AIGC具有高效搜集海量数据文本和智能化学习等优势，可以更高效、低成本地实现自动化内容创作、精准化新闻触达和个性化用户体验。

　　一、自动化内容创作：新闻生产力进一步释放

　　相比PGC、UGC到PUGC等初代人工智能生产方式，AIGC的内容生产效率、质量、准确度及创新性均显著提升。生产效率方面，AIGC技术通过自然语言处理、机器学习等算法，进一步优化了信息搜集、价值判断及素材调用等环节，实现了新闻内容的自动生成、筛选和编辑，全面提高新闻生产效率和新闻时效性；内容质量方面，AIGC能够凭借其在深度学习和数据挖掘方面的优势，挖掘出更多有价值的信息和观点，进一步丰富新闻内容，使得内容生产更具创造性；同时，AIGC还推动了新闻形式的创新，如虚拟现实新闻、交互式新闻等，个性化的内容创作增强了新闻的传播效果和用户体验；此外，AIGC在文字创作准确度方面的表现也值得称赞，如新华社写稿AI“快笔小新”、人民网与百度公司合作开发的“人民网-百度·文心”大模型、腾讯公司的Dream Writer等都在这方面表现优异。

　　二、精准化新闻触达：新闻分发格局深度重塑

　　AIGC正在重塑新闻的分发逻辑和格局。传统的新闻分发过程依赖人工编辑和筛选，而AIGC能够实现对新闻内容的自动化处理和分析，大大减少了人工编辑的工作量，缩短了新闻从采集到发布的时间，使新闻分发更加迅速和高效；AIGC技术能够深入分析用户行为偏好，进行个性化推荐和传播，使新闻内容更加贴近用户需求，提升用户黏性；AIGC技术还使得跨平台与多渠道传播成为常态。在AIGC的推动下，新闻内容可以轻松实现跨平台、多渠道传播，覆盖更广泛的受众群体，有助于提升新闻的传播速度和影响力，增强新闻分发的互动性和社交性。

　　人民日报社“全国党媒信息公共平台”以“党媒算法”为核心，借助AIGC构建了主流价值观知识图谱，可以通过自然语言处理、语义分析对入库稿件进行标签提取，并进一步革新了用户画像体系和内容标签体系，在此基础上根据稿件标签和用户阅读习惯实现不同用户不同阶段的稿件智能推送；中央广播电视总台的“总台算法”建立了从细分内容到爆款内容的内容漏斗模型，同时建立从高活用户到低活用户的流量阶梯模型，将可能成为热点、爆款的精品内容逐渐放大人群推送范围，从而有效检验内容传播力。事实证明，“总台算法”有效助力新用户引流、老用户驻留，实现了总台用户数量和活跃度的双增长。

　　三、个性化用户体验：人机交互与实时反馈

　　新闻业向服务型、对话型方向转型，是未来发展的一个方向。AIGC技术可以实现24小时全天在线，为媒体与用户深度交互、发展“交互式新闻”“对话式新闻”等奠定了基础。

　　以聊天机器人为代表的AIGC技术应用提升了媒体客户端使用体验感，多模态呈现方式使得新闻不再是单向的信息传递，而变成一种互动式的体验。例如，读者可以通过语音与新闻内容进行交互，或者通过点击图片或视频中的元素来获取更多信息。这种交互式的新闻体验不仅增强了读者的参与感，也使得新闻内容更加易于理解和接受。

　　AIGC带来的新的新闻生产方式使得用户的参与度和互动性增强。用户可以通过社交媒体、评论区等方式参与到新闻的讨论和传播中，与新闻生产者和其他用户进行实时互动。这种互动不仅有助于提升新闻的传播效果，还可以为新闻生产者提供宝贵的反馈和建议，推动新闻生产的持续优化。

　　【摘自《新媒体蓝皮书：中国新媒体发展报告（2024）》分报告《AIGC背景下的新闻生产传播创新发展报告》】