“人工智能+”下如何建设传媒产业？

　　当前，人工智能技术尤其是大模型技术进入规模化应用与垂直化深耕的协同演进期，成为重塑产业形态的核心力量。党的二十届四中全会将“建设现代化产业体系”作为重要战略任务，提出“优化提升传统产业，培育壮大新兴产业和未来产业”的发展导向，为传媒产业转型锚定方向。国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确将文化传播纳入重点领域，要求推动生成式人工智能、大模型等技术在内容生产、传播分发等环节的深度应用。在政策效应的叠加下，基于人工智能的现代化传媒体系将快速构建与演进。

　　从双重赋能到双向赋能

　　所谓现代化传媒产业，是指以技术创新为驱动、以内容价值为核心、以用户需求为导向，融合“内容生产—传播分发—用户连接—商业变现”全链路的复合型产业形态，具有技术融合性、传播精准性、生态开放性三大特征。

　　互联网产业与大模型对传媒的双重赋能。一是互联网算力与数据支撑大模型的传媒应用。我国互联网产业经过30余年发展，已形成全球领先的算力基础设施、海量用户数据资源与分布式存储架构。这些技术基础为大模型在传媒领域的落地提供了关键支撑。二是互联网平台成为传媒智能化的“操作系统”。互联网平台通过开放API接口、提供AI工具包，将大模型能力嵌入传媒生产与传播的全流程。例如，在生产端，平台开放AI辅助工具，降低中小媒体的技术门槛；在传播端，平台通过算法推荐与场景适配，实现内容的精准分发。

　　互联网产业、大模型与传媒产业的双向赋能循环。互联网产业、大模型与传媒产业形成“技术反哺—价值共创”的协同生态。一是互联网企业与大模型赋能传媒。通过技术输出、数据共享与生态整合，帮助传媒机构提升效率与影响力。二是传媒机构反哺互联网产业与大模型。优质传媒内容为互联网平台和大模型提供高价值流量和AI高质量语料，驱动平台用户增长与商业变现以及大模型性能提升。

　　四方面问题影响转型升级速度

　　主流媒体正在积极通过智能化转型探索实现系统性变革。面对“人工智能+”与大模型尤其是生成式AI的浪潮，主流媒体积极布局，推动生产流程、传播模式与组织架构的系统性变革。

　　一是在生产智能化方面实现从“人工主导”到“人机协同”。主流媒体通过引入生成式AI工具，实现“策采编发”全流程效率提升：新华社“媒体大脑”基于全网舆情数据与用户搜索热词，自动生成每日选题清单。在内容生成方面，南方报业传媒集团“南方智媒云”运用多模态生成模型，自动生成体育赛事简讯、财经数据新闻等标准化内容。在审核分发方面，人民网舆情监测系统结合NLP与计算机视觉技术，实现敏感信息的自动识别与拦截；浙江传播大脑平台通过AI算法为浙江省内11市89县融媒体中心提供数据聚合和客户端数据分发能力。

　　二是在传播精准化方面实现从“大众传播”到“精准服务”。互联网平台的用户洞察与生成式AI的场景适配能力推动传媒传播逻辑从“覆盖”转向“连接”：在用户精准服务方面，湖南广电芒果TV通过AI分析用户观看时长、互动行为与兴趣标签，为用户定制个性化内容推荐。

　　三是在生态开放化方面实现从“封闭运营”到“跨界协同”。主流媒体与互联网企业、技术服务商共建开放生态，拓展传媒产业边界，山东数字文化集团与技术公司合作打造了齐鲁文化大模型、山东文化数据库、孔子数智大模型等多个数字经济“新基建”项目。

　　传媒产业现代化转型仍面临多重严峻挑战。一是在技术层面自主创新不足与算力依赖。主流媒体普遍依赖第三方AI工具，底层大模型与核心算法的自主研发能力薄弱。二是在内容层面同质化与价值弱化。生成式AI虽提升效率，但易陷入“模板化”陷阱。部分媒体为追求流量，过度使用AI生成标题党、低俗化内容，导致传媒公信力受损。三是组织层面人才结构与管理模式滞后。传统媒体的科层制管理与AI驱动的敏捷生产需求不匹配。既懂传媒业务又懂AI技术的复合型人才短缺。据中国记协调研，全国广电机构中“AI+传媒”复合型人才占比不足5%，且内容生产流程仍以“部门制”为主，难以适应AI时代的“小团队、快响应”模式。四是治理层面伦理风险与监管滞后。生成式AI带来内容真实性难追溯、用户隐私泄露、版权边界模糊等问题。

　　需构建有效协同产业体系

　　目前，OpenAI与谷歌作为全球大模型技术的领军者，已构建起覆盖底层算力、核心模型、应用工具及行业解决方案的全栈式服务生态。两大企业的服务已渗透至新闻生产、广告营销、内容分发等传媒核心领域。国内的大模型企业和互联网平台也正在借鉴其先进经验，结合我国的实际情况，推出相应的产品和服务。我国可以出台相关支持政策，支持大模型和互联网平台作为现代化传媒业建设的技术底座，驱动现代化传媒产业体系建设。

　　党的二十届四中全会提出，要加强原始创新和关键核心技术攻关，推动科技创新和产业创新深度融合。具体到现代化传媒产业，则是重点突破大模型的传媒场景应用技术。一是支持主流媒体联合高校、科技企业共建传媒领域专用大模型，优化其在事实核查、多模态内容生成、用户意图理解等方面的性能。二是推动传媒AI工具的开源共享，降低中小媒体技术使用成本。

　　推进系统性变革，重塑传媒生产与传播逻辑。以“人工智能+”为契机，推动主流媒体从“技术应用”向“生态重构”升级。在生产流程再造方面，通过AI等新技术的强制内嵌，构建一体化协同的新型采编流程；在传播能力升级方面，基于AI的用户洞察与场景适配，打造“泛在传播”矩阵。在组织架构转型方面，打破传统科层制，建立“小前台、大中台”的敏捷型组织。

　　深化产业协同，培育传媒发展新动能。一是鼓励传媒企业与大模型企业、高校、科研机构共建联合实验室，聚焦传媒AI关键技术攻关。二是在合规前提下，推动媒体数据的开放共享与价值挖掘。三是推动传媒与政务、教育、文旅等领域的AI应用协同。

　　完善治理体系，防范技术风险与伦理挑战。一是制定传媒AI应用的伦理指南，明确“真实优先”“透明可溯”“用户知情”等原则。二是加快《生成式人工智能服务管理暂行办法》的落地实施，明确AI内容的责任主体，建立版权登记与侵权追溯机制；提高算法透明度，要求平台公开推荐算法的基本逻辑，保障用户的信息选择权。

　　“人工智能+”行动与大模型产业的发展，为现代化传媒产业建设提供了历史性机遇。互联网产业通过算力、数据与平台支撑，大模型通过内容生产的智能化与传播方式的自然化，共同驱动传媒产业向“生态智能化”方向演进。未来，需以技术自主、生态协同、治理创新为核心，推动主流媒体的系统性变革，实现从“工具智能化”到“生态智能化”的跃迁。

　　（作者为中央民族大学新闻与传播学院教授、互联网平台企业发展与治理研究中心主任）