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　　生成式人工智能也给媒体带来前所未有的挑战，如技术黑箱、算法偏见和用户媒介素养不足所引发的系列风险。首先，对意识形态安全形成挑战。AI生成的内容高度“拟真”，普通用户容易产生误判。当虚假信息与用户既有立场契合时会进一步强化公众错误认知，加剧舆论场的对立与撕裂，产生系列信任危机。此外，价值观隐性输出会对舆论生态形成误导。AI训练数据中隐含的政治倾向、文化倾向容易被放大，如果错误的政治观念被嵌入模型，有可能成为意识形态操纵工具。其次，对人的发展与进步形成挑战。用户过度依赖AI推理，个体思维逐渐退化。加之，AI生成的虚假内容形式工整、逻辑严密，容易让用户产生“信任幻觉”，对这些错误信息偏听偏信，以讹传讹，又会造成个体认知的极化。久而久之，个体成为单极管思维的单向度人，这与人的自由全面发展目标相背离。然而，用户认知与媒介素养的滞后又会进一步加剧“人机素养沟”的扩大，人与人的发展将趋向不均衡，由此引发新的不平等与不平衡。最后，对媒体公信力与价值引领力形成挑战。大语言模型决策过程不透明，公共数据可能包含错误或偏见，生成内容自带系统性偏差，媒体人员无法追溯虚假信息的生成逻辑，如果媒体播发了大量AI生成的偏差报道，则会伤害媒体公信力。与此同时，生成式AI可快速批量生成内容，纯AI运营的社交媒体账号增粉迅速，情感鸡汤、商业认知等同质、低质内容充斥平台，导致媒体的原创价值被稀释，这对媒体的公信力与价值引领力都产生了新的挑战。

　　第二，人机共创能力的提升。人机共创能力是人类创意与AI技术深度协同的复合能力，通过AI技术提升报道效率与传播效果。人机内容共创能力包括利用AI进行信源网络构建、跨界知识整合以及多模态叙事能力提升等。在新闻采写编发的各个环节都需考虑与AI的人机共创。采写阶段，可以利用AI工具对采访对象进行多维心理建模，用情绪智能系统实时反馈采访对象的微表情，随时调整问题与采访方向，以保证采访过程顺畅进行；利用AI技术可以生成新闻初稿、数据图表、视听脚本、视听转换等多模态文本，还可对这些文本进行“语言风格转换”“跨语言翻译”与“本地化改写”，并能够将严肃报道转为口语化短视频文案，自动生成适配不同地区受众受传习惯的新文本，这些人机共创大大提升了采写效率。编辑阶段，可利用AI工具进行“多信源交叉验证”，从历史准确性、交叉验证度，动机透明度等多个维度查验信源可信度，还可通过智能辅助系统快速补充新闻背景、文献资料、历史报道、专家解读、相关政策文件、多媒体资源等信息。利用AI进行创意扩写与报道版本的多版本生成，一键生成适合微信、抖音等不同平台的内容版本，并自动调整字数限制、排版格式、传播呈现以适配多平台传播需求。此外，利用AI还可大幅提升关键词标注、版权信息核查等重复性工作的效率。舆论引导阶段，可利用VR危机场景库等模拟相关场景进行风险预判、传播链修复与信任重建等事前模拟；在危机传播中可以结合AI工具预测用户行为、进行传播辅导与情绪疏导。通过抓取全网数据，分析社交媒体热词与新闻客户端浏览数据，快速识别热点事件的用户关切并预测话题趋势，从而实现积极的舆论引导。

　　第三，人机协同能力的提升。人机协同的本质是“让AI做AI擅长的事，让人成为更‘人类’的存在”。媒体人需构建“人机协同”的系统思维，分阶段提升人机协同能力。初始阶段，人机协同要是指新闻工作者破除AI恐惧，熟练使用多个AI工具，在多个AI平台中自由切换，在新闻实践中与AI不断磨合，善用AI、用好AI。比如，通过人机协同，对重大报道的传播效果即时复盘，运用分析工具提取思维盲点，改进报道策划，提升传播效果。进阶阶段，媒介生产从“独立创作”转向“主导与调控AI创作”，新闻工作者需将专业领域知识与AI技术进行有机融合，建立个人的“AI知识增强系统”，协助自身职业转型。同时，新闻工作者还需警惕技术异化带来的认知惰性，突破“AI依赖”，构建技术免疫力，在新闻实践中对AI局限性有清醒认知且有边控意识与边控能力，不断提升批判思维与人机交互素养，既能善用AI的数据分析结果，又能保持独立验证能力。高阶阶段，人机协同要是指媒体从业者具有构建适应未来变革的底层能力框架，参与到人工智能系统的共同演化进程中，从AI使用者升级为AI协同设计者。比如，持续优化人机协同流程，在新闻生产流程中进行有意引导以形成 “机器适应人”的个性化协同。新闻工作者在与AI多轮交互中不断优化“人机协同”设计，最终形成 “人—机—人”为我所用、螺旋式上升的人机协同闭环。又如，在AI替代性工作中聚焦人类独特优势，开发“人机能力共生图谱”，明确各岗位不可替代的人类技能组件。此外，创建“AI传播误导”数据库，全行业共享典型AI误导案例数据库，开发协同防御网络、溯源系统，构建媒体专业护城河与信息安全长城。