AI+媒体，真相藏在四个问题里(3)
智能不足主要因为人工不够
当前生成式大模型发展遇到了数据稀少与算力不足的问题，限制了智能水平的进一步提升，尤其是缺乏处理复杂问题和洞察关键信息所需的深度逻辑推理能力。
根本原因在于，当前人工智能依然非常依赖人类原始数据和与人类的互动行为。
研究发现，用大模型生成的内容来训练大模型会导致模型完全崩溃，智能水平急剧下降。
要持续提高机器的智能水准，必须有持续的高质量人类原创内容进行训练。
机器学习涌现智能，而机器自我学习之前首先要向人学习。而且这种学习是持续过程，不仅在于技术的探索发展阶段，也延展至技术使用和运营阶段。人机协同，将成为新闻信息生产的主场景。这个场景下，专业人士的主要职责将从“独立思考”转向通过提示工程技术促进人机之间的“协同思考”与合作。
人工的价值在于，知道机器不知道的，并且以提示的方式告知机器，进而不断修正、优化输出结果。
媒体正从让人只看到片面信息，转向帮助人全面理解信息
上个世纪麦克卢汉提出的著名论断“媒介是人的延伸”，既提前揭示了互联网的媒介本质，也适用于人工智能时代。不太引人注目的是，麦克卢汉提出的“媒介分割人类”的理论，即技术对耳目喉舌的分别影响，形成了信息采集加工传播的各自发展，打乱了我们原本全面认识事物的平衡。
现在这种不平衡的最新表现就是，信息生产和传播变得非常发达，导致信息太多了，而我们的大脑处理不过来，这就是信息过载。
事物发展有分有合。现在我们正合并信息存储、表达、生产和传播，形成了集报纸、电台、电视功能于一身的新全媒体。同时，智能计算帮我们处理信息，提高了信息生产的效率。
在这个过程中，技术不断与人的生活融合。就像手机、耳机、相机等机器已经普及甚至寸步不离一样，人工智能在信息生产和消费中也将成为人类最新的“机器器官”。
（作者系新华社媒体融合生产技术与系统国家重点实验室原常务副主任）
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