AI时代传媒教育需要创新突破

yle="margin-bottom: 20px;">新闻传播学自成为教育部设立的国家一级学科以来已经有30余年了，该学科是改革开放的产物和成果，正体现了彼时教育部批准建立该学科时的国际视野和前瞻性。该学科是在中国原有的宣传工作实践和带有强烈苏联色彩的新闻学科基础上形成的，经过了20世纪80年代的思想解放和90年代的传媒市场化实践，又吸收了美国大众传播学的理论成果，进而形成独具中国特色的新学科。

yle="margin-bottom: 20px;">AI技术的发展，给新闻传播学科乃至整个传媒领域学科的教育带来巨大挑战，教育界应如何进行系统性变革以应对挑战？人才培养该如何为建设具有全球影响力的传媒体系服务？这些问题是当前传媒教育亟须破解的问题。

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新闻传播学科的发展成就与面临问题

yle="margin-bottom: 20px;">新闻传播学科发展的巨大动力主要来自中国媒体的产业化发展实践、中国互联网产业的迅速崛起以及国家教育体系的发展。中国媒体的产业化过程又经历市场化、网络化、产业化、国际化、职能化的过程。全国各高校先后兴办了800余个（所）新闻与传播院系，批准建立了10余个博士学位授予点与上百个硕士学位授予点。新闻传播学科的发展和大量的人才培养对推动中国传媒业发展和中国互联网产业崛起具有里程碑式的历史性贡献。

yle="margin-bottom: 20px;">但是，由于互联网信息技术的快速发展和迭代创新，以及中国的和平崛起、国际政治经济格局的巨大变化，新闻传播学教育难以适应急剧变化的大环境，处在一种与传媒实践和业界逐渐脱节并愈发游离的状态。新闻传播学界非但不能引领和指导传媒业的发展实践，反而频频落后于业界的发展步伐。学科理论与传媒实践严重脱节的教育现状，既使得很多毕业生找不到心仪的工作，又导致传媒业界与互联网平台很难招聘到合适的人才。大量新闻传播学子都无法做到学以致用——学什么不干什么，干什么不学什么，这可以说是一门学科发展的悲剧。

yle="margin-bottom: 20px;">面对百年未有之大变局，新闻传播学科是困惑和迷茫的。这种现象不仅存在于中国的新闻传播学界，同样存在于美国，欧洲则更为严重，不同国家的新闻传播学科和学者都面临着同样的危机和困惑。在这样一种共同危机和学科困惑下，中国学者和全世界新闻传播学者都站在同一条起跑线上，没有什么可以依赖和借鉴的理论模式，也不再满足于拿来主义与翻译套用，只能靠我们自己去进行富有创造性的研究和探索。

传媒教育改革需要具有颠覆性的创新思维，需要在人工智能时代的新起点上再出发。

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DeepSeek的颠覆性创新对传媒教育的启示

yle="margin-bottom: 20px;">DeepSeek的颠覆性创新引发了全球震惊和广泛关注。2025年1月31日，英伟达官网发布消息称DeepSeek-R1模型是最先进高效的大型语言模型，在推理、数学和编码方面表现出色。OpenAI首席执行官奥特曼表达了对DeepSeek的赞赏，英伟达、微软、亚马逊三大美国“巨头”公司同日接入DeepSeek。DeepSeek被全球顶级科技公司接受，得益于其创始人梁文锋及其团队的颠覆性创新。

yle="margin-bottom: 20px;">在这个人工智能带来重大转折的历史时刻，面对梁文锋、黄仁勋等“数字英雄”的出现，我们不禁要思考，这样的人才是怎么培养出来的？支撑他们实现里程碑式的颠覆性创新的底层逻辑到底是什么？笔者认为是算力。如此低成本大模型的研发与中国的世界一流算力中心相关，而能够支撑这么强大的算力中心还与丰富的电力资源有关。无论是强大的算力，还是强大的电力，都是中国综合国力日益强大的表现。

yle="margin-bottom: 20px;">DeepSeek大模型具有颠覆性的成本优势，可能使传统以“高投入、高算力”为核心的大模型研发路径受到冲击。中国已经具备如此强大的算力且成本极低，使得过去市场在该领域对美国的“迷信”与依赖格局悄然改变。如果DeepSeek“花小钱办大事”的创新研发模式得到持续验证，那么有理由相信，未来中国还会拥有一系列“爆炸性”创新。

yle="margin-bottom: 20px;">英伟达称DeepSeek-R1是一款具有先进推理能力的开源模型。与直接提供答案不同，DeepSeek-R1的推理模型会对一个问题进行多次推理，通过思维链、共识和搜索方法来生成最佳答案。DeepSeek-R1 NIM微服务在单个英伟达HGX H200系统上，每秒最多可处理3872个Token。DeepSeek-R1是此扩展定律的完美示例，证明了加速计算对于代理AI推理的需求至关重要。由于模型可以反复“思考”问题，因此它们会创建更多输出Token和更长的生成周期，模型质量会不断提高。大量的测试对于实现实时推理和来自DeepSeek-R1等推理模型的更高质量响应至关重要，这需要更大规模的推理部署。R1在需要逻辑推理、数学、编码和语言理解的任务中提供了领先的准确性，同时还提供了高推理效率。

yle="margin-bottom: 20px;">生成式人工智能的发展对传媒业产生了巨大影响。2023年11月，以ChatGPT为代表的生成式人工智能成为新闻传播领域关注的焦点话题，其影响力已渗透到了新闻生产过程：美联社与ChatGPT的开发公司OpenAI达成合作协议，授权后者可以使用美联社的部分新闻，以更好地探索ChatGPT在新闻领域的应用。尼曼实验室2022年的预测已变成现实：写作机器人成为新闻机构的重点关注领域。现在DeepSeek的颠覆性创新，会促进人工智能在传媒行业和传媒教育领域的应用，也为其他行业的创新发展起到了示范作用。

03

AI时代如何创新传媒人才教育

yle="margin-bottom: 20px;">AIGC以其强大的生成能力颠覆内容生产方式的同时，也为现阶段的传媒教育、传媒业带来了机遇与挑战，如何在这一时代背景下实现理论创新、模式重构、人才培养创新，是传媒学界面临的重大课题。

yle="margin-bottom: 20px;">学校层面需要深化改革，构建人工智能时代的课程体系，对于新闻传播学科来说，在人工智能方面的人才培养也进入一个更高的阶段。例如，清华大学创办了人工智能应用实验室；山东大学新闻传播学院早在2018年就引进了计算机、信息管理方面的人才，开设了大数据思维与技术等课程，在学生数据思维培养方面提前布局，为后续课程规划与知识体系建设奠定了转化的基础。

yle="margin-bottom: 20px;">人工智能时代传媒教育的系统性变革需要智慧的碰撞，需要为新闻传播学科注入新的活力，从而进一步推动新闻传播事业和产业在智能时代实现高质量发展。交叉学科、产品经理、人机互构、AI驱动等成为传媒教育变革的关键词。

yle="margin-bottom: 20px;">传媒业的经典岗位如记者、编辑、评论员、摄影、摄像、播音、主播、编剧、发行等与内容制作和分发有关的行业岗位都有可能被人工智能所替代。有学者分享过一组数据，在AI替代率最高和最低的各25个职业中，高替代率一列中传媒相关的工作占了9个席位。人工智能大模型的学习能力、创作能力和生产速度太强大了，我们目前看到的仅是冰山一角。从短期来看，媒介技术可以辅助编辑和记者，减少他们的日常任务和重复工作，使得他们能够专注于深入分析类和调查性新闻。但从长远来看，技术应用的目的是减少甚至取代对人类记者的需求，以降低人力资源成本。对此，来自BBC、CNN和路透社的记者已经感受到技术带来的威胁，认为这些技术的应用会减少媒体对人类记者的需求，并刺激行业进行更多的裁员。

yle="margin-bottom: 20px;">在人工智能时代，新闻传播学科要根据传媒产业的发展需求，有针对性地调整自己的人才培养方向和课程体系。过去30年的新闻教育始终滞后于媒介技术的发展，甚至从某种程度来说，培养的总是“过时”的人才。传媒技术发展决定了新闻教育改革的方向，这也就意味着媒体需要什么样的人才，新闻传播院系就应该培养什么样的人才。这就需要调整培养方案和课程体系，还需要改革调整学生的培养过程。

yle="margin-bottom: 20px;">从20世纪90年代末至21世纪初，美国很多新闻院校就已经修改了课程或开发了新的课程，为学生未来能够在多个媒体平台工作做准备。2010年，美国科罗拉多大学校长Philip P.DiStefano宣布，由于媒介技术的快速发展和社会需求的快速变化，把新闻、传播项目整合为一个更大的由信息、传播、技术等组成的跨学科项目。在课程方面，美国新闻院校普遍新增了编程、数据分析、数据设计等数字新闻技能课程，如西北大学麦迪尔新闻学院等将多媒体叙事列为该院的核心课程。

yle="margin-bottom: 20px;">人工智能技术点燃了新一轮传媒革命的引擎，从ChatGPT到国内大模型开发的“百模大战”，再从“百模大战”中胜出的“战国七雄”，到中国大模型的“六小龙”。“六小龙”指的在AI大模型中崭露头角的六家创业公司，分别是：

yle="margin-bottom: 20px;">Kimi月之暗面（Moonshot）：由“90后”天才研究员杨植麟创立，他参与了智源悟道、华为盘古等大模型的研发，以Kimi智能助手为核心产品，凭借200万字无损上下文输入，借助长文本的功能，在市场中获得了广泛关注。

yle="margin-bottom: 20px;">MiniMax：由前商汤科技闫俊杰创立，他在短时间内从实习生晋升为副总裁，并带领MiniMax迅速成为大模型领域的独角兽企业。MiniMax擅长出海业务，其海外AI应用产品Talkie取得了显著成绩。

yle="margin-bottom: 20px;">智谱AI：由清华大学知识工程实验室孕育而生，由唐杰教授带队。智谱AI在B端市场入局较早，且能实现B端、G端全面开花，与头部大厂形成竞争态势。

yle="margin-bottom: 20px;">百川智能：由搜狗前CEO王小川创立，深耕医疗、金融等领域，并全面投入AI医疗领域的发展。

yle="margin-bottom: 20px;">零一万物：由曾经创投界的领军人物李开复创立，在零售、餐饮等行业推出了数字人解决方案和面向智算中心的AI Infra解决方案。

yle="margin-bottom: 20px;">阶跃星辰：由微软小冰和旷视科技的核心班底共同创立，在金融、出版等行业与头部企业合作，推出了多项基于大模型的行业解决方案。

yle="margin-bottom: 20px;">国际上文生视频模型Sora惊艳亮相，湖南卫视AI导演“爱芒”上岗，再到DeepSeek的震撼全球，这一切深刻改变了传媒行业的内容生产模式，这种深层变革势必对传媒教育提出新的挑战和更高的要求。

yle="margin-bottom: 20px;">没人能够阻挡科技创新前进的脚步，唯一的选择是跟上时代发展的步伐。人工智能时代将如何改革传媒教育？当下传统传媒教育体系与当前传媒市场的需求存在很大偏差，缺乏网络数字媒体方面的人才。这要求教学与传媒一线实践紧密结合，教育改革也要相应导入交叉学科理念，以培养适应全媒体传播环境的新型传媒人才。

在推进主流媒体系统化变革的过程中，人才结构和质量要求也在发生新的变化。需要培养一批政治素养高、能采能写能编能拍、具有话题设置能力、熟悉媒体运营的人才，需要培养有使命、有担当，坚持马克思主义新闻观的新生力量。

04

传媒人才培养仍需坚持以人为本

yle="margin-bottom: 20px;">英国历史学家汤因比曾在与日本作家池田大作的对话中表示，现代教育陷入了功利主义并带来了两个弊端：一是学问成为政治和经济的工具，丧失了原有的主动性；二是人们开始认为只有产生实利的知识和技术才有价值，导致做学问的人成为知识和技术的奴隶。在这种异化的教育中，市场逻辑成为操纵教育的底层逻辑，导致包括新闻学在内的诸多学科教育成为让人找到工作、维持生存、获取财富的手段。这一过程中，教育最先思考的不是该如何培养“人”，而是如何培养符合市场需要的“员工”，人异化成了工具人。

yle="margin-bottom: 20px;">在西方，新闻学院是伴随着记者职业化而出现的，似乎从一开始就是为了培养职业化、专业化的记者，来提高记者的职业地位。当代新闻院校有必要拓宽视野，在更宏观的学科背景中把新闻学教育延伸到整个高校的基础教育、通识教育中，嵌入学生学习和思考的底层逻辑，让更多的人接受新闻学的基本教育。例如，麻省理工学院在其下设的比较媒体研究学院开设了面向全校公选的写作课，教授各种写作的形式与技巧，覆盖基本的说明性散文和更高级形式的非虚构写作、小说、诗歌、科学写作、科学技术传播和数字媒体等。在课程方面，麻省理工学院分为三个方向：创意写作、科学写作和数字媒体。全校任何专业的学生，都可以通过相关课程的学习，掌握在不同媒体上撰写文章的知识与能力。再如，清华大学于2008年开设了“全球媒介素养”课程并向全校学生开放，其目的是把这门课变成全校学生的基础课，帮助大学生掌握在全球化背景下利用媒介和信息发展自身的技能。这些尝试和做法，目的都是最大程度地发挥新闻教育的核心优势，把新闻学的思考逻辑嵌入学生看待世界、回应世界的底层思考逻辑中。

yle="margin-bottom: 20px;">传媒内容仍然是基础，回归以人为本，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。AI时代的内容制作课程要配备懂新技术的老师，为此需要引入新的师资力量，需要有硬件设备和软件技术的支持，有的甚至还需要有专业的媒体实验室来支持，这意味着为了维持这些设施的运转，新闻院校必须投入充足的财力、物力和人力。然而，不论是国外高校还是国内高校，每年的经费预算是较为固定的，如此的投入是不小的负担。经费、课程和师资向新技术过度倾斜，可能导致另一个后果——教育的“本末倒置”。经费充足的大型高校有条件开设各种以技术为导向的创新课程，而普通高校的新闻院系则只能按照传统的教学方式亦步亦趋。

yle="margin-bottom: 20px;">新闻具有公共属性，虽然以美国为首的西方媒体标榜自己坚持的是新闻专业主义，追求的是客观、中立，可实际上他们还是受到私营媒体企业属性的限制——服务于自己的股东、客户（广告商）。更为重要的是，企业的底层思考逻辑是资本的逻辑，即以能不能盈利来衡量企业是否成功。为什么媒体企业热衷于开发以写作机器人为代表的一系列程序、算法？因为从效益比来看，算法比人类记者、编辑的劳动成本更低、速度更快、效率和准确率更高且全年无休。

yle="margin-bottom: 20px;">教育的原点是人，因此放在教育首位的应该是人的发展、人的完善。新闻学教育尤其需要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。国际21世纪教育委员会向联合国教科文组织提交的报告《教育：财富蕴藏其中》指出：“教育的基本作用是保证人人享有他们为充分发挥自己的才能和尽可能牢牢掌握自己命运所需要的思想、判断、感情和想象方面的自由。”高等教育应注重学生综合能力的培养，帮助他们了解过去、了解现在，学会处理生活与工作中不可避免的变化，使得他们可以发现、解释和导航未来。从这个角度来看，回归教育的本心，就是回归到“人”的培养上，“促进每个人的全面发展，即身心、智力、敏感性、审美意识、个人责任感、精神价值等方面的发展”。新闻学教育的培养目标，也应当回归到促进人的全面发展上来。

作者崔保国系清华大学新闻与传播学院教授、博士生导师，海南大学特聘教授；郑立波系海南大学国际传播与艺术学院院长、教授、博士生导师；张军军系海南大学国际传播与艺术学院副院长、教授、博士生导师