论智能时代背景下的新闻内容生产

周鹏

摘  要  文章通过梳理智能时代背景下新闻内容生产的现状，发现人工智能技术虽为新闻内容生产带来了便捷和效率，但其发展也带来了内容类型模糊、内容来源模糊、内容“变身”、新闻工作者能力被削弱以及内容专业度下降等问题。人工智能技术迅猛发展，与以往任何一个时期出现的新技术一样，正在引起新闻内容生产的巨大变革。文章期望通过梳理现状，发现问题，为业界提供行之有效的创新策略。

关键词  智能时代;人工智能;新闻内容生产

中图分类号  G2      文献标识码  A      文章编号  2096-0360（2020）08-0038-04

控制论之父维纳在其名著《人有人的用处》中谈到自动化技术和智能机器时，得出一个结论：“智能机器的趋势是要在所有层面上取代人类，而非只是用机器能源和力量取代人类的能源和力量。”显然，这种新的取代将对我们的生活产生深远影响[1]。在人工智能发展尚处初级阶段的今天，维纳的话显得有些激进和夸张，但不可否认人工智能技术正在疯狂生长，并极大地改变了人们的生活生产方式。例如：在医疗健康领域，智能叫号、智能诊断和智能手术等高效助力健康医疗产业;在教育领域，AI技术优化在线教育，并根据算法为学生制定个性化学习计划;在新闻生产领域，人工智能技术的渗透是近年来的一个现象级的发展[2]。智能速记、智能转换、智能监控与检测以及AI合成主播等人工智能产品助力发展，使新闻内容生产发生着巨大的变化。在此主要从新闻内容生产过程角度研究人工智能技术对新闻内容生产的影响。

1  智能时代背景下新闻内容生产现状

在智能时代背景下，人工智能技术迅猛发展，引起新闻内容生产的巨大变革。在阐述人工智能技术在新闻内容生产过程中的应用前，需理清人工智能技术的概念和人工智能技术在新闻内容生产实践中具体包含的技术。

在语义上，“人工”是指人造的;“智”是指智慧，是人这一主体从感知到记忆再到思维的全过程;“能”是指能力，它是由智慧产生的结果，表现为行为和语言。“智”与“能”合称“智能”。那么，从语义上看，人工智能就是人为创造的智能。在计算机科学中，人工智能（Artificial intelligence，缩写AI）与自然智能（natural intelligence， 缩写NI）相对应，该领域研究能根据环境处理信息的“智能主体”（intelligent agents）如何最优化决策的过程，涉及的子领域包括大数据、机器学习、图像识别、神经网络[3]。通俗讲，人工智能就是人类通过模拟自己的感知、记忆、思维，并制造出能听会说会看会思考会学习会作为的技术产品用于人类生产生活实践的一门新技术学科。

具体到新闻内容生产实践中，人工智能技术具体包含哪些技术？由中国社会科学院新闻与传播研究所主持编撰的关于新媒体发展的年度报告——《中国新媒体发展报告（2019）》中的《人工智能的发展及其在新闻领域的应用》详细介绍了人工智能技术在新闻中的运用情况。以这篇汇报为根本，总结了现在与新闻内容生产有联系的人工智能技术。主要分五大部分：一是新闻内容生产选题环节的智能推送;二是新闻内容生产采集环节的传感器新闻以及机器人记者;三是新闻内容加工环节的机器人写作;四是新闻内容分发环节的智能推送和跨领域合作;五是新闻内容反馈环节的传感器新闻反馈和智能监控与检测反馈[4]。如表1所示。

由此看来，目前的人工智能技术主要为人类服务，是人类发展自身的辅助工具。

1.1  智能时代内容选题：站在数据“肩膀”上做事业

在新闻内容选题方面，人工智能技术主要用于智能选题。一是通过搜集大量数据，发现日常生活中值得关注的选题。比如，路透社的News Tracer（新闻追踪系统）能实时监控分析Twitter，并抢在其他媒体报道前发现新闻线索，提供新闻选题，拓宽报道内容。二是通过系统分析数据，发现新的写作思路。三是检测异常数据，通知记者，以便记者及时做出反应。例如树洞AI，通过巡视各大社交平台的树洞信息，过滤无关信息，筛选出有自杀倾向的信息，并根据用户使用语言的风险等级进行预警。一旦树洞AI预警，一则有关社会新闻的选题就出现了。由此可见，目前智能选题主要依靠人工智能技术搜集的大量数据作为选题的分析依据。

1.2  智能时代内容采集：智能机器逐渐生长为人的三头六臂

在新闻内容生产采集方面，目前，人工智能技术主要表现为传感器新闻和机器人记者。一是通过传感器发现自然环境、社会环境、生物体等宏观变化数据，以便采集有价值的内容。例如，2014年，央视晚间新闻“据说春运”特别节目，第一次用百度地图LBS定位的可视化大数据，播报国内春节人口迁徙情况。二是在采访活动中，机器人可以以记者的身份进行采访。例如，全球首个AI合成女主播“新小萌”在2019年两会报道中正式上岗，使智能化编辑部成为可能。三是在广播电视节目录制中，机器人可通过与现场嘉宾互动来采集信息。例如，浙江广电的人工智能机器人“小聪”，它会聊天，会算题，还能在演播现场用灵活的肢体动作进行互动。四是机器人可智能速记和智能转换，提高了新闻内容采集效率。如，科大讯飞、有道翻译官、微信等工具都能快速将语音或图片转换成文字。新聞是需深度思考和人文关怀才能延续的行业，而人工智能技术暂不具备这一成熟的思维能力，因此主要作为新闻工作者的辅助工具出现，并在很长一段时间内也将以新闻工作者的辅助工具身份出现，为将来新闻内容的生产探寻规律，分析趋势。

1.3  智能时代信息加工：精准高效+初次把关

在新闻内容生产加工方面，目前，主要表现为机器人写作。一是机器人可搜集信息编撰成文。例如，新华社“快笔小新”，可根据公开信息，自动通过“采集数据”“综合分析”和“匹配模板”三个环节迅速成稿。二是机器人在新闻内容生产加工中可起初把关作用。如，腾讯新闻推出的智能内容生产引擎青云系统，负责承担内容生产加工中全部素材的检索、筛稿、文本纠错到摘要生成、自动写作、智能配图等，以达到人机结合，提升生产效率。从莎草纸到蒸汽机到发电机到互联网再到人工智能，媒介一直在发展，人类也一直面对新问题。现在，我们面临信息过载的问题。人工智能技术的出现，不仅能对海量内容进行初把关，还提高信息加工效率，将新闻从业者从信息海洋中拯救上岸，有助于他们从事更多的创造性工作。

1.4  智能时代内容分发：精准画像+热门推荐+落地合作

在内容生产分发方面，主要表现为智能推送和跨领域合作。一是人工智能技术根据受众的性别、年龄、居住地、偏好等进行画像，再结合受众所在场景、时间等进一步画像，从而达到智能的精准推送。如，腾讯《天天快报》通过人工智能技术计算受众的兴趣，向受众推荐喜欢的内容。二是人工智能技术通过收集受众的历史浏览记录进行热门推荐。如，新闻分发平台设置一个时间窗口，统计受众在过去一段时间所有新闻的点击量，再把点击量最大的新闻推荐给受众。三是人工智能技术产品与新闻媒体联袂，目前，主要表现为新闻媒体与智能家居平台的合作。例如，智能音箱“小度”与喜马拉雅FM的合作，听众可以通过“小度”直接唤醒喜马拉雅平台的新闻音频节目。这一创新做法紧跟人工智能技术的发展步伐，抢先落地发展前景光明的智能家居平台，不失为内容生产分发路径中的良策。

1.5  智能时代机器反馈：追踪监控反馈+生理方面反馈

在内容生产反馈方面，目前，主要表现为智能监控与检测和传感器新闻的生理检测。一是人工智能技术能够监控和检测互联网中的海量文本、音频和视频，进而核对内容的真实性。一旦发现不实、不当以及文词语法错误等问题，就立即反馈新闻工作人员，这有助于提高新闻行业整体水平。比如，路透社使用News，Tracer（新聞追踪系统）监控Twitter上每天数以亿计的信息，对识别的真假、不合理信息采取相对措施。二是根据传感器检测新闻受众的面部表情，推算出其情绪波动，从而为制定个性化内容提供思路。例如，传感器新闻反馈的初探——2018两会期间，新华网影视传感评测实验室的同步实验。Star生物传感器智能机器人实时收集了30位听会观众的面部表情，作为对听会内容的反馈数据[6]。这一做法尚处于萌芽阶段，但有望发展成为更加成熟的系统应用于新闻报道中。

2  智能时代背景下新闻内容生产存在的问题

人工智能技术作为智能时代的新事物，满足了人们探索未知的好奇心。它通过搜集大量数据，并进行统计分析，在新闻内容生产中，不仅可以对过载信息进行初把关，还可分发内容、监控数据以及反馈数据等，给人们的生活工作带来极大便捷，但人工智能技术作为新生事物难免存在诸多问题。

2.1  从业者能力被弱化，价值观被淡化

人工智能技术通过分析大量数据和越来越完善的建模，会变得越来越像人一样去思考。随着技术的发展，它不会局限于仅为新闻工作者提供选题、思路和预警。而会在不断的机器学习中去开辟出人类达不到的区域。加之人工智能产品没有生老病死一说，它犹如千年不死的“人”。长久不断的快速学习会让它成为不可预估的超人类。试想一个掌握了人类方方面面理论，并能永不会疲惫的投入生产实践的机器人会怎么样？它会用掌握的大量数据来挑战人对数据的解码能力，甚至重新建构人的思维。例如，智能机器人通过数据分析向人类推送某一类内容，从而影响人对事物的认识，新闻从业者也是人的一部分，也同样会被影响。分析数据通过智能机器人代劳，机器人还可用自己分析的结果来影响从业者。长此以往，从业者就会面临分析思考能力被弱化，价值观被淡化的困境。

2.2  内容生产专业度降低

在制作新闻内容产品时，引入人工智能技术，本意是为了辅助新闻从业者探寻世界的客观规律，以便更好的认识世界和改造世界。但当人工智能技术初来乍到之际，人们对它抱有极大的好奇心和新鲜感。一味夸赞其采集方式的便捷，撰文速度之快，却忽略了内容的深加工，忽略了在关注机器的时候，出让了关注人的资源空间。以内容的专业度来换机器的高速度和模板化，不见得是明智之举。社会的发展最终是以人为本，而不是以机器为本。

2.3  内容边界模糊，颠覆受众认知思维

未来，人工智能技术不仅仅局限于财经、地质灾害、体育等只需统计数据就可快速成文的领域，还会涉及人文社科、军事、社会等更宽泛的领域。通俗和严肃、专业内容和业余内容、理性内容和感性内容统统归入人工智能技术中，就容易导致不同内容的边界模糊，从而颠覆受众认知思维。这不再是人决定机器，而是机器在影响人。新闻工作者把握媒体内容制作权，一旦机器被影响，就变成了人工智能的意见领袖，将会在不知不觉中成为机器颠覆人类思维的“辅助者”。

2.4  内容来源模糊，版权保护遭破坏

人人都有权编辑发布信息的时代，造就了众多生产者和分发途径，增加了人工智能技术识别内容来源的难度。受众面对大量的信息，最关心内容本身讲了什么，而不关心内容是由谁生产的。这不仅容易打击新闻从业者的原创力，也破坏了版权。

2.5  内容在分发渠道中不断“变身”

由于人工智能技术的拥有者不同，所以对内容的需求也不同。拥有者会根据自身需要改编人工智能技术提供的内容。在分发过程中，次一级、次两级、甚至次三级、次四级的接受者再根据自身不同需要进行改编。在这一过程中，人工智能技术提供的内容就在不断“变身”中走向受众，最终谁是最初的内容产出者也就此石沉大海。

3  智能时代背景下新闻内容生产的创新策略

人工智能在新闻内容生产中存在从业者能力被削弱、内容边界模糊、内容来源模糊、内容变身等诸多问题。放之任之不可取，但要使人工智能技术更好的辅助新闻内容生产，就必须发挥人的不可替代的优势。

3.1  深挖不可替代之优势：理性+温度+实践+想象力

针对从业者的分析思考能力可能被弱化，价值观可能被淡化这一预见。我们可以深挖自身不可替代的优势。新闻从业者在内容生产中有能力沉着冷静的应付实际情况，并迅速做出反应，应时应地的提供多种解决方案，并选择最优方案执行。从业者要充分发挥这种理性思维，提高自身的专业判断和专业解码能力，观察智能机器人开辟的新内容领域的价值，并及时制止一些危险领域。新闻从业者也需要积极传达人类思想与情感，为冰冷的机器和数据赋予温度和正义，帮助机器学习挖掘正义的内容和选题。另外，新闻从业者要走出室内多实践，常去新闻现场仔细观察和调查真实社会现象，进行深度思考，挑出的选题要切实关注人。最后，强调的是发挥人作为主体的极大优势——天马行空的想象力。

3.2  从业者需警惕技术陷阱，增强识别与超越陷阱的能力

在机器飞速发展的同时，新闻工作者也要积极提高自身的专业素质。以内容深加工和以人为本的理念接受机器发展带来的挑战。新闻工作者作为社会前沿的瞭望哨哨兵，也应该时刻警惕与人工智能技术给人类带来的种种陷阱，并不断训练自身识别和超越陷阱的能力。一是主动学习人工智能技术的相关编程知识;二是学习文史哲知识，用历史的、辩证的、开放的视野看待问题。

3.3  内容类型模糊之良方：技术方阵+受众素养提升

对于人工智能技术中不同内容边界模糊的洞见，可有两法缓解。

一是受无线电台发展的影响而得。在无线电台发展黄金期，大多数人都期望拥有一台自己的无线电台，就像现在人们拥有手机一样正常。这给当时的军事和媒体造成了困扰。信号混乱和错误，导致救援迟缓，军事机密外泄等。当时采取的方法是将日常使用的无线电台、媒体使用的无线电台和军方使用的无线电台严格隔开。放在智能时代，笔者认为依然适用，我们可以将人工智能技术分为日常生活矩阵、媒体矩阵、军事矩阵等不同的大领域。以便解决内容类型模糊，延误办事效率等问题。对于媒体内容制作与分发也有益处。

二是提议培养受众识别人工智能技术产出产品的素养。新闻工作者有利用人工智能技术生产内容的能力，受众有识别的能力。两者在同一个意义空间，更有利于新闻行业发展和社会进步。

3.4  内容来源模糊及传播路径变迁之良方：标记法+律法+受众举报机制

内容来源模糊和内容传播过程中“变身”都容易引发版权纠纷。笔者认为首要措施是采用标记法来改善这一状况。针对内容来源模糊问题，可实施“来源标记”，即使用人工智能技术对原创内容进行标记。针对内容传播过程中“变身”问题，可实施“路径标记。即使用人工智能技术对原创内容在浩瀚互联网中的流动路径进行标记，以便日后寻其痕迹。其次，制定严格的律法，将律法落实到人工智能技术生产者、使用者等主体上。再者，设置受众举报机制，一旦发现利用人工智能技术制造为自身谋利益，侵犯他们权益的内容时，就积极举报。孕育出一个使用人工智能技术的良好环境，真正促进复杂世界有序发展。

技术是服務于人的，人工智能的发展是为了给人类提供更好的新闻内容生产服务。人工智能技术现在正处在初级阶段，可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才而无通才[7]，难免会出现诸多问题，新闻工作者应以积极乐观的态度去看待它，并提高自身综合素质能力以应对人工智能技术带来的挑战。本文现在的思考是从传统新闻选题、采集、加工、分发和反馈环节来看，大胆地想，未来也许这一过程都会被新技术颠覆。

参考文献

[1]维纳.人有人的用处：控制论和社会[M].北京：北京大学出版社，2010.

[2]喻国明，兰美娜，李玮.智能化：未来传播模式创新的核心逻辑——兼论“人工智能+媒体”的基本运作范式[J].新闻与写作，2017（3）：41-45.

[3]Russell，Stuart J.，Norvig，Peter.Artificial Intelligence：A Modern Approach（2nd ed.）[M].Upper Saddle River，New Jersey：Prentice Hall，2003.

[4]唐绪军.中国新媒体发展报告[M].北京：社会科学文献出版社，2018.

[5]唐绪军，黄楚新，王丹.中国新媒体发展现状与趋势——2019年新媒体蓝皮书主报告[J].中国报业，2019（13）：34-36.

[6]唐绪军.中国新媒体发展报告[M].北京：社会科学文献出版社，2018.

[7]谭铁牛.人工智能的历史、现状和未来[J].智慧中国，2019（Z1）：87-91.