人工智能技術應用對新聞生產和傳播的影響

摘 要：人工智能技術在新聞傳播領域的應用，不僅深刻影響了新聞生產的各個環節，也對新聞從業者的知識結構和專業技能提出了更高的要求。本文分析了人工智能技術如何改變新聞的采集、編輯、傳播流程，總結了它對新聞工作者技能提出的新要求，旨在為人們理解人工智能技術如何塑造新聞業態提供新視角，為人工智能技術在新聞媒體生產和傳播方面的應用提供科學依據。

關鍵詞：人工智能技術；新聞傳播；人機協作

中圖分類號： G206. 2 文獻標識碼： A 文章編號： 1672-8122 （2025） 02-0018-05

一、引 言

人工智能技術的蓬勃發展對信息傳播產生了影響。新聞業與計算機的融合，不但改變了新聞產出與傳遞的方式，還重塑了整個新聞生態[1]。因此，新聞從業者必須與時俱進，掌握人工智能科技發展的最新趨勢和先進的信息技術，根據人工智能語境下信息傳遞的特征，樹立與時代發展潮流相適應的工作理念，實現人工智能技術賦能下新聞傳播的創新發展[2]。

從全球范圍看，人工智能技術主要由谷歌、微軟、IBM、Facebook、亞馬遜、百度、騰訊等新聞科技巨頭主導開發，媒體機構則通過與這些公司合作實現人工智能技術在新聞生產中的落地應用[3]。目前，人工智能正在融入新聞生產的各個環節，尤其是在數字新聞的采集、分析和展示等方面發揮著重要作用[4]。例如，新華社聯合搜狗公司推出的全球首個合成新聞主播——“AI合成主播”，在2019年全國兩會期間，該主播共發稿236條，總瀏覽量超過1. 3億次，充分展現了人工智能技術在新聞播報領域的廣闊應用前景[5]。

人工智能不僅為新聞生產提供了先進的技術手段，也在一定程度上拓展了新聞從業者的認知和思維能力[5]。借助人工智能算法，記者和編輯能夠突破傳統思維的束縛，從全新的視角挖掘新聞價值，豐富報道內容。同時，人工智能技術使媒體機構的核心競爭力從單一的“傳播力”轉向多維度的“聯動力”，這種轉變不僅體現在新聞生產流程的優化上，也反映在媒體與受眾互動方式的創新以及產業布局的調整等方面[1]。可以預見，隨著人工智能技術的進一步發展，它在新聞傳播領域的應用也將越來越深入，不斷促進新聞行業的改革和發展。

二、人工智能技術概述

（一）人工智能技術發展歷程

人工智能技術起步于20世紀50年代，而后經歷了多個發展階段。早期的人工智能技術主要聚焦在推理、搜索等方面，但受限于計算能力和算法，發展相對緩慢[1]。進入21世紀，隨著大數據、云計算等現代信息技術的蓬勃發展，人工智能領域迎來了全新的發展機遇。2010年前后，語音識別、圖像識別、機器學習等技術取得重大突破，為人工智能的實際應用奠定了基礎[1-2]。

近年來，深度學習模式的誕生進一步推動了人工智能技術的成長。通過建立包含多種隱蔽層的神經網絡，并投入大量數據進行訓練，深度學習模式在語言辨識、機器視野、自然語言信息處理等領域表現優秀[6]。例如， 2016年，由谷歌旗下DeepMind公司研發的人工智能機器人“AlphaGo”打敗了國際圍棋冠軍李世石，顯示了其深度學習能力。此外，生成式對抗網絡（GAN）、遷移學習、元學習等新的深度學習范式不斷涌現，進一步拓展了人工智能的發展邊界[2]。

人工智能科技的迅速發展，為新聞傳播領域帶來了新的變革。早在2009年，美國西北大學就研制出了“Stats Bubble”應用軟件，它能自動從互聯網上抓取信息并生產新聞簡訊，這是人工智能在新聞領域的首次應用[1]。此后，國內外多家媒體和互聯網公司紛紛加強了在“人工智能+新聞”方面的研究[3]。通過應用自然語言數據處理、人類認知圖譜等新技術，人工智能能夠輔助記者進行數據挖掘和內容生產，提高新聞采編的效率和質量。同時，個性化推薦算法的應用，也使新聞分發更加精準和高效[7]。人工智能將深刻影響新聞生產、分發、消費的各個環節，重塑新聞生態。

（二）人工智能技術在新聞生產和傳播中的應用

人工智能技術作為新聞傳播的重要推動力，正深刻改變著新聞產業的方方面面。借助計算機教學、自然語言信息處理、電腦視覺等前沿技術，新聞機構以前所未有的速度和準確性采集、編輯、發布新聞內容，實現了新聞產業自動化、智能化。基于此，本文構建了人工智能技術在新聞生產和傳播領域應用的流程圖（如圖1）。

通過調研和收集相關數據，本文總結了人工智能技術在新聞傳播各環節的應用情況（如表1）。

在新聞生產的初始階段，新聞機構運用自動化爬蟲技術收集相關數據，審視和分析當前的新聞趨勢，通過不斷迭代這一過程，增強內容抓取效能，確保所獲得數據的豐富性和及時性。經過機器學習算法優化，自動化爬蟲技術能在較短的用戶響應時間內處理約50000條新聞，市場占有率達到72. 5%。人工智能技術處理數據這一步驟涉及自然語言生成（NLG）、智能排版、機器學習校對工具等多個高信息密度環節，為新聞內容生成奠定了堅實基礎。

數據是否充分是新聞順利過渡到下一環節的關鍵因素。一旦數據被確認充分，就進入到挖掘潛在信息的環節，利用自然語言處理（NLP）技術進一步精煉和優化內容。反之，則返回數據收集過程再次收集信息，從而確保新聞內容的豐富性和多樣性。當信息挖掘完成后，新聞內容生成工具即刻啟動，在ERNIE語義理解的加持下，憑借98. 7%的高準確率，完成約10000篇文章的自動生成，并在300ms內反饋給用戶。

得益于人工智能技術在新聞傳播各環節中的系統化應用實踐，新聞機構能夠通過智能分發系統，運用基于知識圖譜構建的個性化推薦算法，實現新聞內容的精確傳遞，新聞點擊率顯著提升，達到77. 4%。同時，通過引入實時反饋分析系統，新聞生產者能夠迅速響應用戶反饋，采集并分析約15000條反饋僅需不到400ms的時間，在用戶體驗優化方面發揮了重要作用。

在新聞生命周期的末端，也就是內容優化、互動、監測及歸檔等環節，人工智能技術依然發揮著重要作用。例如，長尾關鍵詞優化工具通過運用計算機視覺技術，提高圖像與文字的相關性，旨在增強搜索引擎優化（SEO）效果。虛擬主播通過AI芯片驅動的虛擬形象與觀眾進行自然語言交互，不僅增強了新聞節目的觀賞性，還提升了交互效率。在文章歸檔環節，人工智能技術提供了文檔自動分類和存儲服務，依托知識內容分類與智能檢索系統，實現了高效率管理歷史新聞資料。

綜上所述，從新聞的采集、編輯、審核再到發布，人工智能技術在新聞傳播的每一個環節都發揮著不可替代的作用，成為了驅動新聞傳播革新與提升的核心力量。

三、人工智能技術為新聞生產傳播帶來變革

（一）對新聞采集的影響

人工智能技術以強大的數據處理能力和模式識別優勢，重塑了新聞的采集過程。具體到實際操作，新聞機構通過算法分析大量數據，迅速從中提取出有價值的信息，極大縮短了新聞采集的時長，與過去的全人工操作相比，時間成本大大降低。

對成都市廣播電視臺全媒體新聞中心傳播人員進行調研后發現，在人工智能技術使用能力方面，年輕一代（尤其是34歲以下年齡段）展現出更高的熟練度。從表2能夠看出，該年齡段有超過80%的從業者在人工智能新聞采集技術方面表現出較高水平，接受過人工智能技術培訓的比例也相對較高。這說明人工智能技術的傳播與接受程度在不同年齡層中存在差異，新聞采集工作人工智能化需要吸納青年人才。

在具體實施上，新聞機構需要系統規劃人工智能技術培訓項目，使人員技能與人工智能技術應用的協同效應最大化。要構建更加符合現代化新聞工作需求的培訓體系，針對不同年齡段、不同技能水平的從業者設計差異化的培訓課程，打造定期更新的技術學習平臺，確保新聞人才與人工智能技術共同進步。

綜上所述，人工智能技術不僅帶來了效率的飛躍，還推動了新聞傳播行業人才構成的優化。現代化的新聞傳播領域需要更多掌握人工智能技術的新聞工作者，他們將在今后的新聞工作中發揮不可替代的作用。

（二）對新聞編輯的影響

在新聞編輯領域，人工智能新聞編輯算法的引入已經引起了革命性的變革，新聞機構能夠通過人工智能技術精準捕捉新聞文本和元數據，實現新聞編輯流程優化。在具體應用中，人工智能編輯算法集成了多個模塊，包括自然語言處理、內容審核、語義關聯性分析等。這些模塊的協同工作顯著提高了新聞編輯效率和稿件質量。

首先，現有的人工智能新聞編輯算法代碼主要基于Python語言，是數據處理和機器學習高度融合后的結果。這一算法將原始新聞文本和圖表等補充資料和元數據作為輸入參數，對其處理后匹配關鍵信息并生成結構化的內容。例如，在編輯過程中，人工智能會根據元數據對文本進行個性化調整，從而適配特定受眾群體的語言風格。

其次，人工智能編輯算法的核心功能還包括語義一致性的判斷和錯誤檢測，能在保留新聞事實準確性的基礎上，對內容進行再創作和潤色。通過檢測文本中的邏輯跳躍和信息遺漏，算法能夠提示編輯進行必要的修改，最終輸出經過人工智能編輯后的文本，呈現給讀者既準確又引人入勝的新聞報道。

最后，人工智能新聞編輯算法代碼的實現不僅注重文本的語言表達，同樣注重內容的客觀性和邏輯性。在實施過程中，每個功能模塊的輸出會受到嚴密的審核，保證文本的每個細節都符合新聞行業標準。盡管這一技術目前還在不斷發展和完善中，但已經取得的成效表明，人工智能技術正逐步成為新聞編輯工作不可或缺的一部分。

總之，對用戶實際需求的滿足和錯誤處理機制的有效配合，人工智能新聞編輯算法確保了新聞傳播過程中信息的準確性與時效性。它不僅提高了編輯效率，還通過學習與深度分析，為新聞內容的創新和優化提供了強大動力。隨著技術進步和算法迭代升級，人工智能技術在新聞編輯領域的應用將更加廣泛。今后的新聞編輯部將是計算機科技與人類智慧高度融合的智能化工作場域。

四、人工智能技術應用的實踐分析

通過對人工智能技術在新聞報道中的實踐情況進行整理分析，結果如表3所示。以“新華社”使用的“i思”與“小新”系統為例，它們借助機器學習和自然語言處理技術，具備高效整理信息和快速撰寫新聞的能力，能在10分鐘內完成一篇新聞稿的撰寫，準確度達到99. 5%，節省了大量時間，提高了生產效率。這得益于人工智能技術在處理大數據時的高效算法和少有錯誤的執行力。而用戶滿意度數據顯示，人工智能撰寫的新聞內容達到了94. 5%的高滿意度，反映出這一技術在提升新聞質量和讀者體驗方面具有顯著效果。

此外，通過對比人工智能輔助與人工撰寫時間能夠看出，人工智能技術的應用顯著減少了新聞編寫的時間成本。以“深圳特區報”的“讀特”為例，其撰寫一篇新聞稿僅需30分鐘，而人工撰寫則需要2小時才能完成。盡管人工撰寫能夠加入細膩的人文關懷和豐富的情感色彩，但從節約資源和提升效率的角度來看，人工智能技術的使用仍顯得尤為關鍵。

五、結 語

人工智能技術在新聞傳播領域的應用，不僅深刻影響了新聞生產的各個環節，也對新聞從業者的知識結構和專業技能提出了更高的要求[7]。他們需要具有良好學科框架和創造性思維能力，不僅要掌握傳統的新聞專業知識和技能，還要學習人工智能、大數據等前沿技術，并將其靈活運用到實際工作中[8]。新聞從業者要提升自己的專業知識素養和管理水平，針對人工智能的特點和發展走向，對原有工作模式和理念加以改進和創新，同時掌握人工智能方面的研究技術，以增強信息傳遞的吸引力[9]。

目前，《華盛頓郵報》、美聯社、新華社等國內外媒體已經廣泛使用人工智能進行新聞采集、生成和分發。人工智能與物聯網、大數據的深度結合，正在推動新聞行業走向智能化[10]。微觀層面上，人工智能技術促進了新聞生產全流程的協同化、一體化、集約化；宏觀層面上，人工智能技術正在深刻改變著新聞業的生態。我們必須緊跟人工智能發展步伐，推動新聞事業在人工智能時代煥發新的生機與活力[11]。

參考文獻：

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[9] 王凱.生成式AI技術在新聞傳播中的應用[J].電視技術，2024（1）：56-58.

[10] 劉崢. 5G+AI技術在電視新聞傳播領域的應用[J].電視技術，2023（10）：173-175.

[11] 桑吉貴.新媒體社會責任感知對算法推薦新聞用戶的使用意向影響研究：一個有調節的中介模型[D].重慶：重慶大學，2021.

[責任編輯：喻靖雯]