机器人新闻：智能传媒的发展

滕瀚

机器人新闻：智能传媒的发展

滕瀚

随着现代传媒技术的不断发展，新闻报道的样式逐渐呈现多样化趋势，机器人新闻就是在这种浪潮中出现的一种新型新闻报道。由于机器人新闻处于初级发展阶段，学界对于其研究及其发展趋势的预测也众说纷纭。笔者根据当前传媒技术的发展、人工智能的逐步完善、泛互联网化趋势增强等多方面因素，以机器人新闻为逻辑起点，对未来智能传媒及其前景进行展望和预测。未来以机器人新闻为代表的智能传媒将会引发传统新闻从基本概念到传播模式的颠覆性变革，本文通过对机器人新闻的分析探讨，以期为未来新闻发展方向提供借鉴和思考。

机器人新闻；智能传媒；人工智能；信息流；泛互联网化

新闻，自产生之日起便随着社会技术的发展不断产生变革。在经历了三次科技浪潮之后，新闻报道也从传统的纸质传播，逐渐扩展到电子媒介、网络媒介的范畴。机器人新闻的出现，标志着新闻报道朝智能化方向迈进。虽然,机器人新闻处于初级发展阶段，但随着泛互联网化的环境出现、人工智能的不断发展，在大数据和信息流的支撑下，我们有理由相信这是一场引发传媒生态深刻变革的标志性事物。智能传媒时代已然开启。

一、机器人新闻相关梳理

机器人新闻，目前业界没有统一的定义，但大体比较趋同，主要是指机器利用计算机程序对相应的数据信息进行抓取，自动生成新闻文本。[1]机器人新闻其核心在于自然语言的生成，内容来源依托大数据的支撑，形成模式，按照预设的程序和算法制作新闻，是计算机技术与大数据信息在新闻领域融合的产物。

（一）机器人新闻的发展历史及其现状

关于机器人新闻的最早案例可以追溯到1967年，底特律自由新闻社记者菲利普·梅耶利用大型计算机分析得出“在校大学生和高中辍学者参与骚乱的比例一样高”的结论。在随后的发展进程中，学界对于“计算机辅助新闻”和数据新闻的关系存在争论。进入21世纪，随着技术的不断进步，“计算机辅助新闻”的形式进一步多样，出现了“算法新闻”“自动化新闻”和“新闻机器人”。2006年3月，美国信息供应商汤姆森金融公司开始运用电脑程序来代替财经记者，自动撰写经济和金融方面的新闻。2010年，美国西北大学开发出Stats Monkey软件，利用此软件可以自动从网页抓取比赛数据信息，在接受到信息后的几秒后完成新闻创作。

真正引起人们关注的机器人新闻是2014年3月一篇由新闻机器人撰写的报道，它在不到五分钟的时间里，将搜集到的美国地震局测量的数据直接转化成短消息，经过人工校对后发表在《洛杉矶时报》的网站上。

目前，机器人新闻在部分新闻媒体中已经投入实践应用。《福布斯》杂志早已开始大范围使用叙述科学公司的自动写稿程序，并专门在网站上设置了由此程序所生成新闻的网页；俄罗斯搜索引擎Yandex应用机器人撰写天气和交通报道；法国的《世界报》与Syllabs公司合作，在2015年的选举活动中，用机器人写手报道了数千条实时的各地选举情况；《洛杉矶时报》和美联社则是应用机器人新闻进行报道的较为成熟的媒体。

国内，2015年9月10日，腾讯财经一条《8月CPI同比上涨2% 创12个月新高》的消息就是由一款自动新闻写作软件Dream writer完成的。当年11月，新华社正式推出新闻机器人“快笔小新”参与写稿项目，它可以迅速完成体育、财经等数据类相关的稿件自动撰写。

（二）新闻机器人基本工作原理

“新闻机器人”简单地说就是一套特定的计算机程序，它根据已经预设的“模板”，对所搜集到的数据进行加工和处理，并由此自主生产出新闻。以新华社的“快笔小新”为例，机器人写稿流程分数据采集、数据加工、自动写稿、编辑签发四个环节。技术上，通过根据各业务板块的需求定制发稿模板、数据自动抓取和稿件生成、各业务部门建稿编审签发“三步走”来实现。[2]

从以上的工作原理我们不难发现，当前的机器人新闻主要还是新闻报道中的辅助型角色，用于处理一些数据性显著、报道程式化明显、拥有明晰数据支撑的新闻题材。

（三）业内对机器人新闻的探讨

机器人新闻自出现起，业内就发出了“新闻记者是否在未来面临着失业危险”的讨论。进一步深化到对于机器人新闻优劣的探讨中。笔者通过对相关文献的搜集和梳理，发现对于其优劣的讨论主要集中在以下几个方面:

1.机器人新闻的优点

首先，把新闻记者从繁复的数据整理新闻中解放出来,使新闻报道者可以集中精力进行深度报道，完成更具价值、更具创造性的新闻。其次，大大提高了新闻报道的时效性。对海量的数据进行分析梳理、最短的时间里生产出新闻。回到文中开头提到《洛杉矶时报》网站的地震报道，当时《洛杉矶时报》记者肯·施文克被地震惊醒后，下床直接翻看电脑，发现关于这次地震的简讯已经由机器人完成，在快速浏览之后他迅速签发了这篇稿件，《洛杉矶时报》也成为报道该地震的首家媒体。再次，机器人新闻大大提高了新闻生产的效率。2013年，Wordsmith公司的写作机器人生产出3亿多篇报道，比世界上所有媒体生产的新闻总量还要多。

▲新华社新闻机器人“快笔小新”

2.机器人新闻的缺陷

其一，程式化的报道虽然客观公正，但是可读性较差。由于机器人新闻是在预设的模板中对新闻进行加工处理和生成，所以其程式化的报道模式让人觉得略为乏味。但是，2015年10月14日，腾讯财经再次发布机器人新闻稿件，推出了“常规版”“研判版”“民生版”3个版本。3篇文章文风各异，让我们看到了机器人新闻多样化报道的尝试。其二，缺乏新闻敏感。新闻机器人不能够主动发现新闻，只能够根据编辑预设的模板对某一主题进行报道。其三，报道类型局限。目前的机器人新闻无法出现深度报道。甚至有一些知名学者对于现在这些自动写稿系统并不看好，认为这些简单的稿件的撰写，实际上对于新闻记者来说所需的时间和精力是很小的，因此没有必要发展这一新的报道模式。其四，机器人新闻侵犯用户隐私问题。用户内容生产以及新媒体用户数据搜集,都有可能触犯用户的隐私。其五，新闻报道不平等。机器人新闻作为现代科技的结晶，其应用需要有雄厚的经济基础、成熟的技术、大量数据等多方面作支撑的。因此，不同地区媒体由于自身实力对其投入成本和精力是不同的，使得越发达的国家地区新闻报道越成熟，而不发达的国家地区媒体新闻报道越没有竞争力。这也是应该值得注意的地方。

从以上对于机器人新闻报道优劣的分析来看，似乎机器人新闻还存在着较大的缺陷和问题，特别是不能够和当前由记者撰写的深度新闻报道相匹敌。

其实，任何事物的发展都是由成熟走向不成熟的一个过程。机器人新闻作为新兴的报道模式已经在很多方面显露出巨大的潜力优势，这是不容忽略的，作为智能新闻的“领头羊”，机器人新闻将伴随着传媒智能化不断发展，引发传媒行业和传媒生态的深刻变革，最终引领“智能传媒”时代的到来。

二、传媒智能化的实现基础

要想了解什么是传媒智能化，首先应该知道什么叫智能。人工智能专家尼格尼维斯基将其定义为机器具有“学习和理解事物、处理问题并做出决策的能力”。传媒智能化，实际上指在传媒领域，伴随着人工智能的发展，依托互联网、云计算和信息流，传媒将具备“智慧形式”，能够独立自主地对新闻进行报道和传播，当传媒智能化发展到一定阶段后，智能传媒的时代也将到来。

（一）内容支撑：信息流的丰富与共享

传媒智能化首先需要有足够丰富的内容支撑。这主要是指信息流的极大丰富和共享。所谓信息流，重点在“流”上，是能够在用户需要、接触终端、算法推荐之间自由匹配的智能传媒产品数据，要不停地与其他数据进行关联与分析。[3]因此它不是固态的，而是流动的。

由于信息流的重点在于“流动”，核心含义是世界上最大的复印机、复制品——互联网的必然流动，未来不再是固定的，可捕捉、可占有的实体，一切都将是“流”。而贡献则是未来事物增值最重要的方式，每一次“共享”，都在享受产品的同时更新了该产品的关系和结构。这种“蜂巢思维”会使共享朝着越发高级的方式发展。也就是说，每一次分享不光是索取，也是贡献，在对一个新闻主题或者报道进行多次分享后，会让这个新闻素材更为丰富和完善。

今日头条的迅速发展就是得益于对于信息流的丰富和共享。用户可以使用微信、微博、QQ账号注册或登录今日头条，而今日头条则根据用户的社交行为、阅读行为、地理位置、职业、年龄等进行分析，在5秒钟内计算出用户兴趣，并可以实时海量地进行数据处理构架。实时推荐，0.1秒内计算推荐结果，3秒内完成文章提取、挖掘、消重、分类，5秒计算出新用户兴趣分配，10秒内更新用户模型。

当然，今日头条对于信息流的运用还处于初级阶段，未来的信息流将会是全社会领域所有信息、数据的共享与流动，这就为新闻报道提供了必要的内容支撑。

（二）技术支撑：人工智能的不断发展

人工智能的发展可以从硬件和软件两个方面进行考量。

就硬件方面来说，摩尔定律表明，每18个月，单个集成电路上集成晶体管的数量翻一番，而价格不变，当前计算机的性能也是按照这种指数级别发展的，虽然当前集成技术已经接近了极限，但随着纳米技术、原子时代的来临，这些必将助力计算机朝着更加智能化的方向发展。

软件方面，自从计算机70年前诞生以来，“人工仿脑”的探索一步步地不断推进。1956年诞生了人工智能，2006年创造了神经元网络，联网的机器开始了深度的学习。

就机器人新闻来说，现在的数据和素材还是靠人工的录入或者是设置一定的程序对特定数据和信息进行抓取。然而，“互联网将向着与人类大脑高度相似的方向进化，它将具备自己的视觉、听觉、触觉、运动神经系统，也会拥有自己的记忆神经系统、中枢神经系统、自主神经系统。”[4]

可以预见，未来新闻机器人将不断学习，在素材的基础上，具备复杂的分析、处理和判断能力，并能够模拟甚至复制新闻记者的写作方式，在建立起自己的话语系统后，可以进行新闻内容的原创，不单单是完成复杂重复性的劳动。这都将依赖人工智能的产生，它已经具备语言、情感甚至自我意识。

（三）环境支撑：社会泛互联网化

随着信息传感、无线通信技术的广泛运用，互联网将朝向更加高级的阶段发展，必将打破人与人、人与物、物与物之间的时空间隔，形成广泛联通的互联网络。

德国工业4.0战略和中国“互联网+”行动计划推进实施后，产业互联网、智能电网等全面接入互联网。迄今为止，互联网已经发展为包括人际网、物联网、内容网、智能电网、产业资源网等在内的初级泛在网。思科公司预言，到2020年，传感器和致动器等占据全球物联网设备的主动地位，并且总量将达到750亿台；在全球80亿人口中，每个人将对应9.4台物联网设备。[5]

如今，人类生活与互联网已经联系得愈发紧密，在进行线上行为时，人们很多的信息和行踪都不可避免地被记录下来。例如，出行可以定位；付款可以精确记录消费并评估你的消费能力和水平；手机上的聊天记录、朋友圈可以显示出更多的个人信息：兴趣爱好、职业特点、说话方式、作息规律，甚至性格特征；运动软件记录下你的身体状况、运动能力；网上购物可以显示你的生活需求，等等。

所谓社会泛互联网化，就是指整个社会与互联网深度融合，成为社会发展最为重要的组成部分，它打破了物理界限和时空概念，人们生活的各个方面已经深深地置于三网融合之中，而在融合过程当中，个体的所有行为都将会有网络的参与，这些经过网络参与的信息也是社会信息流的组成部分。当所有人的信息流汇集到一起，一个个新闻事件和社会现象就产生了，有了这些信息流的自动记录，才能够为智能传媒的生产提供素材。当然，这种信息流的丰富度和容量是巨大的，也只有具备了这样级别的丰富度，一个个新闻事件才能够被勾画出来。

三、智能传媒发展展望

虽然，当前对于智能传媒的探讨不多，或者是依附于人工智能或者计算机技术的讨论中，也有学者对智能传媒的代表——机器人新闻并不看好，但智能传媒的时代终将到来，它将引发传统新闻定义和传播模式的颠覆性变革，是新闻行业的一次革命。

（一）打破经典传播模式：传播者和受众融为一体

智能传媒的到来，将打破传统的传受界限，把传播者与受众融为一体，不可分割。即所有的新闻内容都只有在用户反馈的基础上才能呈现，传播者不是传统意义上的自然人，而是一种算法和程序，只有接受到用户的提问和反馈才能生产和制造新闻。也就是说，每个自然人用户都有自己的专属新闻，新闻的生产只有接收到用户的需求后，通过互动的方式来实现。

目前，这种根据受众反馈而进行自动化新闻报道的模式已经初现端倪。《纽约时报》机器人发挥了比写手更为重要的作用——新媒体版主编。

未来的智能传媒，经典的传播模式已经被打破，它既不同于一般从传播者到受众的传播，也不同于自媒体时代受众自我发布，而是将生产者、传播者、接收者融合在一起，形成反馈即产出的逆向新闻生产过程。最大的受益者也将会是受众，他们将会享受到绝佳的用户体验。

（二）颠覆性的平台运行与呈现：平台二重性与介质泛化

所谓平台二重性，指新闻传播的渠道既是内容呈现平台，也是内容生产平台，二者融为一体，不可分割。由于未来智能传媒的新闻发布模式将会是反馈——产出模式。因此，用户用于获取新闻的平台也将具备内容生产功能。所谓介质泛化，是指传播介质不限于传统意义上的报纸、广播、电视、移动终端，而是泛化于生活中的各个介质。在未来智能传媒时代，用户体验会更加优化，一个新闻的呈现并不仅仅局限于传统的图、文、声、像，随着虚拟3D等技术的成熟与发展，未来智能新闻甚至可以给受众还原新闻现场，受众所接受到的新闻不仅可看、可听，甚至可触、可闻、可感。

美国学者凯文·凯利还提出了“屏读”的概念，认为未来的屏幕不仅呈现内容，它还会观察人们，成为人们的镜子，屏幕既可以记录，又可以播放这些活动的数据库，不断自我追踪的结果，是对人们生活没有瑕疵的“记忆”，屏幕成为了我们身体的一部分。[6]

更有大胆的设想提出，未来智能传媒已经不需要任何实物介质，而是通过脑电波的交流完成。虽然这些想法目前处于构想阶段，但可以肯定的是，介质泛化将会是必然趋势。

（三）改写传统新闻基本定义：智能预测性新闻成为高级新闻报道样式

所谓预测，就是指通过历史数据采集、数学模型分析和调整，对事物未来的发展进行预测和估计。智能预测性新闻，是指计算机程序在对现有信息流分析的基础上，对未来可能出现的发展或结果进行准确的预测，提供新闻报道。

2008年美国谷歌公司提前14天成功预测出甲型H1N1流感在美国的爆发；美国Farecast公司对美国国内机票价格的预测，使平均每张机票节约50美元；美国沃尔玛公司预测出在季节性风暴期间，人们对特殊食物的需求等等，都可以看作是预测性新闻的例子。不过这也只是在大数据前提下，在人类智慧的干涉中完成的预测性新闻，与智能预测新闻还存在质的区别。

不同的新闻事件具有相关性，在已经发生的新闻事件中，通过对其相关性的分析，发现数据所呈现出来的发展趋势或异常变化，并将其作为新的数据加入到对新闻事件的分析和预测的报道中，这里面的数据，已经不是传统意义上的数字，而是一种信息。此时的前提条件是，人工智能也将会达到超人类智慧的层级，它能够对一个复杂的新闻事件进行分析和处理，最终做出正确的预测。随着传媒智能化的不断发展，在数据支撑、互联网泛化和人工智能的支撑下，预测性新闻将会成为一种全新的新闻报道样式。传统的新闻定义和概念也将会被颠覆，新近发生、实时直播已经不能够完全涵盖新闻在时效性上的定义，智能预测性新闻将成为高级新闻报道样式。

注释：

[1]史安斌,龙亦凡．新闻机器人溯源、现状与前景[J]．青年记者,2016(22):77-79．

[2]“快笔小新”上岗！新华社启用“机器人记者”[EB/OL]．新浪网，[2015-11-06]．http://tech．sina．com．cn/ it/2015-11-06/doc-ifxknius9710827．shtml．

[3]吕尚彬,刘奕夫．传媒智能化与智能传媒[J]．当代传播,2016(4)．

[4]刘锋．互联网 + 脑科学，中国脑计划的机会[EB/OL]．百度百家．http://liufeng．baijia．baidu．com/article/98062．

[5]思科预计2020年全球物联网设备达750亿台[EB/OL]．新浪网，[2013-10-01]．http://tech．sina．com．cn/t/2013-10-01/10518786414．shtml?utm_source=tuicool&utm_medium=referral．

[6]凯文·凯利． 必然［M］．周峰,董理,金阳,译．北京：电子工业出版社，2016：115．

(作者单位：南京政治学院新闻系)