北京大学新媒体研究院副院长 田丽：“智能对抗”的核心在于利用智能技术本身来应对和解决由智能技术引发的问题和挑战，通过已经构建的风险测评模型，对AIGC生成的内容进行深度评估，并基于这些评估结果预测潜在风险，从而提供相应的防控策略，从而构建一个能够自我学习▷○●、自我适应、自我优化的智能系统▲□▷。它的重点是内容安全治理数字建模新体系，即将传统的定性评估转化为定量分析。[16]

　　洛阳师范学院新闻与传播学院副教授 刘淏●◁○：在跨学科的知识技能学习的过程之中,学生们将熟练地掌握将计算机技术运用到数据新闻中去的方式方法,让新闻传播行业迎来新的线]

　　与其焦虑被替代，不如将其为己所用◇□。不少新闻传播学子通过使用AI进行专业学习和备考等，将其作为提高自身效能的“帮手●◁”☆▲○，积极探索新闻传播领域的人机协同模式。

　　[22]人工智能时代新闻传播教育的发展没有整齐划一的改革策略, 各高校只有根据具体情况, 不断思考和探索具有各自特色的改革方向。[23]

　　新传学子要及时转变自己的思维□▷，不要将人工智能视为自己的“敌人”，要思考如何将其作为自己实践的▷□◇“帮手▲●”。要培养自己的人机协作能力○☆▼，探索如何将AI技术与新闻生产的各个环节有机结合▼□☆，提升新闻传播的质量和效率，以此适应未来行业的需要☆□。

　　据悉▼，“人工智能新闻○”微专业是依托新闻与传播学院和媒体工程学院的优质教学、科研资源，联合传媒行业一线和科技企业一线的业界导师团队，共同打造▷“AI+新闻□◇◇”的课程体系。在课程设置上，将涵盖人工智能新闻写作◇◁、人工智能短视频与直播◇☆●、人工智能图像生成技术等5门主干课程●。在师资建设上◁▲●，引入了多位人工智能领域科技型企业的技术骨干，及传媒行业一线记者、编辑作为业界导师，参与课堂教学□●，确保理论与实践的紧密结合。课程拟采用混合式教学模式◇，确保学生充分掌握相关知识和技能。

　　2024年6月☆●□，中国传媒大学宣布为了应对人工智能对传媒行业、教育行业乃至整个社会带来深刻影响，全面启动●▼“应对人工智能行动计划”。

　　中央民族大学新闻与传播学院教授 赵丽芳◇：需重建人机伦理标准，设置人机区分机制，明确人与机器之间的界限◇●▼。人工智能工具在教育领域带来的学术诚信风险正是缺乏规范化人机区分机制的后果。因此▲○●，对于公众而言○◁▲，需要提升自身的人工智能素养○▼，建立批判思维，培养判断人与机器之间的界限和差异的能力。对于系统开发者而言▲，则需要善用智能方法管理智能系统，例如明确告知用户与人工智能系统进行交互的情境和方式▲，从而降低误解和混淆的可能性。[18]

　　该计划包括全面升级专业方向，在传播学（计算传播方向）基础上建设全新的传播学（智能与计算传播方向）▲▼◁。这一新专业方向的设立▼，不仅是○◇“新文科◁▲○、新工科”背景下文理交叉融合的探索实践，更是对新闻传播学与数据科学、计算机信息科学、人工智能等学科融合创新的深化。

　　@2033年变成富婆：谷歌的撰写新闻AI可能改变记者的工作方式，但不会完全取代他们。AI可以帮助实现自动化报道，但记者的价值在于深度报道、调查和分析，以及人类的情感与创造力。（信息来源于微信公众号评论）

　　综上，新闻专业的学子面对技术浪潮，既存在○○▲“被替代▲◁☆”的职业焦虑●▲☆，也逐渐形成了理性共存的乐观心态▼。高校教师既看到了技术对新闻行业的变革，也透过现象深入探讨了教育应如何顺应变革，培养多学科◇○、多领域融合的复合型人才▼。

　　新闻传播教育不应局限于传统的知识传授，要革新教育理念☆，将数据思维、智能思维等纳入必修课，以此激发学生的创新思维。同时在在全球化背景下，新闻传播行业面临着跨国界□▼、跨文化的挑战，要培养学生的跨文化交流能力，帮助其适应全球化环境。

　　@道创说：AI只是辅助工具▲▷□，直白理解：是一个体量巨大的数据库○○○，可以提取知识和进行创作○▲，但是不可能取代记者的核心部分。（信息来源于微信公众号评论）

　　@老严◇◇□：其实如果细心去看的话，现在有不少稿子已经一股ai味●◁，这个必然是大趋势的。（信息来源于抖音评论）

　　然而●□，技术赋能的同时，AI也带来了诸多潜在风险。不少学者对AI持批判性视角●▲◇，他们关注技术在媒体环境中使用带来的社会后果，认为人工智能生成内容在机制上就存在与新闻专业性相悖的方面。他们从人工智能底层逻辑的局限，探讨了人工智能在新闻领域的应用可能出现的算法偏见、隐私侵犯▼●○、虚假信息、深度伪造☆、版权问题等新闻伦理问题。

　　@每天胃口都很好：基础文案当然会被取代。但AI写不出有生命张力的slogan□，也策划不了有温度情感的事件营销。因为AI只能是世界的看客☆◁◇，是浩如烟海讯息的搜集者◇▼，却永远成为不了真实世界里的体验者。（信息来源于小红书评论）

　　南京传媒学院新闻传播学院教授 姜圣瑜：随着深度学习和海量数据训练，生成式人工智能可能实现新闻文本的瞬间生成，生产效率与内容产能都达到前所未有的程度。▷“怎么写”的问题，对于人工智能来说几乎毫无压力，但是不难发现，其解决的是过程中的诸多问题，如采写编播及分发，起点问题仍需要记者来解决，如新闻选题及在写作中的立意与角度等◁◇。[21]

　　武汉大学新闻与传播学院副教授 王琼▼○：高校新传教育应引入跨学科合作和交叉培养。可以与计算机科学、信息管理等相关专业合作开设跨学科课程或工作坊，让学生接受不同学科专家的指导◇□◁。[3]

　　不少新闻院系教师认为面对AI技术的冲击，新闻传播教育必须进行转型□。要想实现新闻行业的可持续发展，新闻传播学科就要根据传媒产业的发展需求▷▼，调整人才培养方向和课程体系，既要要实现教育理念现代化转型的“创新”▷，也要坚持守方向、守立场，守住意识形态的“守正”◇◇。

　　西安交通大学新闻与新媒体学院教授 陈积银：新闻传播院校要借力AI技术加快形成现代化的新闻教育服务体系。通过搭建个性化学生成长管理系统▲◇●，构建▲“线上+线下☆○□、国内+国际、跨地区、跨时段●”永不落幕课堂实现AI技术赋能教学管理；通过拓展多元化智能教育场景供给☆，实现AI技术赋能校企融合；通过构建多学科交流与交叉性混合住宿的跨学科场景◇○，实现AI赋能学科融合。[2]

　　@是之之呀：AI主播不会读错○◁◁，不用准备●▲，也不用休息，多么可怕▼！（信息来源于抖音评论）

　　清华大学新闻与传媒学院教授 陈昌凤：生成式人工智能的大型语言模型缺乏常识性的推理能力○▲◇，由此带来了其能力的局限性☆，比如它难以理解复杂问题、细微差别以及与情绪○◇、价值观和抽象概念相关的问题。这类局限的最大困境是：生成式人工智能不理解其生成的文本的含义，导致它生成公式化的○、缺乏想象力、带有偏见、歧视性或有毒的文本。[11]

　　@HikI：可以用kimi帮我搜索目标院校的往年真题，还能结合近年热点给我出模拟题，还可以按照我给的答题模板作答和分析拿来背名词解释和做论述简直不要太爽◇▼。（信息来源于微信公众号评论）

　　然而，随着对AI技术的深入了解，这种焦虑逐渐转变为一种理性共存的心态。不少新闻院系学生和学者认为人在新闻行业依然有其主体性价值，人有情感、有思考力，能生产出更有人文关怀、有立意、真实可信的新闻作品，这是人工智能所做不到的▷□。

　　小编在各大平台搜集了新传学子对于人工智能的看法○◁▷，可以看出不少学生对AI的高效性和低失误率感到担忧◇▼●，甚至认为AI可能会取代人类记者的工作◇▷☆。

　　人工智能的大型语言模型和多模态大模型不仅影响到新闻生产的全部流程○◇◁，而且通过生成文字◇○、图像▼□、语音等内容，参与到新闻生产中曾专属于人类的创造性领域。许多高校教授认为人工智能技术赋能产业▲☆，为新闻业带来了诸多可能性。

　　无论技术如何发展☆▲☆，新闻传播的核心价值和人才培养的根本目标不应改变▷▼▼,各高校在追逐技术赋能的同时，不能忽略人的发展这一底层逻辑○▷。要在坚守新闻专业主义和伦理规范等要求的基础上▲▲▼，探索如何通过技术完善人的全面发展，培养出具备创新能力和国际视野的新闻人才。

　　清华大学新闻与传播学院教授 史安斌：在人工智能浪潮中，占据技术优势的平台公司正在对新闻机构实现从渠道控制到制作控制的全方位“接管”;而新闻业本身也借助AI技术□◁▼，通过自主平台建设、多模态新闻呈现等方式开展“自救”。[8]

　　清华大学新闻与传媒学院教授 崔保国：在技术迅速发展的背景下，教育的本质不应仅仅聚焦于技术应用▷▲，而是要回归教育的初心——人的发展、人的完善▷。注重培养学生的认知能力，促进其社会化品质，如好奇心、责任心▼☆、沟通能力和倾听能力等，这都是优秀传媒人的核心竞争力□▼○。[5]

　　@飞行员妙妙3○◇.0▷▲□：使用AI备考新传研究生真的效率加倍☆▼，背书背到想要拓展的知识点，我还会开语音问豆包。（信息来源于微信公众号评论）

　　中国传媒大学本科生院院长、教育部新闻传播学科教指委秘书长 王晓红◁◇：高等教育不再仅仅满足于培养学生的知识储备▼▲◇，而是更加注重激发学生的创新思维，全面自主培养拔尖创新人才。这就要求传媒领域的高等教育，必须革新理念，优化课程体系，要把数据思维、智能思维、创意思维和系统思维等作为必修课，培养学生的高阶思维，帮助学生深入理解技术与人类社会的互动关系，在新质生产力框架下实现传媒产业多层次☆、多要素的协同创新。（信息来源：□“西安交通大学新闻传播学院”微信公众号）

　　南京大学新闻传播学院副院长 李晓愚：技术的变革放大了压力和竞争，在这一时代背景下☆◁▷，高校教师应该思考自身学科教学的“数字化生存”。高校教师不仅要做终身学习的建设者和示范者，也要做人工智能的合作者和权衡者。在此基础之上，应创新育人模式，提高学生的叙事能力和共情能力●◁。（信息来源：“华东师范大学新闻传播学院”微信公众号）

　　也有不少教授认为学生在享受AI的高效的同时，很容易对AI产生依赖，利用技术之便代替了自我的深度学习和思考，削弱了自身的批判性思维，从而使人异化为马尔库塞所形容的丧失否定○、批判和超越能力的单向度人。

　　为了回答这些问题，本期原创梳理了各大新闻与传播领域刊物及学术会议中新闻专业师生们以及一线从业者的观点，将从教育转型、技术赋能与挑战、人机协同等维度，了解他们对这场AI带来的颠覆性变革的看法，共同探讨新闻传播行业、新闻传播教育在AI时代的坚守与创新▼●。

　　诚然，AI技术为新闻行业带来更多可能性，但技术的局限性和潜在风险却不能被我们忽略。在新闻传播领域，技术的应用必须以坚守新闻专业主义和伦理规范为前提。未来的新闻传播行业需要在技术赋能和伦理风险之间找到平衡，确保AI技术的应用能够真正服务于新闻价值的传递和社会公共利益。

　　中央民族大学研究生院院长 赵丽芳：要警惕技术依赖对教育领域创新性能力和批判性思维的抑制◇◁。要通过积极的人机协作超越自我，保护学生的好奇心▲▲□，培养学生的批判性思维，保有人的主体性◁。（信息来源◁◇□：“北京印刷学院”微信公众号）

　　暨南大学新闻传播学院教授 罗昕▲：人工智能可以通过伪造信息或活动○▲●“制造同意▼”◇，产生“虚假民主▲”。基于人工智能信息技术的政治和民主可能会出现以下问题：不平等政治参与变得更加严重；公共议题的公开辩论变得更加困难；表面政治盛行等。[12]

　　基于上述人工智能应用的过程中可能出现的种种问题▼▷●，不少学者将视野放在了如何防治人工智能风险上◁☆，提出了“智能对抗”、重建人机伦理标准、法律规范等治理策略。

　　除此之外●◁☆，中传还开设10门人工智能微课程◁，该计划旨在将先进的人工智能教育融入新闻学院现有教学体系。

　　新华通讯社 熊争艳：现阶段人工智能至少在三方面还无法替代优秀的新闻从业者，一是人文关怀，新闻从业者能提供有情感、有深度、有价值的细分产品满足受众需求；二是建立信任▲●☆，记者通过积年累月的客观公正报道，形成了对某些领域的全面深入见解，得到了行业普遍认可和社会公信力，而AI做不到▷☆▼；三是追求真实，真实是新闻的生命，也是记者的职业追求●，而“仿真”是AI的“天性◇▲”。[20]

　　兰州大学兼职博士生导师 陈响园，南京传媒学院教授 赵芸艺：随着AI技术的持续深化，传媒业正逐步实现跨界融合，传统媒体与新兴媒体之间的界限日益模糊◁，共同构建起多元化的传播平台。各类传媒机构通过技术协同和资源共享，形成更加多元化▷◇▷、灵活化的传播平台●▲▷。[10]

　　《新闻记者》杂志主编刘鹏、复旦大学新闻学院副院长 周葆华◁▲：AIGC为媒体带来变革的同时，也在内容真实性、版权归属以及伦理道德等方面带来全新的挑战☆。媒体要坚守新闻专业主义原则，确保技术服务于新闻价值的传递。（信息来源：“新闻记者”微信公众号）

　　新华社研究课题组▼◁：在社会领域，恶意操控者还利用人工智能工具发布大量情绪化内容，在种族◇□、移民○□◇、贫富差距等敏感议题上激化社会矛盾、影响舆论走向。

　　生成式人工智能正在重构新闻生产流程，变革新闻工作机制，并驱动新闻的多模态转换。面对这一颠覆性变革，新闻传播领域的教育者▷□☆、学生们和从业者都在思考：新闻教育该如何应对这场技术革命？AI时代下新闻人的优势是什么？AI能否真正优化新闻行业？

　　因此□▷●，想要提高新传学子的就业竞争力，各高校的新闻学院开设人工智能新闻教育课程很有必要且迫在眉睫☆▼◇。中国传媒大学和浙江传媒学院作为国内的知名传媒院校☆，也开设了相应专业或相关课程◇◇○，迈出了探索智媒传播的一大步。

　　复旦大学新闻学院教授 廖圣清●：在全球化和人工智能发展的背景下▷○，新闻传播教育还需要培养具有国际视野和竞争力○▲▼，具备跨文化交流能力的人才，以理解和应对不同国家和地区的传媒环境和受众需求，适应全球传媒市场的智能化变革和挑战□。[1]

　　中央民族大学新闻学院讲师 郑雷◁○☆：在内容生产领域，人工智能应用带来的隐私侵犯、算法偏见、虚假信息、深度伪造、版权问题等，是人工智能与新闻行业转型双向互动中需要重点关注的伦理问题和社会责任履行方面的挑战。[13]

　　深圳大学传播学院教授 常江□▼●：应努力依托人本主义，对机器逻辑进行持续训练和改造，不断推进技术类新闻行动者与人类德性原则的价值对齐□●。具体通过自上而下地加强人类伦理原则对机器的持续训练；以及自下而上地在机器系统中嵌入具有强大约束力的前摄伦理●▷□，使机器可以根据具体的情境来作出尽可能合乎人类德性原则的决策。[19]

　　复旦大学新闻学院教授 张志安：坚守专业性◇☆▲，是新闻传播学科发展的底层逻辑和专业媒体的价值基石。反思专业权威、强化专业生产◁◇、推动专业创新，要将专业价值和专业思维持续融入专业实践，以专业性、主动性、创新性引领数字新闻业的转型发展。[6]

　　清华大学新闻与传播学院博士研究生 张镜：新闻学教育的培养目标应当回归到促进人的全面发展上来。即便是要对新技术的发展有所回应▲●，也应当关注数字化生存以及新媒体格局下新闻、媒介与人的互动等方面●○。[7]

　　山东大学新闻传播学院教授 倪万▼▲◇：生成式人工智能通过深度学习模型，具有了从数据中学习规律并生成全新内容的多模态生成能力☆●，可快速生成大量创意方案□◁，帮助包括媒体人在内的所有平台用户突破思维局限，赋予机器内容生产智能○“创造力”。[9]

　　安庆师范大学新闻与传播专业硕士研究生 王欣怡：过度依赖ChatGPT可能会限制学生自主探索和构建知识的机会。独立的思考和信息处理能力是深度学习和批判性思维的核心，过度依赖技术工具可能会削弱这些能力，影响学生的长期学术和职业成就▼◇□。[15]

　　浙江大学传媒与国际文化学院教授 赵瑜：4个关键策略治理由虚拟机器人造成的舆论生态问题，即事实核查制度通过严格的内容审查●▷▼，确保信息准确无误；媒介素养教育提升公众的辨识能力和批判性思维○，使其能够有效应对深度合成内容；行业自律鼓励数字平台主动承担责任，利用先进的技术手段检测和处理虚假信息▼●□；法律规范则从政策层面提供保障☆，确保治理措施的落实和有效执行。[17]

　　清华大学新闻与传播学院教授 沈阳☆▷◁：人们在享受AI技术红利的同时▷▼,也逐渐将更多的认知和决策权交给AI,进而催生了一种新的社会现象———AI认知依赖。过度依赖AI可能引发一系列的后果,触及个体的认知、心理、价值观☆、社会互动习惯以及个人隐私安全等多个维度。[14]

　　@热心网友哈哈：辛辛苦苦上个大学找个工作，没想到每天都担心被AI革了命▷□。（信息来源于“广电独家”微信公众号评论）

　　教育转型既包括理念的更新◇◇●，也包括育人模式的重塑●◁●。未来的新闻传播教育应更加注重学生的全面发展和创新能力培养，通过跨学科合作，为学生提供多元化的学习路径。

　　目前，人工智能技术在传媒领域的应用中出现不少乱象，学者们提出的各种整治措施也多停留于理论层面◁▷◇。未来☆，还需要在传播实践中检验并完善各项举措○◇，通过技术治理、伦理和法律规范等方式多管齐下，以此极大程度地实现新闻行业的优化。