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　　ChatGPT等人工智能技术正在深刻影响各个行业，新闻行业自然也不例外。

　　林晓华、章于炎于近期推出的《新闻创新与新闻教育转型史研究——以美国新闻媒介为中心考察》便探讨了人工智能对新闻行业的影响。作者对、《》等五家美国一流媒体的转型现状进行了现场调研，关注了科技巨头重塑新闻、人工智能新闻、重塑新闻教育等前沿问题。

　　红星新闻：ChatGPT大火之后，你认为传统媒体的新闻生产将会如何重塑？

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　　林晓华：在AI（人工智能）应用方面，国内媒体与西方媒体基本同步。近年来，人民日报、新华社、中央广播电视总台等主流媒体加强了智能技术的应用；财经媒体如每日经济新闻，于2021年启动了人工智能辅助新闻报道。

　　我们可以看到，部分新闻机构对于人工智能的运用早有落子布局。在今年ChatGPT大火之后，我认为，媒体的新闻生产流程的重塑将会提速增效，主要体现在以下几个方面：

　　1. 自动化新闻。人工智能可在自动生成气象新闻、地震资讯、体育新闻、财经新闻诸方面，以及在新闻校对方面大显身手，从而将记者、编辑从繁杂的初级任务中解放出来去完成深度报道。

　　2. 增强新闻。从策、采、编、发、传播效果监测诸方面，运用人工智能及大数据技术，全面赋能新闻生产流程。

　　3.可能对现有的媒体运营模式形成颠覆。目前的新闻文本，无论是文本、图像、音频、视频，均已数字化。运用人工智能，可以根据新闻报道的传播效果与受众个体的消费习惯，形成“自动化调整”“自动化生成专属新闻”“自动推送”的生产链条，形成“7x24小时”的自动生产与推送 ，从而改变媒体的运营模式与盈利格局。

　　林晓华：个人以为有三个方面。首先，主流价值引领AI。特别是国家级主流媒体，应发挥主体功能，体现主流媒体的水准与担当，以主流价值引领AI，驾驭AI；其次，媒体与媒体人要主动尝试、拥抱人工智能与新兴技术；第三，媒体可借助人工智能政策东风，积极布局人工智能在新闻业的应用。

　　红星新闻：你对五家美国媒体的转型现状进行了现场调研，在国内也一直在谈“媒体转型”，你认为国内媒体要做到转型、推进媒体深度融合，关键是什么？

　　在媒体转型路径，在技术层面上，是可以相互借鉴的。据我对美国一流媒体的转型现状的现场调研，我认为国内媒体深度融合，其关键点在于以下几个方面：一是持续的创新意识与创新能力，不断吸纳新技术为己所用。如CNN也很注重新兴技术运用，早在2017年即成立了大数据团队，重点在以传播效果数据来指引内容生产，目前他们还在不断充实大数据团队。

　　二是重建与用户的联结。目前的媒介用户大多在社交媒体和短视频平台上，四川观察的出圈，即在短视频平台上与用户重建联结的好范例。三是做媒体擅长的事情，生产优质内容泛亚电竞官方推荐。目前的新闻媒体与社交媒体上的有着海量内容，但优质内容不是太多，而是太少泛亚电竞官方推荐。

　　红星新闻：前段时间张雪峰建议大家不要报考新闻学，引发了网友们的热议。您作为新闻教育者，怎么看待张雪峰的这个观点？

　　林晓华：我不认同。随着泛传播时代的到来，除了新闻媒体外，社交媒体和自媒体的蓬勃发展，使得新闻学的就业和发展空间实际是变大，而不是缩小了。

　　我认为，新闻学科值不值得学，因人而异，我的学生中凡是用心学习的同学，最终都有一个好的去向。比如，今年我的一个学生在成都商报实习三个月后，面试上了字节跳动。

　　当然，张雪峰的提法也给新闻学科敲响了警钟，目前的新闻传播教育确实要感受、认识到媒介生态的巨大变迁，实现现代转型，这样才能更好地跟上时代的节奏。

　　红星新闻：你在书中提到，媒介生态巨变，新闻教育需要创新与转型；就国内而言，你认为高校的新闻课程是否做到了新闻教育现代转型？国内高校新闻教育体系与课程设立应该如何跟上时代？

　　林晓华：个人认为，国内高校新闻教育体系的现代转型可注重以下方面：首先，办好新闻教育，应以马克思主义新闻思想为指导。

　　其次，新闻学院与新闻界结成协作共同体，共同应对媒介生态巨变。新闻传播学科的根基是实践性，这是新闻业界与学界的共识，保持实践性的重要举措即新闻学院与媒体进行项目式合作，将新闻学院的课堂延伸到新闻媒体，如此一来，新闻学院也可知晓媒体的人才需求，培养起来更有针对性。

　　第三，在泛传播时代，培养新媒体人才。目前所有的政务机构、公司均有自己的新媒体矩阵，同时也会产生大量的新媒体人才需求，应结合这些需求进行人才培养。

　　最后，对新闻教育体系和培养方案进行融合教学创新。融合教学创新可从跨学科融合、课程融合、媒介融合教学三个方面进行。具体来说，跨学科融合是要求学生选修跨专业、跨学科的学分，而且占比例颇高。课程融合，指通识课与专业课融合。媒介融合教学，即进行融媒体新闻报道的教学。

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