传播学 | 人机协作叙事（Human—machine Collaboration）

人机协作叙事的概念和内涵

人机协作叙事是指人类与生成式人工智能（如ChatGPT、DeepSeek等）在新闻及其他文本生产过程中，通过提示词等通约语言进行深度交互与协作，共同完成叙事任务的一种新兴叙事模式。

人机协作叙事具有广义和狭义之分。狭义上的人机协作叙事主要指文本生产维度的协作，而广义上的人机协作叙事则延伸到新闻的全生命周期，并且贯穿于选题策划、内容生成、信息审核、新闻发布的各个阶段。

人工智能生成新闻叙事发展脉络

智能新闻实践已经从传统的智能 新闻写作转向智能新闻生产。从“写作”到“生产”的转变，不仅揭示了新闻文本的多模态转向， 而且揭示了新闻叙事的外延拓展。当“生产”进 入叙事的范畴时，媒体融合时代的新闻叙事便真正走向了广义的叙事范畴: 一方面需要回应文本、技术、意义之间的叙事接合问题，另一方面需要处 理叙事、程序、装置、智能体之间的复杂关系问题。

（1）早期的人工智能生成新闻叙事主要体现为模板化的叙事模式，即人类借助程序语言设定好创作模版，人工智能通过填充数据以生成新闻报道。模板化的新闻叙事常见于报道财经、体育、医疗卫生等包含大量结构化数据的议题。例如，百度智能创作平台的“模板写作”功能提供了财经、气象、体育等行业的写作模板。概括而言，模板化的智能叙事活动受制于模版本身的程序规则，其内容处理的灵活性依旧有限，不能算作严格意义上的自然语言生成。

（2）人工智能生成新闻叙事的最新形式是非模板化的叙事模式，即借助自然语言生成( NLG) 技术来生成新闻报道。自然语言生成是自然语言处理的重要组成部分，指的是以非语言输入构造自然语言输出的处理过程，其本质是从某种非语言的信息表示中映射出诸如文档、报告等遵循人类自然语言规则的表达。借助自然语言生成技术，新闻叙事的结构不再受限于相应主题的写作模板———通过机器学习的方法，机器可以在读取海量的多媒体新闻素材之后，深度理解其中的新闻事件，并根据新闻的特征、题材建构出特定的大纲，进而按照新闻大纲的框架结构，借助首位句、质心句、LexＲank 等文档摘要技术，生成完整流畅的新闻文本。

（3）当前，人工智能已经深刻地嵌入融合新闻采集、生产、传播、评价的全过程。在这一阶段，人机协作叙事成为新闻生产的核心模式，生成式AI不仅直接参与新闻内容的生成，还深刻影响新闻故事的呈现方式和框架结构。

人工协作叙事带来的变化

（1）叙事主体的多元化

人机协作叙事打破了传统叙事中人类作为唯一叙事主体的格局，引入了生成式AI作为新的叙事主体。在这一模式下，叙事主体呈现多元化特征，包括人类创作主体、生成式AI、提示工程师和AI监督模型等。不同主体各司其职又深度协作，共同完成文本叙事任务。例如，在新闻生产中，人类创作主体负责选题策划和叙事整合，生成式AI负责内容生成和智能推荐，提示工程师负责提示词创作与优化，AI监督模型则负责价值对齐和伦理审查。

（2）叙事内容的实时生成与动态调整

人机协作叙事实现了叙事内容的实时生成与动态调整。生成式AI能够根据实时数据和用户反馈快速生成新闻报道，并在报道过程中根据新情况和新线索动态调整叙事内容和框架。例如，在突发新闻事件中，生成式AI能够迅速抓取网络数据并生成初步报道，随后根据记者和编辑的反馈不断优化报道内容，确保报道的时效性和准确性。

（3）叙事语言的多样化与表征潜能的拓展

人机协作叙事促进了叙事语言的多样化发展，并拓展了新闻的表征潜能。生成式AI在代码编写、数据挖掘、可视化等方面具有显著优势，能够生成数据图表、交互式图形等多样化的新闻产品。例如，在数据新闻报道中，生成式AI能够将复杂数据转化为直观易懂的图表和图形，帮助读者更好地理解新闻事件背后的数据逻辑和趋势。同时，人机协作叙事还通过对话式语言增强了新闻的互动性和开放性，使读者能够更深入地参与到新闻传播过程中。

（4）叙事话语的修辞建构与认知框架的重塑

人机协作叙事通过提供不同的叙事视角和线索，实现了叙事话语的修辞建构与认知框架的重塑。生成式AI在对话语境中能够生成多样化的观点和论据，为新闻报道提供丰富的修辞资源。例如，在政策解析类报道中，生成式AI能够通过高频词分析和文本向量化方法揭示政策背后的宏观趋势和变化脉络，帮助读者形成更全面的认知框架。同时，人机协作叙事还通过可视化的方式创设了全新的视觉框架和认知模式，增强了新闻的传播效果和影响力。

人机协作如何形成叙事空间

人机协作行为主要从三个维度———叙事内容、叙事语言和叙事话语———重构了文本的叙事方式，由此打开了一个全新的叙事空间。

第一，在叙事内容方面，人机协作叙事重构了 新闻叙事的选题思路与内容。传统新闻的发生 “起点”是策划，策划方案绘制了新闻叙事的基础 “图纸”，也决定了叙事的意义落点，亦限定了文本的“展开”方式。然而，智能体则改写了新闻策划的内涵与流程，记者不再是携带着某一叙事意图走进新闻场景，而是在与智能体的“沟通”中捕捉选题，求解答案，形成相应的叙事内容和模块。例如，在《南 方都市报》的数据新闻《AI 眼中的国产威士忌: 本土化创新成关键词，营销需长期主义》中，记者就国产威士忌的发展前景向 DeepSeek“求 助”， DeepSeek 直接给出了一系列建议，如在酿造方面 使用中国本土原料，在文化方面增加地域文化和历史故事，在营销方面坚持长期主义沉淀，等等， 而这些“回答”铺设了新闻报道的选题方向，也构成了新闻叙事的内容模块。

第二，在叙事语言方面，人机协作叙事重构了新闻叙事的表征形式与语言。人机协作的发生条 件是智能互补，即在彼此的世界里看见对方的认 知潜能，最终整合为一种全新的现实建构及认知 模式。

生成式 AI 对叙事语言的重构主要体现在三个方面: 一是对内容结构的重构。人机协作是以“对话”为发生前提，并沿着“对话”维度展开，因此“对话”的过程和语境铺设了认识活动的思路和脉络。而这往往会“传导”至文本的论证过程，从而影响新闻叙事的内容“展开”结构。二是对符号系统的重构。相较于传统叙事而言，生成式 AI 具有不可比拟的表征潜能，如数据化、可视化优势。当现实被把握为某种视觉形式时，其必然伴随着视觉框架( visual framing) 的生产，由此重塑了人们对现实的理解模式。30 三是对互动语言的重构。生成式AI以算法为驱动装置，重 构了文本与受众的“相遇”方式，从而将外部因素 (如场景、流量)带入文本的叙事视野。在生成式 AI激活和再造的智能生成逻辑中，新闻叙事拥有 了更为自由的开放性和互动性。

第三，在叙事话语方面，人机协作叙事重构了新闻叙事的话语方式与认知框架。在人机协作实践中，生成式AI不仅实现了对内容本身的生成， 而且在“对话”语境中提供了不同的叙事视角、线 索、素材和方向。而不同的选择与整合方式，往往会形成不同的修辞框架，从而形成某种偏向性的叙事话语。

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