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在智媒时代，媒体平台化也是未来趋势，新闻媒体将兼具传播媒介、技术载体、商业资本等多重属性。张志安表示，如何在AI的技术应用中不断地寻找场景，包括开放式的合作场景，可能是媒体的创造性得以实现的关键。他将界面财联社的“财跃大模型”作为案例，在垂直的金融领域，“财跃大模型”第一步是To B的金融系统和数据应用开发，下一步可能会面向C端做财商应用场景研发。

“可控”是大家讨论生成式人工智能技术时常提到的词眼。人民日报客户端主编梁昌杰分享了人民日报新媒体当前的三个关键词：“可控、可知、可行”，“可控”在第一位。对于主流媒体而言，“内容是万无一失和一失万无的关系”。梁昌杰说，在AIGC领域，生产内容的安全性是红线，无论未来AI发展到哪一步，这都是主流媒体一定要秉持的东西。

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在王资凯看来，媒体从业人员要想不被AI替代，需要保持开放心态和对新工具的敏感性。“新的工具层出不穷，今天的生成式工具，性能有可能比两年前的第一代GPT性能强十倍，速度可能强百倍，上下文阅读能力可能涨成千上万倍，但应用价格比当时低了十倍。在技术全面提升和跃进的大时代，如何利用好这些工具去服务新闻媒体从选题、采编、数据整理收集，到最后成稿、分发的全流程，可能是每个从业人员未来一段时间内要关注的主题。”

“今年以来，复旦在各专业开设了AI大课。昨天我的课程刚结业，我发现一学期下来，学生的感受并不是更悲观，反而是更自信。他们意识到，有两个东西不会被AI替代。一是真正到达现场、洞见现场，AI虽然可以收集信息，但不会像人一样对现场有深刻的洞察。二是基于情感和创意的创造力，这是AI无法取代人的部分。同学们一边积极应用AI，一边跟老师探讨人不可取代的创造力在AI时代怎么延续和放大。”张志安以在复旦授课时的观察举例说道。

张志安表示：“生成式人工智能加速发展后，在传媒行业主要有两个命题。第一，内容生产方面，如何把更多劳动力解放出来，更好地实现效能提升。第二，如何寻找新的应用场景，通过‘人工智能+传媒’的方式实现变现。”他表示，今天从生产效能的角度，生成式人工智能在内容领域带来更大赋能，对传媒业来讲，根本使命职责是内容生产，要用AI创新更好的应用，做出更好的作品。此外，不仅要关注自身的传媒业内容生产和效能提升，还要看AI如何影响内容生态以及平台生态系统。

“生成式人工智能导致互联网上的内容呈十倍、百倍地产生，打破了过去内容生产和分发的扎克伯格定律。这对媒体人来说会产生很大的影响。”王资凯表示，当媒体行业的诸多生态发生改变，有两大指标值得从业人员格外关注，一是内容生产效率，即到底有多少用户能够接入到内容经济里，不断产生各种各样的新内容。二是内容传播速度，即有多少分发渠道，分发渠道里内容之间的互动能产生怎样的效率提升。

“当前社交平台上有一些内容加工和搬运团队，会对专业新闻内容进行洗稿和改写，再通过各种通道二次分发，这种动作的本质是对传统媒体流量的劫持，导致高质量内容的阅读量反而在降低。有没有可能通过人工智能技术建立起更好的分发通道、更好的采编机制，制作更多高质量内容提供给一线读者？这是媒体从业人员应该主动关注的现象。”王资凯如是说道。