文/路佩荣

自2014年中央颁布《关于促进传统媒体与新兴媒体融合发展的指导方针》以来，媒体融合的进程正式拉开序幕。2024年，媒体融合正步入智能化的全新发展篇章，特别是以ChatGPT、Sora为标杆的生成式AI技术的蓬勃推动下，传媒领域正经历着继互联网革命之后的又一次深刻转型。媒介技术赋予传统文化以新的展示方式，为社会发展提供了精神力量。在这种场景下，智能变革应该从技术融合与创新、人文关怀和社会责任、培养新型人才等方面入手，引领传媒行业向更加数字化、智能化、人性化的方向发展。

人工智能在技术层的变革引发应用端的系列更新，媒体行业作为以内容生产为主要任务的代表性行业，受到人工智能技术突破的较大影响。对于媒体行业而言，人工智能的涌入以底层技术的形式，影响着宏观上的机制变革、中观上的生产流程，以及微观上的报道形式。因此，持续积极解决技术下的智媒体建设问题，对提升主流媒体的传播力、引导力、影响力等方面具有重要意义。

一、人工智能驱动下智能媒介传播的转向

当前，新闻业已经不可避免地成为受AIGC技术影响最为强烈的领域之一。AIGC技术在ChatGPT的引领下，正逐步发展成为一种新的创作工具，极大促进了人类内容生产力的加速发展。

（一）新闻业态的重塑：技术逻辑下的生态演进

1.格局重构：媒介机构由“单一独立”到“多面融合”

在新技术的驱动下，媒介传播生态主要体现为媒介环境要素间的相互作用，进而重构信息生产与传统媒体的传播秩序。媒体组织内部实现深度融合，大数据与智能内容生成打破界限，提升资源利用效率。传媒生态变革的多层面表现体现在形态与属性融合、渠道与市场融合、业务融合、机构融合、媒体与用户的融合、人与媒介的融合、文化融合、产业融合几方面。

2.人才升级：传媒记者由“传统记者”到“智探记者”

人工智能推动新闻行业变革，传统记者向“全能型记者”转变，其中“黑客记者”备受瞩目。它指的是将程序员和记者双重身份融为一体的新型职业群体。他们凭借代码进行工作，运用计算手段处理数据，跳脱传统文本叙事的框架，采用新颖的结构来协助用户更好地认识社会，同时也推动新闻业向更广阔的领域拓展。在数据时代，黑客记者通过对社会热点及公共数据的深入分析，揭示背后的深层问题，展现了极强的综合与应变能力。黑客记者的兴起标志新闻业在人工智能技术推动下的深层转型，融合了技术与创意，为未来发展带来新机遇。

（二）新闻生产的进步：全新样态下的流程再造

1.生产模式：由“线性模式”到“对话模式”

人工智能影响新闻生产，打破了线性、组织化的传统模式，引入对话式新闻。传统新闻生产是单向传播，具有信息流动单向、互动性弱的特点。随着社交媒体和AI技术演进，新闻生产变为双向或多向互动模式。AIGC技术提升新闻生产的智能化、便捷化和高效化，催生问答式新闻等新型产品。个性化新闻体现在推送、呈现和生产三层面，媒体可用社交机器人与受众对话，精准推送个性化新闻。受众不仅能获取信息，还能参与讨论、影响报道内容和方向。

2.把关模式：由“人工审核”到“智能把关”

新闻信息把关模式正从“人工审核”向“智能把关”转变，提升了新闻发布速度和全面评估内容质量、可靠性和合法性的能力。目前，机器审核主要展现为算法审核和人机协作的模式。安德鲁·高弗里将算法阐释为“为了解决问题而输入机器的一系列指令”。新闻信息的“守门员”从人工换成了智能机器人。这些机器人不仅跑得快，而且眼光独到。它们用高科技的“滤网”，结合大数据和AI技术的“魔法”，迅速捕捉到关键词，读懂大家的情绪，还能准确分辨出哪些信息是谣言。就像微信里的“谣言粉碎机”，它能把假信息一一揪出，让真相更快到达每个人手中。

（三）新闻场景的想象：用户导向下的产业升级

1.信息生产：由“传统采编”到“智能采写”

传统新闻采编周期长，需不同人员分工协调合作。大数据时代下，AI技术助力新闻生产，从文本、音频、视频生成到跨模态分发等多方面提升效率，拓展了创作空间。当下新兴的生成式AI模型Sora能高效生成高质量视频，增强新闻可读性、新颖性。同时还能自主学习，依据用户需求生产内容，推进新闻消费的人性化发展。

2.信息分发：从“千人一面”到“千人千面”

传统新闻作业中，受众被动接受信息，筛选费时费力。大数据时代，新闻机构利用大数据精准剖析用户，通过算法技术推送个性化新闻，形成“个性化新闻日报”。算法推荐系统依据用户行为推测偏好，实现个性化推送。今日头条等平台采用智能化推送满足用户需求，实现从“用户中心”到“场景导向”的转变。AI聊天机器人实现个人化分发，提升用户忠诚度。AI千人千面营销通过精准数据采集和分析，实现全流程个性化体验。

3.内容呈现：从“扁平单一”到“沉浸体验”

人工智能推动信息呈现沉浸、个性化、互动化趋势。以聊天机器人为代表的AI技术提升了媒体客户端使用体验感，并展现出便捷化交互、个性化推送、拟人化沟通的特征。在大数据加持下，数据新闻采用可视化手段，如静态图表、交互式地图等，深度解析事件。咪咕视频为了让体育迷感受从"隔屏"到"临场"的独特体验，利用云AI提供3D体育赛事直播，结合AI视频增强技术和国产编码技术，实现高保真赛场还原，带来沉浸式观看体验。

二、人工智能驱动新闻媒介智能化传播的风险

人工智能技术不断更新，影响着新闻业态，但也隐藏着事实伪造、版权侵犯等风险，需要新闻业引起警觉。

（一）技术黑箱：数据设计下的内容偏差

数据集在多样性、代表性、公平性等方面存在不足，进而引发偏见、“观点垄断”、刻板化认知及文化狭隘等问题。此外，数据集的类型界定模糊，致使事实与虚构内容混杂，进一步加剧了错误或虚假信息的流传与扩散。AIGC基于数据，接受网络文本后存在系统性偏向风险，并在生活中广泛应用。其写作领域依赖不断进化的语料库，但互联网信息质量不一，给AI处理带来挑战。AI虽在交互真实性上取得进步，但生成内容准确性有限，存在事实错误、知识空白等问题，导致虚假新闻迅速传播，影响社会舆论。同时，AI系统精确度和效能依赖训练数据库质量，数据偏见或缺失会导致不公结果或错误判定，从而阻碍信任建立。因此，提升AI新闻写作可靠性和真实性，加强内容审核是当前重要方向。

（二）鸿沟失衡：技术垄断下的主体消解

人工智能技术催生多样新闻载体，模糊了新闻业边界。AIGC新闻凭借数量和时效优势夺取公众注意力，压缩职业新闻人的生存空间，削弱传统新闻权威性。同时，AI挑战传统生产者身份，模糊人类与智能内容的界限，也加剧对新闻透明度和问责机制的担忧。此外，AI可能改变多媒体制作领域，冲击影视行业，大幅度降低制作成本，提升效率的同时却威胁到专业摄影师、编辑等岗位，增强AI技术垄断，从而消解新闻从业者的主体性。

（三）权利侵犯：版权模糊下的追责失序

《伯尔尼公约》规定著作权不保护事实和简单客观报道，但深度分析与高质量内容的新闻长文受著作权法保护。我国《著作权法》也规定，除时事新闻外，新闻评论、解读等作品受保护。生成式AI如ChatGPT依赖算法，需大资料库、数据库训练，可能调用新闻媒体内容，涉及侵犯版权，导致版权模糊和追责失序。AI能快速复制、修改和传播受版权保护作品，增加侵权行为，且内容相似性和可变性高，致使传统版权监测和维权手段难以应对。

三、人工智能驱动新闻媒介智能化的思考

人工智能技术赋能智媒体的同时也带来隐患。如何平衡技术与人的关系，利用技术便利并避免被其奴役，值得我们思考。

（一）以数字治理打造正向生态

AI文章产业链兴起，AI互联网治理至关重要。监管部门需制定技术标准，建数据库，实时监测AI虚假信息，并出台严罚措施打击恶意行为。互联网平台企业需探索智能媒体时代治理道路，利用技术优势完善细节，处置违规账号，与监管部门共享信息，跨平台联动治理。治理需拓展至AI内容生成“生态体系”，防范不法侵害，同时强化政府责任，实施数据分级分类管理。

（二）以价值理性实现人机协同

人工智能技术在新闻生产领域正全面驱动流程创新，媒体从业者需深刻理解AIGC技术所带来的变革与考验，着力培养亲临现场进行采访的“实践能力”，锻炼洞察技术创新应用的“洞察力”，增强内容分析与审核的“思维能力”，并创新人机协同创作模式下的“表达能力”。人工智能发展迅猛，媒体行业应主动应对挑战，提升技术认知运用能力，避免成为技术的附庸。未来新闻业将趋向人机协作，AIGC技术与媒体从业者应深度合作，发挥各自优势。在内容生产中，应平衡机器的高效与人的独特价值，发挥人文关怀，谱写人机协同的美好画卷。

（三）以人才转型滋养活水来源

《AIGC就业趋势大数据报告2023》显示，2023年一季度AIGC人才需求激增，存在巨大缺口。AIGC技术虽解放新闻从业者工作，却引发失业担忧和职业焦虑。要想通过AIGC生成高质量内容，必须具备卓越思维，并且能够用精确、富有逻辑的语言表达出来。因此未来新闻业需要复合型技术人才，记者需掌握AI工具，提升创造力，还需具备数据分析和编程能力。主流媒体应加快记者转型学习，与高校合作培养人才，来适应AIGC发展。

四、结语

人工智能为新闻媒介带来机遇和挑战，需辩证看待。合理利用AI可提升传播效率和用户体验，但需应对假新闻、算法偏见和版权风险。构建健康新闻生态系统需政府、媒体和公众共同努力，新闻工作者需增进技术理解和掌控，避免被机器控制，未来新闻业仍需人引导。

作者单位：长沙理工大学文学与新闻传播学院

摘自《华声·传播观察》

作者：路佩荣

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