AIGC驅(qū)動(dòng)下的數(shù)據(jù)新聞生產(chǎn)趨勢(shì)與問(wèn)題應(yīng)對(duì)

【摘 要】在AIGC模式驅(qū)動(dòng)下，數(shù)據(jù)新聞生產(chǎn)呈現(xiàn)由媒體主導(dǎo)轉(zhuǎn)變?yōu)樯鐣?huì)化多主體參與、由權(quán)威結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)樽圆杉嘣?lèi)型、由信息傳遞轉(zhuǎn)變?yōu)橛脩?hù)價(jià)值導(dǎo)向、由零散工具化應(yīng)用轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄艽竽Ｐ蛥f(xié)作的新趨勢(shì)。生成式人工智能技術(shù)的發(fā)展塑造了數(shù)據(jù)新聞數(shù)智化生產(chǎn)的可供性，通過(guò)在策劃、采集、分析、制作、核查全過(guò)程的融入，能夠有效紓解當(dāng)下數(shù)據(jù)新聞的生產(chǎn)困境，但同時(shí)也帶來(lái)技術(shù)依賴(lài)、內(nèi)容權(quán)屬與隱私顧慮、算法欺騙與歧視等問(wèn)題。人機(jī)協(xié)同模式下，數(shù)據(jù)新聞生產(chǎn)應(yīng)強(qiáng)調(diào)新聞創(chuàng)作者的主體地位，避免過(guò)度依賴(lài)技術(shù)；明確責(zé)任歸屬，加強(qiáng)數(shù)據(jù)保護(hù)和隱私監(jiān)管；完善審核流程機(jī)制，確保生成內(nèi)容符合主流價(jià)值觀和法律規(guī)范。

【關(guān)" 鍵" 詞】生成式人工智能；數(shù)據(jù)新聞；新聞生產(chǎn)；媒體融合

【作者單位】李彪，中國(guó)人民大學(xué)新聞學(xué)院；張瀚文，中國(guó)人民大學(xué)新聞學(xué)院。

【中圖分類(lèi)號(hào)】G212 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2025.02.004

信息的傳輸、人類(lèi)的關(guān)系與行為、產(chǎn)品與服務(wù)的流動(dòng)等通過(guò)數(shù)字設(shè)備上傳成為數(shù)據(jù)，形成“萬(wàn)物互聯(lián)”式的聚合形態(tài)，媒介平臺(tái)也作為基礎(chǔ)設(shè)施成為人類(lèi)“數(shù)據(jù)化生存”的依托。當(dāng)下，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為重要的生產(chǎn)要素與資源，新聞行業(yè)經(jīng)歷了網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)據(jù)化與云端化過(guò)程，獲得了轉(zhuǎn)型與發(fā)展的契機(jī)［1］，媒介生產(chǎn)內(nèi)容、方式與思維也亟待革新升級(jí)。

“數(shù)據(jù)新聞”（data journalism）也稱(chēng)為“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)新聞”（data-driven journalism），意指基于數(shù)據(jù)的抓取、挖掘、統(tǒng)計(jì)、分析和可視化呈現(xiàn)的新型新聞報(bào)道方式［2］。作為利用數(shù)據(jù)直觀、客觀呈現(xiàn)新聞話題的融媒體表現(xiàn)形式，數(shù)據(jù)分析、可視化呈現(xiàn)以及內(nèi)容敘事是構(gòu)成數(shù)據(jù)新聞的核心要素，在當(dāng)前數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)型背景下具有獨(dú)特的生命力。

數(shù)據(jù)新聞天然脫胎于數(shù)智技術(shù)發(fā)展，隨著ChatGPT、Sora、DeepSeek等生成式人工智能大模型的相繼推出，生成式人工智能技術(shù)深度嵌入數(shù)據(jù)新聞生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié)，重構(gòu)了生產(chǎn)流程與組織形式，推動(dòng)數(shù)據(jù)新聞主體、客體、本體和載體的多維升級(jí)。

一、轉(zhuǎn)型出新：AIGC驅(qū)動(dòng)下的數(shù)據(jù)新聞生產(chǎn)新趨勢(shì)

黨的二十屆三中全會(huì)指出，要加快適應(yīng)信息技術(shù)迅猛發(fā)展新形勢(shì)，推進(jìn)主流媒體系統(tǒng)性變革?！癆I+大數(shù)據(jù)”推動(dòng)新聞媒體迎來(lái)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，不僅推動(dòng)數(shù)據(jù)新聞生產(chǎn)效率提升、各流程優(yōu)化升級(jí)，也促使思維、流程、產(chǎn)品形態(tài)的全面革新。具體體現(xiàn)在數(shù)據(jù)新聞生產(chǎn)主體、客體、本體與載體等四個(gè)層面。

1．生產(chǎn)主體：由媒體主導(dǎo)轉(zhuǎn)變?yōu)樯鐣?huì)化多主體參與

伴隨社交媒體平臺(tái)的迅速發(fā)展，我們已步入“人人都有麥克風(fēng)”的時(shí)代。盡管主流媒體等專(zhuān)業(yè)媒體機(jī)構(gòu)仍然是新聞采編、生產(chǎn)和發(fā)布的主體，起到“把關(guān)人”的作用，但從廣義上來(lái)看，用戶(hù)生成內(nèi)容（UGC，User Generated Content）通過(guò)非權(quán)威性的多元?jiǎng)?chuàng)作與信息傳播，迸發(fā)出強(qiáng)大的活力與創(chuàng)造力，使新聞行業(yè)既往的媒體組織單向傳播模式受到?jīng)_擊。資源的開(kāi)放、傳播權(quán)力的下移讓公民能夠參與新聞活動(dòng)，從而呈現(xiàn)社會(huì)化、職業(yè)化、智能化新聞生產(chǎn)共生的態(tài)勢(shì)［3］。

聚焦于數(shù)據(jù)新聞生產(chǎn)，用戶(hù)能夠成為發(fā)現(xiàn)新聞線索、生產(chǎn)趣味內(nèi)容的重要力量，起到補(bǔ)充與協(xié)作的作用，成為數(shù)據(jù)新聞生產(chǎn)的貢獻(xiàn)者。部分自媒體在粉絲領(lǐng)域、商業(yè)領(lǐng)域等已然呈現(xiàn)數(shù)據(jù)新聞創(chuàng)作的雛形，如bilibili平臺(tái)中@Jannchie見(jiàn)齊的數(shù)據(jù)可視化作品囊括競(jìng)技體育、世界形勢(shì)、平臺(tái)創(chuàng)作者等諸多話題。相較新聞機(jī)構(gòu)往往更關(guān)注普遍性的嚴(yán)肅話題，個(gè)體生產(chǎn)者的嘗試展現(xiàn)了一部分圈層的趣味性閱讀需求。然而，由于數(shù)據(jù)新聞生產(chǎn)難度較大、流程煩瑣、創(chuàng)作門(mén)檻較高，并不像文字、視頻等形式的內(nèi)容受到多數(shù)自媒體創(chuàng)作者的青睞，迄今為止尚未追趕上 “人人參與”的普遍大眾化轉(zhuǎn)向，發(fā)展步伐略顯遲緩。

人與算法共生主體構(gòu)成了計(jì)算新聞生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)［4］，生成式人工智能技術(shù)的融入能夠彌合受眾多樣化需求與創(chuàng)作門(mén)檻之間的矛盾，使數(shù)據(jù)新聞成為個(gè)體能夠且有意愿生產(chǎn)的內(nèi)容，將數(shù)據(jù)新聞生產(chǎn)主體由媒體組織主導(dǎo)轉(zhuǎn)變?yōu)椤癙GC+UGC+AIGC”的聚合，實(shí)現(xiàn)了優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的效果。其中，官方媒體、商業(yè)媒體等借助人力、財(cái)力、技術(shù)以及準(zhǔn)入優(yōu)勢(shì)，通過(guò)自身人工智能平臺(tái)搭建或依托專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)分析機(jī)構(gòu)，能夠進(jìn)行復(fù)雜、完善的大數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)主流化、大眾化的數(shù)據(jù)新聞內(nèi)容供給。自媒體運(yùn)用生成式人工智能進(jìn)行選題策劃、數(shù)據(jù)采集、可視化繪制，通過(guò)簡(jiǎn)單的對(duì)話與指令，可在短時(shí)間內(nèi)生成符合圈層興趣與互聯(lián)網(wǎng)表達(dá)風(fēng)格的“類(lèi)數(shù)據(jù)新聞形式”作品，在豐富公眾閱讀內(nèi)容的同時(shí)，為媒體機(jī)構(gòu)提供參考資料。在短小精悍、即時(shí)性強(qiáng)的消息中，生成式人工智能能夠自動(dòng)生成相關(guān)數(shù)據(jù)圖表，并實(shí)現(xiàn)在社交媒體平臺(tái)的更新與發(fā)布，由此提升了數(shù)據(jù)的可獲得性，同時(shí)積累歷史數(shù)據(jù)作為公眾日常簡(jiǎn)要閱讀新聞的參考。

2．生產(chǎn)客體：由權(quán)威結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)樽圆杉嘣?lèi)型

數(shù)據(jù)作為信息的表現(xiàn)形式與載體，根據(jù)其類(lèi)型可分為結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)三種。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主要存儲(chǔ)在關(guān)系型數(shù)據(jù)中，多以表格形式呈現(xiàn)，能夠直接被計(jì)算機(jī)讀?。话虢Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)具有基本模式結(jié)構(gòu)，但相對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)更為靈活，能夠支持html、xml、日志文件等類(lèi)型；非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)沒(méi)有固定的結(jié)構(gòu)或格式，包含文本、圖像、音頻、視頻等諸多形式。生成式人工智能技術(shù)的融入使數(shù)據(jù)新聞生產(chǎn)的數(shù)據(jù)來(lái)源、類(lèi)別發(fā)生了極大的變化：個(gè)體能夠通過(guò)簡(jiǎn)單、快速的方式實(shí)現(xiàn)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的采集、標(biāo)注、清洗與分析，不僅使達(dá)到一定量級(jí)的“大數(shù)據(jù)”采集成為可能，也使得數(shù)據(jù)新聞報(bào)道內(nèi)容更豐富多元、更貼近現(xiàn)實(shí)生活。當(dāng)前，諸多媒體已基于AI技術(shù)進(jìn)行自有數(shù)據(jù)庫(kù)的建設(shè)，為數(shù)據(jù)新聞的進(jìn)一步發(fā)展提供了契機(jī)。如鳳凰網(wǎng)基于鳳凰衛(wèi)視訪談與研究成果，分別建立了中文訪談對(duì)話數(shù)據(jù)集、正向價(jià)值對(duì)齊數(shù)據(jù)集等。

除此之外，既往數(shù)據(jù)新聞依托的數(shù)據(jù)大多為傳統(tǒng)狹義上的數(shù)據(jù)，即以數(shù)值或文字構(gòu)成、表格形式為主的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而在AI助力下，能夠?qū)崿F(xiàn)半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)甚至非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集與處理，支持多媒體類(lèi)型數(shù)據(jù)用于新聞創(chuàng)作，當(dāng)前已出現(xiàn)通過(guò)深度學(xué)習(xí)采集數(shù)據(jù)，與聲音、地圖繪制、軌跡監(jiān)測(cè)等復(fù)雜任務(wù)結(jié)合的形態(tài)，如：2018年BuzzFeed獲得全球數(shù)據(jù)新聞獎(jiǎng)的作品Spies in the skies，就是訓(xùn)練計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)認(rèn)識(shí)已知的監(jiān)控飛機(jī)數(shù)據(jù)，并將其運(yùn)用到數(shù)據(jù)庫(kù)中，實(shí)現(xiàn)對(duì)飛行監(jiān)控行為的識(shí)別；2019年度“信息之美獎(jiǎng)”獲獎(jiǎng)作品《通勤》，通過(guò)收集噪聲污染數(shù)據(jù)并將其分貝與諧波頻率匹配，轉(zhuǎn)化成可視化波形［5］。在“萬(wàn)物皆媒”的未來(lái)，傳感器將成為數(shù)據(jù)采集的新介質(zhì)，通過(guò)生成式人工智能技術(shù)協(xié)助新聞創(chuàng)作者更好地轉(zhuǎn)換生物信號(hào)等新的數(shù)據(jù)類(lèi)型，拓展人類(lèi)認(rèn)知的邊界。

3．生產(chǎn)本體：由信息傳遞轉(zhuǎn)變?yōu)橛脩?hù)價(jià)值導(dǎo)向

生成式人工智能的介入更新了數(shù)據(jù)新聞生產(chǎn)的思維，即對(duì)數(shù)據(jù)新聞生產(chǎn)本體的認(rèn)識(shí)發(fā)生了根本性轉(zhuǎn)變。在很長(zhǎng)一段時(shí)間里，數(shù)據(jù)新聞都保持著“圖表呈現(xiàn)+文字闡述”的單調(diào)形態(tài)，既往媒體對(duì)數(shù)據(jù)新聞的認(rèn)識(shí)也停留在基礎(chǔ)性的概念階段。注意力經(jīng)濟(jì)時(shí)代，用戶(hù)注意力成為決定新聞作品效果的關(guān)鍵要素，而數(shù)據(jù)新聞作為閱讀門(mén)檻較高的新聞產(chǎn)品，關(guān)注用戶(hù)需求、引導(dǎo)用戶(hù)進(jìn)行價(jià)值共創(chuàng)成為其轉(zhuǎn)型的破局之道。

生成式人工智能技術(shù)的發(fā)展使得智能化、個(gè)性化的數(shù)據(jù)新聞產(chǎn)品創(chuàng)作成為可能。一方面，AI能夠分析、監(jiān)測(cè)用戶(hù)需求，給受眾提供真正需要的話題與內(nèi)容；另一方面，AI能夠通過(guò)多樣化、創(chuàng)意化的敘事表達(dá)形態(tài)，以受眾喜愛(ài)、認(rèn)同的方式吸引其關(guān)注。為此，數(shù)據(jù)新聞生產(chǎn)本體不僅僅是單向的信息傳播，還是基于用戶(hù)訴求生產(chǎn)受眾需要、喜愛(ài)的數(shù)據(jù)新聞產(chǎn)品或服務(wù)。

首先，在選題層面，數(shù)據(jù)新聞選題不再是媒體機(jī)構(gòu)、專(zhuān)業(yè)記者根據(jù)對(duì)熱點(diǎn)的主觀把握和決策的結(jié)果，而是通過(guò)對(duì)用戶(hù)需求的精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)與預(yù)判，形成相對(duì)個(gè)性化、地域化、圈層化的數(shù)據(jù)新聞報(bào)道。作品發(fā)布后，基于生成式人工智能技術(shù)，新聞創(chuàng)作者還能模擬用戶(hù)反饋機(jī)制，對(duì)既定數(shù)據(jù)新聞作品的傳播效果、熱度進(jìn)行分析與監(jiān)測(cè)，以更好地把握用戶(hù)喜好，在下一次創(chuàng)作時(shí)有的放矢。

其次，在形式層面，隨著人工智能數(shù)據(jù)采集以及文生圖、文生視頻等技術(shù)的成熟，數(shù)據(jù)新聞已由多為平面的靜態(tài)可視化轉(zhuǎn)變?yōu)橐曨l等形式的動(dòng)態(tài)可視化，并衍生出可聽(tīng)化、可交互化數(shù)據(jù)新聞等創(chuàng)新產(chǎn)品，將數(shù)據(jù)新聞客觀、理性的形式與沉浸式體驗(yàn)和情感互動(dòng)相互交融。對(duì)話式新聞就是將新聞以聊天對(duì)話的形式展現(xiàn)給用戶(hù)、提供沉浸式對(duì)話場(chǎng)景的交互式新聞［6］。AIGC與VR、MR、AR等技術(shù)結(jié)合，通過(guò)生成逼真的虛擬現(xiàn)實(shí)內(nèi)容，可以增強(qiáng)用戶(hù)的沉浸感，將復(fù)雜的數(shù)據(jù)新聞內(nèi)容轉(zhuǎn)化為易感知的、直觀的場(chǎng)景，讓用戶(hù)更好地理解新聞主題以及數(shù)據(jù)背后傳達(dá)的含義。

4．生產(chǎn)載體：由零散化工具運(yùn)用轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄艽竽Ｐ蛥f(xié)作

生成式人工智能技術(shù)的應(yīng)用使得數(shù)據(jù)新聞生產(chǎn)載體發(fā)生了變革，也對(duì)生產(chǎn)過(guò)程中的人機(jī)協(xié)作關(guān)系進(jìn)行了重組與優(yōu)化。在紙質(zhì)媒體與互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展早期，數(shù)據(jù)新聞制作依靠人工進(jìn)行從選題到制作全要素的線性生產(chǎn)。伴隨互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，在線數(shù)據(jù)分析平臺(tái)增多，大大降低了數(shù)據(jù)分析流程的難度，但人工仍然是數(shù)據(jù)新聞生產(chǎn)各流程的主導(dǎo)力量。在AIGC融入新聞行業(yè)后，諸多從業(yè)者開(kāi)始選擇利用DeepSeek、ChatGPT、文心一言等生成式人工智能完成個(gè)別生產(chǎn)環(huán)節(jié)，這種對(duì)人工智能的零散工具化運(yùn)用意味著AIGC在數(shù)據(jù)新聞生產(chǎn)中的淺層融入。近年來(lái)，諸多新聞媒體順應(yīng)AIGC發(fā)展趨勢(shì)，建立了以人工智能為技術(shù)基礎(chǔ)的智能大模型，人機(jī)協(xié)作的創(chuàng)作模式推動(dòng)了AIGC在數(shù)據(jù)新聞生產(chǎn)中的更深層融入。

新華社智庫(kù)報(bào)告顯示，當(dāng)前有45.4%的新聞媒體選擇與外部合作開(kāi)發(fā)或自主構(gòu)建AI工具［7］。人工智能與人類(lèi)主體的協(xié)同模式包括替代式、補(bǔ)充式與共生式［8］。在如今的數(shù)據(jù)新聞生產(chǎn)中，除了替代式、補(bǔ)充式的模塊化應(yīng)用，新華社等還建立“媒體大腦”，進(jìn)行新聞作品的數(shù)智化“共生式”生產(chǎn)。相比零散化運(yùn)用，AI大模型在數(shù)據(jù)新聞生產(chǎn)中的優(yōu)勢(shì)主要有以下兩點(diǎn)。一是擁有海量且動(dòng)態(tài)擴(kuò)展的數(shù)據(jù)庫(kù)，能夠在時(shí)間上留存歷史、不斷更新，在量級(jí)上匯聚資源、內(nèi)容豐富。如BBC搭建的人工智能平臺(tái)“Juicer” ，可打通資源壁壘，實(shí)現(xiàn)來(lái)自社交平臺(tái)、新聞媒體、政府機(jī)構(gòu)等多元數(shù)據(jù)的不斷更新，并根據(jù)關(guān)鍵詞進(jìn)行信息整合。二是為媒體機(jī)構(gòu)的新聞創(chuàng)作者提供個(gè)性化服務(wù)，能夠根據(jù)媒體要求的生產(chǎn)流程集聚數(shù)據(jù)新聞所需要的創(chuàng)作工具，實(shí)現(xiàn)從選題到數(shù)據(jù)分析、從制作到核查的全流程便捷化處理。如《人民日?qǐng)?bào)》人工智能編輯部的“智能工具箱”，包含模板、核查、數(shù)據(jù)可視化、素材搬運(yùn)、格式轉(zhuǎn)換、傳播力分析等多項(xiàng)實(shí)用功能?！皵?shù)據(jù)庫(kù)+技術(shù)中臺(tái)”的模式減少了銜接成本，促進(jìn)了數(shù)據(jù)新聞生產(chǎn)全流程的人機(jī)協(xié)同與優(yōu)化。

二、技術(shù)可供：AIGC紓解了數(shù)據(jù)新聞的數(shù)智化生產(chǎn)困境

傳統(tǒng)新聞的平面化、嚴(yán)肅化表現(xiàn)形式已無(wú)法滿(mǎn)足“信息過(guò)載”環(huán)境下用戶(hù)的多元閱讀需求，同時(shí)，由于數(shù)據(jù)新聞依賴(lài)數(shù)據(jù)分析呈現(xiàn)，具有較高的生產(chǎn)與閱讀門(mén)檻，在創(chuàng)作上面臨一定的轉(zhuǎn)型困境。AIGC作為一種輔助性角色，能夠通過(guò)技術(shù)可供形成新的生產(chǎn)模式，嵌入數(shù)據(jù)新聞生產(chǎn)的策劃、采集、分析、制作、核查全流程，通過(guò)“人機(jī)協(xié)作”的方式紓解當(dāng)下數(shù)據(jù)新聞的數(shù)智化生產(chǎn)困境。

1．策劃階段：信息智能整合破“選題設(shè)計(jì)之困”

由于數(shù)據(jù)的初步收集、整理、分析需要耗費(fèi)大量時(shí)間，而數(shù)據(jù)新聞需要基于既有數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，無(wú)法像文字消息一樣以迅速、簡(jiǎn)要的方式響應(yīng)事件進(jìn)展，導(dǎo)致其選題往往相對(duì)滯后，只能以事件的深度挖掘或總結(jié)形式出現(xiàn)。同時(shí)，相較于文字消息，數(shù)據(jù)新聞需要經(jīng)過(guò)排版、設(shè)計(jì)等視覺(jué)策劃過(guò)程，創(chuàng)作前的準(zhǔn)備環(huán)節(jié)相對(duì)漫長(zhǎng)。在信息更迭迅速的當(dāng)下，“跟熱點(diǎn)”成為新聞媒體不可避免的生存之道，而時(shí)效性滯后成為數(shù)據(jù)新聞發(fā)展亟待解決的問(wèn)題。

人工智能能夠根據(jù)大量的數(shù)據(jù)、知識(shí)進(jìn)行訓(xùn)練并自動(dòng)搜索，處理來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)的多元信息，不斷更新學(xué)習(xí)自身模型，為選題策劃與設(shè)計(jì)提供建議。一方面，經(jīng)過(guò)調(diào)試與訓(xùn)練，人類(lèi)新聞創(chuàng)作者能夠運(yùn)用大模型設(shè)計(jì)一套預(yù)測(cè)新聞價(jià)值、捕捉實(shí)時(shí)熱點(diǎn)的機(jī)制，將時(shí)效、熱度、地域等多種要素融入其中。通過(guò)數(shù)據(jù)抓取，人工智能能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)輿情、分析熱點(diǎn)，精準(zhǔn)把握社會(huì)動(dòng)態(tài)與用戶(hù)興趣趨勢(shì)。如央視網(wǎng)人工智能編輯部推出的“智聞”，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)全媒體熱點(diǎn)輿情的源頭追溯、趨勢(shì)分析以及強(qiáng)度研判。新聞創(chuàng)作者可通過(guò)設(shè)置關(guān)鍵詞等方式，讓人工智能基于熱點(diǎn)生成多樣化的選題建議，甚至實(shí)現(xiàn)對(duì)內(nèi)容架構(gòu)、要點(diǎn)的構(gòu)想，不僅縮短了選題策劃周期，也提升了選題的質(zhì)量與價(jià)值。另一方面，在選題策劃后的敘事策劃、排版設(shè)計(jì)等方面，人工智能能夠通過(guò)視覺(jué)、語(yǔ)義理解能力對(duì)既有的數(shù)據(jù)新聞作品進(jìn)行學(xué)習(xí)與分析，形成符合選題調(diào)性、富有創(chuàng)意與趣味性的解決方案，開(kāi)拓新聞創(chuàng)作者的思路。如封面新聞打造的“小封智作”不僅具備大綱生成、標(biāo)題推薦、文章配圖等功能，還能對(duì)內(nèi)容進(jìn)行設(shè)計(jì)輔助，有利于提升數(shù)據(jù)新聞作品的吸引力。

2．采集階段：線索自動(dòng)獲取破“采集效率之困”

數(shù)據(jù)采集是制約數(shù)據(jù)新聞創(chuàng)作效率的主要因素之一，過(guò)往數(shù)據(jù)新聞往往來(lái)源于政府部門(mén)、專(zhuān)業(yè)統(tǒng)計(jì)機(jī)構(gòu)等提供的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)獲取高度依賴(lài)外部，從而使敘事維度受到限制。雖然部分媒體也會(huì)通過(guò)調(diào)查、搜集等方式進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，但由于新聞從業(yè)者大多沒(méi)有經(jīng)過(guò)專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)，在采集時(shí)間跨度長(zhǎng)、數(shù)據(jù)量龐雜、獲取方式復(fù)雜的數(shù)據(jù)時(shí)尤其困難，往往力不從心。

人工智能時(shí)代，數(shù)據(jù)的來(lái)源與類(lèi)型得到了極大擴(kuò)展，現(xiàn)實(shí)生活中社會(huì)、個(gè)體的諸多信息均被轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)上傳與存儲(chǔ)。人工智能能夠通過(guò)調(diào)用API、模擬數(shù)據(jù)分析軟件環(huán)境、網(wǎng)頁(yè)解析等方式，基于邏輯運(yùn)算與數(shù)據(jù)分析能力生成機(jī)器抓取模型，實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上關(guān)鍵信息的自動(dòng)獲取，在簡(jiǎn)化采集流程的同時(shí)擴(kuò)展了選題的自由度與可能性，促進(jìn)基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)新聞創(chuàng)作。如路透社與Graphiq公司合作，為其提供數(shù)據(jù)可視化服務(wù)，在報(bào)道某一話題時(shí)可以訪問(wèn)公司的網(wǎng)站并調(diào)取相關(guān)歷史數(shù)據(jù)，自動(dòng)生成該信息的可視化呈現(xiàn)形式。在時(shí)間跨度較長(zhǎng)、數(shù)據(jù)較為零散的情況下，AIGC表現(xiàn)出較大的優(yōu)勢(shì)。如澎湃“美數(shù)課”推出的《圖解｜一票難求的上影節(jié)，近十年怎樣走過(guò)？》，借助生成式人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)“上影節(jié)”10年片單的追溯、采集與歸類(lèi)，大大節(jié)省了時(shí)間與人力成本。

3．分析階段：數(shù)據(jù)邏輯運(yùn)算破“處理門(mén)檻之困”

雖然新聞數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛、體量巨大、形式多樣，但由于當(dāng)前新聞機(jī)構(gòu)融媒體化轉(zhuǎn)型與專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)分析人才缺乏之間的矛盾并未得到解決，較高的數(shù)據(jù)分析門(mén)檻使得新聞創(chuàng)作者望而卻步，從而大大降低了數(shù)據(jù)新聞的數(shù)量與質(zhì)量。生成式人工智能技術(shù)融入后，能夠在清洗、標(biāo)注、轉(zhuǎn)化、總結(jié)等方面優(yōu)化數(shù)據(jù)的處理過(guò)程。

一是在清洗層面，雖然既往由人工借助數(shù)據(jù)分析軟件進(jìn)行清洗的方式能夠有效實(shí)現(xiàn)對(duì)異常數(shù)據(jù)、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的篩除，但由于數(shù)據(jù)格式等方面的問(wèn)題，有時(shí)會(huì)造成部分有效數(shù)據(jù)的遺失與缺漏，人工檢驗(yàn)與審核過(guò)程也頗為復(fù)雜。而人工智能能夠利用算法實(shí)現(xiàn)對(duì)異常情況的識(shí)別，經(jīng)人工審核后可自動(dòng)批量實(shí)現(xiàn)對(duì)該類(lèi)數(shù)據(jù)的篩除或糾正，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量與說(shuō)服力。

二是在標(biāo)注層面，既往數(shù)據(jù)新聞中的類(lèi)別數(shù)據(jù)需要依賴(lài)人類(lèi)理解進(jìn)行手動(dòng)審核與標(biāo)注，數(shù)據(jù)的量級(jí)與處理效率都在一定程度上受限。而人工智能能夠以人工標(biāo)注的部分?jǐn)?shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，結(jié)合其語(yǔ)義理解能力與機(jī)器學(xué)習(xí)能力實(shí)現(xiàn)對(duì)更廣泛數(shù)據(jù)的標(biāo)注，在節(jié)省時(shí)間成本的同時(shí)提升標(biāo)注的客觀性與準(zhǔn)確性。

三是在轉(zhuǎn)化層面，伴隨全球化與平臺(tái)化的發(fā)展，多語(yǔ)言、多媒體數(shù)據(jù)成為重要的數(shù)據(jù)源。既往數(shù)據(jù)新聞在遇到語(yǔ)言、形式不同的數(shù)據(jù)時(shí)，只能借助人力或其他軟件進(jìn)行翻譯與轉(zhuǎn)化，而人工智能能夠通過(guò)自然語(yǔ)言處理能力批量實(shí)現(xiàn)不同語(yǔ)言數(shù)據(jù)的翻譯和不同類(lèi)型數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化，極大地提高了分析效率。

四是在總結(jié)層面，不同于新聞創(chuàng)作者主觀分析、闡述的方式，人工智能能夠自主概括提煉數(shù)據(jù)中值得關(guān)注的重點(diǎn)，并生成有價(jià)值的見(jiàn)解，為新聞創(chuàng)作者提供相對(duì)客觀中立的參考。同時(shí)，還能夠基于已知信息對(duì)未來(lái)趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)與洞察，從而延展數(shù)據(jù)新聞深度，提供新的分析視角。

4．制作階段：素材創(chuàng)意生成破“形式融合之困”

數(shù)據(jù)新聞報(bào)道中，視覺(jué)元素的重要性愈發(fā)凸顯。數(shù)據(jù)新聞?shì)d體經(jīng)歷了“紙媒—網(wǎng)頁(yè)—移動(dòng)新聞APP—社交媒體平臺(tái)”的發(fā)展過(guò)程，已逐漸由橫屏向豎屏、由平面向交互轉(zhuǎn)化。當(dāng)前，數(shù)據(jù)新聞主要通過(guò)微信公眾號(hào)、短視頻平臺(tái)等形式推送給用戶(hù)，然而由于生產(chǎn)時(shí)間與設(shè)計(jì)能力的局限，微信中的SVG圖文交互以及短視頻的動(dòng)態(tài)形式等優(yōu)勢(shì)并沒(méi)有在數(shù)據(jù)新聞產(chǎn)品中得到充分體現(xiàn)，大多數(shù)據(jù)新聞作品仍形式單調(diào)，大大降低了內(nèi)容的吸引力與趣味性。

人工智能借助自然語(yǔ)言處理與計(jì)算機(jī)視覺(jué)等技術(shù)，能夠?qū)ヂ?lián)網(wǎng)中既有的大量文本、素材進(jìn)行設(shè)計(jì)分析，通過(guò)深度學(xué)習(xí)形成對(duì)審美的“理解”。新聞創(chuàng)作者輸入有關(guān)風(fēng)格、布局、主體的要求，人工智能便能夠?qū)崿F(xiàn)文生文、文生圖、文生視頻等多種形式的可用素材，大大提升了創(chuàng)作的效率與質(zhì)量?；A(chǔ)的可視化過(guò)程也可以通過(guò)生成式人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)簡(jiǎn)化，如《人民日?qǐng)?bào)》AI編輯部的“智能數(shù)據(jù)導(dǎo)圖生成”功能以及新華社的可視化制作工具“圖圖”，均可通過(guò)導(dǎo)入數(shù)據(jù)直接進(jìn)行可視化圖表生成［9］。

此外，生成式人工智能還能通過(guò)對(duì)話形式實(shí)現(xiàn)與用戶(hù)的互動(dòng)，滿(mǎn)足用戶(hù)的訴求。早在2016年，《衛(wèi)報(bào)》就開(kāi)始利用聊天機(jī)器人進(jìn)行新聞推送與信息搜索，如今的《賽博朋克2077》等游戲已開(kāi)啟利用生成式人工智能技術(shù)讓玩家與NPC自如交流的嘗試。未來(lái)，數(shù)據(jù)新聞還能夠通過(guò)嵌入AIGC模塊實(shí)現(xiàn)對(duì)內(nèi)容的深度交互，創(chuàng)作“體驗(yàn)式新聞”，讓用戶(hù)通過(guò)提問(wèn)、交流的形式沉浸式理解作品內(nèi)容。

5．核查階段：知識(shí)精準(zhǔn)匹配破“校審失誤之困”

數(shù)據(jù)新聞因其自身特性，在校審時(shí)易于受到龐雜數(shù)據(jù)信息與視覺(jué)化線索的干擾，導(dǎo)致以下幾個(gè)方面的新聞失實(shí)：一是文字表述上的錯(cuò)別字、多字漏字、事實(shí)性錯(cuò)誤等；二是數(shù)據(jù)層面的單位誤用、小數(shù)點(diǎn)位置錯(cuò)誤等；三是由于視覺(jué)化排版造成的圖表比例有誤、圖文信息錯(cuò)配等。這些新聞失實(shí)都會(huì)影響數(shù)據(jù)新聞的真實(shí)性與嚴(yán)謹(jǐn)性，造成對(duì)用戶(hù)的誤導(dǎo)。

全人工校審的方式不僅效率較低，而且因視覺(jué)線索對(duì)注意力的吸引，容易忽視畫(huà)面與文字中一些細(xì)微的錯(cuò)誤。人工智能技術(shù)的引入能夠優(yōu)化校審流程，提升校審的準(zhǔn)確度。一是在文字與數(shù)據(jù)層面，人工智能能夠基于新聞創(chuàng)作者提供的知識(shí)庫(kù)、信息庫(kù)以及自身搜索能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)關(guān)鍵人物、重大事件、生活常識(shí)等內(nèi)容的精準(zhǔn)匹配。二是在可視化層面，人工智能可以通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，精準(zhǔn)識(shí)別圖表中的信息并與數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行對(duì)應(yīng)，檢查修正其中出現(xiàn)的各類(lèi)錯(cuò)誤與疏漏。

此外，人工智能基于數(shù)據(jù)挖掘與搜索功能，還能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)信源的追溯、對(duì)事實(shí)的交叉驗(yàn)證，進(jìn)行初步的事實(shí)核查，成為新聞?wù)鎸?shí)的“第一道把關(guān)人”。如由封面新聞推出的“智媒審核云”，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)視頻、音頻、圖片、文本的全維度智能審核，其建立的包括內(nèi)容審核知識(shí)庫(kù)與內(nèi)容校對(duì)知識(shí)庫(kù)的“智媒審校知識(shí)庫(kù)”，不僅能夠進(jìn)行基礎(chǔ)知識(shí)的校對(duì)，還能對(duì)涉政、涉恐、廣告等內(nèi)容進(jìn)行鑒別與標(biāo)注［10］，為人工二次審閱提供便利，提升了校審的專(zhuān)業(yè)性與嚴(yán)謹(jǐn)性。

三、邊界調(diào)適：人機(jī)協(xié)同下數(shù)據(jù)新聞生產(chǎn)的良性發(fā)展路徑

生成式人工智能技術(shù)使人工智能成為新主體參與新聞生產(chǎn)，拓展了數(shù)據(jù)新聞人機(jī)協(xié)同的新生產(chǎn)模式，但人工智能的“擬人主體性”不同于人類(lèi)的“主體性”，新聞生產(chǎn)的終極主體只能是人類(lèi)，新聞生產(chǎn)的整體邏輯或機(jī)制是由人類(lèi)駕馭的［11］。如何在AIGC應(yīng)用中防范可能出現(xiàn)的道德性問(wèn)題，防止其對(duì)人類(lèi)的異化，是當(dāng)前亟待解決的問(wèn)題。

1．明晰人工智能的輔助地位，加強(qiáng)對(duì)創(chuàng)作人員的技術(shù)素養(yǎng)培訓(xùn)

在AIGC應(yīng)用于數(shù)據(jù)新聞生產(chǎn)的過(guò)程中，新聞創(chuàng)作者的“素養(yǎng)”與“技能”要兩手抓，防止出現(xiàn)“過(guò)度使用”與“過(guò)度排斥”的極端現(xiàn)象。

首先，應(yīng)明晰新聞創(chuàng)作者的主體地位與責(zé)任歸屬，加強(qiáng)對(duì)新聞創(chuàng)作者能動(dòng)性與職業(yè)認(rèn)同的培養(yǎng)，切勿出現(xiàn)偏聽(tīng)偏信機(jī)器生成結(jié)果、“一切甩手交給機(jī)器來(lái)做”的技術(shù)依賴(lài)現(xiàn)象。具體而言，數(shù)據(jù)新聞創(chuàng)作者應(yīng)“在創(chuàng)作上縮短時(shí)間，花時(shí)間在創(chuàng)意與核查上”，在選題策劃、內(nèi)容把關(guān)、審核檢查等方面發(fā)揮主導(dǎo)作用，讓機(jī)器成為提供線索、精確分析、素材整理與制作和提升效率的“助手”。由于AI在數(shù)據(jù)的實(shí)地采集、感性化敘事等方面仍與人類(lèi)創(chuàng)作者存在差距，新聞創(chuàng)作者應(yīng)在AI生成數(shù)據(jù)新聞的基礎(chǔ)上融入人文關(guān)懷與現(xiàn)實(shí)洞察，與機(jī)器實(shí)現(xiàn)協(xié)同生產(chǎn)、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。

其次，新技術(shù)的應(yīng)用將經(jīng)歷一個(gè)創(chuàng)新擴(kuò)散的過(guò)程。在新華社開(kāi)展的調(diào)研中，仍有小部分媒體從業(yè)者對(duì)人工智能技術(shù)持悲觀態(tài)度，甚至不愿接受［7］，對(duì)此，應(yīng)通過(guò)講解、試用等方式提高新聞創(chuàng)作者對(duì)生成式人工智能技術(shù)的基本認(rèn)知，營(yíng)造媒體數(shù)智化轉(zhuǎn)型的集體氛圍，防止對(duì)人工智能的“妖魔化”。同時(shí)，盡管生成式人工智能技術(shù)通過(guò)簡(jiǎn)化步驟降低了數(shù)據(jù)新聞生產(chǎn)的創(chuàng)作門(mén)檻，但其模型界面功能復(fù)雜多樣，有時(shí)需要特定指令觸發(fā)。而創(chuàng)作人員人工智能使用技能水平存在差異，為此，應(yīng)加強(qiáng)對(duì)相關(guān)人員使用技能層面的相關(guān)培訓(xùn)，解決出現(xiàn)在傳媒業(yè)內(nèi)部的“技能鴻溝”。具體而言，應(yīng)建立包括使用流程、功能介紹、提問(wèn)方式、關(guān)鍵詞索引等層面的多維培訓(xùn)體系，并對(duì)融入較差群體的技術(shù)適應(yīng)問(wèn)題進(jìn)行針對(duì)性解決。

2．重視內(nèi)容權(quán)屬與隱私問(wèn)題，制定新聞倫理與責(zé)任規(guī)范

AIGC當(dāng)前是責(zé)任權(quán)屬的“灰色地帶”，數(shù)據(jù)新聞?dòng)捎谏婕皺C(jī)器生成的素材、采集的數(shù)據(jù)等，稍有不慎便會(huì)引發(fā)內(nèi)容權(quán)屬與隱私的糾紛。一方面，由于基于大量現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)訓(xùn)練，如果AIGC在創(chuàng)意、素材生成、排版設(shè)計(jì)等方面與其他數(shù)據(jù)新聞或素材作品類(lèi)似，是否會(huì)被視為抄襲或挪用，目前尚無(wú)定論；另一方面，生成式人工智能在進(jìn)行數(shù)據(jù)新聞選題分析、數(shù)據(jù)采集時(shí)需要爬取來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)的大量數(shù)據(jù)，其中可能包括用戶(hù)的畫(huà)像、使用行為、關(guān)系網(wǎng)絡(luò)等，而用戶(hù)對(duì)這一過(guò)程并不知情。

要解決這一問(wèn)題，相關(guān)部門(mén)應(yīng)完善相應(yīng)的法律法規(guī)，細(xì)化人工智能生成內(nèi)容責(zé)任歸屬的相關(guān)判定標(biāo)準(zhǔn)，加強(qiáng)對(duì)媒體運(yùn)用人工智能模型的算法透明度監(jiān)管，明晰數(shù)據(jù)獲取與素材使用的邊界。目前，我國(guó)已通過(guò)《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》等文件，規(guī)定了AIGC提供者應(yīng)當(dāng)依法承擔(dān)網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容生產(chǎn)者責(zé)任，然而現(xiàn)實(shí)中復(fù)雜的侵權(quán)、抄襲等問(wèn)題尚未得到細(xì)化規(guī)定。數(shù)據(jù)新聞生產(chǎn)機(jī)構(gòu)應(yīng)基于共同認(rèn)可的價(jià)值標(biāo)準(zhǔn)、新聞倫理制定通約的規(guī)則，搭建開(kāi)放、安全、共享的素材平臺(tái)與信息聚合平臺(tái)，通過(guò)數(shù)據(jù)分級(jí)管理、數(shù)據(jù)溯源等方式加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)信息的保護(hù)與處理。

2024年《人工智能生成合成內(nèi)容標(biāo)識(shí)辦法（征求意見(jiàn)稿）》指出，應(yīng)通過(guò)顯式標(biāo)識(shí)注明人工智能生成內(nèi)容，并通過(guò)在元數(shù)據(jù)中添加數(shù)字水印等隱式標(biāo)識(shí)記錄來(lái)源、版權(quán)、用途等信息。數(shù)據(jù)新聞創(chuàng)作者應(yīng)積極通過(guò)在數(shù)據(jù)與素材中添加標(biāo)注、公開(kāi)產(chǎn)品創(chuàng)作流程等方式接受公眾監(jiān)督，并在數(shù)據(jù)新聞作品發(fā)布前完善檢驗(yàn)機(jī)制，利用在線識(shí)別等技術(shù)對(duì)內(nèi)容中的類(lèi)似素材進(jìn)行比較與溯源，有效防止侵權(quán)等問(wèn)題。

3．完善審核流程機(jī)制，堅(jiān)守新聞?wù)鎸?shí)與客觀等傳統(tǒng)價(jià)值

新聞?wù)鎸?shí)性強(qiáng)調(diào)事實(shí)真實(shí)、總體真實(shí)以及本質(zhì)真實(shí)［12］，這要求新聞創(chuàng)作者加強(qiáng)事實(shí)核查，秉持社會(huì)主義核心價(jià)值觀，創(chuàng)作出符合事實(shí)與社會(huì)生活實(shí)際的新聞內(nèi)容。在操作時(shí)，人類(lèi)新聞創(chuàng)作者可能因?yàn)樾旁床豢煽?、核查疏漏等造成新聞不真?shí)。生成式人工智能技術(shù)融入后，也有可能出現(xiàn)欺騙新聞創(chuàng)作者，捏造“假數(shù)據(jù)”“假新聞”等現(xiàn)象。而新聞客觀要求新聞創(chuàng)作者不偏不倚、公正客觀地報(bào)道事實(shí)，在事實(shí)、觀點(diǎn)等方面不可摻雜個(gè)人意見(jiàn)與態(tài)度，盡量做到平衡。AIGC應(yīng)用后，由于訓(xùn)練內(nèi)容的良莠不齊，人工智能在生成內(nèi)容中可能會(huì)出現(xiàn)種族、性別、年齡等層面的算法歧視與偏見(jiàn)現(xiàn)象，甚至可能隱含商業(yè)資本的痕跡。

為此，AIGC融入數(shù)據(jù)新聞生產(chǎn)，應(yīng)當(dāng)堅(jiān)持主流價(jià)值和新聞基本原則引導(dǎo)，在開(kāi)發(fā)與應(yīng)用中加強(qiáng)對(duì)人工智能技術(shù)模型的底層邏輯建構(gòu)，明晰數(shù)據(jù)新聞創(chuàng)作的“紅線”與“底線”，對(duì)機(jī)器生成內(nèi)容的標(biāo)準(zhǔn)、流程進(jìn)行規(guī)定，如平衡篇幅、提供信源等，尤其應(yīng)當(dāng)強(qiáng)調(diào)其數(shù)據(jù)采集來(lái)源、分析過(guò)程的透明化，以確保生成內(nèi)容符合道德與法律規(guī)范和新聞規(guī)律。同時(shí)，建立機(jī)器自審自糾機(jī)制，將關(guān)鍵詞、素材圖片與特定數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)應(yīng)，若有疑似違背社會(huì)主義核心價(jià)值觀、商業(yè)化信息、虛假信息等內(nèi)容，便以標(biāo)注的形式告知人類(lèi)新聞創(chuàng)作者。

四、結(jié)語(yǔ)

AIGC的嵌入與應(yīng)用是數(shù)據(jù)新聞適應(yīng)媒體融合與數(shù)智化轉(zhuǎn)型的必經(jīng)之路。在數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素且愈發(fā)開(kāi)放化、多樣化的今天，推進(jìn)數(shù)據(jù)新聞生產(chǎn)“供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革”不僅能夠推動(dòng)公共服務(wù)，也能拓展新聞報(bào)道的深度與廣度，滿(mǎn)足用戶(hù)的多樣化閱讀需求，對(duì)社會(huì)、新聞行業(yè)及個(gè)體均具有重要的意義。數(shù)智技術(shù)的發(fā)展推動(dòng)了傳播觀念、傳媒業(yè)態(tài)、產(chǎn)品形態(tài)的革新，然而在技術(shù)應(yīng)用中仍然需要保持審慎的態(tài)度，堅(jiān)守新聞生產(chǎn)的基本原則、傳統(tǒng)價(jià)值，通過(guò)邊界調(diào)適與良性引導(dǎo)，數(shù)據(jù)新聞在人機(jī)協(xié)同的背景下更好助力公眾信息素養(yǎng)提升，以數(shù)據(jù)優(yōu)化資源配置，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，推動(dòng)國(guó)家治理能力和治理體系現(xiàn)代化。

｜參考文獻(xiàn)｜

［1］ 陳昌鳳. 數(shù)據(jù)主義之于新聞傳播：影響、解構(gòu)與利用 ［J］. 新聞界，2021（11）： 4-13．

［2］方潔，顏冬. 全球視野下的 “數(shù)據(jù)新聞”： 理念與實(shí)踐 ［J］. 國(guó)際新聞界，2013（6）： 73-83．

［3］ 曾慶香，陸佳怡. 新媒體語(yǔ)境下的新聞生產(chǎn)：主體網(wǎng)絡(luò)與主體間性［J］. 新聞?dòng)浾撸?018（4）：75-85．

［4］張巖松，孫少晶. 人—算法共生主體：計(jì)算新聞生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)中的主體創(chuàng)新［J］. 編輯之友，2022（3）：55-61．

［5］方惠. 數(shù)據(jù)可聽(tīng)化：聲音在數(shù)據(jù)新聞中的創(chuàng)新實(shí)踐 ［J］. 新聞?dòng)浾撸?020（11）： 68-74．

［6］劉鳴箏，朱芷瑤. 對(duì)話式新聞：AIGC 的智能化補(bǔ)充與沉浸式呈現(xiàn) ［J］. 青年記者，2023（13）： 57-59.

［7］國(guó)家高端智庫(kù)課題組. 人工智能時(shí)代新聞媒體的責(zé)任與使命 ［EB/OL］." （2024-10-14）［2025-01-30］." https：//www.news.cn/politics/20241014/fe72c14c8d1e4e509d68d0ff04455725/c.html.

［8］雪穎，劉欣，許靜. 人機(jī)協(xié)同視角下生成式 AI 新聞的前沿應(yīng)用與規(guī)制進(jìn)路 ［J］. 新聞愛(ài)好者，2023（11）： 38-43．

［9］王京，徐江旭. 從三大央媒實(shí)踐看主流媒體智能化發(fā)展趨勢(shì) ［J］. 傳媒，2023（8）： 35-37.

［10］“中國(guó)媒體智能化” 優(yōu)秀案例庫(kù) ［EB/OL］." （2024-11-10）［2025-01-30］. http：//featu

re.people.com.cn/medium/list.

［11］楊保軍. 再論“人工智能新聞生產(chǎn)體”的主體性［J］. 新聞界，2021（8）：21-27. 1014/fe72c14c8d1e4e509d68d0ff04455725/c.html.

［12］周海燕，張舜杰. “新聞?wù)鎸?shí)”在中國(guó)的意義旅行［J］. 新聞?dòng)浾撸?022（6）：3-16.