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　　大模型技术已渗透到新闻生产的多个环节，包括文字处理、图片处理、排版设计、视频制作、广告宣发、语音制作和资料搜索等。多元化的应用场景分布，反映了大模型技术在媒体生产流程中的渗透力和适应性。主流媒体从业者对大模型的技术门槛感知显著改善。随着试用体验的不断加深，2025 年各级媒体从业者对大模型技术的易用性感知平均水平进一步上升，这一变化有助于推进整体的系统性变革进程，为媒体组织变革奠定了坚实的认知基础。

　　此外，从业者并非盲目乐观，而是对大模型有着清醒的专业认知和伦理警惕。从 2024 年调查来看，从业者对大模型生成信息准确性的平均评分为 2.46 分（5 分制），说明大多数人理性看待其能力，并未盲目信任。同时，从业者高度重视大模型辅助新闻生产的透明性。这表明从业者普遍对大模型有着清醒的专业认知和伦理警惕，既体现了对受众负责的态度，也是媒体行业专业性的体现，为媒体机构在 AI 时代保持专业价值和伦理底线提供了内在保障。

　　这种理念上的张力主要体现在三个方面：第一，准确性与效率的权衡。大模型技术虽然能够快速生成内容，但其“幻觉”现象被广泛认知，从业者在工作中遭遇大模型生成的不准确信息，会使他们不得不投入额外时间进行事实核查。第二，原创性与标准化的矛盾。大模型基于互联网公开数据训练，其生成的内容无法避免地会出现同质化特征，过度依赖 AI 生成内容可能导致新闻报道风格趋同。第三，伦理责任与技术中立的冲突。编辑和记者等肩负着社会责任和伦理使命，而大模型工具本身不具备伦理判断能力。

　　随着 AI 大模型技术冲击，用户新闻消费逐渐呈现多元化、碎片化趋势，通过 AI 搜索即可轻松获取热门新闻和权威内容。这一生态变局潜藏两大挑战：其一，信息分发渠道的多元化使得传统流量聚合模式难以为继，主流媒体需适应“内容找人”的新范式，强化用户服务驱动内容生成传播的变革思路；其二，大模型作为新型信息获取媒介，其内容筛选和推荐机制直接影响主流媒体的内容可见度与传播力。因此，适应 AI 大模型应用背景下的内容分发逻辑是主流媒体当前的首要任务。

　　面对这些挑战，主流媒体要从培养技术思维、培育 AI 通才、强化 AI 应用场景意识和构建扁平化组织架构四个方面入手，推动系统性变革。需要强调的是，这种变革不仅需要个体层面的认知转变，更需要组织层面的文化引导和制度创新。媒体机构应通过案例分享、工作坊经验交流等方式，促进从业者对人机共生理念的接受和内化，打破人与机器对立的传统思维，构建基于协作而非替代的技术观念框架。同时，通过差异化培训、多元职业路径、敏捷组织和多元合作生态的构建，为从业者提供全方位支持，激发其创新力，推动主流媒体在大模型应用背景下进一步增强权威性和公信力，持续发挥主流舆论阵地的引领作用。