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作者：许海滨 李印诺 苏新笛 丁立捷
源自：《全媒介探索》2024年6月号
从设备人写作、传感器资讯、MGC到ChatGPT，人工智能的发展浪潮以不可抵挡的态势席卷了全部资讯行业，在选题、组稿、审核、加工、校对、稿件分发等工作中得到广泛应用，为编辑工作的流程再造开辟了方便路径。资讯业态的改变影响着编辑人员的职业存活环境，以往对编辑的职业素养需求已不可满足现今的行业需求，取而代之的是数字素养需求。 
数字素养的内涵及其理论框架
（一）内涵
1997年，美国科技记者保罗·吉尔斯特首次提出“数字素养”的概念，将其界定为“能够理解和运用来自多种源自、经由计算机呈现的信息的能力”。2018年，联合国教科文组织统计研究所(UIS)将“数字素养”界定为“为了就业、体面工作和创业，经过数字技术安全适当地得到、管理、理解、整合、沟通、评估和创造信息的能力”。2021年，中央网络安全和信息化委员会发布《提高全民数字素养和技能行动纲要》（以下简叫作“《行动纲要》”），将数字素养定义为“数字素养与技能是数字社会百姓学习工作生活应具备的数字获取、制作、运用、评估、交互、分享、创新、安全保证、伦理道德等一系列素质与能力的集合”。区别个体、组织、国家对数字素养作出了区别的界定，除了对技能的操作和运用等功能性层面的关注，还涵盖了文化的交流互通、社会价值观塑造、内容整合传播等区别方面。针对从事内容生产与传播、承担知识服务和舆论引导责任的编辑人员来讲，数字素养尤为重要。
（二）理论框架
数字素养已然逐步发展为全世界范围内最基本的存活素养，日前已有的认可度较高的数字素养框架分别是欧盟制定的Dig Comp2.2和联合国教科文组织发布的全世界数字素养框架（GDLF），国内日前还无系统的数字素养框架，重点由学者按照《行动纲要》和已有框架作出框架搭建并提出意见。
1.欧盟数字素养框架（Dig Comp）。欧盟数字素养框架的发展经历了Dig Comp1.0到Dig Comp2.2。Dig Comp1.0将数字能力定义为5个重点素养行业（信息、交流、内容创造、安全、处理问题）和21种能力的集合，并将各样能力的技能熟悉程度分为基本、中级和高级三个级别。DigComp2.0将原有素养域中的“信息”“交流”“内容创造”调节为“信息与数据素养”“交流与合作”“数字内容创造”。2022年，欧盟出台最新版本Dig Comp2.2，更新了对百姓数字能力的需求，如百姓对人工智能的运用认知（知识）、平常生活中与人工智能的交互（技能）、对个人数据安全的防护（态度）。区别时期的修订对数字素养行业和21项技能都有更改和明显强调，持续为百姓数字素养的培育供给新的参考标准。
2.全世界数字素养框架（GDLF）。2015年，联合国教科文组织发布了全世界数字素养框架。该框架以欧盟的Dig Comp2.0为基本框架，参考区别收入水平的全世界47个国家和地区的数字素养框架，新增设备与软件操作(CA0)和职业关联素养(CA6)两个素养域，对各素养域的详细能力作出了详尽描述。与欧盟数字素养框架区别，GDLF适用范围更广泛、评测对象更全面，充分思虑到了区别国家和地区之间收入水平的差异。
3.国内数字素养框架。我国日前对详细的数字素养框架科研较少，重点是《行动纲要》对数字素养的内涵作出的知道界定和对总体需求、重点任务与重点工程等战略上的安排，兼具关联学者据《行动纲要》进行的框架科研。包晓峰以《行动纲要》为总体指点思想创立知识与认知、实践与参与、情感与价值三个主体维度，设计12项一级评测指标，对公众的软件认知与操作、信息处理、自我防范、数字参与带来的情感满足等作出评测。
存活业态变革对编辑数字素养的需求
各国和组织公司针对数字素养框架的更新演化，足以说明人工智能与社会发展的融合是大势所趋。AIGC做为依托人工智能算法产生的内容生成技术，与资讯行业的融合发展已作为不容更改的现实。智能化选题、自动化生产、多样化场景、多途径分发等技术对资讯生产全流程的渗透正促成传统编辑存活业态的变革，这种变革又对编辑的素养提出新的需求。
（一）“数据为王”的思维需求
技术环境和社会环境的变化造就行业存活环境的悄然改变，树立“数据为王”的思维模式、以“技术理性”代替传统经验式的“编辑理性”，是行业生态下对编辑数字素养提出的新需求。传统的资讯生产模式是以编辑为核心的线性生产模式，编辑对资讯线索的搜集途径有限，报告的选题策划、内容生产大多依据编辑的既往经验和专业敏锐度，与智能技术的接触度和融合度较低，这种基于“编辑理性”的选取和报告实质是存在客观性偏差的。AIGC时代，大数据信息挖掘和云计算技术能依据编辑设定目的展开海量的数据搜集，能够在进行海量的样本筛选后做到精细定位，编辑在决策的科学性、内容生产的客观性等方面显然更具保证。当然，这不指的是编辑的数据思维便是对数据的简单分析和文本编辑，而是以此为基本运用数据背面的规律进行决策和行动，例如经过数据分析将资讯内容可视化，既能清晰地呈现事实，又能为资讯内容本身增色。
（二）“人机协同”的生产需求
AIGC并非单纯的设备生产内容，虽然设备是直接生产者，然则它的生产必须由人设置的目的与指令驱动，资讯生产中设备人批量生产的模板化资讯、对稿件的审查纠错实质上亦是一种对编辑的学习，由人完成模板的设置并进行把控。在稿件审查方面，日前蜜度的校对通、黑马校对、方正审校等智能校对软件能够有效纠正文本内容错误、违规信息及表述上的不规范，但在专业术语和格式审查纠错方面能力有限，ChatGPT自动生成的文本更具说服力的同期却没法兼备内容完全真实准确，其生成的医疗、法律等专业行业资讯内容亦必须编辑人工去辨别审核。在稿件分发传播方面，Facebook在资讯筛选和个性化举荐上保持“人工智能+编辑干涉”，纯算法的资讯筛选方式和举荐极易存在“隐匿的偏见”，2014年Facebook对迈克尔·布朗枪击案的举荐就因未达到用户的期望值而被打击。即便AIGC能够独立完成简单的生产操作，其本质上依旧是必须编辑协同合作的内容生产，“人机协同”生产需求应运而生。
（三）“自我赋能”的价值需求
自AIGC融入资讯行业败兴，技术与资讯编辑之间的价值博弈始终存在，尽管日前通用型人工智能还停留在初始周期，但其劳动占比的增加正在持续加重编辑的职业焦虑。多种内容生产方式和资讯聚合平台的介入，使资讯编辑角色延展至非主流媒介公司，职业门槛的降低致使资讯编辑产生混乱的身份认知。不仅如此，算法分发和AI稿件撰写与加工使得编辑把关权力被弱化，逐步让渡于智能技术。行业的泛化、权力的让渡使得长时间被海量信息裹挟的编辑极易陷入自我可疑中，失去理性的价值判断。但无论技术占据的比重多么大，编辑人员才是资讯行业的核心，人文价值和主流认识形态的思想引导是日前的智能工具所不具备的。编辑人员必须把AIGC带来的职业焦虑和技术压力当作自己潜能的挖掘动力，持续自我赋能找回理性判断，恰当运用数据生产出更加多拥有个人特殊和社会价值的资讯内容，把握主动权，做人工智能的引导者。
AIGC时代编辑的数字素养形成
综合以上数字素养框架、战略安排、核心维度及业态变革需求，笔者认为，编辑的数字素养形成能够从能力、认知、责任三个维度进行探析。
（一）能力维度
能力维度是编辑数字素养的基本维度，重点是对计算机技术全面准确的认知和技能的熟悉应用，是编辑即时进行数据采集和挖掘整理、解放生产力的能力保证。
1.知识把握。知识把握包含对工具性知识的把握和对专业性知识的把握两种。工具性知识的把握指的是从事专业行业工作时需具备的与数字关联的基本知识，例如编辑对资讯采编工作关联流程中运用到的系统设备的认识，深化工具知识性认识能有效提高技术融合下编辑的工作效率。要让稿件在繁杂的信息流中达到理想的传播效果、满足用户需求，有赖于编辑对专业性知识的把握，认识并熟知各网络媒介平台技术及其创新应用是编辑应具备的“硬基本”。
2.技能把握。熟悉运用照片、音频、视频等丰富的资讯文本表现形式，自主地运用搜索引擎和数据库进行信息处理，是日前一个成熟编辑应具备的基本功能层面的技术操作素养。资讯编辑必须时常在庞大的数据群中寻找有用的资讯线索、整合事实素材，运用数据处理系统进行辅助工作的能力极其重要。类似《华盛顿邮报》推出的ARC Publishing，编辑仅有熟悉把握数据处理系统，才可更好地投入资讯生产中。
（二）认知维度
认知维度是编辑数字素养的中级维度，更强调编辑对数字信息的辨别能力和数字伦理规范的认知。
1.信息的辨别与评定。资讯编辑不仅要面对技术的挑战，还要承担媒介线上线下交织的运营压力；要把社会效益放在首位，同期还要兼顾媒介经济效益。压力裹挟下的编辑难免会“乱花迷眼”，在信息的辨别和资讯报告价值的评定中显现失误，对数据的完全信任亦是容易引起资讯编辑决策显现失误的原因之一。尽管算法能够帮忙编辑进行部分信息的辨别及用户爱好的分析，但技术做为生产工具所拥有的局限性决定了编辑在信息筛选和评定过程中占据主体地位，编辑对信息的把关尤为关键。
2.数字伦理规范认知。伦理道德是《行动纲要》知道指出的数字素养的应有之义，编辑对伦理规范的认知要随AIGC的发展而革新。不仅人工智能进行的非模板化内容生产必定程度上存在着版权争议，相关智能生成内容的责任界定、著作权归属亦众说纷纭。例如美国版权局裁定AI创作照片不受版权守护，而澳大利亚联邦法院的Johnathan Beach法官则认为AI能够发明者的身份申请专利。编辑要尽可能避免卷入权利的纠纷中，需对关联规定和智能生成内容的运用保持关注和警觉。
（三）责任维度
责任维度是编辑数字素养里的高级维度，不仅指编辑在智能化资讯生产流程中的参与，还包含编辑在全部资讯生产工作中应承担的责任，例如社会价值观的塑造以及经过对人工智能的应用发掘其不足并进行知识库的拓展弥补的能力。
1.社会价值引导。科研显示，带有心情色彩的资讯报告会影响用户对事实本身的认知，算法的伪中立性使其可能在内容生产和分发环节存在偏见。资讯媒介承担着文化的沟通传播、舆论引导和价值观塑造的任务，编辑有责任参与到智能生产和算法举荐中：对外人机协作，积极输出国内优秀传统文化，严防部分外来糟粕的渗透和入侵；对内把关内容，对智能生产内容和算法举荐内容进行调节把控，谨防不良心情对公共心情的感染，分发符合社会需求、拥有良好价值导向的资讯内容。
2.知识图谱更新。大都数人会将“算法偏见”归结于算法本身，但聂再清认为AI基于数据学习获取知识错误并不是观点卑视，而是能力不足。技术以人为学习模板，其显现的问题源于训练数据模型的不足。编辑应具备在工作中发掘技术缺陷并加以补足完善的能力，依靠技术完成工作的同期，依据自己认知能力、知识贮存、业务需求拓展AIGC对资讯行业的知识图谱，实现对技术的“反哺”。
【本文为2022年度河北省社会科学发展科研课题《人工智能对资讯传播业的影响科研》（课题编号：20220202287）科研成果。】
（许海滨：河北师范大学资讯传播学院副教授、河北省大数据传播与网络舆情科研基地科研员；李印诺、苏新笛：河北师范大学资讯传播学院硕士科研生；丁立捷：河北师范大学资讯传播学院教授）
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发表于 2024-8-20 20:10:39
