当前，AIGC（人工智能生成内容）技术进入快速发展阶段，对新闻采编领域产生深刻的影响。AIGC不仅提升了新闻采编工作的效率与质量，还通过多模态、多渠道的新闻生产、整合、分发重塑新闻传播业态。

AIGC助推报道效率与质量“双提升”

AIGC在新闻报道中的应用体现在自动化内容生成和数据驱动的深度分析两个方面。AIGC可以通过自然语言处理（NLP）技术自动生成新闻稿件，该技术可以快速从大量数据中提取关键信息，并转化为规范的新闻语言，极大缩短新闻从采集到发布的时间。

不断更新的AIGC算法可以越来越精准地“理解”新闻采编人员的主观需求。其不断升级的深度学习能力与新闻采编人员敏锐观察能力的深度结合，能在浩渺无际的新闻信息场中快速筛选出有价值的信息来源、甄别信息真伪、提取信息核心要素，助力新闻采编人员更高效地完成新闻写作。

对新闻受众需求的精准掌握也是AIGC技术的独特魅力之一。通过对新闻受众丰富独特的个性化信息需求的准确把握，新闻采编人员可以借助AIGC更有效地进行新闻报道和分发，从而实现传播效果的最大化。

AIGC在多媒体整合中得到广泛应用

AIGC在多媒体整合中扮演着重要的角色，尤其在提高内容的吸引力和交互性方面表现突出。通过高级的计算机视觉和自然语言处理技术，AIGC能够自动识别并生成与文本内容相关的图像、视频和音频，实现丰富的多媒体报道。

计算机视觉技术使AIGC可以从庞大的图像和视频数据库中，自动选择与新闻主题最为匹配的视觉内容。在报道一场体育赛事时，AIGC可以根据比赛的关键时刻生成相应的视频摘要，配以精确的文字描述，增强报道的可视化表达和观众的沉浸感，让报道更加全面生动。

AIGC应用语音识别和生成技术，可以自动为视频内容配音解说，或将文字新闻转换为音频格式，满足用户在不同媒体场景下的信息消费需求。AIGC的应用不仅提升了信息的可接受性，还增加了新闻内容的可访问性，极大地增强了用户的体验感，特别是视觉或听力受限的用户群体。

AIGC的多模态融合能力能够整合文本、图像、视频和音频等多种信息形态，通过深度学习算法优化内容的展示方式。这种整合不仅增强了报道的信息密度和层次，还能够根据用户的互动反馈动态调整内容展示，提高用户参与度。此外，AIGC还可在多媒体内容制作中实施实时分析和反馈，如实时调整直播镜头、自动剪辑生成新闻片段等，推动报道向自动化、个性化发展。

当然，AIGC在带来新闻采编业务革命性变革的同时，也存在一些问题，如算法谬误、价值观偏差等。因此，在广泛运用AIGC技术赋能新闻采编业务能力的同时，新闻采编人员的主观能动性及“把关人”角色依然是把握AIGC正确应用方向的决定性力量。

李军 周希祺（作者单位：安徽财经大学文学院；本文系安徽省教育厅“卓越财经新闻人才培养创新计划”〈2022zybj005〉的研究成果）