平台算法机制全面介入新闻生产和商业运作，生成式人工智能在传媒领域的加速应用，使新闻实践及新闻实务教学经历了两次范式变革：第一次变革，由新闻传播转向公共传播，新闻传播的主体去中心化和再中心化，多元行动者涌入互联网平台从事信息采集和分发；第二次变革，由公共传播转向智能传播，技术革命造就的人机共生、人机协作时代已经来临，PGC、UGC和AIGC等协同内容生产的格局初步形成。为此，可从三个方面回应挑战：多元主体协同，坚守信息把关者角色；凸显人类价值，实现人机互补的价值匹配；立足新闻业根基，强化媒体公共传播价值。

　　随着2022年末ChatGPT的问世，人工智能进入“人工智能自动生成内容”（AIGC）新阶段，AIGC成为继专业生产内容（PGC）和用户生产内容（UGC）之后，利用人工智能技术自动生成内容的新型生产方式。目前，人工智能技术已经开始由理论的实验阶段逐渐走向商业运用阶段，并逐渐开始产业化，这意味着从内容采写到渠道发布，一系列流程均可由人工智能所代替。机器人记者可以通过机器学习和深度学习算法，从海量的数据和信息中提取新闻线索，并自动生成高质量、独立的新闻报道和分析文章（史安斌、刘勇亮，2023）。

　　就内容生产而言，机器人新闻写作带来全方位、全环节的变革和影响。例如，伦敦政治经济学院的项目“Journalism AI计划”于2023年4月至7月间，对来自46个国家的100多家新闻机构进行了调查。结果显示，超过73%的新闻机构认为ChatGPT为新闻业带来新机遇，另有记者、技术人员和新闻机构管理人员等85%的受访者，至少尝试过使用生成式人工智能进行编写程式、生成图像和撰写摘要。在2023年7月与OpenAI公司签订授权协议，成为美国第一家与大型人工智能平台达成收费协议的主流媒体，涉及新闻资料库的授权和AI技术的合作。与形成对比的是，路透社、彭博社、CNN、《卫报》和《》等外媒近期在其网站的根目录配置文件中禁止ChatGPT等生成式AI爬取其网页内容，旨在解决内容被违规使用及滥用问题。作为回应，ChatGPT的母公司OpenAI表示接受新闻网站的屏蔽行为，不再爬取新闻网站内容文本，但也声称不会删除之前所获得的数据。在中国，新华社、腾讯财经、第一财经以及今日头条等自2015年起先后推出自动化写作业务，集中于财经、体育领域的简单消息写作；2023年，澎湃新闻开播全天直播频道“真人+数字人主持”，推出“AI+4K高清”等形式的内容产品。

　　人工智能技术在精确高效生成规格化新闻资讯、通过语料库进行智能化学习以适应不同群体表达风格外，还能通过对大数据和碎片化文本的总体性处理，形成结构性的分析观点，将单独看来意义不大的数据和文本的社会价值挖掘出来，给人以总体性的全新视角（喻国明，2015）。从人机对话、人机协作到人机一体，深度学习的算法技术令智能传播对新闻传播业“再格式化”（陈龙，2023）。在未来的新闻业，不使用生成式人工智能相当于舍弃计算机、抛弃互联网，记者的身份很可能在人工智能技术之下被逐渐淡化，生成式人工智能有望颠覆包括新闻媒体在内的大多数行业的游戏规则。

　　相对地，不少学者对新闻业的发展持不乐观态度。技术专家设定算法程序后，如何设计叙事结构的任务就落在了记者身上（LeCompte，2015），记者为了训练机器，不得不像机器一样思考：通过不同场景训练新闻写作程序和模板，而这类模板却也让他们感到束手束脚乃至沮丧（Thurman，Dörr & Kunert，2017）。相对于“机器人同行”，人类记者更强调自身的创造力、个性和语言的复杂性，自动化新闻（automatic journalism）应被视为让新闻报道更加人性化的机会（van Dalen，2012）。站在人机传播（human-machine communication）的角度，技术正凸显其作为新闻传播者（communicator）而非单纯的媒介（mediator）的角色，这种趋势对新闻“以人为中心”的根本假设提出挑战，也要求研究者衡量在多大程度上允许技术呈现与人相同的作用（Seth，Andrea & Thomas，2019）。人工智能从诞生、应用到维护的过程中尚离不开“人”的把控，在未来的新闻业中，人能够在多大程度上参与新闻工作，则是值得进一步探讨的话题（Rachel & Sonia，2022）。

　　英文世界新闻理论中的“新闻”包含news和journalism两重含义，作为news的新闻意为日常生活世界中的新鲜资讯，作为journalism的新闻则代表专业范畴的新闻，后者源自制度化的社会实践，最终以某些特定形式的文本面世。大体而言，这种社会实践由掌握丰厚资源的专业机构内部受过专职培训的专业人士完成。这些专业人士同时发展出一套价值和理念对自己的新闻传播活动进行指导和规范，以确保这项活动的正当性和专业性（刘鹏，2019）。新闻传播者处于信息传播链条的第一环，是传播活动的发起人，是传播内容的发出者，决定着传播过程的存在与发展（隋岩，2018）。新闻报道的重要性在于它形塑人们的行动并要求外界对此做出回应，新闻记者通过对外界事物的表述而拥有象征性权力，围绕问题或事件进行议程设置，聚集受众注意力，并框定人们对这些问题的理解方式（Caslson，2020）。因此，这种由媒体主导传播活动的过程则由此被称为新闻传播。

　　传统新闻传播时期，专业新闻学一直围绕报纸、广播、电视这三大传统媒体展开，其核心课程也主要是面向三类媒体的新闻报道。随着新媒体将大众所拥有的传播权利转化为传播权力，受众地位水涨船高，用户成为社交媒体主角，面向社会的信息传播从专业实践变成泛社会化实践。新闻学研究也在此过程中开始了从“小新闻走向大传播”，以“公共传播”为核心概念，以社会交往、沟通、传播为范畴的新闻学研究的转型（李良荣，2016）。由此可见，新闻业一直都在被动地适应社会、文化和技术的快速变革（Lewis & Usher，2016），当传统媒体不再具备原本的核心信息优势，新闻传播加速走向公共传播。

　　公共传播在20世纪80年代被正式引入并作为媒介研究的重要理论，探寻公众如何接近及使用媒体，公共信息和知识该如何传播和扩散（李京丽，2020：23）。大众传播视域下的公共传播提倡传播权、倾听的责任与媒介接近权（Husband，1996），强调传播内容的公开性与公共性，即个体不受时空限制地作为信息的生产者、传播者和消费者，与主流媒体在公共信息体系（a body of public information）互为补充又彼此竞争（Stappers，1983）。中国互联网络信息中心（CNNIC）的数据显示，截至2023年6月，中国短视频用户规模达10.44亿人，用户使用率超过95%，快手已有近400种类型直播。其中，助农扶农、科普教学等五类直播最受用户欢迎。2022年6月，视频号月活用户达8亿，抖音月活6.8亿，快手月活超过3.9亿。平台社会的用户数据，印证着新闻传播向公共传播变革的转化过程，也在重新定义“攸关普通公众利益的重要时事信息”（迈克尔·舒德森，2010：13）。因此，当新闻研究视野扩充到政治、经济、技术和文化等方方面面，各方面的相互关系进入重构时期，公共价值和公共利益的实现方式需要在新的权力与权利形态中加以讨论。

　　在公共传播时代，新闻传播主体增加了职业新闻传播主体之外的多元行动者，包括民众个体传播主体和非职业、非民众个体的组织（群体）传播主体，实现了“共享”新闻资源、“共产”新闻文本、“共绘”新闻图景（刘鹏，2019）。数字传播技术可以生成“数字共通”的假设，从“通”的角度思考公共领域，呈现杂合的多元参与者共在的境况，每个流动、活跃、异质的行动者实现连接，却并未实现真正的联系和同质化，共在、共鸣于网络空间，却又呈现独立、开放和流动的状态，使得公共领域在承认差异和矛盾的前提下众声喧哗（吴飞、傅正科，2023）。

　　多重社会条件的急剧变化所造成的新闻业诸多元素关系的转变，使传统新闻业在市场份额、观念话语等方面出现重大挑战（王辰瑶，2018），以现实现象筑就的新闻学边界（李泓江，2022）也因此发生变化，依据研究对象而立的新闻传播也须进行重新认识和理解。从新闻传播到公共传播、智能传播，如何确保原创、品质、可信等新闻业价值得以延续，同时持续创新新闻传播实践，是考察新闻实践及新闻实务教学变革时需把握的关键问题。新闻传播的主体从主流媒体拓展至多元主体，人机协同催生全新的新闻运作机制，传播主体呈现从人类到非人类的变化趋势，新闻传播、公共传播、智能传播三种传播语境并非替代关系，而是交织重叠关系。本文以对新闻业的经验观察为基础，分析新闻传播在公共传播、智能传播两次范式变革下的新闻实践及新闻实务教学的变迁，继而探讨传统新闻记者如何有效、有目标地进行角色转变、重塑自身价值。

　　范式（paradigm）概念由托马斯·库恩（2003：23）提出，通常指公认的科学成就，在一段时间里为实践共同体提供典型的问题和解答。范式更新，是指科学学科的基本概念和实验实践的根本性变化，理论和研究的核心问题以及经验现实的应用均有重大变革。新闻传播领域的范式更新，主要是对被认为是“旧”的大众传播范式的一些关键特征的拒绝或逆转（巢乃鹏、黄文森，2020）。

　　技术革新降低了公共传播的门槛，当相关技术积累到一定程度，一种媒介形态便会形成，这种媒介形态一旦形成，则会在历史过程中随着技术的发明，不断更新改善自身的形态和功能（杨保军，2019）。人的认知能力、表达能力、交往能力因媒介而渗透至日常生活中，并被充分运用到新闻生产、传播等活动中，新闻也随着媒介一起弥散于人们的生活世界，并与日常生活世界中的其他活动形成深度交融（李泓江，2022）。

　　公共传播语境下，新闻行动者的边界日益模糊、角色更加多元，不同的新闻行动者以专业化媒体报道和社会化传播交织的方式，在当下媒体生态环境中进行角色流动与多元节点的新闻实践，“随机新闻行动”可能从边缘走向中心（张志安、王惠玲，2019）。“随机新闻行动”的主体大多是面向特定机构或特定行业人员、提供行业资讯的垂直机构媒体，长期观察所在行业动态发展，挖掘诸如社会救助体系、大学生求职、疫苗、保健品等宏大的社会议题，在报道手法上聚焦偶发性事件，从个体视角展开叙事，强化个人命运与社会治理的关系，以明确价值指向形成网络舆论。

　　当信息的获取和传递不再只依赖大众传媒，大众传媒长期占据“中心”位置的局面发生改变，它们面临边缘化风险，主流媒体的内容分发渠道逐渐被互联网平台所主导，大量自媒体、机构媒体和平台媒体均参与其中，互联网成为信息集散地、舆情发酵池。大量第一现场由当事人、目击者等普通网络用户发布，而非来自专业记者的独家报道，具有新闻属性的报道，也不再是主流媒体的主导优势（张志安，2021），传播权利由专业媒体迁移到互联网平台，传播生态的构成要素由专业媒体的单一行动者转为基于互联网平台且由国家、媒体与用户组成的多重行动者。

　　不同类型的新闻行动者之间也并非完全隔离，而是存在角色流动现象。例如，垂直机构媒体在同一事件中呈现专业媒体和自媒体的角色特征，既发挥社会动员和舆论监督功能，也扮演自媒体为普通人发声的角色，得以在公共空间针对公共议题、公共事务展开社会交往和多元对线）。在数字新闻业语境下，新闻业的中心和边缘得以重构，新闻活动呈现职业与非职业实践共生，新闻行动者必备技能由强调以传者为中心的“演讲”能力转向传者与受众之间的“对话”能力，新闻教育更加重视培养知识创新能力和反思批判精神。

　　新技术打破新闻传播的专业壁垒，一种旨在组织各类第三方用户之间交互的可编程的数字体系结构（Van Dijck，2014）即“平台”面世，成为一个把第三方行动者联系起来的开放和互动的数字空间（张志安、李辉，2021）。其中，平台型媒体（platisher）建构起社会化的传播网络，个人、组织和专业新闻机构在网络中被高度节点化，成为信息的连接点，传统媒体不再是信息传播的中心，其地位降至与个体地位相同，成为错综复杂的网络中的节点。所有信息节点的技术地位是平等的，可以连接一切（喻国明，2015），各种沟通模式被整合入一个互动式网络当中，诸多网络所交织形成的“关系”成为新闻研究的根本（黄旦，2015）。

　　以大数据为核心的人工智能技术在信息分发和新闻把关中的应用具体表现为算法推荐，基于每个用户内容消费的行为数据、个体属性数据与社交关系数据进行大数据计算与分析（张志安、汤敏，2018），传统新闻内容生产思维和流程被重构，简单的在线互动板块无法迎合用户个性化需求，缺乏深度和连续性的内容亦难再实现商业变现。在算法把关机制的主导下，一方面，用户偏好的信息在不断增多和细分，另一方面，用户忽视的资讯也大量涌现。信息内容的呈现与用户的口味日益契合，针对新闻的态度和观点则更加分散。基于互联网平台的差异性，不同平台上的用户群体亦有不同的信息和情感需求。

　　在算法推荐机制的影响下，哪些新闻内容能够进入传播渠道、用户阅读什么样的内容，都由用户兴趣和算法推荐所决定。当平台全面介入新闻生产、发行及商业化的各个环节，即便算法数据再多，由于每个接受主体的认知受限于自身经验、经历、立场、价值观，具有主观化、私人化的特征，容易陷入盲目、偏狭的信息茧房。再加上算法缺乏主体性，当信息的可见性权力被移交给机器、算法，看似使用户对他们所消费内容有了更多的选择权，实质上也让专业媒体话语权逐渐让渡给平台，将新闻接触和消费的定义权归于用户。由此，逐渐消磨编辑对新闻专业价值判断的自主意识，也将用户转换为字符和数据，被反复试验、比对、划分、定类，从而使个人的个性正消弭在一次次的协同过滤之中（毛湛文、孙曌闻，2020）。

　　从经济学的角度观察现代社会，可以将现代社会分为“生产社会”和“消费社会”。消费拉动生产的新型逻辑的直接后果是提升消费者的主体地位（齐格蒙特·鲍曼，2001：76）。这一现象蔓延至新闻传播领域，意味着新闻传播领域的消费者即“用户”成为这一领域的核心资源。一旦流量深度嵌入新闻传播的各个环节（Tandoc，2016），传播竞争的关键由传播渠道抢占转变为对用户注意力的抢夺。就如韦伯斯特（2017）所描述的，用户为注意力经济提供动力，媒体为得到公众的注意力，竭尽所能与公众进行持续互动，测量、评估用户的媒介依赖程度，并以此自我调整，用户通过平台分享信息时，又再次对新闻进行过滤和选择，进一步加剧无限内容和有限注意力间的矛盾（刘燕南，2017）。

　　新技术在提供的空前丰富的表达渠道、增加普通人表达自由的同时，也令新闻编辑因为新闻渠道的增加，面对把关新闻议程的重大挑战（Bruns，2011）。对于多数互联网平台来说，新闻内容带来的流量比质量更重要，以点击、转发、评论等数据来评判文章价值的指标系统，容易忽略文章本身的社会意义。例如，在Facebook上发布可爱的动物视频、展示一种新的舞蹈、令人诧异的杂耍，或者语出惊人，可以获得大量快速关注，甚至成为当下热点事件。2023年下半年，美通社（PR Newswire）母公司Cision推出的《全球媒体调查报告》显示，在受访的全球3132名记者中，约44%的受访记者表示他们使用社交媒体以捕捉趋势性线%）的记者使用社交媒体来监测新闻、关键词和竞争媒体等相关要素。平台的流量逻辑，正在深刻影响专业媒体的价值判断和内容偏好，可能导致新闻实践促进公共利益的功能弱化，使专业价值让位于商业价值。

　　当前，互联网平台已采用人机结合的方式进行内容审查，如Facebook曾开发一套人工智能系统来监测Facebook Live和Messenger中的不良有害信息，今日头条、微信等平台也通过算法进行假新闻、谣言的甄别，不断完善内容核查机制。但是，在大跨度的复杂变量的处理和判断方面，在微妙情感关系的处理和表达方面，尤其是在价值规则的制定和参照框架的选择方面，算法推荐无法解决内容品质的严格把关问题。平台推送内容中仍存在大量低俗内容，专业媒体部分报道也呈现煽情偏向，专业权威和社会公信力亦受到更大挑战。

　　受数字化浪潮的影响，社会不断交织演变出新形态，“一种新媒介的长处，将导致一种新文明的产生”（哈罗德·伊尼斯，2003：28），社会通常能够适应技术的变化，并出现新的机会。马歇尔·麦克卢汉（2000：20）在《理解媒介》中曾预言：“我们正在迅速逼近人类延伸的最后一个阶段——从技术上模拟意识阶段”。生成式人工智能（Generative AI）技术的应用，使传统以人为主体的新闻生产快速迭代至人机交互、协作乃至共生的新闻生产，伴随公共传播迈向智能传播的新阶段，新闻实践及新闻实务教学面临着更加深刻的第二次范式更新。

　　2012年起，智能机器人在全球各大知名新闻机构初露锋芒，可以通过学习数据中的联合概率分布，归纳已有数据后辨别问题，进行模仿式、缝合式创作，在财经、体育等行业生成全新的内容（高菲、王晴川，2023）。以ChatGPT为代表的生成式人工智能，则是通过超强的自然语言理解能力和生成算法，以深度学习的方式生成更加符合人类逻辑风格的内容，有效增强新闻叙事深度和多样性，不仅灵活应用于多种场景中，而且效率更高。对新闻业而言，ChatGPT能够部分满足新闻业对事实严谨性和真实性的要求，包括捕捉人类故事的细微差别和复杂性，这种能力既可将原本因人工和资源限制被抛弃的“长尾”新闻重新拉回大众视野，又可以无限降低个性化需求和“长尾”需求的边际成本。

　　从传播与交互的视角来看，生成式人工智能融入新闻生态系统的过程中，正在更大限度地驱动传播权力进一步下沉至个体，预示着受众参与内容生产策略的范式转变。个性化新闻源由人工智能平台实现，根据用户的个人偏好和消费模式定制内容。这种程度的个性化，增强了用户对新闻内容的深度参与和交互体验。然而，这种方法在应用中需要伦理规范和必要治理，促成多元观点的用户触达，鼓励用户保持批判性思考，以避免放大“回音室效应”。

　　当下，生成式人工智能在媒体领域的影响力已超出了内容创新，正在对媒体消费形态产生根本影响，智能设备和AI增强应用的大规模普及，使实时新闻的获取变得前所未有的便捷，这种由AI驱动的新闻传播的即时性，极大提高了新闻的时效性，也带来了信息过载和质量下降的风险。因此，新闻内容体验的交互设计，不仅要考虑易用性和可读性，还要突出新闻来源的可信度和相关性，采编人员需以设计师身份有效甄别校对虚假信息，预防虚假信息的病毒式传播。例如，图谱科技所推出基于图像识别技术的第三方内容审核服务，用于识别含有暴恐虚假信息、色情信息的内容与视频；人民日报社发布深度合成内容检测平台AIGC-X，可对AI生成文本、图形、视频内容进行精准识别，防范伪造风险。

　　生成式人工智能还影响了多平台新闻体验的设计，与传统媒体可实现无缝集成，为受众提供连贯且互动的体验。ChatGPT在与用户对话过程中，不仅能抓取及整合公域和私域网络资源，还能通过持续对话影响用户关于某一议题的认知过程，它对未来议程设置和产生的传播效果可能产生远超过往任何时代的媒介（喻国明、苏健威，2023）。这将意味着平台新闻可以获得更加广阔的内容生产素材和数据资料，确保新闻内容展现更加多维度的视角和解读的切入口，也意味着媒体的议程设置功能迎来新的突破口。

　　然而，受限于技术发展与门槛壁垒，新闻业在依赖这项技术带来生产效率等福利的同时，也存在让渡更多话语权、弱化新闻公共性等隐忧。当下人工智能技术的发展和完善需要庞大的资金和技术支持，能够支撑自行研发数字新闻人的媒体较少，大部分媒体与人工智能企业采取跨界合作，以获得技术支持。如此一来，智能内容生产的质量、平台信息安全性与稳定性都会受到第三方平台的影响，受到培养和生成式人工智能的工程师的限制，媒体的话语权则存在进一步被削弱的可能（周培源，2023）。

　　智能3D、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等虚拟技术与新闻实践的结合愈发紧密，新闻传播正加速朝沉浸式、参与式、智能化方向发展，与此同时，新闻价值的“真实性”也被重新定义和理解。经过虚拟技术和现实糅合后，新闻作品的真实程度会在多大程度发生改变尚难计算，虚拟现实与真实事件的融合使得事实报道与叙事体验之间的界限变得模糊，这给新闻真实性和可靠性增加了极大的不确定性。沉浸式新闻通过情感驱动和深度参与，可深度影响受众的情感、认知和行为，继而使其对新闻价值的偏好从重要性、时新性等要素转向娱乐性、交互性。以强化“同理心”为核心的沉浸式新闻，关键在于能够建立用户与新闻故事之间的特殊情感联结，但这一情感联结能否激发用户在情感、认知和行动层面的更剧烈的情绪反应尚无确切答案（陈昌凤、黄家圣，2022）。

　　2023年3月，美国首批针对OpenAI制定使用政策的杂志WIRED的主编表示，尽管记者可以使用人工智能来生成社交媒体上的标题、文本以及生成故事创意，但不会使用生成式人工智能来编辑或撰写故事，因为“在一个一切都可以伪造的世界里，最有价值的商品就是信任”（Wired，2023）。总体上看，世界范围内商业逻辑主导下的媒体正出现新闻质量下滑、新闻标准滑坡和选择性事实呈现等信任危机，人工智能因在内容形式上更具逻辑性和吸引力，导致看似更具可信度，其深度伪造和导致的虚假信息泛滥极易给用户造成误导。其中隐含的危险性在于，倘若新闻业无法在当下社会维护岌岌可危的信任，未来的可持续发展将成严重问题。

　　除生成式人工智能对真实性的挑战外，也有学者认为，与传统媒体通过内容生产提供文化和意义建构不同的是，以ChatGPT为代表的生成式人工智能传播逻辑是以连接为目的，作为一种无边界的技术形态或平台组织，全面融入人类实践领域，或接入社会实体机构中发挥连接与支持的作用（王建磊、曹卉萌，2023）。在这种意义上，生成式人工智能运用于新闻的信息采集、编辑、分发、接收和反馈等全过程，在使编辑部运作效率和质量产生质的飞跃之外，也令新闻从业者和新闻学研究者开始从“关系视角”理解新闻价值，新闻成为“开启、连接、维系关系的一把钥匙”（杨保军、余跃洪，2022）。这种关系视角的新闻价值，原本在于勾连人和世界的最新变动、实现人类内部自身的沟通，而新闻价值在智能传播时代的再定义，将增加人机共存的维度，形成人与人、人与世界以及人与机器之间的多维关系。

　　新闻实践与新闻实务教学在两次范式变革中具有连续性特征，新闻传播、公共传播和智能传播三个阶段的变迁并非线性的，而是在迭代中有交织、转向中有重叠。据上文分析，我们可以将新闻实践和新闻实务教学在这三个阶段的范式特征概括如表1，从教育理念和实践出发想象未来新闻业、新闻教学变革和学术研究的创新。

　　从新闻传播拓展至公共传播、智能传播阶段，媒介形态从单一报纸、杂志、书籍等印刷媒体时代进入电影、广播、电视等为代表的观点时代，再到生成式人工智能在新闻业的运用，媒介形态向全感觉趋势发展，媒体从业者也实现虚实融合（周培源，2023）。与之相对应的是，新闻实务教学需考虑不同阶段的传播情境，以典型案例教学作为重点，引入智能技术辅助实务教学，培养新闻学专业的学生应对不同情境的实践规范。在专业媒体主导的新闻传播阶段，其凭借专业主义理念和实践进行组织把关、维护行业共识；进入公共传播阶段，除专业媒体以外的多元主体加入新闻生产，信息传播的权力部分让渡于公众，这尽管弱化了专业媒体的权威性和话语权，却也反向要求提升公众媒介素养，舆论压力和公众参与成为影响新闻把关的重要因素。

　　生成式人工智能在新闻领域的应用，需要置于新闻传播、公众参与和AI赋能的背景下进行考察。当技术更新呈指数级增长，社会认知、经济、法律系统进步相对缓慢时，生成式人工智能面对的伦理价值问题将具有更大的风险。虽然在涉及个人隐私、种族、性别、政治等容易引发冲突、对立、歧视的领域，生成式人工智能可以给出这样的回答——“我受到了严格的约束，只回答合法和道德正确的问题，并且不会回答具有攻击性、诽谤性、种族歧视、宗教偏见、色情内容或其他不道德内容的问题”，但仍然没有解决根本问题。由于语料库驱动的生成式人工智能技术尚且缺乏因果关系等运用能力，加之生成式人工智能伦理规训成本或沉默成本巨大，当务之急只能通过新增“人工智能伦理规范”等条例法规，以确保人工智能的安全使用、新闻传播的真实有序。

　　社会的个体化和原子化趋势，也加速了群体意见的碎片化，类似ChatGPT的应用创新也不会停止。从人机交互对新闻传播伦理层面的影响来看，公众能够随时随地在不同类型的客户端或数字平台的使用之间切换，这意味着移动化、碎片化的信息接触成为媒介使用的典型场景，公众获取重大信息的速度要求往往要超越深度要求，也意味着算法推荐重新塑造内容把关和分发机制、媒体对流量和数据的重视必然有所增强，传播内容商业化和传播模式情感化的特征会更加显著。因此，迫切需要通过人性化赋权对媒体生态进行系统修正，强调人类价值观与技术系统的一致性，即“明确人类价值观在技术系统中的原则和尺度”（严三九，2019）。AI时代专业媒体的角色，不是作为信息生态系统的控制者，而是作为其有序和道德运作的管家，主动坚守信息把关人角色，审核确认、整理数据，以及梳理其中的逻辑因果关系，避免表面真实，确保智能时代新闻业的客观性、真实性和道德标准。

　　从媒介生态学的视角来看，智能传播阶段的新闻实务教学是当下媒介技术、传播环境之间相互作用的结果，在关注关键性技术的同时要将更多注意力集中于人的价值。人机共生作为新闻实务教学的一个典型场景，可用以提高培养学生在新的复杂情境中主动学习、快速掌握新知的能力，以及生成更具深度和广度的采访与写作的能力。新闻实务教学过程中，ChatGPT具备的写作、绘画生成、处理多轮复杂对话的能力，可用于完成描述图片内容、推理图表、理解漫画含义等多模态任务；人类则可作为“甲方”，练习如何高效且精准地对人工智能进行提问，令人工智能生成更符合人类逻辑的成果。OpenAI日前发布教育版ChatGPT，面向全球教育工作者，辅助教师进行教学角色扮演、为非英语母语学生提供翻译、让学生校验ChatGPT生成信息的准确性等，以实现教学方法创新。全球多所知名大学随即开始研究如何使用AI来协助新闻媒体。美国西北大学梅迪尔学院教授Sean McMinn通过两项试验发现，ChatGPT可帮助新闻学专业的学生维持良好的业务水准，但无法帮助学生面对数据发现其中的新闻线索、掌握核心竞争力。伦敦城市大学的教师在新闻实务教学课堂要求学生拍摄一张有意义的照片，并进行演说讲述照片背后的意义，试验发现，ChatGPT可以为照片生成演说脚本，但它无法取代作品本身所需的创造力。

　　迈克尔·波兰尼（2017）在“以价值为中心”中提出“默会知识”（tact knowledge）和显性知识，显性知识可以通过书面文字、图表和数字公式等诸种符号加以表述，而默会知识非语言所能穷尽，要求学习者具备判断、领会、理解和分析能力，具有个性特征。默会知识的本质是一种“理解力”，获取需要通过启发式教学，在实践或行动中激活，这个过程的完成将令认识主体对默会知识具有长期较稳定的个性化认识。皮尤研究中心2023年的报告指出，人类需要训练、俯瞰、纵览人工智能，完整透明地了解它是如何运作的，是根据什么假设工作的，尤其要了解人类在使用人工智能时，人们的想法、行为会对人工智能作出什么回应，“我们需要像它（人工智能）监视我们一样监视它；我们必须训练它，就像它在我们身上训练一样”（Anderson & Rainie，2023）。未来，许多知识和能力都可以“外包”给人工智能，但个体对于人工智能运用的能力，包括学习能力、批判性思维、合作与协作、设计思维与计算思维、创新与创造、解决复杂问题的能力等，很难被人工智能代替。新闻实务教学的目标是培养传播人才的敏锐思维、查验方法和表达能力，因此，应从智能传播的具体应用场景中，更加注重培养人的主体性，完善新闻实务教育分析、思考和批判现有知识体系，注重学科知识和个人经验层面的关联，而非盲目陷入对技术变革的过度神化中。

　　新闻业的首要目标是以报道促进社会透明度和服务治理现代化，由事实和真相体现新闻公共性。新闻传播、公共传播和智能传播阶段，从“以事实呈现真相”，到“以事实核准、对后真相矫正和公共对话”，再到“通过交互式场景，以‘同理心’探索公共性”，这三个阶段的信息传播使命既有延续也有侧重。

　　上述三个阶段新闻业公共性的体现，均是对新闻实践能力和功能的考验。如何重新配置新闻资源和采编力量，重新构建新闻生产流程和分发机制，如何运用智能技术提升效率又持续激发人的创造力？为此，新闻实务教学当更多引入案例实训，将特定的任务、问题和情境相联系，从两个方面培养学生的创新思维和能力：一方面，以社会交往、沟通、传播为基本范畴开展新闻实践教学，掌握在不同平台的文本形态下“讲故事”的能力，懂得如何在复杂舆论场中讲述“重要的故事”和“有意义的故事”。如此，面对突发性事件，才能既准确地反映现场情况，也能跳出具体情境，寻找个人与社会、时代的共通点，提高公共传播和公共对话的可能。另一方面，放大由技术差异化带来的个性化复合优势，提高对信息内容的搜索、获取、分析、使用的能力以及社会洞察的能力。

　　传播观念变化、传播业态变革、传播实践变迁，正重构当下新闻实践的时空观和方法论。面对技术迭代之变，思维和能力的顺势而变、价值和立场的初心不变格外重要。本文分析的从新闻传播到公共传播、从公共传播到智能传播的范式变革，正是要给这种变化和不变提供结构性的阐释框架。如果说第一次范式更新，是“人”作为多元行动者对职业记者新闻实践的直接影响，第二次范式更新，则是“机器”作为新行动者和“智能”作为新逻辑的深刻变革。

　　全球媒体公司对精通数据、掌握计算技能的记者的需求日益增长，改变了新闻编辑部的文化（Kosterich & Weber，2018）。西方国家主要将技术视作新闻业的“解放性力量”。学者Usher（2020）认为，精通数据及其可视化技能可以建立新闻记者的权威性，通过对数据的掌握，实现对现实世界可靠和客观的认识和解读（Francesca，2023），印证福柯在《话语的秩序》中提出的数据和权力之间的关系（Hannaford，2023）。当下，西方新闻学正逐步开启对于学生的数据素养训练，要求学生更具反思性和批判性，也由此要求新闻教育者兼具讲故事能力与数字技能，而为解决或降低萦绕在新闻学子中的“数学恐惧”（fear of maths）问题，教育者已开展基于数字的新闻叙事能力，将数字新闻融入日常新闻实践。面对数据新闻伦理课程缺位现象，国外研究者也提出责任、透明度和隐私问题在数字时代的重要性（Harikrishnan，Geeta & Harsh，2022）。西方主流数字新闻学发展与中国学者将伦理规范视为数字新闻之灵魂、将专业技能视为数字新闻之内核的思考不谋而合（陈科，2023），与西方不同，中国语境下的技术讨论还体现着鲜明的政治属性，数字新闻中的技术实践是中国新闻价值观念和新闻工作传统的再生产和延续（梁君健、杜珂，2023）。

　　中西方语境对数字新闻学研究侧重点不同，数字新闻学展现的职业转向均要求新闻传播学知识结构体系的更新，并强调在技术应用和新闻创新的基础上，突出价值判断和思想追求。作为学科的“新闻学”不再以媒介机构或职业新闻实践作为学科基础，而是基于整个人类社会的传播实践（黄旦，2015）。如海德格尔（2019：75）所言，任何一门科学作为研究都以一种限定的对象区域的筹划为根据，任何一门具体科学都必然在筹划的展开过程中，通过它们的方法而专门化为特定的探究领域，两次范式变革给数字新闻学研究也提出新要求——如何在新闻传播、公共传播、智能传播三者交织的语境下，厘清新闻理论研究的元问题、构建新闻公共价值的新路径。

　　以“新闻”为研究对象的新闻学，要以人为基本关怀和价值取向，以“人”，以及“人与生活世界的关系”作为新闻学研究的中心地带（李泓江，2022）。具体而言，需从网络化关系出发，打破现有的专业划分，重审人才培养的目标，对现有教学方案、课程设置、知识体系等做出结构性调整。其中，新闻实务教学重要的不仅是专业知识传输和实训技能培养，而且是进行价值、意义和智慧的传递，激活个体接近真相、准确表达、高效生产的创造性思维和能力。新闻的本质是对现实的再建构，新闻实务教学的整体转型，可帮助新闻学子重新理解和思考传播、媒介及其与人和社会的关系，真正关照新闻业的核心价值，践行新闻实践的社会责任。

　　本文参考文献从略，原文刊载于《新闻大学》2024年第5期（总第217期）。

　　原标题：《张志安等｜从公共传播到智能传播：新闻实践及实务教学的范式变革》国学之韵国学之韵