人工智能与变革中的新闻传播业

汪 勤

1956年，美国Dartmouth大学召开了一个为期两月的交流会，会议上首次正式使用了人工智能（AI）这一术语，人工智能从此走入大众视野，同时开创了人工智能的研究方向和学科。经过数十年的发展，人工智能技术不断迭代更新，人工智能系统开始商业化逐渐进入市场。随着网络技术的不断提升，新闻传播业的发展越来越依赖于前沿性技术、颠覆性技术的发展。近年来，机器新闻写作、算法智能推荐、虚拟现实等人工智能技术开始在传媒行业发挥重要作用，与此同时，新闻传播业也随人工智能技术的加入发生着变革。

一、人工智能的概念

人工智能（Artificial Intelligence）简称AI，又称机器智能（Machine Intelligence），是一门综合了计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学、哲学等多种学科而发展起来的交叉学科。人工智能涉及的研究领域主要有专家系统、模式识别、自然语言理解、博弈、机器学习、自动程序设计、智能决定支持系统和人工神经网络等。当新闻传播业有了人工智能技术加入之后，越来越多的学者开始研究新闻传播领域的人工智能技术应用与发展。

斯坦福大学人工智能研究中心的尼尔森教授在《人工智能》一书中这样定义人工智能：“人工智能是关于知识的科学——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”美国麻省理工学院的斯坦·温斯顿在《人工智能》教科书中写道：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能的工作。”①陈庆霞：《人工智能研究纲领的基本问题和发展趋势》，南京航空航天大学硕士学位论文，2009年。蔡自兴在《人工智能及其应用》一书中下了三种定义：能够在各类环境中自主地或交换地执行各种拟人任务的机器，叫智能机器；人工智能（学科）是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支；人工智能（能力）是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。②蔡自兴、徐光：《人工智能及其应用》，清华大学出版社，2004年，第2页。高盛在12月中旬发布的《2016年人工智能生态报告》中给出的定义是：人工智能是制造智能机器、可学习计算程序和需要人类智慧解决问题的科学和工程。③《高盛百页人工智能生态报告：美国仍是主导力量，中国正高速成长》，https：//www.huxiu.com/article/174328.html？f=retweeted.本文认为，人工智能即是对人的意识、思维等信息过程的模拟，其最基本的目标就是用机器（主要是计算机）来模仿和实现人类的智能行为，让机器表现出类似人的智慧，让机器智能化，学会“思考”并服务人类。

二、人工智能技术在新闻传播业的应用

经过六十多年的发展，人工智能在许多领域得到应用，作为研究模拟人类智能的学科，理论上对人类任何行为的模拟都属于人工智能的研究范畴。人工智能技术在新闻传播行业的应用主要集中在两个层面：一是人工智能对新闻生产、叙事、呈现等方面的影响；二是新闻与用户之间的关系。④张志安：《人工智能带给新闻业新的速度和体验，却无法带来真相与解释》，http：//dy.163.com/v2/article/detail/CSSNT4GN05118VJ5.html.现如今，机器人新闻写作、新闻精准分发、智能机器人互动等人工智能技术已经在新闻传播实践中得到应用，人工智能深入影响着传媒行业的生态变革。

（一）内容生产：机器人新闻

在人工智能热潮的催化下，“机器人写手”迅速活跃在新闻传播业，且表现出色：2014年3月10日，美国加利福尼亚州发生6.9级地震，《洛杉矶时报》的机器人写手帮助其成为当时最快在网站上报道该消息的媒体；2014年7月，美联社与科技公司合作，使用的Wordsmith平台自动编发企业财报；2015年9月，腾讯财经推出了自动化新闻写作机器人“DreamWriter”。2017年8月，智能机器人用时不到30秒就撰写发布了关于四川九寨沟地震的报道。

新闻机器人简单地说就是一套特定的算法，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的一种计算机程序。①滕瀚：《从“新闻工业化生产”到“新闻智能化传播”》，《新闻记者》，2017年第1期，第34-39页。机器人在快速抓取、发布、推送新闻资讯上比人力操作更具有优势。机器人新闻改变传统的新闻生产模式，快速、模板化的写作方式把新闻记者从繁复的数据整理中解放出来，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。人工智能与新闻的结合为新闻报道生产、发布全面提速。

（二）内容分发：个性化推送

人工智能技术对新闻传播业的业务链条起着深刻的变革作用。在智媒环境下，“兴趣爱好”逐渐成为用户获取新闻资讯的原动力，媒体基于用户“兴趣爱好”的算法分析形成“私人订制”式的、个性化的新闻推送。今日头条、一点资讯、天天快报等都是这类个性化推送的代表，结合人工智能分析为每一个用户找到能够满足其需求的内容。

今日头条实现个性化推送的核心关键在于对用户数据信息的收集和分析，用户的数据信息来源主要有三个方面：用户的使用行为、用户所处的环境特征、用户的社交关系特征。②喻国明、刘界儒、李阳：《数据新闻现存的问题与解决之道——兼论人工智能的应用价值》，《新闻爱好者》，2017年第6期，第4-7页。通过这些数据，今日头条的后台系统把用户行为、地理、社交三方面特征组合，利用算法综合实现对用户个人偏好和信息需求的挖掘，进而为用户推送标签化信息，实现比用户更懂自己。个性化推送改变了传统的新闻受众接收环节，整个新闻生产业务链条正在面临重塑。随着人工智能的发展，新闻分发会更精准、更个性化，更好地满足分布式新闻的推送机制。

（三）智能互动：对话式新闻

人工智能基于用户的关注点自行编写图谱并以对话形式呈现出来。对话式新闻就是智能互动的体现，它将新闻以聊天对话的形式展现给用户，提供拟人化的对话场景。③《人工智能在新闻交互上的应用——对话式新闻》http：//www.sohu.com/a/169743374_505870.

聊天机器人一直试图使程序更加完善，让人们认为自己是在跟另外一个真实的“人”聊天。媒体的聊天机器人在与用户进行交流互动上同样十分注重这一点。例如数字移动新闻网站Quartz研发的聊天机器人，除了搜集不同的新闻消息、新闻线索之外，最基本的功能就是同用户进行对话。Quartz的界面是个简单的对话窗口，它会用聊天式的口吻向用户推荐新闻信息，用户想要更深入地了解自己感兴趣的话题时，直接点击窗口下方的选项进行追问即可。目前国内有三个人工智能在新闻交互上应用的例子：“百度新闻”“封面新闻”以及中央人民广播电台旗下新闻客户端“下文”。

聊天式新闻大大提升了用户黏性，聊天机器人使用户停留的时间变长。同时，在提升机器人与用户交互的流畅度方面还需要增强机器人识别文本和语义的能力。

三、关于人工智能应用于新闻业的思考

（一）新闻人的新挑战

“机器新闻写作”一经问世，人们开始热议媒体从业人员会不会就此失业。从媒体变革的速度上来看，至少在当前和未来相当长的一段时间之内，机器智能还无法替代人的智慧。人工智能所擅长的是对规格化、模式化海量数据的处理，仅就内容生产而言，“机器新闻写作”着重于规格化的新闻资讯，对于不同语料库语言风格的智能化学习，内容生产具有一定的机械性。对于复杂事物的判断，机器人还是不及人类。所以，新闻记者要对机器人新闻写作带来的威胁做出应对，深度报道、调查性报道是很好的突破口。

程序、数据、“云”是未来新闻生产系统的新关键词。在新技术的作用下，未来新闻生产流程势必会被重构，未来的新闻生产系统将进一步打破当下传媒业的新闻生产格局。传播秩序的重建在未来也会成为一个重要的挑战。传媒业原有边界将进一步消解，在这样重构的生态中，新闻从业人员需要快速适应机器新闻时代的新变化，提升新闻专业素养和能力，找到新闻人在智能媒体时代的独特价值。

（二）“信息茧房”不容忽视

桑斯坦在他的《网络共和国》一书对于“信息茧房”有非常好的描述，书中开篇生动地描述了“个人日报”现象。这种“个人日报”式的信息选择行为会导致“信息茧房”的形成。在公共信息缺失的环境下，广大受众只喜欢关注自己感兴趣的信息，这就容易造成认知能力的缺失，“成见系统”一旦完全形成，对与自己意见相左的事情就难以认同，观点容易极化。人们长期沉浸在人工智能的算法推送下，消费私人订制式的个性化信息，逐渐失去了解不同事物的机会、兴趣与能力，牢牢地将自己困在“信息茧房”之中。

避免“信息茧房”效应的发生，需要从两个方面来考虑：从技术角度来讲，要提升人工智能的用户洞察技术，使它的算法更聪明、更加完整准确地测度到人们信息需求的全貌和重点，改善用户洞察技术对于人们需求定义的代表性和完整性。从用户自身而言，必须有打破“信息茧房”的自觉意识，提升自身的媒介素养、网络素养，自觉地将这类小圈子的资讯叠加进大社会的资讯。④喻国明：《“信息茧房”禁锢了我们的双眼》，《领导科学》，2016年第36期，第20页。我们需要“个人的日报”，也需要“大家的日报”。当然，避免“信息茧房”负面效应的发生，除了用户自身有意识地去了解公共信息，还需要媒体、组织、社会等多方的努力。

四、结语

人工智能技术改变传统的新闻生产模式，使用户信息获取和接收方式都发生了改变，使新闻生产更加高效、信息分发更加精准，人工智能技术革新了新闻内容的生产流程、媒体运营方式、新闻产品形态，极大影响了新闻传播业的变革。除重视人工智能技术在媒体发展中的积极作用之外，我们也要关注媒体应用新兴技术进行融合发展和转型升级过程中需要面临的问题，如机器新闻写作的机械性问题、“个人日报”带来的“信息茧房”问题、智能互动的交互局限性问题等。未来，良性新闻的生产和传播必将是在智能机器与人类智慧的共同参与下完成。