主流媒体运用生成式AI生产融媒产品的创新扩散研究

作者：西藏日报社　索朗央宗

伴随媒体深度融合进程的持续推进，生成式人工智能作为颠覆性技术范式正深刻重塑内容生产逻辑与传播生态。这一技术变革不仅推动媒体产品形态的迭代升级，更对主流媒体的组织架构、业务流程与伦理规制提出系统性挑战。当前，以大型语言模型为代表的生成式AI已在主流媒体的融媒产品生产环节得到初步应用，但其技术潜力尚未得到充分释放，扩散进程仍面临多重制约。基于创新扩散理论框架，系统剖析生成式AI在媒体融合产品生产流程中的渗透机制与实践路径，具有重要的理论价值与现实意义。

一、生成式AI在主流媒体融合产品中的应用现状分析

主流媒体采纳生成式人工智能的技术路径呈现出从通用大模型基础集成向垂直领域定制化部署的演进特征。当前，中央及省级媒体机构普遍将大型语言模型作为技术底座，通过API接口调用或本地化部署方式嵌入既有采编系统，构建起支持多模态内容生成的智能生产平台。技术整合模式可分为两类：一是基于公有云服务的轻量化接入，适用于时效性强、安全要求较低的日常报道；二是依托私有化部署的深度定制，针对重大主题宣传等场景提供可控性更强的生成能力。这种分层级的技术路径选择既保障了生产灵活性，也满足了主流媒体对内容安全与导向管理的核心需求。

在融媒产品形态创新方面，生成式AI通过跨模态内容生成与交互式叙事重构了传统媒体的表达范式。基于文本提示的自动撰稿系统已能够快速产出消息类、数据可视化报道等标准化内容，而图像生成与视频合成技术的成熟则显著丰富了产品的视觉表现力。例如，虚拟数字人播报、AI动态图表解读等形态，不仅提升了信息传递的效率，更通过拟人化交互增强了受众的情感连接。这些产品形态的创新本质上反映了“从单向传播到双向建构”的范式转变，使融媒产品从静态的信息载体升级为具备语义理解与情境响应能力的智能媒介节点。

从产品形态的演进趋势看，生成式AI正在催生以“智能体”为特征的下一代融媒产品。这类产品不仅能够自主完成内容生产，还可基于用户行为数据实时调整叙事策略，实现个性化信息推送与场景化服务供给。在此过程中，生成式AI的技术路径逐渐从单一内容生成扩展至情感计算、行为预测等认知智能层面，推动产品形态从“信息载体”向“意义协调者”升华，为主流媒体在分布式传播环境中重塑影响力提供了技术支撑。

二、生成式AI在媒体领域的创新扩散机制研究

生成式AI的相对优势体现在其能够显著提升内容生产效率并拓展叙事维度。例如，通过自动生成图文、视频等多模态内容，媒体机构可在短时间内完成大量报道任务，缓解人力紧张与时效压力之间的矛盾。然而，这种优势的感知程度受到技术成熟度与产出质量的制约。当前许多采编人员反馈，AI生成内容在逻辑严谨性、事实准确性及风格一致性方面尚未完全达到专业标准，导致实际使用意愿出现分化。部分从业者更倾向于选择垂直领域的专用工具（如视频生成软件“可灵”），而非内部集成的通用模块，反映出技术供给与业务需求之间存在显著错位。

主流媒体作为社会价值引导者，需在技术创新与风险管控之间寻求平衡，通过建立人工主导的审核机制与伦理框架，确保技术扩散符合公共利益导向。最终，生成式AI在媒体领域的渗透程度取决于技术属性、组织能力与社会语境的三重互动，唯有实现技术协同、制度适配与价值认同的有机统一，方能完成从工具性应用到生态性重构的深刻变革。

制度环境的不确定性进一步制约了扩散速率。生成式AI涉及的数据安全、版权归属与伦理失范等问题尚未形成明确规制框架，使媒体机构在应用过程中面临合规风险。特别是在重大公共事件报道中，过度依赖AI可能导致事实核查缺失或价值导向偏差，进而损害媒体公信力。

三、研究结论与对策建议

当前，主流媒体对生成式AI的应用整体处于从早期使用者向早期大众使用者过渡的关键阶段，技术落地仍面临工具适配性不足、产出质量未达专业标准、人才储备结构性短缺等挑战。尤其值得注意的是，技术供给与业务需求之间存在显著错位：采编人员更倾向于使用垂直领域专业工具，反映出通用大模型在新闻场景中的领域知识缺失与流程嵌入深度不足。

为推进生成式AI在媒体行业的深度扩散，需构建技术协同、制度保障与价值引导三位一体的创新路径。技术层面，主流媒体应致力于开发面向新闻生产的领域增强模型，通过引入行业语料库与专业规则库，提升生成内容在事实准确性、政策合规性与舆论导向方面的可靠性。同时，需将AI能力深度内嵌至选题策划、内容生成、分发优化等全流程，形成以人机协作为核心的新型生产范式，而非简单叠加工具性功能。制度层面，应建立与智能化生产力相匹配的新质生产关系，包括跨职能敏捷团队、多级人机审核机制及持续化人才培养体系，避免重蹈过往改革项目中技术与业务脱节的覆辙。价值层面，需强化人工主导原则，在重大公共事件报道中严守真实性底线，并通过透明化标注与伦理规范构建受众信任。

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