要理念，是在摒除妨害新闻客观性的非理性因素之外，结合四散且彼此无所连接的社会事件，进而产生相应仪式作用、并协助大众判断文化价值的重要新闻叙事机制。在传统新闻叙事中，情感更多地体现为一种增强文本表现力的修辞话语；而在生成式AI的技术语境里，情感则作为固定乃至发展人机关系的重要基础并深刻影响用户对数字新闻叙事的感知能力。情感界面的创设同样作为一种抽象的界面存在，扮演着构造数字新闻叙事理念的重要角色。 相较此前的人工智能技术，生成式AI的进展主要体现在其对“人”的贴近性上，试图进一步挖掘技术的类人属性，不仅包括总体意义上的人的学习力、理解力、解释力，也包括微观意义上的人的话语风格、个性特征、心理机制等。因而，加强技术的情感连接以“更懂人”“更有温度”可谓是生成式AI作为技术原理的天然属性，作用到数字新闻叙事的层面，这也转化出相应的情感界面供用户获取更佳的叙事接受体验。情感界面参与数字新闻叙事的路径主要有二：其一，塑造情感。海量训练参数的“喂养”使得生成式AI掌握了空前繁荣的表达方式，也促成了AI新闻更丰富多样的风格化特征。情感界面的存在能够实现新闻叙事风格与新闻用户个性化需求的对接，进而适配出相应的情感化表达，以帮助AI新闻建构具有真实魅力的情感叙事。其二，学习情感。尽管生成式AI技术本身并不具备自主的情感意识，但已经能够学习人类的情绪是如何表达的，即通过判断人类表达情感的语句结构再结合之前的遭遇经验后给出回应。总体而言，情感界面对数字新闻叙事的参与是贯穿性、结构性的，通过技术化的塑造情感、学习情感的过程来实现AI新闻叙事对“人”的贴近性，构成评价数字新闻叙事效果的重要指标。它在目前尽管还不能当作一种足够成熟的理念，但在许多个性化的叙事尝试里都已经看到了这种可能性。例如，Buzzfeed将生成式AI运用于其新闻游戏中帮助用户完成个性测试，《纽约时报》借助ChatGPT创建情人节消息生成器，帮助用户生成个性化的情书等。 三、面向人机耦合的“界面连接” 生成式AI将新闻叙事过去面向的具体文本抽象成了不同类型的叙事界面，打破了传统新闻生产从文本内部评价叙事这种静态的、单一主体的结构，并被强调为一种动态式的、多主体参与的、高度情感化的全新叙事结构。 技术创设出不同性质的叙事界面，界面之间的交互何以协调人机关系则成为生成式AI技术语境下数字新闻叙事产生意义的关键。这意味着新型人工智能技术对叙事的介入作用不仅出于搭建特定叙事空间的目的，而且是要整合更丰富的叙事资源以实现不同叙事空间的勾连，技术参与叙事的关键机制在于“设计一条穿越空间的路径，既不影响用户自行探索叙事，又可以有效防止用户在空间中迷路”。“路径”设计的核心着眼点就在于创建“界面连接”，这构成再造数字新闻叙事结构的核心关切。需要强调的是，上述“连接”并非全然基于技术想象而无所限制，其中内在地存在着以人机耦合效应为目标这一至关重要的条件，即强调在AI擅长的领域解决人类智能感到困难的问题，而在人类智能擅长的领域解决AI无法抵达的问题。换言之，生成式AI对数字新闻叙事的介入，并不能仅仅依托于技术的“无所不能”，而要在技术应用中强调人与技术的同构关系。基于这种前提性的认识，这里尝试归纳面向人机耦合的“界面连接”如何改造叙事机制、叙事语法和叙事逻辑，进而型塑出一个新的叙事结构。 （一）开放性的界面连接：以对话为中心的叙事机制革新 对话是生产意义的重要过程，也是进行意义确认和校准的重要过程。传统意义上的对话，主要限定在人与人之间的交往，而以生成式AI为代表的人工智能技术演进，则令“对话”延伸至人机交往的层面，使得“对话”能够发生的场景及其形式更为灵活多样，且这种交流的技术逻辑的建构也体现出相当的可控性。同时，经由人机之间异常丰富的操作接口，在技术赋权下的“对话”得以实现更下沉的信息资源整合与动员，进而促成一种更趋社会性的内容生产与传播。 生成式AI通过深度学习不断精细化算法、提升算力，从而培养出一个日益成熟的人机对话框架。当这一框架充分介入数字新闻叙事，便为各种叙事界面探索开放性的连接关系创造了空间，以确保人机对话的效果。在生成式AI的应用下，“对话”作为数字新闻叙事核心机制的体现主要通过两种类型的“界面连接”加以确立：一方面，新闻用户与技术界面的连接提供了数字新闻叙事进行意义生产的基础条件。生成式AI创造了一系列技术界面以实现在理解内容的基础上打造高拟真度的数字孪生内容，进而营造出一种拟人化技术物的在场感。这种技术情境的实现是通过人与技术界面的双向建构加以实现的，如用户通过“问答”等形式获取技术界面给出的叙事表达，而技术界面也通过大量与用户的对话进行学习养成，并结合算法调适实现更接近于人的反应。这种双向的深度连接帮助数字新闻叙事不断趋于准确化和人性化。另一方面，技术界面与其他叙事界面的连接铺设了数字新闻叙事诠释新闻价值规范的基本路径。生成式AI介入下的数字新闻叙事，实现了叙事从与文本的单向连接到与多种叙事要素全向连接的转向。在这一过程中，叙事对“新闻性”的确立也区别于过去我们寄希望于通过“叙事文本”不偏不倚的表达来反馈新闻价值规范，而是通过技术界面与内容界面、关系界面、情感界面的多种连接来实现对新闻价值规范的诠释。例如，技术界面与内容界面的连接有助于对事实的推理和分析，与关系界面的连接有助于对事实的核验和校准，与情感界面的连接有助于强化新闻可信度等。在这一方面，AI合成主播的对话式新闻就代表了一种积极探索，合成主播作为技术界面与其他叙事界面连接的重要窗口，用户通过输入“问题”，就能够得到经过一个人格化形象加以传达的“回答”。 （二）模型化的界面连接：以响应式为中心的叙事手段革新 如前所述，生成式AI介入数字新闻叙事，提供了一套规范化的技术界面连接机制，在提升叙事效能的同时，也在很大程度上解放了叙事的生产力。技术界面连接的标准化带来内容界面连接的模型化，指向以获得最佳新闻叙事体验为目标进而为新闻叙事的设计与实现所提供的一套规律性的操作法则，这套法则以响应式的人机关系为要点，借助界面的连接关系架构去响应的逻辑和精度，这同样构成数字新闻叙事的重要手段。 内容界面连接的模型化对响应式叙事的手段革新，主要体现在两个层面：其一，内容界面通过自身的多种连接搭建响应的基本机制。一方面通过内容界面连接输出过程性的、大规模的、多模态的叙事成果，使得用户的叙事接受具有随时介入的机会；另一方面，算法的深度学习又能实现叙事的自我调校，用户对叙事的响应也作为新闻叙事的重要内容界面，通过与技术界面的连接参与改造叙事。例如，北京冬奥会期间，央视频借助AI智能内容生产系统，基于冬奥冰雪项目的新闻自动视频抓取、剪辑、合成规模化的视频新闻叙事作品以响应用户需求，同时，用户反馈也成为AI学习的依据，后续作品的叙事组织会通过用户响应内容形成进一步调适。其二，内容界面与不同新闻行动者主体的连接构成响应的多种路径。例如，新闻从业者与之的连接催生出算法编辑作为叙事手段的新要求，从业者理应要对生成式AI介入新闻叙事做出算法价值偏向的判断。又如，新闻用户与之的连接反馈出数字新闻叙事的接受体验差异，技术的标准化并不意味着用户接受的同质化，用户而非技术本身才能培养生成式AI产出更具个性化、贴近性的新闻叙事。 更进一步地，模型化也带来界面连接的集约化，这主要是通过内容界面与关系界面的交互来实现，以促成响应的高效化、精细化。持续生成的内容界面提供了海量叙事资源，这在丰富新闻叙事的同时也带来整合叙事的巨大难点。既然内容界面是在不断增生的，那么连接就需要令叙事组织尽可能实现轻量化，例如通过与关系界面的连接判断用户更感兴趣的叙事内容，或者借助关系界面连接来实现叙事对新闻性的确认等。 （三）情感化的界面连接：以共情为中心的叙事语法革新 情感界面作为一种抽象的叙事资源，在生成式AI改造数字新闻叙事结构过程中发挥整体性的塑造作用。一方面，它通过技术化的路径建构了一套尽可能将非理性因素排除在外且可调适的情感机制，并通过这套机制来实现对叙事的指导。例如，生成式AI算法中的温度参数指标，就以一种情感算法的形式充分连接内容界面，用以控制叙事生成内容的随机性和多样性。这一参数规定了在既有语料库里基于何种频率使用何种排序的语料。一般而言，温度参数值高，生成的叙事表达更新奇而有趣，反之则叙事会更为明晰、准确。另一方面，人出于本能与各种叙事界面的情感性连接广泛发生，这也使得各种类型的叙事界面在连接过程中都可能呈现出高度情感化的特征，普遍性的情感叙事融入数字新闻生产，对于人机关系协调以及新闻叙事效果提升具有积极意义。 因此，从用户对不同新闻叙事形态的接受心理出发，情感界面创造的诸种连接关系赋予了生成式AI与人耦合的可能路径，在增强人的知觉能力的同时，也反过来帮助人参与到AI新闻叙事中。“共情”作为核心语法，既令叙事界面的普遍性连接得以可能，也对实现人机耦合的目标体现重要意义。生成式AI提供的操作接口，使得人和技术能够有机会共同参与新闻的意义生产，这正是着眼于由人产生并进一步对技术形成培养的某种共通的情感旨趣或者追求，是所谓“叙事共创”的关键，也是人机关系实现同构的关键。当然，这种共情本身也是受到技术充分塑造的。例如，此前提到的Voitto就尝试通过技术化的共情寻求叙事效果提升，其在叙事组织层面的依据并非只参照点击量等纯粹的技术指标，而会充分考虑用户的产品使用黏性与满意度等主观指标，并在与用户持续建立的对话中收集反馈、形成二次学习，进而转化出新的叙事提供给用户。 四、反思“界面连接” 生成式AI技术的应用重置了数字新闻的表达方式和呈现形态，并形成基于“界面连接”的一种全新的新闻叙事文化，这种叙事规则的普及又进一步拓展了人工智能技术在数字新闻业的接入空间，推动数字新闻生产理念的革新，体现了数字新闻学范式在认识论层面重构关于新闻实践的原有假设的理论化路径。但值得关注的是，尽管这种变革潜力在理念上得到了越来越多的承认，但在实践层面的应用总体仍十分有限，或者说存在诸多有待于进一步梳理和重视的空间。比如，本文始终在强调以人机耦合为目标把握生成式AI对数字新闻叙事的变革，但在实际应用中，人工智能技术与新闻叙事的同构和互促还更多停留在一种观念层面的期许，事实上的行动空间仍受到诸多因素的制约。因而，从“界面连接”的视角出发，本文也尝试反思生成式AI介入数字新闻叙事时需要调和的两组重要关系： 其一，生成式AI下的数字新闻叙事需要调和数字性与新闻性的关系。以人机关系协调为目标的叙事界面连接，看似在更精准的技术、更丰富的叙事流程、更多元的叙事形态中创造出更丰富的想象空间，然而，超文本的非线性叙事逻辑也同样可能造成叙事被任意切割、并置与组装，最终导致新闻叙事的碎片化。这种状况在前数字时代就已经引起人们的注意，例如，有研究对灾难性事件的电视新闻报道进行考察，发现利用多媒体元素进行新闻叙事，往往唤起了读者对英雄人物的形象认同，却忽略了原本新闻叙事所强调的灾难性事件的过程。而这种风险在人工智能技术的助推之下显然有进一步加剧的趋势。此外，尽管数字新闻业已在叙事层面尝试建构适应于今天的数字技术环境的诠释新闻价值的全新规范性话语，但技术及其使用本身的价值偏向需要如何被公允地纳入到叙事践行“新闻性”的评价视野中，依然是一个难题。尤其是对生成式AI这类越来越“精明”的人工智能技术，其预训练式生成机制使得叙事的生成无可避免地受到训练集、算法逻辑等因素的影响，智能算法在透明度、鲁棒性、偏见与歧视等方面天然存在着技术矛盾，新闻叙事在被技术重构的同时也一并被套上了技术“黑箱”，这令纠偏和除误的过程变得愈加困难。 其二，生成式AI下的数字新闻叙事需要解决人类主体性与机器自主性之间的矛盾。生成式AI的技术实践同其他技术性活动一样，内在地包含着技术知识、技术人工物、技术对象及实践目的等要素，在生成新闻活动的过程之中，这些要素分别与不同主体相关联，从而保证和推动新闻生产活动的进行。在这一过程中，人是技术知识的拥有者，在新闻叙事的组织关系中理应处于主动的、具有解释权的地位。以人为主体的新闻叙事结构，在数字新闻生产实践之中同样应当具备“元叙事”的功能，技术的自主性始终只是为更好地传达人类经验而服务。在关切生成式AI技术为数字新闻叙事带来的变革时，我们应当要从潜在的技术决定论视角中充分抽离，也需审慎观察“界面连接”这一作用到新闻叙事层面的行动空间，及其对作为基础设施的人工智能技术与作为节点的人机行动者可能带来的全方位影响。因而，在以生成式AI为代表的新型人工智能技术改造数字新闻叙事的过程中，应当及时设定叙事的基本规范与边界，防止由于技术滥用而产生的虚假叙事、争议叙事等问题，如此才能实现更高效的人机协同，以促成构建人机耦合的新图景。 五、结语 生成式AI作为一种拥有极强自主性和能动性的基础技术架构，正逐步表现出改造数字新闻业文化逻辑的充分潜力。而新闻叙事作为塑造数字新闻业的一种重要文化资源，也在生成式AI对此产生的构造性作用下形成理念的重塑与结构的再造。 立足生成式AI取得的技术进展，本文尝试解析在此条件下的数字新闻叙事形成的总体性变革。在本文的审视中，“界面”是区别于围绕“文本”组织的传统新闻叙事的重要观念基础，通过技术界面、内容界面、关系界面、情感界面的创设共同决定数字新闻的叙事意义生产。以“界面连接”取代“文本构造”构成新型人工智能技术再造新闻叙事结构的核心线索，面向人机耦合的目标，这被进一步强调为以开放性连接为叙事机制、以模型化连接为叙事手段、以情感化连接为叙事语法。与此同时，本文也从“界面连接”出发形成反思，据此启示伴随此类技术广泛接入数字新闻业应当持续跟进关注的重要命题。 何天平，中国人民大学新闻与社会发展研究中心研究员、新闻学院讲师，北京100872 原文刊载于《新闻界》杂志2023年第6期，参考文献详见原文 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