【摘 要】我國數(shù)據(jù)新聞歷經(jīng)社會(huì)科學(xué)范式的本土化移植到計(jì)算主義范式的技術(shù)躍遷，生成式人工智能正驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)新聞邁入認(rèn)知重構(gòu)的新階段。通過智能化數(shù)據(jù)處理、自動(dòng)化敘事生成與交互式可視化等創(chuàng)新技術(shù)手段，生成式人工智能正在深度重構(gòu)數(shù)據(jù)新聞的生產(chǎn)鏈條與運(yùn)作模式。在轉(zhuǎn)型過程中，數(shù)據(jù)新聞呈現(xiàn)多維度的深度融合特征：在價(jià)值導(dǎo)向上，實(shí)現(xiàn)了技術(shù)向善理念與新聞公共使命的有機(jī)統(tǒng)一；在人機(jī)交互層面，構(gòu)建了以信息協(xié)同為核心的新型交互模式；在知識生產(chǎn)維度，開辟了通向共享與開放的知識創(chuàng)新路徑。這種深度融合不僅拓展了數(shù)據(jù)新聞的實(shí)踐邊界，也為新聞業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型提供了新的發(fā)展范式。

【關(guān)" 鍵" 詞】數(shù)據(jù)新聞；生成式人工智能；新聞范式；新聞傳播

【作者單位】蔣雪穎，中共浙江省委黨校浙江省“八八戰(zhàn)略”創(chuàng)新發(fā)展研究院，中國人民大學(xué)馬克思主義學(xué)院；付礫樂，北京大學(xué)新聞與傳播學(xué)院；許靜，北京大學(xué)新聞與傳播學(xué)院。

【基金項(xiàng)目】國家社會(huì)科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“突發(fā)公共事件輿論引導(dǎo)的機(jī)制、路徑與方法研究”（23AXW008）；

國家社科基金重點(diǎn)項(xiàng)目“中國式現(xiàn)代化的國際視覺傳播效能研究”（23AXW003）。

【中圖分類號】G212 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A 【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2025.02.005

數(shù)據(jù)新聞作為數(shù)字時(shí)代新聞業(yè)轉(zhuǎn)型的核心路徑，其發(fā)展始終與技術(shù)革新緊密交織。生成式人工智能的崛起正推動(dòng)數(shù)據(jù)新聞實(shí)踐進(jìn)入智能化新階段。習(xí)近平總書記指出：“從全球范圍看，媒體智能化進(jìn)入快速發(fā)展階段。我們要增強(qiáng)緊迫感和使命感，推動(dòng)關(guān)鍵核心技術(shù)自主創(chuàng)新不斷實(shí)現(xiàn)突破，探索將人工智能運(yùn)用在新聞采集、生產(chǎn)、分發(fā)、接收、反饋中，用主流價(jià)值導(dǎo)向駕馭‘算法’，全面提高輿論引導(dǎo)能力?！保?］這一戰(zhàn)略指引不僅揭示了人工智能對新聞傳播體系的重構(gòu)價(jià)值，還確立了技術(shù)倫理與新聞使命的融合要求。ChatGPT、文心一言、通義千問、DeepSeek等大語言模型構(gòu)建了新型生產(chǎn)架構(gòu)，為主流媒體實(shí)現(xiàn)了多領(lǐng)域、多層次、多場景的基本覆蓋，標(biāo)志著智能技術(shù)正從工具性輔助轉(zhuǎn)向結(jié)構(gòu)性重塑。

作為全球新聞創(chuàng)新的關(guān)鍵路徑，數(shù)據(jù)新聞的演進(jìn)史本質(zhì)上是技術(shù)哲學(xué)與新聞專業(yè)主義的對話史。早期數(shù)字化技術(shù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)可視化實(shí)踐，著重解決信息過載時(shí)代認(rèn)知效率不高的問題。生成式人工智能賦能的智能新聞生產(chǎn)則通過語義理解、知識推理和創(chuàng)意生成能力的融合，推動(dòng)新聞業(yè)從數(shù)據(jù)闡釋者向知識建構(gòu)者轉(zhuǎn)型。這種轉(zhuǎn)型不僅體現(xiàn)在技術(shù)應(yīng)用層面，還折射出新聞業(yè)在社會(huì)認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)中角色定位的根本性轉(zhuǎn)變。本文旨在探討生成式人工智能如何推動(dòng)數(shù)據(jù)新聞范式的變革，通過解構(gòu)其在數(shù)據(jù)處理、新聞敘事、可視化呈現(xiàn)等維度的創(chuàng)新實(shí)踐，揭示生成式人工智能技術(shù)與數(shù)據(jù)新聞的深度融合，為未來數(shù)據(jù)新聞的創(chuàng)新與發(fā)展提供思路。

一、我國數(shù)據(jù)新聞的實(shí)踐范式變遷

數(shù)據(jù)新聞的歷史是一段新聞與政治變革、社會(huì)科學(xué)發(fā)展以及專業(yè)權(quán)威重構(gòu)深度交織的復(fù)雜敘事。每一次技術(shù)突破都深刻重塑了新聞的生產(chǎn)方式與敘事邏輯。生成式人工智能不僅改變了數(shù)據(jù)的處理與呈現(xiàn)方式，還重新定義了新聞生產(chǎn)的邊界與可能性，數(shù)據(jù)新聞的實(shí)踐范式再次面臨變革，技術(shù)迭代持續(xù)推動(dòng)新聞實(shí)踐范式的三重躍遷：價(jià)值維度實(shí)現(xiàn)從事實(shí)核查到意義建構(gòu)的深化，傳播維度完成從單向傳遞到關(guān)系連接的升級，認(rèn)知維度達(dá)成從信息呈現(xiàn)到知識生產(chǎn)的跨越。

西方國家數(shù)據(jù)新聞發(fā)展經(jīng)歷了3次范式轉(zhuǎn)型。第一次是19世紀(jì)到20世紀(jì)初的統(tǒng)計(jì)啟蒙范式，以數(shù)據(jù)透明性為改革工具，將社會(huì)現(xiàn)實(shí)量化為可計(jì)算的公共知識，但統(tǒng)計(jì)工具的美學(xué)化在一定程度上也遮蔽了社會(huì)矛盾。第二次是20世紀(jì)60年代的科學(xué)主義范式，精確新聞運(yùn)動(dòng)引入社會(huì)科學(xué)方法論，計(jì)算機(jī)輔助報(bào)道強(qiáng)化了技術(shù)權(quán)威，通過“假設(shè)—驗(yàn)證”模型解構(gòu)權(quán)力話語，但也簡化了社會(huì)復(fù)雜性。第三次是處于計(jì)算主義范式的當(dāng)下，大數(shù)據(jù)技術(shù)的“數(shù)據(jù)本體論”轉(zhuǎn)向，實(shí)現(xiàn)規(guī)?；a(chǎn)與公眾參與，但也存在模糊人機(jī)責(zé)任倫理的風(fēng)險(xiǎn)。相較于西方，我國數(shù)據(jù)新聞起步較晚，但在10余年的探索中也形成了具有中國特色的數(shù)據(jù)新聞實(shí)踐成果，并在技術(shù)應(yīng)用、社會(huì)價(jià)值與新聞業(yè)的動(dòng)態(tài)平衡中完成了一次次革新。

1．萌芽階段（2012年前）：技術(shù)引入與理念啟蒙

我國數(shù)據(jù)新聞的萌芽在全球金融危機(jī)與北京奧運(yùn)會(huì)之際已有跡象。2008年，以財(cái)經(jīng)類媒體為代表的新聞媒體嘗試通過圖表分析的方式解讀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)對社會(huì)的影響，公開的數(shù)據(jù)來源有限且可視化形式局限于靜態(tài)圖，傳播媒介也受限于報(bào)紙媒體。同年，時(shí)值我國首次舉辦奧運(yùn)會(huì)之際，有網(wǎng)絡(luò)媒體推出奧運(yùn)金牌榜的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)頁面，雖然技術(shù)較為原始，卻不失為數(shù)據(jù)可視化的本土嘗試。這些新聞作品的出現(xiàn)使得“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)真相”的新聞生產(chǎn)理念逐漸浮現(xiàn)，強(qiáng)調(diào)量化方法對傳統(tǒng)報(bào)道的補(bǔ)充作用，背后閃爍著“精確新聞報(bào)道”理念的影子，但在主流的新聞報(bào)道形式中，報(bào)紙的傳統(tǒng)圖文信息和電視媒體的視聽符號仍是新聞內(nèi)容的中心。

2．探索階段（2012—2017年）：社會(huì)科學(xué)范式的本土化移植

2012年，大數(shù)據(jù)的概念引入中國，網(wǎng)易“數(shù)讀”欄目創(chuàng)立，首次引入數(shù)據(jù)可視化技術(shù)系統(tǒng)性報(bào)道社會(huì)議題［2］。其采用信息圖解讀社會(huì)議題，引發(fā)新聞行業(yè)關(guān)注，顯示了數(shù)據(jù)的敘事能力與效果。同年《中華人民共和國政府信息公開條例》修訂，要求財(cái)政預(yù)算、環(huán)境監(jiān)測等數(shù)據(jù)逐步公開，為數(shù)據(jù)新聞的發(fā)展與探索提供了數(shù)據(jù)原料。

2013年財(cái)新網(wǎng)“數(shù)字說”團(tuán)隊(duì)成立，其推出的數(shù)據(jù)新聞作品《三公消費(fèi)龍虎榜》整合了2010年以來官方公布的90余個(gè)中央級單位的三公消費(fèi)數(shù)據(jù)，通過圖形編排與可視化方式，使用戶對三公消費(fèi)的含義、各部門的支出結(jié)構(gòu)、人均支出等一目了然，用戶通過與作品的交互點(diǎn)擊發(fā)現(xiàn)不同的信息，是一種開放式報(bào)道的嘗試?！肚鄭u中石化管道爆炸事故》這則新聞將現(xiàn)場照片和地圖位置相關(guān)聯(lián)，不僅使用戶通過交互行為了解報(bào)道事故的具體位置，也讓用戶根據(jù)配圖的文字描述了解事故完整的起因與經(jīng)過［3］。這種報(bào)道方式從形式、內(nèi)容體量和深度上顯示數(shù)據(jù)新聞不僅具有解釋性報(bào)道的功能，還發(fā)揮了調(diào)查性監(jiān)督的媒體責(zé)任。2014年初，中央電視臺的《晚間新聞》與百度合作，首次啟用百度地圖定位可視化大數(shù)據(jù)播報(bào)國內(nèi)春節(jié)人口遷徙情況，這是電視媒體對數(shù)據(jù)新聞可視化的探索性嘗試，引起了較大的社會(huì)反響。之后，人民網(wǎng)、新華網(wǎng)、人民日報(bào)、澎湃新聞、DT財(cái)經(jīng)等綜合類或財(cái)經(jīng)類媒體也開始探索數(shù)據(jù)新聞的設(shè)計(jì)與傳播模式，從信息的準(zhǔn)確性、內(nèi)容的可讀性和效果的公共性等方面推動(dòng)了數(shù)據(jù)新聞對傳統(tǒng)新聞生產(chǎn)流程與新聞價(jià)值的重塑［4］。

3．深化階段（2017年至今）：計(jì)算主義范式的技術(shù)躍遷

2017年，新華社的人工智能平臺“媒體大腦”上線，標(biāo)志著中國數(shù)據(jù)新聞進(jìn)入智能化階段。該平臺通過自然語言處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)5秒生成地震快訊，顛覆性地改變了新聞的生產(chǎn)流程，顯示了新聞敘事的數(shù)據(jù)本體論轉(zhuǎn)向——從“用數(shù)據(jù)講故事”轉(zhuǎn)向“讓數(shù)據(jù)自述故事”。這一時(shí)期的范式轉(zhuǎn)變體現(xiàn)在兩個(gè)層面：一是實(shí)現(xiàn)認(rèn)識論突破，用相關(guān)性取代因果性作為敘事邏輯，“數(shù)據(jù)即敘事”即通過數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)性揭示社會(huì)系統(tǒng)的復(fù)雜性，以凸顯數(shù)據(jù)新聞的核心理念——將社會(huì)現(xiàn)實(shí)轉(zhuǎn)化為可計(jì)算的公共知識；二是生產(chǎn)流程再造，這不僅體現(xiàn)在算法驅(qū)動(dòng)的大數(shù)據(jù)技術(shù)使數(shù)據(jù)新聞團(tuán)隊(duì)能處理百萬級數(shù)據(jù)，也表現(xiàn)為公眾在新聞作品生產(chǎn)與作品交互中的參與度進(jìn)一步提升，“眾包”概念逐漸在新聞業(yè)界流行開來。例如，澎湃新聞的“美數(shù)課”深耕交互式數(shù)據(jù)敘事，騰訊的“谷雨數(shù)據(jù)”繼續(xù)探索融合多模態(tài)形式的數(shù)據(jù)新聞作品。

數(shù)據(jù)新聞?dòng)?jì)算主義范式的轉(zhuǎn)變實(shí)質(zhì)上是技術(shù)決定論在新聞?lì)I(lǐng)域的具象化。當(dāng)?shù)卣饒?bào)道機(jī)器人能在3分鐘內(nèi)完成數(shù)據(jù)抓取、文本生成與發(fā)布時(shí)，新聞的時(shí)效性得到空前提升，但“人—機(jī)”認(rèn)知分工的模糊化也導(dǎo)致責(zé)任倫理的反思。然而，大語言模型帶來的不僅是技術(shù)工具的升級，還是新聞?wù)J識論的重構(gòu)：當(dāng)人工智能能自主完成數(shù)據(jù)解讀、故事框架生成甚至多模態(tài)內(nèi)容生產(chǎn)時(shí)，傳統(tǒng)“記者—數(shù)據(jù)”的主客體關(guān)系被徹底顛覆，進(jìn)一步使新聞的功能從“告知事實(shí)”轉(zhuǎn)向“解釋系統(tǒng)”，數(shù)據(jù)新聞向敘事智能化、生產(chǎn)民主化、倫理制度化發(fā)展［5］。至此，數(shù)據(jù)新聞從人工驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向算法驅(qū)動(dòng)，形成“數(shù)據(jù)—用戶—算法”交互流動(dòng)的循環(huán)生態(tài)。

二、生成式人工智能對數(shù)據(jù)新聞生產(chǎn)的應(yīng)用與變革

審視我國數(shù)據(jù)新聞發(fā)展現(xiàn)狀，其結(jié)構(gòu)性不足已形成多重發(fā)展掣肘：數(shù)據(jù)層面受制于來源單一性與開放壁壘，存在數(shù)據(jù)治理技術(shù)斷層與標(biāo)準(zhǔn)化缺失；敘事層面囿于選題同質(zhì)化與風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避慣性，呈現(xiàn)線性邏輯主導(dǎo)的深度闡釋困境；交互層面則陷入可視化形式趨同、設(shè)計(jì)交互淺表化等現(xiàn)實(shí)矛盾。究其根本，這些癥結(jié)映射出傳統(tǒng)生產(chǎn)范式在數(shù)據(jù)智能時(shí)代的系統(tǒng)性局限，生成式人工智能的技術(shù)突破正為行業(yè)革新提供關(guān)鍵解域路徑。

生成式人工智能通過智能化的數(shù)據(jù)清洗網(wǎng)絡(luò)與預(yù)測性建?？蚣苤貥?gòu)了新聞生產(chǎn)的底層數(shù)據(jù)生態(tài)，使多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)整合與前瞻性洞察成為可能，為新聞敘事奠定動(dòng)態(tài)的知識基底。在內(nèi)容生產(chǎn)維度，自動(dòng)化文本生成引擎與用戶畫像驅(qū)動(dòng)的敘事適配系統(tǒng)協(xié)同演進(jìn)，不僅突破了傳統(tǒng)新聞采編的效率邊界，還通過個(gè)性化語義映射實(shí)現(xiàn)了從大眾傳播到精準(zhǔn)觸達(dá)的范式躍遷。多模態(tài)生成技術(shù)與交互式敘事架構(gòu)的深度融合，催生出具備視覺語法自進(jìn)化能力的數(shù)據(jù)圖景，使數(shù)據(jù)新聞作品在用戶參與式探索中完成認(rèn)知價(jià)值的持續(xù)增值。

1．?dāng)?shù)據(jù)處理的智能化與預(yù)測性增強(qiáng)

生成式人工智能通過智能化的數(shù)據(jù)搜集、動(dòng)態(tài)化的信息整合與前瞻性的趨勢預(yù)測，革新了數(shù)據(jù)新聞生產(chǎn)的底層架構(gòu)，驅(qū)動(dòng)新聞生產(chǎn)從海量信息篩選到敘事邏輯構(gòu)建的全流程效率躍升，為新聞業(yè)的精準(zhǔn)化、敏捷化轉(zhuǎn)型注入技術(shù)勢能。

在數(shù)據(jù)自動(dòng)搜集方面，生成式人工智能正在重塑數(shù)據(jù)搜集的價(jià)值鏈：一是通過語義理解實(shí)現(xiàn)“需求—資源”的精準(zhǔn)匹配，突破傳統(tǒng)關(guān)鍵詞檢索的局限；二是自動(dòng)識別離散信息間的敘事線索，構(gòu)建跨模態(tài)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)；三是建立自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，使數(shù)據(jù)搜集策略隨新聞熱點(diǎn)的演化動(dòng)態(tài)調(diào)整。生成式人工智能通過構(gòu)建多模態(tài)特征提取網(wǎng)絡(luò)，能夠自動(dòng)識別文本、圖像、視頻等異構(gòu)數(shù)據(jù)的關(guān)鍵信息來建立統(tǒng)一表征空間。上海廣播電視臺生成式人工智能媒體融合創(chuàng)新工作室的人工智能工具集Scube正式接入DeepSeek［6］，具備更高效的海量數(shù)據(jù)處理能力，可快速抓取全網(wǎng)熱點(diǎn)。這種技術(shù)路徑將傳統(tǒng)人工檢索效率提升3—4倍，能通過語義相似度計(jì)算實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)去重。

在數(shù)據(jù)整合方面，生成式人工智能系統(tǒng)通過承擔(dān)數(shù)據(jù)密集型的基礎(chǔ)處理任務(wù)，使新聞從業(yè)者得以將認(rèn)知資源聚焦于價(jià)值密度更高的深度分析與敘事建構(gòu)。大語言模型在認(rèn)知推理與語義解析方面的能力躍遷，為重構(gòu)數(shù)據(jù)整合范式提供了新的技術(shù)路徑。在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)領(lǐng)域（如金融交易、體育賽事、選舉預(yù)測等），基于模板的自動(dòng)化生成系統(tǒng)可有效完成周期性報(bào)道任務(wù)。在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理維度（如社交媒體輿情、學(xué)術(shù)文獻(xiàn)、新聞報(bào)道文本等），結(jié)合文本挖掘與知識圖譜的混合智能系統(tǒng)展現(xiàn)了強(qiáng)大的信息抽取與關(guān)聯(lián)分析能力，如新華智云超融合智能媒資4.0采用無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，通過元數(shù)據(jù)標(biāo)注與內(nèi)容特征提取完成資源分類，基于語義分析與事件識別技術(shù)動(dòng)態(tài)構(gòu)建主題關(guān)聯(lián)模型，自動(dòng)化聚類相關(guān)媒資與歷史素材，降低人工操作強(qiáng)度，精準(zhǔn)識別并批量處理重復(fù)的場景素材，優(yōu)化存儲資源利用率［7］。這表明生成式人工智能通過“端到端處理—?jiǎng)討B(tài)優(yōu)化”的技術(shù)路徑，正在消解傳統(tǒng)數(shù)據(jù)整合中的效率瓶頸與模態(tài)壁壘，推動(dòng)新聞生產(chǎn)向智能化深度轉(zhuǎn)型。

在數(shù)據(jù)預(yù)測方面，生成式人工智能可以通過重構(gòu)新聞生產(chǎn)的時(shí)間性，突破報(bào)道滯后性的困境。傳統(tǒng)新聞業(yè)的倒金字塔結(jié)構(gòu)以事后追溯性敘事為基礎(chǔ)，人工智能賦能的預(yù)測性報(bào)道創(chuàng)造了預(yù)見性在場的新范式。這種轉(zhuǎn)型包含三重時(shí)間維度的變革：一是生產(chǎn)周期壓縮，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理技術(shù)消解了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)清洗、建模的延時(shí)性，使新聞生產(chǎn)從事后解釋轉(zhuǎn)向同步推演；二是敘事時(shí)空擴(kuò)展，多變量時(shí)序生成模型突破線性時(shí)間束縛，構(gòu)建起“歷史回溯—現(xiàn)狀分析—未來推演”的立體化敘事框架；三是傳播時(shí)效重構(gòu)，預(yù)測結(jié)果的動(dòng)態(tài)更新機(jī)制，使新聞產(chǎn)品從有保質(zhì)期轉(zhuǎn)變?yōu)槌掷m(xù)演化的生命體。

2．新聞敘事的自動(dòng)化與個(gè)性化凸顯

生成式人工智能能夠通過自動(dòng)化生成內(nèi)容并基于用戶偏好實(shí)現(xiàn)個(gè)性化敘事，從而提升數(shù)據(jù)新聞的生產(chǎn)效率和受眾體驗(yàn)。

在新聞敘事自動(dòng)化生成方面，生成式人工智能通過自然語言處理與深度學(xué)習(xí)技術(shù)，解析多維數(shù)據(jù)集，識別關(guān)鍵變量間的統(tǒng)計(jì)關(guān)聯(lián)與因果線索，自動(dòng)生成符合新聞專業(yè)規(guī)范的敘事框架，實(shí)現(xiàn)了從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)到敘事文本的自動(dòng)化轉(zhuǎn)換。這種能力突破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)新聞生產(chǎn)中人工編碼與模板化寫作的效率瓶頸，將數(shù)據(jù)解讀與內(nèi)容生產(chǎn)的周期壓縮至分鐘級。這在處理有時(shí)效性要求的突發(fā)事件報(bào)道時(shí)表現(xiàn)尤為亮眼，如青島新聞網(wǎng)浪漲媒體大模型接入DeepSeek—R1后，能夠在5分鐘內(nèi)生成包含核心事實(shí)、數(shù)據(jù)圖表及多維度解讀的初稿，同一新聞事件可被自動(dòng)拆解為短視頻、互動(dòng)H5及數(shù)字人播報(bào)腳本，適配抖音、微信、客戶端等不同的傳播場景［8］。在動(dòng)態(tài)敘事模型升級上，生成式人工智能通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理技術(shù)構(gòu)建可迭代的敘事模型，自主調(diào)整敘事焦點(diǎn)與表達(dá)結(jié)構(gòu)，如在股市異常波動(dòng)時(shí)優(yōu)先呈現(xiàn)關(guān)鍵指標(biāo)變化，確保內(nèi)容與數(shù)據(jù)演進(jìn)保持同步。

生成式人工智能還可通過用戶畫像分析與上下文感知，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)觸達(dá)的個(gè)性化敘事。依據(jù)受眾的知識背景、閱讀偏好與終端設(shè)備特征，系統(tǒng)可動(dòng)態(tài)調(diào)整敘事視角（如宏觀政策解讀或微觀個(gè)體故事）、信息密度（簡潔版或深度版）及表達(dá)風(fēng)格（嚴(yán)謹(jǐn)學(xué)術(shù)型或通俗對話型），使單一數(shù)據(jù)集衍生出多維敘事產(chǎn)品，提升傳播的精準(zhǔn)度。界面財(cái)聯(lián)社依托財(cái)躍大模型開發(fā)的面向個(gè)人投資者的“小財(cái)神”智能體應(yīng)用，能夠基于用戶關(guān)注的上市公司、行業(yè)動(dòng)態(tài)及專業(yè)領(lǐng)域，提供精準(zhǔn)的個(gè)性化資訊解讀并實(shí)時(shí)生成定制化財(cái)經(jīng)簡報(bào)，充分展現(xiàn)了生成式人工智能在個(gè)性化敘事領(lǐng)域的創(chuàng)新實(shí)踐［9］。更重要的是，生成式人工智能正在引領(lǐng)數(shù)據(jù)新聞從傳統(tǒng)的單向傳播模式向交互式探索范式演進(jìn)。界面財(cái)聯(lián)社“小財(cái)神”通過自然語言交互技術(shù)使讀者可自主設(shè)定分析維度、調(diào)整變量參數(shù)或提出追問請求，系統(tǒng)實(shí)時(shí)生成定制化敘事內(nèi)容。這種雙向敘事模式不僅提高了用戶的參與度，還通過人機(jī)協(xié)作引導(dǎo)用戶開展深度思考，使數(shù)據(jù)解讀從結(jié)論傳遞升級為認(rèn)知共建過程。

3．新聞作品的可視化與交互性優(yōu)化

生成式人工智能通過技術(shù)創(chuàng)新有效化解了數(shù)據(jù)新聞可視化領(lǐng)域長期存在的效率瓶頸與敘事適配性矛盾，其技術(shù)賦能主要體現(xiàn)在自動(dòng)化生成、風(fēng)格化創(chuàng)新與交互性重構(gòu)三個(gè)維度。

在數(shù)據(jù)可視化自動(dòng)生成層面，生成式人工智能通過特征提取網(wǎng)絡(luò)與視覺語法庫的深度耦合，實(shí)現(xiàn)了從原始數(shù)據(jù)到可視化成品的端到端轉(zhuǎn)化。技術(shù)架構(gòu)包含三個(gè)關(guān)鍵層級：一是數(shù)據(jù)解析層運(yùn)用自然語言處理技術(shù)識別數(shù)據(jù)集的時(shí)間維度、空間屬性及統(tǒng)計(jì)特征；二是視覺匹配層基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建可視化模式庫，建立散點(diǎn)圖、熱力圖等標(biāo)準(zhǔn)圖表與數(shù)據(jù)特征的映射關(guān)系；三是動(dòng)態(tài)渲染層通過生成對抗網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化視覺元素的布局美學(xué)與交互邏輯。新華社的“圖圖”系統(tǒng)可根據(jù)用戶輸入的指令自動(dòng)生成包含折線圖、柱狀圖及動(dòng)態(tài)趨勢標(biāo)注的多維視圖［10］，將需要手動(dòng)處理的數(shù)據(jù)和設(shè)計(jì)流程中數(shù)小時(shí)的步驟壓縮至秒級，持續(xù)學(xué)習(xí)用戶反饋數(shù)據(jù)優(yōu)化視覺語法規(guī)則。

在視覺敘事風(fēng)格化創(chuàng)新方面，多模態(tài)生成技術(shù)突破了傳統(tǒng)動(dòng)畫制作的技術(shù)限制，通過解構(gòu)視覺元素的風(fēng)格特征矩陣，數(shù)據(jù)新聞突破了傳統(tǒng)信息圖表的表達(dá)邊界。數(shù)據(jù)新聞基于注意力機(jī)制的多模態(tài)對齊模型，可將文本語義、數(shù)據(jù)特征與視覺風(fēng)格進(jìn)行向量空間映射，如央視新聞的《人工智能數(shù)“讀”兩會(huì)》項(xiàng)目通過提取歷年兩會(huì)報(bào)道的鏡頭構(gòu)圖、色彩搭配與動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)場特征，構(gòu)建不同風(fēng)格和維度的參數(shù)空間，使人工智能生成的科技創(chuàng)新主題畫面自動(dòng)繼承主流媒體的視覺修辭傳統(tǒng)［11］，實(shí)現(xiàn)了歷史語境與當(dāng)代審美的動(dòng)態(tài)融合。

在交互性重構(gòu)維度，生成式人工智能通過跨模態(tài)對齊技術(shù)實(shí)現(xiàn)多維敘事融合。在表層交互維度，跨模態(tài)生成系統(tǒng)可實(shí)時(shí)響應(yīng)用戶操作；在深層敘事維度，用戶行為數(shù)據(jù)通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)制持續(xù)優(yōu)化生成模型。該項(xiàng)目的反饋系統(tǒng)包含三層閉環(huán)：一是交互日志分析模塊提取用戶的提問偏好與瀏覽路徑；二是敘事策略優(yōu)化模塊調(diào)整歷史事件的呈現(xiàn)優(yōu)先級；三是視覺生成模塊動(dòng)態(tài)更新三維場景的信息密度。這種自適應(yīng)機(jī)制使新聞作品從封閉的敘事客體轉(zhuǎn)變?yōu)榫哂谐砷L性的智能體，用戶既是內(nèi)容消費(fèi)者，也是敘事協(xié)作者。中央廣播電視總臺的《穿越千年來見你》項(xiàng)目創(chuàng)新性地整合歷史人物畫像數(shù)據(jù)庫與GPT模型，用戶選擇對話角色后，系統(tǒng)實(shí)時(shí)生成符合人物時(shí)代特征的語言風(fēng)格與知識圖譜，同步展示對應(yīng)的服飾、建筑等視覺元素的演化過程。ChatGPT接口與歷史人物數(shù)據(jù)庫的對接，使人工智能能依據(jù)用戶提問的深度自動(dòng)生成符合角色身份的觀點(diǎn)論述，聯(lián)動(dòng)可視化系統(tǒng)展示對應(yīng)的歷史事件時(shí)間軸。

三、生成式人工智能與數(shù)據(jù)新聞的深度融合

生成式人工智能與數(shù)據(jù)新聞的深度融合，既是技術(shù)向善的倫理實(shí)踐與新聞公共使命的價(jià)值耦合，也是人機(jī)協(xié)同認(rèn)知與知識共享生態(tài)的技術(shù)重構(gòu)。這一融合需在工具理性與公共責(zé)任的動(dòng)態(tài)平衡中實(shí)現(xiàn)社會(huì)效益最大化，借助人機(jī)交互的認(rèn)知協(xié)同重塑新聞生產(chǎn)邏輯，以開放共享的知識復(fù)用機(jī)制推動(dòng)新聞業(yè)從機(jī)構(gòu)敘事向生態(tài)化知識網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)型，最終為智能時(shí)代的新聞業(yè)開辟技術(shù)賦能與公共價(jià)值共生的創(chuàng)新路徑。

1．價(jià)值導(dǎo)向：技術(shù)向善與新聞使命的融合

2023年10月，中央網(wǎng)絡(luò)安全和信息化委員會(huì)辦公室發(fā)布《全球人工智能治理倡議》。這一倡議提出“以人為本”“智能向善”等基本原則，為解決人工智能治理難題貢獻(xiàn)了中國方案，也為新聞媒體擔(dān)當(dāng)責(zé)任與使命指明了方向［12］。生成式人工智能與數(shù)據(jù)新聞的深度融合，需要超越工具理性的效率崇拜，在技術(shù)價(jià)值與新聞?wù)鎸?shí)性、創(chuàng)新能力與公共責(zé)任、用戶體驗(yàn)與社會(huì)效益的張力中尋求動(dòng)態(tài)平衡，最終實(shí)現(xiàn)技術(shù)向善的倫理承諾與新聞使命的公共屬性之間的范式共生。

（1）技術(shù)向善的新聞化表達(dá)

從技術(shù)政治學(xué)角度看，數(shù)據(jù)新聞的每次范式轉(zhuǎn)換都伴隨著特定權(quán)力結(jié)構(gòu)的再生產(chǎn)：19世紀(jì)統(tǒng)計(jì)工具的勃興服務(wù)于工業(yè)資本主義的治理需求，20世紀(jì)精確新聞學(xué)的勃發(fā)呼應(yīng)冷戰(zhàn)格局下的知識權(quán)力博弈，當(dāng)代人工智能的應(yīng)用則嵌入技術(shù)決定論的認(rèn)知邏輯。技術(shù)創(chuàng)新從來都不是價(jià)值中立的進(jìn)程，而是社會(huì)權(quán)力關(guān)系的具象化。在數(shù)字時(shí)代的認(rèn)知危機(jī)中，數(shù)據(jù)新聞的未來或許不在于追求更強(qiáng)的確定性，而在于學(xué)習(xí)科學(xué)的謙遜：像科學(xué)共同體接受“臨時(shí)共識”那樣，新聞業(yè)需要發(fā)展出表達(dá)不確定性的敘事語法。這要求從業(yè)者既善用數(shù)據(jù)揭示結(jié)構(gòu)性問題，又能坦誠接受數(shù)據(jù)有限性的認(rèn)知邊界。唯有如此，數(shù)據(jù)新聞才能真正實(shí)現(xiàn)不是提供確定的答案，而是培育公眾的批判性認(rèn)知能力。

生成式人工智能的算法邏輯雖然強(qiáng)化了新聞生產(chǎn)的效率優(yōu)勢，卻也加劇了數(shù)字信任危機(jī)、平臺權(quán)力擴(kuò)張、隱私治理悖論、算法偏見等異化風(fēng)險(xiǎn)。因此，探索一條規(guī)避技術(shù)弊病的反異化路徑同樣迫切，尤其是在以技術(shù)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)內(nèi)容生產(chǎn)的數(shù)據(jù)新聞?lì)I(lǐng)域。生成式人工智能技術(shù)的應(yīng)用提供了將社會(huì)公平、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、文化傳承等公共價(jià)值內(nèi)嵌于新聞生產(chǎn)流程的新機(jī)遇，新聞業(yè)可將這些價(jià)值融入人工智能的訓(xùn)練目標(biāo)，比如在優(yōu)化損失函數(shù)時(shí)加入衡量公共利益的指標(biāo)，從而引導(dǎo)生成式人工智能技術(shù)生產(chǎn)出更符合社會(huì)整體利益的新聞作品，更好地體現(xiàn)新聞的公共性與新聞應(yīng)有的社會(huì)價(jià)值。

（2）新聞使命的技術(shù)化實(shí)踐

生成式人工智能技術(shù)對人認(rèn)知方式的漸進(jìn)式改變主要表現(xiàn)為大量信息可通過人工智能工具短時(shí)匯總于用戶面前，但需要多次調(diào)試才能產(chǎn)出符合“人”表達(dá)邏輯與閱讀習(xí)慣的信息。對新聞生產(chǎn)者來說，使用人工智能的最大挑戰(zhàn)是對工具了解有限，歐洲新聞聯(lián)盟的一則調(diào)查顯示，超過一半的受訪者擔(dān)心人工智能的偏見和道德問題，近四成受訪者認(rèn)為缺乏時(shí)間試驗(yàn)技術(shù)的可靠性是技術(shù)推廣的障礙，這反映了社會(huì)對這些技術(shù)潛在影響的廣泛關(guān)注。

這給數(shù)據(jù)新聞生產(chǎn)帶來啟示，即按照人機(jī)交互和用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)的原則，新聞生產(chǎn)者必須預(yù)測用戶希望以何種方式參與自動(dòng)化信息體驗(yàn)、用戶瀏覽不同信息層的潛在方式及新聞作品的弊端。因此，記者與數(shù)據(jù)工程師需要深入合作，重新構(gòu)思、解碼，甚至再編碼技術(shù)工具已經(jīng)輸出的作品。新聞生產(chǎn)的思維過程也不僅是辨別哪段采訪能更好地呈現(xiàn)某個(gè)事實(shí)或論點(diǎn)，而是思考怎樣組合條件語句、怎樣使用提示問句，從而使人工智能工具能自動(dòng)決定哪個(gè)標(biāo)題能吸引受眾。與此同時(shí)，通過知識圖譜補(bǔ)全技術(shù)，生成式人工智能能夠從碎片化數(shù)據(jù)中重建事件全貌、歸納多元觀點(diǎn)、識別意見極化的關(guān)鍵點(diǎn)，為挖掘新聞事件背后更深層次的社會(huì)動(dòng)因與社會(huì)變遷邏輯，生產(chǎn)出更有深度的數(shù)據(jù)新聞作品提供技術(shù)可能性。

2．人機(jī)交互：以信息協(xié)同為核心的交互模式

在數(shù)據(jù)新聞的實(shí)踐中，生成式人工智能推動(dòng)數(shù)據(jù)新聞編輯、可視化設(shè)計(jì)師、前端工程師等行為主體與智能體形成以信息協(xié)同為核心的交互模式，人賦予智能體存在的意義與價(jià)值，智能體為人提供與自身經(jīng)驗(yàn)相關(guān)又超越經(jīng)驗(yàn)的認(rèn)知能力和行動(dòng)可能性，由此實(shí)現(xiàn)雙向建構(gòu)。這說明要實(shí)現(xiàn)生成式人工智能與數(shù)據(jù)新聞的深入融合，需要在人機(jī)交互層面實(shí)現(xiàn)從功能疊加到認(rèn)知耦合的轉(zhuǎn)變，構(gòu)建以“人類意圖—算法能力”雙向校準(zhǔn)為核心的認(rèn)知協(xié)同系統(tǒng)。

（1） 交互模式的重構(gòu)

當(dāng)前，人們逐漸形成對生成式人工智能技術(shù)的全新認(rèn)知，即生成式人工智能技術(shù)具有多模態(tài)的類人性交互特性，使用此類技術(shù)工具的用戶會(huì)逐漸發(fā)現(xiàn)人工智能GC敘事在一定程度上隱匿了人本身及其主觀情感。對新聞生產(chǎn)而言，完成對新聞信息的自動(dòng)采集與生成的是智能技術(shù)應(yīng)用程序，“人”這類新聞生產(chǎn)者隱匿于算法和人工智能技術(shù)之后。但人工智能的擬主體性不能與人的主體性混同，人類仍然是新聞生產(chǎn)傳播中的知識創(chuàng)造者和責(zé)任終極主體，是本質(zhì)上能夠突破既有知識邊界、承擔(dān)社會(huì)責(zé)任與法律責(zé)任的主體［13］。

生成式人工智能通過模仿人類的數(shù)據(jù)處理邏輯，輔助完成數(shù)據(jù)挖掘、模式識別和內(nèi)容生成，部分替代傳統(tǒng)的人工勞動(dòng)。與此同時(shí)，記者更加注重?cái)?shù)據(jù)化思維，以可計(jì)算性為核心，將新聞經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，優(yōu)化智能系統(tǒng)的學(xué)習(xí)能力，推動(dòng)數(shù)據(jù)新聞的生產(chǎn)閉環(huán)［14］。因此，人機(jī)交互模式需要從意圖解析和能力增強(qiáng)兩個(gè)方面繼續(xù)深化。就意圖解析而言，在新聞生產(chǎn)過程中，記者以自然語言提示與人工智能工具進(jìn)行對話并實(shí)時(shí)修正生成的內(nèi)容，訓(xùn)練人工智能工具深入理解新聞生產(chǎn)語境的敏感性。與此同時(shí)，扮演人類“超級外腦”的人工智能也能實(shí)時(shí)跟進(jìn)社會(huì)熱點(diǎn)，結(jié)合社交媒體情緒熱力走勢提供實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)洞察服務(wù)，為記者決定是否跟進(jìn)并策劃新的數(shù)據(jù)新聞作品提供建議與參考。

（2）協(xié)同層級的躍升

交互與協(xié)作是數(shù)智時(shí)代人機(jī)傳播的關(guān)鍵所在［15］。在由代碼層層嵌套的交互邏輯中，計(jì)算不再是機(jī)器的特殊功能，而是社會(huì)技術(shù)環(huán)境里事物的普遍屬性。平臺不僅是技術(shù)現(xiàn)實(shí)，還是全新的組織和連接模式。傳感技術(shù)的應(yīng)用逐漸普遍，與感官系統(tǒng)直接互動(dòng)，人類正邁向“可編程未來”［16］。根據(jù)生產(chǎn)技術(shù)賦能數(shù)據(jù)新聞生成的自動(dòng)化程度，數(shù)據(jù)新聞的生成可分為自動(dòng)化生成和交互式生成。在自動(dòng)化生成中，人只完成初始程序的設(shè)定，其余交由技術(shù)工具完成，因?yàn)闄C(jī)器是一種特殊的生產(chǎn)者，在人進(jìn)行初始的編碼之后，機(jī)器可以獨(dú)立生成可讀且可信的數(shù)據(jù)故事［17］。交互式生成則是人在自動(dòng)化生成的基礎(chǔ)上繼續(xù)修改、潤色數(shù)據(jù)故事，加入富有人情味的洞察與見解。

因此，在數(shù)據(jù)新聞生產(chǎn)中，人機(jī)交互的協(xié)同趨向可分為初級協(xié)同和深度協(xié)同兩個(gè)層級。初級協(xié)同是人工智能工具執(zhí)行結(jié)構(gòu)化任務(wù)，如對與新聞內(nèi)容相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、清洗并進(jìn)行模板化寫作，而新聞生產(chǎn)者如新聞編輯、設(shè)計(jì)師或可視化技術(shù)人員等，主要負(fù)責(zé)新聞可視化與交互程度的創(chuàng)意與新聞倫理審查。深度協(xié)同是人工智能工具模擬“專家思維”，如基于歷史獲獎(jiǎng)作品來訓(xùn)練人工智能工具創(chuàng)作出適用于多元調(diào)查報(bào)道主題的可視化結(jié)構(gòu)模型，與記者共同策劃報(bào)道框架，形成“認(rèn)知涌現(xiàn)”。記者仍承擔(dān)著數(shù)據(jù)驗(yàn)證、知識提煉和公共解釋的責(zé)任，通過數(shù)據(jù)敘事揭示復(fù)雜事實(shí)，減少人工智能生成內(nèi)容中的偏差，確保數(shù)據(jù)新聞的準(zhǔn)確性與公共價(jià)值。生成式人工智能的內(nèi)容生產(chǎn)過程是不斷遞歸、優(yōu)化的，不斷深度優(yōu)化地訓(xùn)練其“創(chuàng)意”能力是人作為新聞從業(yè)者介入數(shù)據(jù)新聞生產(chǎn)的獨(dú)特生態(tài)位。

3．知識復(fù)用：通向共享與開放的知識生產(chǎn)

數(shù)據(jù)新聞在新聞發(fā)布后進(jìn)入知識的網(wǎng)絡(luò)，在網(wǎng)絡(luò)傳播中成為一種可以被媒體和讀者復(fù)用的知識。通過數(shù)據(jù)庫的建立、更新和開放，數(shù)據(jù)新聞實(shí)現(xiàn)了知識管理和知識開放的功能，數(shù)據(jù)的流動(dòng)和再次利用成為可以被復(fù)用的結(jié)構(gòu)化信息，提供給后續(xù)的知識生產(chǎn)。生成式人工智能將重塑新聞業(yè)的知識管理范式，推動(dòng)行業(yè)從個(gè)體知識私有化轉(zhuǎn)向集體智慧開源化，推動(dòng)知識生產(chǎn)從機(jī)構(gòu)壟斷走向生態(tài)共建。這一轉(zhuǎn)型不僅強(qiáng)化了數(shù)據(jù)新聞作為社會(huì)記憶載體的歷史價(jià)值，還通過知識共享機(jī)制放大了其文化傳播與社會(huì)治理功能。

（1）知識生產(chǎn)的開放性重構(gòu)

新聞作為人類認(rèn)知世界的重要方式，本質(zhì)上是關(guān)于客觀世界的系統(tǒng)性、積累性知識生產(chǎn)［18］。傳統(tǒng)新聞業(yè)以“機(jī)構(gòu)主導(dǎo)事實(shí)定義權(quán)”的核心邏輯，通過制度化的專業(yè)組織與生產(chǎn)規(guī)則壟斷知識權(quán)威。生成式人工智能的介入?yún)s推動(dòng)新聞業(yè)從個(gè)體知識私有化向集體智慧開源化演進(jìn)。

基于人工智能技術(shù)的開放平臺正在形成數(shù)據(jù)新聞模型共享池，支持多機(jī)構(gòu)間的模塊化生產(chǎn)與分布式調(diào)用。這種機(jī)制允許參與方以極低的成本復(fù)用已驗(yàn)證的數(shù)據(jù)處理模型，降低調(diào)查性報(bào)道的門檻。知識生產(chǎn)的“眾籌”特性正在消解傳統(tǒng)媒體對專業(yè)工具的獨(dú)占性控制。聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)創(chuàng)造了數(shù)據(jù)可用不可見的共享范式，使跨機(jī)構(gòu)聯(lián)合訓(xùn)練高階人工智能模型成為可能［19］。參與方通過加密參數(shù)交換完成模型優(yōu)化，既能挖掘數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)價(jià)值，又能規(guī)避敏感信息泄露風(fēng)險(xiǎn)。這種技術(shù)路徑為調(diào)查報(bào)道的跨域協(xié)作提供了合規(guī)性保障。當(dāng)開源社區(qū)能通過生成式人工智能直接完成數(shù)據(jù)清洗、可視化與趨勢預(yù)測時(shí)，專業(yè)媒體必須重構(gòu)其核心價(jià)值。建立人工智能生成內(nèi)容的多級核查體系，通過區(qū)塊鏈存證確保數(shù)據(jù)結(jié)論可追溯至原始信源，成為維護(hù)認(rèn)知權(quán)威的關(guān)鍵策略。新聞業(yè)的角色正從事實(shí)供應(yīng)商轉(zhuǎn)向知識驗(yàn)證者。

（2）知識復(fù)用的智能化升級

當(dāng)機(jī)器智能滲透知識生產(chǎn)全鏈條，新聞業(yè)正經(jīng)歷從“機(jī)構(gòu)中心化敘事”到“生態(tài)化知識網(wǎng)絡(luò)”的范式躍遷。數(shù)據(jù)新聞經(jīng)過生成式人工智能工具的潤色，可根據(jù)信息的變化進(jìn)行階段性調(diào)整，形成動(dòng)態(tài)知識庫，然后通過自動(dòng)抽取歷史報(bào)道中的事件脈絡(luò)、信源關(guān)系建立起可檢索的“新聞?dòng)洃浘W(wǎng)絡(luò)”，輔助記者快速調(diào)用背景知識。這不僅能提升同一則數(shù)據(jù)新聞內(nèi)容的豐富度，也能使新聞與新聞間因?yàn)樾畔⒌年P(guān)系形成關(guān)聯(lián)，拓展了新聞的知識網(wǎng)絡(luò)。此外，生成式人工智能根據(jù)用戶的交互數(shù)據(jù)（如讀者對某類數(shù)據(jù)圖表的關(guān)注時(shí)長）動(dòng)態(tài)優(yōu)化知識呈現(xiàn)方式（如自動(dòng)生成簡化版、深度版分析報(bào)告），將用戶交互數(shù)據(jù)反饋給新聞編輯室，構(gòu)建起新聞生產(chǎn)者對用戶偏好的認(rèn)知協(xié)同梯度模型，從而為新聞編輯室的人機(jī)分工提供現(xiàn)實(shí)依據(jù)。

機(jī)器智能在記憶、計(jì)算與模式識別等維度展現(xiàn)的能力優(yōu)勢，已成為人類知識生產(chǎn)不可或缺的認(rèn)知伙伴。人機(jī)智能通過雙向交互與協(xié)同進(jìn)化，共同構(gòu)建起“互生共創(chuàng)”的知識生產(chǎn)新范式。機(jī)器智能的介入消弭了知識創(chuàng)新、知識傳播、知識擴(kuò)散之間的線性傳遞邏輯，創(chuàng)造了三者間同步演進(jìn)、相互促進(jìn)的正反饋邏輯［20］。

四、結(jié)語

生成式人工智能驅(qū)動(dòng)下的數(shù)據(jù)新聞實(shí)踐不僅重構(gòu)了從統(tǒng)計(jì)啟蒙到計(jì)算主義的新聞范式演進(jìn)邏輯，還通過智能化數(shù)據(jù)處理與敘事創(chuàng)新重塑了新聞生產(chǎn)的價(jià)值坐標(biāo)。技術(shù)向善的倫理承諾與人機(jī)協(xié)同的認(rèn)知耦合，推動(dòng)數(shù)據(jù)新聞在工具理性與公共責(zé)任之間建立動(dòng)態(tài)平衡，知識復(fù)用的開放生態(tài)則催生從機(jī)構(gòu)敘事到社會(huì)共治的傳播民主化進(jìn)程。這一深度融合標(biāo)志著新聞業(yè)正從“事實(shí)供應(yīng)商”向“認(rèn)知基礎(chǔ)設(shè)施”的范式躍遷，為智能時(shí)代的公共傳播開辟了人機(jī)共生的新文明路徑。

｜參考文獻(xiàn)｜

［1］從三大央媒實(shí)踐看主流媒體智能化發(fā)展趨勢［EB/OL］. （2023-05-17）［2025-02-14］. http：//

yjy.people.com.cn/n1/2023/0517/c244560-32688609.html.

［2］常江，楊奇光. 數(shù)據(jù)新聞：理念、方法與影響力［J］. 新聞界，2014（12）：10-18.

［3］黃志敏. 程序員獲新聞獎(jiǎng)，你怎么看？：解讀財(cái)新網(wǎng)可視化數(shù)據(jù)新聞［J］. 中國記者，2015（1）：89-90.

［4］吳小坤，童崢. 數(shù)據(jù)新聞對傳統(tǒng)新聞價(jià)值的突破與重構(gòu)［J］. 當(dāng)代傳播，2017（4）：15-19.

［5］郭全中，彭子滔. 大模型時(shí)代傳媒業(yè)的變革全景：生產(chǎn)、傳播、商業(yè)與未來發(fā)展［J］. 出版廣角，2024（22）：4-11.

［6］7家廣電媒體接入DeepSeek，廣電媒體變革開啟［EB/OL］. （2025-02-13）［2025-02-14］. https：//lmtw.com/mzw/content/detail/id/239881.

［7］大模型時(shí)代的“超融合”智媒資源中臺：超融合智能媒資4.0重磅發(fā)布［EB/OL］. （2024-04-25）［2025-02-14］. https：//www.news.cn/fortune/20240425/c28594528ca042a680e81fab51f9518e/c.html.

［8］浪漲媒體大模型全面接入Deepseek 青島新聞網(wǎng)打造政企數(shù)字化服務(wù)新標(biāo)桿［EB/OL］. （2025-

02-10）［2025-02-14］. https：//www.qingdaonews.

com/app/content/2025-02/10/content_23640421.htm.

［9］界面財(cái)聯(lián)社“AI小財(cái)神”正式上線 大年初五邀您一起“迎財(cái)神”［EB/OL］. （2025-02-02）［2025-02-14］. https：//www. cls. cn/detail/1933261.

［10］王京，徐江旭. 從三大央媒實(shí)踐看主流媒體智能化發(fā)展趨勢［J］. 傳媒，2023（8）：35-37.

［11］象舞指數(shù)｜AI數(shù)“讀”兩會(huì)：政策解讀類新聞生產(chǎn)的新表達(dá)與新趨勢［EB/OL］. （2024-03-08）［2025-02-14］. http：//www.zgjx.cn/2024-03/08/c_1310767001.htm.

［12］人工智能時(shí)代新聞媒體的責(zé)任與使命［EB/OL］.（2024-10-14）［2025-02-14］. https：//www.news.cn/politics/20241014/fe72c14c8d1e4e509d68d0ff04455725/c.html.

［13］殷樂，戴睿敏. 對機(jī)言說：新聞活動(dòng)中的生成式人工智能與人類角色［J］. 延邊大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2024（3）：114-126.

［14］鄧秀軍，別明蔚. 大模型時(shí)代視聽新聞智能生產(chǎn)的流程再造與路徑重構(gòu)［J］. 出版廣角，2024（8）：48-53.

［15］何康，鄭雨蛟. 從數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)到智能驅(qū)動(dòng)：新聞可視化的應(yīng)用創(chuàng)新［J］. 中國編輯，2025（2）：34-41.

［16］科西莫·亞卡托. 數(shù)據(jù)時(shí)代：可編程未來的哲學(xué)指南［M］. 1版. 何道寬，譯. 北京：中國大百科全書出版社，2021.

［17］W?LKER A，POWELL THOMAS E. Algorithms in the newsroom？News readers' perceived credibility and selection of automated journalism［J］. Journalism，2021（1）：86-103.

［18］白紅義，張?zhí)? 認(rèn)識作為知識的數(shù)據(jù)新聞：基于新聞?wù)J識論的考察［J］. 新聞大學(xué)，2024（1）：1-15.

［19］楊強(qiáng). AI與數(shù)據(jù)隱私保護(hù)：聯(lián)邦學(xué)習(xí)的破解之道［J］. 信息安全研究，2019（11）：961-965.

［20］邱澤奇. 人機(jī)互生：范式革命與知識生產(chǎn)重構(gòu)［J］. 探索與爭鳴，2024（11）：30-40.