从当前的媒介技术进化趋势来看，媒介的智能化与智能的媒介化双向奔赴，深度融合，形成“量子纠缠”奇观，进而带来理论纠结，实践的复杂和炸裂业已刺穿了传统经典媒介理论的极限，但也给知识创新和理论突破打开了“天窗”。

媒介的智能化表现为：媒介技术愈来愈 “知心”“贴心”“走心”，越来越贴近人性，且这种贴近的“颗粒度”很小，范围很广，无数的人们以及无穷的远方，皆可触及。媒介与人的间距变得愈来愈小，能精微地体察到海量个体的个性化偏好和欲求。此外，媒介的智能表现为媒介智性的类人化，即所谓“机器越来越像人”。

智能的媒介化表现为：人类智能的媒介化以及传媒技术的智能化。经由媒介的连接和呈现，人类智能越来越显著地被看见，其能见度骤然跃升，特别是人类的关注、认知、理解、情绪等，这些原先内化、隐秘不彰的智能要素和人之能动性，经由智能化媒介的呈现和传播，得以被发现或照亮，外化为触目可见的媒介景观。即是说，人类智能越来越离不开媒介，人类智能被智能化的媒介深度绑定。若切断媒介，人类智能就难以为继，甚至无法运行。

刘彧晗、喻国明《理解生成式AI：融通机器智能与人类智能的算法媒介》一文深刻分析了媒介的智能化与智能的媒介化关系。论文提出，生成式AI的媒介化力量，是借助机器的参数解构力和人类的标注牵引力实现的社会强媒介化过程，机器智能发挥解构社会秩序和执行生产过程的功能，人类智能则担任牵引社会方向和“赋魂”智力创新的角色。作为算法媒介，生成式AI具有独特的“微调”可供性，赋予“居”于机器智能与人类智能之“间”、连接机器智能要素与人类智能要素的媒介特性。

从微观层面看，身处媒介化社会场景的个体智能状态和活性，既受制于个体内在禀赋、认知结构、价值基模、情绪偏好的影响，也受制于个体之外的社会结构、文化语境以及制度规则的约束。注意力则是个体连接内部世界与外部世界的界面窗口，是连接个体与社会的“居间”媒介。社会行动者往往受限于向各种环境刺激和行为反应分配注意力（即用于处理信息的认知资源）的能力（Simon，1947）。因此，注意力一定是选择性的，选择性的注意力可能收到可直接观察的外部刺激的引导。同样，注意力也可能收到内部的引导，用于协调记忆、目标和活动。

媒介智能化与智能的媒介化深度解构了人类社会的传统结构，重塑了社会行动者的外部性环境，也深刻影响了社会个体的认知基模。外部性环境的关键变量包括社会结构、制度和规则等，它们作为社会的刚性力量对社会行动者的行为进行约束和引导。而认知基模强调行动者如何通过运用高度组织的、抽象和普遍化的、关于世界如何运行的知识来理解、记忆和处理复杂的信息，帮助个体消除模糊性、进行推理和引导评价，从而指引了对行为的期待。 

黄阳坤、师文、陈昌凤《智能算法如何重构新闻价值？》一文重新检视经典新闻价值理论在智能化算法场景下的变异。研究发现，在不同的实验场景中，时新性、新颖性、接近性、显著性、重要性，以及情绪极性与强度等要素均产生显著的变化，这些价值要素在算法中介、用户偏好的作用下时强时弱，表现出弹性。论文提出，各类新闻价值要素在承受了技术、专业机构、用户等多方“推拉”后发生显著“位移”，这种“位移”展现出一定本土特色，部分价值要素的变动或将挑战甚至颠覆行业与受众的新闻观念。这说明，在智能媒介的深广影响之下，新闻价值作为曾长期内化于社会行动者和职业群体的新闻价值框架和认知基模，发生了结构性的“位移”。

近年，AI和算法研究成为学界关注的热点，并牵引多学科知识的交汇和纠缠，为新闻传播学研究打开了新的想象空间，也喜见很多新见和新面孔，撬动了学科板块和知识体系的结构性“位移”。

从当前的媒介技术进化趋势来看，媒介的智能化与智能的媒介化双向奔赴，深度融合，形成“量子纠缠”奇观，进而带来理论纠结，实践的复杂和炸裂业已刺穿了传统经典媒介理论的极限，但也给知识创新和理论突破打开了“天窗”。

媒介的智能化表现为：媒介技术愈来愈 “知心”“贴心”“走心”，越来越贴近人性，且这种贴近的“颗粒度”很小，范围很广，无数的人们以及无穷的远方，皆可触及。媒介与人的间距变得愈来愈小，能精微地体察到海量个体的个性化偏好和欲求。此外，媒介的智能表现为媒介智性的类人化，即所谓“机器越来越像人”。

智能的媒介化表现为：人类智能的媒介化以及传媒技术的智能化。经由媒介的连接和呈现，人类智能越来越显著地被看见，其能见度骤然跃升，特别是人类的关注、认知、理解、情绪等，这些原先内化、隐秘不彰的智能要素和人之能动性，经由智能化媒介的呈现和传播，得以被发现或照亮，外化为触目可见的媒介景观。即是说，人类智能越来越离不开媒介，人类智能被智能化的媒介深度绑定。若切断媒介，人类智能就难以为继，甚至无法运行。

刘彧晗、喻国明《理解生成式AI：融通机器智能与人类智能的算法媒介》一文深刻分析了媒介的智能化与智能的媒介化关系。论文提出，生成式AI的媒介化力量，是借助机器的参数解构力和人类的标注牵引力实现的社会强媒介化过程，机器智能发挥解构社会秩序和执行生产过程的功能，人类智能则担任牵引社会方向和“赋魂”智力创新的角色。作为算法媒介，生成式AI具有独特的“微调”可供性，赋予“居”于机器智能与人类智能之“间”、连接机器智能要素与人类智能要素的媒介特性。

从微观层面看，身处媒介化社会场景的个体智能状态和活性，既受制于个体内在禀赋、认知结构、价值基模、情绪偏好的影响，也受制于个体之外的社会结构、文化语境以及制度规则的约束。注意力则是个体连接内部世界与外部世界的界面窗口，是连接个体与社会的“居间”媒介。社会行动者往往受限于向各种环境刺激和行为反应分配注意力（即用于处理信息的认知资源）的能力（Simon，1947）。因此，注意力一定是选择性的，选择性的注意力可能收到可直接观察的外部刺激的引导。同样，注意力也可能收到内部的引导，用于协调记忆、目标和活动。

媒介智能化与智能的媒介化深度解构了人类社会的传统结构，重塑了社会行动者的外部性环境，也深刻影响了社会个体的认知基模。外部性环境的关键变量包括社会结构、制度和规则等，它们作为社会的刚性力量对社会行动者的行为进行约束和引导。而认知基模强调行动者如何通过运用高度组织的、抽象和普遍化的、关于世界如何运行的知识来理解、记忆和处理复杂的信息，帮助个体消除模糊性、进行推理和引导评价，从而指引了对行为的期待。 

黄阳坤、师文、陈昌凤《智能算法如何重构新闻价值？》一文重新检视经典新闻价值理论在智能化算法场景下的变异。研究发现，在不同的实验场景中，时新性、新颖性、接近性、显著性、重要性，以及情绪极性与强度等要素均产生显著的变化，这些价值要素在算法中介、用户偏好的作用下时强时弱，表现出弹性。论文提出，各类新闻价值要素在承受了技术、专业机构、用户等多方“推拉”后发生显著“位移”，这种“位移”展现出一定本土特色，部分价值要素的变动或将挑战甚至颠覆行业与受众的新闻观念。这说明，在智能媒介的深广影响之下，新闻价值作为曾长期内化于社会行动者和职业群体的新闻价值框架和认知基模，发生了结构性的“位移”。

近年，AI和算法研究成为学界关注的热点，并牵引多学科知识的交汇和纠缠，为新闻传播学研究打开了新的想象空间，也喜见很多新见和新面孔，撬动了学科板块和知识体系的结构性“位移”。