2026年第11期“国内学术观点”择选的文章，涉及“说的是哪个新闻？”“整体真实：当代中国新闻真实观的标识性概念”“传播工程化：人工智能成为传播入口的系统机制与价值调适”“论智能机器的主体性问题”“通用技术如何成为组织能力”“生成式AI嵌入新闻生产后的从业者劳动异化”6个主题。
说的是哪个新闻？
黄旦在《说的是哪个新闻？——数字时代思新闻之一》（《新闻记者》，2026年第9期）一文中指出：就人类传播历史看，新闻不只一种。若据传播物质条件和方式构成来分，有人际交流的新闻和媒体机构的新闻。前者伴随着语言而诞生，后者是基于印刷技术，适应着现代社会变化的一种新的经验和知识形式。人际之间流传的新闻，属于“奇闻异事”，意在“新人耳目”；现代新闻机构的新闻，重在“事实之新”，是“新近发生”且经过选择报道的事实。借助于印刷复制的影响，机构新闻一直居于主导之位。数字时代的媒介融合，使这些不同维度的媒介及其传播活动，在同一个软硬件技术平台上整合复现，不同新闻竞合杂糅，呈现出与过去截然有别的新传播生态。据此认为，要跳出以一个印刷新闻评判现有新闻境况的误区，关注新闻的历史流变和现状，以能更好切入并把握数字时代新闻的变化及其问题。
整体真实：当代中国新闻
真实观的标识性概念
杨保军在《整体真实：当代中国新闻真实观的标识性概念》（《新闻大学》，2026年第9期）一文中指出：真实是新闻的普遍生命，整体真实是中国新闻的特殊生命，是观察理解中国新闻的有效视野。整体真实观反映了当代中国新闻观的典型特征，整体真实概念则相应成为表征当代中国新闻真实观以至整个新闻观念体系的标识性概念。整体真实在认识论意义上要求新闻要反映呈现对象的整体图景、主流面貌；在价值论意义上，整体真实（观）相对具体真实（观）而言，具有更高的地位和更大的价值。整体真实的实现，与中国新闻宣传工作、新闻舆论工作的性质与内在要求密不可分，也有赖于数智媒介生态环境中多元生产传播主体之间的有机互动。在新闻舆论实践与新闻学研究中，整体真实还有诸多议题需要不断深入探究。
传播工程化：人工智能成为
传播入口的系统机制与价值调适
陈昌凤、郭笑汐在《传播工程化：人工智能成为传播入口的系统机制与价值调适》（《新闻与写作》，2026年第10期）一文中指出：人工智能正在成为人们获取信息、理解世界和完成任务的新入口，这一变化有赖于传播工程化这一系统机制的支撑。文章探讨了三个相互衔接的问题：人工智能何以成为传播入口？这一变化建基于怎样的历史演变与系统条件？它拓展了哪些传播实践，传播又当如何驾驭新的系统能力？文章认为，工程方法、数字技术与传播实践的长期结合，使传播逐步形成由数据、知识库、工作流、接口、模型和智能体共同支撑的运行体系。它拓展了传播资源、产品形态、行动主体和社会功能，也把意义判断、人的主体性与责任承担带入系统设计的内部。随着传播价值实现的场域由作品扩展到传播系统，其承载位置和保障机制需要相应调整，以确保以人为本的价值导向、专业判断和社会责任能够进入数据治理、模型选择、流程配置与效果评价。传播工程化深刻揭示出意义生产所依托的体系正在变革，它既是理解智能传播的分析框架，也是建设智能传播能力需要面对的实践命题。
论智能机器的主体性问题
彭兰在《论智能机器的主体性问题》（《传媒观察》，2026年第9期）一文中指出：在智能传播以及其他的智能应用领域，智能机器已经成为一种重要的行动主体，而对于它们能否成为伦理道德主体、法律主体，学界还存在争议。成为行动主体的智能机器目前仍不具备哲学意义上的主体性，但作为行动者，它们具有突出的能动性。智能机器也带来了人机交互主体性（能动性），智能机器甚至可能对人的主体性产生制约与削弱作用，这也是人工智能开发与应用中人类尤其需要防范的风险。
通用技术如何成为组织能力?
曾培伦、姚舟怡在《通用技术如何成为组织能力?中国主流媒体AI知识吸收机制研究》（《新闻与传播研究》，2026年第9期 ）一文中指出：人工智能技术浪潮下, 中国主流媒体正加快智能化转型。AI赋能效果取决于外部技术知识能否进入组织并转化为有价值的生产能力,拆解这一知识吸收过程因而成为理解媒体智能化转型的关键。研究以知识吸收能力理论为视角, 对14家主流媒体集团的AI知识吸收机制展开研究。研究发现, 主流媒体对AI知识的吸收呈现出由多重力量驱动、跨越组织边界与专业边界并逐步实现能力沉淀的过程特征。首先, 技术冲击、同侪模仿与行政引导等外部压力, 与组织内部对发展机会、部门地位和潜在风险的差异化认知共同塑造了AI知识的获取与消化。其次, 技术部门在知识转化中扮演关键的中介角色, 通过指令翻译、知识融合与功能嵌入等实践缩短认知距离, 完成通用AI知识在新闻专业场景的封装。进一步地, AI的通用目的技术属性提高了知识标准化、规模复用和持续迭代的可能, 媒体组织逐渐形成“产品化”的转化与利用路径, 在赋能媒体业务之外, 也为组织持续吸收新的技术知识提供了可复用的能力基础。
生成式AI嵌入新闻生产
后的从业者劳动异化
匡文波、李鑫在《减负何以增负：生成式AI嵌入新闻生产后的从业者劳动异化》（《青年记者》，2026年第10期）一文中指出：生成式AI嵌入新闻生产后，技术赋能话语所勾勒的“将从业者从机械性劳动中解放出来”的主流叙事，与从业者工作负荷不降反增的现实体验之间形成了显著错位。研究通过对24名一线新闻从业者的深度访谈，考察了AI嵌入后从业者的劳动异化过程。研究发现，AI虽替代了部分机械性劳动，但这部分效率红利并未归还劳动者自身，而是被事实与风格校正、善后返工、追赶工具迭代、绩效考核加码等代偿性劳动所吞没，从业者进行创造性劳动的时间遭到严重挤压。这不仅造成新闻产品质量降级与团队协作秩序紊乱，而且加剧了新闻业价值坐标偏移与行业生态恶化。这一困境源于技术的概率生成特性与不透明性、组织的信息不对称与剩余价值抽取诉求、行业的转型共振与叙事遮蔽三重因素叠加。
（观点摘编者杜鹃为《青年记者》编辑）
编辑：小青