主流意识形态传播中的生成式人工智能与媒体融合

随着信息技术的迅猛发展，以ChatGPT、Sora等为代表的生成式人工智能不断催生新场景、新业态、新模式，驱动大模型引领内容生产方式变革。生成式人工智能（AIGC）在赋能媒体内容生产降本增效、助力我国主流意识形态多元精准传播的同时，也带来加剧信息过载、虚假信息泛滥等风险，特别是大模型生成内容内嵌价值导向，对我国主流意识形态安全形成潜在威胁。本文聚焦于AIGC技术浪潮下的媒体融合实践，系统梳理分析了主流意识形态传播中生成式人工智能与媒体融合的现状、面临的挑战以及应采取的应对策略，旨在为新形势下我国主流意识形态的有效传播提供一定的理论支持和实践指导。

关键词

生成式人工智能；AIGC；主流意识形态；媒体融合；网络传播

主流意识形态，是一个民族理想信念的重要体现，是一个国家精神文明建设的灵魂[1]，发挥着维护社会稳定、促进社会变革和引领社会发展的作用。近年来，以ChatGPT、Sora等为代表的生成式人工智能加速迭代，不断催生新场景、新业态、新模式，驱动大模型引领内容生产方式变革，赋能媒体内容生产降本增效，为我国主流意识形态的传播提供了更为便捷的技术手段、更加丰富的表现形式以及精准多元的传播渠道，有助于主流意识形态更好地融入现代社会，增强其在公众中的影响力和认同感。与此同时，人工智能技术的快速迭代和内容生产的多元化也可能加剧信息过载、虚假信息泛滥等风险，对我国主流意识形态安全形成挑战。

一、引言

从早期的印刷术到现代的互联网、社交媒体及大数据、人工智能等技术的广泛应用，每一次媒介技术的进步，都带来了信息传播方式的深刻变革，对社会、经济、文化乃至政治领域产生广泛影响。得益于自然语言处理等人工智能技术的重大突破，OpenAI公司于2022年底推出生成式人工智能大语言模型ChatGPT，其人机文本对话功能和文本创作能力将机器水平推向新高，迅速在全球范围内掀起了一轮AIGC创新热潮[2]。相较于传统人工智能偏重于数据分析能力，ChatGPT聚焦于内容生产创造，具有自我学习、归纳、推理甚至思考的能力[3]。我国凭借良好的算力基础迅速掀起了“百模大战”，百度“文心一言”、阿里“通义千问”、商汤“日日新”、迅飞“星火大模型”、华为“盘古大模型”、腾讯“混元大模型”、“360智脑”等国产大模型相继上线并加速迭代。截至2024年8月，我国完成备案并上线、能为公众提供服务的生成式人工智能服务大模型已达190多个，注册用户超过6亿[4]，为内容行业提供了全新的生产引擎，由此带来基础设施的全新变革。

生成式人工智能不仅蕴含高科技属性，还内嵌了价值观考量，能够精准建构思想认知、影响价值判断。这一功能的实现，主要取决于训练大模型所用数据语料的价值导向及其背后的算法逻辑。ChatGPT被指“充满西方意识形态和美式政治正确”，与其运营公司立场、训练与学习的数据大多来源于西方文化等因素密切相关[5]。面对生成式人工智能技术广泛应用带来的新挑战，我国防范化解网络意识形态风险的难度进一步加大。

党的二十届三中全会通过的《中共中央关于进一步全面深化改革推进中国式现代化的决定》明确提出，要“整合网络内容建设和管理职能，推进新闻宣传和网络舆论一体化管理”“完善生成式人工智能发展和管理机制。”[6]。这表明，下一步在“一体化管理”中需要重点关注生成式人工智能技术的快速发展态势，重视人工智能为新闻宣传和网络舆论管理带来的新变量[7]。积极推动生成式人工智能与我国主流意识形态传播的融合发展，对于引导人工智能健康良性发展具有重大意义。

二、主流意识形态传播中的AIGC与媒体融合实践

习近平总书记多次就以新技术引领媒体融合发展、驱动媒体转型升级作出要求和部署。2016年2月19日，习近平在党的新闻舆论工作座谈会上强调：“随着形势发展，党的新闻舆论工作必须创新理念、内容、体裁、形式、方法、手段、业态、体制、机制。”2020年6月，中央全面深化改革委员会第十四次会议审议通过了《关于加快推进媒体深度融合发展的指导意见》，习近平强调，“推动媒体融合向纵深发展，建立以内容建设为根本、先进技术为支撑、创新管理为保障的全媒体传播体系”[8]。2022年10月，习近平在党的二十大报告中指出，“巩固壮大奋进新时代的主流思想舆论”“加强全媒体传播体系建设，塑造主流舆论新格局”[9]。党的二十届三中全会明确提出，要“构建适应全媒体生产传播工作机制和评价体系，推进主流媒体系统性变革”“推进新闻宣传和网络舆论一体化管理”“完善生成式人工智能发展和管理机制”[6]。习近平总书记系列重要论述，为我国媒体融合建设发展指明了方向。[10]推动生成式人工智能与媒体融合，是顺应时代发展潮流、巩固主流意识形态、提升国家文化软实力的必由之路。

（一）AIGC赋能主流媒体创新发展

2023年以来，澎湃新闻、封面新闻、每日经济新闻、上游新闻、齐鲁壹点等多家媒体接入百度“文心一言”，打造人工智能全系内容产品及服务，以数字化为宣传思想工作赋能，提升媒体内容供给力和舆论引导力[11]。人民日报、新华社、中央广播电视总台等主流媒体主动构建传媒大模型，增强智能竞争力，以AIGC技术赋能内容创作平台，实现辅助写作、多媒体内容生成、数字人播报等功能，推动媒体内容生产降本增效。

1.重构新闻生产流程，提升新闻生产效率。在传统新闻生产流程中，记者需耗费大量时间进行信息搜集、筛选、编写及排版等工作。AIGC技术能够基于海量数据快速生成初步的新闻稿件，根据预设模板自动完成排版设计，显著缩短了新闻从采集到发布的时间周期。例如，2023年10月发布的“人民日报创作大脑AI+”平台提供内容智能化生产与协作服务，实现了智能媒资、智能生产、智能云剪、智能互动等多项功能。在2024年全国两会上，“创作大脑AI+”全息采录眼镜辅助记者快速“识别”并锁定采访对象，支持AI语音互动、实时直播流发起等功能，实现“即采即编即发”。[12]封面传媒打造“智能媒资库”，依托混合云技术建设技术底座，利用人工智能音视频识别技术、大数据智能分析挖掘技术和可视化展示技术，全面提升全媒资源生产、入库、应用的管理效率，提升全媒体新闻资源的汇聚共享使用水平。

2.实现多模态人机交互，促进内容生产多样化。AIGC技术可根据需求生成文字、图片、视频、音频等多媒体内容，使得新闻报道更加生动、直观，帮助主流媒体在泛视频语境下重塑话语权和媒体价值。例如，2023年4月，浙江广电推出以IP社群属性为特点的视听文化传播平台“Z视介”，实现了内容生产管理、媒资处理和搜索推荐的智能化，应用场景包括AI生成各类文化短视频、助力更广泛传播、智能媒资处理和千人千面推荐等。该平台运用AIGC技术创制的“AI眼里的五千年良渚文明”系列微纪录片获得广泛关注。2024年2月26日，由中央广播电视总台制作的中国首部文生视频AI系列200集动画片《千秋诗颂》开播，并同步在德国、意大利、巴西等国10余家主流媒体播出。该片运用AI人工智能技术将国家统编语文教材中的诗词转化制作成唯美的国风动画。在重大事件报道中，AIGC还可自动生成现场图片集、短视频回顾等，为受众提供更加全面的信息视角。例如，新华社推出的全国人大代表履职系列创意视频栏目《AIGC绘中国》（见图1），结合真实摄录和AI文生图、文生视频等技术，将实拍素材的线条、图案、颜色等通过数字化再现，为观众呈现置身现场的逼真效果。

3.智能推荐算法优化推送，重塑新闻传播模式。基于大数据和机器学习算法，AIGC技术能够深入分析用户的阅读习惯和兴趣偏好，从而实现新闻内容的个性化推送。例如，中央广播电视总台的“总台算法”涵盖了“价值认知算法”“品质认知算法”“流量赛道算法”三项关键算法模型，兼顾主流价值、艺术价值与商业价值，能够针对主流媒体的传播需求，结合用户喜好及特征，实现具有价值导向的个性化算法推荐。河南广电研发的“大象智推算法”[13]，通过搭建大象客户端用户标签体系、内容标签体系和用户行为路径数据库，依托机器学习算法、大数据处理技术等，构建智能化推荐系统，为用户提供更加个性化、多元化的内容体验。

4.AI数字人全天候播报，虚拟现实分身智能交互。数字人播报是当前使用最为广泛的人工智能应用之一。它们在直播、视频、游戏等平台扮演各种角色，全天候、多语种的进行节目主持、游戏解说、情感表达等活动，与观众进行互动交流，产生真实的沟通体验，有效增强互动传播效率，并拓宽了受众覆盖面。例如，2023年7月和2024年1月，新京报先后上线两款以记者形象作为蓝本的AI数字人——“AI小贝”和“AI小慧”，分别在《贝壳财经早报》《新闻8点见》数字人新闻栏目中担任新闻主播。四川日报报业集团新媒体平台川观新闻为旗下真人记者制作数字分身，实现了前场真人记者采访、后场数字记者播报的双线异地同步操作生产原创内容视频。中央广播电视总台推出多位CGTN主持人的AI虚拟数字分身，通过文稿输入生成视频的生产方式，省去了真人录制环节，将原本需要长达2小时的拍摄和素材导出工作缩短至用时仅需5分钟，大幅提升了单人单日视频产出的上限。

5.着力智能化与平台化布局，构建智媒传播生态体系。在引入技术优化内容生产机制的同时，一些媒体积极搭建AIGC人工智能工作平台，推动建立内部资源整合、外部广泛互动的传播生态体系。例如，华龙网推出“华龙芯互动视频创作平台”，形成“视频+互动”“宣传+质量”“线上互动+线下服务”的全新生产链条，实现了内容生产、在线创作、视频发布、数据运营的一体化运作流程。每日经济新闻的“雨燕智宣—AI短视频自动生成平台”，通过“垂类AI大模型高质量文本输出”“智能媒资库”“短视频自动合成算法系统”“一键式全平台分发”四位一体构建，为智能文本创作、智能媒资管理、智能视频生产、会议直播管理、智能课件生成等提供了全流程AI视频解决方案。

（二）主流媒体与AIGC的多元融合

主流媒体在新闻信息采编业务方面具备专业的审核把关能力，在权威新闻信息方面积累的海量数据是生成式人工智能健康良性发展不可或缺的优势资源。

1.发挥媒资库数据累积优势，提供主流价值基础语料。丰富、高质量的语料是人工智能研发必要的数据基础。主流媒体在新闻报道与融合发展过程中沉淀积累了优质、丰富、稀缺的内容成品和素材数据，汇集大量政务数据、服务数据、商务数据，是AI学习训练、提高智能水平的优势资源。人民日报等主流媒体作为巩固和扩大主流思想舆论、增强主流价值影响力的关键力量，积极探索建立主流价值语料库，研发主流媒体算法和党媒大模型，构建多元化的内容供给侧生态。例如，面对当前市场上主流价值语料库稀缺、多数模型在面对敏感话题时采取回避策略的现象，人民网积极建设“主流价值语料库”，目前已完成12万道题的问答语料库建设，以及超300亿字的基础语料库，与多个国产主流大模型集成对接，大幅提高了大模型的安全性。

2.发挥内容审核优势，搭建内容风控防线。当前，互联网信息呈现爆炸式增长、有害内容不断变异，互联网内容审核需求量大。尤其是涉及时政、财经、文史等深度内容甄别难度大，需要专业人士的把关审核。人民网、封面科技等媒体涉足内容风控业务，结合媒体传播实务，搭建以大数据、大模型、大算力为支撑，覆盖事前审校核对、事中实时预警、事后巡查复核等环节的智慧媒体风控系统，助力媒体内容安全生产。例如，2023年12月，人民网正式发布“天目”智能识别系统，可对人工智能生成内容进行识别，对深度伪造内容进行检测，对合成手段进行追根溯源，积极探索“用AI治理AI”的内容风控新模式。新华网测试发布AIGC-Safe（生成式人工智能内容安全与模型安全检测平台），支持对文本、图片、音频、视频等多模态AI生成或伪造内容的检测，取得良好实测效果。

三、AIGC技术普及对主流意识形态传播的挑战

AIGC技术的应用目前仍处于早期发展阶段，智能化程度还有待进一步提高。QuestMobile发布的《2024上半年AIGC App流量与场景研究报告》显示，截至2024年上半年，仅有“豆包”和“文心一言”两款AIGC APP月活跃用户超过千万。[14]未来进入人机协同创作时代，AIGC技术的普及应用可能对我国主流意识形态的传播带来多方面挑战。

（一）虚假信息泛滥风险

受制于数据与算法的固有局限以及人为因素的恶意利用，AIGC存在生成虚假信息、误导公众决策的风险。OpenAI在GPT-4技术报告中警示，GPT-4与早期的GPT模型类似，生成的内容会对事实产生“幻觉”，在需要强真实性的内容上应谨慎对待。[15]GPT生成的虚假数据还可能被再次“喂”给机器学习模型，使公众获得真实信息的难度增加。[16]此外，AIGC内容可能被嵌入特定的意识形态倾向，这种倾向往往较为隐蔽、难以被直接察觉，存在影响社会稳定和意识形态安全的潜在风险。西班牙《世界报》网站报道称，被人工智能放大的虚假信息，是未来社会的“最大风险”之一。[17]

（二）资本控制信息风险

随着人工智能技术的广泛应用，长期以来强调独家原创性与时效性的新闻价值评判体系式微，以数据为核心、“流量至上”的评价标准成为主流。新闻工作者不仅要挖掘和报道事实，更要在媒体生存、算法适应和用户需求构成的复杂关系中获得更多的流量。[18]加之AIGC技术的开发和应用通常由大型科技公司主导，信息控制将进一步集中在少数科技巨头手中，逐利的出发点使他们更倾向于生产传播符合资本利益的新闻内容，具有深刻社会意义和人文关怀的新闻作品面临被边缘化的风险。

（三）“技术崇拜”陷阱风险

传统的信息文明建立在人本主义的基础之上，强调人的主观性、创造性和价值观在信息传播过程中的核心地位。在人工智能技术的推动下，机器逻辑以其高效、精准和可计算性崭露头角，并在某些领域开始取代人本主义成为主导力量。一些从业人员陷入“技术崇拜”陷阱，对新闻从业人员知识修养与业务训练关注不足，甚至认为没有必要学习新闻学基础知识和基本技能。[19]突出表现为两种倾向：一是大量从未接受过系统新闻专业训练、对于马克思主义新闻观不甚了解的工程技术人员、互联网营销人员在内容生产中发挥主导作用，专业媒体工作者面临被排除在内容生产之外的风险。二是一些专业媒体工作者存在过度依赖人工智能生成内容的倾向，主观能动性和创造性进一步弱化，尤其在面对复杂问题时独立思考和判断能力下降。此前在宣传管理实践中积累的审核把关机制、传统的“议程设置”理论、“把关人”理论等都面临新的挑战。

四、AIGC技术赋能主流意识形态传播的融合策略

习近平总书记指出：“管好用好互联网，是新形势下掌控新闻舆论阵地的关键，重点要解决好谁来管、怎么管的问题。”在生成式人工智能技术浪潮下推进新闻宣传和网络舆论一体化管理，既要积极探索以新技术引领媒体深度融合之道，打造赋能主流意识形态传播的全媒体传播体系，守好主流意识形态阵地，也要注重提升媒体从业人员的新闻专业素养和数智素养，完善生成式人工智能的管理机制。

（一）将主流意识形态融入大模型，守牢安全底线

通过技术手段在价值观引导上提前布局，可从数据源的选择、模型的训练与优化、内容的审核与过滤等方面全环节将社会主义核心价值观引入大模型。在数据源与训练集的构建上，可优先选择来自政府公告、主流媒体等可信渠道的数据，以确保训练数据的准确性和可靠性。通过人工或自动化的方式，识别并保留符合主流意识形态的报道、评论等内容，同时剔除与这些原则相悖的信息。在标注过程中，可以邀请权威新闻媒体专业人员参与，以确保标注的准确性和一致性。在模型训练与价值观的嵌入上，可以在模型训练阶段，将主流价值观作为重要的训练目标之一。通过调整模型的损失函数和优化算法，使模型在生成内容时能够自觉地遵循这些原则。在内容审核过程中，加强人工智能技术审核和内容安全人员审核协同，共同保障审核的质量和效率。此外，还需根据用户反馈以及新闻传播学、计算机科学、人工智能等领域专家学者意见建议，持续优化与迭代大模型。

（二）推动安全监管，防范滥用风险

有关部门可结合管理实践，进一步细化完善《生成式人工智能服务管理暂行办法》等相关政策；要求平台承担主体责任，加强对大模型生成内容的监管和审核力度，防止虚假、误导性信息的传播和扩散。建议行业组织通过举办培训班、研讨会等形式组织开展马克思主义新闻观教育和人工智能技术教育培训，引导新闻从业人员学习掌握马克思主义新闻观、人工智能技术相关知识内容，提高从业者的技术能力和创新能力。此外，倡导计算机科学和人工智能领域的专家关注新闻传播领域的实际需求和发展趋势，为大模型在新闻传播领域的安全应用提供技术保障。

（三）强化新闻从业人员的业务能力

随着AIGC技术的不断发展，新闻媒体势必迎来新的变革与挑战，倒逼传媒工作者转变职业形态和工作重心，新闻编辑记者的地位与作用将在人与技术的共生共融中得以延续与强化，在追求真实性、时效性的基础上，其业务能力要向跨界整合和人机沟通方向拓展，同时要持续发挥新闻工作者在保障新闻真实性、深度传递人文关怀与道德判断、遵循法律与伦理框架等方面的价值优势。

五、结语

随着生成式人工智能技术的迅猛发展，以ChatGPT、Sora为代表的AIGC应用加速普及，新闻行业正面临着前所未有的机遇与挑战，媒体格局和舆论生态也将因此进一步重塑。本文探讨了AIGC技术在主流意识形态传播中的应用现状、面临的挑战，并提出了可采取的应对策略。通过理论分析与实证研究发现，AIGC技术与主流媒体相互赋能，AIGC重构了新闻生产流程，提升了新闻生产效率，实现了多模态人机交互，促进了新闻内容生产的多样化，并能够通过用户画像分析，实现新闻个性化推送，丰富了媒体传播的生态体系。同时，主流媒体也为AIGC赋能，提供了主流价值语料价值和内容安全风控价值。然而，AIGC技术的普及也对主流意识形态的传播带来了挑战，包括虚假信息泛滥风险、资本控制信息风险以及“技术崇拜”陷阱风险。为应对这些挑战，我们需要将主流价值观融入大模型，加大AIGC综合治理力度，并发挥新闻从业人员的核心价值，进一步推动AIGC浪潮下我国主流意识形态的有效传播。

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