智能傳播時代新聞教育的專業困境與路徑突破

萬億?周莉

編者按

作為現代傳播的新成員，智能傳播代表著人工智能技術在新聞傳播領域的延伸，它的出現為新聞行業帶來變革的同時，也對新聞傳播教育提出了新的要求。本刊特邀中央民族大學新聞與傳播學院特聘院長、教授、博士生導師張昆擔任主持人，刊發一組“智能傳播與新聞傳播教育”為主題的學術文章，以饗讀者。

【內容摘要】在智能傳播時代，人工智能技術被廣泛應用到新聞生產的各環節，人機協同生產新聞的時代已經到來，傳媒業的人才需求也相應地發生了變化，傳統的新聞教育已無法適應新的人才需求，新聞教育改革勢在必行。本文在分析智能傳播對新聞生產影響的基礎上，厘清了當下新聞教育在培養目標、課程體系、師資隊伍等方面面臨的困境，通過回顧在技術革新中新聞教育的歷次改革，進而提出了在智能傳播時代，我們應該培養“工”型人才的教育突破路徑。

【關鍵詞】人工智能；智能傳播；新聞教育；教育困境

隨著人工智能理論和技術的飛速發展，其在語音識別、文本識別、視頻識別等領域取得了突破，成為引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，并已經重塑了諸多傳統行業模式。①在新聞傳播領域，人工智能技術的應用主要表現為機器人寫作、算法推薦、AI合成主播等，特別是ChatGPT智能文本生成技術的出現，其強大的文本分析和生成能力使得新聞生產、分發等環節被不斷顛覆與重塑。這些新技術在推動傳媒業變革的同時，傳統的新聞知識、話語體系表現出明顯的不適應，新聞人才的需求也發生了重大變化，倒逼著新聞教育的變革。新聞在我國不僅僅是一個專業，也是一項事業，所以智能傳播時代的新聞教育向什么方向發展以及如何變革是亟待解決的問題。

一、智能傳播時代新聞教育的困境

（一）何為智能傳播

歷史上，每一次重要的技術革命都伴隨著新聞傳播行業的變革，技術進步是推動傳媒業不斷變革的動力。近年來，隨著云計算、大數據、VR、人工智能等技術的不斷發展，新聞傳播行業發生了一些新變化，從機器寫作的廣泛應用到人工智能聊天機器人ChatGPT的出現，人與機器協同生產新聞的時代已經到來，這種變化也意味著我們已經進入了智能傳播時代。

對于智能傳播的內涵，研究者尚未達成共識。有研究者認為，智能傳播是通過數字計算機在“模擬、延伸和擴展人的智能”的過程中，實現“感知環境、獲取知識并使用知識”的信息生產活動。②也有學者將其擴展至整個信息傳播過程，認為智能傳播是將人工智能技術應用在信息的生產與傳播中的一種新的傳播形式、體系和生態。③具體到新聞傳播領域，研究者認為智能傳播是人工智能技術背景下新聞傳播領域出現的新傳播現象。④其即指人工智能技術介入和參與的傳播活動：可以發生于生產環節（如機器新聞生產），也可以發生在分發、使用環節（如算法推薦）；不僅包括以智能技術為中介的人類交往過程（不限于人際范圍）及其影響，也包括人類與智能技術交往的人機傳播過程及其影響。⑤

總之，智能傳播相對于之前的大眾傳播、社交傳播，在技術基礎、連接尺度、內容生產、分發方式等方面都有明顯的不同。在此，我們還需要特別注意“智能傳播”和“智能化媒體”（即智媒）兩個概念之間的區別，這二者是兩個不同的事物，“智媒”更多強調的是發生在媒體內部的變革，媒體內部專業人士利用一些新興技術對新聞生產手段進行創新，“智能媒體”只是智能傳播的一個表現形態。⑥

（二）智能傳播對新聞生產的影響

智能傳播時代的傳媒業發生了巨大變化，尤其是新聞生產各環節已經被人工智能技術滲透，逐漸走向人機協同的新聞業態。2006年，美國開始嘗試使用機器寫作，到2013年美聯社已經開始使用算法自動生成新聞了，我國也從2015年開始大規模使用機器寫作，這大大提高了新聞成稿的速度。同時，在人工智能技術下的算法推薦也已經能夠進行個人的精準推送，比如今日頭條的算法分發模式。2018年，搜狗和新華社聯合推出了全球首個AI合成主播——“克隆”出與真人主播擁有同樣播報能力的“分身”，其不受工作時間地點的限制，也不會出現口誤和忘詞的情況，工作能力遠超人類。2022年11月底，人工智能聊天機器人ChatGPT被推出，截至2023年1月就收獲了超1億的用戶，在新聞業中ChatGPT首先能夠幫助記者生產內容，記者只需輸入一些關鍵詞，就可以生成相關內容，輔助記者寫作。ChatGPT作為人工智能聊天機器人，還可以在一定程度上代替新媒體運營人員與用戶進行互動，這樣節省了人工運營的成本。

從機器寫作到生成式人工智能工具，人工智能技術對新聞生產的影響已經涉及信息采集、內容生產、新聞分發、用戶反饋與分析等全流程（如圖1所示）。

在信息采集環節，人工智能技術的應用主要表現為使用傳感器收集信息或利用網絡爬蟲快速采集熱點事件信息，相對于傳統的記者實地采訪大大提升了信息采集速度，而且信息也更加廣泛有深度。傳感器技術的使用給媒體帶來便利的同時，也給媒體帶來了挑戰，傳感器的數據在傳媒業之外，相關的數據處理技術對媒體來說也是陌生的，如果不能及時變革，媒體未來可能一直處于劣勢地位。⑦

在內容生產方面，人工智能文本分析處理技術應用比較廣泛，比如前文提到的機器寫作。機器寫作在數量和效率上完勝人類，它們可以瞬間閱讀海量信息，篩選出關鍵內容，并根據搜集到的信息快速生成相關報道，現在機器人生成新聞報道的時間已經縮短至2秒以內，在體育和財經新聞領域應用廣泛。⑧不過，由于機器寫作的模板化、套路化，機器寫作目前仍是更多地應用于事實類新聞報道中，一些需要獨立思考、發表意見、表達情感的社會新聞和評論性新聞還是需要由新聞工作者完成。

在新聞分發環節，算法推送機制在一定程度上行使了傳統新聞傳播過程中“把關人”的職能。⑨算法推薦更注重個性化服務，根據個體需求進行精準推送。表面上看來，個性化服務對個體更為便利，但如果個體只選擇自己想關注和了解的信息，就會逐漸陷入“繭房”中，算法推薦更是加快了這個過程。當每個人都處于“繭房”中時，整個社會公共信息的傳播、共識的形成就會變得困難。⑩所以在智能傳播時代，新聞工作者仍需要發揮“把關”作用，注重公共信息傳播，發揮媒介的環境監測功能。

在用戶反饋與分析環節，相對于傳統的調查問卷，人工智能無疑為新聞業提供了巨大便利，大數據式的分析，精準的用戶畫像，尤其是通過傳感器收集用戶的生理、心理數據，能從更深層次把握用戶群體的特征，根據用戶需求制作針對性新聞報道。但這也會涉及用戶隱私等更多新聞倫理問題，這就對新聞工作者要求更高，在這個過程中如何把握這個“度”，以及如何合理利用人工智能技術。

（三）智能傳播帶來的新聞教育困境

隨著人工智能等技術在新聞業中已經被廣泛應用，媒體也在不斷適應新變化作出相應改變。新聞行業的變化決定了新聞業人才需求的變化，進而影響新聞教育變革的方向。從智能傳播時代新聞生產各個環節的變化來看，當前新聞業的人才需求主要側重以下幾點：一是更傾向于需要有大數據、人工智能等專業背景的復合型人才，未來的新聞工作者既要會采寫，也要了解代碼等跨學科知識；二是新聞專業能力要求更為嚴格，機器雖然已經可以完成一些基礎的工作，但需要深入思考的工作還是需要新聞工作者來完成；三是需要具有創新性思維的人才，創新是引領時代發展的動力，人與機器的最大區別是人類能獨立思考，能創造，機器能代替人類簡單的工作，但一些思辨性、創新性較強的工作只有人類能夠完成；四是需要具備人文素養的新聞人才，人工智能已經參與到新聞生產的各個環節，甚至在一定程度上取代了部分新聞工作，但從本質來說，人工智能只是按照一定程序運行的“冷冰冰的機器”，不具備人文關懷，這就需要人對其進行補充，需要發揮人的主觀價值，最后形成人與機器協同生產的生態。

由此，智能傳播時代新聞業的變化給新聞教育帶來了很多挑戰，使其面臨諸多困境。一是培養目標不能與時俱進。目前高校培養新聞人才仍是以培養傳統的記者、編輯人才為目標，開設的課程普遍以新聞采訪、寫作、編輯和評論等傳統的新聞教育為主，沒有考慮業界對于新聞人才的需求。技術的發展不斷地推動著傳媒業的變革，媒體對人才的需求已經提升到人工智能技術層面，需要更多復合型人才，傳統的培養目標已經不能適應時代發展的需要。二是課程體系不完善。在新聞專業招生時，絕大多數生源都是來自于文史類，目前大多數國內高校設置相關課程時還是以新聞類課程為主，其他學科課程安排得很少，尤其是涉及大數據、編程這類理工科性質的課程，這就造成了學生跨學科知識的缺乏，在此背景下培養出來的人才顯然不能滿足智能傳播時代的需要。雖然有些高校在課程設置方面也引入了計算機編程、數據新聞、數據挖掘、網頁設計等課程，但是這些技術課程與新聞的融合度不高，技術和新聞的“兩張皮”現象還很普遍。三是師資隊伍較單一。目前絕大多數在新聞院校任職的教師都是新聞出身，很少有跨學科的教師，每位教師雖然都精通于自己所研究的領域，但對于跨學科課程的講解還是有一定困難的。同時，當前高校中業界教師是偏少的，很多教師都是博士畢業之后直接去高校任教，沒有豐富的實踐經歷，但新聞是應用性很強的學科，這樣就會造成授課內容偏向理論方面，仍舊以傳授書本知識為主，無法滿足社會對人才的需求。

所謂“十年樹木，百年樹人”，教育是一個長期的過程，它會存在滯后性，在這樣一個快速發展的時代，技術也飛快地迭代更新，可能新聞教育還處在應對上一次技術變革的浪潮中，但新技術的出現已經催促著新聞教育適應新需求進行革新。新聞教育目前不僅面臨著傳統的“技術滯后”問題，同時還需要應對人工智能等新技術的沖擊，所以智能傳播時代的新聞教育亟須進行變革。

二、技術革新中新聞教育改革的歷次嘗試

媒介技術的每一次革新都會帶來對新聞業態不同程度的重塑，而為業界輸送人才的新聞教育也在此框架中不斷調整以適應社會需求，環環相扣的反應圈為每一次的技術更迭都畫上了不同的時代記號。

（一）前數字時代：積極探索提質量

1918年北京大學新聞學研究會的創立標志著我國新聞學教育發展的開端，但由于缺乏成熟新聞教育體系以及辦報實踐經驗，這一時期的新聞教育更多是借鑒國外教學模式，“民國時期的大學制度經歷了從學習日本到借鑒德國，再到模仿美國的轉換過程”，上海圣約翰大學、北京平民大學、燕京大學、復旦大學等先后都采用美國密蘇里大學新聞學院教育的“密蘇里模式”。在經歷戰亂、新中國成立、動蕩等一系列歷史起伏后，以黨的十一屆三中全會為節點，社會各行業包括高等教育都開始走上正軌，通信等媒介技術也在這一時期得到升級革新，電視廣播發展的強勁之勢改變了報紙先前“一支獨大”的發展模式，推動新聞教育開始逐漸轉變教育模式，探索教育質量改革提升之路。

1983年全國新聞教育工作座談會形成共識“要培養一大批具有相當質量的新聞工作者”，從教育的“輸入”到“輸出”全程把控新聞人才的質量，并樹立等級標準培養高質量人才。同時為適應報刊、廣播、電視發展需要，高校新聞教育把培養采、寫、編、播等專門人才作為目標，并于1985年在新聞類本科專業中增加了“廣播電視專業”，順應了媒介技術的發展勢頭，逐漸擺脫美國、蘇聯等模式，轉而探索高質量中國特色新聞教育模式。20世紀90年代，信息通信技術以及經濟的進一步發展使得這一時期成為“電視爭奪的時代”，推動新聞人才教育的進一步發展。1998年教育部頒布了本科專業目錄，將“新聞傳播學正式升為一級學科，下設新聞學和傳播學兩個二級學科”，同時也將社會學、管理學、心理學等各種跨學科內容納入到新聞傳播教育事業的范圍之內，以更好適應技術與經濟發展形勢下的人才需求，提升了新聞教育的質量并積累了豐富的經驗。

（二）移動互聯時代：創新教學促發展

20世紀末我國與國際互聯網全功能聯結，“第四媒體”互聯網作為媒介新角色登上歷史舞臺，開啟中國的互聯網時代。而自21世紀互聯網逐步發展起來后，新舊媒介的融合便已經開始了，同時3G到4G 的升級使得移動智能終端的發展改變了用戶的網絡使用模式，也改變了用戶的傳統新聞瀏覽習慣。截至2012年6月底，中國手機網民的規模達到了3.88億，手機首次超越臺式電腦成為第一大上網終端。在此趨勢下2012年教育部增設“網絡與新媒體”專業以適應新媒體的發展，2014年中央全面深化改革領導小組在第四次會議上審議通過了《關于推動傳統媒體和新興媒體融合發展的指導意見》則更是將媒介融合推向國家政策的高度，網絡的發展和媒介互聯融合的趨勢也引發新聞教育的革新。

面對互聯網發展過程中新聞傳播、呈現模式以及底層技術的改變，各高校紛紛作出改變。在專業設置方面，中國人民大學早在2000年就曾經開設“網絡新聞”方向，又于2007年在“新聞學”專業中增設“數字新聞傳播方向”，這種“立足于新媒體與傳統媒體融合發展的客觀變化，整合全院的教育資源來重新規劃涉及的新專業方向，其目標是造就一批適應新媒體以及實現數字轉型的傳統媒體需要的新型新聞人才”。在課程設置方面，中國人民大學為適應中國社會轉型與媒介技術蓬勃發展之勢“加大‘文理滲透’的程度，培養既懂新聞業務、又懂傳播技術的復合型人才”。復合型人才成為這一時期各學校教育的一種共同追求，2012年復旦大學實行“2+2”模式便是順應媒介融合趨勢培養復合型新聞人才，通過選擇跨專業學科的培養模式將新聞傳播學科與非新聞傳播學科進行結合，融合各種知識技術為一體，形成“寬口徑”的育人模式。信息時代下的技術賦權使得新聞專業與非新聞專業的距離逐漸消散，信息的檢索與傳播變得更加容易，這就使得新聞教育在堅持新聞專業教育的同時又不能囿于學科當中，各學校都結合理工科等其他領域的知識拓寬新聞人的競爭力，順應新媒體環境下對新聞人才要求的提升。

在專業實踐與運用方面，中國人民大學借助廣播電視教研室的力量和新媒體教研室的力量，為全體學生新開設了兩門業務性的專業課程：音頻視頻內容制作、數字傳播技術應用。清華大學2007年擴建的新聞與傳播綜合實驗室中便包括網絡媒體、數據資源等實驗室資源，并在2010年以工作坊的形式開展了理論與實踐相結合的新嘗試，包含學術研究工作坊、媒介批評工作坊、新媒體工作坊、新媒體創業工作坊等，通過這種工作坊模式進一步推進技術與藝術、技術與新聞理論和傳播理論的融合。

順應媒介趨勢培養跨媒介人才不僅僅意味著對多媒體技術的掌握，而更多的是要形成一種跨媒體的思維方式，且新聞傳播作為一門實踐性較強的學科，也需要對理論與實踐進行雙重把握。各學校通過創新專業方向、課程內容與范圍，將技術發展特色與教育模式融合，為新媒介時代下新聞人才的復合發展提供了渠道。

（三）智能傳播時代：匯聚資源求突破

2016年“企鵝智庫”與清華大學新媒體研究中心共同發布《中國新媒體趨勢報告（2016）》，在對未來媒體的預測中，將“智媒來臨”和“人機邊界”作為了關鍵詞，互聯網技術在多領域的蓬勃發展使得社會逐漸步入了一個全新的智能時代，由此也催生了一場媒體革命，傳播權利和關系的重構是這場變革的顯著特征。2022年推出的人工智能技術驅動下對話交互式的自然語言處理工具ChatGPT則更是引起了社會各行業的廣泛關注，這一重大進展使得人們獲取、選擇、傳播信息的方式產生巨大變革，催生了智能內容生成產品與產業鏈，進而在包括新聞業在內的諸多領域和行業引發了多重震蕩效應。智能機器對信息傳播的深度介入不僅給新聞從業者帶來巨大的沖擊，更是給新聞教育未來的發展提供了難題。

面對智能技術帶來的機遇與挑戰，各高校分別作出了各具特色的教育實踐轉向與嘗試。學校將前沿技術積極納入課程當中，培養目標都不再是單一而固化的新聞專業人才，而是順勢而變的高級人才。人才培養方案（表1）是高等學校本科人才培養的核心組成部分，是學科教育理念的最直觀呈現，是對人才培養目標與課程設置的詳細闡釋。從復旦大學人才培養方案的“2+2”到“2+X”的培養模式，可以看到“X”是基于學生個性化成長需求，在學分制下提供專業進階、跨學科發展、創新創業等多種發展路徑，更好地為學生創造專兼結合、互相貫通的多元發展空間和多元發展課程，并由此推出計算機仿生傳播等前沿技術相關課程；南京大學新聞傳播學院則與美國斯坦福大學社交媒體實驗室合作開設理論與實踐相結合的“人機傳播”課程，為學院的智能傳播教育提供國際交流機會與視野，并在2020年被教育部認定為國家級一流本科實踐課程的“未來編輯部”中與國內領先的數字資產平臺萬生華態科技有限公司聯合開發“數字人與虛擬制片”課程，通過數字人制作軟件、虛擬制片場景制作等內容為學生提供深入探索前沿媒介技術的機會。在華中科技大學、中國人民大學、北京師范大學等高校的課程設置中也都能找到相應類似的技術性知識課程，揭示智媒時代下新聞教育改革匯聚各種前沿資源求突破的一種路徑。

除了文化課程方面的變化，新聞實踐也同樣與智能時代的媒介特色相呼應，各高校的實驗室和創新中心為新聞教育提供業界實踐接口，匯聚教育資源和技術資源，為新聞教育實踐提供思路。如中國傳媒大學新聞學院在2018年年底建成融媒體新聞實驗室，為學生組織專題講座與實踐活動，與多家新聞媒體和調查研究機構合作開展大數據與數據新聞的研究與實踐，實現了人才培養的良性循環；2020年華中科技大學新聞與傳播實驗中心在原有實驗中心的基礎上進行改造，建成“全媒體與智能傳播實驗中心”暨“華中科技大學融媒體中心”，最大限度模擬目前融合媒介環境下業界一線的工作環境，提升實驗教學質量和人才培養水平；2022年北京師范大學新聞傳播學院建立“傳播創新與未來媒體實驗平臺”，整合學院已有的多個實驗室資源，具有總價值達1200余萬元的各類前沿科研儀器設備，包括前沿大型科研儀器Cognionics Quick-30 32導EEG/ERPs系統、BIOPAC MP160無線多導生理記錄儀、SMI RED250mobile遙測式眼動追蹤儀、HTC vive Pro Eye虛擬現實頭盔等多種高新設備，可以考察從傳統的問卷測量場景到虛擬現實環境中智能媒體場景下的行為、生理、眼動和腦電指標，實現了傳播學、心理學和認知神經科學等多學科、多種技術手段的交叉融合；浙江大學2020年成立數字溝通研究中心，助力推動浙大新聞傳播學科的數字轉型；南京大學新聞傳播學院則配備新聞創新實驗室、計算傳播學實驗中心等教研機構，在探索中實現教學相長。各校的新聞實驗室與研究平臺或新建或升級，都在不斷探索育人的新模式，整合資源為學生提供更多接觸業界前沿的機會，雖然人工智能等機器還未能完全接入新聞實踐，但把握趨勢、充足技術理論與實踐仍十分重要，智能媒體時代下新聞教育也需要逐漸向智能傳媒教育的方向邁進。

在技術迭代速度不斷加快的智能傳播時代，新聞教育的人才培養仍存在滯后問題，各種人工智能技術的升級變化層出不窮，不斷倒逼對新聞人才的建設，教育部門需要在引進技術培訓的同時深度挖掘人才的主體能動性和專業潛能，將人與技術深度結合，努力實現新聞人才與新聞發展的適配性。

三、智能傳播時代下新聞教育的走向

縱觀各高校的新聞教育改革實踐，在應對人工智能技術改變傳播形態的浪潮中，新聞教育培養跨學科的復合型人才乃大勢所趨，計算機科學、人工智能等學科的知識、理論和資源需要與新聞教育有機結合。學科壁壘的打破也帶來了學科“合法性”的反思：新聞業在人工智能時代如何立足？在眾聲喧嘩中如何保護其“管轄權”？這是新聞教育亟待解決的問題。夯實新聞業務能力、嫁接人工智能技術，是新聞業適應人工智能浪潮的“變”；而加強新聞道德倫理，回歸新聞業對“人”的關注，則是新聞業“不變”的立身之本。基于此，筆者認為在人工智能時代，新聞教育應當培養既具備過硬的新聞業務能力，又兼有人工智能專業能力，并恪守新聞道德倫理的“工”型人才，才能使新聞人在大浪淘沙中堅守陣地。

（一）深化新聞業務能力教育

人工智能技術使得新聞生產快速化和自主化，極大提高了新聞生產效率。從自動爬取數據到算法分析數據，再到最終生成內容并分發，人工智能技術似乎在逐漸取代新聞記者的職能，但我們也可從中窺見新聞業未來的轉向。

美國《時代》周刊創辦人Henry Luce在20世紀中期便把新聞產品分為“快新聞”與“慢新聞”兩種，認為“快新聞”是用最快速度對某時某地的某事做簡略報道；“慢新聞”則是用較長時間去深入調查一條新聞事件的來龍去脈、前因后果。換言之，人工智能在報道短平快的新聞時，具有不可替代的優勢，例如在2017年8月8日，九寨溝發生7.0級地震，中國地震臺網機器人記者在25秒內將稿件發布，這也使得人工智能為新聞記者保留時間精力去深耕新聞，從而生產高質量內容。這恰恰也是眾聲喧嘩的時代對新聞記者提出的新要求，新聞教育更應培養業務水平過硬的專業人才。

第一，加強師資隊伍建設。目前，許多高校將獲得博士學位作為引進專業教師的“敲門磚”，這也使得許多具有豐富一線經歷的新聞從業人員無緣教師崗位。為豐富實踐教學，打破人事藩籬是必要的選擇。在建設師資隊伍時，不僅要“重學術”，還要“重實踐”。因此，應當積極引進國內外優秀新聞從業人員擔任或兼任高校教師，例如華中師范大學新聞傳播學院聘請來自《湖北日報》《中國青年報》《文匯報》等多家媒體的專業記者、編輯，豐富了學院師資隊伍的建設。

第二，增設專業實踐課程。通過切實可行的實踐訓練，學生可以從做中學，在技能練習中提高實踐能力。例如英國卡迪夫大學將課程體系的重心設定為專業技能培訓，課程設置中不僅包括新聞采寫等傳統實踐課程，還加入了多媒體課程，并配備先進的媒體實驗室，提高學生對新興媒體技術環境的適應能力。

第三，搭建專業實習平臺。新聞高校應積極與業界展開合作，打通學界與業界資源共享的渠道，為新聞學子提供“大顯身手”的平臺。例如吉林大學新聞與傳播學院和“今日頭條”簽署戰略協議，建立“產、學、研”合作平臺。

第四，強化學科人文底蘊。“人工”相比于“人工智能”的優勢，在于其獨一無二的靈性與創造力。人工智能只能模仿審美路徑，但卻不能擴展審美體驗。新聞院校應當積極開設文學、藝術學、音樂學等相關課程，幫助新聞學子積累審美體驗，從而生產有美學積淀的新聞作品。

（二）融合人工智能專業教育

在某種程度上，人工智能技術為新聞生產提供了新的可能性，新聞內容、新聞消費也可能發生前所未有的變化。而如何駕馭技術，正如劉易斯·芒福德所提示的，“為了征服機器，使之滿足人類的需要，我們必須了解機器，知其所以然”。

無論通過爬取數據獲取新聞線索，還是借助大數據工具生成數據新聞，抑或借助人機交互技術實現“聊新聞”，都需要新聞從業人員具備人工智能相關專業的背景知識。簡單學習相關知識還遠遠不夠，這很容易導致技術與新聞相脫離，如何將人工智能知識與新聞相融合，這是當今新聞教育需要思考的問題。

融合的第一步在于尋找交叉點。比如，生產數據驅動型新聞需要具備哪些知識基礎？哪些計算機知識能最高效地解決新聞生產難題？人才培養目標需要回答這些疑問。香港浸會大學傳理學院成立人工智能媒體研究實驗室，專注計算機科學在新聞學科領域的交叉技術應用與實踐，包括新聞數據的分析與挖掘技術、可視化技術實踐等，通過實驗室的孵化培養，提升學生的大數據思維，以及在未來新聞報道中優秀的大數據分析能力。這也意味著，實現學科之間真正的融合需要學科思維的融合，而這項長期工程需要從頂層設計開始著手，并于課程培養中不斷踐行。

（三）強化新聞道德倫理教育

人工智能技術改變的不僅僅是新聞生產的全流程，更重要的是，它使得媒介社會開始了“物的轉向”。一方面，傳播主體從“人工”邁向“人工智能”，機器人記者、AI主播等粉墨登場；另一方面，傳播受眾從復雜的人扁平化為數據標簽，算法技術滲透日常生活，成為操控社會運行的“結構性力量”。最終導致新聞價值被“數據主義”引領，人本精神日漸式微。當人工智能的浪潮席卷而來，我們一邊追逐技術，一邊不斷追問，到底何為新聞業的立身之本？學者杜駿飛指出：“新聞是人，新聞學是人學。”新聞教育也應當反思，在追逐人工智能的過程中，人工智能帶來的新聞道德倫理問題我們又應當如何規避？基于此，在人工智能背景下，新聞教育更應當強化對新聞職業道德倫理的重視，避免“為技術而技術”。

新聞職業道德是一種主要針對新聞媒介及其從業者的職業行為的道德原則和道德規范。它是用于調整新聞行業內外的矛盾關系，規范新聞傳播職業行為的一種道德。培養新聞職業道德，需要學院教育緊跟媒介現象，引領學生以反思性眼光剖析媒介亂象。如華中師范大學新聞傳播學院從2014年10月開始打造媒介倫理案例庫，該案例庫是首批國家級一流本科課程“新聞道德與法規”的配套開放案例庫，創建了學生全程參與和教師輔助引導的“線上線下雙指導”模式。而在智能傳播時代，面對數據隱私泄露、算法隱形偏見等媒介倫理問題，新聞教育也應努力揭開“皇帝的新衣”，直面人工智能技術帶來的隱憂，積極探索新聞倫理問題的解決之道，培養具備社會責任感的新聞人。強調新聞職業道德，歸根結底是強調對人的關懷，而這也回溯到新聞學作為“人學”的本真。如果說新聞業務能力和人工智能知識讓新聞人有了前行的工具，那么新聞道德倫理則是支撐新聞人前行的精神引領，新聞人作為記錄時代的“工匠”才有立足于社會的可能。

只有“變”才是永遠不變的，智能傳播時代對新聞從業人員提出了新要求，新聞教育作為培養新聞人才的途徑，必須順勢而為，進行革新。我們可以從人才培養目標頂層設計著手，在完善培養方案和革新知識體系的基礎上，重點培養新聞人才的跨學科融合能力和新聞業務能力。同時，新聞教育也應該注重業界實踐經驗的引入，加強師資隊伍的建設。

在智能傳播時代，新聞生產中人機協同生產的現象將越來越常見，人不再是新聞生產的唯一主體，人需要與機器協作完成任務，在這樣的關系中新聞工作者應該如何把握這種關系，如何發揮人的主觀能動性，機器生成內容是否具有人文性，“把關”的標準又是什么，這些都是新聞工作者需要面對的問題。這也對新聞教育提出了要求，智能時代背景下的新聞教育更應該注重人文精神的培養，人文精神不應該淹沒于被技術充斥的時代，如此新聞教育才能培養出合格的新聞人才。

參考文獻：

①《清華大學：人工智能十年發展總結，中國進步神速，專利占全球七成》，澎湃新聞，https：//www.thepaper.cn/newsDetail_forward_10921932，2021年1月24日。

②孫江、何靜、張夢可：《智能傳播秩序建構：價值取向與倫理主體》，《湖南工業大學學報（社會科學版）》2020年第1期。

③許向東、王怡溪：《智能傳播中算法偏見的成因、影響與對策》，《國際新聞界》2020年第10期。

④程明、趙靜宜：《論智能傳播時代的傳播主體與主體認知》，《新聞與傳播評論》2020年第1期。

⑤周葆華、苗榕：《智能傳播研究的知識地圖：主要領域、核心概念與知識基礎》，《現代傳播（中國傳媒大學學報）》2021年第12期。

⑥彭蘭：《從ChatGPT透視智能傳播與人機關系的全景及前景》，《新聞大學》2023年第4期。

⑦ 彭蘭：《變革與挑戰：智能化技術對傳媒業的影響》，《信息安全研究》2019年第11期。

⑧耿磊：《機器人寫稿的現狀與前景》，《新聞戰線》2018年第1期。

⑨厲業強：《算法推送機制下“信息繭房”效應的思考與對策》，《新聞論壇》2020年第4期。

⑩彭蘭：《更好的新聞業，還是更壞的新聞業？——人工智能時代傳媒業的新挑戰》，《中國出版》2017年第24期。

金梅珍、丁邁：《我國數據新聞教育的困境與對策》，《現代傳播（中國傳媒大學學報）》2016年第3期。

鄧紹根、李興博：《百年回望：論中國新聞傳播教育發展歷程及其特點》，《現代傳播（中國傳媒大學學報）》2019年第6期。

周大勇、賈洪瑞：《媒介迭代視域下高校新聞傳播教育的變遷——基于理念、目標與模式演化的考證》，《吉林師范大學學報》2021年第6期。

鄧力群：《在全國新聞教育工作座談會上的講話（摘要）》，《高教戰線》1983年第8期。

雷躍捷：《新聞教育面向廣播電視發展態勢的若干問題及對策》，《現代傳播（北京廣播學院學報）》1994年第4期。

雷躍捷：《新世紀中國廣播電視新聞教育的反思與前瞻》，《中國廣播電視學刊》2002年第4期。

《第30次〈中國互聯網絡發展狀況統計報告〉發布我國手機網民達3.88億》，《科技傳播》2012年第14期。

蔡雯：《媒介融合前景下的新聞傳播變革與新聞教育改革》，《今傳媒》2009年第1期。

劉媛：《加強新聞傳媒教學的改革力度——訪中國人民大學新聞學院院長郭慶光教授》，《中國高等教育》2002年第19期。

彭蘭：《新媒體教育要培養跨媒體的思維方式》，《新聞論壇》2015年第3期。

彭錦：《智媒時代：科技對傳媒的影響》，《現代視聽》2016年第10期。

張才剛：《智媒時代新聞傳播人才培養的邏輯進路》，《中國編輯》2023年第5期。

陸小華：《ChatGPT等智能內容生成與新聞出版業面臨的智能變革》，《中國出版》2023年第5期。

周茂君、柏茹慧：《新文科背景下新聞傳播學本科專業人才培養研究》，《國際新聞界》2022年第2期。

徐來、黃煜：《“新聞是什么”——人工智能時代的新聞模式演變與新聞學教育之思》，《全球傳媒學刊》2017年第4期。

謝小娟：《淺談英國新聞傳播學教育》，《新聞世界》2012年第8期。

〔美〕劉易斯·芒福德：《技術與文明》，陳允明、王克仁等譯，中國建筑工業出版社2009年版，第9頁。

杜駿飛：《新聞是人，新聞學是人學》，《國際新聞界》2018年第2期。

鄭保衛：《新聞實踐呼喚新聞倫理規范和職業道德教育》，《當代傳播》2007年第4期。

《媒介倫理案例庫簡介》，華中師范大學新聞與傳播學院案例庫，ccnu.edu.cn.

（作者萬億系華中師范大學新聞與傳播學院院長、教授、博士生導師；周莉系華中師范大學新聞與傳播學院教授、博士生導師）

【責任編輯：謝敏】

*本文系國家社科基金重點項目“百年中國共產黨青年宣傳工作歷史經驗與新時代青年政治引領研究”（項目編號：21AZD085）的階段性成果。