摘要：随着人工智能技术的迅速发展，生成式人工智能在新闻内容生产领域发挥着越来越重要的作用，为行业带来巨大变革和创新。本文旨在探讨AIGC赋能新闻生产中的具体应用及其效果，并以光明网为案例进行深入分析，重点分析其在提升生产效率、拓宽编辑能力边界以及内容安全新质生产力方面的应用成果和潜力。

　　习近平总书记在《加快推动媒体融合发展构建全媒体传播格局》一文中提出，要探索将人工智能运用在新闻采集、生产、分发、接收、反馈中，全面提高舆论引导能力。近年来，AI飞速发展，带动了媒体智能化进程加速，颠覆和重构了新闻生产与传播的模式和机制。《人工智能时代新闻媒体的责任与使命》报告显示，目前已有10.2%的媒体机构全面拥抱AI，在机构层面设立了相应机制，将AI引入生产流程；41%的媒体机构正在积极探索AI技术应用，鼓励和支持部分新闻业务板块试用AI技术。

　　新闻内容的快速生产和发布对于媒体机构来说至关重要。然而，传统的新闻生产方式往往需要耗费大量的人力和时间，难以满足现代社会对信息即时性的需求。AIGC作为一种新兴的技术手段，能够通过自然语言处理和机器学习等技术，自动从海量数据中提取信息并生成新闻报道，极大地提高了新闻生产的效率。

　　AIGC为新闻生产带来新机遇

　　AIGC赋能新闻生产，是利用先进的人工智能技术，如自然语言处理、机器学习等，自动从海量数据中提取信息，并按照新闻写作的规范和格式，快速生成新闻报道的过程。这种技术能够极大地提高新闻生产效率，缩短新闻发布周期，同时也能在一定程度上保证新闻的客观性和准确性。

　　随着AIGC的崛起，人工智能已逐渐渗透至新闻内容生产的每一个环节。AIGC作为网络形态演化与人工智能技术革新的产物，代表了继专业生成内容（PGC）和用户生成内容（UGC）之后，由人类主导的AI生成内容的新时代。AIGC技术全面赋能内容生产的全流程，从创作、生产到分发传播，不仅优化了效率、降低了成本，更重要的是对内容形态、表现形式及运作模式进行了深刻重构。在新闻发布和写作领域，AIGC能够协助主流新闻机构高效生成新闻稿件、精准编辑文章并进行自动校对。它能够迅速从海量数据和信息中筛选并提取关键信息，为新闻编辑提供强有力的支持，确保新闻报道的准确性和时效性。同时，AIGC还能提供精确的语法和拼写检查，进一步提升新闻稿件的质量，推动新闻行业的创新与发展。

　　AIGC技术不仅实现了媒体生产流程的再造，更助推内容生产逐步向高质、高效、高产的方向发展。在智媒浪潮中，越来越多的主流媒体开始运用先进技术手段，构建多元报道平台，守正创新、开拓进取，借力AI大模型实现内容规模量级和丰富度的指数级提升。

　　AIGC赋能新闻生产的应用实践

　　人工智能的广泛应用，为新闻生产带来了深刻影响，不仅改变了传统新闻生产的流程和模式，也提升了新闻报道的效率和质量。伴随各类大模型快速迭代带来的生产力变革，光明网从多个角度进行人工智能赋能新闻生产的探索和应用，在多个业务领域展现媒体行业在技术创新方面的前瞻性和活力。

　　1．AIGC提升新闻生产效率。AIGC改变了传统的主要依靠人力进行内容创作的逻辑，使之转变为“人机协同”的智能生产逻辑。借助人工智能的并行计算优势，AIGC能高效完成大量重复性创作任务并显著降低人力成本。光明网通过整合多个大模型进行人工智能辅助撰写实践探索，通过稿件分类进行定向生产，在实践过程中，把新闻内容生产的不同环节进行提示词规范化，形成完整的生产流程。以产业类稿件为例，光明网利用AI技术对行业数据、市场动态和企业信息进行深度挖掘和分析，快速生成高质量的新闻报道。

　　在光明网的人工智能辅助撰写系统中，首先，对相关行业的数据进行收集和整理，包括政策法规、市场动态、企业信息等。其次，通过自然语言处理技术对数据进行清洗、去重、分类和标注，提取出有价值的信息。再次，利用机器学习算法对这些信息进行深度挖掘和分析，找出其中的关键要素和关联关系。最后，根据预设的新闻模板和写作规则，将提取出的信息重新组织和编排，生成符合新闻规范的报道。

　　在实践过程中，光明网还注重对AIGC赋能新闻内容生产的不同环节进行提示词规范化。例如，在数据采集环节，可以设置提示词“酒行业”“市场动态”等；在数据处理环节，可以设置提示词“清洗”“去重”等；在内容生成环节，可以设置提示词“关键要素”“关联关系”等。通过这种方式，可以确保每个环节的工作都能够有条不紊地进行，从而提高整个生产流程的效率和质量。

　　2．AIGC拓宽编辑个人能力边界。借助于深度学习等前沿技术，AIGC能够深入理解并生成涵盖文本、音频、图像、视频等多种模态的内容，极大地拓宽了编辑领域的业务能力边界。AIGC还能将这些不同模态的信息进行高效融合，如将文本信息巧妙转化为音频或视频形式，或在视频中嵌入精准的文本说明。这种跨模态的内容生成方式，无疑为编辑工作注入了强大的“AI”动力，使得日常工作更加高效且富有创意。

　　以光明网在2023年全国两会期间推出的《【AI绘报告】2023，“拼”出新蓝图》AI视频为例，该作品通过多种大模型的交叉融合与创新应用，将政府工作报告中的重点场景以全新的视觉维度生动展现。编辑通过巧妙运用AI技术，将原本枯燥的文字报告转化为生动有趣的视觉呈现，使得信息的传播更加生动有趣，更具吸引力。这种跨模态的内容生成方式，不仅丰富了信息的呈现形式，也为编辑工作注入了新的活力。编辑们不再局限于传统的文字编辑方式，而是开始尝试将不同模态的信息进行融合与创新，以更加生动有趣的方式呈现给读者。这种创新的编辑方式，不仅提高了新闻生产的效率和质量，也增强了新闻的表现力和吸引力，为媒体行业的发展注入了新动力。

　　光明网的编辑通过利用AIGC技术，尝试实现文字与图片的相互转换以及图片风格的多样化生成，极大地拓展了产品视觉呈现的边界。例如，在《繁星追梦》的系列策划中，通过借助AI的图片理解能力，推出了系列手绘长图。这些手绘对象从科学大装置到科学家，涵盖了多个领域。在AI技术的辅助下，编辑团队能够更加高效地消化并产出高质量的内容，确保了报道的连贯性和深度。这种创新的报道方式不仅极大地丰富了信息的呈现形式，更为读者带来了全新的阅读体验，让科技新闻变得更加生动有趣、易于理解。

　　编辑领域的实践探索表明，AIGC在新闻内容生成中展现出巨大的潜力，它不仅能够显著提高新闻生产的效率和质量，还能通过多模态的信息融合，增强编辑的工作能力，摆脱以往单个工作方向的束缚，创造出更丰富的新闻产品。

　　3．AIGC发展内容安全新质生产力。全媒体时代下，敏感信息的类别与呈现方式愈发繁杂，新的传播环境也使得舆情能够迅速发酵并产生广泛影响。这一现象对内容输出的管理与管控提出了更高的要求。近年来，人工智能在画面内容处理的维度与精准程度上逐步提升，为解决这一问题提供了新的技术手段。

　　依托丰富的标签化维度、快速检索能力和机器学习能力，光明网自主研发了智慧媒体审校与风控系统。通过训练AI学习海量敏感词、敏感人物和敏感图片标识等，能够有效识别和过滤潜在的敏感内容，从而保障内容的安全性和合规性。

　　光明网的智慧媒体审校与风控系统不仅提高了内容审核的效率和准确性，还降低了人工审核的成本和风险。同时，该系统还能够根据用户的反馈和行为数据进行自我优化和升级，不断提升其智能化水平。通过AI技术，该系统能够对音视频、图片、文本等多种媒体类型进行全面审查，并支持多源数据接入。系统支持通过微信客户端，实现对WORD文件、在线文档及微信公众号文章等内容的便捷审校，极大提升操作灵活性和效率。目前，该系统服务的客户逾百家，包括各类中央、地方政企单位，凭借违规点精准标记、可视化报告及7×24小时专家支持，系统帮助各政企单位有效降低内容安全风险，全面提升内容审核的效率与精准度。

　　光明网的智慧媒体审校与风控系统，作为新质生产力在内容安全领域的典型应用，不仅体现了技术创新的先进性，更彰显了其在提升内容管理效率和安全性方面的巨大潜力。

　　AIGC赋能新闻应用的生产变革

　　党的二十届三中全会指出，“完善生成式人工智能发展和管理机制”。在新闻内容生成过程中，AIGC通过自然语言处理、机器学习等先进技术，能够自动从海量数据中提取信息并生成新闻报道，极大地提高了新闻生产的效率和质量。然而，随着技术的不断发展，如何平衡人的主体性地位与人工智能生成技术的应用价值，成为新闻行业面临的重要课题。

　　1．技术革新重塑新闻生产格局。当前，AIGC技术已实现从数据采集到内容输出的全流程覆盖，构建起贯穿信息获取、分析处理、内容生成的智能化链路。在数据采集阶段，技术系统通过多源异构数据的实时抓取与融合，实现对社会动态、行业趋势的全域感知，突破传统人工采集的时空限制；数据处理环节依托深度神经网络与知识图谱技术，自动完成信息清洗、语义关联及价值密度提升，将非结构化数据转化为可供创作的逻辑框架；内容生成层面则通过自然语言生成模型，结合新闻专业规范与传播规律，实现从事实要素到完整文本的自动化构建。这种技术渗透不仅覆盖新闻生产的全环节，更通过算法与流程的深度耦合，重塑了传统线性化、离散化的“采编发”模式。

　　这些创新正在重构传统新闻生产的“采编发”体系，形成人机协作的“双螺旋”结构。技术演进催生出人机协同的“双螺旋”结构，形成有机互补的新型生产范式。在操作层面，人工智能承担数据密集型的基础工作，通过模式识别与自动化处理释放生产力；人类则聚焦价值判断、创意策划与深度挖掘，在关键节点注入专业智慧。二者的交互并非简单分工，而是通过动态反馈形成迭代优化机制——AI系统在持续学习人类编辑的修正痕迹中提升内容精度，而从业者通过分析机器生成的数据洞察，反向优化选题策划与传播策略。这种双向赋能机制重构了新闻生产的价值链条，既保留人类在意识形态把控、伦理决策中的主体性，又充分发挥技术在海量信息处理、即时响应方面的优势，最终在效率与质量、规模与深度之间达成动态平衡。

　　2．技术应用引发现实挑战。在效率提升的表象下，深层矛盾逐渐显现。首先是内容生产权责体系的模糊化——当算法替代人类完成事实筛选与框架构建，新闻真实性的保障机制面临挑战：机器对数据关联性的过度依赖可能放大统计偏差，而缺乏价值判断的自动化处理容易忽略社会语境中的隐性逻辑。更深层的矛盾在于专业主体性的消解风险，从业者在效率诱惑下可能逐渐让渡核心能力，导致事实核查、深度调查等专业素养被技术工具弱化，形成“算法依赖症”。

　　产能扩张与质量诉求的矛盾同样尖锐。AIGC虽能指数级提升内容产量，但同质化生产与受众对深度报道的期待形成对冲，技术工具性与新闻公共性产生本质冲突。这迫使行业必须回答根本性问题：在技术深度参与内容生产的时代，如何构建符合新闻价值的人机合作规范，将成为传媒生态可持续发展的关键。

　　3．人机协同推动文明进阶。新闻行业的人机协同不应是工具对主体的简单替代，而应形成相互赋能的共生关系。从业者需重新定位自身核心价值——将重复性信息处理交由技术工具完成，转而聚焦深度调查、价值研判与创新表达。这要求建立双向协作机制：一方面培养从业者掌握技术工具的操作逻辑与效能边界，另一方面构建严格的内容审核体系，确保机器生产的初稿经过专业视角的二次淬炼。唯有在技术辅助中坚持人的主导性，才能实现效率与深度的平衡。

　　技术应用的终极指向始终是服务于人的创造力。当基础性工作被技术解放时，新闻人得以回归内容生产的本质：用专业视角洞察社会脉动，以人文精神提炼时代命题。这种转型并非弱化专业价值，而是推动从业者从信息传播者升级为思想引领者，在技术赋能中强化新闻报道的公共价值与社会温度，让技术真正成为彰显人文精神的载体。

　　（作者杨亚楠系光明网经济编辑部副主编；宋乐永系光明网副总经理；赵刚系光明网经济编辑部副总监）