摘要：在新媒体时代，人工智能的快速发展给新闻行业发展带来新的机遇和挑战，正在慢慢重塑新闻传播格局。不可否认，人工智能在信息挖掘、内容生成以及个性推荐等方面发挥了积极作用，但其带来的不利影响也不容忽视。基于此，文章聚焦新闻行业发展现状，分析了人工智能对新闻传播带来的不利影响，提出一系列应对策略，以期平衡新媒体时代下新闻传播中“守正”与“创新”之间的关系，为新闻行业健康发展提供有益参考。

关键词：人工智能；新闻传播；影响；应对策略

新媒体时代，人工智能渗透到新闻制作和传播的各个环节，从信息采集的前沿阵地，到内容生产的创意工坊，再到分发传播的多元渠道，乃至受众反馈的精准捕捉，人工智能的身影无处不在，悄然重塑着新闻传播生态格局。但与此同时，人工智能也为新闻传播带来一系列新的挑战，如虚假信息滋生、人文关怀缺失、数据隐私泄露、重复性内容增多等，若不能处理人与技术、专业与素养之间的关系，新闻行业发展前景堪忧。基于此，深入研究人工智能对新闻传播的影响并提出切实可行的应对策略，具有重要的现实意义。

一、人工智能对新闻传播带来的不利影响

人工智能的应用，颠覆了传统新闻工作模式，在推进信息采集智能化、内容生产智能化、新闻推荐个性化方面发挥出巨大力量，有助于提高新闻传播时效性。但不能否认，人工智能的应用也为新闻传播带来许多不容忽视的消极影响，若不认真对待，不想办法消除这些影响，新闻行业发展无法真正迈向新高度。具体影响如下：

第一，新闻内容低质化。诸如“Chat GPT”、“豆包APP”等人工智能工具的出现，在一定程度上能够辅助新闻高效创作，但也暴露诸多问题，比如人工智能从网络上采集的信息未经专业调查和验证，可能包含虚假谣言，若不加证实便引入稿件中，将会为新闻传播带来严重影响。又比如人工智能虽然能够快速整合和生成新闻内容，但通常难以捕捉到新闻事件背后的人文情感和社会意义，使得新闻报道缺乏深度和温度。过度依赖人工智能来进行新闻创作，将会导致内容低质化问题的发生。

第二，新闻内容同质化。内容为王的时代，创新是促推新闻传播破局出圈的鲜活动力，而人工智能生成的新闻内容更倾向于对已有信息源的整合与加工，存在标准化、模板化问题，创新力严重不足。诸多媒体人依赖相似的AI写作模版和数据制作新闻产品，致使市场出现大量同质化新闻作品，长此以往，易引发读者审美疲劳，媒体品牌的辨识度亦会随之降低，行业创新活力将受到严重抑制。

第三，新闻视野局限化。在新闻分发阶段，人工智能会分析受众画像，根据算法向用户推送他们喜欢的内容，虽然提升了新闻传播的精准性，但也有个缺点，那就是会让受众处在封闭的信息茧房内，缺乏多元观点碰撞的机会，使受众认知视野受限，群体极化风险加剧。

二、新闻传播中应对人工智能不利影响的多元策略

（一）强化人机协同观念

AI的出现是服务生产与创造，新闻工作者不应排斥AI，但也不能盲目使用AI，而要树立以人为本的思想，强化人机协同观。人机协同即指人类与人工智能的有效协作与互动，发挥人与人工智能的各自优势，从而高质量、高效率生产新闻作品，促推新闻传播破局出圈[1]。比如，人类的创造力、判断力以及蕴含的人文精神是AI所不具备的，而AI的数据采集能力、分析能力、整合能力又胜过人力。基于此，在新闻生产与传播中，新闻工作者可以主观确立新闻选题，深挖热点要素，再利用AI去高效搜集整合与新闻选题、热点相关的资料和内容，减少信息采集负担，通过与AI系统的合作，共同完成高质量新闻作品生产。之后再依托AI算法，将新闻产品推送到用户端，以此提升新闻传播效果。人机协同观要求新闻工作者主动接纳和融合AI技术，深入了解AI技术的特点、优势以及不可规避的局限性，运用AI技术的同时，还要保持独立思考与判断的能力，由此实现人机合作，推动新闻行业创新发展。

（二）完善内容审核机制

真实性是新闻传播的底线，也是影响品牌媒体公信力的重要元素[2]。在“AI+新闻”新媒体格局下，新闻工作建设需要强化内容把关，完善内容审核机制，从信息源头抓起，对AI采集素材的可靠性、可用性、权威性进行认真地审查鉴别，确保信息源真实无误后再投入使用。生成新闻稿件后，引入资深编辑与专业核查人员，依据健全的新闻审核标准，从事实的准确性、逻辑的连贯性、语言的规范性、价值的导向性等角度出发，对新闻作品进行全方位的审核和诊断，排除疑点，保证新闻传播的真实性和公正性，塑造健康舆论场。除了完善人工审核机制外，新闻机构还可以合理运用AI技术开发智能审核系统，通过自动化检测和预警，减轻人工审核工作负担，同时降低人为失误风险。构建人机结合的新闻审核机制，可以有效提高审核效率，减少新闻内容低质化、同质化等问题的发生，为新闻传播破局出圈提供坚实后盾。

（三）优化新闻推荐算法

为构建更加多元化的新闻传播生态环境，满足用户对新闻阅读的多样性需求，新闻媒体亟待优化算法逻辑，规避群体极化风险。目前主流的新闻推荐算法包括协同过滤算法、内容过滤算法以及深度学习算法等。协同过滤算法主要根据用户兴趣的相似性来向其推荐新闻产品；内容过滤算法主要是通过分析新闻产品的标题、标签、关键词来特征，构建起新闻与用户之间的联系，以保证新闻推送与用户需求的适配性；深度学习算法主要是依托AI学习用户的阅读行为，挖掘用户所需求的深层次信息，进而完成新闻推荐。新闻媒体要综合考虑每一类新闻推荐算法的优点和缺陷，在调和中寻找更优化的新闻推荐形式。比如，在精准推送新闻内容的同时，为用户预留“信息天窗”，同步推荐一些不同领域的精品资讯，拓展受众的视野边界，促使用户接触不同的观点和多样化内容，以此弱化信息茧房束缚，让新闻真正成为用户连接多元世界的桥梁，使新闻传播体现应有价值。

结束语

综上所述，在新媒体时代，AI与新闻传播的交融碰撞，悄然改变着整个新闻行业格局。AI以强大的检索、分析、整合能力赋能新闻生产和传播，能够大大提升新闻工作效率。但与此同时，新闻内容低质化、同质化以及信息茧房的影响也如影随形。这便要求新闻工作者通过强化人机协同观念、完善内容审核机制、优化新闻推荐算法等措施，弱化AI对新闻传播的不利影响，平衡好“守正”与“创新”之间的关系，让AI真正成为助力新闻传播的实用工具。

参考文献

[1]郎婧伊.人工智能与融媒体时代的新闻传播研究[J].中国新通信，2024，26（23）：83-85+111.

[2]尤婷婷.AI引领新闻传播新浪潮[J].文化产业，2024（29）：103-105.