史安斌（大学旧事取学院党委、传授，爱泼斯坦对播研究核心从任，本刊学术参谋）；郑恩（大学爱泼斯坦对播研究核心帮理研究员）本文试图超越旧事泰勒从义取东西的双沉，出力切磋两个亟待解答的环节问题：起首，效率化背后躲藏的专业去技术化取旧事价值单一化若何避免；其次，平台依赖的手艺学正在“泰勒化”历程中若何构成并沉塑公共价值取专业规范。正在人工智能手艺正在全球范畴内持续迭代升级之际，旧事业正派历一场深刻的范式变化。以我国的DeepSeek等现象级使用为代表的新一波手艺海潮，不只正在层面激发了“手艺狂热”，也正在旧事机构内部悄悄埋下了“手艺处理从义”（techno-solutionism）的认知圈套。[1]然而，学界现有研究多聚焦于人工智能东西的短期使用成效或效能评估，却鲜少深切分解手艺正在被采纳过程中的布局性转移，以及其对公共价值取专业规范的深层影响。正在此布景下，本文试图超越旧事泰勒从义取东西的双沉，出力切磋两个亟待解答的环节问题：起首，效率化背后躲藏的专业去技术化取旧事价值单一化若何避免；其次，平台依赖的手艺学正在“泰勒化”历程中若何构成并沉塑公共价值取专业规范。本文详尽梳理旧事机构正在人工智能使用过程中的具体场景取运做机制，并借此现代旧事业正派历的“手艺—本钱—职业规范”的三沉博弈。正在此过程中，“新质力”的概念不只从头定义了的从体性和前言特征，还从底子上改变了消息的出产取分发模式[2]，为摸索超越旧事泰勒从义的现实径供给了理论。AI手艺对传媒业的全面介入鞭策了旧事出产流程的“泰勒从义”转型。这一概念源自美国工程师弗雷德里克·温斯洛·泰勒（Frederick Winslow Taylor）正在其著做《科学办理道理》中提出的“科学办理”（Scientific Management）理论，其焦点正在于通过精细化分工、量化查核及流程尺度化来使出产效率最大化，并正在此过程中将劳动者的技术取工做环节进行高度拆解取简化。[3]保守的旧事采编机制依赖记者的社会洞察取经验来决定选题和版面。进入人工智能时代，正在旧事泰勒从义逻辑下，记者编纂被要求按照算法或数据目标施行更为尺度化的内容出产使命，由数据模子决定选题标的目的，人工智能东西把关题目优化和发布机会等。旧事泰勒从义不只仅表现正在出产流程的尺度化和从动化，更意味着旧事劳动的“去技术化”（deskilling）取内容决策的算法化。[4]保守旧事工做者依赖经验、曲觉和社会洞察力决定选题、判断旧事价值，现在，这一系列工做越来越多地由数据驱动的系统完成，记者顺应流水线般的写做要求，出产合适算法偏好的“最优内容”。生成式人工智能的“黑箱化”素质使到手艺的使用不只是功能性东西的扩展，并且是对社会认知取出产逻辑的深刻塑制，这反映了手艺若何正在旧事出产中阐扬深层影响，特别是算法取旧事出产流程的互动问题。[5]从素质上看，旧事泰勒从义本色上是对保守旧事价值不雅的现性沉塑。过去，记者编纂对旧事出产的决策次要基于公共好处、旧事伦理和多元叙事的分析考量，而AI逻辑则更倾向于根据汗青数据预测内容的结果，这不成避免导致了趋、投合性的内容出产模式。正如《纽约时报》一名高级编纂所言：“正在从动化选题系统下，我们被奉告哪些旧事‘更可能成功’，但没人再问什么旧事是‘值得报道’的。”[6]由此可见，概况上的效率提拔背后，躲藏着对专业判断的弱化、对旧事价值多样性的，以及对旧事行业性取公共义务的潜正在。值得留意的是，人工智能的绩效正在很大程度上起首取决于被输入的数据消息质量。同时，跟着深度神经收集的普遍使用，决定人工智能绩效的算法本身具有“手艺的黑箱性”，这一现象正在旧事出产范畴中表示得尤为凸起。[7]算法对旧事出产流程的从导感化，不只带来了效率上的显著提拔，同时也激发了关于手艺自从性和系统不成控性的一系列深条理问题。取保守的—平台依存关系比拟，AI时代的布局正正在向根本设备节制层面深切渗入：当算力、云存储取核默算法都控制正在大型科技公司手中，旧事机构现实上已陷入对平台的不成逆依赖。约77%的受访机构正在日常旧事出产中依赖亚马逊云办事（AWS Transcribe）或谷歌云视觉（Google Vision）等办事。具体而言，这种手艺依赖构成了三沉锁定效应：算力贫苦化、数据闭环化和认知依靠化。一方面，机构因财务或规模难以自行承担高贵的云计较设备；另一方面，大量出产数据（包罗文本、音频、用户交互数据等）被及时回流至平台公司，用于进一步锻炼其算法模子，而本身却仅能正在API挪用层面获得无限的拜候权限。更为荫蔽的是，当《每日电讯报》采用谷歌云从动机械进修（Google AutoML）东西进行个性化保举后，编纂方针即被嵌入难以注释的算法参数之中，旧事职业规范逐步让位于系统的手艺逻辑。[8]正在这一过程中，平台公司通过“云办事—API接口—开辟者生态”三位一体的贸易架构，操纵根本设备层面的垄断地位深度掌控的旧事出产链。英国公司（BBC）新建的人工智能尝试室全面依赖谷歌供给的手艺框架（Google TensorFlow），其手艺线和立异空间现实上被锁定正在平台公司预设的轨道之上。正在手艺核心论的逻辑下，旧事泰勒从义不只改变了旧事机构本身的运营逻辑，也深刻沉塑了消息生态的款式。当算法迭代发生时，只能被动跟进；当平台封闭某项办事时，的深度报道或数据存储则可能霎时瘫痪。针对上述现忧取挑和，学界现有的研究正在三个方面有较着局限。其一，东西论视角往往将AI视为中性的效率东西，轻忽了手艺正在社会建构过程中的内正在博弈；[9]其二，立异扩散理论过度关心手艺采纳的线性过程，却难以注释平台依赖构成后所呈现的径锁定取难以逆转的布局性问题；其三，传媒经济学研究多聚焦于贸易模式阐发[10]，却缺乏对劳动过程转型取专业技术退化的微不雅调查。本文采用“跨国文献阐发法”，通过整合多个国际组织、学术机构和行业查询拜访演讲（详见表1），连系跨国比力的研究视角，人工智能手艺正在旧事业中的深层影响。选择这一方式的焦点逻辑正在于，人工智能的渗入正在全球范畴内具有遍及性，同时正在分歧国度和地域展示出奇特的实施模式和影响机制。通过度析阐发多个具有代表性的研究演讲，本文旨正在全面审视AI对旧事出产、平台依赖及公共范畴功能的影响，进而提出相关的轨制立异取应对策略。旧事泰勒从义正在出产取内容决策层面已让记者取编纂尺度化取去技术化的，但更深层的危机是平台公司操纵云算力、数据回流及生态封锁等手段，本色性地改变了正在支流价值界定和引领方面的地位。[11]跟着环节手艺根本设备被集中节制，旧事机构正在“被赋能”的同时也被纳入平台的本钱逻辑取手艺逻辑，从而陷入了受平台却无法自从的轨制性圈套。当这一场合排场不竭固化时，往往只能通过让渡数据、采纳既定算法来换取局部出产效率的提高，却难以正在轨制层面建立本身对公共范畴、社会义务和多元价值的守护机制。这意味着，若无法脱节底层架构上的依靠地位，超越旧事泰勒从义的勤奋也只能局限于表层流程的改良，而无法实正触及公共话语从导权取文化再出产权的根底。平台公司通过“云—端—芯”三位一体的手艺基座，正正在从头定义旧事业的创重生态。Google TPU芯片、微软Azure云计较取亚马逊收集办事（Amazon Web Services，以下简称“AWS”）形成了算力霸权的根本设备。《卫报》正在其机械进修项目华夏本打算大规模锻炼深度模子，但因无法承担AWS弹性计较成本，不得不将锻炼规模缩减至原设想的23%。这一算力分派款式导致旧事陷入了手艺垄断的窘境。具体而言，当旧事机构83%的人工智能算力依赖第三方云办事时，其手艺立异本色上受制于平台资本配给机制。[12]取此同时，数据闭环的构成进一步加剧了这种不合错误等关系。取Open AI公司的内容合做和谈显示，旧事机构不只需向平台供给汗青档案数据，还要及时上传新内容进行模子微调，换来的却只是GPT-4 API（使用法式接口）每日5000次的挪用权限。旧事机构为平台“供养”了高价值的数据，却难以获得等价的手艺报答。《纽约时报》向谷歌云（Google Cloud）输入的旧事数据价值量是其获得办事价值的3。7倍。哈佛商学院传授肖莎娜·祖博夫（Shoshana Zuboff）将此描述为“数字封建从义”（digital feudalism）下的出产关系：正在这种布局中，科技平台做为新的“封建领从”节制着根本设备和手艺资本，而组织则好像“数字农奴”，向平台贡献数据贡赋，却无法换来划一程度的手艺增值权。[13]这种不合错误等关系表现为供给贵重的内容和用户数据，却只能获得无限的平台办事和算法可见性做为报答。对于当今的旧事机构而言，这种“数据—办事”互换失衡已成为人工智能时代的新常态，他们既需要及时性取海量算力来连结报道合作力，又放弃对数据取算法从权的掌控。大规模预锻炼模子的兴起使平台公司不只掌控了根本设备层面的算力取数据管道，更正在认知框架上沉塑旧事机构。《金融时报》正在采用谷歌云从动机械进修（Google AutoML）建立个性化保举系统时，将用户乐趣量化为152维特征向量，然而此中38%的维度定义权完全由平台从导。这导致了编纂团队对算法焦点逻辑缺乏理解，只能接管系统生成的“保举成果”。当系统将“贸易报道”取“豪侈品告白”的联系关系权沉设定为0。87时，财经旧事选题便悄悄向消费从义倾斜，旧事议程实则被算法的“无形之手”指导。电视二台（ZDF）的案例则了更为深刻的危机：其人工智能辅帮剪辑系统高度依赖微软智能云（Microsoft Azure）视频阐发API。2022年制做一部天气从题记载片时，系统从动过滤掉72%的非布局化素材，优先保留量化数据片段（如温度曲线、碳排放统计），以致记载片叙事被正在可视化图表取数据逻辑中，而严沉轻忽人文层面的多元。背后实为平台公司对叙事逻辑的现性节制。[14]无论选题仍是素材筛选，均正在“算法黑箱”影响下渐离旧事机构既定的编纂原则。这种“认知外包”（cognitive outsourcing）不只使正在日常出产中严沉依赖平台模子，也使其了对编纂方针和社会价值塑制的自从权。[15]若此种依赖持续深化，其影响将超越手艺层面，改变记者、编纂取受众间的互动模式，最终导致公共话语权向平台公司集中。正在此款式下，平台承担焦点的“思虑取阐发”功能，而编纂团队则沦为算法预测取的“润色者”，难以维持实正的判断。平台公司通过建立开辟者生态进一步强化对旧事业的系统性节制。AWS推出的“旧事业人工智能处理方案套件”整合了17个预锻炼模子取45个API，《邮报》视觉识别系统深度对接该生态后，其87%的焦点功能模块已实现API曲连挪用。这种手艺依赖构成显著的锁定效应：当该报试图替代图像分类模块时，系统架构沉构率高达68%，迁徙成本庞大。虽然开源社区供给替代性方案，但现实使用结果无限。以“抱脸网”（Hugging Face）平台供给的开源BLOOM模子为例，《卫报》手艺团队因分布式锻炼根本设备缺失导致摆设失败，平台企业则趁此机遇通过专利结构巩固手艺霸权。谷歌正在天然言语处置范畴持有的2143项焦点专利，建立了从文本生成到语义阐发的全链条手艺壁垒。[16]对资本禀赋无限的旧事机构而言，逾越专利取算力门槛的难度明显远超想象。由此不雅之，依赖平台公司建立的手艺生态不只强化了旧事泰勒从义的运转逻辑，更使旧事业陷入算力垄断取数据回流的多沉枷锁，构成“数字封建从义”的制收编。倘若旧事机构无法从根本设备取核默算法层面冲破平台的垄断地位，不只其性取社会义务将持续遭到，想要实正超越旧事泰勒从义更将寸步难行。正在根本设备垄断日益强化取旧事泰勒从义不竭延长至内容分发范畴的双沉挤压下，旧事业建立取公共价值的压力显著添加。当劳动流程被算法化、记者正在出产环节沦为“流水线”式施行者的同时，算法对受众端的话语取消息选择也了深刻影响。由此构成的“算律例训”不只改变了旧事做品的可见性取径，更正在潜移默化中沉塑认知取社会议程，使多元对话空间不竭萎缩。正在这种环境下，旧事机构若要捍卫公共价值，必需冲破“泰勒化”的出产—分发逻辑，从制取多元化维度摸索新的突围径。1。可见性：搜刮优化的逆向裁减。谷歌公司推出的搜刮生成体验（Search Generative Experience，SGE）东西激发了可见度的系统性危机。按照SimilarWeb监测平台数据，用户检索“天气变化政策”时，AI生成摘要对《卫报》《纽约时报》等头部内容的援用率达92。6%，但仅16。8%的案例供给原文链接，以致旧事网坐拜候量同比骤降37个百分点。[17]当平台系统奉行“谜底优先”策略时，旧事机构本色上沦为布局化数据库，其取受众的间接对话通道被系统性截断。这种“留意力收割”机制导致的生态位塌缩，标记着旧事泰勒从义起头渗入到内容分发系统的“毛细血管”。本来需要多方博弈的公共议题会商，被平台算法压缩为尺度化响应输出，导致的阐释权取议程设置能力蒙受双沉减弱。《邮报》的研究显示，其类报道正在SGE成果中的度虽提拔了42%，但现实点击率仅为保守搜刮模式的23%，印证了“立即解答”范式对流量池的虹吸效应。[18]2。认知窄化：算法驱动下的议题聚焦取偏移。算法保举机制正正在诱发公共会商的系统性误差取认知窄化圈套。大学透旧事研究院对《经济学人》数字平台的逃踪研究表白，其用户画像系统通过谷歌阐发系统（Google Analytics）建立的214个乐趣维度中，78。3%属从动化标签生成。当用户被划入“贸易决策者”群体时，系统以0。92的权沉系数推送并购资讯，0。87权沉系数分派CEO专访，深度报道的接触率则衰减至4。7%。这一保举逻辑正在《世界报》“养老金”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布局化形塑。当社会持续于此类“认知带宽压缩”机制，公共反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向。3。文化同质化：生成式人工智能（AIGC）导致的叙事单一化。大型言语模子的文化再出产效能伴生着叙事同质化的系统性风险。对GPT-4生成的2300篇旧事文本的体裁计量阐发表白，程式化“倒布局”占比达89。2%，而多元叙事框架（7。1%）取非线%）呈现布局性缺失。跨国共享模子参数导致语料趋同，《华尔街日报》取《南华早报》贸易报道的语义类似度达76%，验证了“算法趋同效应”。生成式人工智能的遍及使用导致了更深条理的“语料殖义”危机进一步加剧，模子锻炼数据现含的英语核心从义使南半球议题“再现赤字”。非洲联盟测算显示，GPT-4生成“粮食平安”的内容量仅为“加密货泉”的三分之一，手艺霸权下的叙事失衡。平台垄断取人工智能泛化语境下，旧事业冲破“泰勒化”困局的环节正在于建构手艺从权取认知劳动的新型均衡。BBC的“国度云平台”（NMC）项目（本钱收入2亿英镑）通过开源BERT改良模块取当地私有云架构，将焦点手艺依赖度从91。7%降至68。4%，模子锻炼边际成本缩减37。2%。同步推进的“欧洲言语手艺联盟（ELT）”借帮多语种语料库取分布式算力池，其机构人工智能开辟总成本呈现了41。3%的降幅，了区域化手艺联盟的自从性增益效应。这些实践建立起匹敌平台垄断的轨制性反垄断架构，为手艺从权扶植供给了可复刻径。应对认知劳动的“泰勒化”危机，透社“人机协做编纂”项目通过胜任力模子沉塑实现冲破。量化评估，该岗亭将性思维（权沉65。3%）取伦理判断（权沉22。1%）确立为焦点目标，使记者数据解读能力提拔39。4%，同时维持叙事创制力基准值（μ=82。5）。这种认知加强型岗亭设想通过提醒工程优化取交互式叙事东西开辟，形机认知劳动分工的再均衡机制，无效遏制了人工智能对专业判断力的。“公共范畴”的范式转换需要建立全球协同的手艺管理矩阵。北欧旧事数据联盟（NDA）通过轨制经济学立异，成立含870万篇脱敏旧事语料的共享数据库（参取机构贡献度取拜候权限呈0。78正相关）。挪威和的多家天气预测模子精度提拔了52。3%，验证了“数字公地”（digital commons）对平台依赖的替代效应。[19]这种由诺贝尔经济学得从奥斯特罗姆的“公地管理”框架被使用于数字空间，通过动态均衡数据从权取协同收益，为跨域合做供给了轨制性保障。全球管理层面，结合国教科文组织《AI伦理书》（193国签订，笼盖率98。5%）建立起算法问责制框架：旧事语料商用锻炼（第7。2条）、设定人工干涉阈值（第12。4条）、成立第三方审计机制（第15条）。前锋如《卫报》通过区块链溯源系统，将AI参取度编码为可验证元数据，这种手艺信赖机制使得以解构算法黑箱，辨识潜正在。从旧事实践角度察看，“算律例训”使记者编纂正在内容选题和价值判断上日好处于被动地位，“公共价值”反面临史无前例的碎片化取单一化冲击，保守的编纂自从权取专业规范难以无效落实。因而，轨制沉构正在当下不只是一种自救测验考试，更是确保旧事业继续履行社会义务取公共价值的必然选择。正在平台化垄断的布景下，单个机构或国度难以取掌控庞大算力和用户入口的跨国平台间接匹敌。区域性或跨国型的“数字公地”扶植、反垄断和数据立法，以及对算力取API办事的监管，已成为沉塑旧事业地位取公共义务的环节径。只要通过集体步履取跨国合做，才能正在算法取手艺资本上获得更大自从权，避免陷入对平台程式化逻辑的被动依赖。当反垄断取版权弥补、跨国伦理规范取协同管理等多元手段彼此融应时，超越旧事泰勒从义才具备了现实可行的制径。这种轨制立异正逐步成为人工智能时代旧事业正在存续取成长过程中的计谋选择。旧事机构通过从动化手艺取保举算法应对市场变化时，其手艺根本设备的依靠性已超越东西层面，呈现出“手艺封建从义”的布局性窘境。这提醒着数字化转型素质上形成本钱逻辑对公共范畴的轨制性沉构，既了保守旧事规范的专业根底，更正在认知维度上形成了价值筛选机制的代际风险。值得关心的是，欧盟通过《数字市场法案》（Digital Markets Act）建构的反垄断框架，取行业先行者正在人机协做模式中的冲破性摸索，正正在解构手艺决的认知范式。旧事业的手艺自从权恢复径，素质上是轨制束缚、价值沉构取手艺伦理的协同演进过程。人工智能正在旧事业的深度使用正正在冲破保守效率框架，呈现出边际效用递减纪律：从动化系统的大规模引入虽正在初期显著提拔出产效率，但当手艺渗入至现实核查、价值叙事建构等焦点环节时，旧事机构的质量目标（读者信赖度、阅读时长等）却呈现系统性衰减。旧事出产中至关主要的现实核查需要复杂语境判断，而多元价值叙事则依赖人类认知整合。但上述这些素质属性既无法被算法完全量化，更难以通过手艺替代实现价值增殖。平台依赖正在此过程中固化为布局性手艺锁定范式。科技巨头建立的“云办事—API—专利”贸易架构构成立异壁垒，典型如《邮报》视觉系统87%功能模块深度嵌入AWS架构，其系统迁徙净现值测算达-230万美元。这种成本布局旧事机构以数据从权换取无限手艺权限，本色形成数字时代的“手艺封建从义”出产关系——取泰勒从义通过劳动朋分实现节制强化的汗青逻辑构成跨时空呼应，正在AI时代同化为平台敌手艺栈取数据流的绝对垄断。所谓“平台赋能”正在此语境下演变为单向度的资本罗致机制，当旧事机构环节手艺自从权，其立异空间便被压缩为寡头生态中的边际调适。[20]更严峻的危机正在于“公共范畴”的系统性解构。大型言语模子取搜刮生成体验（SGE）通过谜底前置机制沉构消息布局：SGE正在拦截68%拜候流量的同时，将深度报道压缩为极简摘要，导致网坐点击量下降。这种“数据幕后台”效应不只架空旧事机构的议程设置能力，更使公共会商陷入碎片化窘境。简言之，旧事泰勒从义以效率至上准绳社会功能，用流量目标置换多元价值，最终消解的深度思虑空间。破解旧事泰勒从义困局需建立“轨制—手艺—价值”三维管理框架。面临算力霸权取数据封建的双沉枷锁，旧事业应通过强制性反垄断取数字公品供给沉塑手艺从权：欧盟《数字市场法案》已表白，强制API接口可使算法自从性提拔27%，若配套推进“数字反垄断基金”扶植，中小将获得根本算力取开源手艺支持，从而冲破对科技寡头的布局性依靠。建立算法可注释性框架是性的环节机制。通过立法确立算法影响评估轨制，强制披露旧事AI的锻炼数据溯源取决策参数权沉，可成立手艺黑箱的“通明度基线”。透社对“人机协做编纂”岗亭的实践也佐证，人工审计取从动化并非对立，而可配合阐扬纠偏功能，以提拔旧事的客不雅性取信赖度。这种协同机制无效化解了旧事泰勒从义的底子矛盾：保守泰勒从义通过劳动朋分实现效率最大化，而人工智能时代的旧事出产则面对专业价值取平台逻辑的范式冲突——选题筹谋、内容分发等焦点环节的算法化，本色是对旧事职业规范取公共义务的解构性沉组。轨制立异的终极方针正在于沉建手艺管理的公共价值锚点。相较于泰勒从义单一效率导向，旧事业的数字化转型必需维系“效率—义务—多元性”的动态均衡。当算为平台本钱增值东西时，唯有通过根本设备公有化、数据资本化取算法决策通明化的轨制设想，才能实正走出旧事泰勒从义对旧事业的枷锁，并为数字时代的公共范畴注入新的活力。换言之，走出旧事泰勒从义的窘境并非仅仅意味着身手层面（如采编从动化、写做效率）的改良，而是要从轨制布局和社会管理层面全面反思取平台、面临跨国科技巨头从导消息根本设备的现实，通过国际规范[如欧盟的《可托人工智能伦理指南》（Ethics Guidelines for Trustworthy AI）等]取处所立法（如反垄断法案、取平台数据共享和谈）的协同演进或能塑制的再生能力。将来的旧事业大概将正在此过程中，通过“轨制—手艺—价值”三者的统合来沉建专业从体性和公共，实现从手艺依靠到价值从导的范式转换。【本文为大学文科扶植“双高”打算立异标的目的扶植专项“中国特色国际理论系统”（编号：2024TSG08103）】[2]史安斌，郑恩。新质力：迈向学3。0研究的范式升维[J]。旧事取写做，2024(12)！50-63。[4]史安斌，郑恩。迈入“融合性实正在”：文生视频手艺对旧事传媒业态的沉塑 [J]。传媒察看，2024(04)！27-36。[6]范玉吉，张黄茜。藏匿的力量：旧事出产取分发中的数据 [J]。西南平易近族大学学报(人文社会科学版)，2024，45(3)！132-141。[7]郭全中，李黎。生成式人工智能将通向现蔽的社会？——一个叠合黑箱的逻辑取实践[J]。暨南学报 (哲学社会科学版)，2024，46(12)！81-96。[16]许静，，蒋雪颖。旧事出产取生成式人工智强人机耦合的实践进[J]。南昌大学学报(人文社会科学版)，2023，54(5)！114-122。史安斌，郑恩。超越旧事泰勒从义：人工智能时代旧事业的转型危机取轨制沉构[J]。青年记者，2025(04)！84-90？。

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