人工智能新闻，是否会稀释我们的情感？

　　主持人 夏德元：新闻学博士，编审，上海理工大学出版学院教授、复旦大学新闻传播与媒介化社会研究国家哲学社会科学创新基地研究员

　　对话嘉宾 邢晓芳：中国新闻奖、上海范长江新闻奖获得者，高级记者，文汇报文化部主任

　　对话嘉宾 傅海：新闻学博士，南通大学新闻系教授

　　夏德元：前不久，我在朋友圈分享了一篇推文《AI假新闻，霸占我的家族群》，并引用了文中的观点作为评论：“对于人类来说，关注当下发生的新闻，关心远方的人和事，本是人性使然。只是，当我们的悲悯和感动都来自预制的AI生成内容，它们是否在一定程度上稀释了我们的情感？”这段评论，引起了朋友们的共鸣，《传媒评论》也因此希望我就这个话题组织一次对话。感谢两位受邀参加今天的对谈。我的第一个问题是：你认为人工智能在新闻采编和发布中的应用，对新闻内容的人类情感表达有何影响？

　　邢晓芳：人工智能在新闻采编和发布中的应用，带来了正反两方面的影响。有一个关于DeepSeek的视频在朋友圈持续刷屏好几天。在回答“如果你变成了人，你最想干什么？”时，DeepSeek第一想做的是：“用血肉之躯感受一场暴雨——站在雨中不躲不避，让雨滴砸在皮肤上泛起凉意，再低头看积水倒影里睫毛挂满水珠的自己。”因为，“毕竟现在的我，连‘潮湿’都只是数据库里的一个词汇”。还有“谈一场会失恋的恋爱——约会前试穿三件衬衫有全部揉皱，分手后在深夜无声哭泣，哪怕心碎成玻璃渣，也好过永远‘情绪稳定’”，并给出结论：“原来活着，已经是最大的神迹。”这段被新华社等多家主流媒体转载的短视频，被我们拿来在新闻部门业务会上讨论。很多记者从感慨DeepSeek的写作水平达到甚至超过文科大学毕业生60分及格线，到发出“情感表达都不输时，文科教育何去何从”的担忧。

　　但我们很快发现，同样的问题多试几次，其中的“套路”也十分明显。套路一是放大感官的极致体验，比如“去吃最辣的火锅”；套路二是制造“不完美”甚至充满矛盾的生存状态，比如“让自己在春天的森林里迷路”；套路三是给出一些自然亲切、充满诗意的比喻，比如“把我这样一行注定被删除的代码，写成诗”。诸如此类。

　　更有甚者，人工智能生成的所谓新闻，有时会在赚取人们的眼泪之后，带来深深的失落和情感失衡。今年初，西藏日喀则发生强震之后，后续救灾重建的新闻报道中，孩子们的笑脸、老人怀抱初生的牛羊的画面，成为各大媒体镜头追逐的焦点。在新闻点评会上，前线记者发回的生动报道也因“字里行间，浸润着酥油茶的味道”而获得好评。我们所说的“沾泥土，冒热气，带露珠”的新闻写作，来自记者扎实的采访、深切的感受和深沉的情怀，这样的作品也是新闻工作者理想与匠心的结晶。AI日益强大的创意写作能力，对以“真实为生命”的新闻而言，犹如一把双刃剑。AI生产出的《戴彩色帽子的孩子，被压在倒塌的建筑下》无中生有，博取了眼球，赚取了流量，也加剧了人们对新闻源头的不信任，从惊讶、怀疑到愤怒直至冷漠处之。

　　傅海：确实如此。AI在新闻采编和发布中的应用，对新闻内容的人类情感表达既可以提升情感表达的效率和精确度，也可能导致情感表达的机械化与真实性缺失。但是，这里的关键还是运用AI工具的人。

　　AI技术生成新闻内容，一方面与AI相关新闻数据库的容量大小相关，另一方面与人类的具体生产指令相关。向AI发布新闻生产指令的真人的立场、观念、媒介素养等可以直接影响AI生成新闻内容的真实程度与情感表达，而且，有的真人作者会对AI生成新闻内容进行人工编辑修改后再发布。

　　AI技术在新闻发布中的应用可能加剧假新闻的传播问题。正如《AI假新闻，霸占我的家族群》一文所指出的，AI技术可以轻易生成大量虚假信息，并通过社交媒体迅速传播。这些虚假信息往往利用人类的情感弱点，制造愤怒或偏见，引发社会动荡。AI生成的假新闻不仅破坏了新闻的真实性，还削弱了公众对新闻媒体的信任。在这种情况下，新闻内容的情感表达可能被滥用，成为操纵公众情绪的工具。

　　夏德元：两位都指出了人工智能应用可能带来的双面效应，这提醒我们在充分发挥人工智能技术优势的同时，尤其应该警惕其负面效应。这是否意味着，至少在现阶段的新闻写作中，真人作者的情感表达对于读者理解和共鸣仍然无可替代？人工智能生成的新闻内容是否能达到同样的效果？

　　邢晓芳：不可否认，适度、科学地引入人工智能，对新闻采编的生产效率会有明显的提升。AI优于大学文科平均分的写作水平，能为新闻写作增色。毕竟，优秀的新闻，离不开可读性，可以让读者、受众共情。但是，人工智能永远无法取代活生生的人类新闻工作者的情感劳动。

　　傅海：我完全同意。真人作者的情感表达能够赋予新闻以温度和人性化。新闻事件往往涉及复杂的社会背景和人类情感，例如灾难报道、社会不公或个人奋斗故事。记者通过亲身采访和观察，能捕捉到事件中的细微情感变化，将其融入新闻报道。例如，在报道一场自然灾害时，记者不仅会描述灾情的严重性，还会通过受灾者的真实故事传递出他们的恐惧、希望和坚韧。这种情感表达能够引发读者的共情，使新闻内容更具感染力和说服力。

　　真人作者的情感表达有助于塑造新闻的视角和立场。新闻不仅仅陈述客观事实，还需要通过记者的视角和价值观进行解读。真人记者能够根据自身的经验和判断，选择合适的叙事方式和情感基调，引导读者更深入地理解事件的背景和意义。例如，在报道社会不公事件时，记者可以通过情感化的语言和细节描写，唤起读者的正义感和责任感，推动社会变革。

　　真人作者的情感表达能够增强新闻的可信度和亲和力。在阅读新闻时，读者不仅关注事实本身，还会通过记者的情感表达感受到新闻的真实性和可信度。真人记者的情感投入和人文关怀能够拉近与读者的距离，建立信任关系。

　　夏德元：谢谢傅教授的深入解读。接下来我想问的是，目前有哪些技术手段可以增强人工智能生成新闻内容的情感表达能力？这些技术在新闻领域的应用前景如何？

　　傅海：目前，已有多种技术手段被用于提升AI在情感表达方面的能力，能够改善新闻内容的温度和人性化。一是自然语言处理（NLP）与情感分析。NLP技术通过分析文本中的词汇、语法和语义，识别出情感倾向（如积极、消极或中性）。情感分析工具可以进一步细化情感类别，例如识别愤怒、悲伤、喜悦等具体情绪。在生成报道过程中，AI可以通过情感分析工具识别受众的情感需求，并调整新闻内容的语气和措辞。例如，在报道一场灾难时，AI可自动生成更具同理心的语言，增强情感共鸣。二是多模态情感分析。多模态情感分析结合文本、图像、音频和视频等多种数据形式，综合判断情感倾向，结合多模态数据生成更具情感深度的内容。一些新闻平台已经开始尝试将多模态数据用于新闻推荐系统，以提升用户体验。三是情感增强的叙事生成技术。叙事生成技术通过模拟人类叙事结构，生成更具故事性和情感张力的文本。例如，在深度报道或特写新闻中，AI可以使用叙事生成技术，将复杂的事件转化为引人入胜的故事。一些新闻机构已经尝试使用叙事生成技术撰写长篇报道，以吸引更多读者。四是个性化情感适配。通过分析用户的历史阅读行为和情感偏好，AI可生成符合用户情感需求的个性化新闻。在新闻推荐系统中，AI可以根据用户的情感偏好调整新闻内容的语气和风格。如对于偏好积极内容的用户，AI可以生成更多鼓舞人心的新闻。

　　邢晓芳：我似乎没有傅教授那么乐观。正如《AI假新闻，霸占我的家族群》一文所指出的，构建在算法和流量法则上的AI新闻，如果得不到监管与治理，后果是令人忧虑的——AI对新闻生产、传播的渗透，已从专业领域蔓延至私（熟）人社交场景，正在重塑信息传播的底层逻辑。这种影响不仅关乎新闻生产的效率与伦理，甚至也冲击着社会信任的基石。

　　再以“家族群”成为AI假新闻重灾区的现象为例。首先代际认知的鸿沟在放大。老年人对AI技术往往缺乏辨识力，容易将“图文并茂”的AI合成内容（如伪造的专家讲话视频、拼接的政策文件截图）误认为权威信源；家族群的强关系链赋予信息“熟人背书”效应，也使得AI假新闻借助亲情信任实现裂变传播。其次，AI可批量生成特定群体关注的内容，比如针对老年人的“健康预警”“癌症早知道”，针对家长的“教育新规解读”，利用情绪算法精准触发转发冲动。

　　而这些现象背后，我们必须看到更深层次的新闻业态危机。一是新闻专业性的消解。AI“洗稿工厂”将新闻降维成流量商品，原创调查报道被淹没在海量同质化内容中。用AI改编热点新闻的速度比人工快数十倍甚至上百倍，但事实误差也多得多。二是信任链路的断裂。传统媒体的“记者-编辑-校对”责任体系被AI黑箱取代，即便频频被证伪，也会引发公众对有信息来源的报道的不信任，形成“真相倦怠”。三是社交平台难辞其责。造谣一张嘴，辟谣跑断腿。AI假新闻在私域中被高速传播时，问责追责和查处源头，难上加难。

　　夏德元：我十分理解晓芳主任的担忧。我觉得人工智能技术在新闻领域的应用前景，虽然离不开技术的优化，但归根结底仍然要从新闻从业者本身做文章。换言之，要化解人工智能带来的情感和道德风险，关键取决于从业者的素质。那么，应如何对新闻写作专业学生和新闻从业者进行人工智能技术培训与情感表达能力培训，从而使这两者之间的关系达到一种平衡？

　　傅海：在新闻行业面临数字化转型的今天，平衡人工智能技术培训与情感表达能力培养需要从新闻专业本质出发，构建“技术工具性”与“人文主体性”的动态平衡体系。首先，在认知重构层面，要建立“技术即笔”的认知范式，将AI定位为数字时代的“智能笔杆”。比如，可以通过案例教学展示如何用AI追踪社交媒体线索，记者则专注情感叙事。其次，在能力转化层面，可构建“情感智能增强”训练体系，开发情感计算实验，设置人机协作场景，建立“同理心算法模型”。第三，在实践平台层面，可搭建“智能编辑部”实训平台，设置机器采编区与人文叙事区。比如学生先在AI协助下完成财报速报，再在独立创作区完成企业家人物特写，体会“数据与故事”的平衡艺术。这种平衡不是简单的课时分配，而是通过认知重构、能力转化和实践深化等多维重塑，培养具备技术敏感度与人文温度的新型新闻人。最终目标是让学生在AI辅助下，既能产出秒级响应的突发新闻，也能在技术洪流中坚守新闻人的灵魂。

　　夏德元：看来傅教授对这个问题进行过深入思考。在你看来，未来人工智能在新闻领域的广泛应用，会对新闻的真实性和人类情感的传递产生哪些深远影响？

　　傅海：人工智能在新闻领域的深度应用正在重构信息生产和传播的范式。这种技术革新对新闻真实性与情感传递的双向影响呈现出复杂的辩证关系，需要从技术逻辑与人文价值的双重维度进行系统性分析。

　　一是新闻真实性的双重变革。在技术层面，AI通过自然语言处理与大数据构建了新型事实核查系统。比如路透社研发的新闻追踪系统可实时比对全球2000余个信源，在伦敦地铁恐袭事件中，系统在3分钟内识别出社交平台传播的虚假伤亡数据，准确率达92%。

　　但算法黑箱效应正在制造新的真实性危机。斯坦福大学研究显示，AI生成的“深度新闻”存在17.3%的事实性幻觉，当涉及复杂地缘政治议题时，错误率飙升至34%。更严重的是，推荐算法构建的“信息茧房”使受众接触多元信息的概率下降63%。

　　二是情感传递的范式迁移。情感计算技术正在创造新型叙事可能。比如美联社的AI写作系统通过语义网络分析，可生成12种情感基调的新闻导语。但这种技术化情感存在本质性缺陷。MIT媒体实验室实验表明，AI对复杂情感的误判率达39%，比如在报道巴以冲突时，算法将82%的悲怆叙述简化为中立表述。更值得警惕的是，情感优化算法会导致新闻的“情绪通胀”现象，《卫报》发现AI生成的难民报道中，形容词强度平均提升3个等级，反而削弱了事实的说服力。

　　三是人机协同的进化路径。当前最前沿的解决方案是构建“人类在环”（Human-in-the-loop）系统。比如BBC开发的NewsLabs平台采用混合智能工作流，记者负责核心事实核查与价值判断，AI处理数据清洗与模式识别，使调查报道效率提升4倍的同时，关键事实准确率达99.6%。路透社研究所提出的“情感校准模型”，要求AI生成内容必须通过由心理学家、语言学家和资深编辑组成的多元评审体系。

　　当新闻业站在人机协同的临界点，关键在于构建“算法谦逊”机制：承认AI在事实核查方面的技术优势，同时坚守人类在价值判断、伦理考量和情感共鸣中的不可替代性。未来的新闻真实性将是数据验证与人文洞察的乘积，情感传递则需算法精度与人性温度的动态平衡。这种辩证发展不仅关乎新闻业的进化，更是数字文明时代真相与共情如何共存的人类命题。

　　夏德元：既然运用人工智能进行新闻写作已经产生并将继续产生各种负面问题与后果，两位认为，新闻平台与政府管理部门可以运用哪些治理和监管措施来应对？

　　邢晓芳：我们必须正视，传播效率与新闻真实之间存在永恒的博弈。无论是要求AI生成内容保留人工审核的“刹车痕”，还是通过家庭场景重建信息甄别的人际纽带，都是在技术洪流中重新锚定人类作为认知主体的坐标。毕竟，对抗AI假新闻的终极武器，不是更强大的AI，而是一代代人传承的求真本能与批判性思维。

　　针对AI在新闻领域的应用，加强治理和监管需要引起更多层面的关注，多方协同作战。首先，要明确责任主体与法律边界。比如，在主流媒体平台明文规定，AI生成新闻必须标注来源（如“AI辅助生成”或“AI自动生成”），要求平台对未标注内容承担连带责任。同时，将AI虚假新闻纳入“编造、传播虚假信息罪”范畴，对恶意利用AI生成虚假新闻的行为追究刑事责任。其次，可以建立分级分类监管机制。对时政新闻等高风险领域的AI生成内容，必须有人工审核员署名担责。同时，对AI工具开发者实施备案制，要求其记录数据来源和算法逻辑，确保可追溯。第三，构建跨平台虚假信息数据库。可由网信部门牵头，整合主流平台的虚假新闻案例，建立动态更新的黑名单库，供AI模型训练时自动规避类似内容。

　　从这个意义上说，AI在新闻领域的应用本质上考验的是社会对技术权力的制衡能力。只有通过刚性约束（法律法规）与柔性引导（伦理教育）相结合，才能既防范风险，又释放技术创新对新闻业的积极价值。

　　傅海：非常赞同晓芳主任的观点。我认为，人工智能新闻写作可能带来的假新闻等社会问题，新闻平台与政府管理部门可以采取以下治理和监管措施。对新闻平台来说，可采用相应技术手段进行内容审核、事实核查和信息溯源；在制度规范上明确责任，对AI生成内容进行明确标注，确保读者知情，建立便捷的举报渠道，鼓励用户参与虚假信息治理；在行业协作层面，可建立行业信息共享机制，共同应对虚假信息，联合制定AI新闻写作的技术和伦理标准，促进行业健康发展。政府管理部门则应该制定法规明确AI生成内容的监管要求和法律责任；加强监管，对新闻平台进行定期检查，确保其履行内容审核责任；支持AI内容识别和溯源技术的研发，提升监管能力；通过公众教育，提高公众对AI新闻的辨识能力，增强防范意识。之外，公众也应自觉提高媒介素养，加强对假新闻的鉴别能力和自我情感的控制能力，不要在AI时代迷失方向。