探究生成式AI 技术在新闻传播中的应用

目前，在我国科技不断迭代与发展的背景下，人工智能时代正逐渐崛起，AIGC 在各领域得到了高效的渗透。聚焦融媒体时代，新闻媒体不仅注重自身的信息传递，还需要以受众的信息需求为依据，精选新闻素材，以满足受众的实际需求。生成式 AI 技术有着较强的智能性与动态性，能够为传统 AI 的进化方向指明道路，为新闻传播行业的高质量发展提供强有力的技术支撑。在构建新闻传播框架时，应积极拥抱数字化浪潮，坚持以 AIGC 技术为引领，将其技术覆盖于整个新闻传播流程，以促进新闻内容个性化。

一、生成式AI 技术在新闻传播中的应用价值

（一）有利于丰富新闻内容

在 AIGC 技术的引领下，新闻传播内容应呈丰富性与个性化，以此更好地迎合时代趋势，满足当前新闻传播需求。传统视域下的新闻制作内容涉及初稿撰写、数据收集等一系列的繁琐环节，容易影响信息传播效率。而通过 AIGC技术，新闻工作者只需输入目标语言及创意方向，AI 系统能够凭借自身的资源整合与信息交互等功能，自动生成具备“图文并茂”及视音频在内的一系列内容，从而丰富报道内容，吸引受众的目光，凸显报道内容的新颖性，为受众提供实时性的新闻资讯。

（二）有利于提高新闻传播效率

AI 技术的应用优势在于能够结合发布命令，精准转化指令内容，以此实现高效的回应与更新，促进自身功能的充分发挥。通过在新闻传播领域加强生成式 AI 技术的进一步应用，有利于提高新闻生成分发效率，创造出更具高质量与高品质的新闻作品，以此满足用户的认知需求，真正实现技术赋能新闻领域的初始目标。与此同时，通过基于 AI 技术搭建训练模型，加强场景打造，能够促进新闻生产分发流程的智能化，可实现个性化的信息推送，从而助力新闻传播质效的持续提升。

（三）有助于推动新闻传播变革

传统媒体视角下的新闻传播模式存在局限性与滞后性，难以实现定制化服务，不利于新闻传播作用的进一步发挥。在人工智能时代，新闻报道形式应呈创新化倾向，关注用户的体验升级。通过打造新形态，展现数字化人物，使其成为信息的传播者，能够更好地迎合用户的审美偏好，标志着“虚拟新闻主播”已成为一种能够吸引大众眼球的新闻播报形态与方式。

二、生成式AI 技术在新闻传播中的应用策略

（一）优化编辑流程

内容编辑是新闻报道环节的重要一环，同时也是新闻传播的有力抓手。AIGC 技术的发展与应用空间十分宽广，有望成为新闻采编中的有效手段，并为新闻传播领域带来积极的影响力。传统的新闻编辑模式往往以既有的编辑经验与直觉为依据，而基于人工智能视野，新闻编辑能够立足不同维度观察社会，充分利用数据和算法生产出更多的高品质新闻作品，以此促进新闻编写的智能化转型 [1]。在新闻内容编辑过程中，编辑要摒弃传统的编辑流程和标准，切实发挥 AI 技术的效用，对 AI 技术的自动剪辑与编辑的潜在价值建立深刻认知，通过线上自学课程学习相应的剪辑知识，结合实际的新闻编辑需求，在全媒体平台挖掘并整合相关推文，围绕编辑主题，借助 AI 系统进行初步筛选，提取其中的有益信息，然后归集整合后的推文，构建集多个领域的集群。基于信息归集结果，利用系统内的机器语言处理技术，为每个集群生成基础的编辑框架，为新闻编辑提供内容创作与生产思路。在此基础上，新闻媒体可不拘一格，拓宽编辑主体，鼓励用户加入创作者团队，拓宽素材来源渠道，打造出一支规模庞大的采编队伍。

（二）创新新闻传播模式

生成式 AI 技术的全面应用，促使传统新闻传播体系改革成为可能。在实践环节，新闻编辑应深刻意识到新闻传播创新的潜在价值，结合既有的工作经验与新闻知识储备，搭建新型新闻传播框架，以 AI 技术为导向，加强对新闻传播流程的再塑造与创新，促使报道内容具备可读性 [2]。例如：1. 将复杂的新闻数据输入到智能系统，在文本编辑框输入目标语言，让 AI 结合指令生成数据的可视化图表，直观展示相应的新闻数据，促使用户能够更容易了解新闻内容。2. 创新视频制作。丰富的视频内容能够瞬间激发用户的阅读欲望。如：针对一些组合式的新闻，可将其统一发送至生成式 AI 系统中，输入特定指令进行内容创作，不仅能够进一步提高工作效率，还能显著提升新闻质量。3. 目前，全媒体平台的兴起，为新闻传播带来了全新的视角。因此，新闻编辑需要树立前瞻意识，时刻聚焦新兴平台的发展趋势，利用短视频平台拓宽新闻覆盖领域，基于平台互动性强的特点，定时发布新闻资讯，并与用户进行实时互动，积极回应用户提出的问题，增强用户粘性。

（三）打造多维应用体系

于新闻传播领域积极推广生成式 AI 技术能够有效实现多模态内容的生成，构建多维、全面的新闻传播样态。首先，文本生成。文本生成并非简单地事实叙述，而是通过结构化的数据自动生成新闻稿件。具体地，编辑可基于语言模型，利用其生成技术，输入某一报道主题，系统会结合具体的事件描述生成个性化的叙事内容与新闻版本，为编辑者提供更具深度与解读性的版本 [3]。其次，动态叙事。动态叙事有着显著的灵活性与突破性。具体地，可以Sora 模型为载体，将其与历史事件还原报道相结合，届时用户能够通过高清视频新闻内容，进而形成深刻的观看体验感。最后，视觉创作。利用 AI 技中的机器语言模型展开详细的文本描述，使其快速生成清晰与丰富的图像，以此达到最佳的视觉效果。

（四）提升新闻传播影响力的策略规划

AIGC 技术在新闻传播领域表现出卓越功能，能够辅助编辑进行有效的新闻分发与服务等，实现新闻传播模式智能化，凸显传播成效。首先，依据 AI 技术的“云脑”功能，外延信息传播路径，积极弘扬与传递主流价值观，避免用户信息获取渠道受限及陷入信息茧房，引领用户关注正确的舆论方向。当前，一些新闻传播算法过于局限用户画像，为迎合用户偏高往往推送个性化新闻，导致出现信息孤岛等问题。为有效解决这一问题，媒体应建立依据 AI 技术为核心的算法体系，收集用户长期兴趣与实际需求等个性化数据，将其纳入算法体系，以此提高算法的准确性。同时，大力发挥 AI 技术的优势，智能识别不实信息与虚假信息等，指导用户坚持正确的舆论导向，发布积极有思想的信息，以此形成正向传播效应。最后，强化与相关信息传播平台的合作，加大新闻传播力度，并设置相应的新闻审核系统，确保新闻内容真实可靠。

三、结束语

总而言之，在新闻传播中，扎实推进生成式 AI 技术的高效融入，对助力新闻传播领域的长效发展有着深远影响。现阶段，AIGC 技术在新闻领域中取得了一定的应用成效，能够进一步提高新闻质量，提高信息的可信度。因此，在统筹整体的新闻传播战略时，新闻编辑应应用人工智能技术做好用户需求及爱好的调研工作，根据个体需求编辑可视化新闻内容，并立足理论与实践相结合视角，革新传统新闻传播理念与模式，从而提高文章质量。

参考文献：

[1] 刘洋 . 生成式人工智能技术在新闻传播中的应用研究 [J]. 新闻文化建设 ,2024,(20):178-180.

[2] 贾方 , 班跃伟 . 生成式人工智能技术赋能新闻传播的机遇与挑战 [J].新闻前哨 ,2024,(18):36-37.

[3] 王 凯 . 生 成 式 AI 技 术 在 新 闻 传 播 中 的 应 用 [J]. 电 视 技术 ,2024,48(01):56-58+85.