文／李寒露

摘要：作为一种新的传播范式，AI 掀起了内容生产领域的变革浪潮，成为了带动媒体融合全流程优化的重要动力。通过智能生成、数据挖掘与算法优化，重塑稿件生产、加工、分发的各个环节，从源头提升了内容与受众需求的匹配度。基于此，本文首先分析 AI 赋能下稿件传播力的特征，继而阐述 AI 赋能稿件传播力的发展边界，最后探讨 AI 背景下稿件传播力的发展策略，以期实现媒体从“内容生产”向“传播效能优化”快速转型，重塑信息传播的底层逻辑与生态格局。

关键词：AI；稿件传播力；特征；发展边界；发展策略

近年来，各类智能聊天工具频频出圈，通过学习和理解人类的语言进行对话，展现出了人工智能在自然语言处理领域的突破性进展。可以说，随着人工智能算法、算力和算据的不断发展，AI 已从单一功能辅助工具升级为媒体融合的核心驱动力。在媒体竞争白热化的背景下，稿件传播力成为衡量媒体影响力的关键标尺，直接决定着信息的辐射范围与价值实现。AI 凭借其强大的数据分析能力与自动化处理优势，为解决稿件传播中的选题偏差、分发低效、互动不足等问题提供了新路径，推动媒体从“内容生产”向“传播效能优化”转型，重塑了信息传播的底层逻辑与生态格局。

一、AI赋能下稿件传播力的特征

AI 视域下的稿件传播力是一种依托智能技术重构的信息传播范式，指运用算法分析、数据建模与智能决策，对传播内容、形式、渠道、节奏、互动机制进行系统性优化，以扩大信息辐射范围与提升影响深度的能力体系。该能力不仅体现在内容生产的精准化与高效化上，而且还体现在传播链条的智能化与场景化适配中，通过 AI 对用户行为、舆情趋势、媒介特性的深度解析，实现稿件从生产到触达的全链路赋能。通过综合运用自然语言处理、机器学习等技术，AI赋能的稿件传播能够打破传统传播中内容同质化、分发盲目化、互动滞后化的局限，构建“数据驱动内容、技术优化体验、智能匹配需求”的新型传播生态。

从传播逻辑来看，AI 赋能下稿件传播力的三大核心要素分别是差异化定位、情感共鸣和内容适配。差异化定位基于AI 对海量数据的挖掘，精准识别受众细分需求与市场空白，指导稿件选题与视角创新，避免内容同质化竞争。情感共鸣依赖 AI 对用户情感倾向的智能分析，通过情感计算技术捕捉受众的情绪痛点，优化内容表达策略，使信息传递更易引发心理认同。内容适配则借助 AI 的多模态处理能力，根据不同传播平台的特性与用户终端的使用习惯，自动生成适配文本、视频、音频等多元形态，确保稿件在不同场景下的传播效果最大化，这三大要素在 AI 技术支撑下形成了协同效应，共同构建起立体化的稿件传播力提升框架，推动媒体从信息“广撒网”式传播向“精准滴灌”式影响转变。

从传播效果维度来看，AI 赋能下的稿件传播力，能以更科学的方式衡量内容影响力。借助 AI 对用户行为数据的持续追踪，如阅读时长、互动频率、转发路径等，精确评估稿件传播的广度与深度，依据这些量化指标，及时调整传播策略，优化后续内容生产。如在传播过程中，若发现某类内容在特定受众群体中的互动率低，便可通过 AI 分析其原因，并针对性改进选题、表达风格或分发渠道，让稿件传播更具目标性，实现从粗放式传播向精细化运营的高效转变，全方位提升稿件的传播效能。

二、AI赋能稿件传播力的发展边界

( 一 ) 关注情绪真实

情绪真实是指新闻报道所传递的情绪符合事件的本质。传统新闻采写强调的真实，包括新闻表达语言客观中立、事实描述准确无误，而情绪传递的真实同样是内容价值的重要组成部分。稿件的传播力正是建立在受众对内容情感认同的基础上的，若 AI 生成内容过度渲染或扭曲情绪，会导致信息失真与信任流失。在 AI 深度参与内容生产的背景下，媒体应在内部形成相对清晰的情绪把关标准，明确 AI 生成内容的情感表达边界，避免为追求传播效果而滥用情绪煽动性表述。通过建立“情绪真实性校验机制”，对 AI 生成稿件的情感倾向进行人工审核与技术校准，求出守正与创新的最大公约数，确保情绪传递既贴合事件本质，又符合媒体的价值导向，为传播力奠定真实可信的情感基础。

( 二 ) 关注历史真实

过往电视新闻在引用旧画面时必须打上“资料画面”之类字样，这是典型的“历史真实”要求，体现了新闻对时间、空间与事件关联性的严谨把控。AI 与虚拟现实、增强现实技术的融合，虽然能提升新闻的可读性，但是也可能模糊历史与现实的界限，引发对内容真实性的质疑。从传播伦理维度来看，传播力的稳固依赖于受众对内容历史背景的准确认知，若 AI 生成的“虚拟场景”或“合成素材”未经明确标识，易导致历史信息误读。媒体需要建立针对 AI 生成内容的历史真实性审核规范，要求所有基于历史数据或旧有素材生成的内容，必须标注技术处理方式与信息来源，杜绝“移花接木”式的内容生产，确保 AI 赋能下的新闻传播既具备技术创新优势，又坚守历史真实的底线，维护媒体在信息传播中的公信力。

( 三 ) 关注技术伦理边界

技术伦理边界是指在 AI 赋能稿件传播过程中，明确技术应用的合法合规范围与价值准则。随着 AI 生成内容的普及，深度伪造、数据滥用、算法偏见等技术伦理问题可能对新闻的真实性与传播公平性造成威胁。媒体需要从制度层面构建 AI 技术应用的伦理框架，建立“技术风险评估机制”，对 AI 工具的训练数据来源、生成内容逻辑、分发算法透明度进行全程监管，避免因技术黑箱导致的内容失真或价值观偏差。同时，制定“人机协作伦理准则”，明确编辑在 AI 辅助生产中的主体责任，规定 AI 生成内容必须经过人工审核方可发布，杜绝“技术替代人类把关”的风险，建立“伦理争议解决机制”，针对 AI 生成内容可能引发的版权纠纷、隐私泄露等问题，形成快速响应与责任追溯流程。通过划定清晰的技术伦理边界，媒体既能充分释放 AI 的赋能潜力，又能确保传播活动在合法、合德的基础上开展，为稿件传播力的持续发展筑牢伦理根基。

三、AI背景下稿件传播力的发展策略

( 一 ) 革新内容生产，提升效率与创意

媒体机构应成立“AIGC 创作中心”，制定《AIGC 内容生产提升方案》，对出版周期、选题策划、素材整合、初稿生成、智能校对等环节进行标准化流程再造。一方面，编辑团队需要主动筛选热点议题与垂直领域选题，通过与 AI 工具深度互动生成核心观点与论证框架，借助自然语言处理技术对内容逻辑进行优化，全方面增强稿件的观点新颖性与论述严谨性。具体而言，可建立“人机协同选题库”，利用 AI分析历史传播数据与实时舆情，识别受众关注的高频话题与潜在需求，为编辑提供精准的选题方向。编辑在此基础上进行人工校准与视角创新，形成“AI 初判—人工精修—双向反馈”的一体化创作机制，确保稿件既符合传播规律，又具备独特的媒体价值判断 。另一方面，在采编过程中，利用 AI 技术对多源数据进行高效清洗与结构化处理，整合新闻事件的背景资料、相关案例、专家观点等信息，构建立体化的内容素材库。通过智能写作工具辅助生成初稿，编辑只需聚焦核心论点的深化与情感化表达的优化，将重复性文字工作交由 AI 完成，从而将更多的精力投入到创意策划与深度加工中。同时，借助 AI 的多模态生成能力，针对同一选题同步输出适配图文、视频、音频等不同媒介形态的内容版本，满足全平台传播的差异化需求。

( 二 ) 创新产品形式，加强传播互动

AI 与海报、手绘、动图、H5 等新媒体形式深度融合，可使产品的宣传方式更加丰富多元、富有创意。由于新闻传播的吸引力与互动性直接影响用户的参与度，在 AI 技术赋能下，新闻媒体编辑要注重突破传统产品形态的局限，以用户需求为导向，巧借 AI 技术重构内容呈现方式与交互逻辑。尤其是在传播过程中，不能仅局限于传统的新媒体图文推送模式，而要将其拓展至动态化、场景化、个性化的交互体验领域，形成“技术驱动形式创新—形式创新激发互动行为—互动行为反哺内容传播”的良性循环，搭建立体化、多元化传播支架。

一是打造 AI 驱动的多模态内容生成平台，依托 AI 图像生成、视频剪辑、数据可视化等技术，打造动态化、个性化的新媒体产品矩阵。例如，利用 AI 自动生成适配不同传播平台的创意海报，根据用户地域、兴趣标签定制化生成带有用户头像或互动元素的专属内容，增强用户的代入感。通过AI 将数据新闻转化为可交互的动态图表、信息动画或三维模型，让静态信息“动”起来，增强内容的视觉冲击力与理解的便捷性。编辑可借助 AI 工具快速完成素材的智能剪辑与特效添加，将复杂的新闻事件转化为节奏紧凑、画面生动的短视频或微动画，适配移动终端的碎片化消费场景。

二是开发智能交互型传播产品，构建“内容 + 互动”的深度连接场景。通过 AI 自然语言处理技术，设计对话式 H5或智能问答界面，让用户在与稿件内容的互动中获取信息，设置“新闻线索提交”“观点投票”“剧情式新闻体验”等交互环节，使用户从信息接收者转变为内容参与者。利用 AI语音识别与合成技术，开发语音互动新闻产品，用户可通过语音指令切换内容板块、查询背景信息或发表评论，打造多模态交互体验。

三是构建用户参与式传播生态，鼓励用户通过 AI 工具自主创作衍生内容，形成传播裂变效应。媒体可搭建开放的AI 创作平台，提供模板化的海报生成、动图制作、H5 编辑器等工具，用户只需输入关键词或选择素材，即可在 AI 辅助下生成个性化传播物料，并通过社交平台加以分享。例如，设计“新闻二次创作”功能，用户可对稿件的核心观点进行可视化再加工，生成带有个人风格的传播产品，同时嵌入媒体版权标识，实现用户创作与品牌传播的双赢。

( 三 ) 构建创新场景，深化 AI 融合应用

在媒体数字化转型的过程中，要聚焦 AI 与媒体行业的深度融合，以数字化转型为核心，围绕新闻生产、用户服务等场景探索大模型和 AI 技术的创新应用路径，构建技术与场景高度适配的智能化传播生态。

首先，从新闻生产流程来看，传播力的提升需要贯穿从内容生产到触达用户的全链条，而 AI 的深度介入能够重塑各环节的效能边界。要将 AI 技术转化为实际传播优势，需从 AI 的场景化应用入手，实施 AI 赋能报纸内容生产项目和AI+ 真人主播共生计划，从源头增强内容的吸引力与传播适配性，实现内容与用户需求的精准对接。

其次，在新闻生产场景中，媒体应搭建“AI 全流程赋能平台”，推动大模型与采编流程的深度融合。通过引入大语言模型构建智能策划系统，实时分析全网舆情数据、用户搜索热词与历史传播效果，为编辑团队提供兼具新闻价值与受众关注度的选题建议，并生成多维度的报道框架，辅助编辑确定报道角度与叙事逻辑。在素材采集环节，利用 AI 网络爬虫与数据清洗技术，自动整合多源信源的图文、视频、数据等素材，构建动态化的新闻素材库，解决传统采编中信息检索耗时、素材整合低效的问题。在内容生成阶段，借助AI 多模态生成技术，针对同一新闻事件同步生成适配报纸、短视频、互动 H5 等不同载体的内容版本，编辑只需聚焦核心信息的提炼与价值判断的深化，大幅缩短内容生产周期，实现 24 小时不间断的新闻播报与多语言版本生成。

再次，在用户服务场景中，依托 AI 构建智能化交互体系，增强用户的参与感与内容黏性。开发基于大模型的智能问答系统，实时响应用户关于新闻事件背景、数据细节、观点解读等高频问题，通过自然语言交互实现个性化信息服务，将被动的信息推送转变为主动的需求响应。利用 AI 用户画像技术，分析用户的浏览历史、互动行为与兴趣标签，构建动态化的个性化推荐模型，在用户端精准推送适配其阅读习惯的稿件形式 ( 如深度长文、信息图表、音频新闻等 )，提升内容触达效率。同时，搭建“AI 场景化传播实验室”，针对重大新闻事件或主题报道，运用虚拟现实 (VR)、增强现实 (AR) 等技术打造沉浸式传播场景，用户可通过 AI 生成的虚拟场景漫游、互动体验新闻事件，强化内容的情感共鸣与记忆留存。

最后，在传播生态构建层面，媒体需要以 AI 为纽带整合多端资源，形成“技术赋能场景—场景激活传播—传播反哺技术”的闭环。通过 AI 分析不同传播平台的用户属性与内容消费习惯，自动生成适配微信、微博、抖音、B 站等平台特性的传播方案，如为短视频平台定制快节奏、强视觉的AI 生成视频，为知识分享平台打造结构化、深度化的长图文内容，实现“一次生产、多元适配、精准分发”。

四、结语

正如移动互联网时代对报纸、广播、电视等传统媒体的整合一样，未来 AIGC 终将实现多模态生成，即同时生成文字、图像、音频、视频等多元内容形式。在这一趋势下的稿件传播，将迎来全新的变革与机遇。媒体需要主动拥抱变化，深度挖掘 AIGC 的潜力，以多模态内容精准触达不同需求的受众。同时，也要严守传播边界，把控内容质量与价值导向，避免技术滥用。只有平衡好创新与规范，才能让AIGC 真正赋能稿件传播力，推动媒体行业在智能时代持续发展，构建更加多元、高效、可信的信息传播生态。（作者单位：湖南日报社）

（原文刊发于《传播力研究》杂志2025年7月下旬刊）

作者：李寒露

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来源：湖南日报·新湖南客户端