摘要：AI技术使得各行各业看到了智能化技术带来的成长空间，文章通过援引案例，细致阐释了AIGC给新闻生产带来的机遇与挑战，认为AIGC能够促进新闻生产高效化、新闻场景精准化、新闻产品个性化以及新闻价值最大化，但同时也存在虚假新闻、风格同质、版权归属、信息茧房和职业危机等隐患。未来在政策、行业、媒体、公众多元主体的共同努力下，新闻生产能够更好地运用AIGC，开拓新闻事业的新边界。

关键词：AIGC 新闻生产 智媒体 ChatGPT 新闻生态

AIGC（AI Generate Content）即“用人工智能生成内容”，又称为生成式人工智能（Generative AI），其核心就是用AI来创造文字、图片、视频等一系列内容。与AIGC一同出现还有“AIGC+”的理念，包括“AIGC+游戏”“AIGC+绘画”“AIGC+广告”“AIGC+影视”“AIGC+新闻”，其中新闻作为紧紧依靠内容生产发展的行业，其生态结构与媒介技术的升级有着密切联系。从第一代AI模型诞生到如今ChatGPT-4o-latest技术的完成已十年有余，AIGC在不知不觉中已经渗透到了众多领域，当前相较于其他领域对AIGC的成熟应用，“AIGC+新闻”还处于探索阶段。

一、AIGC给新闻生产带来的机遇

从2006年美国汤姆森公司利用机器人写作到2015年我国腾讯财经开发的智能写作机器人再到OpenAI 开发的ChatGPT-4o-latest，新闻生产在技术飞跃式的升级中不断被颠覆，也在媒介渐进式的变迁中完成了跨越。AIGC作为智能化、自动化生产内容的技术形态，对于新闻生产的影响还难以量化，但其在新闻生产中的优势已经初见端倪。

1.新闻生产高效化。新闻生产在技术的影响下一路从PGC（专业生产内容）、UGC（用户生产内容）发展到MGC（机器生产内容），新闻生产模式也从最初的低效率、单向性逐渐过渡到高效率、双向性，新闻的采编播环节被不断打破，新闻的生成时间被一次次压缩，越来越多的即时新闻出现在了受众面前。AIGC嵌入了智能化语音识别系统、媒体资源数据库、各类新闻模板以及稿件编辑器等程序，能够迅速将新闻中的文字、语音、图片以及视频内容进行匹配。这种应用模式一方面直接跳过了传统新闻生产中“文本转换”“错别字筛查”等重复性、机械性的步骤，可以将新闻文稿快速转换成不同性别、不同年龄以及不同语言的音频文本，如智能语音模式能跳过传统的配音环节，极大地压缩了新闻生产的时间；另一方面能够结合新闻关键词快速进行资料搜集，节省了编辑记者查阅资料和了解新闻背景的时间，同时还能够按照资料的时间顺序、内容关联性形成思维导图，推进人机协作的便利性，实现了超高效化的新闻生产。

2.新闻场景精准化。在短视频、AR、VR以及元宇宙的技术影响下，受众越来越追求新闻的临场感，沉浸式新闻的需求量与日俱增，新闻的体验时代来临。但囿于技术成本、技术成熟度等方面的限制，沉浸式新闻生产难以规模化，供需一直处于严重失衡的状态。AIGC集AI写作、AI绘画、AI影像以及数字人技术于一体，能够在精准化的场景中生成内容。一是生成超现实的数字化虚拟新闻场景，实现真实新闻场景精细化还原或新闻场景所想即所得，如人民日报运用百度飞桨工具创作的AIGC作品《AI描绘未来中国》，将政府工作报告中对未来的生活蓝图以场景化的形式直观呈现。二是进入新闻记者无法进入的时空之中，完成多场景的新闻采编播工作。

3.新闻产品个性化。新闻产品千人千面的概念起始于算法推荐技术的应用，新闻信息分众化传播成为媒体单位孜孜以求的结果。但从根本上而言，算法推荐技术只是从分发端对新闻产品进行了分流，是依据受众偏好对多种类型的新闻产品进行分类传播，其引导的新闻产品个性化实质上是“一个新闻面”对“一个受众群”。AIGC应用下的新闻生产将实现“新闻的一个面”对“一个受众”，即针对同一个事件，AIGC能够针对场景中的每一个人、每一个场景借助新闻模板迅速生成多条新闻，通过多元化的生产角度完成新闻生产量的原始积累，最终生成个性化新闻产品，从生产端实现新闻产品千人千面。

4.新闻价值最大化。PGC、UGC、MGC以及AIGC在生产内容的过程中并不是一种生产模式完全代替另一种生产模式，这几个生产模式之间不是更替的关系，而是并行和交叉发展的关系。