新华社技术局技术研发中心主任成鹏
近年来，技术创新成为推动媒体融合发展的重要的推动力，作为主流媒体的技术人我有幸多次参与新闻记联的王选奖评选工作，见证了媒体的技术进步与发展，接下来向大家分享我的经验和思考。
首先让我们通过分析王选奖的获奖项目来探讨一下媒体行业技术发展变化的趋势。先介绍一下王选奖。王选奖是王选新闻技术奖的简称，旨在表彰在新闻、出版、传媒、科技领域作出杰出贡献的个人和组织。通过对近十年来共计485个获奖的王选奖进行分析，我们可以看到，媒体机构技术发展的过程分成两个阶段，第一个阶段是数字化建设阶段，在媒体融合的初期，各大媒体机构通过建设海量存储，高速网络，高性能计算，融媒体生产平台实现了云网化和生产流程的数字化。第二个阶段是智能化发展阶段，伴随着媒体融合向纵深发展，媒体机构顺应时代潮流，发展重点向全媒化，社交化和智能化发展。这一阶段新闻生产智能化成为最显著的特点，从统计数据来看获奖的智能化项目的数量呈逐年上升的态势。
接下来以2021年荣获王选奖一等奖的项目新华智媒工程向大家展示新华社在智能化应用上取得的成果。智能化当中，我们围绕新闻生产的6个环节实现了新闻生产流程的智能化，构建了全媒体的智慧中台，研发了191项先进技术赋能工具。
新华较真是基于新华社的权威数据和先进的人工智能算法，我们研发的一款符合主流价值观的智能审校平台，较真在政治术语、敏感词、敏感标识、地图等标识上的识别表现突出，目前较真已经通过了国产化的信创认证，全面实现了多A组，多模态，多场景的内容审校，值得一提的是新华社的编辑每天都在使用新华较真，也使得较真可以持续的学习业界最佳的表述数据，进而保持其准确性的持续提升。这里还要介绍一下技术赋能新闻产品制作的情况。当下新技术融入了新闻产品当中，成为新闻供给侧解决的重要的语义，近年来新华社努力实现内容+技术+灵感+美学的有机统一，研发了五大类超过了百余款的产品，以智能化为代表新技术在赋能新闻业务方面取得了显著的成果，当然看到成果的同时，我们也要看到面临新的挑战和问题。2020年英国卫报利用GPT3模型生成一篇评论文章，从那时起GPT就开始撬动了媒体人的神经，随着ChatGPT的问世，我们进一步感受到媒体融合是一场持续深入系统的变革，为了在变革中赢得主动需要着力解决以下突出问题。
一是技术上卡脖子问题，二是传播上卡嗓子问题，三是议题上的牵鼻子问题。这些问题在以往也存在，大模型之后让这些问题更具有挑战性，面对问题和挑战媒体技术人迎难而上，从2020年以来开展大模型研究，同时我们认为媒体融合的技术发展进入了一个新阶段，即：大模型再造阶段。2021年启动了新融合工程，围绕新搜索、新模型、新标尺、新范式开启了新一流流程采编再造。
第一个新，新搜索，即多模态、跨模态搜索，我们对外合作基于新华社图文数据，训练多模态大模型，实现了以图搜图搜视频，以文搜图搜视频，既实现了基于语义的智能搜索功能。比如我们要做一个反映新疆人民幸福生活的图片新闻，传统的搜索仅靠搜索文字找不到可用的素材，现在通过新的多模态搜索技术在同样一个数据库，我们搜新疆人民的幸福生活可以看到大量的符合我们需求的有效素材，可见新的技术挖掘了历史数据的新价值。
第二个新是新模型，即生成式大模型，基于开源模式，利用新华社高质量数据级，以及质量级，打造了近百亿参数的mediaGpt大模型，已经实现了新闻评论，新闻大纲的内容生成。
以美食带动旅游生成一篇评论，经过我们的编辑测评，这个模型在新闻中文场景生成效果优于ChatGPT，也说明高质量的数据级对模型的生成效果有显著的影响，后续我们将向可控的文本生成，和300亿或者更大参数的模型发起挑战。
第三新是新标尺，我们需要找到一个分辨真假的技术标尺，防止虚假信息进入我们稿件库，为此我们研发了AI生成检测识别工具，目标就是既要研制导弹，也要建立反导防御系统，努力打造大模型时代攻防一体的武器库。
第四个新，新范式，我们积极与编辑部门合作，共同探索实践出AI生成视频的新闻生产新范式。过去制作一分钟短视频大约需要两三周时间，现在从脚本制作，分镜头，音效，配音，特效每个环节实现机器生产，制作时间压缩到三天。这个AI视频发布到推特以后广受欢迎，受到了外交部领导的点赞和转推。我们认为大模型等新兴技术为媒体融合带来新机遇，希望推动媒体融合赢得新一流采编流程再造的先机，塑造技术赋能新闻业务的新格局。
