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向善、向真、向新：人机融合下的新闻传播教育

基于算法的人工智能技术已广泛应用于整个新闻制作过程中，并重塑新闻生产、消费和分发模式，也重构了人机之间的关系，从最初的机器辅助人类转向人机协作，并逐渐朝着人类引导机器的方向发展。笔者在梳理新闻实践中人机关系历史的基础上，思考人工智能时代新闻传播教育的培养方向。

一、从协作到引导：人机关系演进与新闻生产

新闻传播领域的机器使用经历了从最初机器只是人类的辅助工具，到如今机器独立进行新闻采编和发送，人机之间的关系也随之改变，从机器辅助人类转向人机协作，并逐渐转向人类引导机器。

1.以人为中心的机器辅助新闻生产。新闻业使用计算机的历史可以追溯到20世纪50年代初。1952年，美国总统大选报道中就曾使用计算机预测结果制作新闻。20世纪60年代末，美国记者迈耶以计算机辅助调查的方式报道了1967年底特律骚乱事件，这次报道是记者首次尝试通过计算机采写新闻的实践。计算机作为数据来源在20世纪80年代被广泛应用于调查性报道。从20世纪90年代中期开始，以数据新闻为导向的新闻实践大幅增加，数据驱动的新闻业利用大量数据集和数据可视化来讲述故事，取代了之前使用的“计算机辅助报道”概念。

2.人类与机器协作生产新闻。人机协作最早可追溯到

2001年谷歌成功编写能够进行新闻选编和推荐的算法程序，标志着新闻生产部分自动化，如机器新闻写作依赖预设的规则和模板，通过抓取和分析数据，以算法将结构化数据转换为文本和音视频故事，自动生成新闻稿件。随着AI尤其是深度学习技术的突破，人工智能新闻写作应运而生。它利用大数据、自然语言处理等技术，不仅能够理解新闻内容，还能生成更加个性化的新闻稿件。

此时，记者不再是唯一的信息创造者和传播者，而是与机器合作。自动化不仅改变了工作流程，也重新定义了机器在新闻业中的角色。机器作为捕捉、撰写新闻的助手，从辅助者变为任务的执行者、新闻的生产者和传播者之一。人机共创内容标志着人机共同成为传播者。

3.人类引导机器生产新闻。ChatGPT和Sora因其卓越的语言理解和内容生成能力而迅速被用于新闻传播领域。ChatGPT能够快速生成新闻稿，提供智能化问答服务。Sora则能够根据文本指令快速生成逼真的高清图像或解释性视频，从而提供可以模拟现实的环境和场景，使记者能够通过具有吸引力的视频方式来传达复杂的故事。

ChatGPT和Sora为我们提供了反思人机关系的契机。目前学界大都将人机关系视为人机协作或人机共融共生，笔者认为两者关系不仅是人机协作，还是人类对于人工智能机器的引导。ChatGPT和Sora作为人机沟通的界面和平台，在新闻传播领域，通过提示词能够帮助记者快速定位新闻焦点、引导读者深入了解特定事件或话题。同时，在智能新闻推荐系统中，提示词还能优化推荐算法，确保用户获得更具个性化的内容。更为重要的是，提示词还引导着新闻价值观，产生特定的价值判断和倾向。首先，提示词作为用户与ChatGPT和Sora交互的起点，直接决定了模型生成文本的方向和主题。如果用户输入的提示词带有特定的价值观和意识形态倾向，那么ChatGPT和Sora很可能也会反映出这些倾向。其次，如果ChatGPT和Sora训练数据中存在某种特定价值观或意识形态偏见，那么这种偏见可能会在一定程度上影响ChatGPT和Sora生成的新闻内容。正是人类提示词的选择和模型训练数据的来源和质量决定了它的价值观、主观色彩和意识形态偏见。在此过程中，人类的引导起着至关重要的作用。从这个意义上来说，ChatGPT和Sora标志着人类引导着机器进行新闻内容的生产。

二、人工智能时代新闻传播教育的转型：政策推进与学科实践

从机器辅助人类生产新闻到人类引导机器自动写作新闻，面对人机交互的新趋势，新闻人才的需求也随之发生变化，新闻传播教育应当如何适应这一变革，以什么样的理念，培养什么样的人才，成为摆在我们面前的重要课题。

1.新闻传播学科的应用性特点使其迅速融入人工智能发展大潮。2017年，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，随即教育部于2018年4月和9月相继印发《高等学校人工智能创新行动计划》《关于提高高校新闻传播人才培养能力实施卓越新闻传播人才教育培养计划2.0的意见》，这是顺应人工智能时代媒介环境变化，完善新闻传播人才培养的积极应对之举。2020年11月，《新文科建设宣言》发布。新文科“交叉、融通、协作”等理念为新闻传播教育跨学科、跨专业、融入AI技术变革明确了定位，指明了发展方向。2024年初，国务院学位委员会必威体育精装版发布的新闻传播学一级学科简介和基本要求中，调整了二级学科的设置，将智能传播列入二级学科。这一调整标志着智能传播从学科地位上得以确认和显著提升。

2.“人工智能+新闻”的培养模式。在高校层面，多所高校推出了“人工智能+新闻”的跨学科