新聞傳播學(xué)自成為教育部設(shè)立的國(guó)家一級(jí)學(xué)科以來(lái)已經(jīng)有30余年了，該學(xué)科是改革開(kāi)放的產(chǎn)物和成果，正體現(xiàn)了彼時(shí)教育部批準(zhǔn)建立該學(xué)科時(shí)的國(guó)際視野和前瞻性。該學(xué)科是在中國(guó)原有的宣傳工作實(shí)踐和帶有強(qiáng)烈蘇聯(lián)色彩的新聞學(xué)科基礎(chǔ)上形成的，經(jīng)過(guò)了20世紀(jì)80年代的思想解放和90年代的傳媒市場(chǎng)化實(shí)踐，又吸收了美國(guó)大眾傳播學(xué)的理論成果，進(jìn)而形成獨(dú)具中國(guó)特色的新學(xué)科。

AI技術(shù)的發(fā)展，給新聞傳播學(xué)科乃至整個(gè)傳媒領(lǐng)域?qū)W科的教育帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)，教育界應(yīng)如何進(jìn)行系統(tǒng)性變革以應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)？人才培養(yǎng)該如何為建設(shè)具有全球影響力的傳媒體系服務(wù)？這些問(wèn)題是當(dāng)前傳媒教育亟須破解的問(wèn)題。

新聞傳播學(xué)科的發(fā)展成就與面臨問(wèn)題

新聞傳播學(xué)科發(fā)展的巨大動(dòng)力主要來(lái)自中國(guó)媒體的產(chǎn)業(yè)化發(fā)展實(shí)踐、中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的迅速崛起以及國(guó)家教育體系的發(fā)展。中國(guó)媒體的產(chǎn)業(yè)化過(guò)程又經(jīng)歷市場(chǎng)化、網(wǎng)絡(luò)化、產(chǎn)業(yè)化、國(guó)際化、職能化的過(guò)程。全國(guó)各高校先后興辦了800余個(gè)（所）新聞與傳播院系，批準(zhǔn)建立了10余個(gè)博士學(xué)位授予點(diǎn)與上百個(gè)碩士學(xué)位授予點(diǎn)。新聞傳播學(xué)科的發(fā)展和大量的人才培養(yǎng)對(duì)推動(dòng)中國(guó)傳媒業(yè)發(fā)展和中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)崛起具有里程碑式的歷史性貢獻(xiàn)。

但是，由于互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的快速發(fā)展和迭代創(chuàng)新，以及中國(guó)的和平崛起、國(guó)際政治經(jīng)濟(jì)格局的巨大變化，新聞傳播學(xué)教育難以適應(yīng)急劇變化的大環(huán)境，處在一種與傳媒實(shí)踐和業(yè)界逐漸脫節(jié)并愈發(fā)游離的狀態(tài)。新聞傳播學(xué)界非但不能引領(lǐng)和指導(dǎo)傳媒業(yè)的發(fā)展實(shí)踐，反而頻頻落后于業(yè)界的發(fā)展步伐。學(xué)科理論與傳媒實(shí)踐嚴(yán)重脫節(jié)的教育現(xiàn)狀，既使得很多畢業(yè)生找不到心儀的工作，又導(dǎo)致傳媒業(yè)界與互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)很難招聘到合適的人才。大量新聞傳播學(xué)子都無(wú)法做到學(xué)以致用——學(xué)什么不干什么，干什么不學(xué)什么，這可以說(shuō)是一門(mén)學(xué)科發(fā)展的悲劇。

面對(duì)百年未有之大變局，新聞傳播學(xué)科是困惑和迷茫的。這種現(xiàn)象不僅存在于中國(guó)的新聞傳播學(xué)界，同樣存在于美國(guó)，歐洲則更為嚴(yán)重，不同國(guó)家的新聞傳播學(xué)科和學(xué)者都面臨著同樣的危機(jī)和困惑。在這樣一種共同危機(jī)和學(xué)科困惑下，中國(guó)學(xué)者和全世界新聞傳播學(xué)者都站在同一條起跑線上，沒(méi)有什么可以依賴和借鑒的理論模式，也不再滿足于拿來(lái)主義與翻譯套用，只能靠我們自己去進(jìn)行富有創(chuàng)造性的研究和探索。

傳媒教育改革需要具有顛覆性的創(chuàng)新思維，需要在人工智能時(shí)代的新起點(diǎn)上再出發(fā)。

DeepSeek的顛覆性創(chuàng)新對(duì)傳媒教育的啟示

DeepSeek的顛覆性創(chuàng)新引發(fā)了全球震驚和廣泛關(guān)注。2025年1月31日，英偉達(dá)官網(wǎng)發(fā)布消息稱DeepSeek-R1模型是最先進(jìn)高效的大型語(yǔ)言模型，在推理、數(shù)學(xué)和編碼方面表現(xiàn)出色。OpenAI首席執(zhí)行官奧特曼表達(dá)了對(duì)DeepSeek的贊賞，英偉達(dá)、微軟、亞馬遜三大美國(guó)“巨頭”公司同日接入DeepSeek。DeepSeek被全球頂級(jí)科技公司接受，得益于其創(chuàng)始人梁文鋒及其團(tuán)隊(duì)的顛覆性創(chuàng)新。

在這個(gè)人工智能帶來(lái)重大轉(zhuǎn)折的歷史時(shí)刻，面對(duì)梁文鋒、黃仁勛等“數(shù)字英雄”的出現(xiàn)，我們不禁要思考，這樣的人才是怎么培養(yǎng)出來(lái)的？支撐他們實(shí)現(xiàn)里程碑式的顛覆性創(chuàng)新的底層邏輯到底是什么？筆者認(rèn)為是算力。如此低成本大模型的研發(fā)與中國(guó)的世界一流算力中心相關(guān)，而能夠支撐這么強(qiáng)大的算力中心還與豐富的電力資源有關(guān)。無(wú)論是強(qiáng)大的算力，還是強(qiáng)大的電力，都是中國(guó)綜合國(guó)力日益強(qiáng)大的表現(xiàn)。

DeepSeek大模型具有顛覆性的成本優(yōu)勢(shì)，可能使傳統(tǒng)以“高投入、高算力”為核心的大模型研發(fā)路徑受到?jīng)_擊。中國(guó)已經(jīng)具備如此強(qiáng)大的算力且成本極低，使得過(guò)去市場(chǎng)在該領(lǐng)域?qū)γ绹?guó)的“迷信”與依賴格局悄然改變。如果DeepSeek“花小錢(qián)辦大事”的創(chuàng)新研發(fā)模式得到持續(xù)驗(yàn)證，那么有理由相信，未來(lái)中國(guó)還會(huì)擁有一系列“爆炸性”創(chuàng)新。

英偉達(dá)稱DeepSeek-R1是一款具有先進(jìn)推理能力的開(kāi)源模型。與直接提供答案不同，DeepSeek-R1的推理模型會(huì)對(duì)一個(gè)問(wèn)題進(jìn)行多次推理，通過(guò)思維鏈、共識(shí)和搜索方法來(lái)生成最佳答案。DeepSeek-R1 NIM微服務(wù)在單個(gè)英偉達(dá)HGX H200系統(tǒng)上，每秒最多可處理3872個(gè)Token。DeepSeek-R1是此擴(kuò)展定律的完美示例，證明了加速計(jì)算對(duì)于代理AI推理的需求至關(guān)重要。由于模型可以反復(fù)“思考”問(wèn)題，因此它們會(huì)創(chuàng)建更多輸出Token和更長(zhǎng)的生成周期，模型質(zhì)量會(huì)不斷提高。大量的測(cè)試對(duì)于實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)推理和來(lái)自DeepSeek-R1等推理模型的更高質(zhì)量響應(yīng)至關(guān)重要，這需要更大規(guī)模的推理部署。R1在需要邏輯推理、數(shù)學(xué)、編碼和語(yǔ)言理解的任務(wù)中提供了領(lǐng)先的準(zhǔn)確性，同時(shí)還提供了高推理效率。

生成式人工智能的發(fā)展對(duì)傳媒業(yè)產(chǎn)生了巨大影響。2023年11月，以ChatGPT為代表的生成式人工智能成為新聞傳播領(lǐng)域關(guān)注的焦點(diǎn)話題，其影響力已滲透到了新聞生產(chǎn)過(guò)程：美聯(lián)社與ChatGPT的開(kāi)發(fā)公司OpenAI達(dá)成合作協(xié)議，授權(quán)后者可以使用美聯(lián)社的部分新聞，以更好地探索ChatGPT在新聞?lì)I(lǐng)域的應(yīng)用。尼曼實(shí)驗(yàn)室2022年的預(yù)測(cè)已變成現(xiàn)實(shí)：寫(xiě)作機(jī)器人成為新聞機(jī)構(gòu)的重點(diǎn)關(guān)注領(lǐng)域?，F(xiàn)在DeepSeek的顛覆性創(chuàng)新，會(huì)促進(jìn)人工智能在傳媒行業(yè)和傳媒教育領(lǐng)域的應(yīng)用，也為其他行業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展起到了示范作用。

AI時(shí)代如何創(chuàng)新傳媒人才教育

AIGC以其強(qiáng)大的生成能力顛覆內(nèi)容生產(chǎn)方式的同時(shí)，也為現(xiàn)階段的傳媒教育、傳媒業(yè)帶來(lái)了機(jī)遇與挑戰(zhàn)，如何在這一時(shí)代背景下實(shí)現(xiàn)理論創(chuàng)新、模式重構(gòu)、人才培養(yǎng)創(chuàng)新，是傳媒學(xué)界面臨的重大課題。

學(xué)校層面需要深化改革，構(gòu)建人工智能時(shí)代的課程體系，對(duì)于新聞傳播學(xué)科來(lái)說(shuō)，在人工智能方面的人才培養(yǎng)也進(jìn)入一個(gè)更高的階段。例如，清華大學(xué)創(chuàng)辦了人工智能應(yīng)用實(shí)驗(yàn)室；山東大學(xué)新聞傳播學(xué)院早在2018年就引進(jìn)了計(jì)算機(jī)、信息管理方面的人才，開(kāi)設(shè)了大數(shù)據(jù)思維與技術(shù)等課程，在學(xué)生數(shù)據(jù)思維培養(yǎng)方面提前布局，為后續(xù)課程規(guī)劃與知識(shí)體系建設(shè)奠定了轉(zhuǎn)化的基礎(chǔ)。

人工智能時(shí)代傳媒教育的系統(tǒng)性變革需要智慧的碰撞，需要為新聞傳播學(xué)科注入新的活力，從而進(jìn)一步推動(dòng)新聞傳播事業(yè)和產(chǎn)業(yè)在智能時(shí)代實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。交叉學(xué)科、產(chǎn)品經(jīng)理、人機(jī)互構(gòu)、AI驅(qū)動(dòng)等成為傳媒教育變革的關(guān)鍵詞。

傳媒業(yè)的經(jīng)典崗位如記者、編輯、評(píng)論員、攝影、攝像、播音、主播、編劇、發(fā)行等與內(nèi)容制作和分發(fā)有關(guān)的行業(yè)崗位都有可能被人工智能所替代。有學(xué)者分享過(guò)一組數(shù)據(jù)，在AI替代率最高和最低的各25個(gè)職業(yè)中，高替代率一列中傳媒相關(guān)的工作占了9個(gè)席位。人工智能大模型的學(xué)習(xí)能力、創(chuàng)作能力和生產(chǎn)速度太強(qiáng)大了，我們目前看到的僅是冰山一角。從短期來(lái)看，媒介技術(shù)可以輔助編輯和記者，減少他們的日常任務(wù)和重復(fù)工作，使得他們能夠?qū)Ｗ⒂谏钊敕治鲱惡驼{(diào)查性新聞。但從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，技術(shù)應(yīng)用的目的是減少甚至取代對(duì)人類記者的需求，以降低人力資源成本。對(duì)此，來(lái)自BBC、CNN和路透社的記者已經(jīng)感受到技術(shù)帶來(lái)的威脅，認(rèn)為這些技術(shù)的應(yīng)用會(huì)減少媒體對(duì)人類記者的需求，并刺激行業(yè)進(jìn)行更多的裁員。

在人工智能時(shí)代，新聞傳播學(xué)科要根據(jù)傳媒產(chǎn)業(yè)的發(fā)展需求，有針對(duì)性地調(diào)整自己的人才培養(yǎng)方向和課程體系。過(guò)去30年的新聞教育始終滯后于媒介技術(shù)的發(fā)展，甚至從某種程度來(lái)說(shuō)，培養(yǎng)的總是“過(guò)時(shí)”的人才。傳媒技術(shù)發(fā)展決定了新聞教育改革的方向，這也就意味著媒體需要什么樣的人才，新聞傳播院系就應(yīng)該培養(yǎng)什么樣的人才。這就需要調(diào)整培養(yǎng)方案和課程體系，還需要改革調(diào)整學(xué)生的培養(yǎng)過(guò)程。

從20世紀(jì)90年代末至21世紀(jì)初，美國(guó)很多新聞院校就已經(jīng)修改了課程或開(kāi)發(fā)了新的課程，為學(xué)生未來(lái)能夠在多個(gè)媒體平臺(tái)工作做準(zhǔn)備。2010年，美國(guó)科羅拉多大學(xué)校長(zhǎng)Philip P.DiStefano宣布，由于媒介技術(shù)的快速發(fā)展和社會(huì)需求的快速變化，把新聞、傳播項(xiàng)目整合為一個(gè)更大的由信息、傳播、技術(shù)等組成的跨學(xué)科項(xiàng)目。在課程方面，美國(guó)新聞院校普遍新增了編程、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)等數(shù)字新聞技能課程，如西北大學(xué)麥迪爾新聞學(xué)院等將多媒體敘事列為該院的核心課程。

人工智能技術(shù)點(diǎn)燃了新一輪傳媒革命的引擎，從ChatGPT到國(guó)內(nèi)大模型開(kāi)發(fā)的“百模大戰(zhàn)”，再?gòu)摹鞍倌４髴?zhàn)”中勝出的“戰(zhàn)國(guó)七雄”，到中國(guó)大模型的“六小龍”。“六小龍”指的在AI大模型中嶄露頭角的六家創(chuàng)業(yè)公司，分別是：

Kimi月之暗面（Moonshot）：由“90后”天才研究員楊植麟創(chuàng)立，他參與了智源悟道、華為盤(pán)古等大模型的研發(fā)，以Kimi智能助手為核心產(chǎn)品，憑借200萬(wàn)字無(wú)損上下文輸入，借助長(zhǎng)文本的功能，在市場(chǎng)中獲得了廣泛關(guān)注。

MiniMax：由前商湯科技閆俊杰創(chuàng)立，他在短時(shí)間內(nèi)從實(shí)習(xí)生晉升為副總裁，并帶領(lǐng)MiniMax迅速成為大模型領(lǐng)域的獨(dú)角獸企業(yè)。MiniMax擅長(zhǎng)出海業(yè)務(wù)，其海外AI應(yīng)用產(chǎn)品Talkie取得了顯著成績(jī)。

智譜AI：由清華大學(xué)知識(shí)工程實(shí)驗(yàn)室孕育而生，由唐杰教授帶隊(duì)。智譜AI在B端市場(chǎng)入局較早，且能實(shí)現(xiàn)B端、G端全面開(kāi)花，與頭部大廠形成競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)。

百川智能：由搜狗前CEO王小川創(chuàng)立，深耕醫(yī)療、金融等領(lǐng)域，并全面投入AI醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展。

零一萬(wàn)物：由曾經(jīng)創(chuàng)投界的領(lǐng)軍人物李開(kāi)復(fù)創(chuàng)立，在零售、餐飲等行業(yè)推出了數(shù)字人解決方案和面向智算中心的AI Infra解決方案。

階躍星辰：由微軟小冰和曠視科技的核心班底共同創(chuàng)立，在金融、出版等行業(yè)與頭部企業(yè)合作，推出了多項(xiàng)基于大模型的行業(yè)解決方案。

國(guó)際上文生視頻模型Sora驚艷亮相，湖南衛(wèi)視AI導(dǎo)演“愛(ài)芒”上崗，再到DeepSeek的震撼全球，這一切深刻改變了傳媒行業(yè)的內(nèi)容生產(chǎn)模式，這種深層變革勢(shì)必對(duì)傳媒教育提出新的挑戰(zhàn)和更高的要求。

沒(méi)人能夠阻擋科技創(chuàng)新前進(jìn)的腳步，唯一的選擇是跟上時(shí)代發(fā)展的步伐。人工智能時(shí)代將如何改革傳媒教育？當(dāng)下傳統(tǒng)傳媒教育體系與當(dāng)前傳媒市場(chǎng)的需求存在很大偏差，缺乏網(wǎng)絡(luò)數(shù)字媒體方面的人才。這要求教學(xué)與傳媒一線實(shí)踐緊密結(jié)合，教育改革也要相應(yīng)導(dǎo)入交叉學(xué)科理念，以培養(yǎng)適應(yīng)全媒體傳播環(huán)境的新型傳媒人才。

在推進(jìn)主流媒體系統(tǒng)化變革的過(guò)程中，人才結(jié)構(gòu)和質(zhì)量要求也在發(fā)生新的變化。需要培養(yǎng)一批政治素養(yǎng)高、能采能寫(xiě)能編能拍、具有話題設(shè)置能力、熟悉媒體運(yùn)營(yíng)的人才，需要培養(yǎng)有使命、有擔(dān)當(dāng)，堅(jiān)持馬克思主義新聞?dòng)^的新生力量。

傳媒人才培養(yǎng)仍需堅(jiān)持以人為本

英國(guó)歷史學(xué)家湯因比曾在與日本作家池田大作的對(duì)話中表示，現(xiàn)代教育陷入了功利主義并帶來(lái)了兩個(gè)弊端：一是學(xué)問(wèn)成為政治和經(jīng)濟(jì)的工具，喪失了原有的主動(dòng)性；二是人們開(kāi)始認(rèn)為只有產(chǎn)生實(shí)利的知識(shí)和技術(shù)才有價(jià)值，導(dǎo)致做學(xué)問(wèn)的人成為知識(shí)和技術(shù)的奴隸。在這種異化的教育中，市場(chǎng)邏輯成為操縱教育的底層邏輯，導(dǎo)致包括新聞學(xué)在內(nèi)的諸多學(xué)科教育成為讓人找到工作、維持生存、獲取財(cái)富的手段。這一過(guò)程中，教育最先思考的不是該如何培養(yǎng)“人”，而是如何培養(yǎng)符合市場(chǎng)需要的“員工”，人異化成了工具人。

在西方，新聞學(xué)院是伴隨著記者職業(yè)化而出現(xiàn)的，似乎從一開(kāi)始就是為了培養(yǎng)職業(yè)化、專業(yè)化的記者，來(lái)提高記者的職業(yè)地位。當(dāng)代新聞院校有必要拓寬視野，在更宏觀的學(xué)科背景中把新聞學(xué)教育延伸到整個(gè)高校的基礎(chǔ)教育、通識(shí)教育中，嵌入學(xué)生學(xué)習(xí)和思考的底層邏輯，讓更多的人接受新聞學(xué)的基本教育。例如，麻省理工學(xué)院在其下設(shè)的比較媒體研究學(xué)院開(kāi)設(shè)了面向全校公選的寫(xiě)作課，教授各種寫(xiě)作的形式與技巧，覆蓋基本的說(shuō)明性散文和更高級(jí)形式的非虛構(gòu)寫(xiě)作、小說(shuō)、詩(shī)歌、科學(xué)寫(xiě)作、科學(xué)技術(shù)傳播和數(shù)字媒體等。在課程方面，麻省理工學(xué)院分為三個(gè)方向：創(chuàng)意寫(xiě)作、科學(xué)寫(xiě)作和數(shù)字媒體。全校任何專業(yè)的學(xué)生，都可以通過(guò)相關(guān)課程的學(xué)習(xí)，掌握在不同媒體上撰寫(xiě)文章的知識(shí)與能力。再如，清華大學(xué)于2008年開(kāi)設(shè)了“全球媒介素養(yǎng)”課程并向全校學(xué)生開(kāi)放，其目的是把這門(mén)課變成全校學(xué)生的基礎(chǔ)課，幫助大學(xué)生掌握在全球化背景下利用媒介和信息發(fā)展自身的技能。這些嘗試和做法，目的都是最大程度地發(fā)揮新聞教育的核心優(yōu)勢(shì)，把新聞學(xué)的思考邏輯嵌入學(xué)生看待世界、回應(yīng)世界的底層思考邏輯中。

傳媒內(nèi)容仍然是基礎(chǔ)，回歸以人為本，在技術(shù)迅速發(fā)展的背景下，教育的本質(zhì)不應(yīng)僅僅聚焦于技術(shù)應(yīng)用，而是要回歸教育的初心。AI時(shí)代的內(nèi)容制作課程要配備懂新技術(shù)的老師，為此需要引入新的師資力量，需要有硬件設(shè)備和軟件技術(shù)的支持，有的甚至還需要有專業(yè)的媒體實(shí)驗(yàn)室來(lái)支持，這意味著為了維持這些設(shè)施的運(yùn)轉(zhuǎn)，新聞院校必須投入充足的財(cái)力、物力和人力。然而，不論是國(guó)外高校還是國(guó)內(nèi)高校，每年的經(jīng)費(fèi)預(yù)算是較為固定的，如此的投入是不小的負(fù)擔(dān)。經(jīng)費(fèi)、課程和師資向新技術(shù)過(guò)度傾斜，可能導(dǎo)致另一個(gè)后果——教育的“本末倒置”。經(jīng)費(fèi)充足的大型高校有條件開(kāi)設(shè)各種以技術(shù)為導(dǎo)向的創(chuàng)新課程，而普通高校的新聞院系則只能按照傳統(tǒng)的教學(xué)方式亦步亦趨。

新聞具有公共屬性，雖然以美國(guó)為首的西方媒體標(biāo)榜自己堅(jiān)持的是新聞專業(yè)主義，追求的是客觀、中立，可實(shí)際上他們還是受到私營(yíng)媒體企業(yè)屬性的限制——服務(wù)于自己的股東、客戶（廣告商）。更為重要的是，企業(yè)的底層思考邏輯是資本的邏輯，即以能不能盈利來(lái)衡量企業(yè)是否成功。為什么媒體企業(yè)熱衷于開(kāi)發(fā)以寫(xiě)作機(jī)器人為代表的一系列程序、算法？因?yàn)閺男б姹葋?lái)看，算法比人類記者、編輯的勞動(dòng)成本更低、速度更快、效率和準(zhǔn)確率更高且全年無(wú)休。

教育的原點(diǎn)是人，因此放在教育首位的應(yīng)該是人的發(fā)展、人的完善。新聞學(xué)教育尤其需要注重培養(yǎng)學(xué)生的認(rèn)知能力，促進(jìn)其社會(huì)化品質(zhì)，如好奇心、責(zé)任心、溝通能力和傾聽(tīng)能力等，這都是優(yōu)秀傳媒人的核心競(jìng)爭(zhēng)力。國(guó)際21世紀(jì)教育委員會(huì)向聯(lián)合國(guó)教科文組織提交的報(bào)告《教育：財(cái)富蘊(yùn)藏其中》指出：“教育的基本作用是保證人人享有他們?yōu)槌浞职l(fā)揮自己的才能和盡可能牢牢掌握自己命運(yùn)所需要的思想、判斷、感情和想象方面的自由?！备叩冉逃龖?yīng)注重學(xué)生綜合能力的培養(yǎng)，幫助他們了解過(guò)去、了解現(xiàn)在，學(xué)會(huì)處理生活與工作中不可避免的變化，使得他們可以發(fā)現(xiàn)、解釋和導(dǎo)航未來(lái)。從這個(gè)角度來(lái)看，回歸教育的本心，就是回歸到“人”的培養(yǎng)上，“促進(jìn)每個(gè)人的全面發(fā)展，即身心、智力、敏感性、審美意識(shí)、個(gè)人責(zé)任感、精神價(jià)值等方面的發(fā)展”。新聞學(xué)教育的培養(yǎng)目標(biāo)，也應(yīng)當(dāng)回歸到促進(jìn)人的全面發(fā)展上來(lái)。

【編輯：曲涌旭】