AI时代媒体的发展趋势 一、智能化内容生产成为重要方向 在AI时代，智能化内容生产是媒体发展的一个关键趋势。
- 高效自动化生产：AI技术能够通过自然语言处理和机器学习算法实现文章的自动生成 ，这大大提高了新媒体内容的生产效率，减轻编辑人员的工作负担。例如，一些新闻机构利用AI模型对大量的新闻稿件进行分析和筛选，从而快速生成适合发布的稿件。同时，AI在信息采集、内容制作、分发等环节中都实现了高效支持，近一半的新闻机构开始使用生成式AI工具，最常见的用途是内容摘要和文本创作 。
- 多形式内容创作：AI技术不仅可用于文章创作，还能进行视频剪辑和生成以及图片处理和生成。在视频方面，可通过分析视频中的图像、音频和文本信息，自动提取关键片段、调整画面效果和添加字幕等，如2024年两会报道中，人民日报运用AI生成爆款国潮风视频产品，中央广播电视总台的相关探索也充分展示了AI在视频内容制作中的价值。在图片处理上，可根据图片内容和特征自动调整画面参数，还能根据需求生成新的图片。
- 满足个性化需求：
- 内容个性化推荐：AI能根据用户行为分析和机器学习算法，实现个性化内容推荐。通过分析用户的浏览历史、兴趣偏好和社交关系，为用户推荐符合其兴趣的内容，提高用户阅读体验和忠诚度 。
- 定制化内容形式：用户可能对不同形式的内容如视频、短文、图片集等有不同偏好，AI可以助力媒体生产多样化内容形式以满足个性化需求。例如一些新媒体平台为喜欢短视频的用户重点推送视频资讯，而对偏好深度内容的用户推送长文报道。
二、传播方式的深度变革
- 精准化传播：
- 用户画像构建：AI利用用户行为分析等算法实现用户画像的生成和分析，通过分析用户的兴趣偏好、社交关系和消费行为，为用户建立精准的个人画像。这有助于媒体精准定位受众，根据不同用户群体的特点进行内容推送和传播策略制定。
- 传播路径优化：借助AI技术的数据分析能力，媒体可以找到最有效的传播路径。例如分析不同社交平台、不同时段等各种因素对传播效果的影响，从而调整内容发布的平台选择和时间安排，实现传播效果的最大化。
- 交互式传播兴起：
- 增强互动体验：AI可以在媒体传播中融入更多交互元素。比如在一些新闻报道或新媒体作品中加入AI聊天机器人，让用户可以随时提问、发表看法、获取进一步的信息等。如澎湃新闻在数据新闻可视化中利用AI一方面作为新兴的工具，另一方面作为报道题材和内容，通过AI元素的加入增强用户的互动体验。
- 受众参与内容创作：AI技术使得受众对内容创作有更多的参与机会。例如一些媒体采用用户投票、用户提供素材或者用户与AI协作创作内容等方式，增强受众在内容创作过程中的参与感。
三、与新兴技术融合发展
- 与大数据融合：
- 挖掘价值信息：大数据为AI提供丰富的数据资源，媒体能通过这一融合挖掘用户信息和内容趋势等价值信息。例如挖掘大量用户阅读新闻习惯数据，了解哪种类型的新闻更受欢迎，从而指导媒体内容策划。
- 优化内容推荐：二者联合应用于内容推荐系统，可以进一步提升推荐的精准度。通过大数据分析更多用户行为和广泛的内容数据，AI的决策算法能更好地工作，提高用户发现感兴趣内容的概率。
- 与区块链结合：
- 保障内容版权：媒体行业存在严重的内容抄袭和侵权问题，区块链的不可篡改特性与AI的内容监测能力相结合，能够有效解决这一问题。无论是文字、图片还是视频内容，一旦生成即可记录在区块链上的，并且AI可以自动监测侵权行为。
- 构建信任体系：通过区块链技术，可以建立媒体内容传播的信任体系，提升信息来源的可信度，这对于在AI时代下应对虚假信息传播非常重要。
AI对媒体的影响分析 一、积极影响 （一）助力内容创作与生产
- 提高生产效率：AI的自动化内容生成能力，极大地减轻了编辑人员的负担，加快了内容产出速度。例如AI图像、动画和视频元素的应用，帮助一些传统媒体突破对内容生产路径的依赖，以很快的速度创作出吸引人的视觉产品，如两会期间部分媒体的相关精彩报道。再如，一些新闻编辑室利用AI进行新闻选题挖掘、素材收集和整理等前序工作，节省大量人力劳动时间。
- 提升创意空间与质量：AI技术的应用为内容创意带来更多可能。例如AI可以对内容进行不同形式的优化，如语言润色、图像美化等。一些广告策划中也利用AI生成多种创意版本，然后进行筛选优化，大大提升了创意的多元化和质量。
- 完善内容生产流程：AI能为媒体内容生产流程全面赋能，涵盖从选题策划、素材获取到制作发布等环节。如有的媒体利用AI进行选题的热度预测、素材的智能匹配等，而且很多媒体也在探索利用AI进行自动化审核，以提高内容准确性和合规性。
（二）创新媒体经营与管理
- 增强资金利用效率：
- 降本增效：在媒体融合发展过程中，资金的重要性不言而喻。AI的应用有助于降低成本，如AI视觉内容生成工具的使用降低了融媒体产品的制作成本。媒体在内容生产中无需花费大量资金雇佣众多人力或者购买昂贵的设备，就能够产出相应的视觉产品，从而提高资金使用效率 。
- 优化资源配置：凭借AI的数据分析，媒体能更好地了解哪些产品或业务更有盈利潜力，从而合理分配资金资源。例如对不同类型内容的投入产出比进行分析，对效果较好的内容加大资源投入，舍弃或减少低收益的项目投入。
- 提升用户运营水平：
- 精准营销与推荐：AI基于用户画像等手段为媒体开展精准营销提供可能。精准的广告推荐可以提高广告点击率和转化率，这直接影响媒体的广告收入。如一些媒体平台根据用户的消费习惯推送给用户特定的商品广告，提升营销效果。
- 提高用户满意度和忠诚度：通过个性化内容推荐和良好的互动体验，AI增强了用户对媒体的喜爱和依赖。当用户能够方便地获取自己感兴趣的内容，并且在与媒体交互过程中有较好的体验时，就会增加使用该媒体的频率，进而提高用户忠诚度。
（三）促进媒体融合深入发展
- 技术融合的推动：AI与其他新兴技术如大数据、区块链、云计算等共同促进媒体融合向深处发展。AI与大数据的融合提升内容推荐精准度等，与区块链结合保障内容版权等都是例证。各种技术相互协同，使得媒体在技术架构、业务流程等方面实现更深度的融合。
- 业务形态综合化发展：AI有助于媒体突破传统的单一业务形态，向综合化、多元化的业务形态转型。比如从单纯的新闻报道媒体向集新闻资讯、文化娱乐、生活服务等多功能于一体的综合媒体平台转变。如一些媒体在APP中除了提供新闻内容外，还通过AI分析用户需求不断增加文化娱乐板块、生活资讯板块等，利用同平台多业务实现用户资源的最大化开发。
二、消极影响 （一）对内容质量和原创性的挑战
- 可能出现低质量内容：虽然AI可以生成内容，但自动生成的内容可能存在模板化、枯燥等缺少个性和原创性的情况，难以与人类创造力相媲美。在新闻报道领域，如果过度依赖AI生成内容，可能会出现千篇一律的报道方式和内容框架，读者难以从中获取独特、深入的信息。例如一些自媒体平台上部分AI生成的文章只是对已有信息的简单拼凑和重组，缺乏独到见解和价值判断。
- 存在虚假信息风险：由于AI算法的训练数据和模型偏差，可能存在虚假信息和算法偏见问题。如果这些内容在无审核的情况下发布传播，会损害媒体的公信力，对社会舆论造成不良影响。例如一些AI生成的内容因为模型对数据的错误解读或者数据本身的问题，会给到用户错误的信息。
（二）面临伦理道德与法律问题
- 伦理道德争议：AI在媒体中的使用存在涉及隐私、歧视、误导等伦理道德争议。例如AI在内容推荐时可能无意间对用户进行隐私数据的利用从而带来伦理争议，或者在内容发布时因算法偏见对某些群体造成歧视性的信息推荐。
- 版权法律纠纷：AI生成内容的版权归属和使用存在法律界定的模糊性。因为AI内容生成可能是基于大量现有作品的学习，这容易产生版权纠纷。例如两个媒体可能通过AI生成相似的内容，可能会因为不清楚版权归属而产生法律纠纷。
（三）对传统媒体人员结构的冲击
- 部分岗位需求减少：随着AI在内容生产、分发等环节的替代作用，如一些简单的新闻撰写工作、数据收集整理工作可由AI完成，可能导致传统媒体中部分岗位需求减少。像一些小型媒体中原本负责收集新闻线索的编辑岗位可能不再需要人工操作，一些新闻稿撰写人可能会面临工作内容被AI抢去一部分的压力。
- 人才结构调整需求：这促使媒体进行人才结构调整，需要更多掌握AI技术和相关知识的人才。例如需要既懂新闻传播专业知识又会操作AI工具进行数据分析、内容优化的复合型人才，这对传统媒体人才培养、招聘等工作带来较大挑战。
AI时代媒体是否面临末路的研究 一、面临挑战的严峻性
- 技术变革冲击：
- 传统媒体的短板：传统媒体长期以来对互联网的理解严重滞后，错失了多次转型良机，如今在AI领域又未能充分认识到这场技术革命的巨大冲击，这可能会是致命的打击 。例如在AI技术支持下内容消费模式逐渐转向用户通过AI代理获取个性化的内容摘要，传统媒体的分发模式显得不适应时代发展。
- 新进入者的冲击：随着AI技术降低了媒体创作的门槛，众多新的竞争者涌入媒体领域，传统媒体面临更大的竞争压力。例如一些小型的自媒体借助AI工具能够低成本地生产内容并吸引用户，这对资源相对较多但体制可能较为僵化的传统媒体来说是一个很大的竞争威胁。
- 商业模式被颠覆：AI平台提供的个性化回应等新特性对传统媒体的变现模式产生强烈冲击，如未来广告和付费墙等传统的媒体商业模式可能难以为继 。以广告业务为例，在AI主导的新环境下，广告商可能更多通过AI平台直 接投放精准广告到用户端，绕过传统媒体这个中间环节，减少传统媒体的广告收入来源。
二、转型发展的潜力
- 内容生产优势仍可发挥：
- 专业性内容制作：虽然AI能生成内容，但传统媒体在深度报道、评论等方面积累的专业经验以及对内容的专业判断能力仍具有不可替代性。例如在财经领域的深度分析报告、政治领域的严肃评论文章等需要人类记者的深入调查和对复杂问题的深刻理解，这是AI目前难以完全企及的。
- 内容把关与可信度：传统媒体能够通过严格的内容审核流程确保内容的准确性、真实性和公正性，这在假新闻容易滋生的AI时代至关重要。用户依然需要从可靠的媒体获取可信赖的信息来源，传统媒体的品牌价值在这方面能够得到进一步体现。
- 受众与用户关系可巩固：
- 忠实受众基础：许多传统媒体已经拥有多年积累下来的忠实受众群体，这些受众对传统媒体的品牌具有一定的忠诚度。例如一些老牌的报纸杂志的订阅用户，即使在新媒体环境下仍然愿意继续支持他们喜爱的传统媒体平台，这是传统媒体转型的一个有力支撑。
- 内容多元化拓展：传统媒体可以在原有受众基础上，利用AI技术进行内容的多元化拓展。比如在新闻报道的基础上增加与新闻事件相关的文化、娱乐、历史等元素的报道或者推荐，并且借助AI技术实现个性化的内容推送，提高老受众的粘连性并吸引新受众。
三、短期压力与长期转型并存
- 短期经营困境：当前，AI的快速发展使得传统媒体在短期内面临较大的经营压力，如广告收入下滑、用户活跃度下降、订阅数量减少等。一些媒体难以在短时间内适应AI技术带来的变革，在内容生产、传播方式、经营模式等方面不能及时调整优化，从而导致业绩下滑。例如部分传统纸媒在新媒体、AI媒体的冲击下发行量锐减，广告商投放意愿降低。
- 长期转型机遇：从长期来看，AI为媒体提供了广阔的转型机遇。
- 技术应用与创新：传统媒体可以深入学习和应用AI技术进行创新。比如转型成为智媒体，将AI技术深入融合到内容生产、传播全流程中，像封面新闻在旗下小封机器人写稿、封巢系统开启人机协同生产等方面的探索取得了不错的成效 。
- 融合发展方向：媒体融合发展进入新阶段，传统媒体可以结合自身优势与其他新兴媒体进行深度融合。例如开展跨平台的合作，将内容在不同类型的媒体平台上分发推广，并结合不同平台的特点和用户群体开展个性化运营。
成功应对AI挑战的媒体案例 一、澎湃新闻
- AI技术融入采编流程：澎湃新闻较早地将AI智能技术整体嵌入采编流程，提高了新闻采编的时效性与精确性。在采编流程的各环节，从选题策划到新闻写作、审核等环节，AI都发挥了重要的辅助作用。例如在新闻资讯获取后，AI可以迅速对内容进行初步筛选、摘要制作等工作，为记者编辑提供快速处理内容的基础，让新闻发布更加及时准确。
- 内容影响力提升：通过AI技术在数据新闻可视化等方面的应用，一方面发挥AI作为新兴工具的作用，另一方面将其作为报道题材和内容。既提高了新闻内容质量，又吸引了更多年轻用户群体的关注。比如在其数据新闻专题中，利用AI进行数据深度挖掘、可视化呈现等，让数据新闻更加生动、直观，提升了内容的传播影响力。
二、中央广播电视总台
- 节目生产效率提升：围绕人工智能在媒体领域的应用积极探索和主动研究，在技术浪潮中继续保持着融合发展领先优势。央视新闻推出的系列短视频《AI数读两会》就是很好的例证，通过充满科技感的风格，生动解读两会中经济发展领域重要议题，既利用了AI的技术优势，又体现了总台在节目策划、制作上的高质量水准。这种借助AI提升节目生产效率的方式，促使节目内容更加多样化、个性化，能够满足不同观众对内容的需求。
- 持续创新与探索能力：在媒体内容评优选优工作中也能发现总台积极探索AI新应用的身影，通过将AI应用于节目生产的各个方面，包括内容创作、视觉效果优化、传播渠道拓展等领域，不断探索，例如在一些大型晚会或者新闻直播节目中尝试运用AI来实现虚拟场景构建、特效制作等创新内容制作，始终保持自身在媒体行业的创新活力和竞争优势。
三、封面新闻
- 人机协同生产模式：开发小封机器人，其成熟度已达一定水平，并被学界专家并称为国内主流的七大机器写作工具之一。小封机器人每个月的写稿量达到了近5000多条，在2018年世界杯期间一共写作642条稿件。封巢系统开启人机协同生产，这是基于人工智能重构线索发现、写作、编辑、发布、传播效果监控、考核的智能移动融合采编系统。通过人机协同模式，充分发挥了AI在新闻生产环节中的效率优势和人员的专业价值，从而提升整个新闻生产的效率和质量 。
- 多形式互动体验：在产品设计上致力于在各个功能模块加入AI的体验，为用户提供视、听、读、聊全息智媒体验。将AI融入到直播、短视频、新闻播报、阅读推荐、聊天互动等各个场景中。例如通过小封机器人提取文章要点，再结合科大讯飞的机器语音转换技术，让用户能够快速听新闻，了解新闻全貌，以丰富用户体验形式和提高用户满意度。
AI时代媒体转型的策略 一、技术应用策略
- 全面整合AI技术：
- 内容生产应用：媒体要深入探索AI在内容创作的各个环节的应用，包括新闻写作、图片制作、视频编辑等。例如将AI写作工具与记者的深度调查和专业判断相结合，由记者确定主题、提供思路，然后利用AI生成初稿，再进行人工润色和补充。在视频内容制作方面，利用AI进行画面筛选、剪辑顺序优化等工作。
- 传播环节优化：运用AI技术优化传播路径和传播效果的评估。比如通过AI分析大数据来确定最佳的传播时间、最适合的传播平台，对内容推广传播策略的效果进行预测评估等。
- 加强与其他技术融合：
- 与大数据协同：媒体应与大数据技术深度融合，利用大数据为AI提供数据基础，进而提高AI的推荐精准度、内容挖掘能力等。如建立媒体数据库来存储用户信息、阅读记录等数据，将这些数据与AI的用户画像、内容推荐算法进行对接，实现更精准的个性化内容推荐和用户服务。
- 牵手区块链：媒体应借助区块链的不可篡改、去中心化等特性，结合AI建立内容版权保护体系，解决内容造假、侵权等问题。例如构建新闻稿件的区块链溯源体系，从源头开始确保内容的真实性和原创性，同时AI作为监测工具可以及时发现外部侵权行为并进行反馈预警。
二、内容创新策略
- 保持独特性与深度：
- 精品内容制作：尽管AI能够生产海量内容，但媒体要突出自身独特性，减少模板化、表面化的内容，更侧重于深度报道、实地调查、独家评论等。例如关注社会热点事件背后隐藏的深层次问题的深度报道，经过记者切实调查采访，对热点事件进行全面解读，为读者提供有价值的观点和信息。
- 挖掘独家题材：发挥人类记者的探索和发现能力，挖掘独家题材，利用AI进行辅助支持。例如体育记者通过深入赛场、俱乐部，借助AI工具对球员数据等海量信息进行分析，制作出独家的体育赛事报道或者运动员深度分析文章。
- 增加互动性与个性化：
- 互动内容形式：增加如问答互动、用户投票、 AR （增强现实） / VR （虚拟现实）体验等互动元素到内容当中。以问答互动为例，在新闻报道或者专题文章中设置相关问题，鼓励读者通过留言或专门的互动平台进行回答，提高用户的参与度。例如针对科技新发明的报道，可以提问读者对该发明的使用场景的看法等。
- 个性化内容定制：根据用户画像和反馈，为不同用户定制不同的内容结构、报道角度或者呈现形式等。例如为商务人士提供简洁明了的财经资讯专题版，为普通大众提供通俗易懂版，并根据用户兴趣需求的变化及时调整内容定制方向。
三、人才发展策略
- 吸引复合型人才：
- 技术与传媒知识融合：招聘和吸引既具备扎实的传媒专业知识又掌握AI等新兴技术的复合型人才。例如既懂新闻传播又能进行AI算法优化或者软件开发的人才，这些人才能够更好地将媒体传播需求与技术实现相结合，开发出适合媒体发展的新应用、新功能。
- 跨学科知识背景：鼓励具有跨学科知识背景的人员加入，如传媒学与计算机科学、数据科学、心理学等学科的跨领域人才。心理学背景有助于理解受众接受信息的心理动机，在设计内容推荐策略或者互动内容时考虑用户心理需求；计算机科学和数据科学有助于提升媒体在技术开发和数据处理方面的能力。
- 培训原有人员：
- AI技术培训普及：针对现有的编辑记者等人员，开展AI技术培训课程。包括AI新闻写作工具的使用、AI数据挖掘的基本原理与操作等内容。让他们能够将AI工具熟练运用到日常工作中，提高工作效率和业务水平。
- 创新思维培养课程：开展创新思维培养等软性课程，启发媒体工作人员从传统的媒体工作思维模式向适应AI时代的创新思维转变。例如如何从传统新闻选题转向挖掘具有互动性、数字化体验可能的新选题方向等创新思维的训练。
四、商业模式创新策略
- 开展多元化经营：
- 增值服务拓展：在传统内容生产和传播的基础上，开展增值服务。例如，针对专业用户推出数据分析报告、深度市场调研等服务；对普通用户提供生活类咨询服务，如利用媒体在新闻资讯获取方面的资源优势，提供旅游攻略、教育咨询等服务项目。
- 周边产品开发：挖掘媒体品牌价值开发周边产品，如知名报社开发带有自身品牌标识的文化创意产品，电视台推出节目相关的衍生商品等。例如以热门综艺节目形象开发周边玩偶、文具等产品，借助节目热度吸引粉丝购买，拓展收入来源。
- 探索新收入模式：
- 付费内容创新：创新付费内容形式，不仅仅局限于报纸订阅、文章付费阅读等传统形式。例如推出会员专属的互动活动、AI定制的个性化内容套餐等作为付费内容的卖点，让用户感受到付费后的额外价值。
- 数据盈利探索：在合法合规和保护用户隐私的前提下，探索数据盈利模式。如将用户行为数据进行匿名化处理后，出售给有需求的市场调研机构等，将媒体数据资源转化为盈利资源。
