看起来，全美范围内的电视和新闻业务已经在以极快的速度利用生成式人工智能（GenAI）带来的越来越广的好处。
这是最近的纽约NAB展会上美国相当一部分广播新闻业务高管对GenAI活动的描述中很明显的结论。OpenAI的ChatGPT将GenAI用于商业用途才一年，但在广播新闻领域的应用已经蓬勃发展，其对创意领域的吸引力远远超过了其对长期以来将它用于自动语音识别（ASR）、性能监控、内容感知编码及其它有利于媒体和娱乐业的领域的吸引力。
现在的问题是，该行业如何在新闻报道中不侵版权、保持真实性和不偏不倚以及有细微差别的的条件下，利用这些好处？
格雷电视台新闻服务副总裁詹姆斯•芬奇最近表达了正在形成的对控制GenAI的共识，他说：“我们将优先考虑观众和记者，而不是AI带来的任何好处。”
随着地方新闻机构纷纷加入GenAI的潮流，在公司层面按照这些原则制定政策已经成为一种追赶游戏。在许多情况下，GenAI已经先于管理层意识嵌入电视台的新闻工作流程中，更不用说任何对它加以控制的协调尝试了。
数字媒体和技术公司格雷厄姆传媒集团转型主管迈克尔·纽曼描述了今年早些时候发生的事情。当时，他的办公室向全公司发放了一份调查问卷，询问“你们使用AI？”，“我们得到了惊人的回应，”纽曼说，“每天都有难以置信的人在使用AI，甚至用于撰写新闻提要和（新闻报道）初稿。”
这表明支持佛罗里达州、德克萨斯州、密歇根州和弗吉尼亚州中七家主要是大城市电视台新闻业务的格雷厄姆传媒需要“赶在前面”，他说，但要以一种“抑制热情”的方式。这种态度似乎正在引导整个行业出台GenAI使用的基本规则。
目标应该是“帮助记者做好他们的工作”，摩根墨菲传媒新闻副总裁科林·本尼迪克特说，摩根墨菲传媒是另一家新闻制作支持供应商，与威斯康星州、华盛顿州、德克萨斯州、佛罗里达州和爱荷华州中的哥伦比亚广播公司、美国广播公司、全国广播公司、德莱蒙多和环球电视台旗下的七家电视台合作。目前，摩根墨菲传媒发现电视台的新闻团队只花25%到40%的时间“创作原创材料”，本尼迪克特说，“我们希望将其提高到80%左右。”
例如，他指出，摩根墨菲附属台的新闻员工正在使用大型语言模型（LLM），这是一种预先训练的人工神经网络，旨在从海量数据集中创建类似人类的反应，从直播信号源中生成网络文章的初稿，在发布之前由员工进行审核。他说，这将执行任务的平均时间从30分钟减少到只有4分钟，从而使员工可以将更多时间花在创造性工作上。
除了使用GenAI将原始内容转换为替代版本外，摩根墨菲还在促进后台使用。但本尼迪克特说，它在使用这项技术创造原创内容时划定一条界线。
虽然在大多数新闻运作中情况似乎是这样，但无法回避的事实是，在快节奏、竞争日益激烈的广播新闻领域，模糊这条界限的诱惑越来越大。格雷厄姆传媒迈克尔•纽曼表示，对潜在后果的担忧是有充分根据的。
他指出，关注GenAI促成的效率引发了新闻编辑对失业的担忧。随着全世界的内容流媒体比以往任何时候都多，人们担心AI可以从中获取的不可靠信息越来越多。他补充说，“我们需要人类来讲述AI遗漏的新闻报道的关键部分。”
网络新闻广播公司Ticker创始人、CEO亚纶•杨描述了在一个产生通过Ticker APP或其它联合网站（如Samsung TV Plus、Fetch TV、Sling、Telstra TV和FuboTV等）访问的13分钟新闻短片的日常例行工作中，行走在AI边缘的情况。杨说，有必要减少给记者带来负担的琐碎工作，“没有人想做一份简单机械的工作。”
他补充说，真正的问题是，“这项技术能让新闻报道变得更好吗？”他指出，“人类会犯很多错误”，通常是由于“基于情绪”做决定。他表示Ticker正在从GenAI中获得有益的用途，包括研究协助、视频信号的搜索引擎优化（SEO）摘要、帮助撰写新闻提要，以及通过针对特定广告商感兴趣的信息促进广告销售。
Newsbridge联合创始人、CEO菲利普•佩蒂庞特也对GenAI的过多限制提出了警告。Newsbridge是一家专门为新闻机构提供GenAI驱动的现用和存档媒体资产管理的供应商。考虑到广播公司是否需要一位首席人工智能官控制行动，佩蒂庞特表示，指导原则应该是“不要太严格”。
但芬奇明确表示，需要有一个共同认可的AI政策指引，他的公司已经建立了一个特别小组，每季度召开一次会议，审查新发展和来自113家电视台的反馈。对版权侵犯的担忧、工作不安全感导致的员工信任削弱、工作对AI影响的创新的反应、GenAI算法的性能，以及其它许多问题，都由该特别小组在芬奇所谓的“活用例文件”中解决。