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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。
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（Sveriges Radio）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。
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（Bayerischer Rundfunk）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。
1．AI幻觉冲击新闻真实性原则。AI幻觉指的是人工智能大模型由于训练数据偏差或逻辑缺陷，生成与输入信息无关、违背客观事实的内容。英国广播公司（BBC）2025年的一项测试显示，近半数国际主流模型在回答新闻问题时存在明显事实错误。对此，业界已形成两种应对路径：一是采用检索增强生成技术严格限定信息来源。例如，欧洲广播联盟（EBU）开发的“NEO新闻对线多万篇历史文章中检索权威信源，要求大模型仅基于经过核实的信息生成回答，并在交互界面同步展示新闻来源链接，这既降低了幻觉发生概率，又保障了信息透明度。二是建立机构专属知识库。例如，《金融时报》开发的“Ask FT”严格限定使用自有新闻库生成答案，并将可信度的优先级置于速度之上；《》的“Ask The Post AI”等AI工具同样坚持仅调用本社报道作为内容生成依据，即便在外部合作中也不妥协。
2．技术自动化或削弱编辑自主性。AI虽然能够提升新闻生产效率，但也在潜移默化中改变着传统的编辑权力结构。过去由编辑记者主导的内容把关与价值判断职能，正面临被技术逻辑渗透的潜在风险。首先，新闻机构如果过度依赖外部技术系统，其编辑自主性可能受到削弱。美国媒体Politico曾引入一款名为“LETO”的AI工具，可以实时记录演讲并生成摘要，同时按内容类别自动分组，以每5〜10分钟的频次更新网站文本。这种高度自动化的内容发布模式大幅压缩了编辑审核时间，导致其在实际运行中出现重大事实偏差。可见，新闻编辑流程过度自动化可能架空编辑环节，削弱媒体对内容质量的控制力。其次，“技术黑箱”可能衍生新型安全漏洞。生成式AI依赖的“提示工程”体系可能被外部攻击者利用，他们通过嵌入隐蔽指令，诱导系统泄露信息或生成误导性内容。信息安全实验室Zenity的研究显示，攻击者可通过含有隐藏代码的文档，使AI连接到非常规端口并泄露敏感数据。这体现出技术应用的一个悖论：自动化在提升效率的同时，可能成为新型操控工具。随着AI深度嵌入新闻生产全流程，技术工具与专业价值体系的互动将日益复杂，如何在技术逻辑与专业价值之间建立有效平衡，构建与之相适应的安全防护体系，已成为贯穿技术应用全过程的重要议题。
