傳統(tǒng)媒體轉型新賽道的挑戰(zhàn)與對策

數(shù)字化時代背景下，人工智能（AI）技術的快速發(fā)展正深刻改變著各行各業(yè)的格局，傳統(tǒng)媒體也在這股浪潮中經歷著前所未有的沖擊與調整。面對用戶需求的分化和媒體生態(tài)的重構，傳統(tǒng)媒體正在嘗試應用AI技術提升內容創(chuàng)作效率、提高信息分發(fā)精準性以及挖掘輿情數(shù)據的潛在價值。然而，技術能力的不足、信任體系的缺失以及高端人才的匱乏是掣肘其發(fā)展的主要障礙，使其在AI技術驅動的競爭中處于不利地位。本文將圍繞AI技術在內容生成、分發(fā)優(yōu)化與輿情分析中的實際應用，探討傳統(tǒng)媒體轉型中存在的問題，并結合行業(yè)需求提出針對性策略，力求推動傳統(tǒng)媒體的智能化發(fā)展。

AI技術在傳統(tǒng)媒體行業(yè)的應用現(xiàn)狀

AI在內容生產流程中的應用與傳播方式的變革

AI技術在傳媒行業(yè)的應用首先體現(xiàn)在內容生產與傳播方式的變革上。近年來，隨著生成式AI技術的快速發(fā)展，AI在內容創(chuàng)作領域的能力得到顯著提升。據新華社國家高端智庫的最新報告顯示，全球已有超過10％的媒體開始建立相應機制，將AI引入其生產流程。

AI不僅能夠生成文字內容，還能在音頻、視頻等領域發(fā)揮作用。例如，中央廣播電視總臺在AI廣播劇和AI譯制片方面進行了積極嘗試，建立了“輸入一本書，生成一部劇”的AI廣播劇自動化創(chuàng)作生產流程。此外，中央廣播電視總臺還推出了國內首部文生視頻AI系列動畫片《千秋詩頌》，通過AI技術實現(xiàn)了從美術設計、動效生成到后期成片各個環(huán)節(jié)的高效制作。

AI驅動的智能化分發(fā)模式助力傳統(tǒng)媒體精準觸達受眾

AI技術通過數(shù)據分析，重塑了傳統(tǒng)媒體的分發(fā)模式，為精準觸達受眾提供了全新路徑?；跈C器學習與數(shù)據挖掘技術，媒體可對受眾的行為軌跡、偏好特征和閱讀習慣進行深入分析，從而使內容分發(fā)更加個性化。與以往單一化的推送方式不同，AI驅動的分發(fā)系統(tǒng)可根據用戶的點擊頻率、停留時間等行為數(shù)據，動態(tài)調整推薦內容。例如，在用戶瀏覽特定話題后，系統(tǒng)會迅速調整推送優(yōu)先級，以持續(xù)強化其興趣鏈條。同時，智能分發(fā)技術可整臺社交媒體、移動端應用等多種渠道，將內容觸達范圍拓展至更廣泛的用戶群體。這種精準分發(fā)強化了用戶黏性，也顯著提高了內容傳播的效率，使傳統(tǒng)媒體在激烈的競爭環(huán)境中更具傳播優(yōu)勢和市場影響力。

AI技術在媒體監(jiān)測與輿情分析中的應用提升了行業(yè)數(shù)據化能力

AI技術在媒體監(jiān)測與輿情分析領域的應用，為傳統(tǒng)媒體帶來了數(shù)據處理的全新路徑?；谖谋痉治雠c情感識別技術，媒體可對大規(guī)模社交媒體內容、網絡輿情以及用戶反饋進行高效分析，從中提煉出趨勢與關鍵節(jié)點，更加精準地了解當前熱點信息，為媒體搶占報道時機提供支撐。同時，語音識別技術與宴時翻譯功能的結合，使媒體能夠實時監(jiān)測全球范圍內的多語言輿情變化。此外，基于深度學習的輿情分析系統(tǒng)能夠通過歷史數(shù)據建模，預測輿論走勢，并輔助傳統(tǒng)媒體制定針對性策略，以降低風險擴散的可能。這就使傳統(tǒng)媒體在信息采集、趨勢預判和傳播策略上更加智能。

與此同時，AI技術還能在傳媒行業(yè)的智能化管理和運營效率提升方面發(fā)揮作用。通過AI技術，媒體機構可以實現(xiàn)自動化剪輯、智能審核等功能，降低人力成本，提高生產效率。例如，央視頻AI智能內容生產剪輯系統(tǒng)可在短時間內將海量的比賽內容自動剪輯成幾分鐘的集錦，并定向發(fā)布。

AI驅動下傳統(tǒng)媒體轉型新賽道面臨的挑戰(zhàn)

傳統(tǒng)媒體對AI技術的認知和應用能力不足限制創(chuàng)新空間

傳統(tǒng)媒體在向人工智能驅動的新模式轉型過程中，面臨技術認知和實踐能力不足的問題，這可以歸結為幾個方面：其一，管理層對AI技術的潛力認識不足，在戰(zhàn)略層面缺乏明確的目標與系統(tǒng)性規(guī)劃，導致發(fā)展方向不明確；其二，技術的實際落地不足，許多傳統(tǒng)媒體在引入AI技術后，未能實現(xiàn)業(yè)務與技術的深度融合，導致新技術的潛在功能被削弱；其三，長期專注內容生產的傳統(tǒng)媒體在AI驅動的創(chuàng)新路徑上顯現(xiàn)出明顯的滯后性，對于算法的優(yōu)化、數(shù)據分析工具的應用以及智能化系統(tǒng)的構建缺乏投入與理解。與此同時，在傳統(tǒng)線性生產與傳播方式下，深度學習、用戶行為洞察等AI技術的核心優(yōu)勢未被充分利用?？傊?，認知與實踐的雙重短板，限制了傳統(tǒng)媒體的轉型，使其在面對數(shù)字化競爭時難以突破其局限性，在激烈的行業(yè)格局中處于相對被動的位置。

數(shù)據隱私保護與內容倫理問題威脅傳統(tǒng)媒體的社會公信力

在AI驅動的傳統(tǒng)媒體轉型中，數(shù)據隱私與內容倫理問題是不可忽視的重大問題。隨著AI技術深度嵌入內容生產與分發(fā)環(huán)節(jié)，內容生成的自動化、模型在生成內容時可能會涉及敏感信息或錯誤解讀歷史事件等，這些都可能給傳統(tǒng)媒體帶來版權和隱私方面的風險以及對受眾的認知產生誤導。然而，現(xiàn)有的數(shù)據保護法規(guī)尚存漏洞，部分媒體在數(shù)據處理時出現(xiàn)過度采集、模糊授權或數(shù)據泄露等現(xiàn)象，導致公眾對媒體的信任度降低。與此同時，AI生成內容的原創(chuàng)性和真實性問題持續(xù)引發(fā)爭議。例如，深度偽造技術在某些場景下被濫用，虛假信息因此得以大規(guī)模傳播，進一步影響了傳統(tǒng)媒體的聲譽。此外，智能分發(fā)算法在分析用戶偏好時，會在無意中形成“信息繭房”，使內容傳播失去多樣性，削弱了媒體的輿論引導能力。

技術成本高昂和人才資源短缺影響傳統(tǒng)媒體轉型

AI技術的高投入和技術人才的短缺是傳統(tǒng)媒體轉型過程中的一項挑戰(zhàn)。引入AI技術往往伴隨著大規(guī)模的基礎設施升級需求，尤其是構建高效的數(shù)據處理系統(tǒng)、部署先進的算法訓練平臺以及購置并維護智能化設備，這些投入給資金有限的傳統(tǒng)媒體帶來了一定負擔。與此同時，AI技術的應用離不開專業(yè)團隊的支持，而傳統(tǒng)媒體長期以內容生產為核心，往往側重于拍攝、剪輯和后期制作等技能，缺少吸引技術人才的機制與資源。然而使用AI技術作為生產工具則要求團隊具備更強的技術適應能力。這種技術轉型對于傳統(tǒng)從業(yè)人員來說無疑是一個巨大的挑戰(zhàn)。此外，面對技術與業(yè)務的深度融合，傳統(tǒng)媒體在復雜算法開發(fā)、數(shù)據分析工具應用以及系統(tǒng)優(yōu)化方面還存在不足。在雙重壓力下，傳統(tǒng)媒體業(yè)務創(chuàng)新和生產流程的優(yōu)化速度受到制約，進一步削弱了其在新技術驅動格局下的競爭力。

AI驅動下傳統(tǒng)媒體轉型新賽道的具體對策

構建AI技術與傳統(tǒng)媒體業(yè)務融合平臺，提升技術應用能力

構建AI技術與傳統(tǒng)媒體業(yè)務的融合平臺，是推動技術落地的重要路徑，傳統(tǒng)媒體應建立覆蓋核心需求的AI基礎設施，以支撐大規(guī)模數(shù)據處理與算法部署。其中，高性能計算資源的搭建不可或缺，例如數(shù)據存儲與分析中心，以及具備彈性擴展能力的云計算平臺，以保障AI模型的高效訓練與運行。在構建硬件體系的基礎上，還需配備適用于媒體業(yè)務的算法模塊，包括自然語言處理、計算機視覺、語音識別等技術，以支持內容生產、精準分發(fā)以及輿情監(jiān)測等場景。

傳統(tǒng)媒體要推動業(yè)務流程與AI技術的深度融合。對現(xiàn)有內容生產與分發(fā)流程進行系統(tǒng)性梳理，明確技術切入點，這是提升傳統(tǒng)媒體效率與效果的必要步驟。例如，在新聞采集階段，通過智能爬蟲和語義分析實現(xiàn)熱點信息的自動抓?。辉趦热輨?chuàng)作環(huán)節(jié)，通過輔助工具完成底稿生成；在分發(fā)環(huán)節(jié)，運用推薦算法提升分發(fā)精準度。這就要求傳統(tǒng)媒體各部門之間形成高效協(xié)同，推動流程與技術的全面對接。

開發(fā)和管理AI應用的平臺同樣不可忽視。這類平臺需要具備統(tǒng)一接口和模塊化設計，輔以直觀的可視化操作，以降低AI技術的使用門檻?；诘痛a或無代碼工具，內容創(chuàng)作者可通過簡單操作完成算法的調用與調試。同時，平臺還需支持動態(tài)迭代，不斷更新算法模型與功能插件，以滿足不斷變化的業(yè)務需求。

傳統(tǒng)媒體還需構建完整的技術支持體系，從研發(fā)到部署的每一環(huán)節(jié)提供持續(xù)的支撐。AI技術支持團隊應承擔培訓與指導職能，為媒體從業(yè)者提供清晰的工具使用路徑，并要在應用過程中解決技術問題。此外，團隊應組織內部培訓、經驗分享并動態(tài)更新知識，以逐步提升整體技術的適配能力，形成內生的創(chuàng)新動力。

完善數(shù)據合規(guī)管理體系和內容倫理審核機制，保障行業(yè)規(guī)范

為了在AI驅動的轉型過程中實現(xiàn)數(shù)據使用和內容生產的規(guī)范化，傳統(tǒng)媒體亟需構建系統(tǒng)化的數(shù)據管理體系和嚴密的內容倫理審查機制。傳統(tǒng)媒體應建立貫穿數(shù)據采集、存儲、處理與使用全流程的管理框架。在數(shù)據采集環(huán)節(jié)，明確隱私保護政策，嚴格限定數(shù)據收集范圍，且數(shù)據來源必須合法化，與用戶簽署清晰的隱私協(xié)議；在存儲與處理環(huán)節(jié)，引入加密和匿名化處理技術，以減少泄露與濫用風險。同時，定期開展數(shù)據安全審查，以提升數(shù)據管理的合規(guī)性與安全性，杜絕潛在隱患。

在此基礎上，引入外部監(jiān)督機制，增強數(shù)據管理的透明度。媒體可與第三方合規(guī)機構合作，對數(shù)據處理流程進行周期性評估與認證，以有效提升數(shù)據管理的公信力。此外，行業(yè)協(xié)會和監(jiān)營部門應出臺具有操作性的白皮書或臺規(guī)指引，為傳統(tǒng)媒體提供可參考的標準化框架。與此同時，媒體需主動向社會公開其數(shù)據管理實踐，提高公眾的信任，并接受社會監(jiān)督。

內容倫理方面，需以AI技術為核心構建多層級的審核機制，以應對虛假信息、內容偏見與深度偽造等問題。傳統(tǒng)媒體應開發(fā)基于深度學習的自動化識別系統(tǒng)，通過圖像識別算法過濾不當內容，或利用自然語言處理技術分析文本的中立住與真實性。此外，傳統(tǒng)媒體還需設立人工復審環(huán)節(jié)，對機器審核后的內容進行檢查，以確保最終發(fā)布內容的準確性與倫理的合規(guī)性。

此外，AI模型的訓練數(shù)據管理也需受到高度重視。數(shù)據偏差會影響算法在決策中的不公正性，因此，傳統(tǒng)媒體應制定數(shù)據采集的多樣性標準，保證訓練數(shù)據來源覆蓋多元化的社會背景，避免在內容生成中引發(fā)偏見與歧視。為進一步加強倫理管理，傳統(tǒng)媒體可設立專門的內容倫理委員會，定期審查AI生成內容的潛在倫理風險，并對問題內容進行調整，以實現(xiàn)技術應用與社會責任的協(xié)調統(tǒng)一。

行業(yè)層面的合作同樣不可忽略。傳統(tǒng)媒體可聯(lián)合成立內容倫理聯(lián)盟，共同制定AI生成內容的標準與審核準則，避免因競爭而產生倫理漏洞。另外，各媒體應合力推動倫理規(guī)范落地，營造健康的行業(yè)生態(tài)環(huán)境。

通過多渠道引進高水平人才并推動技術合作，降低轉型的成本

為應對技術成本壓力和人才資源短缺的雙重挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)媒體需多維度推進人才吸引、內部培養(yǎng)與外部合作，提升自身的技術實力，以優(yōu)化轉型路徑。傳統(tǒng)媒體應制定系統(tǒng)性的人才引進計劃，吸納具備AI領域專業(yè)技能的高水平技術人員。提供高競爭力薪酬與清晰的職業(yè)成長空間，吸引如算法工程師、數(shù)據科學家等人才。同時，搭建跨學科協(xié)作平臺，促進技術團隊與內容生產團隊之間的深度融合，使技術能力直接服務于業(yè)務場景。

內部培養(yǎng)同樣不可忽視。傳統(tǒng)媒體可與高校及科研機構合作，開設針對傳媒與AI技術結合的專項培訓項目，為現(xiàn)有員工提供系統(tǒng)的技術學習機會。茌實踐層面，可舉辦技術實操工作坊或邀請行業(yè)專家進行專題指導，幫助員工熟悉AI工具在實際業(yè)務中的應用。同時，建立技能認證機制，以激勵員工提升技術能力，并要將技能認證結果納入績效與晉升考核體系，形成技術驅動的內部文化。

在資源整合方面，加強與外部技術企業(yè)的合作尤為關鍵。傳統(tǒng)媒體要重視聯(lián)合實驗室的設立或戰(zhàn)略伙伴關系的建立，并借助技術企業(yè)在算法開發(fā)與數(shù)據處理上的成熟經驗，加速技術落地。

拓寬資金來源則是降低轉型成本的重要路徑。傳統(tǒng)媒體可申請政策性資金或科研項目補貼，為硬件升級及技術研發(fā)提供有力支持。此外，與社會資本的聯(lián)動也為媒體轉型提供了更多可能。例如引入風投資金，用于支持AI相關業(yè)務單元的試點與擴展，可以在短期內緩解資金壓力。

保持內容獨特性與創(chuàng)新性

為了應對內容同質化挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)媒體需要保持內容的獨特性與創(chuàng)新性。一方面。要注重原創(chuàng)內容的創(chuàng)作和挖掘，提升內容的獨特性和價值性。另一方面，要積極探索AI技術在內容創(chuàng)新方面的應用，如利用AI技術進行內容創(chuàng)作、風格轉換等。

此外，傳統(tǒng)媒體還可以加強與新媒體的融合，實現(xiàn)跨媒體的內容生產和傳播。通過跨媒體融合，可以拓寬內容傳播的渠道和受眾群體，提升內容的傳播效果和影響力。同時，跨媒體融合也可以促進傳統(tǒng)媒體與新媒體之間的優(yōu)勢互補和資源共享，推動傳媒行業(yè)的整體發(fā)展。

AI驅動下傳統(tǒng)媒體行業(yè)正經歷著前所未有的變革，同時也面臨嚴峻挑覘。針對這些問題，傳統(tǒng)媒體應以開放性視角主動接納AI技術，推動智能化與數(shù)據驅動的能力建設。與此同時，行業(yè)內外需形成合力，著眼于核心問題的解決，為新階段的發(fā)展提供保障。未來，AI技術的深層次應用將推動傳統(tǒng)媒體實現(xiàn)全面革新，使行業(yè)得到更好的發(fā)展。

（作者單位：徐州廣播電視臺）