【摘 要】文生图大模型开始批量生产“像新闻”的图像，新闻图像与现实之间原本相对稳定的指涉关系面临重新组织。本研究围绕新闻图像可信性的变化，引入表征路径与意象路径两个分析性概念，考察文生图大模型进入新闻业后，新闻图像在事实说明、情境建构和公众理解中的功能变化。本研究认为，文生图大模型使新闻图像更早地参与报道主题的视觉设定与理解引导。在生产端，图像的形成依据与责任线索更多是被嵌入机构内部流程，并在发布界面被压缩为简短标识，呈现出前台标识与后台责任分置的状态；在传播端，图像则更容易凭借熟悉的新闻视觉外观、情境感与情绪唤起能力，先于说明信息进入公众视野，并引导公众形成初步判断。由此，治理重点在于提高生成属性、使用语境、核验过程与编辑判断的可见性，并对意象路径的情境组织能力形成必要约束与引导。
【关键词】文生图大模型；表征；意象；生成式人工智能；数字新闻
狄丰琳，宁波大学现代传播研究院副研究员，宁波大学人文与传媒学院讲师；常江，深圳大学传播学院教授，深圳大学全球传播研究院研究员。
原文刊载于《全球传媒学刊》2026年第4期“新闻学研究”专栏
2023年3月，一张由Midjourney生成的教皇方济各身着巴黎世家羽绒服的图像在社交媒体获得数千万次浏览，虽细节违和，整体拟真度仍令大量用户甚至部分媒体信以为真，被称为首起大规模扩散的AI虚假信息事件。同月，唐纳德·特朗普“被捕照”亦广泛流传，后证实为贝灵猫（Bellingcat）创始人艾略特·希金斯（Eliot Higgins）的实验性生成图像。此类视觉误导频发，显示生成式AI已在感知层面逼近“可置信影像”，并显著增加视觉信息辨识与证伪的难度。
这些事件直接触及了新闻图像可信性赖以成立的基本机制。长期以来，新闻图像之所以能够在公共传播中承担证据功能，很大程度上是因为其与现实情境之间具有相对稳定的关联（Bock & Schneider，2017）。从符号学意义上看，这种关联构成了新闻图像指向现实的指涉关系；而现场拍摄所形成的图像与事件之间的直接对应，则是这一指涉关系能够支撑新闻图像证据功能的重要基础。然而，随着摄影技术从模拟成像转向数字成像，新闻图像的生产、使用与流通也日益嵌入平台化、自动化的媒体环境之中，其可信性逐渐呈现出更强的流动性与语境依赖性（Åker et al.，2026）。文生图大模型的出现使这一变化更加明显。文生图大模型能够生成高度逼真却缺乏具体新闻现场支撑的图像，使图像表面的拟真感与其事实指涉之间的对应关系变得更加不稳定。因此，新闻图像的可信性判断也越来越难以仅凭画面本身完成，而需要回到图像被生成、说明和纳入新闻叙述的具体过程之中（Entman，1991；Vasconcelos & Barbosa，2024）。
更值得注意的是，文生图大模型已经进入新闻业的日常视觉生产与传播实践。多家主流新闻机构也将文生图大模型纳入常规新闻生产流程，以提高生产效率并简化视觉内容的创建（Pargamin，2023）。例如，《经济学人》（The Economist）曾使用Midjourney生成封面图，《每日电讯报》（The Daily Telegraph）在评论版中常态化采用生成式AI图像（Matich et al.，2025），人民日报联合多家国产生成式AI大模型发起“#未来已来·AI创意大比拼”，邀请公众借助AI工具创作图像畅想未来生活。这意味着，在文生图大模型介入新闻生产后，AI生成图像的真假辨别与其新闻使用的正当性形成了深度缠绕。当文生图大模型既可能被用于制造虚假信息，又被新闻机构纳入内容生产，新闻图像的可信性便不再能够依靠单一的索引性（indexicality，也译作指示性）判断加以维系，而需要在更复杂的语境结构中重新加以理解。
基于此，本研究关注的问题是：文生图大模型进入新闻业之后，新闻图像可信性的组织方式发生了怎样的变化？为讨论这一变化，本研究引入表征路径与意象路径两个分析性概念，用以概括新闻图像获得可信性的两种不同逻辑，并考察文生图大模型如何改变新闻图像在新闻意义链中的位置及其作用方式，进而影响新闻事实的公共建构。
一、新闻意义链中建立图像可信性的两条路径
（一）新闻图像可信性的基础条件
在当下的新闻生态中，图像早已成为新闻意义建构的重要组成部分，而不只是文字的附属（Thomson，2019）。它既参与现实呈现，也影响议题组织、情绪调动与公众理解（Coleman & Wu，2015；Kortendiek & Oertel，2023）。也正因为图像深度参与新闻意义的建构，保障其真实性与透明度便成为新闻业必须持续维护的基本规范（Åker et al.，2026）。
在新闻图像的多重作用中，证据功能为理解其可信性的重要性提供了一个重要切入点。图像之所以常被视为具有真实感，是因为它与人物、物体、事件和地点能够形成某种索引性联系（Dufour，2015）。这种联系要转化为新闻证据，还需要依托观看语境、图像的叙事使用方式，以及新闻机构对视觉材料的编辑处理与再语境化等过程，将图像置入具体新闻叙述之中，并与其他材料共同支撑事实判断（Zelizer，2005；Sturken & Cartwright，2017）。就此而言，视觉证据更适合被理解为图像在特定新闻情境中被组织和动员起来的一种功能安排。
为进一步说明新闻图像可信性的内部结构，可引入美国符号学家查尔斯·桑德斯·皮尔士（Charles Sanders Peirce）的符号三分原则。像似性使图像提供可识别的视觉内容，是其得以被感知和理解的基础；索引性强调图像与现实对象之间的物理联系，使图像能够被视为现实对象曾经在场的痕迹，并支撑其证据功能（Becker，1995）；而规约性则体现于图注、版面位置、机构署名等制度化标识与编辑安排之中，它们将图像纳入一个能够被共同理解的新闻语境（Thomson，2019）。由此可见，新闻图像的可信性是在像似性、索引性、规约性三种符号机制及相关制度条件的共同作用中形成的。在具体新闻实践中，不同图像在这三种符号机制上的侧重存在差异，其可信性的组织方式也因此呈现出不同取向。下文将依次讨论表征路径与意象路径这两种可信性组织逻辑。
（二）表征路径：以事实关联为核心的可信性组织逻辑
所谓表征路径，指的是新闻图像基于其与现实事件之间的事实关联，被组织、解释和使用的方式。在这一路径中，图像的可信性主要建立在其与现实事件相对稳定的关联之上。现场记录是表征路径中最典型的视觉形态，它通过强化图像与事件现场之间的在场关系，延续了现代新闻业以目击担保真实的实践传统。
具体而言，表征路径强调新闻图像如何被纳入新闻报道对事件的事实说明与论证过程。无论是记者在现场拍摄的新闻照片，还是目击者提供的图像、监控画面及其他用户生成内容，图像都需要在来源、内容及其与所述事件之间建立清晰的对应关系，并被组织为一条由文字叙述、采访信息、时间线索与背景材料共同构成的事实链条（Messaris & Abraham，2001；Zelizer，2007）。与此同时，这种事实链条的成立还有赖于新闻生产流程中的一系列专业处理。来源标注、署名责任、编辑审核、图文对应以及必要的说明与修订等是新闻图像进入事实论证结构并获得证据地位的重要程序条件（Taylor，2025）。也正是在这一过程中，新闻图像的“真实”更体现为一种程序性真实，即在新闻程序的持续组织中逐步建立起来的真实。
这种证据建构逻辑在调查报道中表现得尤为明显。调查记者通常通过整合不同来源的材料来形成对事件的认知与判断，并强调证据之间的相互支撑，以及事实性主张与规范性主张之间的联结（Ekström et al.，2020）。进入数字化语境后，平台发布痕迹查验、地理位置核验、数字地图参照和多源图像交叉印证等方法常与对图像内容本身的细读配合使用，使新闻图像与相关材料之间的关联得到进一步确认（Bjerknes，2022）。由此，图像的证据效力在多源材料的相互校验中得到进一步强化。
这一逻辑也延伸到更广泛的新闻实践之中，表现为多种服务于现实说明的视觉用法。它以新闻现场记录为典型形态，也涵盖新闻专业规范下对现实事件、社会议题或人物处境进行说明与理解的视觉实践。只要图像服务于现实说明，并接受新闻专业规范与伦理准则的约束，它仍可被纳入表征路径。Åker等（2026）从新闻实践出发，将新闻图像的真实性概括为三种形式：作为现场证据的经验真实、围绕主题阐释展开的抽象性真实，以及强调人物处境与情感经验传达的情感真实。后两类图像虽然弱化了现场索引性，却仍然通过主题阐释与情感表达保留了对现实的解释性指向，可以视为表征路径在不同新闻实践中的延展形态。因此，表征路径的关键在于图像与现实对象、议题或经验之间能否形成可说明的关联。
文生图大模型进入新闻生产之后，表征路径所依赖的事实关联面临新的适配压力。表征路径的核心要求，是新闻图像与现实事件之间形成可说明、可核验的对应关系。AI生成图像即便呈现近似新闻摄影的外观，其与现实事件的关联仍需要被重新确认。对于表征路径而言，画面逼真感只能构成视觉识别的起点，图像的证据效力还需要在新闻事实的证据链条中加以建立。文生图大模型带来的关键挑战在于，具有近似新闻摄影外观的AI生成图像的证据效力需要在其与新闻事实的关系中重新确认。在此之外，新闻实践中还有大量图像主要承担情境表达功能，其意义组织方式是下文所说的意象路径。
（三）意象路径：以情境构造与感知可信为核心的意义组织逻辑
所谓意象路径，指的是新闻图像围绕报道主题的情境构造、意义预设与感知引导而被组织和使用的方式。在这一路径中，图像的可信感更多来自图像与报道主题之间的语义契合、视觉情境的连贯性，以及新闻语境对其功能定位的清楚说明。它常见于解释示意、模拟还原、氛围营造、文化再现和形象宣传等场景（彭兰，2026），其功能在于将难以依靠单一现场图像充分说明的新闻议题转化为可识别、可理解的视觉情境。
这一逻辑与视觉传播自身的媒介特性密切相关。相较于文字信息通常依赖线性阅读和论证推进来组织意义，图像往往以整体化、并行化和具象化的方式被感知，能够在较短时间内呈现人物、环境、关系和氛围，使复杂议题获得较为直观的视觉形态。记者和编辑也会通过视角选择、画面裁切、构图安排和图像取舍等方式，突出某些观点、传达特定的新闻阐释，甚至暗示某种道德判断（Entman，1991；Messaris & Abraham，2001；Coleman & Wu，2015）。因此，意象路径中的图像常常在读者进入详细叙述之前，先行提供主体关系、情绪基调与议题氛围。
从符号关系看，意象路径更多依赖像似性与规约性的结合作用来建立可信性。图像能否以可识别的视觉形式回应报道主题，并与公众对相关议题的既有视觉期待形成呼应，会影响其可信感的形成。与此同时，图注、标题、版面位置与机构署名等新闻语境要素会将图像、文字信息与报道主题共同组织为多模态意义单元，并进一步影响图像理解方式和可信感的形成（Xu & Löffelholz，2021；Geise & Xu，2025）。
这种用图逻辑并非自文生图大模型出现之后才产生，资料图、图库图像、新闻插图与示意图等，长期在新闻报道中承担解释、补充、象征和氛围营造等功能（Hausken，2024；Anderson et al.，2026）。在难以获得现场图像或不宜直接呈现时，它们常被用于补充报道的视觉表达，增强新闻内容的情境感与可理解性。过去，这一过程主要通过编辑选图、图库调用、插画绘制和示意图制作等方式完成；文生图工具进入新闻生产后，相关环节呈现出更强的自动化和规模化特征，新闻机构也因此能够更灵活地生成与报道主题相匹配的视觉材料。
文生图大模型对既有图文关系的学习与复用，是其生成新闻化视觉效果的重要基础。其通过大规模图文数据训练，学习并复用其中反复出现的视觉关联、风格模板与文化符号，使生成的图像在人物、场景、构图、光线等方面接近公众对新闻图像的既有观看经验。由此生成的图像，既可能在摄影外观上接近新闻照片，也可能在主题呈现上复用特定议题的典型图式，例如抗议的人群、医院的走廊、受灾的村庄等（Thomson，2025）。前者容易使AI生成图像被误认为现场照片，造成图像来源层面的混淆；后者则可能使公众将其理解为对报道主题的图示化呈现，并在语义层面预设报道的理解方向。
形式真实感主要建立在若干显著视觉要素的选择性强化上。有研究表明，文生图大模型在生成图像时，往往更重视人物、物体、场景和行动等要素，对色彩、光线、景深、视角、宽高比、模糊、颗粒和构图位置等审美与技术层面的属性则把握不足（Westberg & Kvåle，2025）。因此，生成的图像更接近对新闻图像常见视觉样式的概括性复制，与具体新闻情境之间仍存在一定距离。此类图像虽然能够降低复杂议题的理解门槛，但也可能遮蔽图像与具体新闻情境之间的偏差。文生图大模型对文化背景、历史语境与报道脉络的把握仍然有限，容易将具体新闻情境压缩为通用的、戏剧化的视觉模板。对于贫困、移民、战争、疾病或抗议等议题而言，文生图大模型对既有视觉模式的复用，可能使相关群体被呈现为被动无助的受害者，或被纳入他者化、男性中心与西方凝视等叙事框架之中（Sun et al.，2024；Elhosary，2026）。这种刻板化常以看似自然的视觉方式嵌入画面，使公众不易察觉其中的立场预设，也难以意识到它本身是一种特定的视觉选择（Elhosary，2026）。在这个意义上，意象路径的风险之一在于熟悉的视觉模式可能提前塑造公众对人物形象、情感指向与议题意义的理解。
概言之，意象路径揭示了新闻图像参与新闻意义建构的另一种方式。它能够为复杂议题提供更易识别的视觉形式，也可能把类型化模板带入读者的先行理解。因而，正确使用这种意义组织方式的关键，在于功能定位的清晰与使用边界的明确（Hausken，2024）。
二、生产端的重组：生成工序与责任线索的再组织
从生产端看，文生图大模型首先改变的是新闻图像的形成过程。新闻图像的形成越来越依赖报道需求判断、提示词设定、模型生成、结果筛选与编辑判断等环节的连续组织（Elhosary，2026）。支撑图像可信性的依据也开始从附随于图像呈现的说明性内容与标注信息延伸到更深的生产流程之中。生产端由此成为观察表征路径与意象路径如何重新配置的重要环节。
（一）生成工序的前移与扩展
在以现场采集和外部供图为主的新闻图像生产中，图像可信性的形成通常与来源信息紧密相连。摄影记者拍摄的照片、通讯社供图、目击者影像、监控画面和用户生成内容等，为图像进入报道提供了不同来源线索（Allan & Peters，2015；Greenwood & Thomas，2015）。新闻机构再通过图注、署名、时间地点说明以及标题、正文等报道语境，将图像置入具体新闻叙述中。公众也可借助这些线索判断图像与相关事件、人物和情境之间的关系（Geise & Xu，2025）。
这种来源结构在AI生成图像的生产中发生了变化。此类图像通常没有可回溯的拍摄现场，也缺少传统意义上的摄影者、拍摄时刻和取景位置，图像来源从相对明确的外部出处转变为由语义设定、模型转译和编辑判断共同构成的流程链条（Oppenlaender，2024）。相应地，图像生产的起点也从现场采集转向语义需求的设定。新闻编辑或作者需要预先判断图像在报道中承担的功能，构想其场景结构、主体关系、情绪氛围与视觉风格，并将这些设定转化为提示词或其他生成条件。提示词因而成为连接新闻议题与视觉形式的关键中介，使报道主题被转换为可观看、可识别的图像结果（刘涛，2024）。提示词的语义精度、模型选择与参数配置、多轮输出比较、画面的局部修整以及对拟真程度、情绪基调和议题匹配度的控制等，都会进一步塑造AI生成图像的最终形态，使其生产过程呈现出鲜明的过程性特征（Lu et al.，2023；Cope & Kalantzis，2024）。
在具体新闻实践中，这种工序扩展更容易出现在需要补充性、象征性或解释性视觉资源的报道任务中。例如，经济、技术、气候变化、公共卫生等抽象议题通常难以依赖单一现场画面完成表达；生活方式类专题报道、解释性报道、纪实性内容和慢新闻等内容类型也更强调情境组织与感知引导；在武装冲突、自然灾害、公共卫生危机等场景中，现场拍摄还可能受到现实条件或伦理规范的限制（Hausken，2024；Kamelski & Olivos，2025）。换言之，在这些题材和情境中，新闻机构更需要把报道主题预先转化为可生成的视觉方案，文生图大模型也因此更容易被纳入生产流程。以慢新闻中的文生图实践为例，瑞典一家新闻编辑室的插画师曾借助Midjourney生成两位政党领袖在电梯中相遇的假想视觉场景，再以资料照片替换人物形象，并对画面进行后期处理。公众最终看到的是一幅构想完整的图像，而图像的设定依据、人物替换方式、拟真程度调整等则留存在编辑流程中（Åker et al.，2026）。
这种生成工序的扩展，还可能与新闻机构视觉内容生产方式和岗位结构的调整相互关联。当新闻机构越来越将图像视为一种可以在编辑流程内部被设计、筛选和重新组织的叙事资源时，传统新闻摄影中依赖现场采集、时间投入和专业经验的劳动也会在效率、成本与内容需求的权衡中被重新评估（Pavlik，2023）。2026年2月，《华盛顿邮报》在人员调整中削减了摄影记者与部分图片编辑岗位（Growcoot，2026）。这一案例不能简单归因于文生图大模型的应用，却显示出新闻机构视觉内容生产结构正在发生调整。随着新闻图像生成工序不断扩展，新闻机构对视觉生产劳动、岗位分工与专业价值的理解也可能随之改变。
（二）责任线索的前后台分置与再组织
生成工序的扩展，使AI生成图像的责任依据从单一来源或单个拍摄主体转向由材料依据、视觉方案、使用边界和编辑审核等共同构成的责任链条。在发布界面，“AI生成”“AI合成”“AI创作声明”等标识能够说明图像由AI生成，帮助公众区分其与现场照片之间的差异；但这类标识通常只完成最低限度的属性说明，更具体的生成依据、审核过程和责任判断主要留存在机构后台流程中。
在这种分置关系下，新闻价值和把关机制更多沉入AI生成图像的内部生产流程。既有研究表明，面对包括文生图大模型在内的各类生成式AI工具，新闻从业者更加重视自身在生成条件设定、结果核验和编辑监督中的关键作用，并持续强调真实性、准确性、透明性与平衡性等核心价值（Wu，2026）。这些新闻价值进一步转化为报道依据把握、候选图像审查、功能定位与发布说明等流程中的具体判断。新闻机构也可能通过内部规范约束AI生成图像的使用，例如明确AI生成图像的模拟性、示意性用途，避免其被误认为现场摄影记录（Cools & Diakopoulos，2026）。
以视觉材料为对象的事实核查实践为理解责任线索的再组织提供了参照。例如，《纽约时报》视觉调查团队常通过放大、裁切、圈注、图像并置、素材网格和地图参照等方式突出画面中的关键细节，并将不同来源、不同类型的视觉材料组织到同一证据关系中（Bjerknes，2022）。人民网“求真”、腾讯新闻“较真”和澎湃新闻“澎湃明查”等项目，也通过呈现核查流程、技术手段与推理过程，使核查过程本身成为支撑判断的可见材料。这类实践提示我们，图像可信性的维系既要有明确的核查结论，也需要让判断依据、核验路径和推理过程获得可见化呈现。应用AI生成图像的关键在于将分散在内部流程中的判断过程转化为相对清晰的流程记录与责任依据。
总体来看，文生图大模型的应用使生产端的可信性支撑呈现出前台标识与后台责任分置的状态。发布界面主要提供图像效果和基本属性说明，支撑图像使用正当性的关键责任线索则更多保留在机构流程内。表征路径所依赖的事实关联需要借助后台流程的支撑，意象路径所强调的情境设定和理解引导也被提前纳入图像生成过程，并在后续公共流通中继续发挥作用。
三、传播端：可见性分配与语境信息折损
图像离开新闻编辑部进入公共流通之后，会受到平台分发、用户接收与再传播机制的重新组织。平台分发影响图像进入公众视野的机会，用户接收与再传播则影响图像及其说明信息的流通状态。从符号机制看，文生图大模型重新调整了像似性、索引性与规约性之间的权重关系。它降低了拟真图像的生成门槛，使人物、场景和摄影式质感能够被规模化生成；图像与具体新闻现场之间的索引性联系也相应减弱，而AI标识等规约性信息则更依赖报道页面与平台规则才能持续发挥作用。因此，图像的可见性分配与语境信息保留成为传播端需要进一步讨论的关键问题。
（一）平台分发：可见性偏好与图像优势放大
流通性是数字媒体生态的基本属性，新闻图像进入公众视野时，首先面对的是可见性分配问题（黄文森，2025）。在平台化传播环境中，新闻内容通常以封面图与标题构成的界面组合首先抵达用户，封面图的功能越来越集中于吸引注意与促成点击，对内容的概括与解释作用则相对减弱（Kress & Van Leeuwen，2021）。
这一结构受到算法主导的可见性与注意力分配机制的塑造（陈昌凤、王金鹏，2026）。有研究表明，在24小时滚动更新的新闻节奏与平台分发机制的共同作用下，新闻编辑部会根据点击反馈和展示效果持续调整图片与标题。芬兰一家地区性报纸采用所谓发布时间表，依据流量高峰安排发布时间；若某条新闻浏览量不佳，编辑会尝试更换标题，有时也会同时更换图片。不仅如此，该报编辑部业已开始利用A/B测试比较不同图片的展示效果，初步结果显示，人脸特写比大远景更容易获得点击（Åker et al.，2026）。这类点击反馈会反过来影响图片的展示优先级，使新闻图像更明显地卷入注意力竞争。
平台更容易放大的，往往是那些画面完成度较高、情绪指向明确和理解门槛较低的图像（Udenze，2026）。相关研究也指出，AI生成图像能够模拟新闻视觉中常见的视觉要素，例如负面性、个体化、冲击力与审美吸引力，使图像在观感上呈现出“像新闻”的效果（Papa & Theodosiou，2026）。在这一意义上，文生图大模型生成的视觉内容更容易在平台可见性竞争中获得注意优势。2023年5月流传的“美国五角大楼附近发生爆炸”图像便是典型例证。该图由带有认证标识的社交媒体账号发布，凭借醒目的灾难场景和强烈的风险暗示在社交媒体上迅速扩散，并一度引发市场波动。这说明，具有视觉冲击和情绪唤起能力的AI生成图像更容易在平台传播中形成可见性优势（Udenze，2026）。
这种可见性偏好还会进一步反馈到新闻图像的组织方式中。随着互动数据不断积累，新闻机构与内容生产者会逐步提炼更易获得注意、停留与参与的画面特征，并将其转化为相对稳定的视觉策略（杨惠涵，2025）。互动表现较好的视觉形式也更容易在后续分发中获得持续曝光（常江、李想，2025）。在这一过程中，意象路径越来越体现为一种适配平台分发的图像组织方式，公众也更容易先根据图像形成对事件的第一印象。
（二）接收与再传播：图像先行与语境信息的折损
平台分发使图像先于完整报道语境抵达用户，接收与再传播过程则进一步影响图像说明信息能否被同步理解。对于多数处于快速浏览状态的用户而言，在连续滚动、持续更新的信息流中，封面图与标题通常先于正文进入注意范围，用户往往先据此形成大致判断，再决定是否进入正文（Geise & Xu，2025）。在这种接触情境中，AI生成图像因其与真实新闻图像高度近似的外观更容易诱发误认，并使后续说明信息面临更高的解释压力（Papa & Theodosiou，2026）。
再传播带来的问题并不止于误认。新闻机构在原始页面中提供的来源说明、用途标注和补充交代，通常依赖特定页面结构与阅读顺序才能发挥作用。当图像进入社交媒体截图转发、跨平台搬运和二次配文等再传播环节之后，其视觉内容可能继续流通，说明信息却未必同步保留。原本附着在报道页面中的AI生成标识、图注和用途说明等容易在流通过程中被裁切、折叠或弱化，图像本身也可能因新的配文和转发语境而改变原有含义。这暴露出说明机制在跨平台流通中的延续能力问题，新闻从业者的实际经验也印证了这一点。多项研究指出，新闻从业者在使用文生图大模型生成高度逼真的图像后，始终担忧公众会将其误认成真实摄影，也担忧图像一旦脱离原始页面、进入难以控制的传播环境，便会在其他语境中持续流通并被重新理解（Thomson，2025；Papa & Theodosiou，2026）。
在高冲突事件中，这种风险会进一步放大。例如，2026年1月，美国明尼苏达州明尼阿波利斯市一名女性在涉及移民执法人员的枪击事件中身亡后，围绕受害者与涉事执法者身份的多张图片迅速在社交媒体上传播。相关核查显示，其中既包括将无关人物错配为当事人的图片，也包括借助AI对现场视频中蒙面执法者进行所谓“增强”或“还原”后形成的伪造图像。此类图像在信息尚未充分披露之际迅速填补视觉空白，并在再传播中放大误认与混淆。此外，说明信息的后置、弱化或脱落还会带来另一层更难察觉的影响，即图像所携带的视觉框架会在脱离原始页面后持续发挥作用。文生图大模型生成的图像可能已经带有特定的人物呈现、场景安排和情绪倾向；进入再传播之后，这些视觉要素往往先于相关说明影响公众判断。图像先行与说明滞后之间的时序差较难弥合，后果也较难通过事后的标注或更正完全纠正（Westberg & Kvåle，2025）。
总体来看，传播端的变化构成了对生产端变化的延伸。新闻图像离开编辑部后，其先行优势在平台分发、用户接收与再传播中被持续放大，说明信息的流通性相对弱于图像本身，新闻图像也因此更容易在公共流通中持续引导公众对议题的初步理解。
四、总结
随着文生图大模型持续介入数字新闻实践，新闻图像的可信性结构正在发生变化。本研究围绕表征路径与意象路径展开讨论，指出新闻图像参与新闻意义生成的方式与顺序正在被重新组织。在生产端，AI生成图像的可信性支撑呈现出前台标识与后台责任分置的状态；在传播端，说明信息难以伴随图像稳定流通，进一步改变了新闻图像进入公共理解的顺序。两端变化相互叠加，使新闻图像更早参与报道主题的视觉框定与意义预设。
这种顺序调整对新闻公共性的影响不只发生于信息辨别层面，更触及公众对新闻图像的信任关系。一方面，当“看起来真实”越来越难以作为可靠判断依据，公众对新闻视觉的整体怀疑会随之扩散，并滋生疲惫与犬儒（田浩，2025）。在2024年英国王室凯特王妃照片事件中，围绕存在明显修图痕迹的照片，公众讨论迅速转向“是否由AI生成”，后续声明虽将其归因于常规图像编辑处理，但这一怀疑倾向仍难以消散。该事件表明，在生成式AI广泛嵌入日常生活的背景下，图像真实性越来越需要额外说明与证明。另一方面，当说明信息在传播中滞后于图像，公众也更容易依赖图像所唤起的情绪、经验与既有立场来筛选和理解信息，将与自身预期相符的视觉叙事视为可信，将相反的信息视为操弄。前者使事实讨论难以启动，后者使事实讨论难以收敛；信任更趋向在社群内部循环生成，而非经由事实判断与证据协商在公共空间形成。
面对这种结构性变化，治理的着力点需要从发布端的标注与披露向意义链的全程校准延伸。新闻机构需要将生成属性与编辑判断依据等要素以更稳定的形式嵌入内容呈现与传播链路，使关键责任依据获得更清晰的前台呈现，并使说明信息具备与图像本身相近的流通能力；同时持续完善主动取证与数字检测能力，在表达效率与核验责任之间维持必要张力。就平台而言，算法对高完成度、高情绪图像的可见性偏好，客观上构成了对意象路径的系统性放大；如何在分发机制中为来源说明与核验信息保留结构性位置，是平台治理需要正视的问题。
更进一步，责任亦应前移至文生图大模型的开发与数据层面。文生图大模型的训练依托人类实践所积累的数据痕迹，其视觉偏好与语义模式并非中性，而是深刻嵌入新闻的公共性基因（常江、李俊保，2026）。有鉴于此，若能引入更具代表性的新闻视觉语料，并吸纳主流机构、创新实验室及另类媒体等多元新闻行动者参与规范建构（杨奇光、张宇，2025），将有助于模型更贴近新闻语境，也便于从业者与公众更清楚地把握AI生成图像的适用边界与责任结构。
归根结底，文生图大模型对新闻意义链的重构集中体现为图像先行、说明滞后与责任线索前后台分置所带来的可见性秩序变化。图像的生成属性、使用语境、核验过程与编辑判断需要获得更稳定的可见性呈现，意象路径的情境组织能力也应受到清晰的语义边界与编辑约束。如此，新闻图像才可能同时具备可理解性与可质询性，新闻作为公共知识形态的责任基础也才能在技术变迁中得到持续维护。
本文系广东省社科联2025年度“三类基地”专项课题“数智媒介生态下湾区文化符号体系的生成与传播研究”（项目批准号：25JDZX02）的阶段性成果之一。
本文引文格式：狄丰琳 常江：《从表征到意象：探究文生图大模型与新闻意义链的重构逻辑》，全球传媒学刊，2026年第4期，103-118页。
