当前，全球媒体正积极推进将人工智能技术（AI）嵌入采编与分发全流程。这一趋势在提升生产效率、拓展传播触达范围的同时，也带来了一系列问题。尤其是随着技术理性的持续扩张，其与新闻专业价值理念之间的张力正日益凸显：一方面，人机协作的分工边界与责任归属尚未得到清晰界定，自动化流程可能削弱编辑的自主性与决策主导权；另一方面，快速迭代的技术与相对静止的伦理规范建设之间形成治理空隙，信息披露与问责机制尚不完善，加之“AI幻觉”与深度伪造等技术风险，新闻领域出现社会信任危机的概率较之过往大大提升。在此背景下，推进系统化、前瞻性的规范建设显得尤为迫切。笔者基于新华社研究院及欧洲广播联盟发布的行业实践报告，通过典型案例分析，系统梳理国外媒体AI应用的技术路径与实践经验，解析三类典型风险，在此基础上提出技术应用与规范建设协同发展的路径建议，为行业稳步推进AI落地提供参考依据。

一、技术应用落地与新闻生产流程重构

新闻媒体引入AI技术，往往旨在提升生产效率、创新产品样态以及扩大受众范围，通过优化生产与分发流程来更好应对数字时代下的行业挑战。然而，AI在落地实践中，其固有的技术逻辑与新闻专业理念之间存在张力，采编工作流程以及内容价值判断的标准也正因此而发生动态变化。

1.提升新闻生产效率，坚守新闻专业标准与素养。大部分国外新闻机构引入AI的初衷在于优化流程、解放人力，而要真正发挥人机协同效能，则需在新闻专业标准与技术赋能之间寻求平衡。例如，瑞典广播电台（SverigesRadio）每天需制作约370条音频新闻，涵盖音频转录、标题撰写、要点提炼等多个环节。为了应对高强度工作负荷，该媒体开发了一项AI工具，能够将音频转为结构化文本，通过自然语言处理技术自动提取核心信息并生成标题与摘要。测试显示，该工具在两周内协助产出850余条内容，准确率符合行业标准，并显著节约了编辑时间。但编辑也发现，AI生成内容因依赖历史数据而呈现模板化特征，缺乏对特定语境的感知力。为此，瑞典广播电台采取两种应对策略：一是要求编辑团队深度参与AI工具研发过程，明确功能边界，同步开展数字素养培训；二是严格执行内容审核机制，所有AI生成内容在发布前需经过事实审核、价值导向与表达方式等方面的审定。这一经验表明，让采编人员在技术研发早期阶段即参与其中，不仅有助于提升其对智能工具的接受度，也能使技术设计更契合新闻实践的场景化需求。

2.强化受众联系，拓展信息服务的社会深度。国外媒体引入AI的另一诉求，在于突破传统单向传播的局限，通过技术重构传受关系，构建更具包容性的公共对话空间。为此，媒体需精准识别多元化的受众需求。荷兰公营广播电视台（NederlandsePubliekeOmroep）的实践颇具启示意义。该台开发的“数字孪生受众”项目通过整合人口结构、社交互动等数据，构建能够模拟不同群体认知框架与价值偏好的虚拟智能体，并将其投入节目策划环节提供前置反馈。测试显示，这种智能体不仅能识别内容中隐藏的刻板印象，还能有效捕捉边缘群体的诉求，促进报道的表达更具包容性。与之类似，菲律宾新闻媒体Rappler针对多语言环境下民众声音采集难的问题，采用OpenAI支持的“aiDialogue”虚拟焦点小组工具，由AI主持直接与受众对话并实时生成意见摘要。这种调查方式在效率与覆盖范围上显著优于传统调研，但参与者普遍表示更信赖真人主持。这表明，AI虽能高效收集数据，却难以完全替代真实人际交流。

3.构建个性化传播模式，拓宽公共信息服务的触达范围。在AI技术的辅助下，国外媒体日益重视个性化内容供给。例如，德国巴伐利亚公营广播电视台（BayerischerRundfunk）面对地方媒体资源有限的问题，利用AI技术推出由用户需求驱动的节目《区域新闻速递》。采编人员将本地新闻素材转化为能够灵活组合的内容模块库，听众仅需设定地理半径和时效范围，便可获得高度定制的本地新闻简报。这项服务既满足了用户对本地信息的精准需求，又通过技术手段拓展了公共广播的覆盖范围，让偏远地区的受众也能获得定制信息服务。同样，BBC体育频道针对赛事直播覆盖不足的问题，研发了直播评论AI助手，通过实时转录、关键事件提取与内容摘要生成，将赛况实时转化为网站文字更新。测试期间，四场采用该技术的网络直播页面共获得超过90万次浏览量，印证了技术在拓展公共服务边界方面的实际效能。