[智能应用]“AI泔水”泛滥下，人味更值钱 [复制链接]

英国牛津大学路透社新闻研究所（Reuters Institute for the Study of Journalism，RISJ）于今年1月发布了第10份《新闻、媒体及技术趋势预测报告》（以下简称“报告”），报告对51个国家和地区的280位外媒高管（包括64位主编、64位首席执行官或常务董事，以及51位数字或创新负责人）进行调研，讨论内容主要围绕未来一年新闻业发展的挑战和机遇。
基于这280位高管的调研反馈，2026新闻业应关注以下四个核心议题：
- 流量结构崩塌：一年内传统搜索推荐流量跌幅为33%，未来三年预计搜索导流平均下降43%，“零点击”答案引擎时代将到来。
- 哑铃型媒体竞争格局：哑铃的一端是大量通过AI进行自动化新闻生产的机构；另一端则是深耕深度调查与人文故事，做AI无法取代的内容的媒体，大量生产日常新闻的处于哑铃中间位置的媒体将被挤压，失去生存空间。新闻模态方面则会更多投入音视频。
- 名记者IP化探索： 面对创作者生态冲击，媒体采取了三种应对路径。一是名记者IP化，76%的高管计划推动这项工作；二是打造创作者主导的全新媒体品牌与产品线，50%的高管计划与创作者合作开展内容分发，31%表示将招聘创作者负责运营其社交媒体账号；近三成受访高管计划设立创作者工作室并推动合资项目。
- 商业模式创新： 在传统订阅模式之外，寻求AI大模型语料授权等多元To B/To G变现路径。69%的受访高管认为将通过AI内容授权盈利。
来自Google的搜索导流下降了33%
随着AI驱动的答案引擎（Answer Engines）兴起，用户获取信息的习惯正在被重塑。过去，搜索引擎将流量导向各大媒体网站；而现在，用户在搜索结果页即可获得完整答案，无需点击进入媒体原网站。报告显示，2024年11月至2025年11月，来自Google搜索的推荐流量下降了33%。
来自Google搜索的推荐流量下降了33%（2024年11月-2025年11月）
答案引擎的 “零点击” 信息获取模式，最先影响的就是靠天气预报、星座运势这类生活实用内容起家的媒体。毕竟这些标准化的信息，AI 随手就能生成、直接展示给用户，不需要再通过媒体来传递。
顺应这一行业趋势，媒体已无法强求用户跳转网站，需要转换运营逻辑，从过去的SEO（搜索引擎优化）转向AEO（答案引擎优化）提升媒体在AI驱动界面中的内容可见性和品牌影响力。今年，OpenAI已与包括《卫报》、Schibsted媒体集团和Axios在内的主要出版商之间达成了多项合作，尽管合作的具体细节并未完全公开，但这类合作的核心均围绕新闻内容的知识产权授权展开，主要涉及生成式AI模型训练、AI问答场景的内容引用等维度。报告预测，不久之后，访问新闻网站的机器人数量将超过人类用户；75%的外媒高管预计，AI智能体（Agentic Tools）将在未来对新闻行业产生“较大”或“极大”的影响。
15%外媒高管认为AI浏览器与智能体应用会对新闻行业产生的影响极大，60%认为影响较大
速度or深度？媒体竞争呈现“哑铃型”格局
媒体竞争格局将呈现“哑铃型”结构，一端是深耕AI无法复刻的独家调查、深度分析等高价值原创内容的媒体机构，另一端是依托实现标准化内容的自动化、规模化生产的媒体机构。同时，只生产日常新闻的媒体机构则会受到较大影响，生存空间被挤压。
今年，外媒高管们计划将重点投入原创调查和实地报道（净得分+91）、带语境的解释性报道（+82）、人物故事（+72）以及更多的事实核查和验证（+63）上，以 “人” 的专业能力、调查能力、洞察能力与叙事能力，打造高壁垒、高差异化、高价值的内容。
与之相对，媒体从业者普遍认为应当缩减服务新闻（-42）和一般新闻（-38）的比例，因为大家已明确认识到，人工智能聊天机器人将比媒体机构更有效地提供旅行指南、美食推荐等服务性信息。

"AI泔水"泛滥确实正在重塑内容价值的评判标准。结合最新行业数据，这个趋势可以从以下几个维度理解：

一、现状：AI内容已"量变"为"质变"
根据2026年最新研究报告，2025年底AI生成内容占比已正式超过人类原创内容
。研究团队抽样分析65000个URL发现，自2022年ChatGPT推出后，AI生成文章占比急剧上升，到2025年底已占据互联网内容的主导地位。

Reddit联合创始人奥哈尼安甚至提出"死亡互联网理论"——如今的互联网大部分已"死"，并非被关闭，而是被AI生成内容淹没，失去了真实生命力
。

二、"人味"为何更值钱？
价值维度    AI内容短板    人类原创优势
真实性    易产生幻觉、虚假信息    基于真实体验和观察
情感共鸣    缺乏真实情感体验    能传递细腻情感
创新深度    基于已有数据重组    能突破框架创造新范式
责任归属    难以追溯和问责    创作者可承担责任
网友甚至创造了新词"AI;DR"（AI didn't read，AI生成懒得看）来调侃劣质AI垃圾内容，这反映出用户对AI内容的抵触情绪正在升温
。

三、风险与挑战
模型崩溃危机：牛津大学等机构研究证实，用AI生成数据再训练会导致模型遗忘原始人类语言分布细节，最终出现"模型崩溃"

人类能力退化：过度依赖AI工具会让人类跳过学习过程中的必要磨练，独立分析能力可能因此退化

信任体系冲击：深度伪造技术制造的虚假内容已多次被用于误导信息，严重冲击社会信任体系

四、破局方向
标注透明化：欧盟《人工智能法案》和中国《深度合成管理规定》均要求AI生成内容需显著标识
可验证人类平台：下一代社交媒体将向"真正可验证的人类平台"发展，群聊等实时互动成为信息交流的黄金标准
质量优先：OpenAI CEO奥尔特曼强调"好不好比是不是AI产出更重要"，但需要可验证的来源与治理工具
"人味"的核心价值在于：真实体验、情感连接、责任担当。 在AI内容泛滥的时代，人类创作者更需要突出这些不可替代的特质。