当生成式AI技术席卷千行百业，如何划定媒体使用AI的边界？怎样通过AI实现“信息找人”的精准分发与整合营销？人机协同又该如何平衡专业温度与技术效率？AI背景下的新闻教育该如何变革？

本期《传媒访谈》特邀北京师范大学新闻传播学院院长张洪忠、北京师范大学新闻传播学院副院长周敏、中央民族大学新闻与传播学院教授郭全中就“AI如何赋能媒体”展开交流，以期为传媒业在智能时代的转型破局提供方向指引。

全文如下：

当生成式AI技术席卷千行百业，传媒行业正站在变革的十字路口。AI写稿、智能剪辑等工具化应用已成为行业热议的表象，而更深层的变革逻辑也亟待被调察。在内容生产从专业媒体向全体网民逐步延展的当下，内容为王、用户体验、渠道掌握与商业回报都衍生出新的议题。

可以说，AI早已超越单纯的采编辅助工具，成为重塑媒体生态的底层操作系统，其影响贯穿内容创作、技术架构、管理模式与营销逻辑。当下，媒体面临着新的课题：一方面，海量UGC与AIGC稀释了专业内容的传播权重，精品内容“酒香也怕巷子深”；另一方面，技术人才缺失、用户数据沉淀不足、经营思维滞后等结构性问题，影响着媒体深度拥抱AI的能力。

如何划定媒体使用AI的边界？怎样通过AI实现“信息找人”的精准分发与整合营销？人机协同又该如何平衡专业温度与技术效率？AI背景下的新闻教育该如何变革？《传媒》杂志汇聚学界专家视角，就以上学界业界不断探讨的问题展开对话，以期为传媒业在智能时代的转型破局提供方向指引。

AI赋能媒体：不止于内容创作，更在生态变革

《传媒》：当我们讨论AI的时候，往往想到的是AI写稿、AI编辑、AI剪辑，等等，这都是内容上的赋能。那么，AI还在哪些方面改变着媒体的生态逻辑？

张洪忠：当我们讨论AI的时候，第一反应都是在内容生产层面，似乎AIGC就代表进入AI时代了。我想说，对于媒体而言，使用AI要思考两个层次的问题。第一，AI的一大特点是它赋权全体网民，也就是所有网民都会用AI来生产内容。那么作为一家媒体，专业性如何体现，怎么凸显媒体的价值？第二，媒体虽然一直在谈AI，但是还比较少聊到经营问题、营销问题，以及传播效果的问题。也就是说，AI赋能媒体不止于生产内容这个基本层面。

郭全中：这个问题可以从三个层面来看。第一，是如何看待AI的问题。2025年出台的《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出“人工智能+”赋能千行百业。在传媒业，不能仅仅把AI嵌入一个采编程序，而忽视它作为底层操作系统的重要性。第二，互联网平台上AI产生的作用更大一些，因为它们有更多的技术优势。第三，AI对媒体的营销、技术发展、管理模式都会产生深远影响。

《传媒》：所以，衍生出另外一个话题：原来是媒体和媒体竞争，现在是媒体和媒介型平台、自媒体，甚至和所有网民一起竞争。在这种情况下，媒体应该借助AI做哪些专业尝试？

周敏：在人工智能（AI）赋能的视域下，媒体行业有望在事实预测领域实现功能深化与拓展。当前，学界对于“乌卡时代”（VUCA）及“巴尼时代”（BANI）的探讨表明，外部环境的不确定性显著增强，受众的认知心理随之呈现出在不确定性中寻求确定性信息的强烈倾向，这恰恰构成了媒体的核心优势所在。鉴于AI技术依托大数据分析，而媒体行业积淀了海量的历史数据与信息资源，二者结合将为开展预测性与趋势性分析提供坚实的数据基础与技术支撑。基于此，AI技术能够有效赋能媒体，使其转型为敏锐捕捉社会发展趋势的智能主体。我认为这是媒体可能的发力点之一。

张洪忠：面对大模型的快速发展，机构媒体的着力点不应该只在AIGC上面。AI越来越多地赋能个体内容生产，人人都可以和机构媒体一样生产除时政新闻之外的内容，机构媒体的优势要凸显出来。我的建议是整合。当受众都可以用AI来生产内容时，我们更应该明确，媒体除了生产和传播信息之外，还有整合能力。也就是说，媒体能用AI技术把优质的社会资源整合起来。具体来说，就是用AI手段把大量网民生产的信息内容整合起来，并用专业的水准做评判、做选择、做传播。做AI时代的整合传播，是媒体在内容层面另一个可以发力的方向。

郭全中：就AI如何赋能媒体，我给出的关键词是重构。媒体有受众数据，但受众跟用户是两个概念，因为只有拥有用户画像之后，才有商业价值，才能够更精准触达。所以，要有用户沉淀平台，要去做用户分析。重构就是要求媒体的所有流程和组织按照AI的规律和要求进行重构，包括采编、经营、管理和技术等所有内容。

AI赋能传播，如何实现“信息找人”？

《传媒》：三位老师给出的关键词分别是预测、整合和重构，同时，也提到了运用AI进行传播。在信息过载的当下，如何利用AI让好内容能够被更多看到，也就是变“人找信息”为“信息找人”？

周敏：在技术赋能驱动内容生产力大幅提升的背景下，现有的传播逻辑仍主要延续“人找信息”的检索模式；然而，面向AI时代，传播范式应向“信息找人”的智能匹配方向转型。当前，随着内容供给的爆发式增长，信息质量良莠不齐，这反而增加了受众的信息甄别成本与接收壁垒。因此，如何利用AI技术优化传播渠道、实现精品内容的精准推送，成为亟待解决的关键问题。当前业界对于AI在分发渠道应用层面的重视程度尚显不足。未来应当探索打破这一局限，真正实现从“人找信息”到“信息找人”的智能化跃迁。

郭全中：我更倾向于用户体验为王。以用户为中心、以体验为核心才是关键，这也是互联网思维的精髓。媒体推出很多精品，同时要考虑如何在AI时代做好大众传播。基于AI的算法推荐能够更精准地给用户推荐信息，实现信息找人，基于大模型的生成式AI则能够实现“生产即传播”，实现信息与人的有机互动。

张洪忠：“信息找人”就是下一步AI智能体的发展方向，智能体的发展对机构媒体而言又是一个新的冲击。

媒体的AI营销：另一条赛道

《传媒》：信息找人的第一层逻辑是传播，第二层逻辑是营销。现在已经有4A公司在AI营销方面做出尝试并取得成果，AI怎样赋能媒体营销，有哪些路径已经打通了？

张洪忠：我觉得媒体在利用AI赋能内容的同时，也应该关注另外一条赛道，即AI营销。2025年11月，北师大新闻传播学院与四川电视台联合举办了2025 AI营销论坛，邀请一些在业界做AI营销比较早的、或者有特色的公司来分享。通过这次活动，大家互相了解AI营销的前沿方向与趋势，思考媒体怎样利用AI整合资源并获得更好的市场回报。

比如，媒体可以用AI做知识库来进行AI营销。媒体的优势是具有传播产品的设计能力，应该考虑怎样运用AI更好地去满足一些已有客户的需求，通过一些可行的技术手段把客户资源引到AI系统进行整合营销，这是一个重要的思路。

周敏：在人工智能营销领域，国内产业界的实践探索已走在学术界前沿。鉴于此，北师大新闻传播学院已经联合了多家具有影响力的AI营销企业，共同开展相关学术探讨和实践研究。我记得有一家AI企业的营销负责人曾经以“盲人摸象”比喻当前我们对AI认知与应用的局限性，恰恰是这种多维度的局部探索具有重要的认识论意义，它有助于我们通过不同视角的整合，逐步拼凑并构建出AI的全貌。基于此，AI有能力成为媒体机构的“首席营销官”，其表现形式正逐渐摆脱传统“硬广”的单一模式，转向更为隐性与智能的服务形态。当用户产生购买需求时，AI能够自动筛选并生成最优的选项组合，免去了用户跨平台、多应用进行人工比价的烦琐流程。这种基于AI的智能筛选与决策辅助模式，代表了未来营销与服务的重要发展趋势。

《传媒》：行业也在探讨，这种类似“超级APP”的产生，会对整个APP市场带来巨大的冲击，是不是可以理解为，AI营销会带来一些颠覆性的改变？

张洪忠：AI时代的来临，宣告营销模式来到了智能代理时代。第一代媒体的经营模式是广告模式，是中心化的传播，只要离中心节点越近，它的传播价值就越高；进入社交媒体时代，每个人可以有连接点，可以直接产生传播效益，也就是电商模式；今天，一些AI产品已经提醒我们，即将进入智能代理模式的营销时代。

郭全中：不久前，我在《传媒》发了一篇探讨GEO（生成式引擎优化）的文章（《生成式引擎优化（GEO）的本质、作用机制与策略研究》，2025年11月下刊发），就是讲GEO的兴起给传统营销模式带来的改变，核心理念是“向AI做营销”，将AI作为特殊的受众或渠道，使品牌在生成式人工智能的回答中获得更高的可见性和引用率。大模型下的GEO分成不同的模式，但是有一些东西本质上是不变的，就是广告跟着渠道走，渠道是什么？渠道就是能把人留住的端口。

AI营销的思路怎么打开？现阶段，一些国有文化公司基于AI的产品和服务做了一些探索。前段时间我和一本杂志的负责人聊天，他们在用AI进行很多尝试，包括通过AI生成一些产品，做一些新的活动和场景，用AI去做创意，然后更好地去洞察市场，虽然成效不太明显，但是大家都在努力探索。互联网平台的探索更加清晰一些，一是利用AI去生成大量的物料，用它做广告片；二是基于用户画像更好地去洞察用户、分析用户，做用户沉淀工作。

周敏：AI赋能媒体转型的核心应聚焦于几个关键维度：用户兴趣的深度洞察、内容流向的预测性分析以及互动价值的增值。首先，就预测维度而言，特别是针对新闻生产环节，AI凭借其对海量数据的精准捕捉能力及情感计算技术，能够有效实现舆情监测与需求预判。例如，通过对特定社区群体的讨论数据进行分析，媒体可精准定位受众的信息缺口，进而实施针对性的报道。这种基于数据驱动的选题策划机制，与传统的经验式新闻策划存在本质区别。其次，AI技术的应用能够显著提升每次用户交互的边际价值。从产业层面看，这有助于优化广告主的投放策略，确保营销资源的精准配置，实现效益最大化；从用户层面看，这种智能匹配机制能够降低决策成本，协助用户获取真正契合需求的商品或服务，从而构建媒体、广告主与用户之间的多方共赢生态。

人机协同：未来已来的协同模式

《传媒》：基于目前的技术逻辑和科学研判，接下来在媒体机构里，人机协同或许是“标配”了，如何协同更科学、更高效、更有价值？

张洪忠：对于媒体而言，人机协同有两重任务，第一是做好宣传报道，第二是做好经营工作。媒体要实现经营目标，要能够找到一个好的AI技术手段，结合自身资源，从市场上获得盈利，这也是考核媒体有没有用好AI的重要标准。

周敏：当我们探讨人机协同的未来图景时，或许应该跳出“替代”与“辅助”的传统二元对立。当前，人机关系的演进正迈向一个更为高阶的形态——增强智能。这不再是简单的“机器换人”，也不是单向度的工具辅助，而是一场人类智慧与机器算力的深度融合与双向赋能。人工智能的真正使命在于实现一种“双重进化”：让简单的环节变得更加极致便捷，让专业的领域攀登至前所未有的高度。它旨在解放人类于烦琐的重复劳动，同时为高阶的专业思维提供强大的算力支撑。

这种变革浪潮正席卷传媒行业。媒体机构不再满足于被动接纳技术，而是以此为引擎重塑生态。我们看到，大小屏的界限正在被技术打通，媒体终端的物理隔阂逐渐消融；在内容层面，AI正从基底处生长，像叠加图层一样，为内容生产注入智能化基因。总而言之，人机协同的终局不是零和博弈，而是共同进化。在增强智能的语境下，我们正在见证一种新的可能性：技术让人类更自由，让专业更纯粹。

郭全中：最好的人机协同就是共生共创。具体而言，就是媒体和AI如何共生，然后怎么利用AI去共同创造更好的价值。无论是内容端、管理端，还是经营端，其实都一样的，就是说怎么去掌握技术，然后共创一个更好的AI经济。具体到GEO的逻辑，首先要明白无论从内容传播角度，还是从营销角度，大模型的工作逻辑都正在发生变化，大模型更喜欢什么样类型的营销？AI领域的专家认为，要做AI高质量数据集。第一个阶段是大模型的训练阶段。如果好的数据进入了语料库，就给它注入了好的基因。第二个阶段是大模型训练之后的应用阶段。所有的大模型会对不同的机构给出不一样的权重，其中，给媒体的权重是很高的，媒体可以利用好这种优势，取得更好的发展。

AI时代的新闻教育：培养未来传播人才

《传媒》：传媒业的每一次跃迁都离不开人才的驱动。当下，传统新闻传播人才培养模式已难以适配AI时代的行业需求，在传媒教育领域，如何从源头上把人才培养的问题解决好？

张洪忠：我们学院的教育定位有四句话：一是学科建设交叉化；二是学术研究国际化；三是应用研究智库化；四是人才培养工程化。学院提出了传播工程的人才培养理念，2025年学院开设了新的专业：传播学+人工智能。学生的主干课程是学习人工智能课程，同时要辅修传播学的课程，毕业的时候会有两个学士学位。

我们也很注重活动驱动。学院已经做了10年中国VR创作大赛和5年的AI与未来媒体创新大赛。人才培养就是要让学生掌握最前沿的科技，你给学生营造什么样的氛围，学生就会有什么样的思维方式。每次大赛我们都会邀请业界的专家来做路演，让全国的学生展示他们用AI做的创意产品。学院还定期举办人工智能与未来媒体大讲堂，举办京师大模型媒体应用创新工作坊，通过这些活动来驱动老师和同学往AI这个方向上聚焦。

周敏：在教学维度的变革中，教育者的认知觉醒与观念重构，其重要性不亚于课程体系的迭代。正如张院长所提及的，学院已经布局了本科“传播学+人工智能”双学位项目，并正在重新修订专业硕士培养方案。我们将“AI时代媒体产品经理”这一看似与新闻传播学“异质”的角色纳入培养体系。这一举措并非学科边界的盲目泛化，实则蕴含着深层的战略考量：我们旨在重塑学生的底层认知，驱动其完成从“互联网思维”向“AI大模型思维”的跨越式演进。

然而，这一技术转向对教育主体（教师）构成了严峻挑战。鉴于师资队伍多由传统新闻传播学专业背景构成，面对AI浪潮的来袭，教师群体同样面临着知识更新的紧迫性。此时，我们学院一种独特的“反向倒逼”机制便凸显出价值，即我们戏称的“学生卷老师”。在AI这一前沿探索领域，学生的触角往往更为敏锐，其研究方向与实战应用水平有时甚至不输于教师，他们对新技术的渴望构成了推动变革的内生动力。当学生在拥抱AI的赛道上跑得更快时，教师便化身为谦逊的学习者，向业界取经，向学生问道。这种师生间的竞合关系，形成了一种充满张力的学术共同体。

郭全中：北师大新传学院一直all in AI，确实在国内教育界，甚至在国际教育界也是很难见的。教学环节其实是一个比较“保守”的系统，因为它有整体的知识体系，也有人员能力匹配的问题，所以能够这样紧跟AI进程是很不容易的。我特别赞同周院长所说的，其实现在是学生在“卷”老师，孩子们比我们学得快，只是他们目前的知识结构或者对整个社会的理解能力不如我们，但是在AI的具体领域，孩子们的能力会比我们强。

我们经常讲AI原生，现在的孩子们就是AI原生。教学过程中，我一直鼓励他们去用AI，这是最重要的。有一些老师认为，学生用了AI之后可能会偷懒，这种情况肯定存在。但是如果不让学生用的话，培养出来的是一个和社会严重脱节的孩子。我经常跟学生说他们现在很幸福，手底下有好几个“打工”的，为什么不一开始就去当“小企业主”，去好好使用它们，去学好它们，从而在未来让AI成为你们就业的一大能力。

《传媒》：各位老师带学生的时候，如何能让他们快速适应AI时代，同时又处理好人与AI的关系？

郭全中：我觉得一定要从观念上鼓励孩子们去和AI共生共成长，要处理好人与机器之间的关系。第一，未来社会一定要去和AI共生共成长。第二，要多去一线了解业界在做什么，更要去多了解技术。新闻传播学是个实践性很强的专业，你不去了解业界，你又如何研究出真问题？第三，一定要告诫学生正确使用AI的方法，现在很多学生用AI就会引发一个情况：认知外包。一些学生将老师布置的作业直接扔给AI。如果这样的话，用不了多久他的认知就退化了。所以，我严格要求学生，该背的经典一定要背，该学的方法一定要学。学生的AI能力要培养，但最重要的是培养出对世界更好的认知模式。

张洪忠：学生们要融入AI时代，传播工程的人才培养要具有三方面能力：一是对AI的敏感度和批判力。在大脑意识层面，需要对AI技术很敏感，要知道哪些技术是可行的，哪些是不可行的；要有判断能力，知道哪些是好的，哪些是有风险的；等等。二是要掌握AI的传播规律，比如什么叫GEO？它背后什么原理？怎么去操控？三要有传播产品的设计、制作能力，也就是有用AI制作产品的能力。总之，在意识、能力、技能三个层面，要对学生有全方位的培养。

郭全中：对传媒业最根本的影响就是技术的变迁，技术引起了我们今天讨论的一系列变化，所以去预判技术的趋势成为很重要的一点。我的观点是：要站在未来看现在，清楚未来是一种什么趋势，然后从现在思考未来，找到一条科学可行的道路。

张洪忠：我经常会思考一个问题，新闻传播学院培养的学生应该是适应过去5年的媒介技术，还是未来5年到10年的技术。面向未来的人才培养，要有技术的研判力，要辨别哪一个技术是革命性的，哪一个技术只是一个很小的变化。我的想法是，不能在智能手机的时代再去培养学生如何使用“大哥大”，人才的培养只有一个方向，那就是面向未来。

周敏：面对人工智能时代的传媒人才培养，作为人才培养单位，当前主要面临三重结构性挑战。其一，课程体系与技术迭代的“速率脱节”。其二，师资知识结构的“时代断层”。其三，教育范式从“技能传授”向“思维重塑”的转型困境。如何超越技术表象，培养具备批判性思维与AI素养的复合型人才，是传媒教育亟待破解的核心命题。展望未来，唯有打破学科壁垒，我们方能在人机协作的全新语境下，培养出既具人文底蕴又通晓智能逻辑的未来传播者。

编辑：李栋

本文刊发于《传媒》2026年02期