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发布：2025-03-28约7.64千字共3页下载文档

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传媒观察

生成式人工智能在新闻传播业的应用及其风险应对

文/孙珂（英大传媒投资集团有限公司）

随着ChatGPT-4的问世，生成式人工智能（AIGC）技术在新闻业得到了广泛应用，不仅极大地提升了工作效率，还促进了

新闻内容的深度个性化定制。然而，这一技术的普及亦伴随着多重潜在风险，不容忽视。本文深刻剖析了生成式人工智能对

新闻传播业造成的潜在负面影响，并有针对性地提出了一系列治理策略，以期确保新闻传播过程中的公正性、真实性和安全性

得以维护。

关键词：生成式人工智能；AI；新闻传播；传播风险

在智媒时代的发展浪潮中，新闻传播行业正经历着算法主的双重创新。二是依托前沿语言模型，设计并推出高互动性的

导的深度变革。生成式人工智能技术作为此次变革的核心引聊天机器人，作为新闻产品的新探索，深化用户参与，提升阅读

擎，已深入渗透至新闻生产的全链条之中，覆盖了从机器人新体验。例如，青岛日报社“观海新闻”3.0版本的成功发布，正是

闻报道、个性化资讯推送、智能编辑辅助、用户反馈智能分析、这一趋势的生动实践，它标志着山东媒体界在生成式人工智能

自动事实校验、动态图表生成、交互式AI助手，到大规模数据深新闻生产领域的先行先试，通过关键词驱动自动生成初稿，再

度挖掘与分析等多个领域。以美联社为例，其早在2015年便已辅以人工精编，极大地提升了新闻产出效率。

预见性地制定了目标，力求在2020年前实现新闻内容生产自动（二）精进新闻编辑流程与强化团队协作

化比例的大幅提升，预示着新闻生产自动化时代的加速到来。生成式人工智能技术的日益普及，预示着其将成为新闻采

然而，在享受技术发展带来的便利之时，媒体亦需清醒认识到，编领域的关键助力，对提升新闻传播的时效性与深度具有深远

正如贝克所描绘的“风险社会”图景，技术进步的双刃剑特性日影响。新闻从业者可积极拥抱AI的自动编辑与剪辑功能，以之

益凸显。[1]（张梦竹.人工智能在新闻传播领域的风险挑战及加速新闻创作流程，并系统性地优化编辑作业的各个环节。同

应对策略[J].记者摇篮，2024，09：54-56.）时，倡导用户生成内容（UGC）模式，拓宽新闻素材的采集边界，

构建多元化、开放性的采编团队结构。此外，利用AI的文字校

生成式人工智能在新闻传播中的应用验与即时修正技术，确保新闻信息的准确无误，全面提升编辑

（一）重塑多模态新闻生产编辑体系流程的专业性与效率。

随着生成式人工智能技术的蓬勃发展，人机交互领域迎来（三）强化新闻传播效能与深化受众体验

了革命性变革，其卓越的理解、对话及深度学习潜能，为新闻内生成式人工智能为新闻传播领域量身定制了高效计算模

容的深度剖析与文献资料的综合梳理铺设了坚实基础。鉴于型，驱动了新闻分发与服务模式的智能化跃迁，显著增强了新

此，新闻媒体可构建集成化的多模态新闻生产编辑体系。一是闻信息的传播效果。新闻媒体应充分发挥AI的“智能中枢”作

将生成式人工智能技术深度融入新闻采编的各个环节，推动新用，拓宽信息流通渠道，打破信息茧房壁垒，强化主流舆论的引

闻生产向智能化、自动化转型，进而激发新闻内容与传播形式导力，积极传递社会正能量。通过算法机制的持续优化，纳入

本身的多重因素，可能导致输出结果带有显著的偏见色彩。语

言处理类算法在处理自然语言时，往往难以完全剔除人类语言

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