《传播创新研究》是由武汉大学媒体发展研究中心（教育部人文社会科学重点研究基地）主办的学术集刊，以中国传播问题为出发点，“在场”地感知中国传播的难点、疑点与热点，创新重建交流与社会连接的传播行动，发掘比较视角下的传播智慧，进而激活传播创新的实践与理论发展，纾解人类交流的困境与无奈。本辑由健康传播、乡村传播、传播与社会、国际传播、智能传播五个部分组成，从不同角度分析了传播创新研究现状。
本次推送《生成式人工智能时代的新闻生产：关系再造、实践转型与价值坚守》，作者：邵婉霞、阴晴霞。
生成式人工智能时代的新闻生产：
关系再造、实践转型与价值坚守
邵婉霞、阴晴霞
摘要：以ChatGPT为代表的人工智能生成内容（AIGC）技术正在革新新闻实践的生产流程，新闻从业者的主体性面临冲击，这迫使该群体在当下转折时期必须思考人与机器的交互关系。本文以AIGC发展历程为依据，结合该技术在新闻实践中的突破性应用，将AIGC新闻实践划分为三个阶段。研究发现，AIGC技术变迁经历了偏利合作、互利伴生和偏害共栖的人机动态平衡关系。同时，在场景和角色转型的维度之下，人机互动实践经历了由专业场向生活场扩散的人与机器准社会交往转型。在关系与实践的巨大变革背景下思考不变的新闻价值坚守，从业者应当发挥教练思维，训练机器学员共同生产有新闻价值的产品，完善人机审核双轨制度以保障新闻内容品质，挖掘人机合作的双主体内容生产新方式。
关键词：AIGC；新闻生产；人机交互；场景角色
当前，全球各行业的列车正在加快驶入生成式人工智能的高速轨道上来。伴随着人工智能生成内容（AIGC）技术的成熟，特别是在机器学习和自然语言处理技术（NLP）得到突破后，媒体内容生产实践逐渐向Web3.0阶段人机交互深水区迈入，AIGC技术在新闻内容生产中获得突破性应用。以Chat GPT为代表的生成式人工智能工具的出现正在改变新闻内容生产、传播和分发的实践方式。与此同时，从业者的身份地位被动摇，失业现象已在传媒业中发生，在新闻生产过程中，作为生命机体和社会机体的人如何处理好与作为技术机体的智能工具的交互关系，人的主体性如何重新审视，是当前新闻业亟待思考与解决的问题。
一、关系再造：新闻业AIGC1.0到3.0的人机协作模式变迁
从1966年世界第一款可对话机器人“Eliza”诞生，到2007年世界第一部人工智能创作小说1The Road问世，再到2022年Open AI公司的Chat GPT工具上线以及紧随其后的人工智能文生视频大模型Sora的问世，人工智能生成技术不断加快内容生产实践的步伐。AIGC是通过人工智能算法对数据进行生产、操控和修改的统称。依据智能技术的迭代升级，该领域的发展被划分为三个阶段：早期萌芽阶段（20世纪50～90年代）、沉淀积累阶段（20世纪90年代至21世纪第一个10年）和快速发展阶段（21世纪第一个10年至今）。作为积极拥抱新技术的新闻业，多年来持续受到AIGC应用的深刻影响。本文以AIGC发展历程为依据，以人工智能技术应用在新闻生产领域的突破性进展为节点，梳理该技术在新闻业生产实践的三个阶段及各阶段的交互特性，以揭示AIGC在新闻编辑、内容生成和发布传播三个环节的人机协作模式变迁情况。伴随着人工智能技术的更新迭代，AIGC在新闻生产过程中不断加深人与机器之间的互动链接，智能工具从尝试性参与到辅助化作业，不断朝着与人共享生产收益的方向发展，以推动新闻生产的进程。
（一）新闻业AIGC1.0：偏利合作的初级内容生成
人工智能技术最初以辅助人类实践活动的工具角色被研发出来，随着技术的逐渐深入，它如同自然界的生物一样，潜移默化地与人类融入媒介环境的生态系统共存。在自然界的生态系统中，生物之间的聚族群居是生存状态的最优化倾向，它能够减少不同生物生存过程中的能量消耗，为后续高级的智力进化奠定基础。生物间的共生演化机制呈现互利、竞争、偏利、偏害与无关共生等多种形式，这给予人工智能技术之于人类生产实践灵感与思考。在新闻生产实践的初期阶段，AI技术开始作为一种智能化、自动化内容生产的辅助手段进入新闻实践的场域中，引发人与机器的偏利互动。所谓的偏利共生（commensalism）对其中一方生物有益，而对另一方没有影响。在这种互动状态中，新闻从业者在机器人写作的辅助下，提高了新闻生产效率与效益，而此时的机器人以重复性、规则性的单一工作程序为主，作为工具并未获得或者暂时不需要获得智能水平的提升与进化。
这种偏利关系在早期人工智能参与新闻生产的具体流程中可见一斑。在信息采集环节，在AIGC1.0时期主要依赖网络爬虫和简单的数据抓取技术。这些技术可以自动从特定的网站或新闻源上获取信息，为新闻选题提供参考，从而节省从业者收集、整合以及分析信息的宝贵时间。但此时人工智能仍处于粗放化作业阶段，难以自主识别和过滤质量较低的信息。在内容生成环节，AIGC1.0时期的人工智能技术利用多模态数据源进行勾连整合，借助语料学习与训练，进行结构化的内容创作和生产。通过文本分类、聚类等方法，辅助记者撰写新闻稿件，生成相对固定格式的新闻内容，这使新闻生产者的简单重复劳动减少，也让新闻生产逼近实时化。但该阶段的技术缺乏对语义理解的能力，生成的新闻内容可能存在逻辑错误或不符合人类阅读习惯的问题，内容质量较为粗糙。在发布传播环节，AIGC1.0时期仍停留在概念化定制推送阶段。自动化的内容管理系统（CMS）和简单的社交媒体工具可以将生成的新闻内容自动发布到平台上，实现对新闻内容的自动化传播。然而，由于这一阶段的技术无法精准识别受众兴趣偏好，在传播过程中难以实现个性化定位。2012年，以今日头条为代表的聚合类算法新闻客户端的出现，改变了以往粗放型信息传播的格局，平台通过算法工具掌握用户消费偏好和社交轨迹，自动助推新闻到达目标用户。
人与AI工具的合作工作模式在此阶段初步成形，进入规则与功能的粗放配合状态，从业者从中获得利好，工作流程得以优化，精准计算替代了人工判断，为后续形成人机系统化格局奠定基础。AIUGC与AIPGC应用增多，但此阶段的人机关系仍然停留在主仆状态，人的主体性体现在对机器的绝对控制上，人主导复杂问题解读，负责选题策划，AI工具则负责处理简单技术工作，如数据处理、模板填充与稿件结构或语言的优化等，因此合作内容暂时处于初级文本创作。尤其是在交互过程中，AI工具只能在设定好的框架内进行程式化运算和回答，聊天机器人的内容无情感。无论是文本内容还是诸如AI主播的传播新介质都会给用户产生机械感过强的体验。
（二）新闻业AIGC2.0：互利伴生的高级文本创作
如果说在AIGC1.0时期机器作为工具为新闻从业者提供偏利合作，那么伴随着2010年后Web2.0时代的开启，大数据和计算能力的爆发式增长，新闻业中的AIGC2.0启程，从业者与智能工具实践关系的天平逐渐趋于平衡，二者在相互协作的过程中各获其利，逐步过渡到互利伴生（mutualism）的状态，人工智能机器在大量数据的投喂中加速提升自身算法与算力，通过自主学习不断优化系统与人的适配性，从业者更是从工具的升级中获得效率的提升和实现工作方式的革新。2022年，Chat GPT上线，推动AIGC进入成熟发展的高速阶段。深度学习模型和预训练模型的突破性进展，提升了人机合作的流畅度和内容的丰富程度。具有更强语义理解力和创造力的AIGC工具与插件批量出现，强大的类人语态与知识生产能力使人类看到了解放劳动的可能性，人机关系从机械性的合作转变为黏性更强的伙伴关系。
在信息采集环节，智能工具的数据抓取和自动化监测功能不仅保证了新闻资源的质量，也降低了信息采集成本，减少了人的工作量。新浪新闻“鹰眼”功能利用AI技术实时抓取全网信息，预测关键线索，自动聚合子话题，提高热点的覆盖率。在内容生成环节，AI系统负责批量自动化的内容生产与核查，而从业者负责专业把关和精深加工，真正构建人机平等合作的关系。Sora的出现打开了文生视频的新局面，在Chat GPT大语言模型所能够支持的高质量文本创作的基础上，Sora在新闻可视化的呈现效果上更进一步。不仅能够通过变换视角和焦距的方式扩展现有视频的内容（如根据物理原理对已有视频内容的过去或者未来进行推演），也能够辅助填充缺失的帧画面。在发布传播环节，AIGC2.0时期的智能推荐系统朝着对人类思维模拟与人类情感感知的方向发展。当用户向Chat GPT表达自己看到某地地震的新闻消息感到焦虑不安时，它会带有人情味地询问用户的情绪和身体状况。虽然这种关心并不是真正的情感体验，而是基于大样本的经验性学习，但这使AIGC工具的交互能力得到了质的提升。这种灵活性或人性化特质是其奠定AI里程碑意义的关键因素。机器生成的新闻内容在人工的监督与智能技术的加持下，不再是对简单事实的堆砌罗列，而是融入人性情感体验的有温度的高级文本。
AI工具成为陪伴人的“类主体”或“准主体”，其拟人化的输出方式强化了人与机器的情感连接，新闻生产者对于智能工具的依赖程度和使用黏性开始加深。与此同时，随着深度学习与预训练语言大模型的跨越式提升，新闻内容生产进入逻辑与情感同步提升的高级文本创作阶段。但受其知识库和指令限制，在内容创新性和价值判断力上暂时无法满足用户需求。在人工智能的奇点时刻未到来之前，人与智能工具将以合作伙伴的形式持续参与到内容生产的实践中。
（三）新闻业AIGC3.0：偏害共栖的未来新闻生态
随着AI技术和Web3.0的发展，尤其在2023年5月Chat GPT-4 Plus对网络访问和各类插件开放后，AIGC开始从2.0阶段向3.0阶段过渡，新闻从业者与机器的互补性显著增强，未来将向人机共栖（Commensalism）的媒介生态演进，人与机器总体朝着价值互惠与共创的模式发展。“共栖”概念源自生物学，用于描述两种或多种不同物种之间的长期相互作用。这种相互作用可以是互利的，也可以是一方受益而另一方不受影响。在新闻实践中，人与机器分工合作，各取所需。人将利用AI的计算能力和数据处理能力来提高新闻生产的效率和质量，而AI则依赖人类提供的数据和指导，不断改进其内容算法和服务，二者进入共赢的正和博弈状态，合力参与到新闻生产的决策中，通过人机协商的模式重塑内容生产的底层结构。当通用人工智能（AGI）的全维度适应与模型间的沟通与协作实现时，AIGC的创作能力将可能拥有独立的AI人格，内容创作从大量的文本堆积，变成经过AI思考模式和智慧结合生成的高质量内容。
然而，经过偏利合作与互利伴生阶段，新闻生产的高阶实践伴随偏害共栖的新问题。生态学中提到的偏害（antagonism）概念，是指对其中一方的生物有害，而对共生线的成员没有影响。反观新闻实践，主体地位的颠覆性逆转正在悄然发生。从前居于工具辅位的智能媒介正朝着主导的角色发展，它如同空气一般渗透到媒介生态系统的每个角落，如果不加以干预，则人类将沦为偏害对象，随时面临陷入混沌的生存危机。首先，众多从业者开始担忧，机器的智能化水平提升，是否会实现对人与组织的价值挤压，引发对人的功能的替代，人类在这场关系变革中还能否持续保持增益地位？这种恐慌的情绪也在实践中得以验证，微软公司已经决定对记者和编辑进行裁员，并持续加大力度使用AI技术取代人类编辑。其次，人工智能技术的跨越式提升对新闻业生产实践造成了多维的偏害影响：算法生成产生用户自我认知的模糊，Sora生成的视频中走在东京街头的女子以灵动自然的神态和动作让人分不清是真实的还是虚拟生成的；假消息泛滥降低公众对于媒体的信任，新闻失真的风险随处可在，美国政府目前尤其关注AI深度伪造出的假新闻对于2024年总统大选的干预；人工智能交互过程中用户的数据泄露加剧侵权事件的发生，信息安全危机近在咫尺；低俗影像低门槛生成，诱发低俗化的娱乐狂欢，加速文化滑坡的风险等。我们在享受技术带来的便利的同时，已经没有选择地要与这些危机共存，要实现人机共栖，必须将不断寻找与调试新闻生态中的动态平衡作为长期任务，利用新闻从业者的情感感知能力与经验性优势，消解AI大模型可能产生的实体与虚拟的价值链竞争所导致的系列危机。在设定AI应用边界的同时，发挥人的主观能动性，构建人机协作的长效机制。例如，确保AI生成内容的鲁棒性、人工智能使用的透明度，维护编辑监督和用户数据隐私以及纠正人工智能算法中的偏见等。基于对AIGC3.0阶段的展望与反思，新闻从业者有必要重新审视人与机器的实践转型。人机协同动态发展已经不可阻挡地超越了科技层面的问题，成为涉及人类活动与未来福祉的社会议题。
二、实践转型：多场景下的人机准社会交往
从偏利合作到互利伴生再到偏害共栖的人机交互关系的转变，让新闻从业者看到了行业的快速更迭和媒介环境的瞬息万变，折射出新闻业生产实践的变革势在必行。十年前平台型媒体的崛起之于传统媒体，就像大工业生产之于工场手工业一样。迫于二者内容产能的巨大悬殊，传统媒体在生产方式和人力架构上必须做出调整。而这一熟悉的状况在仅仅几年时间里又再次上演，生成式人工智能技术的出现使新闻生产者不得不再次面临身份焦虑的问题，转型实践迫在眉睫。
（一）场景转型：专业场到生活场的内容生产
AIGC工具的复合型生产功能重塑了新闻实践的传统场景。在过去的新闻生产过程中，专业新闻从业人员凭借职业判断力和报道素养在新闻现场获得信息收集与观点整理的优先权，随后与后台加工场形成合力，将信息呈现在电子屏幕场中，最终形成一个闭环的专业场景。而在智能技术的加持下，“场景”概念不仅是空间关系的体现，还是新关系构建的核心基础。机器智能拓展了新闻生产与传播的现实与虚拟空间，原本封闭的专业生产空间被打破，扩散到更大范围的生活场中，建构起专业场与生活场的多场域活动。“场”强调媒介为用户提供的个性化服务场所，“景”则是在满足“场”的存在之后，对其进行技术化感知的内容互动，更加强调对用户情绪、情感体验的营造。
在“场”的建构上，生成式人工智能工具凭借多轮对话的交往模式，掌握用户实时的信息需求，形成一个更大、更精准的信息流动场，信息生产场域空间的半径被扩大，从过去新闻生产的专业场拓展到人人都是新闻主角的生活场中。基于算法的精准“场”空间建构，帮助用户解决了当前海量信息中的时间消耗与信息冗余的社会新问题，提高了信息传播的精准度。这种管家般的信息场域的建构与生成，能够为用户建立更加稳定的交往关系。未来，在新闻生产平台或机构中，谁能够为用户营造更加舒适贴身的智能“场”，谁就能更快、更准地获得更多长期用户，空间场域的抢占将加剧媒介机构的竞争与对市场规模的瓜分。
如果说“场”是物理空间和时间的扩展，那么“景”更加偏向于营造多维互动景观，提升用户心理感知与体验。新闻追求的“第一现场”将得到最大化满足，VR、AR等虚拟技术对新闻现场进行融合与加工，实现现实与虚拟的协调对接。用户通过浸入多维互动的新闻景观，参与视觉、听觉甚至触觉、嗅觉等多感官的模拟体验，实现对新闻事实的全方位把握，获得无限逼近新闻现场的沉浸式体验效果，加深用户对融合式新闻现场的情境感知。智能化新闻景观的搭建，让用户摆脱了旁观者的身份，赋予其随时进出新闻现场的自由权限。在信息量上，当新闻主播与AIGC工具联合进行新闻生产时，机器将主动构建多模态对话情境，基于新闻现场的信息更新引导用户进行全方位交流。当多人同时在线关注同一新闻信息实时进展时，机器将对信息进行加工收集，并在与人对话的过程中快速完善该新闻事件的背景以及现场资料。在用户感知上，当更多人参与到智能新闻生产过程时，第一现场的视听资料会在短时间内得到完善，机器快速抓取用户最关注的信息点，将其实时反馈给现场记者，让其进行有针对性的报道，用户的对象感和参与感会被无限扩大。同时，随着机器传感器的不断完善，无论用户身处何地，因新闻事件所产生的震撼感，还是真实感，抑或是沉重感、紧张感都将通过机器的呈现得以满足。例如，2020年韩国京畿道军浦物流中心因工作人员随手扔烟头触发火灾，该事件发生后，韩国MBC电视台一档纪录片节目收集灭火现场消防员的证词，利用VR技术还原了一个接近当天实际情况的虚拟空间，将大火和不断掉落的建筑残片以及建筑物爆炸倒塌的声音等情节都呈现出来。同时让参与者穿上体感衣，随着情节的推进衣服会发烫。这些多感官细节都增加了参与者对火灾现场的真实体验。在未来的新闻报道中，也可以结合现场机器工具对失火楼层的信息扫描，让用户通过屏幕进入失火楼层了解火势，关注消防员救灾的实时进展。同时通过对新闻媒体平台虚拟互动装置的使用，参与到火灾救援的信息传递环节，延长新闻报道的传播链。
（二）角色转型：从内容决策者与工具助理到“元生产者”与主我工具人
“场”与“景”的场域搭建，为人与智能工具关系的转型提供了空间。新闻生产中的技术工具，从辅助机械角色逐渐转型为带有“主我”意识的工具人，在以往的新闻生产过程中，扮演技术工具的摄影机、剪辑机器与编辑、记者毫无交互的可能性；互联网的接入丰富了新闻表现的多媒体形态，但此时技术工具仍然以“客我”的助理状态存在，它不能够按照人的实时心境进行自我调适，表现出“有能”而“无智”的缺陷。然而到了生成式人工智能时代，临场感和人性化的感受得到凸显。Chat GPT拥有了更加类人化的语言表达与交流的能力，这种“人情味”的话语交流方式除了基于其千亿级别的深度学习的语言模型外，也在与人的双向互动中实现对自然语言的处理，为交流注入更多情感因素。因此，在新闻分发的过程中，基于用户的多轮交流，Chat GPT能够在交往中调整自己的身份角色以适应不同用户的需求与偏好，展现有思想、有立场的“主我”思考。这样“千人千面”的工具人形象能够在语言与社交技巧的加持下，让用户感受到有温度的交流能量。
在主我工具人的交往环境之下，具备新闻职业素养的新闻从业者必然会调整与之适配的生产者互动模式。传统新闻生产过程中记者与编辑通常承担事实呈现、信息加工、意义阐释和价值分析的任务，将原本零散无结构的信息碎片组织成有逻辑、有观点偏向的语义内容。因此，新闻的生产过程不可避免地体现了新闻从业者对事实的权力占有，新闻生产者长期扮演内容决策者的强势角色。在大众传播时代，新闻消息的传播渗透着专业知识精英的价值影响。而在后现代环境下，技术的融入使媒介环境拥抱多元阐释的丰富立场，权威话语被消解，新闻人的信息传播的主导身份被动摇。伴随着人工智能技术的发展，新闻专业化的体现逐渐转变为对新技术的快速响应，以“元技术为核心的技术簇”的涌现，打破了新闻生产者的原有地位，从单一生产主体与自上而下的生产流程转型为多元主体参与、多模态形式呈现的交互模式。以往信息的把关者、生产者角色逐渐向驯化内容生产的机器算法和语言表达模式的元把关者与元生产者转型，有了技术的加持，新闻人的工作重心转向对规则的制定、方向的把控以及对机器生产信息的质量把关。同时，也要扮演信息与信息、信息与人、人与机器之间的元链接角色，做好人与社会群体之间相互理解的缓冲带。因此，对于“资深新闻人”的角色界定将从对资历、专业性等的评价转向对融入高效智能技术的“人机融合”产物的评判，人与机器成为新闻生产的共同参与者。
伴随场景的精细化呈现与角色身份的关系博弈，新闻从业者与人工智能机器逐渐建立起了互动性更强、黏性更高的“准社会交往”关系。“准社会交往”由美国心理学家唐纳德·霍顿（Donald Horton）和理查德·沃尔（Richard Wohl）提出，是指媒介使用者与非线下关系建立联系甚至产生依恋，这种关系更加强调无论是“人”还是“技术物”的“交往者”之间所形成的一种基于想象的连接。生成式人工智能的新闻生产通过精准信息之“场”与沉浸在场之“景”的搭建，强化人与智能工具之间的交往强度和黏性，为下一阶段新闻生产机构的场景转型提供新思路。一方面，智能机器的工具属性得到更深刻的利用，新闻生产需要有记者前往新闻现场进行信息采集的内容，也需要检索、整理、编辑、传播与新闻事件相关的背景信息，智能工具顺理成章地承担起了这些工作，且二者可以在平等对话、协商交流的环境中高效地进行新闻内容的生产与分发，同时结合不同用户的信息需求进行高度适配的传播，形成完美的新闻传播闭环，在这个过程中，人对于机器的依赖不断加深，机器“主我”的身份也将被从业者和用户更加认可。另一方面，新闻实践中的人机准社会交往体现在对智能工具的情感支持属性的使用上。新闻传播不止步于信息发布的那一刻，对于观点的搜集、探讨以及舆论话题的发酵都需要用户活跃地参与进来，互联网的产生尽管扩大了受众的发声圈，但是仅停留在创造了一个人与人对话的公共空间，而以Chat GPT为代表的人工智能工具在算法模型不断完善的基础上，既可以洞察用户需求，扮演倾听者，也可以作为对话者与用户进行实时的多轮交谈沟通，让用户在与非生命的机器轻松聊天的氛围中完成观点的碰撞，获得情绪的疏解和情感的体验，通过一定周期的稳定交流可以增强用户对于智能工具的卷入程度，从而建立用户对媒体基于想象之下的准社会交往关系。未来智能机器的交往水准也将成为影响新闻媒体通过竞争获取更多用户的重要有力因素。
三、价值坚守：新闻生产双主体的合力共谋
瞬息万变的技术环境拓宽了新闻传播的边界，使新闻实践中主体角色与主体间的互动方式以及新闻的生产流程等均发生剧烈变化，但是这并不意味着创造社会联系、凝聚社会共识、监督社会治理的新闻核心价值和生产主体对新闻品质不懈追求的理念会随之改变，相反这正是新闻从业者在大变革的浪潮之中应当抓住的船锚，在不变的新闻价值追求和社会职责使命中掌握应对变化的新技能，考察制造价值的实践主体与时俱进的新行为，将机器的迭代与革新纳入新闻实践主体的思考与预设之中，探讨人类如何在有效掌控机器进化的前提下，发挥人机协作的自主性，完善对人机合作的责权界定，建立属于新闻实践主体的充分依存关系，最终履行保障新闻价值稳定持续输出的社会职责。
（一）“教练+学员”：新思维延展新闻价值
当前，人工智能高速、高效、精准的作业水平已经部分超越了新闻从业者大脑的信息处理能力，我们不能再将机器放在二元对立的客体位置，而应当将其作为共同参与新闻生产的主体成员，以此视角思考新闻从业者应当如何与机器主体处理好任务的分工配合，共同致力于生产高质量、高价值的新闻内容。GROW成长模型(1)是被管理者们广泛应用的强效工具，该模型的核心在于强调培养教练思维。不同于老师传递知识技术、顾问提供解决方案，教练的能力在于评估学员优劣势，通过提问的方式代替建议，引导对象自己发现、分析及解决问题。这一模型十分适合处理新闻生产过程中人与AIGC工具的关系。从业者利用教练思维，完善训练个体与机器对话和提问的方式，优化AIGC机器工具的巨量语言模型的机器计算能力、数据监测推算的定位能力以及降本增效的内容生产能力。最大限度发挥机器的算力，让机器生产保障新闻产品的“时新性”，实现从传统新闻价值的及时性向实时性的内涵延展。从业者通过与机器进行高频的交流，不断调教机器算法，让其熟悉并掌握新闻生产的一般化流程，迭代出更多贴近不同媒介平台需求的智能机器。同时，作为教练的新闻从业者，也应当不断精进自己的优势业务，即把关新闻内容中的温度与深度，发挥从业者的专业判断、洞察感悟和共情能力，弥补机器欠缺的情感传达。当前，无论是新华社的虚拟主播“小冰”、《人民日报》的“任小融”还是正在不断迭代升级的Chat GPT、Sora，机器的互动虽然在语言表达方式上逐渐趋于人性化，但其内核仍是基于程式化、运算逻辑的符号交互，是以满足人的需求为出发点的机器伺服，而人的情绪变化和情感的细腻传达是机器所欠缺的，这种情感恰恰是平等交流和分享的基础。因此，作为教练的新闻从业者也应看到自身在追求新闻价值中的“接近性”和“趣味性”的优势，人情的温度能够让“接近性”趋于“共情性”，将原本偏向地理的价值拓展为转向当前媒介环境中用户更加关注的心理价值。同时，新闻有了人情温度，也就自然有了故事，加之人在新闻的呈现形式上稍加笔墨，趣味性也会彰显。因此，以教练思维为指导，人与机器各自发挥优势，是保障新闻价值持续稳定呈现的重要路径。
（二）“人工审核+机器审核”：双轨作业保障新闻品质
信息审核工作承担着维护国家信息安全和营造健康信息网络生态的重要职责。当前市场上主流平台内容审核多采用人工智能技术，成熟的审核系统能将95%以上的内容进行自动审核并做出处理，数据库越丰富，机器执行任务越精准。因此机器审核承担了大部分“真伪判断”的工作职责，保障了网络信息传播活动的有序开展。但技术双刃剑的另一面是，机器也在不断制造新的问题。
一方面，AIGC工具的革新可能会加剧虚假信息的泛滥。尽管Chat GPT始终强调要以中立客观的立场来生成有逻辑的理性回答，但伴随着Chat GPT-4的数据联网与更新，来自网络的海量信息都成为其信息交流的语料库，这些信息真假难辨。文生视频技术的涌现，更可能让未来的新闻的真实性遭受挑战，眼见不再为实，有图也未必有真相。虚假新闻消息的传播可能会颠覆公众对于公共舆论的事实认知，造成非理性的集体事件发生，进一步削弱媒体公信力，对于健康舆论环境的维护产生冲击。这急需新闻从业者提高数据时代的信息把关素养，建立完善的人工审核和元把关机制。
另一方面，过度依赖大数据与算法的AIGC可能会造成信息内容和观点的极化现象。由于Chat GPT对于用户沟通方式和兴趣偏好的掌握需要依靠进行多轮对话的信息生产机制，机器的伺服意识可能会导致其为了迎合用户，加剧同类型信息的恒定输出。这不仅会导致用户看到的信息内容高度同质、观点视角单一，还会强化用户的固有观点，让原本多元对话的公共空间消失，公众协商交流的意愿降低，舆论环境趋于紧张。同时，网络上的一些极端的观点和价值观无法被机器识别时，也会如数传播给用户而造成负面影响，看似宽松自由的舆论空间在智能技术的作用下坍塌消失。用户在自己的平台场域中树立起一道认知的高墙，每个人成为信息孤岛，原本多元的网络节点变成了一个个失联的断网符号。
仅凭机器的自主学习与自我监督功能的迭代演化，还不足以解决虚假信息与观点极化等机器自我生成的新问题，加之机器审核还存在审核规则单一化、审核算法滞后性以及审核尺度难以把控等问题，都成为影响新闻内容品质的不利因素，这让我们意识到人工审核在当今乃至未来始终有其存在的必要性。正如麦克卢汉的媒介四元律中提到的“逆转”效应，技术的发明使不同时期的媒介运作环境形成不同的偏向，当智能媒介的“热”辐射到一定程度时，媒介系统会突破“断裂界限”而形成新的运作体系，原本旧的媒介特性会逆转为补充性的存在方式。当AIGC的工具属性被无限拓展时，新闻从业者的审核把关就需要重回前台。此时的人工审核不再是与机器审核粗放并行的两个路径，而应当形成分段式双轨审核模式，人工审核工作要建立在机器的“真伪判断”之上，发挥人的优势，向“价值判断”的工作任务倾斜，完成针对合法信息、不良信息、违法信息等新闻内容的性质甄别以及进行意识形态、舆论导向等价值观的人工研判，以消除影响新闻公信力和新闻价值的不利因素，弥补因技术疾速扩张所导致的把关缺失，保障有品质的新闻内容可持续输出。
结论
AIGC技术的跨越式进步给新闻实践活动提供了革命性的生产动力。从新闻业AIGC1.0阶段到AIGC3.0阶段，我们见证了人与机器从偏利合作到互利伴生再到偏害共栖的实践变迁。伴随着新闻生产场景半径的无限扩大，原先封闭式的专业场被无边界的生活场所覆盖，新闻生产的主体从受过专业训练的新闻从业者拓展到人与机器共同作业的状态，二者的角色从内容决策者和工具助理转变为“元生产者”和主我工具人，使新闻生产实践更加多元化和个性化。但无论是在AIGC 1.0的初级内容生成阶段、AIGC 2.0的高级文本创作阶段，还是AIGC 3.0的未来新闻生态阶段，技术的自我革新能力容易迷惑人类，使其不自觉地将权力让渡给机器，因此，我们必须在纷繁变化与革新中寻找不变，将对于新闻价值的坚守作为重构人机合作模式的抓手，构建人与机器双主体的并行作业规则。事实上，基于人的实践经验与情感判断，新闻从业者可以引导、监督和修正AIGC生成的内容以确保其准确性、客观性和道德性。新闻业需要培养具备教练思维和创新能力的从业者，训练好机器学员，建立完善的人机审核双轨制运作模式，共同保障有价值、有品质的新闻产品稳定持续地输出。作为新闻生产的双主体，坚守新闻生产服务社会的责任意识，不断挖掘人机合作为新闻业赋能的价值，持续生产更有深度和影响力的新闻内容，履行新闻传播作为社会公器的重要使命。
备注：全文引用及参考文献从略
本文系湖北省教育厅人文社科项目“老年群体智能媒体接触和使用的态度行为研究”（项目编号：QSY21019）的阶段性成果。
引用参考
邵婉霞,阴晴霞.生成式人工智能时代的新闻生产：关系再造、实践转型与价值坚守[J].传播创新研究,2024,(01):203-216+226.
作者简介
邵婉霞，中南民族大学文学与新闻传播学院讲师，研究领域为智能传播与媒介文化研究；
阴晴霞，马来西亚博特拉大学人文管理与科学学院博士研究生，研究领域为智能传播研究。
