精华热点 截至2025年12月，我国生成式人工智能用户规模已达6.02亿人，普及率42.8%（中国互联网络信息中心第57次《中国互联网络发展状况统计报告》）。当受众获取信息的方式被人工智能重写，内容生产端如果还停留在"用AI写一篇稿子、生成几张图"的层面，就已然落后一个身位。
资深传媒人张强长期观察并实践全媒体内容生产与传播。在他看来，传媒与人工智能的结合，要回答的从来不只是"能不能用"，而是四个更具体的问题：能不能用得更好、更专业、更适合、更实用。"工具的门槛已经很低了，真正拉开差距的，是媒体有没有把自己的专业标准，翻译成AI听得懂、干得了、把得住的工作流程。"张强说。
一、先摆正位置：AI是生产力工具，不是替代方案
张强认为，传媒行业谈AI，第一件要做的事不是选工具，而是摆正位置。
"业内已经有一个比较清晰的共识，叫'人主机辅'。这个提法来自新华社媒体融合生产技术与系统国家重点实验室牵头编制的《AI赋能正能量生产传播场景创新实践参考》（2026年3月发布），里面讲得很明确：人承担判断、决策、管控的主体责任，掌握需求发起、任务定义、过程干预、终止执行的主导权。"
在张强看来，这句话可以直接落到日常编辑部里：AI擅长的是标准化、重复性、有明确规则的环节——资料梳理、素材归类、初稿生成、多语种转换、格式适配；而人不可让渡的，是选题判断、价值把关、现场感知与情感共鸣。"把这两者搞反了，效率上去了，质量反而下来了。"
二、更好：从"单点提效"走向"流程再造"
张强把媒体用AI的成熟度分成三层：第一层是把AI当玩具，写个标题、生成一张配图；第二层是把AI当工具，用它出一版初稿；第三层才是把AI当系统，让它嵌进策、采、编、发、传的全流程。
"绝大多数机构卡在第一层和第二层之间。真正的分水岭，是流程。"他举例说，主流媒体中已有可参考的实践：据《新闻战线》2026年8月刊文介绍，新华社自主研发的智能生产引擎"采编助手"，已在主要编辑部门实现较高普及率，其中面向发布会的"内容生成助手"支持前方记者与后方编辑部实时共享现场音视频流，边采边编，使发布会报道的平均发稿时效提升约40分钟。"这类改造的价值不在于'AI写了多少字'，而在于它把原本串行的工序变成了并行。"
张强提醒，"更好"不等于"更快"。效率红利必须落到人身上——省下来的时间，要投到AI做不了的地方：去现场、做核实、想角度、谈独家。"如果省下来的时间只是用来多发几条同质化内容，那就不叫更好，那叫更卷。"
三、更专业：三条底线，一条都不能松
在张强看来，传媒用AI，"专业"二字是有具体边界的，至少包括三条底线。
第一条是事实底线。 大模型会"幻觉"，会自动生成看起来合理、实则不存在的数据、引语和细节。张强的做法是设一道硬闸门：凡是涉及人名、职务、时间、地点、数字、直接引语的表述，一律回查权威原始来源，AI给的"佐证"不作数。"AI可以帮我们找线索、做梳理，但它说的话，必须由人来负责。"
第二条是标识底线。 这是有明确法规要求的。《人工智能生成合成内容标识办法》已于2025年9月1日起施行，明确人工智能生成合成内容要添加显式标识和隐式标识。2026年9月17日，国家广播电视总局副局长刘建国在国新办"开局起步'十五五'"系列主题新闻发布会上进一步明确：使用人工智能技术生成、制作并播出的广电视听节目必须添加相应标识；节目制作关键环节以及成片内容审核，必须坚持人工审核把关；同时严禁"AI魔改"等行为。
"标识不是负担，是信任成本的控制阀。"张强说，"受众知道这条内容哪里用了AI、用到什么程度，他才愿意继续相信你没用AI的那部分。反过来，藏着掖着，一旦被识破，赔上的是整个账号的公信力。"
第三条是责任底线。 署名与版权怎么界定、训练与生成的数据是否合规、AI产出的内容出了错谁来负责——这些都要在流程里写清楚，而不是出事后再议。"AI不构成任何免责理由。稿子发出去，署的是人的名字，担的也是人的责任。"
四、更适合：场景化，是AI落地的关键一步
"给所有内容配同一套AI用法，是最常见的浪费。"张强强调，传媒与AI的结合必须场景化。
他给出的判断是：快讯、通稿、会议消息这类结构清晰、要素固定的内容，AI可以承担大部分初稿工作，人的精力集中在核实与把关；深度报道、调查报道必须以人为主导，AI退到资料检索、背景梳理、数据初筛的位置；视听内容则重在分工——脚本、分镜、字幕、配音、多语种译制等环节可交由AI提效，关键环节和成片审核仍须人工把关；国际传播是AI优势最明显的场景，多语种译制与本地化适配的效率提升是过去难以想象的；数据可视化与信息图，则由AI负责呈现、人负责核对每一个数字。
这种"场景化"的思路，与监管和行业布局的方向是一致的。2026年9月17日的国新办发布会上，广电总局提出"十五五"期间将围绕"人工智能+视听"构建"1+3+1"体系：以应用为牵引，以模型、数据、算力为支撑，以安全为保障。"这个结构说明了问题的性质——它不是买一个软件的事，而是应用、数据、算力、安全一起上的体系工程。"
张强的落地建议很朴素：先把一条内容生产线拆开，逐个环节问三个问题——这一步AI能不能做、做到什么程度、出了错谁来兜。 "拆清楚了，AI自然就嵌进去了。拆不清楚，上再多工具也只是热闹。"
五、更实用：一套可以照着做的"创作—修改—润色"作业法
结合一线实践，张强把AI在内容生产中的用法，归纳为三个环节的具体动作。
创作环节：人先给框架，AI再动手。 选题、角度、结构、证据清单，这些必须先由人定下来，再交给AI。"不要一上来就让AI'写一篇关于什么的文章'，那是把最该用脑的部分外包了。正确的顺序是：人给骨架和素材，AI做聚合与初稿。"
修改环节：让AI当"第一读者"。 初稿完成后，可以借助AI做几件机械但重要的事：检查前后矛盾、逻辑断层、信息重复、术语不统一、时间线与称谓是否一致。"它不负责判断对错，但很擅长发现'不一致'。"
润色环节：做风格校准与场景适配。 同一份事实底稿，面向不同平台、不同栏目、不同受众，语态和节奏是要变的。AI在这方面效率很高——但前提是你要把"我们栏目的调性"讲清楚，而不是让它自由发挥。"这里有个坑要避开：AI润色容易越润越平滑，四平八稳、没有毛边，读起来像谁写的都行。真实细节、现场感、个人判断，这些必须由人补回去。"
此外，张强建议每家内容机构都尽早积累两样东西：一是自己的行业素材库——语料、数据、案例、规范，AI的输出质量高度依赖你喂给它的底料；二是自己的提示词体系——把反复使用的作业流程固化成模板，让团队里每个人都能稳定跑出合格结果。
他特别强调收尾处的"三道人工闸门"：事实核验、口径统一、价值判断。这三件事，任何一道交给AI，都是风险的开始。
AI越强，人的判断越值钱
生成式人工智能用户规模6.02亿、普及率42.8%，这组数字的另一面是：受众获取信息的入口正在转移，越来越多的人开始通过智能体、对话式工具来了解世界。张强认为，对媒体而言，这既是压力，也是机会。
"信息的生产门槛降到很低之后，稀缺的就不再是内容，而是可信的内容、可信的判断。AI能帮我们把产能拉起来，但拉不起公信力。"在他看来，媒体的核心资产始终是三条：是否可信、是否在场、是否有判断。
"所以我不担心AI取代编辑，我担心的是编辑把判断权交出去。"张强说，"AI不会让内容生产变简单，它只是把重复劳动拿走，把专业的分量还给了人。"
资料来源
《人工智能生成合成内容标识办法》，国家互联网信息办公室、工业和信息化部、公安部、国家广播电视总局联合发布，2025年9月1日起施行（中央网络安全和信息化委员会办公室网站）。
《微短剧发展管理办法》，国家广播电视总局令第16号，2026年7月30日公布，2026年9月1日起施行。
国家广播电视总局副局长刘建国在国务院新闻办公室"开局起步'十五五'"系列主题新闻发布会上的介绍，2026年9月17日。
中国互联网络信息中心（CNNIC）第57次《中国互联网络发展状况统计报告》，2026年2月发布。
《AI赋能正能量生产传播场景创新实践参考》，新华社媒体融合生产技术与系统国家重点实验室牵头编制，2026年3月28日发布（中央网络安全和信息化委员会办公室网站）。
《智能驱动与价值坚守：主流媒体大模型的应用与思考——以新华社"采编助手"为例》，《新闻战线》2026年8月。
