随着数智时代的到来，AIGC（人工智能生成内容）技术的广泛应用，使传统主流媒体的新闻业态、生产方式和传播逻辑正在发生深刻变革。从技术的革新到人机交互服务的创新，从平台建设到全媒体发展布局，AIGC技术正不断重塑人们对媒体内容生产、传播的认知与期待。

　　AIGC技术为主流媒体带来新发展机遇

　　AIGC技术通过提升媒体内容生成效率——快速生成视频脚本、数据分析、用户画像等内容，让主流媒体内容生产有了“加速器”，其定向生成内容、优化用户体验等优势重构着媒体生态，在推动传播模式转型升级的同时，也为主流媒体带来了新的发展机遇。

　　一是内容呈现更丰富。用AIGC技术自动生成文本、图像、音频、视频等内容已在不同领域广泛应用。其中，文本生成技术已应用于创作诗歌、故事、营销文案等方向；图像生成技术根据所需元素快速生成各种风格的插画和艺术作品，也让媒体的版面、栏目更为耳目一新；音频方面，AIGC可以将文本转换为语音，生成带有背景音乐和音效的音频内容，目前，中央广播电视总台等主流媒体已陆续推出AI主播，播报科普类、新闻类广电节目；在视频生成方面，“文生视频”技术也如雨后春笋般涌现，并被各大主流媒体广泛应用于全国两会等重大主题报道领域。目前，不仅广电行业纷纷推出数字人主播，一些报业集团也开始了数字人读报的尝试和探索。未来，“文生视频”或将与主流媒体更多业务板块融合，催生出更多新型业态。

　　二是视觉表达更多元。AIGC技术视觉素材生成效率相比传统手绘提升数十倍，有效提升短时间内的视觉素材批量处理能力，实现大批量图片风格统一化处理，自动化处理流程提升了主流媒体设计、绘画的创造力和效率。

　　此外，AIGC可以突破单一风格局限，有助于激发人力意想不到的创意，实现不同绘画、设计风格之间的解构重组，形成跨维度的有机融合，创造全新的视觉表达语言。

　　三是个性化定制更便利。如在文字生成领域，可指定写作风格，用某种特定风格生成文本，在视觉设计领域，可结合用户偏好，瞬间生成不同风格、不同形式的图案变体，满足定制化生产需求。

　　四是人力成本更集约。如使用AIGC技术进行文本生成节省了传统人工写稿的成本；批量化的视觉素材处理也有助于节省视觉创作的成本；音频、视频播报可以24小时无间断进行，既节约了人员成本，又可以减少人员播报过程中的主观失误，实现海量内容自动化生产。

　　AIGC在媒体内容生产中的问题和局限

　　AIGC技术对主流媒体数字化转型产生深刻影响，其在内容生产、传播模式、用户交互等方面均对媒体生态带来巨大改变，与此同时，AIGC技术便利性也存在双刃剑效应，其在主流媒体应用中的价值导向、新闻事实、伦理安全、知识产权等问题也不容回避和否认。

　　一是内容同质化、类型化严重。AIGC技术创作的文字内容，行文风格被很多受众评价为初看惊艳，再看浮夸，辞藻华丽掩饰不了背后的内容空洞，看多了都是一种感觉。此外，AI写作太过于注重“精确性”，也造成了文学想象的缺失。很多不需要精细描写的内容，如若适当留白，能给人无限想象空间，而AI创作往往不遗余力地精确到每一个字眼，意境全无。此外，AI文风过于机械和缺乏辨识度也备受诟病，对生僻词的大量使用和过度依赖，对数据精度的强迫症式对标，也影响着大众阅读理解的观感。

　　二是新闻产品的真实性不能保证。AIGC技术使用的数据如果有偏差，或者已经过时，如果被抓取用来生成突发新闻，可能会因为内容失实或滞后而受人质疑。AIGC为新闻生产提供便利化的同时，我们也必须正视，目前互联网上有些标注“文章由AI生成”的所谓新闻，不同程度存在事实不清、前后矛盾、逻辑混乱等问题。时效性、真实性是新闻的生命线，新闻的真实性、权威性是主流媒体内容与海量互联网信息的重要区别，AIGC生成的新闻，有可能是几个新闻事实要素生拉硬凑拼成的一篇假新闻，也有可能是“压箱底”数据生成的“老皇历”旧闻，凡此种种，因信息源的模糊不清、真假难辨，难免会让“杜撰”有可乘之机。

　　三是版权和新闻伦理存在争议。AIGC生成的内容，版权归属是谁，是否存在侵权抄袭的争议？AIGC生成的新闻产品，相关权利义务对应人是谁？如果新闻事实出现偏差，又应该哪个流程来承担相应的责任，是数据开发人员，还是媒体机构生产流程上的相关人员？如果作品标注“文章由AI生成”，是否会影响受众对媒体的信任度？不同媒体使用AIGC的底层逻辑和质量管控目前尚存在较大差异，下一步是否需要制定统一的标准，都是有待进一步完善和规范的问题。

　　四是AIGC在写作风格和思考深度方面存在短板。不可否认，AIGC存在快速生成的优势，但在深度报道、调查研究等方面全然不占优势，其对新闻舆论导向的引导能力、对新闻事实的逻辑结构能力，对行业整体的横向思考能力、对新闻纵深的专业判断能力也明显缺失。

　　构建“技术赋能+人工把关”的生产模式

　　综观目前主流媒体新闻生产模式，AIGC技术融入内容生产的潮流已经势不可当，在此过程中，需要尽快厘清AIGC与人力的局限和边界，以及AIGC与人工生产之间的关系，平衡好技术和人力的问题，做好效率和深度的结合。

　　诸如数据检索、模板化写作、数据分析、图表生成等重复性工作，可以借助AI完成，或者由AI生成初稿，后期由人工加工完善。AIGC文本生成效果依赖于数据采集的质量优劣，鉴于AI可能生成虚假信息，如制造假新闻、假图片、假视频等问题，还需完善针对AIGC产品的内容审核机制。

　　在编校流程中，不能完全依赖技术对新闻产品的纠错能力，生产流程上的人工核实不可或缺且至关重要，必须严格执行三审三校制度，不能流于形式，对关键事实、关键判断必须进行人工审核。

　　与此同时，采编人员还需提高对AIGC技术的驾驭使用能力，加强对算法的了解和掌控，推动AIGC技术从工具使用向认知耦合发展。AIGC技术绝非简单地对人力的替代，二者是互补而非对立的关系，需要有效协同，发挥各自的优势，在数据处理分析、标准化、自动化任务上，让AI物尽其用；在创意创造、价值判断、情感共鸣等人类擅长的部分，还需坚持采编人员践行“四力”的深度调查，以及保持对社会议题的深度思考，同时对AI生成的新闻进行交叉验证，避免算法误判。

　　对于AIGC技术的内容同质化以及对一些专有名词、时代背景理解偏差等问题，在媒体内部，需要建立行之有效的人机协同模式，即以技术生成为辅助，以采编人员为主导的新闻生产模式，充分发挥采编人员的主观能动性，在人工审核、人工决策的基础上，强化重大选题的创意策划，把控选题方向，注入人文关怀和深度思考，提升人机协作水平。

　　总而言之，技术的进步始终服务于社会发展需要，AIGC技术的广泛应用，也是致力于为主流媒体内容生产赋能的。无论时代如何发展，无论技术如何迭代，依然需要采编人员在新闻内容生产中发挥主导作用，在媒体内部，或可构建“技术赋能+人工把关”的生产模式，使创新势能转化为升级动能；在整个行业，亟须建立对AIGC技术使用的规范和标准，确保行业内部有规可循；在社会层面，需要警惕技术异化风险，建立技术研发、媒体机构、监管部门、受众用户的多方协同体系和相互监督机制，才能实现AIGC技术在主流媒体应用中的健康良性发展。

　　（作者：胡芳，单位系中国文化报社）