冯伟鹏

在2025年全国两会期间，《人民日报》采用“记者编辑+人工智能+机器人”全新报道模式，推出AIGC创意微视频《全AI大片｜我是中国》等爆款作品；央视新闻借助AI大模型完成烦琐的数据处理流程，推出《AI数“读”两会》系列短视频，将单条视频生产周期缩短至2小时；《吉林日报》AI数字人每日播报《听吉报 早知道》成为许多人的晨起必读……这些鲜活实践勾勒出人工智能开始重构新闻生产链的清晰图景。

习近平总书记指出，要探索将人工智能运用在新闻采集、生产、分发、接收、反馈中，全面提高舆论引导能力。2025年8月发布的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》将“人工智能+”治理能力与“人工智能+”产业发展列为重点行动，为媒体智能化转型提供政策遵循。在此背景下，人工智能正以前所未有的深度重塑新闻采编全流程，技术赋能成效初显，但同时也暴露出内容弱化、从业者技术能力滞后及算法偏见等问题。因此，如何找到技术革新与新闻价值提升的契合点，成为推动主流媒体系统性变革的关键之一。

AI赋能新闻采编高质量发展

数据驱动选题策划“精准导航”

新闻策划作为内容生产的源头环节，正经历从经验判断到数据洞察的范式转换，可以在AI的帮助下实现对新闻线索的主动感知，并通过对众多新闻线索的分析，加强对有价值线索的利用，尽快确定新闻主题，为新闻生产打好基础。传统工作模式下，采编人员在进行新闻策划时，通常需要耗费较多的时间和精力进行线索搜集，由于新闻线索的获取渠道比较有限，难以顺利推进内容生产，不易确保新闻的时效性。在AI的帮助下，能够实现对海量信息的快速扫描与分析，高效发现新闻线索，也能够实现对碎片化信息的整合，挖掘更多线索，帮助采编团队尽快确定主题，使新闻报道的时效性和前瞻性得到增强。新华社人工智能平台“媒体大脑”通过扫描巨量文本、图像和视频数据，能够精准识别相关主题并预测舆情热点，将传统工作模式下需要数天的舆情分析工作压缩至分钟级，为采编团队提供了科学选题依据。地方媒体同样在探索AI策划的有效路径，泰安日报社成立“泰山晚报AIGC创作中心”，制订系统化智能选题方案，编辑通过与AI工具互动生成多元视角，每篇观点类稿件的产出时间缩短至30秒到几分钟不等。

AI“辅助强化”提升采编效率

在搜集完新闻素材并确定主题后，采编人员需要推进新闻内容的生产与创作，并依照现行要求，快速创作格式规范的新闻稿，但这在一定程度上加重了采编人员的工作压力和负担，他们常常需要开展重复性的工作，无法将自身的精力更多放在拓展新闻报道的深度上，降低了采编效率和质量，也限制了新闻传播力的增强。AI在新闻采编中的应用则能够发挥辅助作用，通过构建人机协同的模式，促进采编效率的提升。当人工智能技术逐步融入新闻采编全流程，采编人员需熟练运用AIGC、DeepSeek等智能工具，通过对新闻线索的分析，可快速生成新闻稿，既能有效降低工作负荷，又能实现采编效率质的飞跃，提高采编人员对复杂性报道的投入程度。以会议新闻制作为例，记者通过调用AI听写功能，不仅能将现场语音高精度实时转写为文字，还可同步完成会议要点智能提炼，从而快速获取重点信息。“央视听媒体大模型”利用上海AI实验室的原创先进算法实现了从声音识别、文本翻译到声线克隆的全流程快速视频制作，提高了生产效率，拓展了创意空间，凸显了技术价值。

AI助力把握新闻时度效

如今，随着新媒体时代的到来，民众的信息获取方式更为便利，信息的传播速度更快，可以极大程度上满足广大民众的信息需求。但新媒体过分追求新闻点击率造成虚假信息、错误信息的泛滥，阻碍了新闻业的可持续健康发展，在社会范围内产生不良影响。人工智能技术在新闻采编中的应用能够实现对文本、图像等资料的审查，判断其真实性，可快速发现篡改的痕迹，提高信息审核效率，在维护新闻时效性的同时，有助于实现对民众的正确引导。此外，人工智能技术还能够对网络谣言的产生及传播路径进行追溯，尽快确定传播方，推进事实的核查，防止网络谣言愈演愈烈，切实增强新闻的公信力，推进新闻业的健康发展。

AI算法支持分发传播效能跃升

在传统媒体时代，新闻分发表现出粗放式的特点，在此过程中媒体占据主导地位，很多时候无法满足用户的个性化需求，也难以增强新闻的传播力。通过融合大数据分析与智能算法技术，构建“千人千面”的传播生态，新闻分发得以实现以用户为中心，新闻传播效能大幅提升。算法推荐系统可以根据用户日常浏览痕迹、内容搜索记录等行为数据，深入分析个体用户的新闻兴趣取向，进而实现个性化内容推荐；还可以精准匹配用户关注领域与阅读偏好的新闻资讯，减少用户主动筛选信息的烦琐步骤，从整体上提升新闻获取的便捷性与舒适度。此外，人工智能技术在新闻分发中的应用还能够实现对新闻传播效果的评估，尽快获取广大用户的反馈信息，及时推进新闻标题、图片、传播形式等要素的智能优化，促进传播效能的持续提升。

AI驱动新闻业态“更新”面临挑战

新闻深度欠缺与同质化隐忧

当前人工智能技术的介入显著提高了新闻采编流程的运转效率，在缓解从业者工作压力的同时，强化了新闻的即时传播能力。然而，部分采编人员过度聚焦产量指标与传播速率，陷入了“重数量轻质量”“重覆盖面轻新闻深度”的路径依赖，虽在短期内可以收获可观的流量数据与市场反馈，却因缺乏深度思考与专业洞见而难以形成差异化竞争优势。当多家媒体使用相似算法模型分析热点时，可能导致“千媒一面”的内容困境。当同质化内容在信息洪流中不断堆积，不仅无法建立媒体自身高辨识度的品牌，更会导致受众注意力资源的持续流失。

技能滞后与质量博弈

在传统媒体时代，采编人员凭借专业领域的知识储备与技能积累足以完成高质量的新闻生产任务，但在数字洪流重塑全球信息版图的当下，快速掌握新媒体技术的能力已成为衡量采编人员专业水平的关键要素之一。长期形成的工作惯性思维及对新兴技术学习投入不足将导致采编工作力不从心。同时，快速生成新闻可能欠缺人文情感厚度的积淀，好新闻的标准也存在快与慢的质量博弈。

算法偏见与AI幻觉

当前，用户的信息需求呈现多样化的特点，人工智能技术的应用为推动信息的个性化推送提供了便利，体现出对用户主体性的尊重。然而，算法并不能保持中立，它主要通过对用户个人数据信息的分析，持续向用户推送其感兴趣的内容，具有倾向性问题。典型案例显示，某短视频平台的用户因频繁观看某类社会新闻，导致推荐页长期被同类内容占据；某网友发现，夫妻二人各自观看同一视频时，算法会根据用户标签推送立场迥异的评论区内容等，这就是算法偏见形成的“信息茧房”现象。同时，由于技术发展的局限性，AI大模型会在某种情况下一本正经“胡说八道”、生成偏离事实虚构内容的问题日益凸显，可能对AI融入新闻采编工作造成实际影响。

AI推动新闻采编数智化变革的路径探究

高效管理，健全伦理规范

《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出的八大支撑能力中，强化政策法规保障和提升安全能力水平尤为关键。应大力推进人工智能的法律法规、伦理准则以及健康发展的相关立法工作，以确保人工智能技术在新闻领域的合理应用符合行业伦理规范与职业操守，新闻工作者能够在此基础上约束自身行为，促进人机的高水平协同，共同提高新闻质量，从而推进新闻业的健康发展。首先，需要建立专门针对新闻场景的人工智能应用伦理框架，通过明确技术应用的道德边界与责任划分，包括新闻内容的真实性保障、算法决策的公平性原则以及用户数据隐私的合规使用等核心要素，为技术开发与应用实践提供清晰的道德指南。其次，应当构建完善的人工智能伦理监管体系，包括定期开展技术系统的伦理风险评估，建立常态化监督机制以实时识别并处置潜在违规行为。推动模型算法、数据资源等安全能力建设，防范模型的黑箱、幻觉、算法歧视等因素带来的风险。2024年11月至2025年2月，国家有关部门联合开展“清朗•网络平台算法典型问题治理”专项行动，进一步深化互联网信息服务算法综合治理。

以人为本，加强队伍建设

推进人工智能教育，加大高层次人才培养力度，确保新闻行业的工作人员不仅具备较强的专业能力，还具备较高的数据素养，以此推进人机的高效协作，切实增强自身的专业竞争力，为促进新闻业的可持续发展培养更多优秀的专业人才。从人才培养源头来看，新闻专业相关教育机构应当革新课程体系与教学模式，将数据新闻实务、基础编程技能、人工智能应用等前沿内容纳入专业培养方案，强化学生的技术应用能力，确保他们在实际开展工作时能够高效应用先进技术并突破传统模式的限制，有助于增强专业学生的适应性，使他们在将来的职业发展中可以紧随时代发展的脚步，持续升级和创新。对于在职从业人员，新闻机构应建立常态化技术培训机制，帮助从业者深入理解技术原理并掌握实际操作技能，同时为在职人员提供更多实践的机会和平台，确保AI能够有效推动新闻的数智化发展。新闻工作者自身需要确立持续学习的职业理念，积极追踪技术发展趋势，主动探索新兴工具与方法的应用可能，通过参与行业论坛、学术交流等途径不断拓宽专业视野。有能力的从业者可以学习Python等编程语言的基础应用，学习数据采集与文本挖掘等实用技能，“人工智能+新闻专业知识”使采编工作事半功倍；同时，通过及时收集分析国内外人工智能应用于新闻领域的创新案例，汲取成功经验，指导实际工作。

创新模式，建立协作机制

针对现阶段部分媒体存在的过分关注新闻产量、人工智能技术使用停留在初级功能、专业度较低等问题，新闻媒体应当主动探索人机协同的新型内容生产范式：采用参数较小、面向特定任务优化的轻量级人工智能模型，即“小模型”，进行本地化部署，嵌入采编相关环节，完成具有针对性的任务，既对设备终端性能要求低，又提高安全性。同时，因“小模型”数据来源更专业、更纯净，可有效减少AI幻觉，充分整合人工智能技术与人类专业智慧的差异化优势，确保分工的明确，使人工智能技术以及专业人员都能够发挥关键作用，促进新闻采编工作效率的提升。在具体分工层面，应当科学配置资源：将标准化、程序化程度较高的基础工作，如海量信息收集、数据整理分析、基础文稿起草等任务交由智能系统高效处理，有效减轻专业人员的压力和负担，而涉及专业洞察、深度思考与创新表达的核心环节则由专业记者编辑主导完成，确保记者编辑能够有效应用专业知识与技能，保证新闻的质量，避免或减少新闻内容同质化等问题，增强新闻的吸引力。在协作机制方面，应着重强化人机交互效能，通过AI“小模型”专用工具为记者提供智能化支持服务，包括个性化信息推荐、写作思路辅助、内容质量检测等功能，从而提升新闻工作者的专业效能。真实、安全是新闻采编的生命。保持审慎警醒，建立完善的多重立体审核机制，对人工智能生成内容进行专业把关与价值引导，并推进算法筛查与人工复核工作的有序进行，确保最终呈现的新闻产品既符合质量标准又坚守正确舆论导向，增强新闻的公信力，促进新闻业的健康发展。

智能向善，探索人机融合新形态

新闻行业与社会各领域需共同关注人工智能技术应用于新闻领域所带来的挑战，并采取针对性措施加以应对。媒体机构应当优化内容推荐算法，增加新闻内容的多样性呈现，并重视对民众的价值引导，提升算法透明度，在一定程度上打破“信息茧房”，共同营造良好的社会舆论氛围。技术赋能并非创造冰冷的“数字新闻工厂”，而是助力打造更具人文温度的传播生态，因此，新闻从业者要加强理论武装，提升学习力，用主流价值导向驾驭“算法”，引导算法向善，让其成为维护社会公平正义、促进社会和谐发展的积极力量，助力媒体生产更多具有主流价值导向的精品内容。探索数字时代弘扬主流价值的创新路径，让人工智能成为传播正能量的“数字纽带”，推动人工智能与新闻工作流程深度融合，重塑新闻生产范式，循序渐进将使用成熟的各环节AI“小模型”专用工具进行架构整合，形成专业、完善、安全、协调的采编“智能体”，促进生产力革命性跃迁和生产关系深层次变革，加快形成人机协同、跨界融合、共创分享的新闻采编智能新形态。

未来已来，人工智能作为“新物种”必将重塑新闻生态，推动新闻采编工作系统性变革，为其注入新质生产力。只有不断增强紧迫感和使命感，把握AI赋能的发展契机，构建人机协同的新型生产关系，守正创新，踔厉奋发，才能推动新闻事业行稳致远。

［作者单位：吉林日报社（吉林日报报业集团）］