從手工勞動到算法賦能：傳媒業價值重塑的根本路徑

長期以來，新聞媒體人習慣于手工作業，更將“四力”（腳力、眼力、腦力、筆力）視為媒體人的看家本領。但當前，生成式人工智能（AIGC）以快速迭代的算力洪流席卷傳媒領域，一場顯性而又深刻的傳媒產業革命正在發生。深度求索（DeepSeek）大模型以每秒數千字的文本生成效率重構新聞生產流水線，Midjourney憑借擴散模型讓圖像創作從畫師案頭走向算法云端——這些技術實踐標志著傳媒產業正經歷從“勞動密集型”的線性生產模式，向“算法密集型”的智能生態轉型。這場變革并非工具層面的修修補補，而是數據、算法、算力協同驅動的價值網絡重構，是工業文明的勞動分工邏輯向數字文明的算法賦能范式的根本性轉換。在此進程中，算法已從輔助工具演化為內容生產的重要引擎，通過“人機協同”機制重構生產力關系：人類負責價值判斷與創意策源，AI承擔規則化、重復性勞動，形成“1+1gt;2”的效能增益。

在“前人工智能”時代，傳媒產業遵循工業經濟的傳統邏輯：內容生產依賴專業化分工的采寫編評團隊，內容分發依托層級化的物流渠道網絡，價值實現建立廣告銷售的基礎上。這種模式在20世紀形成成熟體系——從美聯社的“新聞專線”標準化生產，到廣播電視臺的制播分離制度，到新聞編輯室的新聞生產流程標準化，勞動分工理論貫穿于內容策劃、采寫、編輯、審核、發布的全流程。然而，這種模式的局限性日益凸顯，工業化生產難以滿足數字時代用戶對個性化、場景化內容的需求，人力驅動的分發機制在信息過載時代效率低下，而平臺經濟的崛起更使傳統媒體陷入“勞動密集—收益稀薄”的陷阱。近年來，傳統主流媒體的廣告收入呈拋物線下滑態勢，部分媒體甚至趨近于零廣告收入，傳媒業的傳統盈利模式被徹底顛覆。盡管傳統主流媒體屬于事業單位（少數媒體屬于公益一類事業單位，多數則屬于公益二類事業單位），尚有政府通過多種形式提供的財政補貼，但與媒體龐大的開銷相比，仍屬于杯水車薪。于是乎，傳統媒體陷入減薪、裁員乃至關停等苦境。

生成式AI的技術突破為傳媒產業轉型提供了關鍵支點。其憑借深度學習、自然語言處理與多模態生成技術，使算法從“輔助工具”升級為“價值共創者”，為傳媒產業的價值鏈重構奠定技術基底。其變革邏輯貫穿三條主線——生產流程降本增效、商業模式多維拓展、信息分發環節精準適配。在內容生產端：文本、音頻、視頻等內容創作中，AIGC通過自動化生成大幅壓縮人力投入，降低用工成本；商業模式上，AIGC催生了按需付費的“內容即服務”模式，構建了根據用戶行為和算力成本實時調整價格的動態定價模型，激活了傳媒行業長尾市場，使小眾市場、垂直領域的內容供給成為可能，打破大公司的壟斷格局；在信息分發環節，日益強大的算法推薦系統通過用戶畫像與行為數據分析，實現“千人千面”的精準觸達，無論是新聞推送的個性化適配，還是廣告投放的場景化匹配，生成式AI都在重構信息流動的底層邏輯——從“人找信息”轉向“信息找人”。這種全鏈路重構，不僅是簡單的效率提升，其本質是數據、算法、算力的協同作用：數據是燃料，算法是引擎，算力是加速器，三者共同推動傳媒產業向智能化生態演進。

生成式AI驅動的價值鏈重構并非一路坦途，其背后暗涌著技術倫理與產業實踐的深層博弈：在數據層面，“深度偽造技術（Deepfake）”使“有圖無真相”成為常態，沖擊社會信任基石；算法偏見則系統性侵蝕公平性，加劇“信息繭房”；責任真空引發權責危機，法律與倫理追責機制尚未健全；技術性失業可能引發結構性矛盾，需重新定義人機協作的邊界。這些困境折射出技術革命的“雙刃劍”效應——當算法高效增益重構產業時，亦可能以指數級速度放大社會風險，因此，構建“技術透明化+制度彈性化+社會適應性”的協同治理框架迫在眉睫。

站在傳媒產業變革的臨界點，我們目睹的不僅是技術對產業的改造，更是工業文明思維向數字文明思維的范式轉換。從“勞動密集型”到“算法密集型”，生成式AI驅動的價值鏈重構既是技術革命的必然產物，也是傳媒產業自我迭代的歷史機遇。這一轉型不僅關乎效率提升與商業價值，更需在技術理性與人文關懷、市場邏輯與公共責任之間建立新的認知范式。唯有以制度創新護航技術向善，以倫理共識引導算法進化，傳媒行業方能在智能時代實現從“工具革命”到“價值革命”的跨越，真正成為社會進步的動力引擎。

（作者系西安交通大學新聞與新媒體學院黨委副書記，教授，博士生導師）