價值意蘊 現實挑戰 實踐轉向

【摘要】大模型作為新型技術載體，在技術層、組織層和生態層為主流媒體帶來系統性變革，通過多模態交互技術創新傳播方式，智能化分發提升用戶黏性，推動主流媒體體制機制變革，重構傳媒產業格局。然而，大模型也帶來了內容倫理安全、新聞生產鏈條重構及人員專業素養變革等挑戰。在此情境下，大模型可以充分發揮價值引領功能、打造人機共融的主流媒體宣傳陣地，科學構建大模型時代主流媒體系統性變革的評價體系，培養跨界融合的智能媒體人才隊伍，從而助推主流媒體系統性變革。

【關鍵詞】大模型；主流媒體；系統性變革；媒體融合

大語言模型（Large Language Models，以下簡稱大模型）是一種人工智能技術系統，是基于深度學習的自然語言處理模型。近年來，不斷涌現的ChatGPT、DeepSeek、文心一言、Sora等大模型工具驅動的信息傳播模式、內容生產方式及人機交流范式在傳媒業掀起變革。在數智時代，傳統的新聞分發與信息傳播架構已難以有效對接新媒體環境下用戶日新月異的需求、行為模式及習慣偏好，取而代之的是信息獲取與傳播日益趨向即時化、便捷化。主流媒體面臨用戶參與度低、數據處理能力弱、產品與服務創新研發滯后及商業模式低效等問題，迫切需要在管理機制、工作模式、出版流程、傳播鏈條等多個維度進行調整完善，從而進一步充分整合新媒體與傳統媒體的優勢資源，強化自身的傳播力、引導力、影響力、公信力，探索多元化的媒體融合發展路徑。[1]

黨和國家對大模型等技術在媒體融合領域的運用給予了高度重視，相繼頒布了一系列相關政策助推其發展?！蛾P于加快推進媒體深度融合發展的意見》從戰略意義、核心目標、指導原則三個維度，系統性地闡述了媒體深度融合的總體要求，明確要求推動主力軍全面挺進主戰場，標志著媒體融合已被提升至國家戰略層面。黨的二十屆三中全會審議通過的《中共中央關于進一步全面深化改革、推進中國式現代化的決定》明確指出要“構建適應全媒體生產傳播工作機制和評價體系，推進主流媒體系統性變革”。這一系列政策導向表明，主流媒體需從內容創作、傳播渠道、技術應用等多個維度，開展全面而深刻的系統性變革，以適應全媒體時代的全新挑戰。因此，運用大模型這一前沿技術為主流媒體賦能，不僅符合數字時代發展的迫切需求，而且也契合了國家發展的戰略部署。

本文立足大模型技術發展現狀和主流媒體系統性變革的時代要求，深入探討大模型賦能主流媒體在技術、組織和生態層面的價值稟賦，深入剖析大模型為主流媒體帶來的多元現實挑戰，科學探尋以大模型助推主流媒體系統性變革的實踐路徑，不斷以技術進步推動媒體融合縱深發展。

一、大模型助推主流媒體系統性變革的價值意蘊

作為一種新型技術載體，大模型在技術層、組織層和生態層為主流媒體帶來系統性變革，展現出賦能新聞生產創新、推動體制機制變革、重構傳媒產業格局的全新應用前景。

1.技術層：新質載體賦能新聞生產創新

大模型作為一種新質內容生產力實現了技術和內容領域的關鍵性突破，為傳媒業帶來了全新“質態”。[2]在個體維度，媒體記者角色發生了根本性轉變，大模型逐漸成為內容生產的重要參與者，重構了傳播邏輯，使媒體記者的核心素養轉向認知層面的能力構建。在技術層面，多模態交互技術的創新為主流媒體呈現了全新的傳播方式，通過跨模態的信息融合和語義理解，為用戶帶來了多元、立體、交互的媒介體驗，極大地豐富了主流媒體的表現形式。

一是自動化生成促逼生產主體轉變。在AIGC時代，大模型逐漸演變為與人類地位平等的行動者，重構了人與機器主客體二元對立的傳播邏輯，形成深度聯結的人機統一體。[3]在主流媒體層面，大模型促使內容生產主體角色發生轉變，原先由媒體記者主導的傳播話語權力逐漸讓渡給機器智能體。在此基礎上，數智時代主流媒體記者的核心要求發生顛覆性轉變，以往媒體記者必備的新聞撰寫、圖像編輯及視頻剪輯技能逐漸被大模型所承擔，媒體記者的核心素養更多轉向認知層面的能力構建，通過化身“提示工程師”與“新聞策展人”，調動并激發大模型的內容生產潛力。機器代理人作為“智能寫手”，通過提供內容生成、續寫擴寫、改寫潤色等可供性，與媒體從業者建立了深度勾連，擴大了其內容生產的自由度與實踐半徑，實現新聞生產效率與內容質量的雙重升維。

二是多模態交互豐富內容呈現方式。大模型的對話集成搜索功能包括文生圖、文生視頻、圖搜圖、圖搜視頻等形式，通過跨模態的信息融合和語義理解，使內容生產從傳統單一感官的媒體形式向多模態、智能化方向發展，深度塑造了用戶所處的媒介環境，為其帶來了多元、立體、交互的可供性體驗，并用智能機器的生成邏輯調節了其認知帶寬。因此，主流媒體得以借助大模型這一載體、平臺及渠道進行融合型、多層次、全方位的新聞生產、傳播及分發，使內容突破了時空尺度，實現零時差傳播，進一步建立健全“四全媒體”傳播矩陣，在方法論層面豐富自身的“武器庫”。

三是個性化分發增強用戶黏性。大模型通過深度學習算法對用戶行為數據的分析，能夠精準捕捉用戶偏好，實現媒體內容分發的智能化與個性化，符合現代社會用戶的信息獲取邏輯，極大提升了用戶的信息獲取效率，將傳播場景從公域轉向私域。基于此，主流媒體得以借助大模型與用戶建立緊密連接，促進用戶活躍度的顯著提升。此外，通過整合社交媒體平臺的數據，大模型還能實現跨平臺的內容分發，進一步提升內容的傳播效能。在微?；鐣畔⒌姆直娀€性化、智能化趨勢更加凸顯，主流媒體需兼顧優質內容與技術自主、渠道拓展與用戶策略，利用大模型平臺進一步挖掘并整合“微內容”和“微資源”，真正觸達并服務用戶。

2.組織層：人機協作推動體制機制變革

在組織層面，大模型主導的人機協作范式正逐步重塑主流媒體的組織架構，成為推動主流媒體體制機制變革的重要驅動力。此外，智能平臺作為數智時代的新型組織模式，有利于推動主流媒體打通與人工智能企業跨界融合的渠道，促使發展戰略從集團化向融合化轉型。

一是系統思維變革組織架構。當前，諸如大模型一類的數智技術驅動主流媒體組織架構向系統化數智生態轉型。[4]大模型集成式編輯平臺的引入標志著一種革新性的組織轉型策略，媒介經營不再是“單打獨斗”，而是需要結合大模型平臺屬性進行全要素、全鏈條的系統優化。其核心在于利用先進的大模型技術進行深度整合，徹底打破了傳統編輯部中部門與職能的界限，優化了媒體運營的內部流程，推動媒體機構組織架構轉變。具體而言，大模型集成式平臺以集成式、分布式的內容生產流程為核心，通過構建平臺化管理體系，賦予了編輯團隊更大的實踐半徑與自由度，實現新聞輿論工作系統的自適應和自優化。

二是智能平臺推動跨界融合。大模型是一種新興起的新型智能平臺，以其強大的數據處理、分析與生成能力，為主流媒體提供了高效協同的工作空間。[5]大模型這一智能傳播時代的基礎設施，能將主流媒體的政治敘事框架轉化為大模型的語義理解規則，既保留價值坐標系的穩定性，又賦予技術應用的方向性。秉承人機協同、價值共享的發展理念，充分發揮主流媒體的專業深度與科技產業的技術廣度，形成數據資產化、場景智能化、服務生態化的跨界合作機制。

3.生態層：智能平臺重構傳媒產業格局

大模型在傳媒業的落地推動了行業版圖的重構與生態系統的演變。這一變革不僅體現在傳媒內容生產、分發與消費模式的革新上，更深刻地影響著傳媒產業的組織結構、市場競爭態勢以及價值再造的邏輯，促成傳播權力話語體系的深度變遷。從技術驅動的角度來看，主流媒體通過大模型、人工智能、云計算等先進技術的集成應用，不僅極大地提升了內容生產的效率與質量，而且更精準地把握了社會民生需求，在生態系統層面賦能主流媒體的輿論聲量。在此基礎上，大模型進一步打破了傳統傳媒產業的邊界，促進了跨媒體、跨行業的智能融合，推動了傳媒產業向多元化、縱深化、智能化方向發展。

一是垂類模型貼合社會民生需求。在Web3.0時代，媒體生態正經歷著結構性轉型，其中平臺型媒體依托用戶中心化策略，通過強化互動性、實施個性化內容推薦以及高效商業化運營，迅速占據市場主導地位。同時，主流媒體雖在內容生產的專業深度、權威性及嚴謹性方面具備優勢，卻因受限于體制僵化、決策流程煩瑣、人才結構保守等問題，逐漸顯現出市場競爭力下降、宣傳效果不佳的態勢。鑒于此，主流媒體亟須在智能互聯時代深耕“大模型+”的發展模式，構建基于大模型的全鏈條技術布局，賦能主流媒體內容傳播從“大水漫灌”到“精準滴灌”，將政務傳播、文化傳播等垂直場景轉化為數據訓練集，使主流敘事深度嵌入基層治理與日常生活，在技術與價值理性的辯證統一中打通輿論引導的“最后一公里”。

二是人機協同重塑內容生產范式。在生成主體層面，智能體間的互補協作顛覆傳統線性生產流程，形成創意涌現、算法優化與價值校準的內容生產機制；在生產關系層面，從業者角色從內容生產者轉向“提示工程師+算法訓導師”，將機器學習的模式識別優勢與人類的情景化決策優勢有機結合；在生產效能層面，通過建立人機認知對齊機制，將機器算力轉化為傳播勢能，實現數據支撐、情感共振與價值引導相結合的傳播模式。

三是智能生成壯大輿論引導聲量。主流媒體承擔著輿論引導、凝聚共識的價值引領功能。在新型媒介形態不斷崛起的當下，多元的傳播渠道對原先大眾傳播時代傳統媒體主導的輿論生態系統造成沖擊，主流媒體面臨聲量式微的挑戰。大模型高效迅捷的智能生成將主流價值的傳播效能轉化為可量化、可優化的智能傳播參數體系，通過構建技術理性與人本價值的對話機制，讓主流媒體既保持對技術開發的敏感度，又堅守意識形態主陣地的價值引領作用。

二、大模型助推主流媒體系統性變革的現實挑戰

大模型雖然帶來的技術紅利助推主流媒體系統性變革走向縱深化、智能化，但同樣也帶來諸多現實挑戰，主要體現在內容倫理安全、新聞生產鏈條、人員專業素養等方面。

1.價值挑戰：大模型對內容倫理安全的沖擊

大模型的生成能力盡管顯著提高了信息傳播的效率與便捷性，但技術本體內在的“幻覺”問題、算法偏倚及對資本的過度依賴，構成對信息生態、輿論公正性及社會價值觀的潛在威脅。

一是虛假信息擾亂傳播內容生態。大模型具有一定的“幻覺”傾向，即“產生與某些來源有關的荒謬或不真實的內容”，包括事實性錯誤、技術誤差、違反物理規律和因果關系等問題。[6]“幻覺”引發的一大問題是生成信息的“真假難辨”，在傳播與分發時會對內容生態造成干擾，加劇“后真相”社會的形成，影響受眾對主流媒體的信任度，從而導致受眾的“新聞回避”行為。因此，主流媒體要做到對大模型平臺的實時監測，確保內容生成過程具備高度的透明性，發展可解釋的人工智能大模型，保證主流媒體內容的專業性、權威性，維護風清氣正的內容生態。

二是算法偏倚增加意識形態風險。大模型在技術演進中存在“文化滯后”問題。大模型的算法并非完全中立，在生成內容時會體現出一定的“價值偏倚”，具體包括以下兩方面：一方面，數據的殖民化風險。訓練數據的文化表征失衡導致算法繼承并放大既有社會權力結構中的偏見，如ChatGPT在涉及發展中國家議題時頻繁顯現的西方中心主義敘事傾向。另一方面，是價值解碼的異化風險，自然語言處理技術對語義場的降維解析，消解了主流意識形態話語語境的豐富性。為破解這一困局，主流媒體需構建“價值對齊”的技術治理范式，優化大模型語料庫的價值空間，實現技術應用與意識形態安全的動態平衡。

三是資本邏輯侵蝕主流話語體系。在傳播政治經濟學視閾下，主流媒體與大模型技術的供給方正形成“技術賦權悖論”，催生出數字寡頭與媒體附庸?；ヂ摼W平臺憑借在資本、數據與算法上的技術霸權，通過接口協議控制、算力資源壟斷和生態閉環構建，逐步將主流媒體納入其技術殖民體系。具體而言，平臺算法對傳播流量的價值錨定，倒逼媒體內容生產邏輯從公共性向商品性偏移，媒體機構在技術黑箱中被迫淪為算法的“執行終端”，喪失了對傳播鏈路的自主控制權。

2.技術挑戰：大模型對新聞生產鏈條的重構

生成式人工智能的“嵌入”為新聞業的工作機制帶來了顛覆性的再造與重構。[7]生成式人工智能技術下的知識生產和信息傳遞打破了傳統新聞生產的鏈條，推動各環節自動化、智能化，帶來前所未有的結構性風險。

一是人機協同造成新聞生產異化。首先，大模型算法的海量內容生成會導致“信息熵增”引發用戶認知超載，即信息供給速率突破受眾的認知帶寬閾值時，導致用戶新聞消費的中輟行為。其次，大型語言模型所生成的內容往往植根于既有的數據集與預設程序之中，其語言構造呈現出較為同質化的特征，生產維度上，大模型基于語料庫的“文本趨同化”生產邏輯，消弭了新聞采集中“身體在場”的實踐理性，記者獨有的場景感知力、情境洞察力與人文溫度被技術理性所規訓。

二是分發傳播加劇信息繭房效應。大模型引領下的算法推薦呈現出精準性、及時性等特點。[8]與此同時，這種算法驅動的分發模式也存在不少弊端：個性化推送引發信息結構失衡，很大程度上降低了受眾對于重大新聞的關注度；平臺在抓取數據的過程中可能引發個人隱私泄露問題；算法的不透明性和潛在偏見可能影響新聞分發的公平性和公正性，加劇“信息繭房”效應，不利于多元觀點的交流。因此，主流媒體在使用大模型進行精準傳播的同時，也要思考如何規避技術對社會輿論生態造成的不良影響。

三是智能審查存在系統性風險。傳統內容審查過程對人力、物力消耗較大，效率不高的同時還存在著主觀判斷偏差。大模型能夠對海量新聞內容進行快速篩查，包括多模態內容的復雜處理、多語種信息的精準識別、情感傾向的準確判斷，以及偽造內容的有效甄別等。但是，大模型審核缺乏人類的主觀判斷和道德考量，暴露出諸多倫理風險，在大模型技術完全成熟之前，建設新型把關體系、組建專業審查團隊，新聞從業人員的審查把關仍然不可替代。

3.人員挑戰：大模型對專業素養需求的變革

在數智化浪潮下，新聞生產主體的地位被顛覆，以技術為主導的新聞生產，其客觀真實性也由質性轉變為量化標準。[9]大模型技術正深刻地改變著新聞傳播行業的生態與格局，對從業人員的專業素養提出全新的要求與挑戰，來自主流媒體的編輯、記者“本領恐慌”的現象亟待解決。對此，主流媒體記者具體可從以下三個維度進行升級。

一是要駕馭數智化浪潮沖擊。大模型技術的引入為傳媒業賦予新的內涵，在此背景下，主流媒體從業者更需具備扎實的新聞理論基礎、敏銳的新聞嗅覺以及對新聞價值的準確判斷。大模型在主流媒體中的落地應用還處于早期階段，技術風險、倫理問題和安全挑戰始終是懸在頭頂上的“達摩克利斯之劍”[10]，這些失范問題本質上在于人主體性的缺失。正如保羅·萊文森（Paul Levinson）所指出的，媒介進化符合一種人性化趨勢。[11]大模型在內容生成的過程中可能會出現信息失真、偏見放大等問題，主流媒體從業者應堅守“以人為本”的價值尺度，將新聞學的基本理論與大模型技術有機結合，做到人文關懷與數智機理并重。

二是要警惕“生成式思維”缺失。大模型技術的不斷演進對主流媒體從業者的技術認知、情感態度和使用能力提出更為嚴苛的要求。傳播主體如果缺乏對大模型的技術想象力可能會導致提示詞設置不當，進而引發新聞內容的事實性錯誤或邏輯混亂等問題。因此，主流媒體從業者不僅應熟悉傳統的新媒體工具，還需具備“生成式思維”，包括對模型訓練、調整、優化過程的基本理解，熟練掌握大模型等新興技術原理與方法論，積極運用大模型進行新聞內容的策劃、編輯和分發。

三是要彌合智能化人才鴻溝。傳媒業在與大模型技術深度融合發展的過程中，面臨認知升級、生態維護、技術革新和人才培育等方面的困境，需加速培養技能復合、知識復合、媒介復合的全能型人才隊伍。隨著大模型技術的快速迭代，主流媒體工作者與技術從業者之間的“數字鴻溝”愈加明顯。媒體工作者可能缺乏技術操作的基本經驗與算法邏輯的初步認知，而技術從業者則可能缺乏對傳媒產業的深入觀察與傳播規律的必要理解，這種“雙向鴻溝”使新聞生產的協同和創新受到根本性制約。

三、大模型助推主流媒體系統性變革的實踐轉向

在大模型時代，主流媒體系統性變革存在三種實踐面向：一是以“人機共融”技術為核心，主流媒體能夠通過大模型提升信息傳播的精準度與效率，從而在復雜的輿論場中占據有利位置；二是以科學評估標準為導向，秉承“智能化”思維構建大模型時代主流媒體系統性變革的評價體系；三是以人才團隊建設為使命，培養一支跨界融合的智能媒體宣傳隊伍，助力媒體融合縱深發展，在大模型時代保持主流媒體的權威性與專業度。

1.價值引領：打造人機共融的主流媒體宣傳陣地

習近平總書記指出：“新聞輿論工作各個方面、各個環節都要堅持正確輿論導向。”主流輿論不僅是社會價值觀的集中表達，更是凝聚共識、引領方向的重要工具。在傳播形式與內容多樣化發展的背景下，輿論生態愈加復雜，信息傳播的速度與廣度空前擴大，主流媒體面臨著新興媒介平臺的挑戰，傳統的新聞采編模式已無法滿足數字時代的需求。作為意識形態傳播的主陣地，主流媒體亟須在技術賦能與價值引領的雙重維度下，構建人機共融的傳播生態。

大模型主導的“人機共融”作為一種全新的技術范式，不僅是技術層面的顛覆性變革，更是“硅基”智能與人類智慧的深度融合。第一，大模型嵌入主流媒體能夠通過深度學習、語義分析與情感識別，精確把握受眾需求、預測輿情走向，助力主流媒體積極參與輿論引導、塑造社會共識。第二，大模型通過多模態技術與跨平臺分發策略進一步拓展主流媒體的傳播手段與路徑，打破傳統單一傳播渠道的局限，通過多模態的傳播技術，更加生動、直觀地呈現信息，構建更加開放、多元的輿論生態。不僅助推主流媒體擴大傳播輻射半徑，而且還顯著增強其議題設置的影響力與公眾互動的參與度，為主流媒體打造具有強大傳播力和公信力的輿論陣地奠定技術基礎，有助于主流媒體迅速調整其傳播策略，精準占領輿論高地，及時回應社會關切。第三，大模型可以助推主流媒體根據不同受眾群體的習慣與偏好，在不同的平臺上進行個性化的內容推送，形成跨平臺的傳播合力，使信息覆蓋面更廣，也為用戶深度參與和交互提供多元渠道。

2.科學評估：構建主流媒體系統性變革的評價體系

在大模型主導的智能范式下，構建主流媒體系統性變革的評價體系要秉承“智能化”思維，本文從優勢、劣勢、機會和威脅四大維度為科學評價大模型時代主流媒體系統性變革建構理論坐標系。

在核心優勢層面，主流媒體聚焦政治引領力、資源整合力與傳播輻射力三個維度。主流媒體依托政治建設能力構建價值認同中樞，通過組織機制革新實現管理效能躍升，借助“新聞+服務”模式強化社會治理嵌入。其文化IP開發能力正轉化為跨文化傳播勢能，以傳統文化資源活化助推國際話語體系重構，主流媒體承擔著文化傳承的時代使命，要深入挖掘豐富的優秀傳統文化資源，打造創新性的文化IP，服務國家跨文化國際傳播戰略。在現存劣勢層面，主流媒體在技術、市場與用戶層面的銜接存在失衡。分眾化傳播能力滯后難以適配圈層化信息消費趨勢，智能技術融合深度不足制約了內容生產范式創新，市場運營閉環缺失導致商業價值轉化低效，折射出傳統媒體機制與智能傳播規律的結構性錯位。在戰略機遇層面，主流媒體要實現技術、文化與政策的“同頻共振”。例如，AIGC技術重構內容生產可供性，使個性化內容生成與精準傳播成為可能；文化消費升級催生精神產品供給側改革窗口；政策扶持為媒體深度融合提供制度性保障。在潛在威脅層面，源于用戶主權崛起帶來的范式顛覆。受眾流失揭示傳播權力結構變遷，用戶習慣變革倒逼傳播關系重構，技術平臺短板暴露生態位競爭危機。突破關鍵在于建立基于用戶需求與價值導向動態平衡的主流媒體平臺，將傳播效能量化評估體系與大模型深度耦合。

3.團隊建設：培養跨界融合的智能媒體人才隊伍

習近平總書記曾強調：“媒體競爭關鍵是人才競爭，媒體優勢核心是人才優勢。”主流媒體在實現融合發展與系統性變革的過程中，人才隊伍的結構與質量也發生了新的變化。如何通過科學的戰略規劃培養一批跨界融合的智能媒體人才，是當前主流媒體系統性變革面臨的關鍵議題。

主流媒體要創新人才培養體制，推動梯隊高效發展。在推動主流媒體系統性變革的進程中，強化重點崗位的建設與精準匹配變革需求是至關重要的戰略舉措。在價值導向層面，人才培養需突破傳統新聞傳播學的單一學科框架，應構建政治素養、專業能力、數智思維“三位一體”的素養坐標，具備多模態敘事、跨場景應用的新聞輿論工作素養。[12]在專業能力層面，建立AI素養評估體系，精準識別人才短板，培育掌握提示工程、數據挖掘與人機協作的“賽博格型”從業者。其核心能力需實現三大躍遷：從單向傳播到智能交互的對話能力，從內容生產到生態運營的轉化能力，從經驗驅動到數據驅動的決策能力。在制度創新層面，將薪酬體系轉向數智化驅動模式，建立項目復雜度與市場價值的動態關聯模型。高端人才引進聚焦算法工程師與提示工程師等關鍵崗位，通過“技術骨干+傳播專家”的跨學科團隊組建，破解智能傳播的“懂技術不懂傳播”困境。

[基金項目：國家社會科學基金項目“生成式人工智能背景下數字不平等的評測指標體系及其價值效用研究”（24BXW041）]

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作者簡介：元英，北京師范大學新聞傳播學院講師、碩士生導師（北京 100875）；蔣宇樓，北京師范大學新聞傳播學院碩士生、研究助理（北京 100875）；禹建強（通訊作者），北京師范大學新聞傳播學院教授、博士生導師（北京 100875）。

編校：張紅玲