新聞傳播人才生成式人工智能應(yīng)用能力及其培養(yǎng)路徑

生成式人工智能（Generative ArtificialIntelligence，GAI）作為通用智媒時代的基礎(chǔ)設(shè)施，正推動新聞業(yè)快速變革。GAI在賦能新聞業(yè)，實現(xiàn)新聞素材檢索的海量化、內(nèi)容生成的智能化、新聞推薦的顯性化、新聞反饋的人性化等方面，發(fā)揮著重要作用[1]。GAI在推動新聞業(yè)態(tài)變革的同時，也倒逼新聞傳播教育進行適應(yīng)性革新。

GAI對新聞傳播教育的影響開始受到學(xué)者的審視。如約翰·唐尼（JohnDowney）認為，GAI可被視為一種可以提高新聞質(zhì)量、充許記者花更多時間從事更高級別活動的工具[2]。張波認為，GAI將深刻影響新聞傳播教育人才培養(yǎng)目標、知識學(xué)習(xí)理念和學(xué)習(xí)評價方式[3]。劉海龍等認為，GAI可能會讓新聞傳播教育回歸通才式教育，和新聞傳播人才競爭的可能不是本專業(yè)的畢業(yè)生，而是來自于各個專業(yè)的畢業(yè)生[4]。面對GAI 的影響，胡正榮等認為在思維體系層面，全媒體人才應(yīng)當在掌握全媒體思維的基礎(chǔ)上，應(yīng)用人機互動的思維模式，提升創(chuàng)新創(chuàng)意思維能力[5]。王歡妮等提出以多元主體與倫理啟蒙為核心要素的GAI新聞教育模式[6]。趙麗芳等認為，人機共生時代高校要尊重學(xué)生的主體性，注重激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)造力，培養(yǎng)學(xué)生的批判思維，鼓勵學(xué)生發(fā)揮社會學(xué)想象[7]。

從已有研究來看，當前，新聞傳播教育在理論上尚缺乏對GAI應(yīng)用能力的系統(tǒng)性解構(gòu)，在實踐中亟待形成適配智媒時代需求的培養(yǎng)路徑。本研究從新聞傳播教育的視角，建構(gòu)GAI應(yīng)用能力框架，探討GAI應(yīng)用能力培養(yǎng)路徑，以期促進新聞傳播教育與GAI的深度融合。

一、生成式人工智能能力框架

生成式人工智能是一種能夠根據(jù)自然語言對話提示詞自動生成響應(yīng)內(nèi)容的人工智能技術(shù)[8]。作為一種人工智能技術(shù)，其技術(shù)框架是人們理解GAI能力的基礎(chǔ)和前提。

（一）生成式人工智能的技術(shù)框架

當前，學(xué)界與產(chǎn)業(yè)界對GAI的技術(shù)框架的層次劃分存在多維視角的不同闡釋。弗若斯特沙利文咨詢有限公司從技術(shù)層次與功能應(yīng)用的綜合視角，認為AI大模型的技術(shù)架構(gòu)通常涉及多個層次，可以分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層、能力層、應(yīng)用層、終端層等5大板塊[9]。清華大學(xué)新聞與傳播學(xué)院元宇宙文化實驗室從算力到應(yīng)用場景的遞進視角，認為GAI產(chǎn)業(yè)可分成5個層次：算力層、模型層、功能層、應(yīng)用層、場景層[10]。中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心發(fā)布的《生成式人工智能應(yīng)用發(fā)展報告（2024》從技術(shù)實現(xiàn)與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用相結(jié)合的視角，認為GAI技術(shù)架構(gòu)包括芯片層、框架層、模型層、應(yīng)用層等4層架構(gòu)[]。

綜上，本研究提出GAI技術(shù)框架主要包括基礎(chǔ)支撐層、技術(shù)構(gòu)建層、功能實現(xiàn)層、應(yīng)用拓展層和場景融合層（見表1）。

由表1可知，從技術(shù)架構(gòu)的深層次維度來看，基礎(chǔ)支撐層與技術(shù)構(gòu)建層是技術(shù)棧中的高端核心部分，它們深植于高度專業(yè)化的技術(shù)領(lǐng)域，要求相關(guān)人員具備深厚的理論功底與熟練的技術(shù)實現(xiàn)能力。相對而言，功能實現(xiàn)層、應(yīng)用拓展層及場景融合層則聚焦于技術(shù)應(yīng)用，對技術(shù)的需求呈現(xiàn)應(yīng)用導(dǎo)向明確的特點，其技術(shù)門檻相較于基礎(chǔ)支撐層與技術(shù)構(gòu)建層而言較低。

功能實現(xiàn)層、應(yīng)用拓展層及場景融合層之間也存在清晰的技術(shù)進階與應(yīng)用深化關(guān)系：功能實現(xiàn)層作為技術(shù)應(yīng)用的基石，通過通用功能為廣泛的用戶需求提供標準化的解決方案；應(yīng)用拓展層則專注于特定領(lǐng)域或行業(yè)內(nèi)的專業(yè)化應(yīng)用能力構(gòu)建，滿足特定場景下用戶的高級需求；而場景融合層則代表著技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用創(chuàng)新的前沿陣地，它融合多學(xué)科知識與多領(lǐng)域技術(shù)，旨在創(chuàng)造出前所未有的應(yīng)用模式為用戶提供優(yōu)質(zhì)的體驗，體現(xiàn)了高度創(chuàng)新性與定制化的特點。

（二）基于GAI技術(shù)框架的能力框架

能力作為掌握和運用知識技能的條件，決定活動效率的個性心理特征[12]。簡單地說，技巧或技能 + 知識 Σ=Σ 能力，其中“技巧和技能”指操作的模式和處理問題的綜合性技術(shù)[13]。據(jù)此，GAI能力可以被理解為人們通過掌握GAI的技術(shù)原理與工具（知識），運用其進行內(nèi)容創(chuàng)作、問題解決、跨領(lǐng)域協(xié)作等實踐操作（技能）所形成的適應(yīng)智能時代需求的綜合能力。在探討了GAI技術(shù)框架各個層次及其相互關(guān)系后，我們不難發(fā)現(xiàn)，GAI能力正是這些層次協(xié)同作用的集中體現(xiàn)。

與表1生成式人工智能技術(shù)框架相對應(yīng)，生成式人工智能能力大致可以分成5個層次：基礎(chǔ)能力、建模能力、通用能力、解決問題能力、創(chuàng)新能力。從技術(shù)實現(xiàn)到應(yīng)用落地，逐層遞進，分別涵蓋表1中基礎(chǔ)支撐層、技術(shù)構(gòu)建層、功能實現(xiàn)層、應(yīng)用拓展層和場景融合層五個層次，這五個層次共同構(gòu)成GAI能力體系（圖1）。

在圖1中，基礎(chǔ)能力指硬件、數(shù)據(jù)和算力基礎(chǔ)方面的能力；建模能力指通過先進的算法和技術(shù)手段，構(gòu)建出高效、準確的生成式模型，為上層功能的實現(xiàn)提供技術(shù)支持的能力；通用能力指文本、圖像、視頻、音頻、跨模態(tài)生成能力；解決問題能力指將通用生成功能與行業(yè)需求結(jié)合，提供專業(yè)化、定制化解決問題的能力；創(chuàng)新能力指通過技術(shù)與場景的深度融合，創(chuàng)造出前所未有的應(yīng)用模式為用戶提供優(yōu)質(zhì)的體驗，推動行業(yè)創(chuàng)新與變革的能力。

從基礎(chǔ)能力到創(chuàng)新能力，每一層次的能力都建立在前一層次的基礎(chǔ)上，形成逐層遞進的能力體系。基礎(chǔ)能力和建模能力以技術(shù)為導(dǎo)向，通用能力、解決問題能力和創(chuàng)新能力以應(yīng)用為導(dǎo)向，兼顧技術(shù)深度與應(yīng)用廣度。通用能力提供通用解決方案，解決問題能力和創(chuàng)新能力則注重行業(yè)化和定制化應(yīng)用需求。創(chuàng)新能力作為技術(shù)創(chuàng)新的前提，強調(diào)學(xué)科邊界的突破與多元知識體系的創(chuàng)新。

二、新聞傳播專業(yè)生成式人工智能應(yīng)用能力

從媒介學(xué)研究視角來看，新聞傳播始終與媒介技術(shù)變革保持共生進化的關(guān)系[14]；新聞傳播教育的發(fā)展始終受到技術(shù)力量的影響[15]。在生成式人工智能由基礎(chǔ)能力向創(chuàng)新能力逐層演進的能力框架中，新聞傳播專業(yè)學(xué)生人工智能應(yīng)用能力與之呈現(xiàn)對應(yīng)性特征一既須夯實基礎(chǔ)技術(shù)認知的“數(shù)字地基”，又要著眼傳播場域的“創(chuàng)新穹頂”，在內(nèi)容生產(chǎn)、傳播機制重構(gòu)和人機協(xié)同創(chuàng)新等維度形成穿透技術(shù)表象的學(xué)科化應(yīng)用能力。

結(jié)合表1、圖1以及新聞傳播專業(yè)的特征，新聞傳播專業(yè)學(xué)生生成式人工智能應(yīng)用能力大致可以分為5個層次：基礎(chǔ)認知、技術(shù)理解、功能應(yīng)用、行業(yè)實踐和創(chuàng)新融合（表2）。

在表2中，在基礎(chǔ)認知層次，GAI基礎(chǔ)知識指理解生成式人工智能的定義、發(fā)展歷程、技術(shù)特點及其與新聞傳播的關(guān)系；技術(shù)原理認知指了解自然語言處理（NLP）、計算機視覺（CV）、多模態(tài)生成等基礎(chǔ)技術(shù)；倫理與規(guī)范指掌握GAI在新聞傳播中的倫理問題，如虛假信息、隱私保護、版權(quán)問題等。在技術(shù)理解層次中，文本生成技術(shù)指理解GPT、BERT等文本生成模型的原理；圖像與視頻生成技術(shù)指了解GAN、DiffusionModels等技術(shù)及其在新聞可視化中的應(yīng)用；多模態(tài)生成技術(shù)指理解跨模態(tài)生成（如文本生成圖像、視頻生成文本）技術(shù)的原理。在功能應(yīng)用層次，新聞寫作與編輯指應(yīng)用GAI工具生成新聞稿件與摘要、優(yōu)化標題等；新聞可視化指利用GAI生成新聞圖表、信息圖、視頻內(nèi)容等；內(nèi)容審核與優(yōu)化指使用GAI完成新聞內(nèi)容的自動審核、情感分析、語言風(fēng)格優(yōu)化等；多語言新聞生成指利用GAI實現(xiàn)新聞內(nèi)容的多語言翻譯與生成。在行業(yè)實踐層次，智能新聞生產(chǎn)指利用GAI實現(xiàn)新聞的自動化生產(chǎn)與發(fā)布；個性化內(nèi)容推薦指使用GAI分析用戶偏好，生成個性化新聞；虛擬主播與播報指掌握虛擬主播技術(shù)，實現(xiàn)新聞的智能化播報；數(shù)據(jù)新聞與調(diào)查報道指利用GAI分析大規(guī)模數(shù)據(jù)，生成數(shù)據(jù)驅(qū)動的新聞報道。在創(chuàng)新融合層次，沉浸式新聞體驗指利用GAI與VR/AR技術(shù)，打造沉浸式新聞內(nèi)容；跨模態(tài)新聞創(chuàng)作指結(jié)合文本、圖像、音頻、視頻等多模態(tài)內(nèi)容，創(chuàng)新新聞表達形式；新聞傳播新模式指探索GAI驅(qū)動的新聞傳播模式；新聞傳播研究創(chuàng)新指利用GAI開展新聞傳播領(lǐng)域的創(chuàng)新研究，如受眾行為分析、傳播效果預(yù)測等。

在表2中，新聞傳播專業(yè)GAI應(yīng)用能力框架呈現(xiàn)4個方面的特征。一是各應(yīng)用能力是逐層遞進的，從應(yīng)用意識（基礎(chǔ)認知）到應(yīng)用創(chuàng)新（創(chuàng)新融合），學(xué)生逐步掌握GAI在新聞傳播中的應(yīng)用能力。二是既注重技術(shù)原理的理解，也強調(diào)應(yīng)用技能（功能應(yīng)用、行業(yè)實踐）的培養(yǎng)，體現(xiàn)了理論與實踐結(jié)合的特征。三是以行業(yè)為導(dǎo)向，緊密結(jié)合“GAI融入智慧全媒體傳播體系建設(shè)”[5]的實際需求，培養(yǎng)符合行業(yè)發(fā)展趨勢的專業(yè)人才。四是鼓勵創(chuàng)新，學(xué)生在掌握基礎(chǔ)應(yīng)用能力的基礎(chǔ)上，探索GAI與新聞傳播的深度融合與創(chuàng)新應(yīng)用。

作為人文社會學(xué)科，新聞傳播對GAI的應(yīng)用絕非工具理性主導(dǎo)的技術(shù)移植。目前，生成式人工智能在新聞業(yè)中的應(yīng)用，存在專業(yè)性、倫理和責(zé)任分配方面的難題，其缺乏批判性思維和創(chuàng)造力[16]，這就要求新聞傳播專業(yè)學(xué)生須兼具人文批判意識和社會責(zé)任意識，從而有效應(yīng)用GAI工具。

三、新聞傳播專業(yè)生成式人工智能應(yīng)用能力培養(yǎng)路徑

基于上述能力框架的層次化進階特征與價值維度挑戰(zhàn)，為應(yīng)對智媒時代對新聞傳播人才的新要求，新聞傳播人才培養(yǎng)應(yīng)以“倫理規(guī)范為綱、技術(shù)迭代為基、行業(yè)需求為軸、模態(tài)創(chuàng)新為徑、前沿探索為擎”為核心理念。

（一）夯實GAI基礎(chǔ)認知，培養(yǎng)技術(shù)倫理意識

高校應(yīng)以倫理規(guī)范為綱，通過將“夯實GAI基礎(chǔ)認知”與“培養(yǎng)技術(shù)倫理意識”深度融合，筑牢技術(shù)應(yīng)用的價值觀地基。這不僅有助于增強學(xué)生對GAI技術(shù)的理解和認識，還能使技術(shù)開發(fā)者和社會各界更加重視并積極應(yīng)對潛在的技術(shù)倫理挑戰(zhàn)。首先，構(gòu)建系統(tǒng)化的教育體系是實現(xiàn)上述目標的重要前提。高?？梢钥紤]開設(shè)專門的生成式人工智能導(dǎo)論課程，通過系統(tǒng)的講解讓學(xué)生全面了解GAI的基本概念、技術(shù)原理及其在新聞傳播等領(lǐng)域的具體應(yīng)用。其次，高校通過科研探討這些技術(shù)如何改變信息傳播的方式，以及它們對社會產(chǎn)生的深遠影響，來加深學(xué)生對GAI應(yīng)用能力的進一步認知。在構(gòu)建基礎(chǔ)理論體系的基礎(chǔ)上，高校還必須注重技術(shù)倫理教育，在新聞傳播倫理課程中融入關(guān)于GAI倫理風(fēng)險的討論，通過分析具體案例，如利用AI偽造新聞，引導(dǎo)學(xué)生深入思考并討論技術(shù)應(yīng)用的邊界及其可能引發(fā)的社會后果。這不僅能增強學(xué)生的批判性思維能力，還能促使他們意識到作為未來的技術(shù)開發(fā)者或使用者所肩負的責(zé)任。最后，高?？梢匝垇碜杂嬎銠C科學(xué)、法學(xué)、社會學(xué)等多個領(lǐng)域的專家進行聯(lián)合授課，共同構(gòu)建一個融合技術(shù)邏輯、法律規(guī)范與社會價值的知識框架。這樣不僅可以幫助學(xué)生從多角度理解GAI技術(shù)，還能夠促進不同學(xué)科之間的交流與合作。

（二）開展技術(shù)工具與功能實訓(xùn)，掌握核心技術(shù)工具及通用功能應(yīng)用

高校應(yīng)以技術(shù)迭代為基，以“開展技術(shù)工具與功能實訓(xùn)”為抓手，實現(xiàn)學(xué)生從基礎(chǔ)操作到技術(shù)認知的維度躍遷。這不僅有助于提升學(xué)生的GAI工具應(yīng)用能力，還能促進他們深入理解背后的技術(shù)原理，成為既懂技術(shù)又具創(chuàng)新思維的復(fù)合型人才。首先，構(gòu)建系統(tǒng)的GAI工具操作實訓(xùn)體系是實現(xiàn)上述目標必不可少的一環(huán)。為此，高?？梢钥紤]開設(shè)專門針對ChatGPT文本生成、DALL·E圖像創(chuàng)作、Runway視頻制作的實踐課程，使學(xué)生能夠在實驗室環(huán)境中完成新聞自動撰稿、數(shù)據(jù)信息圖設(shè)計、多語言實時翻譯等具體任務(wù)，掌握實現(xiàn)智能化生產(chǎn)的基礎(chǔ)技能。同時，課程設(shè)置應(yīng)當涵蓋從核心工具操作到通用功能應(yīng)用訓(xùn)練，幫助學(xué)生奠定技術(shù)操作基礎(chǔ)。在此基礎(chǔ)上，高校應(yīng)進一步搭建全流程模擬場景，要求學(xué)生運用GAI工具完成從選題策劃、智能撰稿到多模態(tài)內(nèi)容生成的全鏈條新聞生產(chǎn)，并結(jié)合情感分析工具優(yōu)化報道語言的情感與傳播適配度，增強內(nèi)容的吸引力和影響力。其次，深化技術(shù)原理的教學(xué)同樣不可或缺。高校應(yīng)結(jié)合自然語言處理實踐、計算機視覺入門等課程，引導(dǎo)學(xué)生理解GPT、GAN等模型的算法邏輯，打破技術(shù)“黑箱”，實現(xiàn)從單純工具操作向深入技術(shù)認知的轉(zhuǎn)變。這不僅能增強學(xué)生的理論知識水平，還能激發(fā)他們的探索精神和創(chuàng)新能力。最后，高校應(yīng)積極拓展跨學(xué)科教育視野，幫助學(xué)生從多角度理解GAI技術(shù)，促進不同學(xué)科之間的交流與合作，為培養(yǎng)具有社會責(zé)任感和技術(shù)敏銳性的新一代技術(shù)人才奠定堅實基礎(chǔ)。

（三）對接行業(yè)需求和場景，在實戰(zhàn)中解決實際問題

高校應(yīng)以行業(yè)需求為軸，通過“對接行業(yè)場景、實戰(zhàn)解決問題”，推動能力培養(yǎng)與智慧全媒體傳播體系的現(xiàn)實痛點精準嚙合，構(gòu)建沉浸式實踐生態(tài)。這不僅有助于提升學(xué)生對新興技術(shù)的應(yīng)用能力，還能促進技術(shù)與行業(yè)的深度融合，為傳媒業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型奠定堅實的人才基礎(chǔ)。首先，高校要制訂系統(tǒng)化的實踐教學(xué)方案。為此，高校可以通過與媒體機構(gòu)、科技公司共建實踐基地，讓學(xué)生有機會參與智能新聞生產(chǎn)、虛擬主播開發(fā)、個性化推薦系統(tǒng)搭建等實戰(zhàn)項目。其次，為了更好地滿足不同行業(yè)的特定需求，高?？梢蚤_設(shè)數(shù)據(jù)新聞與GAI、智能媒體運營等垂直領(lǐng)域課程，并基于金融、醫(yī)療、政務(wù)等行業(yè)的特點，訓(xùn)練學(xué)生基于GAI的行業(yè)化內(nèi)容生成能力。比如，高?？梢灾笇?dǎo)學(xué)生利用GAI分析經(jīng)濟數(shù)據(jù)并生成可視化財經(jīng)報道，或是在醫(yī)療健康領(lǐng)域利用GAI進行醫(yī)學(xué)文獻綜述的自動化整理和摘要生成，旨在培養(yǎng)學(xué)生具備解決具體行業(yè)問題的能力。同時，高校應(yīng)指導(dǎo)學(xué)生以用戶需求為導(dǎo)向，通過用戶畫像分析與 A/B 測試優(yōu)化GAI生成的新聞標題、摘要等內(nèi)容，提升用戶體驗。這一過程不僅能增強學(xué)生的數(shù)據(jù)分析能力和用戶洞察力，還能讓他們了解到如何通過技術(shù)手段來優(yōu)化內(nèi)容，使之更加貼合用戶的興趣和偏好。最后，高校應(yīng)積極拓展校企合作視野，邀請來自不同領(lǐng)域的專家進行聯(lián)合授課，共同構(gòu)建一個融合技術(shù)邏輯、行業(yè)知識與用戶價值的知識框架。這樣不僅可以幫助學(xué)生從多角度理解GAI技術(shù)及其應(yīng)用場景，還能夠促進學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界的交流與合作，為培養(yǎng)具有創(chuàng)新精神和實踐能力的新一代全媒體人才奠定堅實的基礎(chǔ)。

（四）跨模態(tài)融合與創(chuàng)新項目孵化

高校應(yīng)以多模態(tài)技術(shù)融合為實踐路徑，推動新聞傳播領(lǐng)域的創(chuàng)新項目的孵化與場景落地。這一策略不僅能夠促進跨學(xué)科、跨領(lǐng)域的合作交流，還能激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)造力和創(chuàng)新能力。其一，構(gòu)建跨模態(tài)創(chuàng)作實訓(xùn)體系是實現(xiàn)后續(xù)項目孵化的首要條件。高?？梢酝ㄟ^開展如文本描述自動生成配套新聞短視頻、AI語音合成制作多語種播客等實踐項目，讓學(xué)生能夠在實際操作中學(xué)習(xí)如何整合文字、圖像、音頻等多種媒體形式，培養(yǎng)他們的復(fù)合生產(chǎn)能力。其二，為推進技術(shù)深度整合，高校可以在實驗室中引入虛擬現(xiàn)實或增強現(xiàn)實設(shè)備，將GAI生成的3D場景模型與虛擬數(shù)字人相結(jié)合，為學(xué)生提供沉浸式的新聞生產(chǎn)體驗。這不僅能增強新聞報道的真實感和感染力，還為學(xué)生探索“元宇宙新聞”等前沿形態(tài)提供了實驗平臺，使學(xué)生有機會接觸到最尖端的技術(shù)，并嘗試將其應(yīng)用于新聞傳播中。

在此基礎(chǔ)上，建立創(chuàng)新孵化機制也是不可或缺的一環(huán)。高校可以設(shè)立“ 新聞傳播”創(chuàng)新基金，支持學(xué)生開發(fā)具有前瞻性和實驗性的項目，如AI驅(qū)動的互動敘事新聞、動態(tài)數(shù)據(jù)新聞平臺等。這些項目的實施不僅能提升學(xué)生的動手能力和解決實際問題的能力，還有助于發(fā)現(xiàn)并培育潛在的商業(yè)模式創(chuàng)新點。

（五）賦能研究，開展前沿探索，引領(lǐng)行業(yè)變革

高校應(yīng)基于學(xué)術(shù)研究與技術(shù)創(chuàng)新的雙輪驅(qū)動，推進智慧全媒體傳播體系的范式變革。這不僅有助于推動新聞傳播領(lǐng)域的技術(shù)進步和理論深化，還能促進學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界的深度融合，引領(lǐng)行業(yè)的未來發(fā)展。其一，構(gòu)建系統(tǒng)化的課程體系是引領(lǐng)學(xué)生開展前沿探索的前提。高校須開設(shè)計算傳播學(xué)、GAI與傳播效果研究等課程，指導(dǎo)學(xué)生運用GAI分析受眾行為、預(yù)測傳播趨勢。例如，高校可以引導(dǎo)學(xué)生利用自然語言處理技術(shù)挖掘社交媒體上的輿情信息，并基于此制訂精準的傳播策略。這不僅能增強學(xué)生的數(shù)據(jù)分析能力，還能提升他們對新興技術(shù)的理解和應(yīng)用水平。與此同時，高校須注重追蹤技術(shù)前沿，組織學(xué)生參與國際學(xué)術(shù)會議，了解多模態(tài)大模型、具身智能等最新技術(shù)進展及其對新聞傳播領(lǐng)域的影響；定期舉辦技術(shù)交流會，研討GPT-4、DeepSeek等GAI技術(shù)的最新進展，保持與技術(shù)發(fā)展的同步更新。這不僅能拓寬學(xué)生的視野，還能激發(fā)他們的創(chuàng)新思維，為其未來開展科研工作打下堅實的基礎(chǔ)。其二，在關(guān)注技術(shù)創(chuàng)新的同時，高校開展GAI在新聞傳播中的合規(guī)性研究也至關(guān)重要。其應(yīng)積極推動制定AI生成內(nèi)容標注等行業(yè)標準，確保技術(shù)應(yīng)用的安全性和合法性，探索“人機協(xié)同編輯部”和“動態(tài)自適應(yīng)新聞”等創(chuàng)新模式，以提高新聞生產(chǎn)的效率和質(zhì)量，保障內(nèi)容的真實性和可靠性。

四、結(jié)語

隨著GAI的快速發(fā)展，本研究通過構(gòu)建GAI能力框架，并結(jié)合新聞傳播專業(yè)的特點，提出了一套系統(tǒng)的GAI應(yīng)用能力培養(yǎng)路徑，旨在促進新聞傳播教育與GAI技術(shù)的深度融合，為智媒時代培養(yǎng)高素質(zhì)的新聞傳播人才。

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