生成式人工智能驅(qū)動下的數(shù)據(jù)新聞實踐：范式變遷、應用變革、深度融合

【摘 要】我國數(shù)據(jù)新聞歷經(jīng)社會科學范式的本土化移植到計算主義范式的技術躍遷，生成式人工智能正驅(qū)動數(shù)據(jù)新聞邁入認知重構的新階段。通過智能化數(shù)據(jù)處理、自動化敘事生成與交互式可視化等創(chuàng)新技術手段，生成式人工智能正在深度重構數(shù)據(jù)新聞的生產(chǎn)鏈條與運作模式。在轉(zhuǎn)型過程中，數(shù)據(jù)新聞呈現(xiàn)多維度的深度融合特征：在價值導向上，實現(xiàn)了技術向善理念與新聞公共使命的有機統(tǒng)一；在人機交互層面，構建了以信息協(xié)同為核心的新型交互模式；在知識生產(chǎn)維度，開辟了通向共享與開放的知識創(chuàng)新路徑。這種深度融合不僅拓展了數(shù)據(jù)新聞的實踐邊界，也為新聞業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型提供了新的發(fā)展范式。

【關" 鍵" 詞】數(shù)據(jù)新聞；生成式人工智能；新聞范式；新聞傳播

【作者單位】蔣雪穎，中共浙江省委黨校浙江省“八八戰(zhàn)略”創(chuàng)新發(fā)展研究院，中國人民大學馬克思主義學院；付礫樂，北京大學新聞與傳播學院；許靜，北京大學新聞與傳播學院。

【基金項目】國家社會科學基金重點項目“突發(fā)公共事件輿論引導的機制、路徑與方法研究”（23AXW008）；

國家社科基金重點項目“中國式現(xiàn)代化的國際視覺傳播效能研究”（23AXW003）。

【中圖分類號】G212 【文獻標識碼】A 【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2025.02.005

數(shù)據(jù)新聞作為數(shù)字時代新聞業(yè)轉(zhuǎn)型的核心路徑，其發(fā)展始終與技術革新緊密交織。生成式人工智能的崛起正推動數(shù)據(jù)新聞實踐進入智能化新階段。習近平總書記指出：“從全球范圍看，媒體智能化進入快速發(fā)展階段。我們要增強緊迫感和使命感，推動關鍵核心技術自主創(chuàng)新不斷實現(xiàn)突破，探索將人工智能運用在新聞采集、生產(chǎn)、分發(fā)、接收、反饋中，用主流價值導向駕馭‘算法’，全面提高輿論引導能力?！保?］這一戰(zhàn)略指引不僅揭示了人工智能對新聞傳播體系的重構價值，還確立了技術倫理與新聞使命的融合要求。ChatGPT、文心一言、通義千問、DeepSeek等大語言模型構建了新型生產(chǎn)架構，為主流媒體實現(xiàn)了多領域、多層次、多場景的基本覆蓋，標志著智能技術正從工具性輔助轉(zhuǎn)向結構性重塑。

作為全球新聞創(chuàng)新的關鍵路徑，數(shù)據(jù)新聞的演進史本質(zhì)上是技術哲學與新聞專業(yè)主義的對話史。早期數(shù)字化技術驅(qū)動的數(shù)據(jù)可視化實踐，著重解決信息過載時代認知效率不高的問題。生成式人工智能賦能的智能新聞生產(chǎn)則通過語義理解、知識推理和創(chuàng)意生成能力的融合，推動新聞業(yè)從數(shù)據(jù)闡釋者向知識建構者轉(zhuǎn)型。這種轉(zhuǎn)型不僅體現(xiàn)在技術應用層面，還折射出新聞業(yè)在社會認知網(wǎng)絡中角色定位的根本性轉(zhuǎn)變。本文旨在探討生成式人工智能如何推動數(shù)據(jù)新聞范式的變革，通過解構其在數(shù)據(jù)處理、新聞敘事、可視化呈現(xiàn)等維度的創(chuàng)新實踐，揭示生成式人工智能技術與數(shù)據(jù)新聞的深度融合，為未來數(shù)據(jù)新聞的創(chuàng)新與發(fā)展提供思路。

一、我國數(shù)據(jù)新聞的實踐范式變遷

數(shù)據(jù)新聞的歷史是一段新聞與政治變革、社會科學發(fā)展以及專業(yè)權威重構深度交織的復雜敘事。每一次技術突破都深刻重塑了新聞的生產(chǎn)方式與敘事邏輯。生成式人工智能不僅改變了數(shù)據(jù)的處理與呈現(xiàn)方式，還重新定義了新聞生產(chǎn)的邊界與可能性，數(shù)據(jù)新聞的實踐范式再次面臨變革，技術迭代持續(xù)推動新聞實踐范式的三重躍遷：價值維度實現(xiàn)從事實核查到意義建構的深化，傳播維度完成從單向傳遞到關系連接的升級，認知維度達成從信息呈現(xiàn)到知識生產(chǎn)的跨越。

西方國家數(shù)據(jù)新聞發(fā)展經(jīng)歷了3次范式轉(zhuǎn)型。第一次是19世紀到20世紀初的統(tǒng)計啟蒙范式，以數(shù)據(jù)透明性為改革工具，將社會現(xiàn)實量化為可計算的公共知識，但統(tǒng)計工具的美學化在一定程度上也遮蔽了社會矛盾。第二次是20世紀60年代的科學主義范式，精確新聞運動引入社會科學方法論，計算機輔助報道強化了技術權威，通過“假設—驗證”模型解構權力話語，但也簡化了社會復雜性。第三次是處于計算主義范式的當下，大數(shù)據(jù)技術的“數(shù)據(jù)本體論”轉(zhuǎn)向，實現(xiàn)規(guī)?；a(chǎn)與公眾參與，但也存在模糊人機責任倫理的風險。相較于西方，我國數(shù)據(jù)新聞起步較晚，但在10余年的探索中也形成了具有中國特色的數(shù)據(jù)新聞實踐成果，并在技術應用、社會價值與新聞業(yè)的動態(tài)平衡中完成了一次次革新。

1．萌芽階段（2012年前）：技術引入與理念啟蒙

我國數(shù)據(jù)新聞的萌芽在全球金融危機與北京奧運會之際已有跡象。2008年，以財經(jīng)類媒體為代表的新聞媒體嘗試通過圖表分析的方式解讀經(jīng)濟數(shù)據(jù)對社會的影響，公開的數(shù)據(jù)來源有限且可視化形式局限于靜態(tài)圖，傳播媒介也受限于報紙媒體。同年，時值我國首次舉辦奧運會之際，有網(wǎng)絡媒體推出奧運金牌榜的動態(tài)數(shù)據(jù)頁面，雖然技術較為原始，卻不失為數(shù)據(jù)可視化的本土嘗試。這些新聞作品的出現(xiàn)使得“數(shù)據(jù)驅(qū)動真相”的新聞生產(chǎn)理念逐漸浮現(xiàn)，強調(diào)量化方法對傳統(tǒng)報道的補充作用，背后閃爍著“精確新聞報道”理念的影子，但在主流的新聞報道形式中，報紙的傳統(tǒng)圖文信息和電視媒體的視聽符號仍是新聞內(nèi)容的中心。

2．探索階段（2012—2017年）：社會科學范式的本土化移植

2012年，大數(shù)據(jù)的概念引入中國，網(wǎng)易“數(shù)讀”欄目創(chuàng)立，首次引入數(shù)據(jù)可視化技術系統(tǒng)性報道社會議題［2］。其采用信息圖解讀社會議題，引發(fā)新聞行業(yè)關注，顯示了數(shù)據(jù)的敘事能力與效果。同年《中華人民共和國政府信息公開條例》修訂，要求財政預算、環(huán)境監(jiān)測等數(shù)據(jù)逐步公開，為數(shù)據(jù)新聞的發(fā)展與探索提供了數(shù)據(jù)原料。

2013年財新網(wǎng)“數(shù)字說”團隊成立，其推出的數(shù)據(jù)新聞作品《三公消費龍虎榜》整合了2010年以來官方公布的90余個中央級單位的三公消費數(shù)據(jù)，通過圖形編排與可視化方式，使用戶對三公消費的含義、各部門的支出結構、人均支出等一目了然，用戶通過與作品的交互點擊發(fā)現(xiàn)不同的信息，是一種開放式報道的嘗試?！肚鄭u中石化管道爆炸事故》這則新聞將現(xiàn)場照片和地圖位置相關聯(lián)，不僅使用戶通過交互行為了解報道事故的具體位置，也讓用戶根據(jù)配圖的文字描述了解事故完整的起因與經(jīng)過［3］。這種報道方式從形式、內(nèi)容體量和深度上顯示數(shù)據(jù)新聞不僅具有解釋性報道的功能，還發(fā)揮了調(diào)查性監(jiān)督的媒體責任。2014年初，中央電視臺的《晚間新聞》與百度合作，首次啟用百度地圖定位可視化大數(shù)據(jù)播報國內(nèi)春節(jié)人口遷徙情況，這是電視媒體對數(shù)據(jù)新聞可視化的探索性嘗試，引起了較大的社會反響。之后，人民網(wǎng)、新華網(wǎng)、人民日報、澎湃新聞、DT財經(jīng)等綜合類或財經(jīng)類媒體也開始探索數(shù)據(jù)新聞的設計與傳播模式，從信息的準確性、內(nèi)容的可讀性和效果的公共性等方面推動了數(shù)據(jù)新聞對傳統(tǒng)新聞生產(chǎn)流程與新聞價值的重塑［4］。

3．深化階段（2017年至今）：計算主義范式的技術躍遷

2017年，新華社的人工智能平臺“媒體大腦”上線，標志著中國數(shù)據(jù)新聞進入智能化階段。該平臺通過自然語言處理技術，實現(xiàn)5秒生成地震快訊，顛覆性地改變了新聞的生產(chǎn)流程，顯示了新聞敘事的數(shù)據(jù)本體論轉(zhuǎn)向——從“用數(shù)據(jù)講故事”轉(zhuǎn)向“讓數(shù)據(jù)自述故事”。這一時期的范式轉(zhuǎn)變體現(xiàn)在兩個層面：一是實現(xiàn)認識論突破，用相關性取代因果性作為敘事邏輯，“數(shù)據(jù)即敘事”即通過數(shù)據(jù)間的關聯(lián)性揭示社會系統(tǒng)的復雜性，以凸顯數(shù)據(jù)新聞的核心理念——將社會現(xiàn)實轉(zhuǎn)化為可計算的公共知識；二是生產(chǎn)流程再造，這不僅體現(xiàn)在算法驅(qū)動的大數(shù)據(jù)技術使數(shù)據(jù)新聞團隊能處理百萬級數(shù)據(jù)，也表現(xiàn)為公眾在新聞作品生產(chǎn)與作品交互中的參與度進一步提升，“眾包”概念逐漸在新聞業(yè)界流行開來。例如，澎湃新聞的“美數(shù)課”深耕交互式數(shù)據(jù)敘事，騰訊的“谷雨數(shù)據(jù)”繼續(xù)探索融合多模態(tài)形式的數(shù)據(jù)新聞作品。

數(shù)據(jù)新聞計算主義范式的轉(zhuǎn)變實質(zhì)上是技術決定論在新聞領域的具象化。當?shù)卣饒蟮罊C器人能在3分鐘內(nèi)完成數(shù)據(jù)抓取、文本生成與發(fā)布時，新聞的時效性得到空前提升，但“人—機”認知分工的模糊化也導致責任倫理的反思。然而，大語言模型帶來的不僅是技術工具的升級，還是新聞認識論的重構：當人工智能能自主完成數(shù)據(jù)解讀、故事框架生成甚至多模態(tài)內(nèi)容生產(chǎn)時，傳統(tǒng)“記者—數(shù)據(jù)”的主客體關系被徹底顛覆，進一步使新聞的功能從“告知事實”轉(zhuǎn)向“解釋系統(tǒng)”，數(shù)據(jù)新聞向敘事智能化、生產(chǎn)民主化、倫理制度化發(fā)展［5］。至此，數(shù)據(jù)新聞從人工驅(qū)動轉(zhuǎn)向算法驅(qū)動，形成“數(shù)據(jù)—用戶—算法”交互流動的循環(huán)生態(tài)。

二、生成式人工智能對數(shù)據(jù)新聞生產(chǎn)的應用與變革

審視我國數(shù)據(jù)新聞發(fā)展現(xiàn)狀，其結構性不足已形成多重發(fā)展掣肘：數(shù)據(jù)層面受制于來源單一性與開放壁壘，存在數(shù)據(jù)治理技術斷層與標準化缺失；敘事層面囿于選題同質(zhì)化與風險規(guī)避慣性，呈現(xiàn)線性邏輯主導的深度闡釋困境；交互層面則陷入可視化形式趨同、設計交互淺表化等現(xiàn)實矛盾。究其根本，這些癥結映射出傳統(tǒng)生產(chǎn)范式在數(shù)據(jù)智能時代的系統(tǒng)性局限，生成式人工智能的技術突破正為行業(yè)革新提供關鍵解域路徑。

生成式人工智能通過智能化的數(shù)據(jù)清洗網(wǎng)絡與預測性建模框架重構了新聞生產(chǎn)的底層數(shù)據(jù)生態(tài)，使多源異構數(shù)據(jù)的實時整合與前瞻性洞察成為可能，為新聞敘事奠定動態(tài)的知識基底。在內(nèi)容生產(chǎn)維度，自動化文本生成引擎與用戶畫像驅(qū)動的敘事適配系統(tǒng)協(xié)同演進，不僅突破了傳統(tǒng)新聞采編的效率邊界，還通過個性化語義映射實現(xiàn)了從大眾傳播到精準觸達的范式躍遷。多模態(tài)生成技術與交互式敘事架構的深度融合，催生出具備視覺語法自進化能力的數(shù)據(jù)圖景，使數(shù)據(jù)新聞作品在用戶參與式探索中完成認知價值的持續(xù)增值。

1．數(shù)據(jù)處理的智能化與預測性增強

生成式人工智能通過智能化的數(shù)據(jù)搜集、動態(tài)化的信息整合與前瞻性的趨勢預測，革新了數(shù)據(jù)新聞生產(chǎn)的底層架構，驅(qū)動新聞生產(chǎn)從海量信息篩選到敘事邏輯構建的全流程效率躍升，為新聞業(yè)的精準化、敏捷化轉(zhuǎn)型注入技術勢能。

在數(shù)據(jù)自動搜集方面，生成式人工智能正在重塑數(shù)據(jù)搜集的價值鏈：一是通過語義理解實現(xiàn)“需求—資源”的精準匹配，突破傳統(tǒng)關鍵詞檢索的局限；二是自動識別離散信息間的敘事線索，構建跨模態(tài)數(shù)據(jù)的關聯(lián)網(wǎng)絡；三是建立自適應學習系統(tǒng)，使數(shù)據(jù)搜集策略隨新聞熱點的演化動態(tài)調(diào)整。生成式人工智能通過構建多模態(tài)特征提取網(wǎng)絡，能夠自動識別文本、圖像、視頻等異構數(shù)據(jù)的關鍵信息來建立統(tǒng)一表征空間。上海廣播電視臺生成式人工智能媒體融合創(chuàng)新工作室的人工智能工具集Scube正式接入DeepSeek［6］，具備更高效的海量數(shù)據(jù)處理能力，可快速抓取全網(wǎng)熱點。這種技術路徑將傳統(tǒng)人工檢索效率提升3—4倍，能通過語義相似度計算實現(xiàn)精準去重。

在數(shù)據(jù)整合方面，生成式人工智能系統(tǒng)通過承擔數(shù)據(jù)密集型的基礎處理任務，使新聞從業(yè)者得以將認知資源聚焦于價值密度更高的深度分析與敘事建構。大語言模型在認知推理與語義解析方面的能力躍遷，為重構數(shù)據(jù)整合范式提供了新的技術路徑。在結構化數(shù)據(jù)領域（如金融交易、體育賽事、選舉預測等），基于模板的自動化生成系統(tǒng)可有效完成周期性報道任務。在非結構化數(shù)據(jù)處理維度（如社交媒體輿情、學術文獻、新聞報道文本等），結合文本挖掘與知識圖譜的混合智能系統(tǒng)展現(xiàn)了強大的信息抽取與關聯(lián)分析能力，如新華智云超融合智能媒資4.0采用無監(jiān)督學習算法，通過元數(shù)據(jù)標注與內(nèi)容特征提取完成資源分類，基于語義分析與事件識別技術動態(tài)構建主題關聯(lián)模型，自動化聚類相關媒資與歷史素材，降低人工操作強度，精準識別并批量處理重復的場景素材，優(yōu)化存儲資源利用率［7］。這表明生成式人工智能通過“端到端處理—動態(tài)優(yōu)化”的技術路徑，正在消解傳統(tǒng)數(shù)據(jù)整合中的效率瓶頸與模態(tài)壁壘，推動新聞生產(chǎn)向智能化深度轉(zhuǎn)型。

在數(shù)據(jù)預測方面，生成式人工智能可以通過重構新聞生產(chǎn)的時間性，突破報道滯后性的困境。傳統(tǒng)新聞業(yè)的倒金字塔結構以事后追溯性敘事為基礎，人工智能賦能的預測性報道創(chuàng)造了預見性在場的新范式。這種轉(zhuǎn)型包含三重時間維度的變革：一是生產(chǎn)周期壓縮，實時數(shù)據(jù)流處理技術消解了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)清洗、建模的延時性，使新聞生產(chǎn)從事后解釋轉(zhuǎn)向同步推演；二是敘事時空擴展，多變量時序生成模型突破線性時間束縛，構建起“歷史回溯—現(xiàn)狀分析—未來推演”的立體化敘事框架；三是傳播時效重構，預測結果的動態(tài)更新機制，使新聞產(chǎn)品從有保質(zhì)期轉(zhuǎn)變?yōu)槌掷m(xù)演化的生命體。

2．新聞敘事的自動化與個性化凸顯

生成式人工智能能夠通過自動化生成內(nèi)容并基于用戶偏好實現(xiàn)個性化敘事，從而提升數(shù)據(jù)新聞的生產(chǎn)效率和受眾體驗。

在新聞敘事自動化生成方面，生成式人工智能通過自然語言處理與深度學習技術，解析多維數(shù)據(jù)集，識別關鍵變量間的統(tǒng)計關聯(lián)與因果線索，自動生成符合新聞專業(yè)規(guī)范的敘事框架，實現(xiàn)了從結構化數(shù)據(jù)到敘事文本的自動化轉(zhuǎn)換。這種能力突破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)新聞生產(chǎn)中人工編碼與模板化寫作的效率瓶頸，將數(shù)據(jù)解讀與內(nèi)容生產(chǎn)的周期壓縮至分鐘級。這在處理有時效性要求的突發(fā)事件報道時表現(xiàn)尤為亮眼，如青島新聞網(wǎng)浪漲媒體大模型接入DeepSeek—R1后，能夠在5分鐘內(nèi)生成包含核心事實、數(shù)據(jù)圖表及多維度解讀的初稿，同一新聞事件可被自動拆解為短視頻、互動H5及數(shù)字人播報腳本，適配抖音、微信、客戶端等不同的傳播場景［8］。在動態(tài)敘事模型升級上，生成式人工智能通過實時數(shù)據(jù)流處理技術構建可迭代的敘事模型，自主調(diào)整敘事焦點與表達結構，如在股市異常波動時優(yōu)先呈現(xiàn)關鍵指標變化，確保內(nèi)容與數(shù)據(jù)演進保持同步。

生成式人工智能還可通過用戶畫像分析與上下文感知，實現(xiàn)精準觸達的個性化敘事。依據(jù)受眾的知識背景、閱讀偏好與終端設備特征，系統(tǒng)可動態(tài)調(diào)整敘事視角（如宏觀政策解讀或微觀個體故事）、信息密度（簡潔版或深度版）及表達風格（嚴謹學術型或通俗對話型），使單一數(shù)據(jù)集衍生出多維敘事產(chǎn)品，提升傳播的精準度。界面財聯(lián)社依托財躍大模型開發(fā)的面向個人投資者的“小財神”智能體應用，能夠基于用戶關注的上市公司、行業(yè)動態(tài)及專業(yè)領域，提供精準的個性化資訊解讀并實時生成定制化財經(jīng)簡報，充分展現(xiàn)了生成式人工智能在個性化敘事領域的創(chuàng)新實踐［9］。更重要的是，生成式人工智能正在引領數(shù)據(jù)新聞從傳統(tǒng)的單向傳播模式向交互式探索范式演進。界面財聯(lián)社“小財神”通過自然語言交互技術使讀者可自主設定分析維度、調(diào)整變量參數(shù)或提出追問請求，系統(tǒng)實時生成定制化敘事內(nèi)容。這種雙向敘事模式不僅提高了用戶的參與度，還通過人機協(xié)作引導用戶開展深度思考，使數(shù)據(jù)解讀從結論傳遞升級為認知共建過程。

3．新聞作品的可視化與交互性優(yōu)化

生成式人工智能通過技術創(chuàng)新有效化解了數(shù)據(jù)新聞可視化領域長期存在的效率瓶頸與敘事適配性矛盾，其技術賦能主要體現(xiàn)在自動化生成、風格化創(chuàng)新與交互性重構三個維度。

在數(shù)據(jù)可視化自動生成層面，生成式人工智能通過特征提取網(wǎng)絡與視覺語法庫的深度耦合，實現(xiàn)了從原始數(shù)據(jù)到可視化成品的端到端轉(zhuǎn)化。技術架構包含三個關鍵層級：一是數(shù)據(jù)解析層運用自然語言處理技術識別數(shù)據(jù)集的時間維度、空間屬性及統(tǒng)計特征；二是視覺匹配層基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡構建可視化模式庫，建立散點圖、熱力圖等標準圖表與數(shù)據(jù)特征的映射關系；三是動態(tài)渲染層通過生成對抗網(wǎng)絡優(yōu)化視覺元素的布局美學與交互邏輯。新華社的“圖圖”系統(tǒng)可根據(jù)用戶輸入的指令自動生成包含折線圖、柱狀圖及動態(tài)趨勢標注的多維視圖［10］，將需要手動處理的數(shù)據(jù)和設計流程中數(shù)小時的步驟壓縮至秒級，持續(xù)學習用戶反饋數(shù)據(jù)優(yōu)化視覺語法規(guī)則。

在視覺敘事風格化創(chuàng)新方面，多模態(tài)生成技術突破了傳統(tǒng)動畫制作的技術限制，通過解構視覺元素的風格特征矩陣，數(shù)據(jù)新聞突破了傳統(tǒng)信息圖表的表達邊界。數(shù)據(jù)新聞基于注意力機制的多模態(tài)對齊模型，可將文本語義、數(shù)據(jù)特征與視覺風格進行向量空間映射，如央視新聞的《人工智能數(shù)“讀”兩會》項目通過提取歷年兩會報道的鏡頭構圖、色彩搭配與動態(tài)轉(zhuǎn)場特征，構建不同風格和維度的參數(shù)空間，使人工智能生成的科技創(chuàng)新主題畫面自動繼承主流媒體的視覺修辭傳統(tǒng)［11］，實現(xiàn)了歷史語境與當代審美的動態(tài)融合。

在交互性重構維度，生成式人工智能通過跨模態(tài)對齊技術實現(xiàn)多維敘事融合。在表層交互維度，跨模態(tài)生成系統(tǒng)可實時響應用戶操作；在深層敘事維度，用戶行為數(shù)據(jù)通過強化學習機制持續(xù)優(yōu)化生成模型。該項目的反饋系統(tǒng)包含三層閉環(huán)：一是交互日志分析模塊提取用戶的提問偏好與瀏覽路徑；二是敘事策略優(yōu)化模塊調(diào)整歷史事件的呈現(xiàn)優(yōu)先級；三是視覺生成模塊動態(tài)更新三維場景的信息密度。這種自適應機制使新聞作品從封閉的敘事客體轉(zhuǎn)變?yōu)榫哂谐砷L性的智能體，用戶既是內(nèi)容消費者，也是敘事協(xié)作者。中央廣播電視總臺的《穿越千年來見你》項目創(chuàng)新性地整合歷史人物畫像數(shù)據(jù)庫與GPT模型，用戶選擇對話角色后，系統(tǒng)實時生成符合人物時代特征的語言風格與知識圖譜，同步展示對應的服飾、建筑等視覺元素的演化過程。ChatGPT接口與歷史人物數(shù)據(jù)庫的對接，使人工智能能依據(jù)用戶提問的深度自動生成符合角色身份的觀點論述，聯(lián)動可視化系統(tǒng)展示對應的歷史事件時間軸。

三、生成式人工智能與數(shù)據(jù)新聞的深度融合

生成式人工智能與數(shù)據(jù)新聞的深度融合，既是技術向善的倫理實踐與新聞公共使命的價值耦合，也是人機協(xié)同認知與知識共享生態(tài)的技術重構。這一融合需在工具理性與公共責任的動態(tài)平衡中實現(xiàn)社會效益最大化，借助人機交互的認知協(xié)同重塑新聞生產(chǎn)邏輯，以開放共享的知識復用機制推動新聞業(yè)從機構敘事向生態(tài)化知識網(wǎng)絡轉(zhuǎn)型，最終為智能時代的新聞業(yè)開辟技術賦能與公共價值共生的創(chuàng)新路徑。

1．價值導向：技術向善與新聞使命的融合

2023年10月，中央網(wǎng)絡安全和信息化委員會辦公室發(fā)布《全球人工智能治理倡議》。這一倡議提出“以人為本”“智能向善”等基本原則，為解決人工智能治理難題貢獻了中國方案，也為新聞媒體擔當責任與使命指明了方向［12］。生成式人工智能與數(shù)據(jù)新聞的深度融合，需要超越工具理性的效率崇拜，在技術價值與新聞真實性、創(chuàng)新能力與公共責任、用戶體驗與社會效益的張力中尋求動態(tài)平衡，最終實現(xiàn)技術向善的倫理承諾與新聞使命的公共屬性之間的范式共生。

（1）技術向善的新聞化表達

從技術政治學角度看，數(shù)據(jù)新聞的每次范式轉(zhuǎn)換都伴隨著特定權力結構的再生產(chǎn)：19世紀統(tǒng)計工具的勃興服務于工業(yè)資本主義的治理需求，20世紀精確新聞學的勃發(fā)呼應冷戰(zhàn)格局下的知識權力博弈，當代人工智能的應用則嵌入技術決定論的認知邏輯。技術創(chuàng)新從來都不是價值中立的進程，而是社會權力關系的具象化。在數(shù)字時代的認知危機中，數(shù)據(jù)新聞的未來或許不在于追求更強的確定性，而在于學習科學的謙遜：像科學共同體接受“臨時共識”那樣，新聞業(yè)需要發(fā)展出表達不確定性的敘事語法。這要求從業(yè)者既善用數(shù)據(jù)揭示結構性問題，又能坦誠接受數(shù)據(jù)有限性的認知邊界。唯有如此，數(shù)據(jù)新聞才能真正實現(xiàn)不是提供確定的答案，而是培育公眾的批判性認知能力。

生成式人工智能的算法邏輯雖然強化了新聞生產(chǎn)的效率優(yōu)勢，卻也加劇了數(shù)字信任危機、平臺權力擴張、隱私治理悖論、算法偏見等異化風險。因此，探索一條規(guī)避技術弊病的反異化路徑同樣迫切，尤其是在以技術和數(shù)據(jù)驅(qū)動內(nèi)容生產(chǎn)的數(shù)據(jù)新聞領域。生成式人工智能技術的應用提供了將社會公平、風險預警、文化傳承等公共價值內(nèi)嵌于新聞生產(chǎn)流程的新機遇，新聞業(yè)可將這些價值融入人工智能的訓練目標，比如在優(yōu)化損失函數(shù)時加入衡量公共利益的指標，從而引導生成式人工智能技術生產(chǎn)出更符合社會整體利益的新聞作品，更好地體現(xiàn)新聞的公共性與新聞應有的社會價值。

（2）新聞使命的技術化實踐

生成式人工智能技術對人認知方式的漸進式改變主要表現(xiàn)為大量信息可通過人工智能工具短時匯總于用戶面前，但需要多次調(diào)試才能產(chǎn)出符合“人”表達邏輯與閱讀習慣的信息。對新聞生產(chǎn)者來說，使用人工智能的最大挑戰(zhàn)是對工具了解有限，歐洲新聞聯(lián)盟的一則調(diào)查顯示，超過一半的受訪者擔心人工智能的偏見和道德問題，近四成受訪者認為缺乏時間試驗技術的可靠性是技術推廣的障礙，這反映了社會對這些技術潛在影響的廣泛關注。

這給數(shù)據(jù)新聞生產(chǎn)帶來啟示，即按照人機交互和用戶體驗設計的原則，新聞生產(chǎn)者必須預測用戶希望以何種方式參與自動化信息體驗、用戶瀏覽不同信息層的潛在方式及新聞作品的弊端。因此，記者與數(shù)據(jù)工程師需要深入合作，重新構思、解碼，甚至再編碼技術工具已經(jīng)輸出的作品。新聞生產(chǎn)的思維過程也不僅是辨別哪段采訪能更好地呈現(xiàn)某個事實或論點，而是思考怎樣組合條件語句、怎樣使用提示問句，從而使人工智能工具能自動決定哪個標題能吸引受眾。與此同時，通過知識圖譜補全技術，生成式人工智能能夠從碎片化數(shù)據(jù)中重建事件全貌、歸納多元觀點、識別意見極化的關鍵點，為挖掘新聞事件背后更深層次的社會動因與社會變遷邏輯，生產(chǎn)出更有深度的數(shù)據(jù)新聞作品提供技術可能性。

2．人機交互：以信息協(xié)同為核心的交互模式

在數(shù)據(jù)新聞的實踐中，生成式人工智能推動數(shù)據(jù)新聞編輯、可視化設計師、前端工程師等行為主體與智能體形成以信息協(xié)同為核心的交互模式，人賦予智能體存在的意義與價值，智能體為人提供與自身經(jīng)驗相關又超越經(jīng)驗的認知能力和行動可能性，由此實現(xiàn)雙向建構。這說明要實現(xiàn)生成式人工智能與數(shù)據(jù)新聞的深入融合，需要在人機交互層面實現(xiàn)從功能疊加到認知耦合的轉(zhuǎn)變，構建以“人類意圖—算法能力”雙向校準為核心的認知協(xié)同系統(tǒng)。

（1） 交互模式的重構

當前，人們逐漸形成對生成式人工智能技術的全新認知，即生成式人工智能技術具有多模態(tài)的類人性交互特性，使用此類技術工具的用戶會逐漸發(fā)現(xiàn)人工智能GC敘事在一定程度上隱匿了人本身及其主觀情感。對新聞生產(chǎn)而言，完成對新聞信息的自動采集與生成的是智能技術應用程序，“人”這類新聞生產(chǎn)者隱匿于算法和人工智能技術之后。但人工智能的擬主體性不能與人的主體性混同，人類仍然是新聞生產(chǎn)傳播中的知識創(chuàng)造者和責任終極主體，是本質(zhì)上能夠突破既有知識邊界、承擔社會責任與法律責任的主體［13］。

生成式人工智能通過模仿人類的數(shù)據(jù)處理邏輯，輔助完成數(shù)據(jù)挖掘、模式識別和內(nèi)容生成，部分替代傳統(tǒng)的人工勞動。與此同時，記者更加注重數(shù)據(jù)化思維，以可計算性為核心，將新聞經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為結構化數(shù)據(jù)，優(yōu)化智能系統(tǒng)的學習能力，推動數(shù)據(jù)新聞的生產(chǎn)閉環(huán)［14］。因此，人機交互模式需要從意圖解析和能力增強兩個方面繼續(xù)深化。就意圖解析而言，在新聞生產(chǎn)過程中，記者以自然語言提示與人工智能工具進行對話并實時修正生成的內(nèi)容，訓練人工智能工具深入理解新聞生產(chǎn)語境的敏感性。與此同時，扮演人類“超級外腦”的人工智能也能實時跟進社會熱點，結合社交媒體情緒熱力走勢提供實時的數(shù)據(jù)洞察服務，為記者決定是否跟進并策劃新的數(shù)據(jù)新聞作品提供建議與參考。

（2）協(xié)同層級的躍升

交互與協(xié)作是數(shù)智時代人機傳播的關鍵所在［15］。在由代碼層層嵌套的交互邏輯中，計算不再是機器的特殊功能，而是社會技術環(huán)境里事物的普遍屬性。平臺不僅是技術現(xiàn)實，還是全新的組織和連接模式。傳感技術的應用逐漸普遍，與感官系統(tǒng)直接互動，人類正邁向“可編程未來”［16］。根據(jù)生產(chǎn)技術賦能數(shù)據(jù)新聞生成的自動化程度，數(shù)據(jù)新聞的生成可分為自動化生成和交互式生成。在自動化生成中，人只完成初始程序的設定，其余交由技術工具完成，因為機器是一種特殊的生產(chǎn)者，在人進行初始的編碼之后，機器可以獨立生成可讀且可信的數(shù)據(jù)故事［17］。交互式生成則是人在自動化生成的基礎上繼續(xù)修改、潤色數(shù)據(jù)故事，加入富有人情味的洞察與見解。

因此，在數(shù)據(jù)新聞生產(chǎn)中，人機交互的協(xié)同趨向可分為初級協(xié)同和深度協(xié)同兩個層級。初級協(xié)同是人工智能工具執(zhí)行結構化任務，如對與新聞內(nèi)容相關的數(shù)據(jù)進行收集、清洗并進行模板化寫作，而新聞生產(chǎn)者如新聞編輯、設計師或可視化技術人員等，主要負責新聞可視化與交互程度的創(chuàng)意與新聞倫理審查。深度協(xié)同是人工智能工具模擬“專家思維”，如基于歷史獲獎作品來訓練人工智能工具創(chuàng)作出適用于多元調(diào)查報道主題的可視化結構模型，與記者共同策劃報道框架，形成“認知涌現(xiàn)”。記者仍承擔著數(shù)據(jù)驗證、知識提煉和公共解釋的責任，通過數(shù)據(jù)敘事揭示復雜事實，減少人工智能生成內(nèi)容中的偏差，確保數(shù)據(jù)新聞的準確性與公共價值。生成式人工智能的內(nèi)容生產(chǎn)過程是不斷遞歸、優(yōu)化的，不斷深度優(yōu)化地訓練其“創(chuàng)意”能力是人作為新聞從業(yè)者介入數(shù)據(jù)新聞生產(chǎn)的獨特生態(tài)位。

3．知識復用：通向共享與開放的知識生產(chǎn)

數(shù)據(jù)新聞在新聞發(fā)布后進入知識的網(wǎng)絡，在網(wǎng)絡傳播中成為一種可以被媒體和讀者復用的知識。通過數(shù)據(jù)庫的建立、更新和開放，數(shù)據(jù)新聞實現(xiàn)了知識管理和知識開放的功能，數(shù)據(jù)的流動和再次利用成為可以被復用的結構化信息，提供給后續(xù)的知識生產(chǎn)。生成式人工智能將重塑新聞業(yè)的知識管理范式，推動行業(yè)從個體知識私有化轉(zhuǎn)向集體智慧開源化，推動知識生產(chǎn)從機構壟斷走向生態(tài)共建。這一轉(zhuǎn)型不僅強化了數(shù)據(jù)新聞作為社會記憶載體的歷史價值，還通過知識共享機制放大了其文化傳播與社會治理功能。

（1）知識生產(chǎn)的開放性重構

新聞作為人類認知世界的重要方式，本質(zhì)上是關于客觀世界的系統(tǒng)性、積累性知識生產(chǎn)［18］。傳統(tǒng)新聞業(yè)以“機構主導事實定義權”的核心邏輯，通過制度化的專業(yè)組織與生產(chǎn)規(guī)則壟斷知識權威。生成式人工智能的介入?yún)s推動新聞業(yè)從個體知識私有化向集體智慧開源化演進。

基于人工智能技術的開放平臺正在形成數(shù)據(jù)新聞模型共享池，支持多機構間的模塊化生產(chǎn)與分布式調(diào)用。這種機制允許參與方以極低的成本復用已驗證的數(shù)據(jù)處理模型，降低調(diào)查性報道的門檻。知識生產(chǎn)的“眾籌”特性正在消解傳統(tǒng)媒體對專業(yè)工具的獨占性控制。聯(lián)邦學習技術創(chuàng)造了數(shù)據(jù)可用不可見的共享范式，使跨機構聯(lián)合訓練高階人工智能模型成為可能［19］。參與方通過加密參數(shù)交換完成模型優(yōu)化，既能挖掘數(shù)據(jù)關聯(lián)價值，又能規(guī)避敏感信息泄露風險。這種技術路徑為調(diào)查報道的跨域協(xié)作提供了合規(guī)性保障。當開源社區(qū)能通過生成式人工智能直接完成數(shù)據(jù)清洗、可視化與趨勢預測時，專業(yè)媒體必須重構其核心價值。建立人工智能生成內(nèi)容的多級核查體系，通過區(qū)塊鏈存證確保數(shù)據(jù)結論可追溯至原始信源，成為維護認知權威的關鍵策略。新聞業(yè)的角色正從事實供應商轉(zhuǎn)向知識驗證者。

（2）知識復用的智能化升級

當機器智能滲透知識生產(chǎn)全鏈條，新聞業(yè)正經(jīng)歷從“機構中心化敘事”到“生態(tài)化知識網(wǎng)絡”的范式躍遷。數(shù)據(jù)新聞經(jīng)過生成式人工智能工具的潤色，可根據(jù)信息的變化進行階段性調(diào)整，形成動態(tài)知識庫，然后通過自動抽取歷史報道中的事件脈絡、信源關系建立起可檢索的“新聞記憶網(wǎng)絡”，輔助記者快速調(diào)用背景知識。這不僅能提升同一則數(shù)據(jù)新聞內(nèi)容的豐富度，也能使新聞與新聞間因為信息的關系形成關聯(lián)，拓展了新聞的知識網(wǎng)絡。此外，生成式人工智能根據(jù)用戶的交互數(shù)據(jù)（如讀者對某類數(shù)據(jù)圖表的關注時長）動態(tài)優(yōu)化知識呈現(xiàn)方式（如自動生成簡化版、深度版分析報告），將用戶交互數(shù)據(jù)反饋給新聞編輯室，構建起新聞生產(chǎn)者對用戶偏好的認知協(xié)同梯度模型，從而為新聞編輯室的人機分工提供現(xiàn)實依據(jù)。

機器智能在記憶、計算與模式識別等維度展現(xiàn)的能力優(yōu)勢，已成為人類知識生產(chǎn)不可或缺的認知伙伴。人機智能通過雙向交互與協(xié)同進化，共同構建起“互生共創(chuàng)”的知識生產(chǎn)新范式。機器智能的介入消弭了知識創(chuàng)新、知識傳播、知識擴散之間的線性傳遞邏輯，創(chuàng)造了三者間同步演進、相互促進的正反饋邏輯［20］。

四、結語

生成式人工智能驅(qū)動下的數(shù)據(jù)新聞實踐不僅重構了從統(tǒng)計啟蒙到計算主義的新聞范式演進邏輯，還通過智能化數(shù)據(jù)處理與敘事創(chuàng)新重塑了新聞生產(chǎn)的價值坐標。技術向善的倫理承諾與人機協(xié)同的認知耦合，推動數(shù)據(jù)新聞在工具理性與公共責任之間建立動態(tài)平衡，知識復用的開放生態(tài)則催生從機構敘事到社會共治的傳播民主化進程。這一深度融合標志著新聞業(yè)正從“事實供應商”向“認知基礎設施”的范式躍遷，為智能時代的公共傳播開辟了人機共生的新文明路徑。

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