智媒时代新闻从业者的价值位移及角色转型

田龙过 牟小颖

摘要：智媒时代，智能化技术的迭转更替使新闻事业迎来了新的发展。受众数据、算法式新闻及平台型媒体的出现，将人机协同的新生产机制融入了媒体内容生产的各个环节。大数据与人工智能在新闻领域的出现必将对新闻的生产模式产生再造效应，给传统新闻从业者带来重重冲击与围障，促使新闻从业者价值产生位移，角色发生转变。本文初步探析智媒体时代的显见优势、新闻从业者转型的必要之处，着重探讨传统新闻从业者如何在智媒时代转换媒体传播思维，处理好机器效率与人文精神的平衡，从而适应当下更迭的智能化新时代。

关键词：智媒时代；新闻从业者；价值位移；角色转型

中图分类号：G214 文献标志码：A 文章编号：1674-8883（2021）02-0188-02

目前，大数据、人工智能、物联网等技术被广泛运用于信息采集、内容生产、内容审核、平台分发等新闻产业的各个环节，受众数据、算法式新闻与平台型媒体等智媒要素正在逐渐重塑新闻事业，智能化已成为新闻界发展的重要趋势。人工智能参与内容创作具有客观呈现事物、高效信息加工、促进知识生产和精准指导生产决策[1]等方面的优势。新闻工作者必须在观点表达以及共情交流上有所创新，用人的价值取向引导机器的价值判断，从传统媒体时代下的“把关人”向智媒时代的“守门人”转型。

一、人工智能与人在新闻生产过程中的不同优势偏向

（一）人工智能信息处理的高效性与新闻记者细节捕捉呈现

人工智能信息处理的高效性与新闻记者细节捕捉呈现相结合，形成了新闻内容产出优势。机器人写作的最大优势在于时效性，可以将新闻热点以最短的时间编辑产出呈现到受众眼前，是目前新闻媒体竞争的关键所在。2018年全国两会期间，由新华智云研发的“媒体大脑”用15秒生成发布了全球首条关于两会内容的MGC（机器生产内容）视频新闻。传统新闻记者写作时间长短主要依赖于记者大脑的思考能力和打字速度，而新闻机器人只需完善硬件、优化程序，就可以不断提升成稿效率。

人工智能新闻写作产量是传统新闻记者无法比拟的，这种“量变”终将让新闻生产发生“质变”。美联社在应用新闻机器人之前每个季度能完成300篇左右的公司财报，而运用机器人以后，则达到了4400篇[2]。腾讯财经的Dreamwriter目前年均新闻写作发稿量已超过50万篇、8000万字[3]。同时人工智能时代的到来，带来了新闻事业形式的变革与创新。2020年全国两会期间，由新华智云自主研发的媒体大脑MAGIC推出“两会机器人”，首次在全国两会新闻报道中运用。“两会机器人”能够通过大数据技术在最短时间内帮助媒体完成高质量的两会报道短视频。人工智能运用其强大的数据分析能力，将数据进行可视化处理，生成信息量更大、可视化效果更好的短视频新闻，比以往的图文新闻具备更强的表现力。

由此可见，在信息处理速度与效率方面，机器新闻存在显著优势。但是新闻报道不是由高效的数据堆叠而成的，传统新闻记者对于新闻细节的捕捉能够激发数据无法表达的深层次情感，带给受众鲜活的感官刺激。当传统新闻从业者在信息处理能力方面丧失了与人工智能竞争的必要性，他们就需要提高自身对新闻观点的解读与阐述能力来彰显自己的优势。传统新闻从业者面对不同的采访对象能够提出针对性的观点，表明立场和态度。基于机器提供数据的精准思维，让人为的观点提炼具有说服力，结合人工和机器的双向优势，利用机器组稿提高效率和精准度，再人工着色进行稿件二次加工，增添温度、引起共鸣。

（二）人工智能的精准预测与新闻从业者的经验判断

将算法融入新闻生产，可以形成基于精准数据的思维方式，引领传统新闻从业者的思维导向，使得预测性报道成为可能。例如2020年全国两会，新华智云推出的“两会机器人”通过对比《政府工作报告》中提及的数据和对历年大数据的统计分析，智能生成报告词云，通过智能解析形成结构化的数据，揭示了两会发展新趋势。算法的精准性在某些方面必将突破新闻从业者对传统经验的认知，纠正经验误区。但是，新闻从业者不能被算法数据绑架，要对数据是否存在误差或有无误导大众嫌疑进行判断，利用传统经验和价值判断为算法数据赋予人文精神。

综上所述，在智能化新闻生产的各个环节中，人与机器都存在一些优势，新闻生产的“量变”终将带来新闻服务的“质变”，满足受众对新闻资讯的“长尾”需求。其在传统媒体平台和新媒体平台双平台发力的趋势，势必带来新闻生产模式的深层次重组。

二、智媒时代新闻从业者工作重心转移

（一）由“全序把关”向“人机协同把关”转移

智媒时代，新闻从业者的“把关人”角色“后置”，由传统的“全序把关”向“人机协同把关”转移。“人机合作”将为新闻内容审核模式提供新范式。机器审核能够在海量的信息中快速标注敏感词汇，过滤质量不佳的文章，再由人工编辑进行二次审核，显著提升新聞内容的审核效率。例如，一点资讯通过建立敏感词库和“差文过滤模型”的方式完成机器审核[4]，对标注敏感词汇的文章优先进行人工审核，对于确凿虚假和质量差的文章直接进行抑制处理，提高审核效率。另外，对于一些难度较大的图片类、视频类新闻，需要人工编辑进行辅助筛选。“双重审核”机制可以对新闻内容进行精准、快速审核，“人机协同把关”是新闻生产审核过程中不可避免的趋势。

（二）由“文本编辑”向“内容分发”转移

人工智能新闻写作的出现使得新闻从业者从文本编辑工作中解脱出来，可以将工作重点放到日常新闻内容运营及分发上。以新闻客户端为例，重大消息和突发事件往往会通过弹窗的方式第一时间推荐给受众，以此来提高用户打开客户端的概率，同时通过记录用户对该栏目的浏览时长和该客户端其他栏目的打开率以及停留时间，依靠算法获取用户数据，对受众进行个性化分析，在主位放置人工智能编辑的重要新闻，其他位置结合算法数据进行新闻的个性化分发。

在算法式新闻分发浪潮下，机器能够通过快速通读文章抓取关键词，结合上下文语境对新闻进行分类，为其打上“标签”从而实现内容的个性化推送。而针对一些较为复杂的视频类新闻，还需要人工编辑进行辅助判读。需要注意的是，算法分析受众在特定阶段接收新闻的偏好数据是为了提高新闻传播的“精准度”，而这种数据计算的“精准度”，生产出来的新闻又在潜移默化地培养受众的新闻接收习惯，会造成“信息茧房”或“回声室效应”，受众容易被算法框架束缚，难以满足用户扩大认知视野、全面理解世界的需求。如何重构与维系分发的渠道，是平台型媒体背后的商业利益与人文理念之间的权衡和博弈，是媒体行业必须面临的挑战。

三、算法式新闻终将回归人的价值本身

随着算法技术的成熟，传统新闻从业者能否被取代成为新闻界热议话题。机器新闻写作领域具有程式化、结构化特点，对于传统新闻从业人员来说，他们可以从这种简单、重复性强的工作中解脱出来，将工作重点放在更具创造性和挑战性的工作上，如新闻深度报道、实地考察调研等，显然是一件好事。从这种意义上来说，机器将推动新闻媒体人向高质量、重专业的方向发展。因此，目前人工智能会不会取代传统新闻从业者并不是新闻媒体该关注的重点，如何将人工价值与机器价值相结合，并最终让机器回归人的价值本身才是值得关注的问题。

（一）机器客观数据堆叠向人类共情能力回归

虽然大部分新闻报道需要尽可能客观地陈述新闻事实，但这并不意味着新闻报道就不需要人为的主观评价和感性认识。在一些新闻作品中，正是因为主观性判断和情感汇入，才形成了丰富、多元、真正“活”的新闻报道。例如，在2008年的汶川地震新闻报道中，四川电视台新闻主播宁远在播报地震伤亡人数时数次哽咽，感动了无数观众。目前，机器写作已经涉足小说、诗歌等存在情感传达的写作领域，说明它对人类情感的模拟能力正在不断提高，在未来的传播领域中，算法数据技术对人类情感进行计算、模拟的运用也将越来越普遍，机器也将拥有对情感的识别和表达能力，实现“情感智能化”。

（二）智能探索新闻价值向关注用户兴趣回归

智能化时代引导下的新闻生产必将是以人的价值、人的精神为主导的，是机械智能与人文精神高度融合的结果。算法式新闻最终要回归受众，这是基于坚持传统新闻价值和新闻客观标准形成的，要将信息接收者放在首要地位，将新闻价值与用户兴趣有效结合，这是算法回归人的价值的核心。例如，一点资讯研发出的“辟谣算法”能够通过已编辑的辟谣信息对已传播的相关谣言进行收回以及下架处理，与此同时，还可以运用算法数据定位曾点开此则谣言的用户，推送相关辟谣文章。“辟谣算法”的研发是新闻界运用机器尝试在新闻价值与用户的兴趣点之间寻求平衡的过程，是算法回归人的价值的初步探索。

四、结语

智媒时代的“人机协同”，是让传统新闻从业者拥有了更多的主动权还是被机器奴役，这取决于人对于智能化的态度。机器可以帮助记者快速抓取数据并进行计算，让新闻记者从纷繁芜杂、技术含量低的工作中解脱出来，重点挖掘人工智能写作所无法完成的深度报道和调查性报道。同时，新闻工作者的入职门槛也会相应提高，竞争压力变大，这促使记者不断提高危机意识，提升自己深度剖析新闻的素养和创新能力。机器新闻写作淘汰掉的是在网上拼凑新闻内容的低端新闻工作者，而创新型、深度报道型、评论型新闻将成为新闻记者的主战场。

参考文献：

[1] 彭兰.智媒趋势下内容生产中的人机关系[J].上海交通大学学报（哲学社会科学版），2020，28（01）：31-40.

[2] 张亚丹.机器人技术应用传统新闻领域的现状展望分析[J].城市党报研究，2020（06）：85-87.

[3] 王雨妍，陈丹.人工智能时代记者如何融入“智能化生產”[J].传媒，2020（03）：39-41.

[4] 刘沫潇.从“把关人”到“守望人”——算法式新闻分发下人工编辑的功能角色定位[J].电视研究，2019（02）：63-65.

作者简介：田龙过（1965—），男，陕西西安人，博士，教授，研究方向：媒体融合、新媒体传播。

牟小颖（1995—），女，山东烟台人，硕士在读，研究方向：新媒体传播。