史安斌 郑恩：超越新闻泰勒主义：人工智能时OD体育官方网站- OD体育APP下载- 世界杯指定投注平台代新闻业的转型危机与制度重构

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　　从本质上看，新闻泰勒主义实质上是对传统新闻价值观的隐性重塑。过去，记者编辑对新闻生产的决策主要基于公共利益、新闻伦理和多元叙事的综合考量，而AI逻辑则更倾向于依据历史数据预测内容的传播效果，这不可避免导致了趋同化、迎合性的内容生产模式。正如《》一名高级编辑所言：“在自动化选题系统下，我们被告知哪些新闻‘更可能成功’，但没人再问什么新闻是‘值得报道’的。”[6]由此可见，表面上的效率提升背后，潜藏着对专业判断的弱化、对新闻价值多样性的漠视，以及对新闻行业独立性与公共责任的潜在侵蚀。值得注意的是，人工智能的绩效在很大程度上首先取决于被输入的数据信息质量。同时，随着深度神经网络的广泛应用，决定人工智能绩效的算法本身具有“技术的黑箱性”，这一现象在新闻生产领域中表现得尤为突出。[7]算法对新闻生产流程的主导作用，不仅带来了效率上的显著提升，同时也引发了关于技术自主性和系统不可控性的一系列深层次问题。

　　与传统的媒体—平台依存关系相比，AI时代的权力结构正在向基础设施控制层面深入渗透：当算力、云存储与核心算法都掌握在大型科技公司手中，新闻机构实际上已陷入对平台的不可逆依赖。约77%的受访机构在日常新闻生产中依赖亚马逊云转录服务（AWS Transcribe）或谷歌云视觉（Google Vision）等服务。具体而言，这种技术依赖形成了三重锁定效应：算力贫困化、数据闭环化和认知依附化。一方面，媒体机构因财政或规模限制难以自行承担昂贵的云计算设备；另一方面，大量生产数据（包括文本、音频、用户交互数据等）被实时回流至平台公司，用于进一步训练其算法模型，而媒体自身却仅能在API调用层面获得有限的访问权限。更为隐蔽的是，当《每日电讯报》采用谷歌云自动机器学习（Google AutoML）工具进行个性化推荐后，编辑方针即被嵌入难以解释的算法参数之中，新闻职业规范逐渐让位于系统的技术逻辑。[8]

　　新闻泰勒主义在生产与内容决策层面已让记者与编辑深陷标准化与去技能化的束缚，但更深层的危机是平台公司利用云算力、数据回流及生态封闭等手段，实质性地改变了媒体在主流价值界定和引领方面的地位。[11]随着关键技术基础设施被集中控制，新闻机构在“被赋能”的同时也被纳入平台的资本逻辑与技术逻辑，从而陷入了受平台节制却无法独立自主的制度性陷阱。当这一局面不断固化时，媒体往往只能通过让渡数据、采纳既定算法来换取局部生产效率的提高，却难以在制度层面构建自身对公共领域、社会责任和多元价值的守护机制。这意味着，若媒体无法摆脱底层架构上的依附地位，超越新闻泰勒主义的努力也只能局限于表层流程的改进，而无法真正触及公共话语主导权与文化再生产权的根基。

　　与此同时，数据闭环的形成进一步加剧了这种不对等关系。与Open AI公司的内容合作协议显示，新闻机构不仅需向平台提供历史档案数据，还要实时上传新内容进行模型微调，换来的却只是GPT-4 API（应用程序接口）每日5000次的调用权限。新闻机构为平台“供养”了高价值的数据，却难以获得等价的技术回报。《》向谷歌云（Google Cloud）输入的新闻数据价值量是其获得服务价值的3.7倍。哈佛商学院教授肖莎娜·祖博夫（Shoshana Zuboff）将此形容为“数字封建主义”（digital feudalism）下的生产关系：在这种权力结构中，科技平台作为新的“封建领主”控制着基础设施和技术资源，而媒体组织则如同“数字农奴”，被迫向平台贡献数据贡赋，却无法换来同等程度的技术增值权。[13]这种不对等关系体现为媒体提供宝贵的内容和用户数据，却只能获得有限的平台服务和算法可见性作为回报。对于当今的新闻媒体机构而言，这种“数据—服务”交换失衡已成为人工智能时代的新常态，他们既需要实时性与海量算力来保持报道竞争力，又被迫放弃对数据与算法主权的掌控。

　　平台公司通过构建开发者生态进一步强化对新闻业的系统性控制。AWS推出的“新闻业人工智能解决方案套件”整合了17个预训练模型与45个API，《》视觉识别系统深度对接该生态后，其87%的核心功能模块已实现API直连调用。这种技术依赖形成显著的锁定效应：当该报试图替换图像分类模块时，系统架构重构率高达68%，迁移成本巨大。尽管开源社区提供替代性方案，但实际应用效果有限。以“抱脸网”（Hugging Face）平台提供的开源BLOOM模型为例，《卫报》技术团队因分布式训练基础设施缺失导致部署失败，平台企业则趁此机会通过专利布局巩固技术霸权。谷歌在自然语言处理领域持有的2143项核心专利，构建了从文本生成到语义分析的全链条技术壁垒。[16]对资源禀赋有限的新闻机构而言，跨越专利与算力门槛的难度显然远超想象。

　　1.可见性剥夺：搜索优化的逆向淘汰。谷歌公司推出的搜索生成体验（Search Generative Experience，SGE）工具引发了媒体可见度的系统性危机。根据SimilarWeb监测平台数据，用户检索“气候变化政策”时，AI生成摘要对《卫报》《》等头部媒体内容的引用率达92.6%，但仅16.8%的案例提供原文链接，致使新闻网站访问量同比骤降37个百分点。[17]当平台系统推行“答案优先”策略时，新闻机构实质上沦为结构化数据库，其与受众的直接对话通道被系统性截断。这种“注意力收割”机制导致的媒体生态位塌缩，标志着新闻泰勒主义开始渗透到内容分发体系的“毛细血管”。原本需要多方博弈的公共议题讨论，被平台算法压缩为标准化响应输出，导致媒体的阐释权与议程设置能力遭受双重削弱。《》的跟踪研究显示，其环境类报道在SGE结果中的曝光度虽提升了42%，但实际点击转化率仅为传统搜索模式的23%，印证了“即时解答”范式对媒体流量池的虹吸效应。[18]

　　2.认知窄化：算法驱动下的议题聚焦与偏移。算法推荐机制正在诱发公共讨论的系统性偏差与认知窄化陷阱。牛津大学路透新闻研究院对《经济学人》数字平台的追踪研究表明，其用户画像系统通过谷歌分析系统（Google Analytics）构建的214个兴趣维度中，78.3%属自动化标签生成。当用户被划入“商业决策者”群体时，系统以0.92的权重系数推送并购资讯，0.87权重系数分配CEO专访，深度报道的接触率则衰减至4.7%。这一推荐逻辑在《世界报》“养老金改革”议题中呈现更显著的认知降维。用户平均阅读时长从8.7分钟降低至2.3分钟，折射出个性化算法对公共议程的结构化形塑。当社会成员持续暴露于此类“认知带宽压缩”机制，公共理性正面临标签化消费范式的系统性消解，社会认知能力呈现代际退化趋势。

　　3.文化同质化：生成式人工智能（AIGC）导致的叙事单一化。大型语言模型的文化再生产效能伴生着叙事同质化的系统性风险。对GPT-4生成的2300篇新闻文本的文体计量分析表明，程式化“倒金字塔结构”占比达89.2%，而多元叙事框架（7.1%）与非线%）呈现结构性缺失。跨国媒体共享模型参数导致语料趋同，《华尔街日报》与《南华早报》商业报道的语义相似度达76%，验证了“算法趋同效应”。生成式人工智能的普遍运用导致了更深层次的“语料殖民主义”危机进一步加剧，模型训练数据隐含的英语中心主义使南半球议题遭遇“再现赤字”。非洲媒体联盟测算显示，GPT-4生成“粮食安全”的内容量仅为“加密货币”的三分之一，揭示技术霸权下的叙事权力失衡。

　　从新闻实践角度观察，“算法规训”使记者编辑在内容选题和价值判断上日益处于被动地位，“公共价值”正面临前所未有的碎片化与单一化冲击，传统的编辑自主权与专业规范难以有效落实。因此，制度重构在当下不仅是一种自救尝试，更是确保新闻业继续履行社会责任与公共价值的必然选择。在平台化垄断的背景下，单个机构或国家难以与掌控巨大算力和用户入口的跨国平台直接对抗。区域性或跨国型的“数字公地”建设、反垄断和数据保护立法，以及对算力与API服务的监管，已成为重塑新闻业独立地位与公共责任的关键路径。只有通过集体行动与跨国合作，媒体才能在算法与技术资源上获得更大自主权，避免陷入对平台程式化逻辑的被动依赖。当反垄断与版权补偿、跨国伦理规范与协同治理等多元手段相互融合时，超越新闻泰勒主义才具备了现实可行的制度化路径。这种多维制度创新正逐渐成为人工智能时代新闻业在存续与发展过程中的战略选择。