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引 言
第一章 新跃升：智能技术重塑信息生态
一、模型能力不断迭代，信息生产呈新格局
二、智能应用走向大众，用户消费现新图景
三、数字底座持续夯实，可信内容彰新价值
四、开源协作推动普惠，技术扩散迎新态势
第二章 新变革：媒体智能应用释放更大效能
一、流程再造：从单点突破到系统增效
二、采集核验：从人工搜寻到智能筛查
三、生产协作：从工具辅助到人机协同
四、用户触达：从内容推送到交互服务
五、价值实现：从供人阅读到机器调用
第三章 新挑战：智能浪潮考验媒体价值坚守
一、信息真假交织，信任危机凸显
二、智能中介嵌入，媒体角色重构
三、转型进程提速，能力短板掣肘
四、智能鸿沟扩大，治理挑战加剧
第四章 新愿景：共建智能时代的传播秩序
一、凝聚创新发展共识，做技术普惠的“赋能者”
二、凝聚向上向善共识，做数字伦理的“先行者”
三、凝聚协同治理共识，做应用规则的“共建者”
四、凝聚版权保护共识，做数字权益的“守护者”
五、凝聚文明发展共识，做交流互鉴的“架桥者”
结 语
编写说明与致谢
引 言
当前，全球人工智能技术创新进入前所未有的活跃期，万物智联、人机协同、跨界融合、共创分享的智能技术，叠加释放巨大能量，既蕴含巨大机遇，也面临治理挑战。2026年7月17日上午，中国国家主席习近平出席2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议开幕式，发表题为《携手构建公正合理的全球人工智能治理体系》的主旨讲话，全面系统阐述中国对人工智能全球治理的立场主张，为各方一道把握和应对人工智能发展的机遇和挑战，携手共创人类社会更加美好的未来提出中国方案、贡献中国智慧。
近年来，人工智能以前所未有的速度从技术创新走向社会应用，并加速融入人类生产生活。2022年，ChatGPT引发全球对大语言模型的广泛关注；2024年，Sora等生成式人工智能产品推动多模态生成能力进一步突破；2025年，以中国自主研发大模型DeepSeek-R1开源突破为代表，人工智能技术加速向更广泛的社会场景渗透；进入2026年，大模型发展重心由提升模型基础能力转向智能体（Agent）自主任务执行、超长上下文处理和多模型分层部署应用，人工智能对人类社会影响的广度和深度进一步拓展。
人工智能技术正加快转化为新闻媒体的现实生产力，重塑全球信息生态和传播权力结构，带来新的机遇和挑战。生成能力的跃升丰富了内容供给，也让伪造变得轻而易举；智能入口带来新的触达渠道，也削弱了媒体与用户之间的直接联系；智能工具提升了生产效率，也对媒体的组织能力和专业规范提出了新要求；技术扩散惠及更多民众，也在拉大不同区域间的智能鸿沟。
2024年，新华社国家高端智库在第六届世界媒体峰会上发布《人工智能时代新闻媒体的责任与使命》智库报告，系统分析人工智能给新闻媒体带来的机遇和挑战，提出全球新闻媒体应坚持以人为本，推动智能向善，合理运用新技术，维护媒体权威性和公信力，为推动构建人类命运共同体、建设更加美好世界汇聚强大媒体力量。
今天，面对新变革新挑战，没有哪一家媒体、哪一个行业、哪一个国家能够独自应对，全球新闻媒体需要坚定发展信心、明确角色定位、凝聚价值共识、勇担职责使命，做技术普惠的“赋能者”、数字伦理的“先行者”、应用规则的“共建者”、数字权益的“守护者”、交流互鉴的“架桥者”，共同构建可信、公平、向善的信息传播新秩序。
第一章 新跃升：智能技术重塑信息生态
近年来，人工智能在模型能力、应用普及、基础设施和开放协作等方面接连取得标志性进展，正以前所未有的广度和深度融入经济社会发展，深刻重塑全球信息生态。
一、模型能力不断迭代，信息生产呈新格局
大模型的能力边界不断拓宽，由对话生成走向深度推理，由单一文本走向多模态融合，由问题作答走向任务执行。斯坦福大学《2026年人工智能指数报告》显示，人工智能已在多项基准测试中超越人类水平，在模拟真实电脑操作环境的测试中，智能体完成任务的成功率由约12%跃升至66.3%，与人类表现之间仅相差约6个百分点。研究机构METR的测算显示，人工智能能够自主完成的任务时长大约每7个月翻一番。机器由执行单项指令的工具，成长为具备理解意图、规划路径能力的行动主体。
机器主体性的跃升改写了信息生产的基本格局。数字技术与互联网引发了信息爆炸，人人都可以成为内容生产者和传播者。智能技术使这一进程再度加速，内容可以按需即时生成、批量复制、无限扩展，过去依赖团队协作和专业设备才能完成的作品，个人借助模型即可完成。一项对网络文章的抽样研究显示，以人工智能生成为主的文章占比从2020年初的约1%升至2025年底的50.9%，此后大体稳定在半数左右。机器也深度介入信息传播，在用户与信息之间承担起检索、筛选、整合和转述的职能。人不再是信息生产和传播的唯一主体，公共信息空间由人类主导转向人机共建。
图1 人工智能生成与人类生成网络文章占比（数据来源：Graphite）
二、智能应用走向大众，用户消费现新图景
全球数字连接的覆盖面进一步扩大，为智能应用走向大众奠定了基础。国际电信联盟数据显示，2025年全球网民规模达到60亿，互联网普及率升至74%。在此基础上，生成式人工智能的扩散速度超过个人电脑和互联网，成为普及最快的通用技术之一，2025年88%的受访机构已在至少一项业务中使用人工智能。微软人工智能经济研究院的监测显示，全球劳动年龄人口中使用生成式人工智能的比例由2025年上半年的15.1%升至2026年第一季度的17.8%，26个经济体的这一比例已超过30%。中国是全球人工智能应用最活跃的市场之一，2026年上半年，中国生成式人工智能用户规模突破7亿人，普及率超过50%。人工智能正从少数机构与技术专家的“专利”，变为越来越多人工作和生活的日常工具。
图2 生成式人工智能与互联网的普及速度对比（数据来源：中国互联网络信息中心）
注：生成式人工智能以2023年8月31日为起点，文心一言等首批完成备案的大模型产品正式面向公众开放服务。互联网以1995年1月为起点，中国开通接入国际互联网的专线，开始向社会公众提供互联网接入服务。
应用的普及同步改变着人们获取和使用信息的方式。用户越来越多地带着问题而来，期待得到的不是一条消息，而是经过整理、可以直接用于判断和行动的结论。OpenAI与美国国家经济研究局合作开展的研究显示，ChatGPT近一半的使用请求是为决策寻求信息和建议，约四成是要求模型直接完成具体任务，信息服务的边界由提供内容延伸到辅助决策、代办事务。内容的读者也不再只有人类，大量内容在抵达用户之前，先要经过智能体的抓取、筛选和转述，内容能否被机器理解抓取，决定着它能否顺利抵达人类用户。2025年自动化程序产生的网络流量占比已超过53%，持续高于人类访问流量。在面向企业（To B）和面向个人（To C）之外，面向智能体（To A）的内容与服务供给也应运而生，由此形成人与机器并存的消费生态。
三、数字底座持续夯实，可信内容彰新价值
算力、算法和数据是驱动人工智能发展的三大要素，三者协同演进，共同支撑智能技术的跃升。算力规模快速扩张，2025年全球人工智能企业投资总额达5817亿美元，同比增长129.9%，巨额投入之下全球人工智能算力每年增长约3.3倍。算法效率大幅提高，研究机构Epoch AI统计显示，语言模型达到同等性能所需的算力大约每8个月减半。在规模效应和算法改进的共同作用下，模型性能不断增强、使用成本快速下降，据统计，达到GPT-3.5水平的模型推理成本在2022年11月至2024年10月间降至原来的约1/280。
图3 全球人工智能企业投资额（数据来源：Quid）
算力可以扩建，算法可以迭代，高质量数据却难以批量制造。模型的进化仍高度依赖人类高质量创作，Epoch AI的另一项测算显示，可用于训练的高质量公开人类文本将在2026年至2032年间被消耗殆尽，经过核实、来源清晰的原创内容将成为各方竞相争取获得的稀缺资源。从产业视角来看，供给端的繁荣也未完全改变注意力的流向，真正被用户选择的仍是凝结人类经验、情感和判断的作品。中国网络视听协会的统计显示，2026年第一季度全行业上线的微短剧中，人工智能生成内容占比超过95%，但核心播放量中却仅占4%。内容价值不仅体现在阅读量、互动量、停留时长等传统指标上，还体现在被大模型与智能体调用、引用、作为事实依据采信的过程中。2026年3月，中国日均词元调用量突破140万亿，较2024年初增长超过千倍，词元逐渐成为衡量信息流动的新尺度，可信度则成为智能传播中增值空间最大的无形资产。
四、开源协作推动普惠，技术扩散迎新态势
开源模型性能快速提升，与顶尖闭源模型的差距保持在较小范围，为更多机构和开发者获取先进技术提供了可能。中国开源模型的全球影响力显著提升，麻省理工学院等机构的研究显示，2024年8月至2025年8月，中国开源模型的下载量占比达17.1%，首次超过美国的15.8%。
开放协作降低了技术获取和使用的门槛，各国机构和开发者能够在先进模型基础上开展本地化开发和应用创新。多语言能力的提升使人工智能惠及更多非英语用户，2025年上半年至2026年第一季度，韩国、泰国、日本的人工智能使用率增幅位居全球前列，部分得益于大模型亚洲语言能力的提升。智能技术加快走向更广泛的国家和人群，更多语言、更多地区的用户得以接入智能信息服务，为全球共同参与智能时代建设创造了条件。
信息生产、用户消费、价值逻辑和技术扩散的变化交织叠加，共同塑造着智能时代的信息生态。新闻媒体是信息生态的重要组成部分，其角色定位、生产方式和价值实现也将在这一深刻变革中重新塑造。
第二章 新变革：媒体智能应用释放更大效能
智能技术正加快转化为新闻媒体的现实生产力。在一些前沿探索中，大语言模型、智能体等创新技术逐步嵌入新闻信息的采集、核验、生产、分发等各个环节，并向组织管理、运营服务和内容资源开发延伸，推动新闻媒体从数字化、平台化向智能化加速迈进。
一、流程再造：从单点突破到系统增效
人工智能在新闻业的应用正由点到面、由浅入深。从全球范围看，媒体智能化已由少数机构的局部试验发展为行业的广泛实践，应用前沿也由单个环节的效率提升转向系统性的流程再造。
应用范围从个别探索走向广泛渗透。路透新闻研究所对51个国家和地区280位媒体负责人的调查显示，97%的受访者认为后台自动化是重要的人工智能应用方向。从业者个人层面的使用已相当普遍，Muck Rack平台以美国记者为主要对象的调查显示，82%的记者至少使用一种人工智能工具；汤森路透基金会对全球南方和新兴经济体记者的调查显示，这一比例同样超过八成。对比新华社研究院2024年的调查结果，不难发现，媒体行业对人工智能的态度发生了重要变化，已经由是否使用，转向如何用好、如何管好、如何形成实际价值。人工智能的部署和应用，越来越多地被视为新闻行业的基础能力。
应用层次从节点嵌入走向全程赋能。从新闻业人工智能指数（J·Index）收录的150多个国家3800余个公开案例看，全球媒体人工智能应用经历了由算法化、自动化向生成式、智能体化演进的过程。2019年以前，相关应用主要集中于新闻推荐、自动写作、语音识别和数据处理等专用领域；2023年生成式人工智能快速普及后，人工智能进入采编制作、智能搜索和用户服务等更多环节；2025年以来，多智能体协作、智能助手和模型上下文协议（MCP）等新技术加速落地，人工智能开始参与任务编排和业务协同。人工智能的作用由完成特定单项任务转向重组系统流程，新闻生产链条的各个部分都在经历深刻重塑。
北京经济技术开发区人工智能创新基地积极探索“人工智能+媒体”应用场景，为媒体重塑“策、采、编、发、传”业务流程开启新思路。开发区致力打造的“数、算、模、用”产业协同创新体系，也将为智能时代媒体系统增效奠定坚实产业基础。
二、采集核验：从人工搜寻到智能筛查
信息采集和事实核验是新闻生产的起点，往往面临来源分散、材料庞杂、格式不一和核验成本高等难题。人工智能的作用正从检索和摘要延伸至文档识别、信息结构化、跨来源比对和线索发现，大大扩展了记者能够系统检视的材料范围，也让过去受人力所限难以开展的核查成为可能。
《纽约时报》开发的“速查表”（Cheatsheet）工具，把引语提取、摘要、翻译、网络检索和信息分类等经过测试的流程封装为可以串联调用的工具包，用于处理公开信息文件、视频转录文本和社交媒体材料，已为该报数十项调查提供支持。在另一项深度调查中，国际调查记者同盟（ICIJ）与奥斯陆城市大学、挪威广播公司的研究人员合作开发护照识别工具，先用计算机视觉模型定位护照页面，再用定制的光学字符识别技术读取机读信息，从逾11万份文件中识别出约500本独立护照，极大提升了线索甄别效率。
资源有限的小型媒体同样从中受益。挪威地方报纸iTromsø开发的Djinn系统每天从市政部门下载和处理大量公共文件，从中筛选有新闻价值的线索，把记者审阅相关案卷的时间由约2小时缩短至15分钟，目前已在36家地方编辑部投入使用。尼日利亚独立媒体《殖民者报告》（The Colonist Report）在2024年洪灾后，借助ChatGPT、Gemini等工具分析3000多页政府文件，追查洪灾风险与政府援助项目之间的关系。人工智能将调查的起点由人工逐份翻阅，扩展为机器辅助筛选后的定向核查。
中国媒体也在积极运用人工智能增强信息核验能力。新华社自主研发的内容安全智能引擎“新华较真”，能够辅助发现稿件中的各类差错，并通过应用程序接口、一体机和本地化部署等多种形式，服务数千家主流媒体和机构用户。2025年12月，新华网联合中国科学技术大学、支付宝推出“AI探真”智能体，面向食品、健康、医疗等领域提供谣言辨识和科普问答服务。
三、生产协作：从工具辅助到人机协同
人工智能进入编辑部，最初多用于转录、翻译、摘要和校对等特定单项任务。今天，随着智能应用的进一步普及和深入，新闻从业者得以开展更为复杂、高效的人机协同，大幅优化业务流程、提高生产效率。在一些前沿探索中，人工智能从“辅助工具”升级为记者编辑的“工作伙伴”，也成为媒体行业系统性变革进入新阶段的重要标志。
新华社“采编助手”中的“发布会内容生成助手”，支持前方记者与后方编辑部实时共享发布会现场音视频流，把原本“串行”的工序改造为边采边编的“并行”工作流，数秒内即可生成结构完整的通稿，并分别适配客户端快讯和社交媒体文案，可使发布会报道的平均发稿时效提升约40分钟；“AI数字主播平台”支持23种语言的声纹克隆，打造了36组新华社专属原创数字主播形象；多模态生成工具将短视频制作周期压缩80%以上。
在2026年世界人工智能大会报道中，中央广播电视总台记者与腾讯智能体WorkBuddy组成“人机协同媒体报道团”。智能体接到任务后自主拆解步骤、调度工具，30秒生成一份采访提纲，从海量参展信息中识别新闻点并推荐选题，几秒钟内核实现场数据，后期建模渲染缩短至十几分钟。素材整理、信息检索等基础工作交给智能体，记者得以把更多精力投入现场观察、深度对话和独家挖掘。
国际媒体同样在推进人工智能与日常生产的深度融合。路透社的人工智能摘要工具已为94%的重大新闻生成要点摘要；翻译工具CheckMATE已被100多名译员使用，覆盖法语、西班牙语、葡萄牙语、意大利语、韩语、中文和日语。在拉丁美洲，洪都拉斯Grupo OPSA集团自主开发审校工具MarIA，依据编辑手册检查拼写语法、核验信源、生成标题，被评选为拉美地区四家最具创新性的媒体之一。
媒体间合作拓展智能传播空间。2026年国际广播电视设备展（IBC）的创新项目“智能故事”（Smart Stories），由美联社、半岛电视台、BBC、《华盛顿邮报》、路透社等媒体机构发起，尝试以“故事对象模型”为同一新闻事件建立共享的结构化背景信息，使编辑系统、制作系统和人工智能工具能够读取和更新事件进展、信源可信度、核实状态和编辑决策，减少不同系统之间的重复录入和人工转述。
四、用户触达：从内容推送到交互服务
智能体为媒体与用户之间的连接提供了新的入口。用户可以直接提出问题、描述需求，系统检索相关报道、整合背景信息，再以摘要、对话或音视频等形式给出结果，媒体的服务方式由把内容推送给用户转向回应用户的具体问题。
2026年6月，新华社推出权威人工智能时政资讯智能体“新华语典”，以新华社95年来积累的全域权威新闻报道为语料和信源，设置智能问答、订阅推送、知识库和智能体广场等模块，提供学思想、找源头、推新闻、问新闻、辨真假、捋头绪、写文章等功能。
2025年11月，《时代》周刊与Scale AI公司合作推出TIME AI Agent，用户可以检索该刊百余年的报道档案，以13种语言获取内容，并按需生成文字摘要或音频简报。《华盛顿邮报》2024年11月推出Ask The Post AI，以该报2016年以来的报道为基础回答用户提问，并推荐相关报道，用户在获得答案的同时，还能回到原始报道核对信息。
传统分发关注把什么内容推给谁，智能服务进一步关注用户要解决什么问题、需要哪些信息、如何追溯来源。以智能服务为支点，媒体机构有望由传统的内容发布者演变为权威知识组织者、交互服务提供者，以全新的方式构建起用户连接。在此过程中，媒体机构的专业能力、职业道德、行业声誉将成为关键资产，赋予其独特的竞争优势。
五、价值实现：从供人阅读到机器调用
随着智能搜索、检索增强生成和智能体调用等技术的普及，一个日益广泛的共识是，新闻内容不仅要供人阅读，而且要能被外部人工智能系统准确检索、理解、引用和调用。越来越多媒体机构开始按照机器处理的需要整理新闻档案和数据资源，探索内容价值的新实现方式。
人民网在2026媒体融合发展论坛上发布“媒体语料服务平台”，联合“主流价值语料生态联盟”成员，提供从数据清洗、标注到预处理的工具链，与高校智库共同探索媒体语料建设标准。新华社“新华语典”同样以自身权威报道作为可信语料，将媒体内容资源按照人工智能应用的需要进行系统化管理和利用。
一些媒体加快推动内容资源与外部人工智能系统对接。2025年1月，法新社与法国人工智能企业Mistral AI达成合作，将其每天播发的约2300篇文字稿件提供给对话助手Le Chat调用。2025年11月，美联社推出AP Intelligence，将原创报道转化为可供机器读取的数据资源，通过应用程序接口和数据交易平台，服务企业智能应用。2026年7月，路透社推出MCP服务器，客户可通过智能体在订阅范围内检索、获取和下载新闻内容；9月，该服务接入CuttingRoom公司的视频编辑助手，编辑可以用自然语言调取路透社视频素材并直接完成剪辑。多家媒体也在联合建设面向公众的问答服务，2025年7月上线的ChatEurope由15家欧洲合作伙伴共同建设，上线后两个月回答了8200多个问题。
图4 新闻内容接入人工智能的代表性实践（资料来源：根据各机构公开信息整理）
一些媒体还开始关注生成式引擎优化（GEO），通过提升内容的结构化程度、来源可识别性和引用可追溯性，增强专业报道在人工智能回答中的可见度。新闻档案和数据库的价值正在被重新认识，能够把内容整理得更清楚、关联得更准确，并在授权范围内提供可靠调用能力的媒体，更有可能在智能传播中占据有利位置。
从采集核验到价值实现，人工智能正在重塑新闻生产的各个环节，为媒体提升效率、拓展服务、开辟价值空间提供更大可能。在拥抱技术的同时，媒体更需要直面智能浪潮带来的考验。
第三章 新挑战：智能浪潮考验媒体价值坚守
人工智能应当成为人类的可信工具，其引发的各类内生和衍生风险需要高度重视。对媒体机构而言，面对智能化浪潮带来的巨大冲击，如何用真实、准确、透明、公正的信息传播为社会筑牢认知安全堤坝，不仅是对媒体机构专业能力的深度检验，也是对新闻价值与伦理道德的一场大考。
一、信息真假交织，信任危机凸显
真实是新闻的生命，更是社会信任的基石。面对真实信息与深度伪造同时并存、人类创作与机器合成相互交织的信息环境，公众辨别真伪的难度空前加大，社会信任的基础遭到严重侵蚀。作为社会“瞭望者”和信息“把关人”，媒体机构应该如何传播真实信息、凝聚主流共识、夯实信任根基，是智能时代的一个重要命题。
深度伪造模糊真假边界。人工智能加速迭代，信息生成的门槛已降至一句简单的提示词，伪造内容在数量、逼真程度和传播速度上都远超以往，给媒体的信源甄别带来全新挑战。重大突发事件和国际冲突是深度伪造最为集中的领域。2025年6月以色列与伊朗爆发军事冲突期间，大量人工智能生成的战场视频和图片在社交平台广泛传播，浏览量最高的3条伪造视频累计观看超过1亿次，部分伪造画面甚至被一些官方媒体机构转发。
机器幻觉放大失真信息。比显性造假更加难以防范的，是智能系统在转述信息时产生的系统性偏差。模型生成答案时可能张冠李戴、断章取义，甚至编造信源，而其流畅完整的表述又使这些错误更具迷惑性。欧洲广播联盟与英国广播公司组织18个国家22家公共媒体开展的联合评估显示，主流人工智能助手对新闻问题的回答中，45%至少存在一项重大问题，信源问题尤为突出。失真低质的信息通过智能问答误导公众，并以规模化方式进入公共信息空间，经模型检索和学习，错误在循环中被不断放大和固化，形成“知识泡沫”。
信任赤字向全社会蔓延。“假作真时真亦假”，以假乱真使得信任更为稀缺，使公共讨论更易失去共同的事实基础，社会共识更难形成，甚至形成“说谎者红利”。路透新闻研究所《2026数字新闻报告》显示，全球受访者对新闻的总体信任度降至37%，为2015年开始统计该指标以来的最低水平，62%的受访者担心无法分辨网上信息的真假。世界经济论坛《2026年全球风险报告》将错误信息和虚假信息列为未来两年全球第二大风险。真伪难辨的信息环境凸显新闻媒体的专业价值，但构建内容真实性的防线仍面临技术标准、制度规范等难题。
二、智能中介嵌入，媒体角色重构
智能问答系统在用户与媒体之间嵌入了新的中间环节，深刻改变媒体在信息传播流程中的角色和地位。能否以此为契机，构建起全新的用户连接和商业模式，是智能时代媒体机构面临的重要挑战。
触达渠道遭分流。入口向智能问答系统转移，最直接的后果是流向媒体的访问量下降。用户无需进入媒体的网站和客户端即可获得答案，媒体与用户的直接联系面临被进一步削弱的风险。路透新闻研究所援引数据分析机构Chartbeat的统计显示，2024年11月至2025年11月，谷歌搜索为全球2500多个新闻网站带来的流量下降了三分之一，受访媒体负责人预计未来三年搜索引流还将减少四成以上。流量下降背后，是公众与专业报道的连接日趋松散。数据显示，经常或有时主动回避新闻的受访者比例已升至四成以上，智能问答使用户更习惯于直接接受机器给出的结论，查证和比较的意愿随之降低，“认知卸载”成为常见现象。连接一旦弱化，媒体服务公共讨论、引导社会舆论的作用就难以充分发挥。
内容价值难回流。机器正取代人类日益成为媒体内容的“第一读者”，智能系统的答案建立在大量媒体内容之上，抓取与回报却严重失衡。网络服务商Cloudflare的监测数据显示，OpenAI、Anthropic等人工智能头部公司的爬虫抓取成千上万个网页，才能给媒体带来1次访问流量。少数头部媒体集团凭借内容规模和品牌影响力，通过与模型企业签订授权协议获得了可观回报，但绝大多数媒体的内容则在未获授权、未获补偿的情况下被用于训练和生成，围绕版权的诉讼在多个国家相继出现。内容生产成本由媒体承担，收益却流向模型一侧，媒体持续投入高质量新闻生产的动力和能力都将难以为继，最终损害的是整个信息生态的事实基础。面对这个突出问题，媒体和技术行业也在探索新的解决方案，如开发面向智能体的内容接口，推出按次付费的抓取机制，联合发布面向人工智能的内容授权标准等。但目前来看，这些尝试仍处于各自为战的阶段，授权规则、计价方式和署名标准尚未统一，议价能力集中在头部机构。大量中小媒体，特别是全球南方国家的媒体机构，既缺少谈判筹码，也缺少技术条件，在新的价值分配格局中处于不利位置。
权威地位受冲击。流量之外，媒体在信息传播中的地位也进一步被边缘化。智能传播生态中，模型决定引用谁、如何转述、把哪种解释置于首位，少数媒体成为模型频繁调用的核心信源，而大量媒体则可能沦为普通的语料供应者，其内容被吸收和改写，却难以被识别和署名。英国公共政策研究所对四款主流人工智能工具的测试发现，新闻引用高度集中于少数媒体，某些权威新闻机构却完全没有出现在部分主流模型的答案中。超级互联网平台已逐步取代传统媒体成为传播网络的数字基础设施，人工智能则将进一步冲击媒体的信源权威。
三、转型进程提速，能力短板掣肘
人工智能加速迭代，媒体机构的智能化转型也在提速。受基础设施、资源条件和市场环境等因素影响，不同媒体在转型方向、路径和节奏上有较大差异。但从一些前沿媒体的探索来看，媒体机构在智能化转型方面也存在一些共同短板。
应用效能。智能工具在新闻编辑部中虽已广泛使用，但仅有少数头部媒体真正能够把智能系统嵌入核心业务流程、实现系统增效，多数中小型媒体对智能工具的应用仍停留在转写、翻译、摘要等辅助环节，人工智能的媒体效能有待进一步释放。路透新闻研究所的调查显示，四分之三的媒体受访者预计智能体将对新闻业产生重大影响，但对已开展的人工智能项目，42%的受访者认为“作用有限”；三分之二的受访者表示尚未因人工智能节省岗位设置。
核验机制。智能体能够减少大量重复劳动，但其生产过程的不透明性，也加重媒体机构的核验负担。从业界当前的实践来看，生成环节提速之后，许多媒体并未同步建成有效的核验机制，机器产出的规模与人工复核的能力之间形成缺口，效率收益被持续上升的核验成本部分抵消。美国《华盛顿邮报》2025年底推出人工智能个性化播客，内部测试中有68%至84%的生成脚本未达到发布标准，产品上线后又接连出现事实错误和引语失实。不过，加强人工核验已经成为广泛的共识。许多媒体把人工核验确立为信息发布前的硬性环节，要求在智能生态系统的关键节点嵌入人类判断，即“人在回路”（Human-in-the-loop）。美联社的人工智能采编规范明确，人工智能不能替代原创报道、信源核实、事实核查和编辑判断，生成内容必须经过审核，记者和编辑要对人工智能参与生产的内容承担最终责任。
岗位配置。智能化转型并非在编辑部增加一个聊天工具，而是要重新设计任务分工、权限体系和责任链条，记者、编辑、产品经理、工程师和数据人员之间需要形成新的协作关系。但当前新闻媒体中既懂新闻规律又懂智能技术的复合型人才普遍短缺，现有的岗位设置和考核机制也大多尚未适应人机协同的工作方式。金融时报战略咨询公司（FT Strategies）与世界新闻出版协会（WAN-IFRA）对86个国家448名新闻机构受访者的调查显示，阻碍人工智能应用的前三位因素依次是技术能力和专业人才不足（61%）、文化抵触和怀疑（52%）、应用场景和战略方向不明确（45%）。资金、技术和人才的门槛相互叠加，使部分媒体在转型中面临掉队的风险。
四、智能鸿沟扩大，治理挑战加剧
智能技术发展的不平衡，正由技术和应用层面延伸到传播能力、知识表达和规则制定层面。智能鸿沟关乎各国媒体能否平等分享技术红利，也关乎不同国家和民族能否在智能时代讲好自己的故事，全球治理面临新的考验。
技术差距加剧媒体分化。前沿模型的研发需要巨额算力、资本和人才投入，相关资源高度集中于少数国家的少数企业，但不少发展中国家在网络接入等基础条件上明显不足。国际电信联盟数据显示，2025年全球仍有22亿人未接入互联网，高收入国家的互联网普及率达94%，低收入国家仅为23%。应用层面的差距同样明显，微软全球人工智能扩散报告显示，2026年第一季度，全球北方国家劳动年龄人口中使用生成式人工智能的比例为27.5%，全球南方仅为15.4%，两者差距由2025年上半年的9.8个百分点扩大至12.1个百分点。在媒体领域，发达国家的头部媒体有能力自建模型、训练专属工具、与科技企业谈判内容授权，大量发展中国家媒体则受限于资金、算力和人才，只能依赖外部平台提供的通用产品，在数据安全、本地语言适配和内容自主等方面受到限制。开源模型为发展中国家媒体获取先进技术提供了现实通道，但从“能用”到“用好”仍有很长的距离。技术能力差距不断转化为传播能力差距，发展中国家媒体的发声空间或被进一步挤压。
图5 全球北方与全球南方的数字基础条件和人工智能使用率（数据来源：微软人工智能经济研究院）
语料失衡侵蚀认知正义。智能模型的认知边界由训练语料决定，而语料的分布极不均衡。目前，全球主要模型、英语新闻数据库和国际检索系统多由西方机构建设，西方媒体长期积累的报道在模型训练和实时检索中占有先发优势。全球最大的公开网络语料库Common Crawl也公开承认，其数据长期偏向英语内容。比利时根特大学研究人员对19款主流模型的测试发现，同一模型以不同语言提问会给出明显不同的政治评价，模型的立场往往映照出其开发者所处的文化和价值环境。发展中国家媒体的报道难以进入模型的知识体系，其承载的本土叙事和知识传统就可能在智能时代被边缘化。在“被叙述”的过程中，偏见和误解也在潜移默化中传递和扩散。
规则分化加大协调难度。全球人工智能治理已由原则倡导进入规则落地阶段，联合国设立人工智能治理全球对话机制，世界人工智能合作组织在上海成立，多边合作取得新的进展。但各国规则差异大，媒体内容在不同司法辖区获得的保护程度差异悬殊，标识要求、责任认定不一致，也使媒体传播的合规成本明显上升，第三方智能体调用和改写媒体内容后的署名与责任划分更缺少共同规则。部分国家泛化国家安全概念，将出口管制由芯片扩展到先进模型，人为设置技术合作和信息交流的壁垒。人工智能发展与治理路径上的差异，可能分割全球信息空间、阻碍全球信息流动，缺乏技术和市场优势的发展中国家在全球规则制定中的话语权也将进一步弱化。
智能时代的挑战是全球性的，没有哪一家媒体、哪一个行业、哪一个国家能够独自应对，需要全球凝聚共识、携手行动。
第四章 新愿景：共建智能时代的传播秩序
习近平主席指出，人工智能既蕴含巨大机遇，也面临治理挑战，各国应秉持以人为本、向上向善理念，携手构建公正合理的全球人工智能治理体系。进入人工智能应用加速演进的新阶段，全球媒体应在延续既有共识的基础上深化交流合作，推动技术普惠、恪守新闻伦理、完善应用规则、保护数字权益、促进文明互鉴，共同建设开放、公平、安全、可信的智能传播生态，让人工智能更好服务全球发展、增进人类福祉。
一、凝聚创新发展共识，做技术普惠的“赋能者”
人工智能正在成为推动经济社会发展的重要力量，也为媒体提升生产效率、拓展服务形态、创新传播方式提供了新机遇。全球媒体应坚持创新发展，推动“人工智能+媒体”深度融合，促进不同国家、不同规模的媒体共享发展成果，让新兴技术照亮共同繁荣之路。
以智能应用驱动系统变革。积极探索人工智能在新闻采集、内容生产、传播分发、用户服务和效果评估等环节的应用，深化媒体系统性变革。加强媒体、科研机构和技术企业之间的信息交流和技术合作，共享应用经验。建设可信的内容资源体系和专业知识库，提升内容的组织、检索和服务能力，实现安全发展、绿色发展、高质量发展、可持续发展。
以开放合作促进共同发展。倡导开放共享的技术创新理念，在尊重法律法规、知识产权、数据安全的前提下，推动传媒领域技术开源，共享开源工具与标准。支持不同国家、不同规模的媒体根据自身条件选择技术路线与合作方式，探索在联合报道、跨语种传播、事实核查、全球性议题等领域深化协作。促进媒体与技术企业、商业平台等多元主体建立透明、可靠的长效合作机制。
以普惠共享弥合智能鸿沟。关注发展中国家和中小媒体的技术应用需求，通过人员培训、技术交流和工具共享等方式推动其智能化转型。搭建轻量化智能工具共享池，帮助发展中国家媒体接入智能生态，加快建设适合发展需要的自主内容资源体系和智能传播体系。联合举办全球南方媒体智能传播研修班，培育本土智能传播人才。
二、凝聚向上向善共识，做数字伦理的“先行者”
人工智能应成为增进全人类福祉、推动人类文明进步的强大力量。媒体要当好数字伦理的“先行者”与“示范者”，在变革中凝聚向上向善共识，确保技术进步始终服务于人类共同利益。
坚持以人为本。“以人为本”是人工智能发展的价值原则，也是智能传播不可动摇的价值基点。媒体要在人机协同中坚持人类主导、坚守人类价值，牢牢掌握选择权、把关权、判断权。对于事实核查、深度调查等关键环节，应明确人工审核与责任主体，避免将重要判断完全交由自动化系统完成。使用智能体应根据任务风险设置权限、审核节点和熔断机制，保留必要的过程记录和人工干预能力。
坚守真实底线。真实性是媒体公信力和影响力的基石。媒体应建立与应用风险相适应的内容核验机制，坚持可信赖、可审核、可监督、可追溯的人工智能技术使用原则，并清晰标注人工智能辅助生成内容。探索区块链等技术手段应用于信息来源、生成过程和关键编辑环节的记录。警惕人工智能生成的虚假信息和“投毒内容”，及时发现和纠正新闻报道和技术使用中的失误。
健全伦理规范。共商全球传媒行业人工智能采编基本规范与自律准则，制定使用标准、明确使用边界。鼓励各国传媒业以共识为基础，制定适用国内的行业规范，契合本土需要和时代变化。将伦理审查和风险评估嵌入模型训练、数据集构建、算法设计、内容分发和模型升级全流程，建立常态化技术检视和算法审计机制。
三、凝聚协同治理共识，做应用规则的“共建者”
人工智能快速迭代、广泛渗透、影响深远，带来全新的治理难题。媒体应成为人工智能应用规则的共建者，为推动形成开放包容、广泛参与的治理机制贡献力量。
加强事实核查协作。全球媒体应围绕全球议题，探索建立信息共享和联合核验机制。推动媒体间交流事实核查方法、来源评估标准和差错防范经验。针对虚假信息批量生成、快速变形和跨平台传播的特点，加强跨语种核验与及时澄清，同时坚持证据优先、程序透明，避免将技术检测结果直接等同于事实结论，防止核查机制被滥用或被政治化。
营造理性对话空间。推荐算法和生成式系统可能强化既有偏好、放大情绪化内容、遮蔽多元观点，媒体应高度关注这些风险，反对流量至上、防止意见极化、警惕茧房效应，提升内容生产的透明度和多样性，促进不同国家和社会群体之间的理性交流。
警惕舆论操纵风险。反对利用人工智能技术优势传播虚假信息、操纵公众舆论、扰乱社会秩序、干涉他国内政、危害他国主权。警惕“机器人水军”破坏舆论生态，支持各国媒体联合科技企业共同开发监测工具。面向全球受众开展AI媒介素养科普，帮助受众筛选、辨别有害信息，提升舆论风险免疫力。
四、凝聚版权保护共识，做数字权益的“守护者”
人工智能重构传播生态为版权保护带来挑战，全球媒体应积极推动各国完善相关法律法规，加强权属管理与行业协作，推动技术创新、内容传播和创作者合法权益保护相协调。
完善媒体数字版权管理。媒体需进一步增强版权保护意识，警惕人工智能侵权，对原创内容建立规范的数字化管理机制，健全媒体内容资产数字化防护措施，对新闻稿件、音视频、图片等原创作品做好权属登记、元数据标注，留存版权证据，为媒体合法使用、授权合作和后续维权提供依据。
推动版权内容合规使用。模型开发方、平台方、媒体机构在获取、处理和使用受版权保护的内容时，应共同遵守相关法律法规和授权约定，明确内容使用范围、责任边界和权益归属。推动技术企业提高训练数据来源、内容使用规则和授权机制的透明度，建立便于权利人表达许可条件、查询使用情况和提出异议的机制。
加强跨境版权协同治理。全球媒体应加强跨国协作，平衡版权保护、内容传播与技术创新三者关系，倡导兼顾多方利益的国际实践，反对双重标准。共建全球媒体版权信息共享与侵权预警机制，共享人工智能非法抓取内容、跨境盗链、素材盗用的案例线索，联合开展维权行动。加强与国际版权组织、立法机构、技术平台对话，推动国际版权制度适配人工智能新场景。
五、凝聚文明发展共识，做交流互鉴的“架桥者”
媒体不仅是自身文化的传播者，更要担当起跨文明交流使者的角色。智能传播生态中，全球媒体应进一步发挥专业优势，促进不同文明平等交流互鉴。
丰富文明交流的工具与手段。媒体要利用人工智能提升语言翻译、字幕制作、语音转换和多语种传播的能力，降低跨文化交流成本。与文化机构、科研机构和技术企业加强合作，将多元文化资料、地方知识和本土叙事纳入高质量数据资源建设与模型评估。监督、协助科技企业排查大模型内置偏见，让“科技向善”成为“出厂设置”。关注模型在不同语言、文化语境中的表现差异，提升不同群体参与智能技术发展的机会。
拓展文明交流的内容与形式。全球媒体应进一步完善现有模型数据集，减少文化折扣、防范文化偏见、打通文化壁垒，传递真实、客观、可信的信息。积极开展跨国联合报道、文化对话和内容共创，以真实、具体的人物故事和社会实践增进相互理解。利用智能技术打造轻量化文明交流产品，运用数字人、多模态智能体讲好本土故事，推动非遗、历史、文学、艺术等文明成果跨时空流动，让多元文明更加鲜活可感。
人工智能发展和应用不应该侵蚀和损害世界文明多样性和各国文化独特性。要用全人类共同价值塑造人工智能的价值观，善用人工智能技术增进不同文明的理解和包容，促进不同文明交流互鉴，精心培育各美其美、美美与共的文明百花园。
结 语
在新一轮智能浪潮席卷全球的重要历史节点，共同探讨如何促进全球人工智能向善普惠发展，意义非凡。身处智能传播的变革浪潮，面对“当机器开始思考，人类如何与之相处”的时代之问，媒体不只是前沿技术的应用者，更是人工智能治理不可或缺的参与力量。习近平主席指出，人工智能技术发展越是一日千里，向上向善、造福人类的方向越要正确锚定。让人工智能成为促进共同繁荣、维护共同安全的重要动力源，需要治理框架的完善，也需要社会共识的涵养；需要技术的改进升级，也需要人的价值坚守。智能传播时代，媒体的价值不是被削弱，而是更加凸显，媒体的责任不只是坚守阵地，更要拓展边界。媒体在传播实践中坚守的真实原则、伦理规范、共同价值，正是推动智能向善的重要力量源泉。
展望未来，智能技术重构信息世界的进程势不可挡，如何保持对真实的敬畏、对正义的追求、对彼此的信任，值得每一位新闻从业者认真思考。未来，人类将如何与智能体共生？智能伦理的边界应在何处？认知正义如何落地生根？多元声音能否被平等听见？这些都将是智能传播生态面临的重大课题。
大道不孤，众行致远。习近平主席指出，人工智能发展不应该是某个国家的独奏，而应当是全球合作的交响。全球媒体需凝心聚力，用全人类共同价值塑造人工智能的价值观，用人类智慧和国际共识引领人工智能发展，为迈向人机共创、万象更新的数智文明，为构建人类命运共同体、增进全人类福祉，凝聚起强大的媒体力量。
编写说明与致谢
《“人工智能+媒体”全球发展年度蓝皮书（2026）》智库报告课题组由新华通讯社社长、新华社国家高端智库学术委员会主任傅华任组长，新华通讯社总编辑吕岩松任副组长，新华通讯社副总编辑任卫东任执行副组长，课题组成员包括刘刚、陈芳、叶前、文建、孔祥鑫、李成、陈谊娜、何小凡、展鹏、孔令佳。报告英文核校人员包括石昊、杨春雪、蒋声雄、杨轩、程静、郑欣。
在报告写作和发布过程中，由北京经济技术开发区（北京亦庄）和新华社北京分社共建的新华社北京人工智能创新基地对调研给予了大力支持，新华社技术局康威、黄鑫川给予了专业指导，北京大学新闻与传播学院陈开和、刘阳参与课题调研，在此一并表示诚挚谢意。
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