创新应用技术 提升传播能力

传播可理解的文化是提升国际传播效能的关键。国际传播是多元主体文化协奏曲，提升国际传播效能的基础是调动多元主体主动传播、参与传播。实现国际传播的分层、分类和分群，使中国声音全球化、区域化、分众化表达，提升中国故事和中国声音国际传播的亲和力。

国际传播要让中华文化有新的时代表达。有效提升国际传播效能的路径是借助新媒体、新形态、新语态、新叙事，让中国文化在海内外“圈粉”与“破圈”。要让中国道路、中国发展可感可知，文化出海既是手段也是目的。以可理解、可共情、可感可知的文化表达，弥合语言文化差异，形成共情共鸣，实现共通和共享，进一步推进文化自信自强。

中央主要媒体正探索人工智能在新闻采集、生产、分发、接收、反馈中发挥的科技引擎关键作用，致力于促进生成式人工智能在新闻业安全应用的主流价值语料库建设，展现出助力“用主流价值导向驾驭算法”的能力与潜力。

生成式人工智能迅速迭代使智能变革进入新阶段，既会使技术与媒体关系重构，也会使人与机器关系重构。要以重塑融合适应智能变革：一是目标重置，以智能融合构建智媒体；二是内核重塑，构建AI驱动的数字媒体；三是体系重构，塑造适应AI的运作体系。

通过媒体竞争力重塑，进一步推进用主流价值导向驾驭算法，进一步增强主流媒体传播力引导力影响力公信力。

智能媒体建设从1.0迈向2.0，从侧重分发到转向生产，生成式人工智能可以在内容生产、采编辅助、数据分析、媒体运营、用户交互等方面介入媒体工作流程，对新闻媒体扩大内容规模、提升生产效率、促进平台连接，具有积极意义。

同时，生成式人工智能也面临一些挑战。如在及时性方面，训练数据的滞后使其难以保证内容生成的时效性。另外，生成式人工智能还面临内容侵权等问题。因此，面对新技术变化，更需要彰显人的价值。

对正处于深度融合进程中的新闻媒体来说，最重要的有3点：积极拥抱、深度实践、时刻反思。生成式人工智能需要切实嵌入媒体融合的发展需求之中，通过实践探索来形成良性的互动模式。

随着人工智能技术的发展与成熟，生成式人工智能正深度参与到新闻传播链条中的各个环节。这种变革性智能技术与新闻生产的结合，正在改变传统的新闻传播模式。

对新闻生产者而言，生成式人工智能可以从海量数据中提炼出有价值的信息，为新闻工作者提供更多采访思路和方案。同时，媒体可建立“云上人工智能编辑部”，借助其强大的对话交互、语料分析等功能，新闻工作者可以随时随地参与工作。

对新闻消费者而言，生成式人工智能可以作为插件接入手机等终端，让用户轻松获得感兴趣的资讯，帮助用户深入了解某个特定领域或主题，逐步改变用户的新闻获取方式，建构一个更加多元化、交互性更强的信息传播格局。

面对生成式人工智能等技术变革，我们主动开展内容供给侧改革的“四则运算”。一是技术赋能做加法，联动传播提高内容生产力。二是减少冗余信息做减法，内容生产指向价值诉求和受众需求。三是发挥聚变效应做乘法，搭建开放式运营机制。四是消除传播风险做除法，优化流程，提高内容质量。

我们运用全媒体整合分众传播模式，不断提升传播效率，在国资新媒体矩阵基础上优化央企媒体联盟运行机制，深化与主流媒体、政务新媒体、专家学者、网络名人等合作，合力挖掘国企新闻富矿。向企业众筹内容，做好服务和商务；与主流媒体加强合作，开展主题传播壮大主流舆论场；与网民众创，吸引网络用户参与互动。

我们在做好杂志、电视、网站、“绿色中国行”大型公益活动的基础上，与人民日报全国党媒信息公共平台合作，创新性建设林草系统“绿色中国”媒体矩阵，并通过不断提升矩阵参与度、活跃度，形成“一盘棋”的自主阵地。

我们充分利用林草系统垂直管理的优势，推进诸如“绿色浙江”“绿色杭州”等各地、各级子账号入驻与统一管理。借力媒体技术赋能，共同策划、运营、推广“绿色中国”个性化频道，挖掘林草系统内容富矿。培养一支既掌握林草专业知识又具备新闻专业素养的人才队伍，变“信息报送”为“内容创作”。通过创新化、精细化运营，打造“绿色”主题新型宣传阵地。

媒体融合发展时代，舆论生态、媒体格局、传播方式发生深刻变化，亟须发展智能传播技术体系。

智能传播是运用人工智能技术，实现认知影响的过程，包含意识形态、人工智能和传播链条3个圈层。在意识形态圈层，需要建立意识形态知识体系，实现基于知识体系的意识形态细粒度计算量化；在人工智能圈层，需要突破现有基于特异性的内容分析框架，发展基于关联性的新框架；在传播链条圈层，需要建立能够穿透信息茧房、影响用户认知的新技术路径。

传播内容认知全国重点实验室在智能传播技术方面已经进行了深入研究，取得了显著的研究成果，为国家的舆论安全和意识形态安全保驾护航。

媒体融合与传播国家重点实验室是以服务媒体融合纵深发展、国际传播能力提升为目标，以自然科学方法助力解决社会科学重大问题的综合交叉领域实验室。

基于大模型信息服务获取的“隐平台化、去APP化”特点，社会信息传播体系呈现出社交传播与智能传播相互联动的复杂形态。实验室以掌握认知传播机理为切入点，构造宏观群体认知测绘图谱，构建个体多模态—场景—认知影响模型，为内容策划和精准投放奠定基础。通过可控多模态人工智能生成、集成推理等功能实现认知适配的视听内容生产和鉴伪。跨平台传播认知效能评估能够综合考虑传播广度、强度、速度，实现传播过程的有效闭环反馈。

中央广播电视总台积极推进“思想+艺术+技术”的创新融合，全面构建“5G+4K/8K+AI”战略格局，加快推动人工智能制播平台的技术创新和应用，赋能总台全媒体节目制播。

总台牵头研制的超高清AI修复增强平台，有力支撑建党百年、北京冬奥会等重大活动和4K/8K超高清频道节目制作。联合上海人工智能实验室打造了“央视听媒体大模型”，以海量视听数据和深度专业知识为驱动，利用原创先进算法和超大规模算力进行训练，并赋能视听节目创作、智能剪辑等多个方面，在提高生产效率、优化内容创作、拓展创意空间上，提供了更加高效的智能创作工具。

新华社媒体融合生产技术与系统国家重点实验室5G融媒体事业部副主任 蔡津津

信息科学理论广泛影响各行各业的协作方式，需要我们从信息学角度运用综合交叉的思维，再次延伸定义新闻传播学的研究范式，运用信息论、控制论和系统论的逻辑来思考重构全媒体生产传播体系。

大模型的出现带来了一次人类认知数字化的革命。媒体融合发展的任务之一，是将主流媒体信息场、自媒体与社交媒体信息场、与各行业领域深度结合的人工智能信息场三大信息场充分链接、充分协同。媒体融合要将信息流、应用场景进行系统性融合，体现在生产、传播、服务等各个环节。

垂直领域大模型等将是媒体融合发展的发力。