人工智能环境下新闻编辑能力与价值重构探索

【摘要】随着人工智能技术的快速发展，新闻编辑的工作方式和价值体系正面临深刻变革，人工智能在新闻编辑中的广泛应用不仅提升了内容生产的效率，更改变了传统编辑的工作流程和职能分工。本文详细分析了人工智能技术在新闻编辑和生产中的应用，结合当下人工智能给新闻编辑行业带来的冲击和挑战，分析了新闻编辑未来发展的角色定位和价值重构策略。

【关键词】人工智能环境；新闻编辑能力；价值重构

中图分类号：TN92" " " " " " " " " " " " " "文献标识码：A" " " " " " " " " " " " " "DOI：10.12246/j.issn.1673-0348.2024.23.029

随着信息技术的飞速发展，人工智能技术的应用，尤其是在新闻编辑领域，正在深刻改变新闻生产的模式、流程与价值体系。从新闻选题、内容生成到数据分析，AI不仅提高了新闻生产的效率，还在新闻编辑的自动化与智能化方面提供了新的可能性[1]。然而，人工智能在新闻编辑领域的广泛应用，也带来了新的挑战和机遇，传统新闻编辑的核心能力，如新闻敏感性、价值判断、信息筛选和伦理把关，都迫使新闻编辑从业者和学者反思如何在人工智能环境下重构新闻编辑能力与其核心价值体系，研究人工智能环境下新闻编辑能力和价值的重构，对于提升新闻编辑能力，实现新闻编辑价值再造至关重要。本文从人工智能在新闻生产领域的应用切入，探讨新闻编辑如何通过人工智能来提升新闻的创新性，为新闻生产带来新的活力。

1. 人工智能在新闻编辑和生产中的主要应用分析

当下，人工智能已经逐步成为新闻行业发展的重要推动力，也是新闻生产和产业变革的重要引擎。为了更好地提升效率，促进媒介融合，很多媒体机构开发人工智能编辑功能，充分发挥了AI技术在采写编辑、播放等方面的应用，诸多媒体开创AI应用先河，领先打造多款智能产品。

具体来说，当下人工智能在新闻编辑生产中的应用主要包含以下方面，首先是新闻内容的自动化生成，利用AI技术，可以通过自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）和生成模型，自动撰写新闻报道，尤其是在体育赛事、股票市场等有规律数据的领域，可直接从数据中提取关键信息并快速生成新闻稿件，大大提高了新闻生产效率。其次，人工智能也能全面分析用户的阅读习惯、偏好和历史浏览的数据等，能够为不同用户定制化推荐新闻内容，并且筛选推送更符合用户兴趣的新闻，提高用户黏性和新闻平台的活跃度。例如当下诸多新闻媒体，捕捉用户的喜好，广泛利用推荐技术，切实提升了读者的参与度。再者，AI工具可以自动抓取并分析海量的网络数据，进行事实核查，检测并标记虚假新闻或错误信息，并在新闻发布前快速验证其准确性，这在一定程度上显著提高了新闻报道的可信度，同时，AI帮助监控社交媒体，自动检测舆情变化，协助新闻机构应对突发事件，智能化的处理凸显了信息的传播性作用。合理运用AI技术，也能通过图像识别和视频分析技术，自动为新闻配图打标签、筛选相关图片，甚至生成图片说明，AI还能通过视频分析，提取重要画面用于新闻报道，并对视频内容进行自动剪辑和字幕生成，显著简化了视频新闻的制作流程。总之，AI技术通过提升效率、优化内容质量和改善用户体验，正在深刻改变着新闻行业的编辑和生产流程。

2. 人工智能给新闻编辑带来的冲击和挑战

2.1 缩减新闻生产成本

人工智能加持下，新闻生产成本显著降低，首先在内容方面，自动化的写作技术减少了人工和各种重复性新闻的投入，提升了效率，目前人工智能甚至推出了全天候的智能编辑工作，极大地提升了新闻结构化的情况和线索的分析效率，新闻生产时间也得以缩短[2]。再者，AI工具能够自动校对语法、拼写错误，并进行初步的文字编辑，从而减少人工校对的时间和成本。机器学习还能帮助识别并优化内容风格，使新闻稿更符合读者口味。在流程方面，人工智能也构建起了更加智能化的编辑工作模式，打破了传统编辑的局限性，能够自动整合采集加工数据和信息、编辑和签发新闻报道等，总之在缩减新闻生产成本方面，人工智能作用突出，成为当今人力资源的重要挑战。

2.2 改变了新闻生产中编辑把关者的职能

传统新闻编辑作为信息的“守门人”，在新闻选择、内容审核、事实核查和新闻角度确定等环节承担着重要责任。随着人工智能技术的引入，这一角色逐渐发生变化。首先是AI算法能够快速从海量数据源中抓取新闻事件，自动生成新闻摘要或完整的报道，使得新闻编辑从原来逐条筛选信息的角色，转变为监督和调整算法筛选标准的管理者。同时，AI通过大数据分析和机器学习，能够自动检测新闻中的事实错误或虚假信息，帮助编辑提高新闻质量。编辑的工作重心从单纯的核查转向对AI核查结果的判断与修正，强调与AI的协作。最后，AI能够根据用户的阅读偏好和行为数据，自动推荐个性化内容，在一定程度上削弱了编辑在新闻发布中的决定权。编辑人员的职能更需要考虑内容的多样性和社会责任，确保算法不会陷入“信息茧房”或“回声室”效应。总之，人工智能虽然能够提升新闻编辑效率，但因其在新闻把关和质量控制方面存在弱点，各类数据算法等无法完全代替人脑，一些牵扯敏感社会话题、真实新闻内容等方面，仍需编辑人员核查与监督，新闻生产中编辑工作者变为了“把关者”。

2.3 冲击了新闻编辑的“意见领袖”功能

在传统新闻生产过程中，新闻编辑充当“隐匿”化的意见领袖作用，领衔开展大众传播，同时长期把关新闻内容，拥有更多的意见领袖地位，网络时代来临后，AI推动了自媒体平台的繁荣，使得普通人通过平台算法也能获得广泛的关注，从而形成了“去中心化”的信息传播环境。意见领袖的角色不再局限于某些传统媒体编辑或权威专家，任何有独到见解的个体都可能通过AI驱动的分发系统崭露头角，这打破了传统新闻编辑垄断舆论的局面。新闻编辑引导舆论的角色也被重新定位。

3. 新闻编辑的角色定位与价值重构分析

3.1 重新做好编辑的角色定位

3.1.1 掌握一定AI技术

新闻编辑应将新闻的发布权等逐渐地过渡给算法，但是算法也是人来编写的，主导核心仍旧是人，传统编辑也应适当掌握一定的AI技术，未来的岗位不仅仅是单一的编辑岗位，而是融合性强、职业覆盖度广、跨领域团队型的岗位，新闻编辑应广泛涉及AI技术，能够熟练运用数据分析、自然语言处理和机器学习等工具，提升新闻内容的生产效率和质量，可以适当利用AI进行大数据挖掘，快速筛选和分析海量信息，识别新闻热点、预测趋势，进而为选题和策划提供精准依据。新闻编辑人员也应熟练运用AI技术自动生成初步稿件、智能化审校，优化标题和内容布局，提高内容的可读性和传播效果，真正掌握AI技术，使AI服务于人，提升编辑工作效率[3]。

3.1.2 做好岗位细分

新闻编辑的角色定位应对自身的岗位进行细分，传统的新闻编辑中，都是大范围的内容，拘泥于新闻的表象和浅显的信息，但是在人工智能环境下，短视频、个性化推荐等日新月异，大众对新闻的获取也更加地碎片化，深度阅读的价值更加凸显，成为了奢侈化阅读方式，新闻编辑应做好角色定位，引导各个职业岗位实现细分，往精英化阅读的方向靠拢，文字编辑方面也不应只做引领大众的公共形象，应该逐渐走向精英化，定格小众化，能够专注于某一个具体的行业去发展，做领域内的领头羊，逐步成为小众化编辑。例如，新闻媒体平台可以利用AI算法分析用户的阅读习惯、兴趣、社交媒体互动和搜索记录，精准识别每个用户的关注点，针对不同用户提供定制化的新闻内容，满足他们的个性化需求，避免了传统大众媒体广泛覆盖但内容不够深入的问题。对于一些财经类爱好者可以推荐高端市场分析新闻，艺术爱好者会获取更多独立电影和艺术展览的深度报道。此外，由资深编辑和专家共同打造的高端订阅服务，通过AI辅助的数据分析与新闻验证工具，更加精准、高效地产出深度报道，满足高知识水平用户对信息的高要求。

3.1.3 建设跨界融合的数字化团队

人工智能算法的应用和发展，使得新闻生产需跳出传统的编辑领域，重新按照一定的体系模式和程序等，根据内容和语境来决定新闻内容，新闻媒体应构建起跨界融合的数字化团队，使得工作更加有针对性，发展方向更加精英化，高效化，首先是人员配比方面，应明确团队的多学科构成，包括新闻编辑、技术开发、数据分析、产品设计、人工智能专家等领域人才，确保内容生产与技术创新的无缝衔接[4]。例如，可以形成新闻编辑、数据科学家、程序员、设计师、社交媒体专家、视频制作人员以及AI工程师组成的人员网络，新闻编辑和数据科学家密切合作，利用AI算法分析社交媒体和用户阅读习惯，精准定位热点话题与受众兴趣；程序员负责开发自动化新闻生成工具，能在记者采集初步信息后迅速生成新闻草稿，编辑进一步润色和校验事实；设计师和视频制作团队使用AI辅助工具优化视觉呈现，提升读者的沉浸感与交互体验；社交媒体专家利用AI监测平台的反馈数据，实时调整内容发布策略，确保新闻最大化覆盖受众。跨界融合的数字化团队成功将AI技术与新闻编辑流程深度结合，大幅提升了新闻制作的效率与精准度，同时也为受众提供了更个性化的新闻内容。其次，可以在全媒体搭建一体化的协作平台，采用云技术和智能协作工具，促进团队成员的高效沟通与资源共享。再者，推动数据驱动的编辑流程，通过大数据和AI技术精准分析用户需求，优化内容策划与发布策略，可以适当开展AI技术的培训与技能提升，增强团队的跨领域技术理解力，促成更深层次的创意合作。最后，确保数据安全与伦理规范，建立完善的审核机制，确保人工智能在新闻生产中合法合规地应用，切实推动数字化团队在智能新闻时代的创新与发展。

3.2 重塑新闻编辑价值

3.2.1 提升诠释能力和深度挖掘能力

人工智能背景下，借助AI只能完成新闻编辑的初级工作状态，例如重复性内容的整合、简洁数据的制作等，而借助人力，可以有更大的发展空间，编辑应在AI基础上，在情感性、思想性和深度性方面下功夫，提升自身的新闻诠释能力[5]。

首先，应能借助人工智能处理大量信息，分析新闻背后的趋势、模式，帮助编辑将零散的信息进行有机整合，形成深层次的洞察。AI通过自然语言处理技术，能够生成简明扼要的新闻摘要，也能够根据特定需求对新闻进行深度扩展，提供参考素材。编辑可以借助AI生成的初步分析框架，进一步对新闻事件进行深入剖析，从而提升诠释的广度和深度。

其次，应能发现各种隐藏的关系和细节，借助于AI可以通过模式识别和机器学习技术，在海量数据中发现传统人工分析难以察觉的隐藏关系或细节。新闻编辑可以借助AI能力，深度挖掘出新闻背后的社会影响、历史背景和潜在内容，例如在报道复杂的金融新闻时，AI可以帮助编辑识别出看似无关事件之间的关联，从而揭示出更为全面的真相，提升新闻报道的分析深度。

最后，应借助于AI，实现针对性的用户反馈分析，帮助编辑了解读者对不同话题的深度需求。编辑工作者也可根据受众的反馈，调整新闻的诠释方向，提供更具针对性的深度报道。

3.2.2 坚守知识生产者职能

人工智能无法像人类一样自由思考，更无法理解和挖掘信息背后的因果和事实真相，新闻编辑在给与AI一定把关者职能的同时，仍需把控新闻的舆论方向，坚守媒体职责，持续提升自身的素养[6]。

目前的AI算法存在诸多弊端，很多算法根据用户的阅读习惯推荐新闻，容易让读者陷入“信息茧房”，只接触与自身观点一致的信息。新闻编辑作为把关者，应主动监督算法的运作，优化新闻分发机制，确保公众接触到多元化的信息，从而打破信息茧房，促进理性公共讨论。同时，编辑工作者也应确保AI在新闻领域的使用符合伦理规范，不侵犯个人隐私，始终坚持新闻报道的社会责任。

4. 结束语

随着时代发展，人工智能技术带来的效率提升不可否认，但其并不能完全取代人类的价值判断、社会责任与伦理审查，新闻的真实性、深度解读及情感共鸣，依然是人类编辑的核心价值所在。因此，在未来的新闻编辑中，人与人工智能的协同合作将成为常态，新闻编辑人员需要通过提升自我能力，实现与智能技术的互补与融合，能够驾驭AI技术，加强对新闻内容的把关，担负起自身的社会责任，优化行业的发展生态。

参考文献：

[1]李春霞.人工智能在新闻传播领域中的应用[J].百科知识，2024（24）：53-54.

[2]张梦竹.人工智能在新闻传播领域的风险挑战及应对策略[J].记者摇篮，2024（09）：54-56.

[3]石玲聪.人工智能浪潮下新闻记者的挑战与应对探析[J].新闻研究导刊，2024，15（16）：142-145.

[4]俞昊.人工智能技术和大数据在新闻媒体中的应用[J].卫星电视与宽带多媒体，2024，21（16）：1-3.

[5]郑雷，郑立波.人工智能作为新质生产力赋能新闻行业发展的逻辑与实践构想[J].现代出版，2024（08）：42-50.

[6]徐经纬.人工智能大模型背景下新闻专业人才培养变革路径探究[J].新闻研究导刊，2024，15（15）：6-10.