AIGC視域下媒介“把關(guān)”的變革影響、風(fēng)險挑戰(zhàn)和應(yīng)對策略

【內(nèi)容提要】AIGC（人工智能生成內(nèi)容）語境下，“把關(guān)人”角色面臨挑戰(zhàn)，不僅是媒體自身要尋求發(fā)展之道，媒介把關(guān)內(nèi)容也要遵循新形勢下發(fā)展的新標(biāo)準(zhǔn)、新要求。人工智能帶來的信息傳播內(nèi)容、主體、渠道的巨大變革，要求新信息環(huán)境下的媒介把關(guān)轉(zhuǎn)向智能把關(guān)，不僅是把關(guān)角色、把關(guān)內(nèi)容、把關(guān)環(huán)節(jié)的持續(xù)更新和多元化發(fā)展，更需要AIGC視域下“新新媒體人”的把關(guān)觀念和把關(guān)判斷轉(zhuǎn)向智能、多變和立體。因此，媒介把關(guān)亟須轉(zhuǎn)變和創(chuàng)新，以更好地迎接人工智能時代的信息傳播。

【關(guān)鍵詞】AIGC" 把關(guān)人" 觀點霸權(quán)" 智能把關(guān)

一、引言

生成式人工智能作為場景廣泛、作用顯著的人工智能互動形式，在自然語言處理、計算機(jī)視覺、音頻生成等都有廣泛應(yīng)用。AIGC發(fā)展初期主要應(yīng)用于影視、娛樂、工業(yè)等專業(yè)輔助工作，隨著人工智能基礎(chǔ)技術(shù)（算法、算力和算據(jù)）的更新和元宇宙應(yīng)用場景的加碼，AI創(chuàng)作成爆發(fā)式增長。

計算機(jī)技術(shù)發(fā)展以來，新聞把關(guān)在新媒體、融媒體、元媒體的沖擊和挑戰(zhàn)中，實現(xiàn)理論的更新和發(fā)展方向的不斷轉(zhuǎn)變。AIGC時代，“把關(guān)”話語面臨對象由人創(chuàng)作到AI創(chuàng)作的屬性轉(zhuǎn)變，AI在數(shù)據(jù)采集、整合和挖掘方面的高維能力也讓新聞生產(chǎn)流程中“人”的角色面臨被弱化、被取代的巨大風(fēng)險。

面對新形勢下的媒介把關(guān)工作，更要貼近現(xiàn)實、結(jié)合技術(shù)，順應(yīng)技術(shù)發(fā)展的趨勢，創(chuàng)新媒介思維，發(fā)展高標(biāo)準(zhǔn)、高要求的新聞信息服務(wù)。同時，隨著人工智能算法、算力的不斷提升，人工智能生產(chǎn)內(nèi)容給假新聞、有害信息的衍生、繁殖創(chuàng)造了條件，“把關(guān)人”理論面臨更新，AIGC背景下的“把關(guān)人”角色面臨挑戰(zhàn)，媒介把關(guān)亟須創(chuàng)新。

二、新變革：AI與AIGC

人工智能生成內(nèi)容首要的、決定性的起點是數(shù)據(jù)，背后邏輯是機(jī)器可以從數(shù)據(jù)和模式中學(xué)習(xí)，從而創(chuàng)建模仿人類行為和創(chuàng)造力的新內(nèi)容。[1]這些特征表明了AIGC是不同于UGC生成邏輯的巨量數(shù)據(jù)標(biāo)注和預(yù)訓(xùn)練搭建出的內(nèi)容生產(chǎn)引擎。它的生產(chǎn)邏輯是用技術(shù)驅(qū)動創(chuàng)作。

（一）全能人類助手

AIGC是人工智能生成內(nèi)容，是一種人機(jī)協(xié)同的內(nèi)容生產(chǎn)，不僅包括當(dāng)下熱門的對話式生成式人工智能ChatGPT，還包括生成對抗網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建的圖像AIGC、音頻、視頻甚至整個網(wǎng)站。過去由于AI模型數(shù)據(jù)規(guī)模較小、架構(gòu)層級有效，內(nèi)容生產(chǎn)存在呆板、生硬、內(nèi)容空洞的問題，但隨著千億級大模型的不斷升級、更新?lián)Q代，AIGC已經(jīng)實現(xiàn)了內(nèi)容高速高效量產(chǎn)的質(zhì)變，成為人類創(chuàng)造性工作中的幫手。大模型的使用和算力的提升讓AI成了超強的人工大腦，盡管在情感識別、語境感知、情感表達(dá)方面仍顯示出“智能”的呆板，但作為人機(jī)協(xié)作的智能助手，大模型已經(jīng)幫助實現(xiàn)了知識數(shù)據(jù)的海量儲存、關(guān)聯(lián)和運算，成為人類腦力的補充。

目前，Open AI 公司推出的ChatGPT以及DALL·E等都已經(jīng)實現(xiàn)幫助人類完成規(guī)范性、程序性的內(nèi)容生產(chǎn)。未來，兼具大模型和多模態(tài)模型的AIGC形態(tài)有望成為新的技術(shù)平臺。

（二）巨量訓(xùn)練數(shù)據(jù)

巨量數(shù)據(jù)是ChatGPT能夠突出重圍、引起熱潮的關(guān)鍵。過去雖然有許多生成式模型，但數(shù)據(jù)少、訓(xùn)練成本高、應(yīng)用能力差使其難以應(yīng)對人類所需的諸多場景和問題。預(yù)訓(xùn)練模型的出現(xiàn)標(biāo)志著由巨量數(shù)據(jù)訓(xùn)練、擁有巨量參數(shù)的模型可以廣泛適應(yīng)多種生產(chǎn)場景。基于自然語言處理（NLP）預(yù)訓(xùn)練模型、計算式（cv）視覺預(yù)訓(xùn)練模型等大模型之上的對話式生成式人工智能、圖像類生成式人工智能開始實現(xiàn)創(chuàng)造能力的質(zhì)變，讓AIGC從空中樓閣走入人類日常創(chuàng)造工作中來。盡管訓(xùn)練成本高的問題仍然存在，但AI大模型的大規(guī)模甚至全球性使用已成定局，未來也將實現(xiàn)更多功能的突破。

（三）多模態(tài)技術(shù)

多模態(tài)技術(shù)幫助預(yù)訓(xùn)練模型從單一向包括語言、圖像、音視頻等多模態(tài)模型轉(zhuǎn)變，讓AIGC走向多場景的應(yīng)用。例如CLIP模型可以將文字與圖像進(jìn)行聯(lián)系、匹配，實現(xiàn)圖文模態(tài)融合。在應(yīng)用場景中，AI 在由文字生成視頻、音頻方面也表現(xiàn)不俗。抖音旗下的視頻編輯軟件剪映就利用多模態(tài)的通用能力，推出了“AI成片”等功能，通過對文字內(nèi)容的分析匹配相關(guān)視頻、圖片等內(nèi)容來幫助視頻創(chuàng)作者實現(xiàn)AI視頻創(chuàng)作，降低拍攝成本。跨模態(tài)讓大模型實現(xiàn)更多應(yīng)用場景的通用，并且很大程度上減少了人工在任務(wù)執(zhí)行中所需要的勞動。

三、新挑戰(zhàn)：AI與“把關(guān)”的博弈

把關(guān)人在傳播者和受眾之間起繼續(xù)或者終止信息傳遞的作用，他可以根據(jù)規(guī)定或者是主觀意見，對信息進(jìn)行把關(guān)判斷其是否被允許進(jìn)入受眾視野。而傳統(tǒng)媒體中的把關(guān)人角色一般是由報紙編輯、記者承擔(dān)。這是基于傳統(tǒng)媒體形式的把關(guān)人，而現(xiàn)代技術(shù)帶給傳播局面新的變化是，新的秩序的產(chǎn)生，過去傳統(tǒng)媒體和權(quán)威信源主導(dǎo)的專業(yè)化的供需平衡，已然被數(shù)字平臺以數(shù)據(jù)和算法所構(gòu)建出來的渠道所壟斷，也就是數(shù)字平臺不再重點維系內(nèi)容生產(chǎn)，而是對信息分發(fā)強調(diào)絕對的控制權(quán)，這種控制不再是過去媒體內(nèi)部的某種規(guī)則的限制，是基于程序和算法背后的難以察覺的包含了意識形態(tài)、數(shù)字規(guī)則的新桎梏。這種規(guī)則不斷強化內(nèi)容生產(chǎn)者對平臺或算法的依附關(guān)系，從而進(jìn)一步鞏固渠道霸權(quán)。

（一）把關(guān)角色泛化：從由人把關(guān)到非人和人機(jī)協(xié)作把關(guān)

“把關(guān)人”的概念在AIGC技術(shù)的發(fā)展下面臨根本性的變革。在傳統(tǒng)媒體的傳播過程中，作為媒體中的“把關(guān)人”，專業(yè)編輯處于信息的第一環(huán)節(jié)，掌握著信息的發(fā)布和傳播權(quán)，而人工智能時代則打破了這種局面。

由于AI運用的大語言模型是在大量文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練基礎(chǔ)上形成的，其中不僅包括事實性內(nèi)容也包括一些文學(xué)作品、虛構(gòu)內(nèi)容，但目前模型在識別非現(xiàn)實的虛構(gòu)內(nèi)容和想象內(nèi)容仍難以區(qū)分，會導(dǎo)致人工智能在對話中頻繁產(chǎn)生“幻覺”（hallucination）。[2]在AI強大技術(shù)的加持下，圖片、視頻、文字的真實性都面臨嚴(yán)峻的考驗，如何識別AIGC內(nèi)容以及算法基礎(chǔ)上形成以假亂真的虛假信息成為新的“把關(guān)”難題。

ChatGPT的爆火，讓許多利用ChatGPT生成的文章進(jìn)入大學(xué)課程甚至畢業(yè)論文中去，OpenAI推出了AI Text Classifier（AI文本檢測器）用來檢測文本內(nèi)容是否由ChatGPT或其他AI模型生成，AI檢測有望成為人工智能時代新的“把關(guān)人”角色。另外，一些輔助內(nèi)容審核的模型也順應(yīng)而生，百度旗下的AI開發(fā)平臺的內(nèi)容審核平臺產(chǎn)品可以對圖像、文本、語音、視頻等多維度進(jìn)行內(nèi)容分析，覆蓋涉黃、違禁、廣告檢測等全方位的智能AI審核能力，可以幫助購買服務(wù)的機(jī)構(gòu)實現(xiàn)私有化部署。

把關(guān)角色向機(jī)器的泛化，也標(biāo)志著把關(guān)限制和規(guī)則也將更加復(fù)雜和模糊。過去專業(yè)的記者、編輯采取傳統(tǒng)媒體的把關(guān)原則進(jìn)行把關(guān)。而AI參與的把關(guān)行為由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的不平衡性，不同模型會呈現(xiàn)把關(guān)差異化，因此用作把關(guān)或協(xié)助把關(guān)的人工智能模型必須實現(xiàn)算法透明化和規(guī)范化，以保證公正性和客觀性。

（二）把關(guān)規(guī)則重塑：算法規(guī)則與人類價值的融合

把關(guān)角色的多重化以及人類和AI算法所代表的價值和觀念的偏差，使得把關(guān)標(biāo)準(zhǔn)較傳統(tǒng)媒體時代有很大的變化。傳統(tǒng)媒體編輯把關(guān)需要把握信息新聞價值和新聞要素，考慮政治、法律、社會文化和宗教等各方面因素。自媒體時代，多元的把關(guān)人角色在一定程度上弱化了政治、文化和宗教等傳統(tǒng)因素的影響，而是把市場因素作為了主導(dǎo)因素。人工智能時代，則需要考慮訓(xùn)練數(shù)據(jù)的不平衡性導(dǎo)致的系統(tǒng)性偏見。人工智能的“觀點霸權(quán)”，就是基于巨量偏見意見人群數(shù)據(jù)生成的畸形價值觀對現(xiàn)實社會中的主流觀念產(chǎn)生壓迫和擠兌。

人類的道德標(biāo)準(zhǔn)、價值觀念是來源于從不斷的社會實踐和行動中學(xué)習(xí)的方式逐漸培養(yǎng)起來的，人類對于情感、道德、倫理的精準(zhǔn)判斷是算法難以實現(xiàn)的，這種難以訴諸文字的微妙感受是需要注入把關(guān)規(guī)則中去的。因此，利用人工標(biāo)注數(shù)據(jù)實現(xiàn)價值糾偏可能是把關(guān)規(guī)則升級重塑的關(guān)鍵點。要保證算法的理性和公正，就少不了人類價值偏好對其的引導(dǎo)和干預(yù)，從而保障其不斷延伸、發(fā)展并朝著理性客觀的完美算法形態(tài)進(jìn)化。

（三）把關(guān)難度提升：巨量化信息要求智能把關(guān)的緊迫性

人工智能的加入也帶來了把關(guān)難度的新挑戰(zhàn)。一方面，人工智能和人工智能內(nèi)容生產(chǎn)者等生產(chǎn)傳播主體以及互聯(lián)網(wǎng)的便捷性和共享性，構(gòu)成了互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)大量紛雜的信息源，也為虛假信息通過各種先進(jìn)的傳播渠道進(jìn)行快速廣泛的傳播創(chuàng)造了條件。另一方面，大模型利用巨量的人類數(shù)據(jù)不斷訓(xùn)練，逐漸產(chǎn)生出與人類語境和語言模式無窮接近的信息內(nèi)容。這些內(nèi)容本身并不攜帶人工智能生成的標(biāo)簽，因此僅靠儲存或利用大量參考過去的數(shù)據(jù)來難以判斷人工智能生成的內(nèi)容。

把關(guān)難度的提升也意味著把關(guān)活動需要更短的核查時間和更高的精準(zhǔn)度。這就要求以人工智能為把關(guān)主體、以算法為技術(shù)內(nèi)核、以人機(jī)互動為主要方式的新聞把關(guān)活動成為主流把關(guān)力量。[3]智能把關(guān)不僅需要內(nèi)容生產(chǎn)的智能化來保障新聞的準(zhǔn)確與客觀，更需要信息分發(fā)的智能推薦來幫助提高信息傳播的品質(zhì)與高效。

四、新思考：AIGC語境下的媒介把關(guān)路徑

人與算法的有機(jī)融合，讓AIGC在新聞實踐中的應(yīng)用也更加廣泛，成了當(dāng)之無愧的新聞助手。自然語言生成公司Automated Insights僅2014年就生產(chǎn)了10億篇新聞文章。而在自媒體創(chuàng)作者快速增長、UGC內(nèi)容飽和的新媒體環(huán)境中，人工智能的協(xié)助作用更是不容忽視。在嗶哩嗶哩（B站）的創(chuàng)作入口，就設(shè)計了基于用戶提供的視頻素材進(jìn)行智能分析剪輯后期的功能，不僅幫助up主拓寬剪輯設(shè)計思路，創(chuàng)作者還能實現(xiàn)解放雙手的創(chuàng)作。

復(fù)雜的AI算法、“多才多藝”的AI模型促使過去單一、程序化的媒體編輯工作繁雜化，因此，審視AI協(xié)作下的媒體編輯工作、明晰新媒介環(huán)境下的“把關(guān)”是關(guān)鍵性的，也是必然的。

（一）人類主義觀念

人工智能的異軍突起，在某種程度上倒逼著人類做出關(guān)于價值、意義的思考。作為未來內(nèi)容生產(chǎn)的強大引擎，AIGC到底是否具有人類觀念上的“意義”？麥克盧漢曾說，真正有意義、有價值的訊息不是各個時代的傳播內(nèi)容，而是這個時代所使用的傳播工具的性質(zhì)、它所開創(chuàng)的可能性以及帶來的社會變化。如今AI作為21世紀(jì)20年代的新媒介，人工智能的創(chuàng)作和生產(chǎn)本身的特性、用途以及可能帶來的社會變化才是真正有意義的。人機(jī)協(xié)作使得內(nèi)容生產(chǎn)的門檻越來越低，而能力與水平卻得到提升。對于受眾而言，獲取信息的渠道也越來越廣泛，選擇也越來越多。媒介把關(guān)工作需要的不僅僅是制度上和科技上的創(chuàng)新，更應(yīng)該從觀念上與時俱進(jìn)。

結(jié)合當(dāng)下AIGC發(fā)展的大趨勢，媒體的觀念應(yīng)該更加著重于提升內(nèi)容的深度、創(chuàng)意。一方面，增加互動性使傳播內(nèi)容更加接地氣，更具有人類的情感共鳴，實現(xiàn)內(nèi)容的陪伴感。另一方面，重視用戶運營，增強用戶黏度和忠誠度。目前，AI的協(xié)作能力逐漸穩(wěn)定、準(zhǔn)確且合乎邏輯，但仍未實現(xiàn)自主性突破，[4]在情感識別、語境判斷、倫理抉擇上仍然表現(xiàn)得不盡如人意。作為媒體，要利用這一點不斷加強內(nèi)容與受眾的共鳴、體現(xiàn)人情味、恰當(dāng)?shù)膫惱砼袛嗪突谌祟惤?jīng)驗的價值糾偏。要敢于用新的方式進(jìn)行信息的傳播，全方位、多維度的發(fā)展人與AI協(xié)同傳播方式，改變傳統(tǒng)媒體的思維模式，建立以人為本的核心內(nèi)容生產(chǎn)戰(zhàn)略和融合發(fā)展的媒體管理模式。

（二）守正價值傳播

在新聞工作中，正確的價值傳遞和公正的觀點表達(dá)是決定新聞工作合格與否的關(guān)鍵。AI模型基于數(shù)據(jù)不平衡產(chǎn)生的內(nèi)容偏差、意見偏差會在潛移默化中形成蒙蔽在模型之上的系統(tǒng)性偏差，從而呈現(xiàn)出內(nèi)容的“觀點霸權(quán)”，對AIGC內(nèi)容的多樣性、代表性、公正性方面產(chǎn)生影響。盡管偏見、霸權(quán)和畸形的價值觀念也存在于在現(xiàn)有社會中不平等的權(quán)力結(jié)構(gòu)中，但AI工具則是將這一潛在的偏向以技術(shù)和數(shù)據(jù)的形式呈現(xiàn)出來，同時偏向性也會反饋給互聯(lián)網(wǎng)的用戶，從而在某種程度上加劇這一現(xiàn)狀。

傳播途徑、內(nèi)容把控的多元主體讓越來越多的內(nèi)容開始走向低質(zhì)化、模版化，“編輯已死”的質(zhì)疑聲也越來越多，編輯工作要以內(nèi)容優(yōu)勢贏得發(fā)展優(yōu)勢，這才是媒介長久發(fā)展之道。不盲目求視覺體驗和輿論效果，不被快餐文化的洪流所裹挾，堅持正確的價值導(dǎo)向，明確媒介主流價值傳播和引導(dǎo)的職責(zé)與使命，堅持將內(nèi)容建設(shè)放在第一位。AIGC的發(fā)展打破了過去傳統(tǒng)內(nèi)容生產(chǎn)的桎梏，以互動創(chuàng)造的形式實現(xiàn)了內(nèi)容生產(chǎn)的新生。但只有符合社會主流價值觀、摒棄偏見畸形價值的內(nèi)容才能夠長遠(yuǎn)地、真正地吸引受眾。

五、新策略：AIGC語境下的媒介把關(guān)創(chuàng)新

人工智能技術(shù)的突破性進(jìn)展和普適化應(yīng)用帶給新聞傳播學(xué)科的劇烈變革，也成為理論發(fā)展的契機(jī)。一些研究者已經(jīng)意識到傳統(tǒng)新聞學(xué)體系——包括核心概念、理論話語和倫理規(guī)范等——已在很大程度上失去對技術(shù)驅(qū)動的新的新聞現(xiàn)象和新聞業(yè)態(tài)的解釋力。[5]內(nèi)容生產(chǎn)方式的顛覆性變革倒逼從業(yè)者和學(xué)者不得不以新的思維和視角審視傳播理論，把關(guān)的延伸發(fā)展迫在眉睫。

（一）把關(guān)基礎(chǔ)能力建設(shè)

面對AI大舉進(jìn)駐內(nèi)容生產(chǎn)的發(fā)展趨勢，基于人工智能技術(shù)的人機(jī)協(xié)作把關(guān)基礎(chǔ)能力建設(shè)成為必然選擇。繼Open AI推出對話型生成式預(yù)訓(xùn)練模型ChatGPT一舉震世，國內(nèi)多家公司加快AI模型研發(fā)進(jìn)程，多方資本積極入局AIGC。百度在2023年3月底發(fā)布文心一言，阿里、騰訊也陸續(xù)發(fā)布自己的大模型產(chǎn)品。

目前，國內(nèi)大模型與國外發(fā)展仍然存在基礎(chǔ)算力、技術(shù)邏輯和模型優(yōu)化上的差距。技術(shù)的差距來源于國內(nèi)目前的客觀環(huán)境問題，如長期資金投入和研發(fā)環(huán)境等。把關(guān)基礎(chǔ)能力建設(shè)少不了成熟的技術(shù)和模型產(chǎn)品支持，而實現(xiàn)這些技術(shù)支持，就要求研發(fā)環(huán)境、人才培養(yǎng)、資金投入不斷提高，打造出符合社會道德、人文價值的預(yù)訓(xùn)練模型協(xié)助編輯人員提升把關(guān)能力和水平。

（二）把關(guān)技術(shù)創(chuàng)新

人工智能生成內(nèi)容要求把關(guān)人可以針對不同的技術(shù)特點，對信息的采集和編輯進(jìn)行技術(shù)上的優(yōu)化，利用數(shù)據(jù)庫等技術(shù)做支撐進(jìn)行把關(guān)活動。同時，由于媒介的多元形式，針對媒介性質(zhì)、定位技術(shù)性地篩選把關(guān)內(nèi)容，在把關(guān)活動中遵循媒介的受眾對象、傳播內(nèi)容、傳播水準(zhǔn)和風(fēng)格特色進(jìn)行科學(xué)的、技術(shù)分析和內(nèi)容把關(guān)。把關(guān)對象（AIGC信息）的技術(shù)性、智能性要求把關(guān)人可以利用相關(guān)的人工智能技術(shù)，進(jìn)行模型毒性檢測（為了防止偏向，自然語言處理領(lǐng)域使用“毒性檢測”來識別和過濾文本數(shù)據(jù)中的毒性內(nèi)容存在偏見、令人反感或?qū)δ承┤巳河泻Φ恼Z言和內(nèi)容）、利用算法提供精準(zhǔn)信息投放、挖掘數(shù)據(jù)價值，讓渠道信息成為對受眾來說科學(xué)的、有用的信息資源，高效地完成把關(guān)活動。

（三）把關(guān)角色監(jiān)督

媒體外部環(huán)境及組織監(jiān)督，是指國家政府或行業(yè)組織制定的法律法規(guī)及職業(yè)守則，應(yīng)該具有強制性的約束力，或者是借助法律來規(guī)范把關(guān)活動。這種把關(guān)角色的監(jiān)督不僅要出現(xiàn)在廣播、電視、報紙等媒體上，更要貫穿于以AIGC為代表的內(nèi)容生產(chǎn)中，實現(xiàn)生產(chǎn)全流程的把關(guān)，同時，必須實現(xiàn)算法設(shè)計、訓(xùn)練數(shù)據(jù)、判斷標(biāo)準(zhǔn)的透明化以及人機(jī)協(xié)作把關(guān)的責(zé)任規(guī)范化。誰來監(jiān)督、怎么監(jiān)督、監(jiān)督什么都需要明確把關(guān)規(guī)范細(xì)則。更重要的是，保證人工智能模型能在符合社會規(guī)范、隱私保護(hù)的基礎(chǔ)上實現(xiàn)把關(guān)過程，也需要出臺相關(guān)的技術(shù)規(guī)范和國家標(biāo)準(zhǔn)。

六、結(jié)語

過去互聯(lián)網(wǎng)帶來的變革是信息零成本傳播與復(fù)制，人工智能帶來的是信息的低成本或零成本生產(chǎn)。AIGC順應(yīng)了數(shù)字時代內(nèi)容生產(chǎn)快速迭代、無限創(chuàng)意的新需求，技術(shù)驅(qū)動下內(nèi)容生產(chǎn)進(jìn)入高速量產(chǎn)2.0時代，人和機(jī)器都成了內(nèi)容創(chuàng)作者，AIGC無限的生成能力讓 “把關(guān)”的革新發(fā)展提上日程。隨著把關(guān)角色不斷泛化、把關(guān)規(guī)則融合重塑、把關(guān)難度一再提升，打破技術(shù)黑箱、過濾AI“幻覺”內(nèi)容、堅守主流價值成為人工智能時代把關(guān)人角色亟須解決的新問題，系統(tǒng)而科學(xué)地分析技術(shù)驅(qū)動下的把關(guān)創(chuàng)新，有利于媒體進(jìn)一步改善采選編工作，爭取更好的傳播效果，為受眾提供更優(yōu)質(zhì)、更權(quán)威、更高效的內(nèi)容服務(wù)。

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作者簡介：張樂怡，浙江傳媒學(xué)院媒體工程學(xué)院碩士研究生

編輯：王洪越