AIGC在新闻内容生产中的应用与思考

［摘要］随着信息技术的飞速发展，人工智能已深度介入新闻内容生产，从而改变传统的新闻采编与分发流程，并使得媒体与受众之间的双向互动更加紧密。然而，人工智能应用于新闻内容生产仍面临技术依赖与信息过载、算法偏见与伦理问题以及数据安全与隐私保护等问题。为促进新闻内容生产，有关主体要“强化政策规范，健全体制机制”“加强人机协同，提升智媒素养”“完善数据治理，提高防范能力”，进一步发挥人工智能的积极作用，有效应对问题挑战，规避风险，推动新闻业高质量发展。

［关键词］人工智能；新闻内容；数据安全

在数字时代，随着信息技术的飞速发展，人工智能强大的数据处理与模式识别能力为新闻内容生产提供了新的可能性。从自动化报道生成到个性化新闻推送，AIGC正逐步应用于新闻业，改变传统新闻生产模式。“技术是人的延伸”，人工智能参与其中的智能媒体是具备较高的识别与理解能力，能够在营销传播场景中进行最优决策，并具备通用性进化与自我创造潜力的媒体［1］。然而，人工智能也带来新的伦理挑战。文章探究AIGC在新闻内容生产中的应用，分析问题挑战，提出风险规避，助力新闻业高质量发展。

一、AIGC在新闻内容生产中的应用探索

在新闻采集方面，AIGC可以快速从海量的碎片化信息中筛选出新闻热点。在新闻编辑方面，AIGC借助自然语言生成技术，能够快速撰写新闻报道。在新闻传播方面，AIGC可以通过算法实现个性化新闻推送。

（一）AIGC赋能新闻采集

传统新闻素材采集高度依赖新闻工作者的人力调查与现场采访，受限于时间、空间及人力资源等因素，往往难以全面覆盖新闻事件。随着新媒体的兴起，人工智能能够迅速在网络中抓取新闻事件，并分析相关的新闻特性和数据，为新闻工作者提供及时、准确的新闻线索［2］。换言之，AIGC能够通过大数据分析、社交媒体监测、网络爬虫等手段，自动搜集、筛选并初步分析海量网络信息，包括社交媒体上的用户生成内容、新闻报道、官方公告、视频音频资料等，帮助新闻工作者丰富新闻素材的多样性和提高新闻内容的时效性。同时，AIGC通过图像识别、语音识别技术，也能够对图片、视频、音频等非结构化数据进行有效解析，帮助新闻工作者快速识别和分类信息，提取关键内容，并将其转化为可编辑的新闻素材，进一步拓宽新闻生产的边界，过滤掉无关或重复的内容，显著缩短新闻从发现到报道的时间差。此外，AIGC还能够帮助新闻工作者挖掘隐藏在海量数据背后的事件趋势、关联和线索，拓展新闻报道的深度和广度。例如，AIGC可以通过分析社交媒体上的用户情绪、热点话题，为新闻策划提供数据支持，使新闻报道更加贴近受众关切，提升内容的吸引力和影响力。

（二）AIGC赋能新闻编辑

传统的新闻撰写过程通常要求新闻工作者筛选新闻素材，并对新闻内容进行审核与校对，而AIGC便于新闻工作者提高内容处理的效率与准确性。具体来说，AIGC利用智能编辑系统能够自动识别并修正语法错误与拼写错误，并基于上下文语境进行语义理解，优化句子结构，帮助新闻工作者提升内容的可读性和流畅性。此外，AIGC还能够快速分析新闻素材，提取关键信息，帮助新闻工作者构建新闻框架，缩短新闻报道时间，并自动化处理大量重复性任务，使新闻工作者更专注于内容策划与深度分析，从而提升新闻的整体质量与价值。目前，人工智能已嵌入新闻编播系统，对整个新闻生产过程进行智能化升级［3］。

值得关注的是，AIGC能够根据受众偏好、阅读习惯及社会环境等多维度数据，智能生成或调整新闻内容，实现新闻的个性化推送与多样化呈现。进一步来说，AIGC能够通过分析受众的历史浏览记录、社交媒体互动等行为数据，了解受众的兴趣爱好，生成符合其个性化需求的新闻摘要、专题报道或深度分析，增强受众体验与黏性。同时，AIGC也支持新闻内容的多媒体化创作，如自动生成新闻图片、视频摘要、音频解说等，丰富新闻报道的表现形式，满足不同受众的需求，提升新闻的传播力与影响力。

（三）AIGC赋能新闻传播

传统的新闻传播主要依赖报纸、电视等传统媒体进行信息的发布与传递。这些传统媒体的传播渠道较为固定，并且其受众范围相对有限，受到地域、时间以及内容制作与分发等多重限制，往往基于新闻本身的重要性和时效性进行传播内容排序，难以满足受众日益增长的个性化需求。而AIGC能够通过收集和分析受众的多维度数据，构建出详尽的受众画像，从而实现对受众需求的精准洞察，并基于这些画像，利用新闻分发系统，智能匹配和推送符合受众兴趣爱好的新闻内容，提高新闻的传播效率和受众的满意度。同时，AIGC也能够增强新闻分发的个性化与多样化，通过微信、微博、短视频等新媒体实现新闻内容的矩阵传播，为受众提供图、文、屏并茂的新闻报道，满足他们的个性化与多样化需求。此外，AIGC还能够实时监测受众反馈，动态调整新闻分发策略，确保新闻内容始终与受众兴趣爱好保持高度一致，并根据受众的个性化需求，智能生成或调整新闻标题、摘要甚至内容，实现新闻的个性化定制。例如，今日头条凭借算法优势在新闻内容分发领域崭露头角， 累计激活用户数超过7亿，月用户时长超过20小时， 成为受众阅读新闻、了解信息的重要途径。值得一提的是，此类算法分发的运作模式多为“收集数据、算法预测、个性化推送”， 整个操作过程几乎不需要人工参与［4］，并且AIGC的应用可以塑造出传统媒体没有的新闻临场感，减少新闻报道因各种主客观原因而导致的信息缺失，让受众全方位沉浸于新闻现场，使受众获得沉浸式体验和情感共鸣［5］。例如，2024年9月5日，央视频在微博平台发布一则有关台风“摩羯”的天气报道，这则天气报道运用“虚幻引擎+XR+虚拟演播室”技术，营造台风登陆的临场感。

二、AIGC在新闻内容生产中的问题挑战

AIGC在提升新闻生产效率和准确性的同时，也面临着各种问题挑战。其中，技术依赖与信息过载、算法偏见与伦理问题、数据安全与隐私保护亟须有关主体进行探究与解决。

（一）技术依赖与信息过载

AIGC虽生成内容速度快、效率高，但也存在相应的质量问题。首先，目前AIGC应用于新闻生产领域，主要依赖于以算法为核心的机器程序，通过事先设置的新闻模板，利用大数据对相关新闻报道进行数据读取分析，从而自动生成新闻稿件［6］，这虽然提高了新闻内容生产的效率，但也可能因数据源的不准确或算法本身的偏见而导致新闻内容偏离事实真相。其次，AIGC应用于自动化新闻生成与分发，虽然能够快速产出大量新闻内容，但其新闻报道也可能在一定程度上缺乏深度与独特性，难以呈现新闻事件的复杂性与多样性，导致新闻内容趋于同质化。再次，AIGC应用于新闻采集与编辑，还有可能导致新闻工作者对技术的过度依赖，忽视新闻采集与编辑的基本功，如现场采访、深度调查、事实核查等，从而使新闻的真实性与准确性大打折扣。最后，AIGC应用于新闻传播，利用社交媒体平台，虽然拓宽了新闻传播的渠道，但也带来了信息过载与虚假新闻泛滥的问题。需要注意的是，部分社交媒体平台上的新闻往往因过度追求经济效益，而忽视新闻的真实性与社会效益，不利于保障新闻内容质量。

（二）算法偏见与伦理问题

AIGC依托于工程师设计的方案与程序，并在无人干预或很少干预的前提下实现信息采集、数据分析、内容生成、新闻推送等环节的自动化。这在一定程度上使得AIGC对新闻内容生产的认可与忠诚度不高，未体现为公众服务的精神，缺乏新闻专业主义，一旦AIGC被运用在制造虚假信息上，新闻内容生产将面临严峻的伦理挑战。同时，AIGC运用的不断深化也意味着人工智能与新闻工作者的专业界限日益模糊，AIGC由最初的工具和帮手的角色转变为生产的主体，这有可能改写新闻客观中立的立场。需要注意的是，作为一种基于深度学习算法的商业信息技术，AIGC的模型训练结果仍旧是基于意识形态之上的。换言之，即使人工智能本身是中性的，但其开发者、使用者终究是带有价值倾向的，这可能导致AIGC在新闻报道中存在意识形态偏见，影响受众对特定社会问题的认知和推断。此外，传统新闻伦理的导向是“求真”与“求善”的，而“算法本质上是权力关系运作的产物，扮演着商业利益和流量思维的‘代言人’”［7］，当AIGC的算法判断取代新闻工作者的新闻把关，工具理性取代价值理性，媒体赖以生存的公信力将会不断受到冲击。

（三）数据安全与隐私保护

随着手机、电脑等智能电子产品在人们生活中的融入程度越来越深，用户数据动态愈发呈现移动化、紧密化及综合化［8］。在数字时代，AIGC对新闻内容生产与传播依赖于信息数据的支持，包括受众性格、偏好等个人信息，以精准新闻内容分发，实现互联网和新媒体之间的信息互通，然而这也在一定程度上使受众面临数据安全与隐私保护问题。也就是说，在大数据背景下，受众个人信息会被深层次整合，即有关主体通过社交媒体平台、账号视频、评论区以及互动内容获取受众兴趣爱好等个人信息，这在一定程度上使受众时刻暴露在“第三只眼”之下。

三、AIGC在新闻内容生产中的风险规避

面对AIGC在新闻内容生产中的问题挑战，有关主体要采取合理有效的应对策略，抓住机遇，规避风险，助力新闻业的高质量发展。

（一）强化政策规范，健全体制机制

首先，有关主体要提高AIGC在新闻内容生产中的透明性，形成行业法规，为行业提供更清晰的工作依据和数据使用指导。其次，有关主体要制定涵盖真实性、客观性、合法性等方面的内容审核标准，确保AIGC符合社会伦理与法律要求，并针对不同领域和场景，注重审核标准的差异化，以适应不同行业的需求。再次，有关主体要建立追责机制，明确AIGC应用的责任主体，包括开发者、使用者、平台等，加大对违法使用AIGC进行虚假新闻内容生产的处罚力度，明确个体权益受到侵犯后的维权方向并建立相应的体制机制。最后，有关主体要加强国际合作，与其他国家和地区开展技术合作，共同制定AIGC国际标准和规范，并适应人工智能的技术迭代更新，定期邀请专家学者等第三方进行监测，确保监管到位。

（二）加强人机协同，提升智媒素养

当前，人工智能的应用给新闻时效性方面带来的改变是有目共睹的，这是记者作为新闻工作者必须直面的［9］。而新闻工作者作为主体的优势也在新闻内容生产深度的挖掘与广度的拓宽上得以体现。首先，有关主体要加强人机协同，发挥人机优势，形成互利。例如，在新闻内容生产中，AIGC负责快速搜集素材并生成内容，新闻工作者负责对深层次内容的解读和审查，发挥作为新闻内容“把关人”的作用，把握新闻报道正确的价值观，从而实现新闻传播的最优化。其次，有关主体要加大对AIGC研发的投入和支持力度，鼓励技术创新和突破，并通过设立创新奖励机制，对在AIGC研发和应用方面取得突出成果的新闻工作者进行表彰和奖励。再次，有关主体要注重培养跨学科、跨领域的复合型人才，鼓励高校增设AIGC相关课程，加强人工智能、大数据、媒体传播等领域的交叉融合，提升未来新闻工作者的专业素养和创新能力。例如，四川大学在全国率先出台《四川大学人工智能素养教育嵌入本科教育教学行动指南》，鼓励师生在本科教育教学中科学合理地应用人工智能，以“人工智能+”赋能教育，助力本科教育教学全要素建设，持续提升人才培养质量。最后，有关主体要加强行业自律，引导新闻工作者树立正确的价值观与职业观，增强责任感和使命感，鼓励他们积极参与行业治理和公益活动，提升行业整体形象，并通过建立相关认证制度以及定期举行行业培训、交流比赛等，加强教育培训，提升新闻工作者的专业素养、创新能力、职业水平和行业认可度。

（三）完善数据治理，提高防范能力

《中共中央关于进一步全面深化改革 推进中国式现代化的决定》指出：“加快建立数据产权归属认定、市场交易、权益分配、利益保护制度，提升数据安全治理监管能力，建立高效便利安全的数据跨境流动机

制。”［10］数据被归为重要的生产要素，是数字时代的基础性、战略性资源，有关主体要完善数据治理，构建全方位的数据安全保障体系。首先，有关主体要紧跟数字化浪潮的步伐，适时调整与优化现行的法律法规体系，加强数据安全法律法规建设，明确数据处理、存储、传输等环节的安全标准和责任主体，构筑起坚固的数据安全法律屏障。尤其新闻工作者要在AIGC应用实践中核查数据来源与获取方式，进行数据溯源，加强数据安全。其次，有关主体要加大对数据安全技术的研发力度，利用区块链、人工智能等技术，提升数据防篡改、防泄露能力，确保新闻数据在采集、存储、使用全过程中的安全性，并基于此建立数据共享素材库，实现信息资源利用最大化。最后，有关主体要转变数据治理模式，从政府主导、自上而下的传统网络空间治理转向企业和个体参与的多元治理，引导更多主体参与其中，管理和利用好数据，有效应对风险，充分享受权益，站在数据安全治理的最前线［11］。

［参考文献］

［1］黄升民，刘珊.重新定义智能

媒体［J］.现代传播（中国传媒大学学报），2022（01）：126-135.

［2］方兴东，钟祥铭.智能媒体和智能传播概念辨析：路径依赖和技术迷思双重困境下的传播学范式转变［J］.现代出版，2022（03）：42-56.

［3］刘斌.技术与伦理的冲突与融合：算法新闻时代新闻伦理重构及对策［J］.西南民族大学学报（人文社会科学版），2022（03）：135-143.

［4］陈昌凤，霍婕.以人为本：人工智能技术在新闻传播领域的应用［J］.新闻与写作，2018（08）：54-59.

［5］孟笛.建设性视角下智能化新闻生产实践及反思［J］.编辑之友，2022（01）：44-49.

［6］段蕾.人工智能时代新闻业面临的挑战与对策［J］.传媒，2019（15）：47-49.

［7］喻国明，杨莹莹，闫巧妹.算法即权力：算法范式在新闻传播中的权力革命［J］.编辑之友，2018（05）：5-12.

［8］顾理平.无感伤害：大数据时代隐私侵权的新特点［J］.新闻大学，2019（02）：24-32.

［9］冯秀斌.人工智能时代新闻业的矛盾及纾解［J］.青年记者，2018（34）：35-36.

［10］中共中央关于进一步全面深化改革 推进中国式现代化的决定［EB/OL］.（2024-07-21）［2024-12-20］.https：//www.gov.cn/zhengce/202407/content_6963770.htm.

［11］王龙.政府数据安全风险治理的机理逻辑与优化策略［J/OL］.科学学研究，1-13［2024-12-20］.https：//doi.org/10.16192/j.cnki.1003-2053.20240705.001.