摘要：面对AI带来的冲击，行业媒体既要在扩展经营渠道、开源节流、加强原创内容生产等方面下功夫，还要发挥行业优势，观察问题、总结经验和建言献策，着力向智库型全媒体转型。采编人员应拓展问题研究的深度和广度，通过新媒体加持赋予传统行业媒体新的生命力。
过去10多年，行业媒体通过融合发展，在优化业务路径、改善内容生产能力、资源凝聚能力、服务创新能力等方面取得了不同程度的进展。从2023年开始，以ChatGPT为代表的生成式人工智能（AIGC）异军突起，技术浪潮席卷全球，在传播领域掀起继互联网后的又一轮重大变革。
在新形势下，AI（人工智能）时代带给媒体怎样的挑战与机遇？AI在媒体融合发展中有哪些新的应用场景？笔者调研了10余家行业媒体，结合这些行业媒体的实践探讨AI对媒体融合发展的影响，以及行业媒体的生存空间变化。
智媒时代，行业媒体面临全方位冲击
2023年以来，生成式人工智能技术快速发展普及，深刻影响和改变着各行业的发展。生成式人工智能技术已经进入新闻生产、传播领域。伴随着大语言模型、人工智能生成内容的涌现，元宇宙以及人机交互技术的发明与创新，新闻媒体正逐渐迈入智媒体时代。
早在8年前，国内有权威媒体就已经搭建人工智能写作平台，开始利用人工智能撰写稿件。通过这些年的努力，人工智能所写的常规消息、通讯类稿件和真人写稿相比已经不相上下，实现了质的飞跃。
如今，人工智能写作已经取得了更明显的进步，除了生成消息类稿件外，还能够驾驭多种体裁的文章。例如，由两个或多个角色交流观点来呈现新闻事件的对话新闻，具有交互性和立体性，让新闻更加有趣味性；通过机器人、AI技术等来收集、编辑和发布新闻，无需人力，且在某些领域更加快速、准确。
不但在稿件撰写上持续进步，人工智能在形式上更是花样频出，如AI合成主播“禧宝”、虚拟主持人“申雅”、人民日报的AI编辑部3.0版、AI短视频创作工具QuickVid以及ChatGPT、文心一言等，通过自动化信息采集与分析、数据库的建设、智能写作与文本生成、离散化场景传播等方式，更加迅捷、全面、即时、生动地推送新闻。
今年8月，高盛前往硅谷对业界领先的AI公司进行了实地考察，得出结论：AIGC将彻底改变知识型工作并成为办公流程的重要部分，企业有必要依靠AIGC保持竞争力。
只需稍加训练，当前的人工智能完成行业媒体传统的消息、常规宣传稿、会议报道等的写作就已经绰绰有余。而当前众多行业媒体稿件中最多的恰恰是这类。
行业媒体还面临被自媒体抢占市场的挑战。长期以来，行业媒体内容生产依托强大的采编队伍，写作更专业、更规范。自媒体则因为缺乏团队支撑，生产的内容五花八门，在第一观感上就败给专业媒体。但自媒体消息来源广泛、采编流程短、响应迅速，往往能快速推送主流媒体无法发布的消息。即便是同样的消息，自媒体也可凭借自由灵活的运营方式，在消息发布时效性上胜出。
人工智能崛起后，自媒体通过爬虫抓取信息，再通过人工智能写作，在短时间内就可生成与主流媒体相差不大的即时消息，进一步抢占舆论阵地，同时也压缩了行业媒体的传播空间。可以说，人工智能的发展，给了自媒体通过低成本挑战传统媒体特别是行业媒体的机会。
以中国冶金报所处的钢铁行业为例，过去20年来，钢铁行业仅一家报纸，“唯一、权威”成为中国冶金报的立身之本。近5年，行业内出现了近10家具有一定影响力的自媒体，其中有的是个人创办，也有的是企业创办，都在与传统主流媒体抢占舆论阵地。特别是其中一些企业创办的自媒体，由于实力雄厚、投资力度大，往往可以借助人工智能等工具，在短时间内聚集大量粉丝，甚至制造耸人听闻的消息，影响舆论、攻击竞争对手，而现有监管体系也很难对其进行约束。
中国冶金报社举办2024中期业务研讨会。
可以说，AIGC以强大的数据库、生成算法、预训练模型，可承担信息挖掘、素材调用、撰写编辑等工作，在大幅提升生产力的同时，使媒介内容生产路径不断优化，并将带动媒体行业的工作方式发生翻天覆地的变化。AI技术层面的冲击及自媒体对市场占有率的冲击，正在成为行业媒体生存的最大挑战。
发挥优势，打破发展瓶颈
人工智能在内容创作大放异彩的同时，也在实践中暴露出了一些不足和隐患。相较于人类创作内容，AIGC具有响应效率出色，但内容准确不足等特点。在实际应用中，用户发出指令后，AIGC短短几秒便能够生成一篇上千字的文章或一段完整视频，在生产效率上凸显出巨大优势。
但是，AIGC的智能写作是在预训练的前提下，将大量储存的数据通过海量的运算连接在一起，最终生成的文字序列组合。笔者调研众多使用者对AIGC生成内容的感受，普遍认为生成速度快，但内容“空洞无物”“前后矛盾”“废话多”，通俗概括就是“干货少”，且缺乏逻辑。
究其原因，是AI技术以数据和算法为基础和核心，而数据和算法不具备完全的认知能力与理解能力，甚至只是基于相关性而不遵从因果性。这可能会出现AI曲解提问者意图的现象，从而导致生成的内容准确性不足。
具体到应用领域，AI更适用于重复性工作和对创造性要求更低的行业领域，比如法律、税务、会计等行业，且高质量的专业数据也将是AI应用真正赋能工作的一大优势。
综合来看，AI技术还处在迭代发展阶段，当前阶段的优点是可以实现数据汇集、精准抓取，快速组稿精准加工，传播分析热点追踪等；缺点则是模式固定、适用面窄，缺乏思考能力和创造力。
人工智能的不足，正是行业媒体的优势所在。行业媒体长期植根所在行业，外部拥有庞大专业的记者、通讯员队伍，有及时准确的信息源；内部则拥有科班出身、懂行业又懂新闻的编辑团队。充分发挥这些团队的优势，可以有效帮助行业媒体在媒体融合浪潮中突围。
随着新媒体的快速发展，热点新闻和突发事件的报道正显著增加。这两类新闻的报道通常要经历两个阶段，第一阶段报道就是“拼手速”、求准确，简单告知受众新闻要素，还原事件本身。如，2021年青海玛多县发生地震，3分钟后，国家地震台网官方微博发出通报。2021年5月22日，甘肃白银黄河石林山地马拉松比赛发生事故，5月23日凌晨4时08分，新华社第一时间通过微博发出“甘肃山地马拉松16名参赛选手遇难”的报道。足见新闻发布之快。
新媒体的快速发展，让突发事件的信息传播速度加快，有效缩短了时间差。这种突然爆发、集中式的报道，也导致了同质化。有资深新闻人曾指出：“在新闻事件发生初期，记者到现场需要时间，所以很多媒体发布的早期报道基本都大同小异，都是‘5W’要素的整合，或都是来自官方的通报，抢时效发出第一手的灾害信息。”
近30年，中国新闻界有两次同质化浪潮。第一次是都市报崛起。都市类报纸（晚报、早报等）互相模仿，电视民生新闻也如此，同质化内卷严重。第二次是互联网引进，出现更大规模同质化，因为采访减少，网上跟风太容易。一些报道，不仅材料雷同、数据雷同、引语雷同，连照片的角度都一样。现如今媒体的内卷则与第二次更为相近，调研思考、推陈出新难度大。
避免同质化，需要创新。2020年1月，新冠疫情突然发生。1月24日，武汉封城的第二天，有一篇新闻稿《小汤山的图纸送到了》吸引了众多关注。文章讲述武汉方面因筹建火神山医院缺乏经验，就向设计过非典小汤山医院的设计公司求助，设计公司迅速响应，发去了相关设计图纸的事情。这是一篇企业公众号的宣传稿，文章通篇也不过千余字，却凭借合乎时宜的推送、恰当的时间轴式写作手法和醒目的标题，收获了近10万点击量。文章还被人民日报、新华网等中央媒体转载，文章中的设计企业影响力得到了增强，收获了众多订单，项目带头人还被评为全国抗击新冠疫情先进个人和国务院国资委“央企楷模”。
假使这篇文章的作者仍然按照传统写作方式，相信虽然不会出错，但未必能够如此出彩。这一案例足以折射出避免同质化竞争、适时推陈出新有多重要。
借势发力，运用AI向智媒体转型
面对AI技术带来的冲击，行业媒体要寻求生存空间，除了在传统的扩展经营渠道、开源节流、加强原创内容生产上下足功夫以外，还可以借势发力，加强对人工智能的运用，发挥自身行业优势，向智媒体转型。
媒体的内容和形式具有鲜明的时代性。作为内容与形式的统一，媒体必然随着时代的发展改变其内容与形式。数字化智能化时代，催生了媒体的智库化建设和智库化转型，众多媒体特别是行业媒体都在着力转型成为“全媒体智库”或“智库型全媒体”。
这种转型，是由以往相对简单和客观的报道转向复杂的智库型产品，由以往的传播信息转向观察问题、总结归纳和建言献策。这将改变传统行业媒体采编人员的地位和角色，追求研究问题的深度和广度，并通过新媒体的加持赋予传统行业媒体新的生命力，进一步扩大生存空间。
2024年两会期间，中国冶金报记者线上采访。
人工智能的广泛使用，为行业媒体向智库型媒体转型创造了难得的有利条件。在内容的生产和呈现方式上，行业媒体完全可以运用AI实现更高效、更垂直的内容生产和推送。
一是可以实现自动化新闻写作。训练AI快速生成基于数据的新闻报道，如财经报告、行业数据统计等，可以大幅提高内容生产的效率。
二是个性化内容推送。通过分析用户偏好，让AI生成定制化的内容，满足不同用户的特定需求。
三是数据分析与洞察。AI技术的不断发展完善可以帮助行业媒体更好地理解其受众群体，包括他们的兴趣、行为模式等，从而制作更吸引人的内容；通过对大量数据进行分析，AI能够预测未来的新闻热点和行业运行趋势，同时也为智库型媒体提供数据和资料。
四是提升编辑与校对效率。AI工具可以自动检测文章中的语法错误和风格不一致等问题，进一步提高编辑工作的质量和效率。
五是助力分发与推广。行业媒体可以利用AI根据用户的阅读历史和偏好向他们推荐相关的内容，提高内容的可见性和参与度，随后利用AI实现多渠道发布，将内容适配到不同的平台和设备上，实现跨平台的一致性体验。
六是节约成本。将一些重复性的任务交给AI处理，有助于减少人力成本，并让记者和编辑能够专注于更具创造性的工作。
智库型行业媒体建设，要求既懂媒体又懂行业；既要有专业的内容生产、学术研究团队，又要有全媒体的运营、编辑、技术与数据团队。要建设真正有影响力的智库型行业媒体，不是仅仅依靠媒体机构就能完成的，更需要探索政府、企业、高校、研究机构、社会与媒体之间的相互作用，取长补短，避免在智库建设方面出现同质化竞争。
在当前形势下，媒体智库的存在可能有3种状态：一是内容生产（信息、数据、知识的生产）、媒体形式建设（媒体平台、技术支撑、市场资源）齐全的智库型媒体；二是只有内容生产（知识、信息、数据）而没有良好新媒体形式（媒体平台、技术支撑和市场资源）的智库，如高校的研究型智库和各学术期刊编辑部；三是有技术支撑、市场资源而没有内容（数据、信息、知识）生产的媒体，如中国知网等知识资源库（数据库）。
行业媒体智库更贴近前两种状态。同时，依据各行业媒体全媒体发展程度和专业分析能力程度的不同，行业媒体和行业内已经存在的智库型机构可以通过相互合作的方式，联合创办媒体智库或智库型媒体。这类媒体智库或智库型媒体能够凝聚政府、企业、高校、媒体多方资源，为智库型媒体（或媒体智库）的发展提供完整的知识体系支撑、技术支撑并匹配市场资源。
总而言之，现阶段的人工智能不论如何发展和变化，只是媒体发展的工具，行业媒体要求生存、谋发展，用好这一工具。同时，无论行业媒体如何转型，始终还是媒体，必须坚持正确舆论导向、坚持内容为王，利用自身行业优势增强影响力、传播力，在弘扬主旋律、传播正能量的同时，走好差异化发展道路，打造自身特色和核心竞争力。
（作者熊余平系中国冶金报社党委委员、副社长，李晓晴系中国中元国际工程有限公司宣传主管）