生成式人工智能時(shí)代新聞生產(chǎn)的主體性重構(gòu)

隨著生成式人工智能技術(shù)（GenerativeArtificialIntelligence）的迅猛發(fā)展，新聞生產(chǎn)領(lǐng)域正經(jīng)歷前所未有的變革。生成式人工智能正在重塑新聞行業(yè)格局，其應(yīng)用已從初期的自動(dòng)化新聞寫(xiě)作發(fā)展到能夠根據(jù)需求創(chuàng)作復(fù)雜的新聞報(bào)道、視覺(jué)圖像及動(dòng)態(tài)視頻內(nèi)容。這一技術(shù)演進(jìn)正促使新聞生產(chǎn)模式實(shí)現(xiàn)從專(zhuān)業(yè)生產(chǎn)（PGC）、用戶(hù)生產(chǎn)（UGC）到人工智能生產(chǎn)（AIGC）的范式躍遷，進(jìn)而引發(fā)新聞生產(chǎn)體系結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)關(guān)系的根本性重構(gòu)。在生成式人工智能時(shí)代，新聞從業(yè)者的職能范疇已從單純的內(nèi)容創(chuàng)作擴(kuò)展至語(yǔ)料標(biāo)注、模型優(yōu)化等技術(shù)領(lǐng)域，其職業(yè)角色正由傳統(tǒng)的內(nèi)容生產(chǎn)者向具備技術(shù)素養(yǎng)的復(fù)合型人才轉(zhuǎn)型。這種變化使得新聞生產(chǎn)面臨主體性消解的問(wèn)題，新聞從業(yè)者的話語(yǔ)權(quán)、認(rèn)知?jiǎng)趧?dòng)、職業(yè)認(rèn)同和專(zhuān)業(yè)價(jià)值都面臨不同程度的挑戰(zhàn)。

一、主體性消解：新聞生產(chǎn)關(guān)系的結(jié)構(gòu)性異變

（一）把關(guān)權(quán)力的讓渡

越來(lái)越多的新聞機(jī)構(gòu)正在將事實(shí)性報(bào)道的生產(chǎn)任務(wù)委托給AI。2023年初，隨著ChatGPT的興起，新聞行業(yè)作為最早響應(yīng)的領(lǐng)域之一，快速引入并應(yīng)用AIGC技術(shù)。2023年2月，美國(guó)新聞聚合網(wǎng)站BuzzFeed推出AI作答的測(cè)試欄目Quizzes；同年5月，《華盛頓郵報(bào)》宣布成立跨部門(mén)AI協(xié)同機(jī)制，英國(guó)《金融時(shí)報(bào)》也首次任命AI編輯[1]。截至2025年1月，隨著以DeepSeek為代表的國(guó)產(chǎn)大模型強(qiáng)勢(shì)崛起，將AIGC融入新聞生產(chǎn)流程更是媒體新一輪革新的焦點(diǎn)。2025年2月，大眾報(bào)業(yè)集團(tuán)大眾新聞客戶(hù)端、河北日?qǐng)?bào)報(bào)業(yè)集團(tuán)縱覽新聞客戶(hù)端、四川日?qǐng)?bào)報(bào)業(yè)集團(tuán)川觀新聞客戶(hù)端、成都傳媒集團(tuán)每日經(jīng)濟(jì)新聞客戶(hù)端等第一批接入DeepSeek的主流新聞客戶(hù)端成為大模型落地的典型場(chǎng)景[2]。

在新聞生產(chǎn)領(lǐng)域，尤其是在那些具有較強(qiáng)數(shù)據(jù)性、規(guī)律性和突發(fā)性的新聞報(bào)道中，AI正逐漸成為重要的生產(chǎn)者。提升效率是驅(qū)動(dòng)新聞機(jī)構(gòu)采用人工智能技術(shù)的核心動(dòng)因。AI新聞寫(xiě)作的速度遠(yuǎn)超人工，這使得部分新聞從業(yè)者的工作重心被迫發(fā)生轉(zhuǎn)移，從傳統(tǒng)的新聞撰寫(xiě)轉(zhuǎn)向語(yǔ)料標(biāo)注與模型調(diào)整優(yōu)化。這些新聞從業(yè)者需要將時(shí)間投入收集、整理和標(biāo)注財(cái)經(jīng)、體育等領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)語(yǔ)料，以提高AI的語(yǔ)言理解和生成能力。同時(shí)，他們還要對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化，調(diào)整提示詞和算法參數(shù)，以確保生成的內(nèi)容能夠更好地滿(mǎn)足讀者的需求。

在部分從業(yè)者將AI當(dāng)作效率工具的同時(shí)，另一些人更關(guān)注其對(duì)新聞行業(yè)生態(tài)和職業(yè)定位的潛在影響[3]。在傳統(tǒng)的新聞生產(chǎn)模式中，作為專(zhuān)業(yè)的知識(shí)生產(chǎn)者，新聞從業(yè)者掌握著新聞話語(yǔ)的主導(dǎo)權(quán)，他們通過(guò)新聞選題策劃、采訪執(zhí)行、文本撰寫(xiě)及編輯加工等環(huán)節(jié)，將媒體價(jià)值取向滲透于新聞報(bào)道中，進(jìn)而引導(dǎo)公眾認(rèn)知并塑造社會(huì)輿論。然而，在算法時(shí)代，這種權(quán)力結(jié)構(gòu)發(fā)生了顯著變化。隨著人工智能逐步承擔(dān)起新聞內(nèi)容生產(chǎn)的關(guān)鍵任務(wù)，部分新聞從業(yè)者的角色正從內(nèi)容創(chuàng)作者轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)標(biāo)注專(zhuān)業(yè)人員。這種趨勢(shì)帶來(lái)了新聞從業(yè)者把關(guān)權(quán)力讓渡的問(wèn)題。人工智能在新聞?lì)I(lǐng)域的應(yīng)用具有顯著的情境依賴(lài)性，其新聞生產(chǎn)主要基于算法邏輯和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，通常遵循固定模板生成內(nèi)容。這種模式缺乏專(zhuān)業(yè)新聞從業(yè)者的主觀判斷和情感融入，導(dǎo)致新聞作品往往欠缺人文溫度[4]。

（二）認(rèn)知?jiǎng)趧?dòng)的異化

隨著生成式人工智能的應(yīng)用，新聞從業(yè)者的認(rèn)知?jiǎng)趧?dòng)發(fā)生了顯著變化，其中一個(gè)突出表現(xiàn)是他們用于AI訓(xùn)練的時(shí)間在逐步增多。在算法普遍應(yīng)用的環(huán)境下，新聞從業(yè)者感知的職業(yè)自主性與實(shí)際工作中的算法依賴(lài)形成了某種微妙的張力[5]。由于工作模式的改變，部分新聞從業(yè)者可能會(huì)減少實(shí)地采訪活動(dòng)，降低與受訪者的直接互動(dòng)頻率。這一現(xiàn)象不利于新聞從業(yè)者挖掘新聞事件背后更深層次的原因和人物的真實(shí)情感，使得新聞報(bào)道缺乏感染力和說(shuō)服力。同時(shí)，另一個(gè)令人擔(dān)憂(yōu)的悖論也逐漸顯現(xiàn)：人類(lèi)越致力于訓(xùn)練AI，AI越反向塑造人類(lèi)的思維模式。這種反向塑造體現(xiàn)在多個(gè)方面，以“標(biāo)題黨”語(yǔ)料為例，在當(dāng)前的新聞環(huán)境中，為了吸引受眾的注意力，一些媒體常常使用夸張、故弄玄虛的標(biāo)題。當(dāng)這些標(biāo)題數(shù)據(jù)被整合進(jìn)人工智能的訓(xùn)練集后，AI在學(xué)習(xí)過(guò)程中會(huì)逐漸形成一種以流量為導(dǎo)向的內(nèi)容生成邏輯。例如，AI會(huì)生成一些具有“吸睛力”但可能缺乏實(shí)質(zhì)內(nèi)容的標(biāo)題，像“震驚！”“突發(fā)！\"“驚人內(nèi)幕！”等。這種趨勢(shì)可能引發(fā)新聞選題的功利化傾向，促使從業(yè)者為追求點(diǎn)擊量而過(guò)度聚焦?fàn)幾h性話題，相對(duì)弱化對(duì)深度報(bào)道和社會(huì)價(jià)值新聞的關(guān)注。人工智能對(duì)人類(lèi)認(rèn)知的反向塑造效應(yīng)還體現(xiàn)在人工智能生成內(nèi)容完全依賴(lài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和算法模型，這可能導(dǎo)致新聞從業(yè)者在采用這類(lèi)內(nèi)容時(shí)不自覺(jué)地接受其預(yù)設(shè)觀點(diǎn)和結(jié)論推斷，而忽略了對(duì)事物的多維度分析和批判性思維。當(dāng)新聞從業(yè)者習(xí)慣性地依賴(lài)AI提供的信息，缺乏創(chuàng)新和獨(dú)立思考，其自身的專(zhuān)業(yè)敏感性將變得鈍化。

（三）專(zhuān)業(yè)價(jià)值的消解

新聞從業(yè)者的專(zhuān)業(yè)角色正經(jīng)歷從“事實(shí)核查者”向“算法優(yōu)化者”的轉(zhuǎn)變，這一演進(jìn)過(guò)程使新聞專(zhuān)業(yè)主義面臨全新的倫理挑戰(zhàn)。在傳統(tǒng)新聞理念中，新聞專(zhuān)業(yè)主義強(qiáng)調(diào)新聞從業(yè)者對(duì)事實(shí)的堅(jiān)守和客觀呈現(xiàn)，要求新聞從業(yè)者通過(guò)深入采訪、調(diào)查核實(shí)等方式，為公眾提供真實(shí)、準(zhǔn)確、全面的新聞信息，成為事實(shí)的守護(hù)者。當(dāng)前，新聞從業(yè)者的角色向“算法馴化師”轉(zhuǎn)變，他們的工作重心從傳統(tǒng)的新聞采寫(xiě)轉(zhuǎn)向了對(duì)算法的理解和把控，他們需要不斷探索如何讓AI更好地模擬人類(lèi)的新聞思維和寫(xiě)作方式。當(dāng)AI按照新聞從業(yè)者的意愿開(kāi)始生產(chǎn)“符合新聞價(jià)值標(biāo)準(zhǔn)”的內(nèi)容時(shí)，人們不禁要問(wèn)：新聞從業(yè)者的價(jià)值和意義又將何在？

事實(shí)上，優(yōu)秀的新聞生產(chǎn)除了追求速度，還關(guān)乎情感和道德內(nèi)容。新聞從業(yè)者在內(nèi)容生產(chǎn)中承擔(dān)著至關(guān)重要的社會(huì)責(zé)任，必須恪守真實(shí)、客觀、公正的職業(yè)準(zhǔn)則。面對(duì)復(fù)雜社會(huì)議題和利益沖突時(shí)，他們需要運(yùn)用專(zhuān)業(yè)判斷維護(hù)公共利益，這一倫理使命是人工智能無(wú)法替代的。AI基于預(yù)設(shè)的算法和數(shù)據(jù)生成內(nèi)容，容易受到數(shù)據(jù)偏差、信息污染和算法偏見(jiàn)的影響。如果AI生成的新聞內(nèi)容存在虛假信息或誤導(dǎo)性言論，可能會(huì)對(duì)社會(huì)造成負(fù)面影響，而AI自身卻無(wú)法承擔(dān)相應(yīng)的責(zé)任。由此可見(jiàn)，新聞從業(yè)者仍然是新聞?wù)鎸?shí)性、公正性的最終責(zé)任人。在生成式人工智能時(shí)代，新聞從業(yè)者更需要凸顯自身在新聞生產(chǎn)中的核心作用，以此捍衛(wèi)職業(yè)認(rèn)同和專(zhuān)業(yè)地位[6]。面對(duì)新聞專(zhuān)業(yè)主義的倫理困境，如何在利用AI技術(shù)提高新聞生產(chǎn)效率的同時(shí)保持新聞從業(yè)者的主體性和專(zhuān)業(yè)價(jià)值，是當(dāng)前新聞行業(yè)需要深入思考的問(wèn)題。

二、主體性重構(gòu)：新聞生產(chǎn)人機(jī)協(xié)作關(guān)系調(diào)適

（一）構(gòu)建“AI作業(yè) + 人類(lèi)作業(yè)”耦合工作流

新聞生產(chǎn)流程的再造成為行業(yè)發(fā)展的必然趨勢(shì)，構(gòu)建“AI作業(yè) + 人類(lèi)作業(yè)”耦合工作流是實(shí)現(xiàn)流程再造的關(guān)鍵路徑。這一模型基于人機(jī)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的理念構(gòu)建，旨在充分發(fā)揮AI和新聞從業(yè)者在新聞生產(chǎn)中各自的優(yōu)勢(shì)，以實(shí)現(xiàn)新聞生產(chǎn)效率和質(zhì)量的雙重提升。

第一，AI作業(yè)流主要依托人工智能技術(shù)的數(shù)據(jù)處理能力和內(nèi)容快速生成能力。AI可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)社交媒體、新聞網(wǎng)站等多個(gè)數(shù)據(jù)源，快速篩選有價(jià)值的新聞線索。一旦發(fā)現(xiàn)熱點(diǎn)事件，它還能夠根據(jù)預(yù)設(shè)的算法和模板快速生成新聞內(nèi)容。人類(lèi)作業(yè)流則側(cè)重于發(fā)揮人類(lèi)的專(zhuān)業(yè)素養(yǎng)和創(chuàng)造力。憑借敏銳的新聞洞察力、深入的采訪能力和批判性思維，新聞從業(yè)者可深度挖掘和分析新聞事件，并為新聞報(bào)道賦予人文的思想和溫度。第二，“AI作業(yè) + 人類(lèi)作業(yè)”耦合工作流的運(yùn)行方式基于兩者間的有效協(xié)作。在新聞生產(chǎn)的初始階段，AI能夠快速整合新聞要素，并生成初步的新聞稿件。新聞從業(yè)者必須對(duì)AI生成內(nèi)容實(shí)施專(zhuān)業(yè)審核，并結(jié)合行業(yè)認(rèn)知與實(shí)地調(diào)研，彌補(bǔ)算法在情感理解和價(jià)值判斷上的不足，從而確保報(bào)道的準(zhǔn)確性、表現(xiàn)力和思想性。在新聞生產(chǎn)的后期階段，AI可對(duì)新聞稿件進(jìn)行語(yǔ)言潤(rùn)色、格式調(diào)整。在新聞的分發(fā)階段，AI可根據(jù)不同平臺(tái)的特點(diǎn)和受眾的興趣偏好，將新聞內(nèi)容精準(zhǔn)地推送給目標(biāo)受眾，提高新聞的傳播效果。媒體通過(guò)建立人機(jī)協(xié)同機(jī)制，能夠更有效地兼顧新聞報(bào)道的時(shí)效性與內(nèi)容質(zhì)量。

（二）明確“事實(shí)層”與“解釋層”的責(zé)任邊界

在“AI作業(yè) + 人類(lèi)作業(yè)”耦合工作流中，明確“事實(shí)層”與“解釋層”的責(zé)任邊界是實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同高效新聞生產(chǎn)的關(guān)鍵。第一，在“事實(shí)層”，AI承擔(dān)著信息抓取、數(shù)據(jù)驗(yàn)證、趨勢(shì)預(yù)測(cè)等職責(zé)。在信息抓取方面，AI憑借強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘算法，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)全球范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)源，并快速獲取海量的新聞信息。在數(shù)據(jù)驗(yàn)證方面，AI利用大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可驗(yàn)證所抓取的信息真實(shí)性和準(zhǔn)確性。其可以通過(guò)對(duì)比多個(gè)數(shù)據(jù)源、分析數(shù)據(jù)的一致性和邏輯性來(lái)識(shí)別數(shù)據(jù)偏差和錯(cuò)誤。在預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的變化趨勢(shì)時(shí)，AI可以分析歷史數(shù)據(jù)、市場(chǎng)動(dòng)態(tài)以及相關(guān)政策等因素，為新聞從業(yè)者提供有價(jià)值的參考。第二，在“解釋層”，新聞從業(yè)者專(zhuān)注于價(jià)值判斷、關(guān)系挖掘和意義建構(gòu)等工作。新聞價(jià)值判斷是新聞從業(yè)者的核心專(zhuān)業(yè)能力，主要體現(xiàn)在根據(jù)新聞事件的性質(zhì)、公共價(jià)值和傳播意義，對(duì)報(bào)道內(nèi)容進(jìn)行專(zhuān)業(yè)篩選和重要性排序。關(guān)系挖掘要求新聞從業(yè)者深入分析新聞事件中各方的關(guān)系，包括人物關(guān)系、利益關(guān)系、因果關(guān)系等，從而揭示新聞事件的深層次原因和影響。意義建構(gòu)則指新聞從業(yè)者通過(guò)對(duì)新聞事件的深入解讀和分析，為公眾提供有深度、有內(nèi)涵的新聞報(bào)道，幫助公眾理解新聞事件的背景和意義。

（三）AI訓(xùn)練權(quán)與主體性再嵌入機(jī)制

在生成式人工智能新聞生產(chǎn)模式下，掌握AI訓(xùn)練權(quán)成為主流媒體重建話語(yǔ)主導(dǎo)權(quán)的重要路徑。主流媒體積累了海量的新聞數(shù)據(jù)，包括國(guó)內(nèi)外政治、經(jīng)濟(jì)、文化、社會(huì)等各個(gè)領(lǐng)域的信息，這些數(shù)據(jù)為AI訓(xùn)練提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的深入挖掘和利用，主流媒體能夠訓(xùn)練出更契合自身定位和傳播需求的AI模型。在AI訓(xùn)練過(guò)程中，主流媒體還可以篩選適當(dāng)?shù)男侣勊夭臉?gòu)建語(yǔ)料庫(kù)，并對(duì)語(yǔ)料開(kāi)展全面且規(guī)范的標(biāo)注處理，使AI通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)能夠遵循主流媒體的價(jià)值導(dǎo)向。在算法設(shè)計(jì)中，在Transformer等自然語(yǔ)言處理架構(gòu)的基礎(chǔ)上，主流媒體可通過(guò)引入價(jià)值觀強(qiáng)化學(xué)習(xí)模塊（Value-BasedRL），對(duì)模型的訓(xùn)練過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化。強(qiáng)化學(xué)習(xí)模塊通過(guò)調(diào)整語(yǔ)言模型的注意力權(quán)重，使新聞內(nèi)容生成過(guò)程更聚焦價(jià)值觀約束條件。同時(shí)，主流媒體有必要為人機(jī)協(xié)作進(jìn)行相應(yīng)的組織管理創(chuàng)新，將人工智能協(xié)作效能納入績(jī)效考核體系。在傳統(tǒng)新聞媒體績(jī)效考核中，主流媒體主要以新聞從業(yè)者的新聞采寫(xiě)數(shù)量、稿件質(zhì)量、獲獎(jiǎng)情況等作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。在生成式人工智能時(shí)代，新聞生產(chǎn)的模式和流程經(jīng)歷了顯著變革，新聞從業(yè)者的工作內(nèi)容不再局限于傳統(tǒng)的采寫(xiě)編發(fā)，他們需要投入大量時(shí)間與精力完成人工智能語(yǔ)料標(biāo)注、模型訓(xùn)練及參數(shù)優(yōu)化等工作。因此，主流媒體將“AI訓(xùn)練貢獻(xiàn)度”納入績(jī)效考核及職稱(chēng)評(píng)審指標(biāo)，能夠更全面、客觀地評(píng)價(jià)新聞從業(yè)者的工作表現(xiàn)和專(zhuān)業(yè)能力。此外，“人機(jī)協(xié)作”崗位的設(shè)立也將是現(xiàn)階段主流媒體組織架構(gòu)變革的重要體現(xiàn)。這一崗位的主要職責(zé)是協(xié)調(diào)新聞內(nèi)容的價(jià)值導(dǎo)向與技術(shù)應(yīng)用的匹配關(guān)系，確保人機(jī)協(xié)作的高效進(jìn)行。在價(jià)值校準(zhǔn)方面，“人機(jī)協(xié)作”崗位的工作人員需要對(duì)AI生成的內(nèi)容進(jìn)行審核和把關(guān)，確保其符合新聞的真實(shí)性、客觀性和公正性原則。在技術(shù)適配方面，他們需要與技術(shù)團(tuán)隊(duì)密切合作，調(diào)整和優(yōu)化AI模型，確保AI技術(shù)與新聞生產(chǎn)流程有效融合。“人機(jī)協(xié)作”崗位將發(fā)揮重要的橋梁和紐帶作用，促進(jìn)新聞從業(yè)者與技術(shù)人員之間的溝通與協(xié)作，打破傳統(tǒng)新聞生產(chǎn)中部門(mén)間的壁壘。

三、直面變革：主體性重構(gòu)下新聞從業(yè)者的角色轉(zhuǎn)型

（一）從“新聞敏感”到“數(shù)據(jù)敏感”的能力遷移

在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的新聞生產(chǎn)時(shí)代，具備數(shù)據(jù)敏感能力的新聞從業(yè)者更能適應(yīng)人機(jī)協(xié)作的新聞生產(chǎn)模式。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，新聞線索已不再局限于傳統(tǒng)的消息來(lái)源，而是廣泛分布于各種數(shù)據(jù)中。新聞從業(yè)者可通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的智能化監(jiān)測(cè)和分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的新聞線索；通過(guò)追蹤熱搜以及輿情數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)，精準(zhǔn)把握公眾關(guān)注焦點(diǎn)，及時(shí)捕捉社會(huì)熱點(diǎn)事件。同時(shí)，具備數(shù)據(jù)素養(yǎng)的新聞從業(yè)者能夠精準(zhǔn)分析和解讀數(shù)據(jù)，有效預(yù)防AI新聞生產(chǎn)中因數(shù)據(jù)偏差或誤讀引發(fā)的報(bào)道失實(shí)問(wèn)題。此外，數(shù)據(jù)敏感能力還可幫助新聞從業(yè)者發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)和趨勢(shì)，從而為新聞報(bào)道提供更深入的分析和解讀，增強(qiáng)新聞報(bào)道的可信度和說(shuō)服力。因此，新聞從業(yè)者需要從多個(gè)方面入手，通過(guò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析技術(shù)、關(guān)注數(shù)據(jù)技術(shù)動(dòng)態(tài)、積極參與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的新聞實(shí)踐等方式，不斷提升自身的數(shù)據(jù)素養(yǎng)。

（二）從“內(nèi)容生產(chǎn)者”到“認(rèn)知架構(gòu)師”的角色升華

在生成式人工智能時(shí)代，新聞從業(yè)者需要完成從內(nèi)容創(chuàng)作者向認(rèn)知架構(gòu)師的角色躍升。認(rèn)知架構(gòu)師這一角色在新聞生產(chǎn)中承擔(dān)著構(gòu)建新聞?wù)J知框架、洞察受眾需求和特點(diǎn)的重要職責(zé)，具有豐富的內(nèi)涵和多元的功能。

在信息過(guò)載的環(huán)境中，新聞事件紛繁復(fù)雜，受眾往往難以從海量的信息中快速、準(zhǔn)確地把握新聞的核心內(nèi)容和深層意義。對(duì)此，認(rèn)知架構(gòu)師可以運(yùn)用自己的專(zhuān)業(yè)知識(shí)和敏銳的洞察力，從眾多的信息源中篩選有價(jià)值的信息，并將信息進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，進(jìn)而構(gòu)建清晰、合理的認(rèn)知框架。借助這個(gè)框架，受眾能夠更好地理解新聞事件的背景和影響，把握新聞事件的本質(zhì)。同時(shí)，認(rèn)知架構(gòu)師需要依據(jù)受眾特征與需求，采用適配的表達(dá)形式及傳播渠道，熟練運(yùn)用故事化敘事、可視化呈現(xiàn)等手法，提升新聞內(nèi)容的傳播效果與受眾理解度。此外，他們還善于挖掘新聞事件背后的隱性信息，將這些隱性信息與顯性信息相結(jié)合，為受眾提供更深入、更全面的新聞解讀。

（三）從“社會(huì)守望”到“算法治理”的功能拓展

在提升新聞生產(chǎn)力的同時(shí)，AI算法的應(yīng)用也帶來(lái)了一系列不容忽視的問(wèn)題，使得算法治理在新聞?lì)I(lǐng)域變得極為必要。首先，算法可能帶來(lái)算法偏見(jiàn)、數(shù)據(jù)遮蔽或虛假信息的傳播。算法運(yùn)作依賴(lài)海量數(shù)據(jù)輸入和預(yù)設(shè)模型參數(shù)，然而，訓(xùn)練數(shù)據(jù)可能存在系統(tǒng)性偏差，模型架構(gòu)也難免存在設(shè)計(jì)局限。虛假或具有誤導(dǎo)性的信息傳播將影響公眾的認(rèn)知和判斷。其次，算法的應(yīng)用還可能引發(fā)信息繭房和回聲室效應(yīng)。當(dāng)用戶(hù)長(zhǎng)期處于一個(gè)相對(duì)封閉的信息環(huán)境中，客觀上會(huì)走向視野窄化、思維固化。這種現(xiàn)象不僅會(huì)影響公眾的認(rèn)知能力，還可能導(dǎo)致社會(huì)的分裂和對(duì)立。此外，“算法黑箱”與透明性缺失也給新聞生產(chǎn)帶來(lái)了潛在風(fēng)險(xiǎn)[7]。算法運(yùn)行機(jī)制具有較高的技術(shù)復(fù)雜度，其決策規(guī)則與內(nèi)在邏輯通常超出公眾的理解范圍。這種技術(shù)黑箱特性導(dǎo)致算法運(yùn)行過(guò)程缺乏透明性，進(jìn)而造成有效監(jiān)督機(jī)制的缺失。面對(duì)上述挑戰(zhàn)，新聞從業(yè)者的社會(huì)職責(zé)不可缺位，他們依托自身的專(zhuān)業(yè)素養(yǎng)與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，能夠深度參與算法規(guī)則設(shè)計(jì)，及時(shí)識(shí)別并修正算法偏見(jiàn)，有效提升算法透明度，從而成為新聞行業(yè)算法治理的中堅(jiān)力量。

四、結(jié)語(yǔ)

在生成式人工智能時(shí)代，新聞生產(chǎn)關(guān)系正在發(fā)生結(jié)構(gòu)性異變。隨著新聞從業(yè)者的角色從內(nèi)容創(chuàng)作者轉(zhuǎn)向AI訓(xùn)練師，新聞把關(guān)權(quán)正在發(fā)生轉(zhuǎn)移，新聞生產(chǎn)的主體性面臨被弱化的風(fēng)險(xiǎn)。主流媒體需要積極探索主體性的再嵌入機(jī)制，通過(guò)掌握AI訓(xùn)練權(quán)，將自身價(jià)值觀念融入AI模型，重建話語(yǔ)主導(dǎo)權(quán)，實(shí)現(xiàn)AI新聞生產(chǎn)的價(jià)值校準(zhǔn)與技術(shù)適配。這既是技術(shù)倒逼的被動(dòng)調(diào)整，更是新聞業(yè)適時(shí)的主動(dòng)進(jìn)化。隨著新聞生產(chǎn)邁入智能技術(shù)與人本價(jià)值融合發(fā)展的新階段，人工智能將突破輔助工具的角色，深度重構(gòu)新聞生產(chǎn)模式。主流媒體唯有將人的主體性嵌入算法世界，方能在人機(jī)共生的新聞生態(tài)中守護(hù)新聞倫理的永恒價(jià)值。

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