智能浪潮下的變革AI引發新聞傳播的“雙重刃劍”

在智能浪潮的推動下，新聞傳播行業正經歷著前所未有的變革。人工智能（AI）技術的廣泛應用，在為新聞業帶來了巨大機遇的同時也帶來了諸多的挑戰，引發了新聞傳播的“雙刃劍效應”。

一方面，AI技術為新聞傳播提供了新的發展契機，通過自動抓取新聞源、智能分析新聞內容、自動生成新聞稿件等，極大地提高了新聞生產的效率。同時，AI技術還可以通過深度學習和大數據分析，通過算法來實現精準推送，提高新聞的閱讀率和傳播效果。

另一方面，AI技術也為新聞傳播帶來了一系列的問題和挑戰。AI技術的算法可能導致新聞內容的失真和誤導。如果AI技術的算法被人為操縱，還可能會制造虛假新聞或誤導公眾輿論。同時，AI技術的應用也給新聞從業者的職業身份帶來了挑戰。

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AI在新聞傳播中的運用

通過AI快速生成新聞

AI能夠從各種數據源中抓取和整合信息，包括社交媒體、官方公告、數據庫等，通過分析這些數據，AI可以自動生成基于事實的新聞報道，特別是在數據密集型如財經、體育和天氣等領域。另外，在需要快速響應的突發事件中，AI也可迅速生成新聞稿件，例如當地震、火災或其他自然災害發生時，AI能夠立即分析相關數據并生成初步報道，為用戶快速提供新聞信息。

在媒體擁抱AI的時代中，上海報業集團旗下的澎湃新聞，在2024年3月推出了“AI+”，將早期只在重大報道中采用的AIGC技術融入到日常采編工作，通過AI文本、AI繪畫乃至AI視頻工具的跨模態融合應用，能夠在重大專題策劃、新聞事件直播以及各類常規新聞報道中，基于創作團隊的要求快速生成各類文字、圖像、音頻、視頻內容，以“知識服務+AI”的方式，為記者、編輯提供更多的知識輔助與支撐，有效提升創作效率。迄今，澎湃新聞AI繪畫達到2.9萬件，AI寫作超過6660件，AI視頻超過1500個。

數字主播和虛擬現實新聞的出現

隨著人工智能語音合成、圖像處理、機器翻譯等技術的成熟，出現了AI數字主播，AI技術可以模擬真實主播的聲音、表情和動作，AI數字主播不但會說中文，還能用英、日、韓、德等語言播報。一旦音庫及3D形象制作完成，只需將文稿導入智能虛擬主播系統，系統即可自動生成新聞視頻。同時還實現可控化播報，機器播報的語速、停頓、聲音、模板等均可調控，不受發音人性別、發音人本身情緒等狀態影響。

AI數字主播在新聞傳播界的應用正帶來深刻的變革。通過深度學習、數據分析、文本情感分析和自然語言處理等技術的融合應用，AI數字主播不僅提高了新聞傳播的效率和準確性，還豐富了新聞傳播的形式和內容。

2024年的歐洲杯也是一場數字主播的大戰：中央廣播電視總臺央視頻推出《AI球報——來央視頻看歐洲杯》，以馬凡舒為原型的數字人主播“AI馬凡舒”帶來對揭幕戰賽況的解說。

新華社曾于2018年推出以主持人邱浩為原型的全球首位超仿真虛擬主持人，后面依托新華智云還推出過“新小萌”等各類數字人形象；人民日報則推出了“果果”“任小融”等數字主播；上海報業集團旗下的新聞晨報在2024年兩會期間，推出了數字主播，解讀和分析兩會的新聞。

通過算法精準推送，讓信息去找用戶

推送是現代新聞傳播的一項重要技術，而今通過AI技術收集和分析用戶的興趣、行為等數據，利用推薦算法，為用戶推送符合其個性化需求的新聞內容。

系統通過收集用戶的瀏覽數據、搜索數據、點擊數據、點費數據等，從中了解用戶的閱讀偏好和興趣點。之后，處理和存儲新聞內容，建立新聞的特征向量，這其中包括提取新聞的關鍵詞、主題分類、情感分析等。最后，通過推薦算法對大量的新聞進行分析和計算，并實時進行推送。

以今日頭條APP為例，通過收集用戶的閱讀行為數據，利用“協同過濾+基于內容推薦”的混合推薦算法，根據用戶的歷史喜好、地理位置、年齡、興趣愛好、瀏覽軌跡等數據，為用戶推送符合其個性化需求的新聞內容。

通過這樣的算法推送，做到了讓信息去找用戶。這種推送方式不僅提升了用戶的閱讀體驗，還提升了用戶的黏性和活

AI在輿情監測和趨勢預測方面的運用

在如今信息爆炸的時代，輿情如同一股無形的力量，深刻影響著社會的各個方面。它既是公眾對于某一事件、政策或現象的集體情緒和態度，也是輿論場上各種聲音交織、碰撞的結果。輿情具有極強的傳播性和影響力，因此，對于輿情的管理和引導顯得尤為重要。

AI在信息處理和數據分析領域的強大能力，大大提高了分析和應對輿情的效率和準確性。AI可以自動從各種來源（如社交媒體、新聞網站、論壇等）采集大量的文本數據，通過自然語言處理（NLP）技術，預處理這些數據，如去除停用詞、詞性標注、分詞等，為后續的分析提供準確的數據基礎。

隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，輿情監測系統將繼續發展壯大，為政府、企業、媒體等各方提供更加全面、準確、及時的輿情信息，為社會治理和公共管理提供更加有效的技術支持。

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AI給新聞生產帶了革命

AI的引入，極大地提高了新聞生產效率

AI技術通過自動化處理海量信息，實現了新聞線索的快速篩選和識別。通過自然語言處理和機器學習算法，AI系統能夠分析社交媒體、論壇、博客等平臺的用戶生成內容。AI系統可以自動進行文本校對、格式調整、圖片處理等工作，提高了新聞制作的效率。

AI數字主播能夠替代部分真人主播的工作，能夠24小時不間斷地進行直播活動。廣泛應用于新聞播報、產品推廣、在線教育等領域，為企業創造了更多的價值。

作為澳大利亞最大的報紙出版集團澳大利亞新聞集團（NewsCorpAustralia），該集團已成立了一個名為“DataLocal”部門，部門只有4名員工，在生成式AI的幫助下，每周可以迅速產出3000篇新聞稿件，主要內容包括天氣、燃油價格和交通狀況等信息。

第一財經的智能寫稿機器人“DT稿王”閱讀資料速度非常快，平均每分鐘閱讀448275字，遠超普通人的閱讀速度；新華社推出的“快筆小新”寫稿機器人，專門用于財經和體育新聞的快速撰寫，每秒鐘能寫稿200字，發稿速度是人工的3倍。

此外，AI技術通過虛擬現實（VR）、增強現實（AR）等技術，創建沉浸式新聞體驗，讓受眾身臨其境地感受新聞現場。新華社在全國兩會報道中為記者配備了智能AR直播眼鏡，通過智能AR直播眼鏡，記者能夠實時將看到的景象直播給網友。

精準推送，大大改變了新聞的觸達率

AI新聞推送具有準確性、實時性和個性化三大特點，能準確地把握用戶的興趣和需求，確保推送的新聞內容具有時效性和新鮮度，基于用戶的行為數據和興趣偏好，為用戶提供個性化的新聞推薦，滿足用戶的個性化需求。

今日頭條作為中國通過算法來進行內容分發的平臺，近日據今日頭條官方數據統計表明，今日頭條24小時內突破了億級別的閱讀量，這個數據也即將成為歷史記錄，也證明了今日頭條的用戶規模和黏性已達到了一個新的高度。目前，今日頭條有著超過1億的活躍用戶，每日瀏覽量達到了數十億次。

通過AI輿情監測，提早制定危機應對策略

AI通過自動生成輿情監控報告，將監測結果以可視化的方式呈現，如熱力圖、趨勢圖等，幫助用戶快速了解和分析輿情數據，盡早發現可能存在的風險和危機，提醒相關人員及時處理和應對。

對企業和政府機構來說，可以通過實時收集和分析新的輿情數據，提前發現可能的問題和風險，制定相應的應對策略。

在2023年“淄博燒烤”迅速火出圈后，淄博當地也出現了酒店周末住宿一房難求、下午四點多開始排隊吃晚餐、一些網紅景點要采取限流來控制過高的客流量等輿情。淄博當地政府在獲得商機的同時，也通過AI輿情監測，提前獲取了“淄博酒店漲價”“燒烤店強制消費”等輿情，當地政府通過分析研判各類風險隱患，針對這些輿情迅速推出了積極、有效的解決方案。

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AI引出了新聞傳播的新問題

AI寫作高度程序化，甚至可能出現事實差錯

雖然AI可以生成語法正確、邏輯通順的文本，但它很難像人類作者那樣擁有獨特的創意和深刻的情感體驗，AI創意與情感表達還顯不足。

此外，AI寫作高度依賴于訓練數據的質量和數量，如果訓練數據不足或存在偏差，AI生成的文本可能會出現質量問題，如內容重復、邏輯混亂等，甚至會生產出假新聞。例如，2023年12月，甘肅慶陽市黃某某將網上瀏覽到的慶陽合水敬老院相關信息，用AI生成并發布了“合水縣養老院一名73歲退休李姓教師死在床上，身體多處受傷”的虛假新聞，迅速引發網民關注，后受到有關部門的處罰。

原有的新聞專業操作要求需要有更廣闊的外延，新聞從業者不僅要律己，更要學會如何他律于機器。人機協同中新聞從業者應占據“核查者”的主體地位，明確適合生成式AI條件下的職業規范意識和評價標準。

算法推薦，導致用戶“信息繭房”

如果用戶過度依賴AI生成和推送內容，就可能會陷入“信息繭房”的困境。這是因為AI寫作往往基于大量的數據和算法進行內容生成，如果用戶只關注AI生成的內容，就可能導致信息來源的單一化，從而限制了用戶的視野和思考深度。如果用戶長期依賴個性化推薦系統，就可能導致其信息獲取范圍逐漸縮小，無法去感知一個真實、全面和客觀的世界。

新聞就業市場將出現“記者過剩潮”

AI的出現，使得新聞市場中的記者工作受到巨大挑戰：一些重復性、簡單的工作如大數據分析、翻譯、摘要、分類等，將被AI取代；一些簡單的新聞采編工作，例如新聞編輯、新聞采寫工作，也可能會被AI取代。

美通社母公司Cision發布的《2024年媒體狀況報告》顯示，60%的新聞記者認為裁員是他們面臨的最大挑戰，這可能與AI的廣泛應用有關。

對智能技術和計算思維的陌生、被其超過和取代的恐慌成為記者的“職業夢魘”，巨大的資源投入和不確定的收益讓媒體機構對引入AI技術的態度模棱兩可。

對于新聞行業的從業人員來說，他們需要不斷提升自己的技能和能力，以適應AI技術給新聞行業帶來的變化。

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AI在未來新聞傳播中的幾個發力點

在一些重數據的報道領域，提高AI覆蓋面

在一些重數據的報道領域，如體育賽事、財經、重大突發事件等領域，利用AI的數據驅動和調查報道能力能夠幫助記者從海量數據中挖掘新聞線索，提高報道的時效性和深入性，大大提高了報道速度和覆蓋面。同時，還要利用AI技術深入挖掘和分析海量數據，預測新聞事件的發展趨勢。

引入更多的用戶反饋機制

依托個性化推薦算法，引入更多的用戶反饋機制，以便及時調整推薦策略，避免信息推薦的固化和同質化問題。通過用戶反饋機制，確保能夠精準地根據用戶的閱讀習慣和興趣推送新聞內容，從而提升用戶體驗和滿意度。

增強交互性和可視化呈現

借助AI的圖像處理和數據可視化技術，將復雜的新聞數據以可視化、更直觀、更易懂的方式呈現給受眾，提高新聞的可讀性和傳播效果，提升新聞的場景化傳播。利用AI技術，開發更多具有互動性的新聞產品，如虛擬現實（VR）、增強現實（AR）等，使受眾能夠更直觀地了解新聞事件，增強了受眾的閱讀體驗。

利用多語言翻譯進行全球化傳播

利用AI語言處理技術，實現新聞內容的快速多語言翻譯，滿足全球用戶的閱讀需求。特別是針對不同國家和地區的文化特點，調整新聞內容的呈現方式，提升新聞傳播的國際影響力。

AI給新聞傳播帶來更多的發展機遇，主流媒體應該積極擁抱AI技術，優化新聞內容生產。同時，還要通過一些措施，盡量規避AI所帶來的一些不利影響。強調人文關懷，在AI新聞中融入人的視角和溫度；引入人工審核，建立信息核實機制，打擊虛假新聞；優化推薦算法，讓推送信息更客觀、更全面。通過這些措施的實施，傳統新聞業能夠在更好地應對AI帶來挑戰的同時充分利用AI帶來的機遇，實現可持續發展。