人工智能生成内容对新闻传播的影响与应对策略研究

1.引言

近年来，在数字化浪潮的推动下，人工智能生成内容（AIGC）技术正加速演进，深刻影响着新闻传播行业格局。从自动化撰写财经快讯、体育赛事报道，到智能生成视频新闻、虚拟主播播报，AIGC 已深度嵌入新闻生产与传播全流程。这种技术变革在大幅提升内容生产效率、丰富传播形态的同时，也会引发信息真实性存疑、版权归属模糊、行业伦理失范等问题。新闻传播行业亟需厘清 AIGC 带来的机遇与挑战，探索与之适配的发展路径。在这一背景下，研究AIGC 对新闻传播的影响及应对策略，不仅关乎行业的技术革新与业务转型，更有利于保障公众信息权益、维护健康的传播生态。

2.人工智能生成内容对新闻传播的多维影响

2.1 新闻生产模式变革

人工智能生成内容技术革新了新闻生产模式。在传统新闻生产中，无论是线索挖掘、信息采集，还是稿件撰写，都需耗费大量人力与时间成本。AIGC 凭借强大的数据处理与自然语言生成能力，通过自动抓取网络资讯、分析数据，可以快速生成新闻初稿。新华社在 2015 年推出“快笔小新”，可自动生成体育、财经等新闻，甚至在体育赛事报道中，可依据比赛数据即刻产出赛况综述；长沙晚报（掌上长沙）推出了《镰刀妹AI 智能写作》栏目，常态化用AI 撰写每日股市情况。这种技术应用大幅提升了新闻生产效率，将原本数小时的报道流程压缩到分钟级。同时，AIGC 促使新闻生产转向了“人机协同”模式：机器承担着基础信息处理，人类编辑专注于深度采访、价值判断与内容优化，实现效率与质量的平衡。然而，过度依赖 AIGC 可能导致新闻内容同质化、缺乏人文视角等问题，威胁新闻的独特性与深度。

2.2 传播生态重塑

AIGC 正在深刻重塑新闻传播生态格局。在传播路径上，基于算法推荐的 AIGC 内容能够精准匹配用户兴趣，通过多平台、多终端实现个性化分发，可以打破传统媒体单向传播的局限，加速信息流动。然而，这种传播模式也带来负面影响：算法可能导致用户接收信息的范围很窄，陷入“信息茧房”；AIGC 生成的虚假信息借助自动化传播链条，可能在短时间内迅速扩散，造成不良舆论。在竞争格局方面，AIGC 降低了内容生产门槛，让不少非专业主体涌入新闻传播领域，可能加剧市场竞争，传统媒体为维持行业竞争力需在技术应用与内容品质间寻求新的平衡。此外，AIGC 驱动传播形态向多元化发展，短视频、虚拟主播等新型内容形态不断涌现，进一步改变受众的信息消费习惯[1]。

2.3 受众角色转变

AIGC 技术让新闻传播受众角色发生根本性转变。过去，受众仅作为信息接收者处于传播链条末端；如今，AIGC 工具的普及极大降低内容创作门槛，使普通用户可以轻松参与新闻内容的生产与传播。从图文快讯到短视频创作，受众可以借助AI 工具成为新闻内容的共创者，推动 UGC 生态的繁荣。同时，受众能够直接影响内容的生成方向，通过参与新闻选题、叙事角度的决策过程，可以形成双向互动的传播模式。但我们应该看到，这种转变增强了受众的参与感与粘性，也带来了新的挑战：非专业用户生产的内容往往缺乏严谨性与权威性，易让信息质量参差不齐；此外，受众对个性化内容的偏好可能导致公共议题关注度下降，将削弱新闻传播的社会价值与公共服务功能。

3.新闻传播领域的应对策略

3.1 技术优化与流程升级

面对人工智能生成内容（AIGC）带来的挑战，新闻传播领域需以技术优化为核心，重塑内容的生产流程。首先，当务之急是构建智能化内容审核系统。可以通过开发多模态识别算法，整合文本语义分析、图像识别、视频帧检测等技术，对 AIGC 内容进行实时筛查，精准识别虚假信息、敏感内容与侵权素材。其次，媒体机构可建立AIGC 内容质量评估模型，从事实准确性、逻辑连贯性、价值导向等维度设定量化指标，辅助编辑人员快速判断内容可信度。同时，通过利用区块链技术搭建版权溯源平台，可以为 AIGC内容生成不可篡改的数字指纹，明确内容权属，规避版权纠纷。此外，可以将 AIGC 工具深度嵌入新闻生产流程，形成“智能采集—人机协同创作—多轮审核—精准分发”的闭环体系，既发挥技术提效优势，又确保内容质量可控[2]。

3.2 行业规范与人才培养

完善行业规范与强化人才储备是保障新闻传播健康发展的关键。行业层面，媒体机构、技术企业与行业协会可以共同制定 AIGC 内容生产标准，明确数据来源合法性、内容生成透明度、版权标注规范等细则，并建立违规追责机制。同时，要推动新闻伦理准则的迭代更新，将 AIGC 的技术应用纳入伦理审查范围，避免算法偏见、信息操纵等问题。人才培养方面，新闻院校与职业培训机构可以构建跨学科课程体系，将人工智能基础、数据挖掘、算法原理等技术课程与新闻采编相关课程相结合，培养既有技术素养又有新闻专业能力的复合型人才。此外，针对在职从业者可以开展相关培训，帮助其掌握AIGC 工具使用技巧与风险防控方法，在提升效率的同时，确保新闻专业性与价值导向[3]。

3.3 多元主体协同治理

在新闻传播中，面对 AIGC 引发的复杂问题，需构建媒体机构、技术企业、监管部门与公众共同参与的协同治理机制。作为内容生产的核心主体，媒体机应主动承担审核责任，建立 AIGC 内容专项管理团队，对生成内容进行人工复核与价值把关；技术企业要优化算法设计，在追求效率的同时强化社会责任，开发更具透明度的 AIGC 工具，并提供技术支持协助内容监管。监管部门则需完善相关法律法规，让AIGC 经受相关法律法规、新闻伦理的检视，对违规传播行为实施动态监测与严格执法。此外，通过搭建公众反馈平台，鼓励用户参与内容监督，形成“技术筛查+人工审核 +i 社会监督”的多维度治理网络。这样，多方主体各司其职、相互配合，既能充分释放 AIGC 技术红利，又能有效规避风险，共同维护新闻传播生态的健康发展。

4.结语

在当今数字化时代，人工智能生成内容（AIGC）已成为推动新闻传播行业变革的重要力量。一方面，AIGC 通过提升生产效率、创新传播形态，为新闻业注入了新活力，推动行业向智能化、个性化方向迈进；另一方面，其引发的虚假信息泛滥、版权纠纷、伦理争议等问题，也对传统新闻生产与传播模式形成冲击。本文认为，应对 AIGC 带来的挑战，需构建技术、行业、社会协同发力的治理体系，在保障信息质量与公众权益的基础上释放技术红利。未来，随着 AIGC 与区块链、大数据等技术的深度融合，新闻传播行业将迎来更多的变革。只有持续探索技术应用边界、完善规范体系，才能更好地推动行业可持续发展。

参考文献

[1]李盎.生成式人工智能对新闻传播教育的影响和对策[J].陕西教育（高教版）,2024(10):32-34.

[2]徐明.生成式人工智能大模型的安全挑战与治理路径研究[J].信息通信技术与政策,2025,51(1):10-19.

[3]耿墨涵.生成式人工智能与新闻传播研究[J].新闻传播,2024(23):37-39.