摘要：近年来，以内容创新、技术应用和管理革新等为重点的主流媒体系统性变革已成为一项重点工程。人工智能(AI)作为关键生产力工具，正在重塑媒体行业的生产模式和工作场景。然而，这一进程也带来了内容、版权、伦理等方面的风险。
作者：唐小涛
近年来，以内容创新、技术应用和管理革新等为重点的主流媒体系统性变革已成为一项重点工程。人工智能(AI)作为关键生产力工具，正在重塑媒体行业的生产模式和工作场景。然而，这一进程也带来了内容、版权、伦理等方面的风险。
研究AI在主流媒体内容创新中的应用策略，有助于提升内容生产质效，以更好适应媒体融合与变革的需求。
01
AI赋能主流媒体内容创新的机遇
(一)重构媒体生态结构
媒体从内容生产、分发到传播等各个环节都受到AI前所未有的影响。
1.生产流程智能化。通过引入机器学习算法、自然语言处理和计算机视觉等手段，媒体内容生成、编辑、审核及分发过程实现自动化与高效化，新闻报道中的事实核查、事件总结等任务可以通过自然语言处理技术辅助完成，不仅可以节省人力成本，还可以提高信息更新的速度和全面性。
2.内容来源多元化。借助数据清洗、数据爬虫等技术，媒体可以整合网络媒体、社交媒体、“自媒体”以及用户生成内容等更多元的信息源，提升内容的多样性。
3.服务模式平台化。技术推动采编流程智能化、服务交互化、员工IP虚拟化等，让媒体能够24小时不间断地提供定制化服务。近年来，新华社“智能采访终端”App和“音讯盒子”、湖南广电“芒果垂类大模型”、星辰在线“星云智媒创作平台”等借助AI技术转变生产方式和传播理念，拓展了媒体的创意空间，提高了创作效率，并带来了交互方式的变革。
(二）催生内容生产新模式
AI助推媒体内容生产逐步向高质、高效、高产的方向发展，有效提高创作效率并降低成本。
1.自动化新闻写作。传统的图文、视频内容生产严重依赖人工，费用高、耗时长。利用自然语言处理、语音合成等技术可自动生成高质量的文章、图像和视频，大幅缩减制作周期。例如，杭州广电AI生产线实现500字以内文稿在30秒内生成音频文件，星辰在线“AI智慧创作平台”具有丰富的模板，可快速创作各类素材。
2.虚拟主播与AI记者。通过虚拟现实、计算机图形技术等创建虚拟主播和AI记者，为传媒行业带来新的内容创作和表现形式。如人民日报AI编辑部、星辰在线“小晴”“辰小星”等AI数字人已经在新闻播报、人机互动采访和娱乐节目联合主持中得到应用，有效提升服务效率和用户体验。
3.个性化内容创作。基于机器学习算法，AI通过分析大量用户行为数据，能够进行用户画像与偏好分析，从而生成个性化的内容以满足不同受众的需求。如中央广播电视总台的“总台算法”通过建立内容漏斗模型，将高质量内容从细分市场传播至更广泛的受众，进而有效评估其传播力和受欢迎程度。
(三）促进内容形式创新
AI正以独特且前所未有的方式革新媒体内容的形式，推动媒体融合向更深层次和更高水平发展。
1.跨媒体形态融合。传统媒体和新媒体之间平台界限已经逐渐消除，通过采编、技术、运营等多方资源的跨界整合与优化组合，可提高融合发展和一体运营的效率。此外，媒体与社会各个系统之间的连接能力增强，借助智能化的全域数据采集和分析，媒体更全面地把握社会脉动，快速整合资源与响应公众关切。如人民网“财经+”战略以“深度内容产品+平台服务+智库服务”为主打产品，为各行业企业提供信息和咨询服务。
2.交互式内容设计。通过自然语言处理和对话系统，AI创建出高度互动的内容，如元宇宙空间、虚拟助手、聊天机器人，以及提供个性化用户体验的智能游戏以及智能问答，进而增强用户的沉浸感和参与感。湖南卫视首创国内“加速之城元宇宙”，通过技术实现内容的数字孪生，让节目嘉宾化身“加速队员”，在数字化、跨时空、庞大场景的模拟世界中展开生存挑战。
3.多媒体资源整合。AI能够将文本、图像、音频和视频等多种媒介形式无缝结合、智能适配，创造出更具互动性和沉浸感的内容。如CGTN推出“千年调·宋代山水花鸟”数字特展，聚焦传统文化资源，特展借助三维动画复刻、三维场景再现、裸眼3D、4K级高清阅览等多项前沿技术，让宋代的传世名作变得生动鲜活，立体呈现在受众面前。
(四）提升内容传播效能
借助AI的强大功能，媒体不仅能实现内容传播从“广撒网”向精耕细作的转变，还可进一步优化“一次采集、多种生成、多元传播”生产模式，提高整体质效。
1.精准推送机制。利用大数据和机器学习算法，获取更为精准的用户画像，了解目标受众的具体偏好和行为模式，实现内容的精准推送，确保信息传播的针对性和有效性。例如，星辰在线《热榜》栏目利用智能推荐算法实时调整内容排序，确保最优质、最受欢迎的内容优先展示给目标受众，传播效果显著提升。
2.跨平台分发策略。通过多渠道、多平台的内容整合与同步发布策略，构建全方位、立体化的传播网络，扩大内容覆盖范围，提升内容传播效能。例如，人民日报“党媒算法”借助AIGC(人工智能生成内容）构建了主流价值观知识图谱，根据不同用户在不同阶段和平台的稿件标签和阅读习惯实现智能推送。
3.实时反馈与互动。可利用技术实现实时反馈和互动，并根据用户反馈动态调整推送策略，进一步增强信息的互动性和传播力。如封面新闻“灵知”算法，可实时掌握用户的意见与态度，适时调整内容生产策略。
(五）优化内容决策管理
AI在数据驱动决策、精准传播效果评估与数据考核等多个维度展现出显著潜力。
1.数据驱动的决策支持。利用机器学习分析历史数据和趋势，不仅优化内容选择和制作方向，还精准实现传播效果评估与数据考核，从而有效提升媒体的管理效率。央视网全媒体信息巡检预警平台“智晓”可按需定制个性化特征库，以全面感知全媒体平台内容风向变化；星辰在线推出的“智媒驾驶舱”实现了从数据到采编决策的智能化改造。
2.全程管控的系统评估。主流媒体利用AI对技术、流程和管理环节进行全流程、多维度和动态化系统评估，实现从技术支撑到导向正确再到价值保障的全程管控，为媒体的发展与决策提供坚实的理论支持与实践导向。
3.智能监管的内容审核。通过信息标签、阈值设定及分级预警等进行内容分级，实现自动化审核以保障内容安全和监管效率。例如，人民网“天目”智能识别系统，探索“用AI治理AI”的内容风控新模式，能够识别AIGC，检测深度伪造内容，追踪合成手段来源；星辰在线上线的“智能风控校对系统”将AI技术与传统校对技术结合，构建起具有智能研判能力的新时代AI内容审核体系。
02
AI参与主流媒体内容生产的风险
(一）内容生产同质化
AI通过标准化生产机制加剧主流媒体内容同质化。首先，自然语言处理模型依赖有限语料训练，导致文本在结构、用语上呈现“算法趋同”，导致“标题+导语+正文段落”的标准化新闻稿件频现；其次，推荐算法形成流量导向的反馈循环，促使媒体竞相模仿高热度模板，引发“马太效应”；最后，AI的模式识别功能固化了社会认知框架，使议程设置受算法影响，演变为技术主导内容而非使用者主导，导致技术理性压制内容多样性。
(二）新闻价值平庸化
AI通过算法推荐和自动化生产重构了新闻价值标准，导致主流媒体新闻呈现平庸化趋势。技术逻辑与市场逻辑的耦合使新闻选择从公共性转向流量优先，形成“信息茧房”效应，削弱了多元价值。算法驱动的同质化内容生产消解了新闻的专业判断，公共领域被娱乐化侵蚀，新闻价值从“重要性”降维至“关注度”。长期来看，新闻内容的同质化和浅层化会降低受众对新闻深度和广度的需求，进一步推动新闻内容趋于平庸。
(三）虚假信息隐蔽化
AI通过深度伪造、生成对抗网络、自然语言处理等技术增强了虚假信息的隐蔽性。首先是技术仿真性，AIGC在视觉、语义上高度逼真，突破传统虚假信息的可辨识阈值，增加了识别和遏制的难度；其次是推送精准性，算法基于用户数据预测和分析用户的兴趣和行为模式进行精准推送，利用确认偏误强化信服度，规避静态核查；再次是黑箱遮蔽性，深度学习模型的不可解释性使虚假信息难以溯源，传统“把关人”机制失效。
(四）内容审核复杂化
AI在提高内容审核效率的同时，也带来了审核流程、审核效率等方面的复杂性。首先，算法审核的“技术黑箱性”导致审核标准透明度缺失，公众无法参与讨论，审核结果可能缺乏公平性，影响舆论生态。其次，深度伪造等AI技术生成高度逼真的虚假内容，传统审核方式难以识别，加剧了虚假信息的传播风险。第三，内容生产速率与审核效能的非对称增长，使得审核技术和管理规则存在滞后性，导致低效或误判，难以平衡效率与准确性。
03
人工智能赋能主流媒体内容创新的路径
(一）以智能化提升生产效能
当前，新闻媒体面临着日益加大的去中心化和“万众皆媒”的挑战。新闻媒体作为信息加工者的角色已经不能满足时代发展的需求，迫切需要通过自我技术赋能实现转型，构建以AI为核心支撑和驱动的生产传播体系、数据技术体系、组织管理体系、效果反馈体系，让技术贯穿内容生成、选题辅助分析、智能化生产、内容推荐与个性化定制、传播价值分析等媒体“策、采、编、审、发、反馈”的全流程，提升新闻传播的速度、深度、广度和准度，推动新闻媒体从传统的信息提供者转变为智能信息生产者，以更好地发挥连接社会、传播信息、凝聚共识的作用。
(二）以专业化升维新闻品质
信息时代，新闻媒体面临的信息过载、“信息茧房”问题愈发凸显，新闻报道的深度与专业性成为媒体履行社会责任以及彰显自身公信力的重要体现。一方面，应加强采编团队在细分领域的专业能力，让具备深厚知识储备和专业分析能力的记者和编辑能够从海量信息中甄别出真正有价值的内容，提供更具洞察力和深度的报道。另一方面，可通过人机协作模式优化新闻产品的生产、分发、传播和反馈等，提供更为丰富、精准、专业的新闻服务，以满足不同层次受众的需求，提高媒体公信力。
(三)以真实化破除信息迷雾
真实性是新闻的核心价值，也是媒体公信力和影响力的根本所在。媒体作为公众获取信息的重要渠道，新闻报道的真实性直接影响到公众对社会事件的理解和决策。脱离新闻真实性的技术创新都是舍本逐末。新闻媒体要以新闻真实性作为应用AI的最终标准，谨慎而负责地应用AI，通过技术和伦理的双重保障，构建一个可信赖的基础认知空间，维护社会和谐与信息秩序；要建立一套严格的标准和流程，通过算法审查、源头验证以及多信息源比对等技术手段，对新闻进行严格把关，确保新闻内容的真实可靠。
(四)以标准化确保内容安全
各类新兴技术正在改进、重塑传统的新闻生产与传播标准，如何既充分运用AI赋能，又尽力规避AI风险，新闻媒体需要建立全方位的AI风险测试评估和防范保障体系，确保在改善效率和创新传播方式的同时，稳步防范技术风险。如新闻采集阶段对智能化采集到的信息进行人机结合的验证，以保障内容的准确与客观；新闻生产和编辑环节开发可靠的核查工具和建立科学的内容审核标准，避免因过度依赖算法而导致假新闻传播；新闻发布与传播阶段建立透明的算法治理框架，减少“信息茧房”和受众偏见的形成。
(五)以规范化助推可持续发展
主流媒体逐步迈向数字化和智能化，规范化使用AI不仅是技术革新的需要，更是维护新闻媒体核心价值的关键所在。一方面，规范化使用AI有助于推动媒体行业的透明度和技术创新，不断提高新闻生产效率和传播质量。另一方面，随着AI在媒体领域的深入应用，数据隐私保护、伦理治理和风险防控等成为行业发展的重要方向，事关媒体公信力和伦理责任。此外，全球化背景下的AI规范化应用，也有助于媒体在国际舆论格局中的合作与竞争。
[作者为星辰在线(长沙新闻网)总编室主任、数据分析师]
本文刊于《全媒体探索》2025年7月号，原标题为《人工智能赋能主流媒体内容创新路径探究》，参考文献略。
来源：大众新闻-大众日报