系统性变革仍须以人为本

　　第四届中国数字新闻学年会日前在深圳召开。年会以“智能新闻实践与主流媒体系统性变革”为主题，来自国内新闻传播学界、新闻出版业界的专家学者分别对报业转型、智能传播、具身智能与数字新闻学、数字媒体生态、大模型对传媒业格局的影响等议题展开探讨，为数字新闻业态构建理论体系与实践路径贡献智慧。

　　报业融合实现传播转型

　　从2022年7月至2025年3月，深圳大学传播学院教授辜晓进在全国范围内挑选有代表性且转型成就显著的10家报业集团、报社进行调研，并与106名各层级报社领导及主要负责人进行一对一深度访谈。根据本次调研的10个样本，辜晓进得出结论：“报纸作为一种新型的内容生产组织，不再是一个行将消亡的物种，而正在数字端实现新生。”

　　无论是传统媒体时代，还是数字媒体时代，媒体的生存逻辑都需要符合注意力经济。辜晓进认为，报业融合转型的首要任务，是要在更大范围内获得受众，而非脱离赛道，向其他方向努力，这也是衡量转型是否成功的一个重要尺度。

　　对比辜晓进和研究生于2017年对全国104家日报的研究结果，本次调研的10个样本不仅在社交媒体的种类上有成倍增长，在粉丝数量上更是大幅增长。辜晓进介绍，10个报业机构中，官方的社交媒体账户总量已超过1000个（含海外账户），千万以上粉丝的社交媒体账户数量已达近百个。其中，北京日报报业集团旗下就有13个千万级、56个百万级的社交媒体账户；成都传媒集团旗下至少有5个超过3000万粉丝的社交媒体账户；《新京报》作为单一报社，旗下也有8个千万级、33个百万级的社交媒体账户。“这些都表明报业机构以社交平台为突破口，实现传播转型。”辜晓进说。

　　本次调研的10家报业机构中，客户端总量超过70个，至少有5家机构各自拥有多达10个自有客户端。很多报纸从早年的“一报一网”，发展为“一报一端”，甚至“一报多端”。“积极建设客户端，从大卖场回归专卖店。”辜晓进介绍，调研的客户端中，累计下载量超过亿次的客户端有3个，分别是澎湃新闻（截至2025年2月达2.817亿次）、南方+（截至2023年2月达1.81亿次）、河南日报（截至2023年9月达1.2亿次）；累计下载量超千万次的客户端有近20个，其中下载量达5000万次以上的客户端超过10个。

　　“本次调研的报业机构还掀起客户端出省、‘出圈’的热潮，多个客户端及其新媒体开始走向全国，为大众所熟知。”辜晓进表示，如继上海的澎湃新闻、界面·财联社之后，北京的《新京报》、成都的红星新闻、浙江的潮新闻、湖北的极目新闻、河南的顶端新闻都已成为在全国较为活跃的媒体，这在传统媒体时代是可望而不可即的目标。

　　大模型呼唤专业新闻语料库

　　大模型的出现重塑了传媒行业的生产方式和组织结构，对传媒业格局产生影响，ChatGPT、DeepSeek等大模型普及后，会对现有的平台产生什么冲击，互联网是否会出现新一代平台？中国人民大学新闻学院教授彭兰认为，“从门户网站到未来的智能平台，每一代平台会呈现出不同的媒介特性，也会弱化某些旧有关系，建构一些新的关系。”

　　“大模型既是生产工具，也是分发平台。”对于大模型带来的内容分发平台扩展，彭兰进一步阐释，整合性加工、定制化内容生产是大模型对用户的主要诱惑之一，越来越多用户对大模型依赖增加。“部分用户对大模型的依赖，使得大模型平台以及未来的智能体成为新的内容分发平台。”彭兰给出结论。

　　在数字化、网络化、社交化、算法推荐迭代趋势影响下，传统权威媒体的“新闻发布”模式逐渐演变成平台的“内容分发”机制。彭兰认为，大模型类的内容分发平台会强化还是破解“信息茧房”，最终取决于开发和应用思路；除了大模型本身的平台，接入了大模型的搜索引擎也会赢得更多用户的认同。

　　ChatGPT、DeepSeek作为大模型能获得用户青睐，其语料库投喂补给十分重要。大模型语料库通常是指用于训练大型语言模型的数据集，取决于模型训练的需求和数据来源。“高质量的专业性新闻语料库是大模型在新闻业发挥作用的前提，这样的语料库的建设者必须是具有专业水准的媒体或其他具有良好声誉的内容生产者。”彭兰说，“如果能通过专业新闻语料库重新构筑专业门槛，媒体或许能有新的机会。”

　　文本成为语料库的素材，“粉碎性重组”的内容生产模式对于媒体品牌是否还有意义？与会嘉宾均认为，没有专业新闻语料库作为支持，大模型只对语言、逻辑负责，不对新闻事实负责，终究只是“大模型幻觉”。

　　重塑人的主体性地位

　　因数据偏差、模型结构复杂性等多重原因，大模型根据虚构的事实、数字、引用、事件，或将不相关或错误的信息关联起来，生成一个表面合理的新闻文本，但实际上却是子虚乌有的新闻。多位专家表示，不真实、不准确、虚假的新闻，对于新闻业、媒体公信力是致命要害。

　　如生成式评论类文本的语态特征被指AI味太浓，还会带来“大模型幻觉”风险。中国人民大学新闻学院副教授杨奇光表示，生成式人工智能并不适合作为评论的独立生产者，可承担语言加工、资料整理等非判断性的任务，应重新主张人类评论员和编辑的主体性地位。

　　沿着AI赋能—AI味—AI幻觉—智能新闻生产的技术规范的讨论主线，杨奇光提出，“面对技术驱动，新闻业在技术依赖和技术焦虑中，应主动探索和确立适配新闻生产的技术规范标准，以新闻的专业技术观念提升主流媒体系统性变革的现实效能。”