廣電媒體從業者對生成式人工智能的采納過程與困境

【摘要】既有研究雖已揭示媒體從業者技術采納與感知接近性、易用性、有用性和風險性等密切關聯，但尚未深入探討上述因素與技術采納的具體互動過程。調查表明：感知接近性、價值感知、預期偏差分別影響媒體人員的初期接觸態度、中期使用過程及未來使用意愿。總體而言，廣電媒體從業人員的創新使用和使用擴散經歷了“接觸—使用—漠然”的過程。“漠然”源自組織技術采納的滯后，成立技術研發和推廣部門，將個體技術采納行為上升為組織技術采納行為是克服個體技術采納風險、提升技術采納效率的重要方式。

【關鍵詞】生成式AI；技術采納；漠視；組織采納

一、問題緣起：個體技術采納的困境與組織技術采納研究的缺失

以算力、算法和大數據為基礎的生成式人工智能技術（以下簡稱“生成式AI技術”）的崛起，打破了傳統媒介技術領域的競爭壁壘，促使各競爭主體重返同一起點，這為傳統主流媒體重塑影響力與傳播力、實現彎道超車開辟了新徑。然而，媒體能否有效利用新技術帶來的平權優勢實現順暢轉型，取決于從業者對新技術的態度、采納意愿與行為。

針對傳統媒介技術的采納，學界主要圍繞技術接受模型（TAM）和技術接受與使用統一理論（UTAUT）兩大模型展開研究：TAM模型主要通過“感知有用性”和“感知易用性”兩個核心概念，解釋和預測用戶的技術采納行為。［1］UTAUT模型則提出了績效預期、努力預期、社會影響和便利條件四個關鍵預測因素。［2］人工智能技術崛起后，研究者們對這些模型進行了拓展，以適應AI技術的特殊情境。如Gursoy等人提出了AIDUA模型［3］，新增擬人化和情感等因素，其后又有學者增補了健康、便利和可持續性［4］等因素，以解釋AI技術在日常生活中的應用，但這些研究仍以“感知有用性”和“感知易用性”為核心展開。國內研究認為，組織結構、制度安排［5］以及記者對風險的感知［6］會影響技術采納意愿。

綜上，影響記者采納生成式AI技術的關鍵變量主要包括“社會影響”“績效預期”“便利條件”“技術—任務適配性”“組織制度”以及“風險感知”六大因素。對部分因素進行提煉與合并后，可以將其歸納為三點：感知接近性（風險接近性、技術接近性）、價值感知（代表社會價值的“社會影響”、代表實踐價值的“技術—任務適配性”）和預期偏差（個人的“績效預期”、組織對個人的“績效預期”）。不過，對上述變量的影響機制以及組織技術采納等尚未深入研究。

自2022年底ChatGPT橫空出世，到2024年初的Sora、2025年初的DeepSeek問世，文生文、文生圖、文生音頻、文生視頻等生成式人工智能不斷出現。短短兩年多的時間，大量大語言模型問世，催生“智能體”并迅速“迭代成為新型平臺”［7］，新的技術風口正在出現。廣播電視臺作為傳統“技術型媒體”，其對新技術的采納具有一定的典型意義，探索廣播電視臺從業者及組織自身對生成式AI的采納過程，對重塑產業結構、發展媒體新質生產力具有重大現實意義。

在傳統媒體時代，J省廣播電視臺做出大量欄目創新，在全國收視市場上取得較大的成功。近年來，隨著媒介平臺的進一步發展、用戶使用習慣的變化，J省廣播電視臺發展明顯遭遇瓶頸。目前，該臺正在全面推進媒體融合，推動媒體管理革新，對新技術的使用也持支持的態度。基于此，選擇該臺作為觀察樣本，具有較大的樣本代表性。本研究自2023年10月起，至2024年3月結束。按與技術相關度大小，選取兩類訪談對象：與技術發展密切的技術型從業者和與技術發展關聯度不大的內容生產型從業者，同時根據上一年度業績進行分群，分別選取兩類人群中業績存在明顯偏差的三類人群，每個群體訪談5人，共計訪談30人。研究嚴格遵守理論規范，確保受訪者隱私和數據真實性。

二、個體技術采納的三個階段：接觸—使用—漠然

訪談發現，感知接近性對技術使用行為影響最大，其中技術接近產生正向推動，而風險接近則形成負向阻力。

（一）接觸：感知接近性影響初期認知

采編部門對生成式AI技術總體呈保守態度，而產品、設計等部門則展現出更強的采納意愿。

（1）技術接近促進技術采納。技術部門員工對生成式AI技術嘗試較早。“忘記了技術特征，廣電是沒有出路的。不過當前最大的困難是它并沒有（人工智能）技術，它用的是別人提供的東西”（A07，記者）。對技術部門的訪談顯示，無論業績如何，訪談對象都表現出對技術的敏感性和對技術來源困境的擔憂。但業績較好的媒體員工對技術表現出更多的熱情，認為其是獲得職業可持續發展的依賴。業績一般的員工則表現出一定的倦怠感，同時呈現出較強烈的消極情緒，有員工認為，“人工智能為每個人都提供了均等的機會，我們跟在后面應用不一定有好的效果”“技術的每次變化都在淘汰一部分人”等。

（2）風險接近阻礙技術采納。與技術部門不同的是，產品研發人員雖對生成式AI技術同樣關注，但更關注技術帶來的風險。在訪談過程中，許多工作人員對生成式AI技術帶來的倫理風險表示擔憂，如“AIGC的內容到底算使用者還是AI公司的，目前爭議還比較大”（A04，產品研發部）。具體而言，擔憂主要集中于版權歸屬和數據隱私問題。現有生成式AI技術的核心在于三點：一是個體的提示與要求；二是信息檢索功能；三是信息整合功能。個體要求涉及數據隱私問題；信息檢索和整合功能則涉及版權問題，存在一定的風險。這種風險讓內容設計和生產部門存在泄密和侵權的可能。不確定性加劇了從業者對侵權糾紛和數據安全的顧慮，進一步降低了其對技術的使用意愿。對內容生產者而言，新的工具僅僅給其提供了一些參考，如“總結性的東西我大部分都會改，都不會用它”（A05，記者）。同時，政策環境與技術的可獲得性直接影響了媒體工作者的技術選擇。“多數人為確保合規性而傾向于使用國產的AI產品”（B12，記者）。

（二）使用：價值感知影響中期行為

主體對技術價值的感知來源于兩個層面：一是他人的觀念灌輸，即社會影響；二是通過實踐行動產生的經驗判斷，即技術與任務適配性。

（1）社會影響驅動初次采納。創新擴散理論研究認為，率先采用新技術的通常為各領域的“意見領袖”，其行為模式、成功與否以及與其他人員的互動關系，決定著技術采納的廣度和深度。在技術部門，生成式AI技術的擴散速度明顯快于內容生產部門。訪談結果驗證了社會影響在驅動從業者初次采納行為中的重要作用。許多受訪者表示，其初次使用生成式AI技術源自同事、領導等他人的推薦和引導。這種正面的社交網絡效應不僅構建了從業者對技術的初步信任，還強化了對生成式AI技術的創新性與實用性感知。同時，從業者內部存在的群體認同和模仿效應在一定程度上推動了技術的嘗試與采納。盡管如此，社會影響的推動作用多集中于初期采納，無法有效支撐持續使用。值得關注的是，從業者的技術使用行為往往高度簡化，多數人普遍認為生成式AI“不過是一個搜索引擎”或“提供框架的工具”，最終仍需人為整合。

（2）技術—任務適配性影響持續使用意愿。當信息技術特性與用戶任務高度契合時，用戶傾向于持續性使用該技術［8］，這同樣適用于從業者的新聞實踐。多數受訪者認為，生成式AI技術在特定的規則明確、數據密集型任務中表現較好，例如語法檢查、數據整理等，但在核心的新聞采編領域，特別是涉及調查報道、深度報道等具有高度復雜性和不確定性的任務中，AI的適配度較低。如有受訪者表示，“AI只能處理一些簡單的任務，一旦涉及調查報道或需要進行判斷時就不太好用了”（A08，記者）；另有受訪者指出，“新聞工作常與社會、政治環境高度相關，因此，記者不僅要做好信息挖掘與情感表達，還需考慮報道內容的價值屬性與意識形態導向”（A06，記者），同時技術還無法做到“生動”（A05，編輯）。

（三）漠然：預期偏差影響未來意愿

技術采納看似是媒體從業者的個人選擇行為，但實際上受到個人績效預期與組織預期的雙重驅動。在技術應用實踐中，由于執行層與管理層之間的立場差異，兩者的預期往往難以協同。這種預期偏差削弱了從業者繼續使用技術的意愿，從而逐漸對技術產生冷淡或漠然的態度，進而影響技術在組織中的推廣和應用效果。

（1）個體績效預期與技術實際表現的偏差。在生成式AI技術應用初期，個體通常期望該技術能提升工作效率、優化成果質量以及增強職業競爭力。［9］然而訪談顯示，多數從業者在實踐操作中發現，技術的表現與其最初預期存在較大差距。如有受訪者表示，“AI寫出來的稿件非常生硬，完全達不到標準”（A15，編輯），“AI沒法去采訪，也不具有像記者一樣的觀察力和經驗”（A07，記者），有從業者直稱AI不僅沒降低勞動強度，反而增加了工作量，“效率沒有想象的高，不用也罷”（A09，記者）。這些反饋表明，多數從業者認為技術的實際效能未能滿足自身預期，逐漸喪失了對技術應用的興趣。

（2）組織預期與個體績效預期的互動失衡。組織預期是推動成員行為與組織目標協調的重要工具，通常由管理者根據組織目標制定，并通過激勵、指導和資源分配等形式加以實施，以規范員工的行為。管理者通常面臨市場競爭、業績指標和股東期望等多重壓力，因此迫切希望通過技術創新來提升組織的傳播效率和市場競爭力。如有管理人員表示，“技術直接關聯到一個媒體組織的傳播效率和市場競爭力，而生成式人工智能對我們來說是個極為關鍵的新風口”（A01，運營總監）。然而，由于組織內部在目標傳導上的不暢，基層從業者未能充分理解或感受到技術變革的緊迫性和重要性，他們往往更關注技術的實際效能提升，而非其戰略價值。受訪者提到，“在媒體內部，管理者承受的目標壓力顯著高于基層執行者”（A04，產品研發）。這種組織與個體預期的失衡進一步加劇了預期偏差，影響了技術的推廣和持續使用。

三、問題與討論：為何漠然？

生成式AI技術在應用初期普遍激發了從業者的積極態度，然而隨著技術在新聞實踐中的進一步應用，組織技術采納未能跟上，多數使用者難以將其有效融入具體工作場景，從而逐漸對技術產生漠然甚至敵意的態度。第一，“零和博弈”思維導致對技術的敵意。鑒于社交媒體平臺技術削弱從業者話語權的歷史經驗，從業者在面對侵入新聞生產場域的生成式AI技術行動者時，更傾向于將其視為外來入侵者而非助力工具，認為技術的進步與應用不可避免地會侵占其原有的職責領域，并拒絕深入探索技術所帶來的可能性。第二，錯誤定位導致對技術價值的否定。在生產實踐中，大量從業者期望通過簡單的單次輸入便獲得滿足預期的內容產出，而忽略了生成式AI技術的真正優勢在于其通過多輪對話和深度互動來優化結果的潛力。這種對技術過度理想化的預期，導致從業者容易因應用后的落差感而產生“技術無用”的想法。第三，技術推廣停滯于宏觀戰略層面。訪談發現，多數從業者對技術的理解和使用偏宏觀，組織對技術推廣也多為宏觀表達，可操作性較低。一方面，從業者群體普遍缺乏充分的技術使用培訓，難以將技術有效融入新聞生產；另一方面，內容生產中的權責界定不清，引發了從業者對新技術可能帶來的內容差錯或倫理問題的擔憂，加劇了對技術使用的抗拒心理。

四、對策與建議：組織技術采納應跟上個體技術采納的步伐

在生成式AI技術的應用過程中，許多媒體從業者對技術的態度常從初期的興奮與好奇，逐漸演變為后期的“漠視”甚至“敵意”，根本原因在于組織力量的缺位，如員工需獨自承擔創新風險，缺乏組織化的分享與反饋機制，相關經驗難以制度化推廣，最終導致創新動力的逐步消退。在媒介技術快速迭代的背景下，傳統媒體必須構建一套“鼓勵技術創新與應用”的制度和組織氛圍，以確保緊跟技術革新的步伐。一是實現組織力量的“在場”，即在技術引入與采納過程中，組織應積極參與，建立專門的技術研發和推廣部門，為員工提供系統化的技術培訓與適應性援助，從業者應樹立對人機關系的正確認知，消除其對被替代的恐懼；二是吸收與制度化推廣相關經驗，快速擴散技術優勢，同時構建明確的技術使用規范與倫理框架，清晰界定每個環節的責任歸屬，避免技術風險的負面影響；三是營造協同共創的組織氛圍，促成多元主體間的資源共享、協同互惠，激發個體創新積極性，提升產品與服務質量，增強組織韌性。

［本文為江西省社科規劃重點項目（23XW01）階段性成果；“第五屆西京智媒體國際論壇”優秀獲獎論文；江西省研究生創新基金“記者對生成式人工智能技術的采納與適應研究——以江西日報為例”的階段性成果，項目批準號（YC2023-S340）］

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作者簡介：胡沈明，江西師范大學新聞與傳播學院院長、教授、博士生導師（南昌 330022）；羅昊翔，江西師范大學新聞與傳播學院碩士生（南昌 330022）；程棟，西京學院教授、智媒體研究中心主任（西安 710123）。

編校：董方曉