更新与迭代：人工智能时代的新闻

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随着5G、物联网、大数据等新通讯传播技术的发展，人工智能已经全面进入人类生活，对各行各业产生深度影响，新闻业首当其冲。2006年，美国汤姆森金融公司利用软件自动生成经济新闻稿件，首开人工智能技术与传媒行业融合的先例。从此，人工智能在新闻业的应用不断推进，随着技术更新与应用升级，新闻业也焕发出新的生机。如今，人工智能技术已经不仅局限在新闻生产，更多延伸向传播流程和用户体验。不仅如此，基于量子计算和区块链的全新新闻传播形态也已出现，将成为未来一段时间内人工智能新闻的主要发展方向。

人工智能新闻的国际应用

人工智能是研究、开发用于模拟和扩展人的智能的一门新科学技术，本质是机器通过深度学习自主解决问题。发展至今，人工智能已经走过了基础层阶段，并逐步延伸向感知层和认知层的技术研发，涉及到包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、人机交互、特征识别、语音识别、知识图谱等在内的关键技术。①具体到新闻业，人工智能技术已经在机器新闻写作、智能新闻推送、事实核查等领域得到广泛应用，日渐融入国际媒体新闻报道的常规机制。具体来看，目前国际媒体对人工智能技术的应用主要体现在以下几个方面：

（一）智能机器人与智能新闻生产

基于机器学习模型，智能机器人可以通过设定程序自主采集信息并组织生产内容，产生的新闻报道即称智能新闻。可以说，智能新闻写作已经成为新闻业中人工智能最为成熟的应用。华盛顿邮报2016 年推出的Heliograf 是近年表现最出色的新闻写作机器人，被誉为新闻界最有经验的人工智能。Heliograf 最早应用于巴西里约奥运会报道，根据实时赛事数据自动生成叙事新闻。2017 年，Heliograf 得到进一步推广应用，撰写超过800篇比赛和选举报道。

此前，人工智能新闻主要集中在体育赛事、财经报道、突发事件等具有“高数据密集度、高信息透明度、低语境”特点的新闻报道中。②近年，各国媒体投入大量精力，致力于推进人机协同的工作模式。如今，智能机器人已不仅能够按照既定程序处理稿件，还可用于热点预测、信息采集、数据分析以及内容管理等方面。2019年，英国广播公司（BBC）开展了一项名为Salco 的实验项目，通过技术将数据处理、报道处理和编辑批准合成记者手中一个“单击”过程。在此过程中，机器首先收集原始数据，根据记者设计的模板自动生成丰富的本地报道。看似简单的一键操作，实际上涵盖了传统新闻制作的五大步骤——处理数据、编写稿件、总结数据、编辑批准、排版制作。目前初步试验已经完成，实现了在BBC 新闻网上创建一定规模的自动化报道所需工具和相应程序。

除了新闻写作，智能机器人还被用于新闻事实核查。2016年，谷歌就在其新闻服务中内置了智能机器人程序，在引用数据信息时就会自动触发事实核查流程，为新闻信息的真实性提供核查把关。2018年，法新社在脸书资助下设立了英、西、葡语的事实核查博客Factuel。根据杜克记者实验室2019 年发布数据，目前在68 个国家地区至少有210 个事实核查平台正在运行。利用人工智能技术甄别和打击虚假新闻，正在成为普遍现象。

（二）算法技术与智能新闻分发

算法技术主要对用户使用数据进行搜集和精准分析，形成符合用户喜好的个性化推送。目前，基于大数据算法的个性化推送已经基本普及，不仅大大提高分发效率，也更加契合用户使用习惯。2016 年，纽约时报推出的Blossom 就可以实现将“特定”文字、配图、视频甚至定制话题推送给用户。

如今，算法技术应用更加普遍，最新的算法技术不仅可以不依靠第三方社交平台获取数据，还可以结合时空场景实现更为精准的内容推送。2019年末，纽约时报开发了一个名为TAFI 的工具，以优化在脸书和推特上的内容投放策略。这个新工具无需通过平台提供的用户浏览数据来判断其偏好，而是从时报已有用户出发，依据文章在社交媒体上的表现数据，对用户内容偏好展开深入分析，使得对用户与内容的追踪匹配更加高效。

（三）可视化技术与智能新闻感知

数据可视化是关于数据视觉表现形式的技术，在新闻业的应用有两种，一是利用文字信息和图表生成的数据新闻，二是借助可穿戴设备的沉浸式新闻呈现。2010 年，卫报推出一则题为《伊拉克战争日志》的报道，通过来自维基解密的数据，借用谷歌地图提供的免费软件Google fushion 形成一幅点图，将伊拉克战争中所有伤亡标注于地图上，系统数据和立体展现使得战争的残酷格外触目惊心，也使得卫报一举成为数据新闻的翘楚。数据新闻现已发展成为一个成熟的新闻类别，未来仍将是新闻发展的主要趋势之一。

目前，沉浸式新闻呈现主要集中在VR/AR 等虚拟现实技术的新闻应用。2018年，BBC 推出的《筑堤尼罗河》广受好评，用户通过可穿戴设备观看基于新闻事实形成的画面，同时体验到360 度环绕音效，与主持人一起探寻埃塞俄比亚大坝前世今生。2019 年“信息之美奖”将“特别类金奖”授予《星巴克数据墙》，这幅从地板到天花板的巨大视觉作品，基于AR 的交互体验，让用户直接感受三维动画和墙上的附加内容。可以说，新闻已经跳出视觉二维范畴，走向可供感知的多维时代。

（四）自然语言处理技术与用户交互体验

最初，自然语言处理技术的应用在于利用工具提高效率。2016年，卫报为了测试用户对手机端不同新闻格式的态度，以总统大选为契机，测试用户对实时结果推送的反应。随着用户人数增加，其中设置的大量开放问题得到数以万计回复。卫报通过自然语言分析技术，大大减少了标记和统计非标准化回答所需的时间，高效实现实验目标，也成功将这一技术引入新闻业。近年，深度学习自然语言处理技术开始应用于提升用户交互体验。2018年，纽约时报为其标志性增刊《纽约时报杂志》制作了一个音频版本，名为Audiozine，让用户“就像参观博物馆一样，戴上耳机，在向导的陪同讲解下，聆听和感受这本杂志”。

此外，人工智能技术在新闻业的应用还包括智能翻译、智能收录、语音文字转换、文字视频转换、识别视频内容以及智能影响技术等等。

人工智能对新闻的影响

人工智能技术拓展了新闻在生产、传播、呈现、体验等各个环节的方式和路径，也为新闻带来前所未有的挑战。作为前沿热点技术，人工智能技术带来的变化渗透在新闻的方方面面。

其一，新闻生产的智能化和自动化。在新闻的生产环节，通过机器获取海量信息进行集成分析，利用大数据抓取并高效处理数据，极大地突破记者人工获取信息的局限，拓展新闻采集新途径。自此，新闻生产不再单靠记者自身能力，而在机器辅助下实现信息获取、数据分析同步进行，甚至内容组稿、制作发稿都在短时间内高效完成。在提高时效的同时，也可以提升信息分析和数据采用的准确性。当然，这也大大提升了新闻生产对于信息数据来源的依赖性，容易受到基于技术本身带来的不确定因素的影响。一旦数据失灵或被人为操控，由此生成的新闻也就失去了真实性和精准性。

其二，新闻传播的场景化和动态化。基于用户画像推荐个性化，已经成为当下新闻媒体实现内容传播的大势。主要是基于算法技术，通过对用户设置的基本信息和浏览记录做标签归类，获取用户的内容消费行为，分析用户的内容使用需求，进而实现新闻内容的个性精准推送。随着算法技术的进一步深化，还可以将用户的内容消费进一步精细划分，结合具体的时空场景，提供实时适境的内容。

用户体验的个性化和立体化。基于场景化、动态化的内容推送机制，所有的新闻内容都将以“此时此地此人”为立体标签，用户体验将在高度个性化的同时，实现立体化的时空覆盖。同时，在感知层面，随着虚拟技术及其接受设备的进一步发展普及，用户将可以超出视听层面，实现立体的全方位、全感官的新闻体验，一方面增强用户的互动性和趣味性，另一方面也极大提升了新闻信息的冲击力和传播效率。

人工智能新闻的未来走向

纵观国际媒体，提高大数据运算效率和提高新闻真实性将是近期技术改革的主要着力点。具体来看，量子计算和区块链新闻将是未来一段时间内的焦点。

量子计算，即利用量子力学基本原理来加速解决复杂计算的过程。相较于传统计算机，量子计算能更高效地处理海量数据。传统计算要靠微芯片材料与晶体管提升算力，即由微芯片在0 和1 之间交替完成信息处理，晶体管数量与芯片处理电信号的速度成正比。量子计算则可兼容0 和1，使得计算速度产生质的飞跃。换句话说，量子计算赋能下的人工智能，计算能力将得到飞跃式发展，数据处理速度将极大提高。应该说，量子计算将对整个人工智能技术的发展起到飞跃性的提升，就其在新闻传播领域的具体应用，还需要在接下来几年中进一步显现。

而区块链新闻是指基于区块链技术呈现的更为客观的、透明的、不可篡改的数字化新闻。最突出的特点就是客观、真实，基于时间链条上的信息数据的每一次修改都会被记录且不能再次更改。换句话说，信息编辑、增添和修改的全流程都清晰可见。这个特点对新闻来说具有打击虚假新闻、增强新闻透明度、推动公共新闻发展的优势，有力解决了虚假新闻问题。

人工智能为新闻带来了极大的改变，国际媒体都在致力于人工智能的深化应用，未来仍将是新闻业发展的焦点。

（作者分别系中国传媒大学传播研究院硕士研究生、中国传媒大学传播研究院讲师）

注释：

①沈浩、袁璐：《人工智能：重塑媒体融合新生态》，《现代传播》2018年第7期。

②张亮：《人工智能时代新闻生产的流程再造》，《出版广角》2019第3期。