AI時代媒體融合發展的策略分析

在數字化和信息化深度融合的背景下，人工智能技術以其自身強大的功能，引領著媒體行業進行一場變革。因此，如何在AI時代充分把握機遇，有效應對挑戰，是媒體行業當前面臨的一大課題。

一、AI時代媒體行業面臨的機遇

（一）精準推送與個性化服務的實現

隨著人工智能時代的到來，媒體行業借助先進的大數據分析等技術，可實現對不同類型用戶在媒體平臺上行為的深度分析。蘇州市吳江區融媒體中心通過構建以內容為核心、技術為依托的全媒體傳播體系，積極探索精準推送與個性化服務的實踐路徑。蘇州市吳江區融媒體中心利用大數據分析技術，對用戶的瀏覽軌跡、停留時長、搜索關鍵詞、點贊、評論等行為數據進行深度挖掘，構建詳細的用戶畫像?；谶@些畫像，中心能夠精準推送用戶感興趣的內容。例如，針對本地用戶推送吳江區域發展、文化旅游相關的新聞和活動信息，并結合用戶的消費習慣，推薦相關商業廣告和促銷活動。在個性化服務方面，蘇州市吳江區融媒體中心通過“傳媒 + 政務”“傳媒 + 技術”的模式，進一步拓展個性化服務的應用場景。蘇州市吳江區融媒體中心與吳江區審計局合作，在“今吳江”App上開設“內審風采”專欄，不僅為公眾提供內審工作的最新動態和政策解讀，還能根據用戶興趣推送相關內容，增強用戶對平臺的依賴性和黏性。

（二）內容生產效率與質量的雙重提升

人工智能技術在內容生產環節也發揮著重要作用。智能編輯工具能夠按照預先設定好的模板和規則，迅速生成新聞稿、文案等內容，大幅縮短了內容創作的時間周期，顯著提升內容生產效率。在自動化審核方面，人工智能技術可以對大量內容進行快速審核，檢測語法錯誤和事實準確性等問題，節約了人力審核成本。與此同時，人工智能技術可利用機器不斷學習優秀內容的特征與模式，從而對內容結構、語言表達等進行優化，減少內容中的錯誤與偏差。在新聞報道中，利用人工智能技術對海量歷史數據進行學習，提升新聞寫作的客觀性、準確性，避免出現片面化的報道[1。在人工智能技術的輔助下，內容質量有所提升，有助于增強媒體的公信力，樹立良好的媒體形象，吸引更多用戶關注。

二、AI時代媒體行業的挑戰

（一）內容生產的自動化與創意的缺失

隨著人工智能技術在媒體行業的廣泛應用，自然語言處理、生成式對抗網絡等技術已成為提高內容生產效率的重要手段。自然語言處理技術可以快速理解和處理自然語言，并按照預設的模板和規則生成新聞稿件、文案等內容。而生成式對抗網絡則可在圖像、視頻內容創作中發揮作用，實現圖像合成、視頻剪輯等任務的自動化處理。但是，這種全自動化的生產模式，也不可避免地帶來一些問題。具體而言，自動化生成的內容往往是建立在海量已有數據和固定算法模型之上，缺少人類獨特的思考、感悟和深度洞察。它們通常僅對已有信息進行重組與整合，難以產生真正具有創新性和深度的觀點。在面對紛繁復雜的社會現象與多元的文化問題時，自動化內容往往缺乏情感與溫度，影響內容質量。

（二）用戶隱私與數據安全的挑戰

以人工智能技術驅動的個性化推薦系統是提升用戶體驗和增強用戶黏性的一種重要手段。吳江區融媒體中心的個性化推薦系統，對用戶海量數據的收集與分析，涵蓋用戶的瀏覽歷史、搜索記錄、消費行為、社交關系等多維度信息。這些數據的收集雖然有助于精準推薦，但也有可能給用戶帶來隱私泄露的風險。例如，在數據的采集、存儲、傳輸和使用等環節，如果媒體機構缺乏完善的數據管理機制和合規意識，可能會出現數據濫用等問題，觸犯相關法律法規，降低用戶對媒體機構的信任度。

三、媒體的應對策略

（一）強化內容創新與內容深度

在人工智能技術與媒體行業深度融合的背景下，僅僅依靠人工智能技術提升生產效率，不足以成為媒體機構的核心競爭力。因此，為應對自動生產導致的媒體內容同質化挑戰，媒體機構需在借助AI優化生產內容的同時，將戰略重心轉向內容創新與深度挖掘。首先，媒體機構應該建立以原創性為基礎的內容生產體系，通過深度的調查報道、獨到的視角分析、專業領域的闡釋，打造差異化的競爭優勢。媒體機構可以設立專項基金支持深度報道團隊，鼓勵記者深入一線挖掘事實真相。其次，媒體機構應重視多維度內容的開發，運用人工智能技術對海量數據進行深度挖掘，從中提煉具有公共價值與社會意義的信息，并通過可視化、交互式等創新方式呈現，增強內容的可讀性與傳播效果[2。再次，媒體機構應加大專業人才培訓力度，組建跨學科的內容創作團隊，將新聞敏感性與數據分析能力相結合，推動內容生產由“信息搬運”轉向“價值創造”的轉型。最后，媒體機構需積極探索創新型的人機協同模式，把AI當作輔助工具而不是代替工具，發揮其數據處理能力，為深度報道提供線索與依據，同時明確人類在價值判斷與倫理決策中的主導權。

（二）建立健全數據保護機制

AI時代，數據已成為媒體行業核心生產要素，但也不可避免地帶來隱私泄露、數據濫用等風險。因此，針對這些風險，媒體機構亟須將數據保護作為智能化轉型的基石，構建系統化和規范化的數據管理體系。具體而言，媒體機構應該建立一套嚴格的數據分類分級制度，界定用戶個人信息、行為數據與內容數據的邊界，制定差異化的管理標準。首先，在數據收集環節應當遵循獲取最小化原則，僅獲取與業務直接相關的必要信息，并借助清晰的用戶協議及隱私政策告知數據用途，保障用戶知情權與選擇權。其次，媒體機構應該借助加密存儲、訪問控制、數據脫敏等技術，構建多層次的數據安全防護體系，有效地防治數據泄露與非法訪問。同時建立數據生命周期管理制度，對數據的存儲、使用、銷毀等全流程進行監控，確保數據處理的合規性和透明性。最后，在數據使用層面，媒體機構應建立內容審計機制，定期評估數據使用行為的合法性、正當性，避免算法歧視與數據濫用。媒體機構需要積極參與行業標準制定，推動建立跨平臺的數據共享與保護規范，形成良性的數據生態。

（三）推動人才培訓與轉型

在人工智能技術與媒體行業深度融合的背景下，傳統媒體從業人員的能力結構已難以完全適應智能化轉型的需求。因此，媒體機構應將人才培訓與結構優化作為戰略重點，構建適應AI時代的新型人才體系。首先，媒體機構應根據不同工作崗位設計差異化的培訓內容。針對內容生成團隊，著重培養團隊運用AI工具進行數據挖掘、信息可視化、智能編輯的能力；針對技術團隊，則需要強化團隊在算法優化、模型訓練、系統集成方面的專業技能。其次，媒體機構需建立一個內部的知識共享平臺，鼓勵員工分享AI應用經驗與創新實踐，形成持續學習與協作的組織文化[3]。在人才引進方面，媒體機構應該優化招聘戰略，重點吸引具備新聞傳播、數據科學與技術工程等跨學科背景的復合型人才，同時加強與高校及科研機構的合作，建立人才儲備與聯合培養機制。最后，媒體機構管理層應提升技術領導力，通過定期參與行業論壇、技術峰會與學術交流活動，深入了解人工智能技術的前沿動態與應用場景，準確把握技術發展趨勢。媒體機構管理層還可以建立技術咨詢機制，邀請各領域專家參與戰略規劃，確保技術決策的科學性和前瞻性。

四、結語

在AI技術日新月異的當下，媒體行業正經歷著前所未有的變革。面對技術帶來的機遇與挑戰，媒體機構需積極應對，以創新為驅動，深化內容質量與價值的挖掘，同時建立健全的數據保護機制，確保用戶隱私與數據安全。人才培訓與轉型同樣不容忽視，構建適應AI時代的新型人才體系，是媒體機構實現智能化轉型的關鍵。通過強化內容創新、完善數據治理、推動人才結構優化，媒體機構不僅能夠有效應對技術變革帶來的沖擊，還能在激烈的市場競爭中保持核心競爭力，實現可持續發展。

參考文獻：

[1]劉爽，宋耀.基于AI智能體的媒體大平臺建設及服務拓展[J].全媒體探索，2025，（01）：22-24.

[2]田金良，顧群業.AI賦能下元宇宙新媒體藝術發展路徑探析[J].全媒體探索，2024，（12）：116-118.

[3]段廣宏．從單向傳播到雙向交互：AI時代電視媒體影響力提升策略[J].全媒體探索，2024，（12）：25-27.

（作者龐宇一系江蘇省蘇州市吳江區融媒體中心助理編輯）

責任編輯：任雨希