人工智能把关产生的影响及问题
人工智能审核把关深度参与了新闻生产的流程，并对其产生了较大的影响，在提高新闻把关效率的同时，也带来“茧房效应”等问题。
1.提高新闻把关效率，节省人力成本
与传统的通过人力来审核把关的方式相比，算法技术把关提高了新闻的分发效率，解放了新闻工作者的劳动。个性化新闻推荐系统拥有海量的“信息库”，新闻数量的庞大也决定了人工编辑进行新闻选择无法实现。由此，算法技术解放的新闻工作者可以把精力专注在更需要人类的抽象思维与创造性的工作中，促进新闻产业的发展。[33]
2.发挥用户能动性，信息传播更加个性化
在传统的新闻生产模式中，传播者处于相对主动的地位，拥有着新闻选择的权力。由于受到版面与时长的限制，受到内容选择范围的限制，小众需求不得不让位于大众内容，受众的个性化需求无法得到满足。而在以算法技术为基础的个性化新媒体时代，受众的地位发生了变化，由被动转为主动，他们拥有了选择使用何种媒介的自主权。个性化新闻推荐就是把用户喜好作为个性化推荐的主要依据，从海量的信息库中寻找匹配用户喜好的内容，满足用户的信息需求。个性化新闻推荐无疑是当今媒体转变的助推器，使得媒体机构更加以用户为中心，使得“受众本位”在传播过程中得以回归。基于不同算法技术的个性化推荐完全以用户需求、用户行为为导向进行信息推荐，体现了以用户为中心的传播特征。[34]
3.“信息茧房”效应增强
算法媒体时代，技术的发展给用户带来的便利有目共睹，根据用户的个人兴趣爱好定制独属于自己的信息内容，在很大程度上降低了受众获取信息的成本，但用户长期陷于算法主导下的内容分发模式，阅读视域容易窄化，进而难以突破算法推荐形成的“信息茧房”。业界不少学者认为，算法新闻生产过程中，无论是算法推荐还是其把关机制，都过分迎合用户的个人偏好，同时进行信息内容筛选的把关人由于对自身把关人角色认识不到位，更使得过分追求用户选择的行为出现，使得“信息茧房”更加难以被冲破。[35]
4.算法无法取代人工，新闻专业主义亟须发扬
时至今日，虽然通过机器学习系统不断提升对于内容类型的识别和判断能力。但对于内容的审核，机器在很长时间内，不能完全取代人工审核。机器还很难模拟出普通用户的使用体验，很难理解内容背后的深意，很难做出准确的“人的判断”。
同时，算法的把关标准与传统的新闻价值观念相去甚远，算法的把关过程主要依靠机器的程序对内容进行过滤，既不能对无法量化的内容进行判断，也不能把人类的价值观念融入把关的标准中。由于不具备人的意识与情感，仅仅通过关键词和算法模型识别有害内容，无法对内容进行价值判断，更无法对新闻可能产生的社会影响做出正确的判断。