试析人工智能技术在媒体信息生产与传播中的相关运用

◎殷 俊

(东台市融媒体中心，江苏 盐城 224200)

随着计算机技术的发展和媒体智慧化进程的推进，人工智能技术在信息生产与传播领域中的应用也越来越广泛，再加上互联网覆盖范围的不断扩大，人工智能技术已经渗透到了社会经济发展的各行各业中。人工智能技术特有的语音文字识别、智能搜索以及大数据推送功能，已经对传统的信息生产方式和传播方式产生了影响，不仅提高了信息的采集效率、制作速度与推广效率，还拓宽了信息的传播范围。

一、人工智能技术与媒体信息生产传播特征

(一)Chat GPT 大爆发

Chat GPT 是人工智能的一个典型代表，这一聊天机器人软件一经问世，就在短短5 天时间拥有了超过100 万的注册用户，人们只需要将自己的需求提出来，软件就可以自动完成相应的操作，例如文章创作、代码编写、问题回答等[1]。2023 年3 月15 日，OpenAI 正式推出GPT-4。分析Chat GPT 受到人们高度关注的原因，主要与新技术RLHF 的引入有关。这是一种基于人类反馈的强化学习技术。Chat GPT与这一新技术的融合，不仅可以让人们更好地控制人工智能进行内容创作，还可以使创作内容得到丰富，创作效率得到提高。

(二)影响深入性

人工智能技术的应用对媒体新闻生产领域的发展产生了巨大的影响，对新闻生产模式进行了重新定义。另外，在信息技术的采集与选择方面，传感器技术的应用不仅对新闻信息的来源深度与广度进行了扩大，还对未来的发展趋势进行了预测，使得受众群体在接收新闻信息方面的个性化需求得到了最大限度的满足[2]。另外，AR 技术与VR 技术的普及与应用，更是将受众群体带到了三维空间当中，获得了全新的新闻体验方式。

(三)作用双面性

任何一种技术发挥的作用都有两面性。人工智能技术也不例外。人工智能技术的积极作用是提高了社会的生产力，消极作用则是又引发了一系列问题。传感器监测是否存在泄漏用户隐私的风险，机器人写出的稿件是否具有真实性与客观性，VR 新闻涉及到的版权纠纷该如何处理等问题，都受到社会各界人士的高度关注。

二、人工智能技术在媒体信息生产与传播中的运用优势

(一)比人脑更具优势

云计算和大数据是智能信息产生的重要条件，尤其是大数据，可以作为智能新闻的产生原料，为智能新闻的产生提供丰富的新闻素材。在传统的新闻写作模式下，工作人员需要利用各种渠道进行新闻线索的收集，然后再到实地采访，最后再将各种有效的新闻材料进行整合，形成一篇完整的新闻稿件。在这一过程中，工作人员不仅要花费大量的时间和精力进行新闻线索的收集与核对，还要保证新闻信息的真实性，否则将会面临传播虚假信息的风险。互联网技术的发展使得各大网络平台上充斥着海量的信息，单纯依靠人力，很难对这些信息进行快速而准确的统计、收集、整理与分析。智能信息的产生不会出现这些问题。智能新闻平台不仅可以对新闻素材进行收集，其在信息收集方面的速度与广度，远不是人脑能达到的[3]。云计算可以按照工作人员的要求，对网络平台中的数据信息进行筛选和收集，并利用算法进行相关稿件的自动生成。智能新闻的真实性也非常高，因为智能新闻平台可以直接利用算法，站在不同的角度，核实新闻信息的真实性。与传统的人工式新闻写作模式相比，新闻稿件的创作更加便捷、高效、真实。既不需要记者人员陷入繁杂枯燥的新闻素材收集工作中，也不需要其奔赴到一线进行采访，新闻信息的生产与传播效率更高。

(二)创新创意主导

人工智能技术拥有强大的资源获取能力和资源整合优化能力，在新闻传播领域中有着极为广泛的应用。新闻传播领域的发展特点就是时时刻刻都有新闻事件发生。面对海量的新闻素材，人工智能技术可以直接利用大数据进行新闻素材的筛选、整理，并形成一份分析报告。在这种情况下，工作人员可以将更多的精力集中到新闻事件的深度挖掘和新闻特色的突出方面[4]。例如，新华社的“媒体大脑”就借助大数据技术和智能算法，对数据进行自动化分析，进行可视化图文的生成，并通过语音合成、视频剪辑等一系列操作，呈现出一个完整的智能新闻作品。由此可见，人工智能技术已经渗透到了新闻采集、新闻制作以及新闻分发等具体的新闻生产流程当中，并成为不可替代的存在。人工智能技术的应用，让新闻稿件的个性化特征越来越突出，人情味越来越足。

(三)满足新闻传播的需求

与人工稿件相比，人工智能写作拥有固定算法支撑，且流程公开、透明，稿件内容不容易引发新闻事故。而且，智能新闻稿件的写作速度之快，已不是人力能达到的。新闻生产流程的简化，使得新闻生产的成本大幅度降低。人工智能技术在新闻稿件创作中，可以直接从海量的数据信息中，锁定用户最关注的信息内容，新闻写作效率更高，准确性更强。人工智能技术还可以利用智能算法，将冗余的信息进行屏蔽，直接利用新闻模板进行稿件创作。所以，与传统的人工撰写稿件相比，智能稿件的客观性与严谨性更有保证。利用人工智能技术撰写新闻稿件的主流媒体平台，在市场上的竞争力更高[5]。目前，人工智能技术已经在财经新闻和体育新闻的稿件撰写中得到了广泛的应用。很多新闻媒体平台已经开发出了属于自己的新闻稿件自动化写作平台。例如，腾讯财经的Dream Writer、今日头条的xiao ming bot 等。这些自动化的新闻写作平台，在写作效率与数据分析精确度方面有着突出的优势。

(四)提供个性化新闻信息

人们在使用移动平台或者互联网终端进行新闻阅读之后，都会留下相应的痕迹。人工智能技术对这些痕迹进行分析，就可以大致推断出用户在各类场景中偏好的新闻稿件类型。同时，人工智能还会对用户对于某一类新闻的阅读时间长短、点赞数量以及是否转发等行为进行分析，并判断用户的新闻阅读习惯，然后进一步确定用户的阅读动机与阅读偏好，并为其量身打造新闻推送方案，将可能符合用户需求的新闻稿件推送给用户，提高用户与新闻内容之间的匹配度。这种新闻内容个性化定制的方式已经超出了传统新闻媒体的能力范围，以智能算法为支撑的新闻内容推送机制更是让新闻的个性化与差异化传播成为现实，用户对媒体平台的黏性更强。

三、人工智能技术在媒体信息生产与传播中的运用实践

(一)人工智能与融媒体的智能化生产

人工智能与融媒体的智能化生产，主要体现在以下两方面。首先，叙事风格客观而中立。因为算法是人工智能技术发挥作用的核心，是让智能新闻与传统新闻之间的界限逐渐清晰的挂件。在算法的导向下，新闻的生产思维与生产模式发生了颠覆性变化[6]。在传统的媒体时代下，人们接触到的信息十分有限，拥有的技术手段也不够先进，只能依靠人力制作新闻稿件，不仅效率偏低，其新闻内容还存在着一定的个人色彩。算法的应用能够以用户的阅读与反馈为参照，对能够符合用户阅读需求的新闻内容进行筛选。与传统的人工采集、人工分析与判断相比，整合了人工智能与融媒体的智能化生产，更不容易出现“信息茧房”问题。其次，语言自动化生成。人工智能技术中的自动语言生成功能，赋予了机器表达能力和写作能力，当机器筛选到关键信息之后，就可以自动生成高质量的文本内容。然后结合用户特征，撰写出更加稳定、优质，符合用户阅读需求的新闻稿件。

(二)以用户建构作为新闻生产方式

将人工智能技术应用到新闻生产过程中，可以让新闻编辑更加平民化。近几年来，文字、图片、视频都可以作为新闻的载体。人工智能技术的应用，可以直接从海量信息中寻找关键信息，并利用特定程序制作新闻内容，然后再利用大数据突出服务的个性化。文字转换、语音识别等先进技术的应用，更是进一步加快了新闻的解读速度和推送速度，扩展了新闻的传播范围。用户可以在任意时间、任意地点打开APP 或者网络，将自己身边发生的事情分享和上传，然后借助媒介平台传播新闻信息以及构建多元化话语体系。

将人工智能技术应用到新闻生产过程中，让编辑软件的操作更加便利。对人工智能技术进行合理应用，可以借助多样化的方式，将核心信息提供给广大用户，让用户在阅读新闻的时候，主动参与到新闻内容的建构当中，充当新闻建构的主体。这是一种与传统的被动接收新闻模式完全不同的新闻创作模式[7]。媒体平台可以在准确把握用户阅读特点与阅读兴趣的基础上，进一步激发用户参与新闻构建的主观能动性，丰富用户在阅读新闻内容时的体验。

将人工智能技术应用到新闻生产过程中，还可以创建一个传媒业创新链。目前，很多媒体平台逐步加大了技术研发方面的投入，希望可以通过新型传媒业创新链的创建，将更多有价值的信息提供给用户，增加用户对媒体的黏性。在新型传媒业创新链的创建过程中，可以利用人工智能技术为用户提供咨询服务、数据服务、与用户互动等。

(三)人工智能在县级媒资管理方面的应用

在县级媒资管理方面，人工智能的应用主要体现在智能媒资系统的应用上。智能媒资系统可以直接建设一个智能中台，然后利用这一智能中台统一提供AI 处理服务，统筹调度计算资源，简化部署管理各类AI 算法组件；封装基础算法能力模块，对外提供统一的Rest API 服务请求方式。同时，配置语音识别、字幕识别、人脸识别、视频违规内容识别、场景识别、智能标签等算法。另外，智能媒资系统的应用，还可以针对媒资库中的资源，结合敏感人物库、敏感词库进行人脸、语音、字幕方面的识别和校验，对于识别的结果根据置信度、敏感等级、重要级别等维度进行相应的规则处理，提供敏感资源访问、使用以及修改密级等相应管控措施。

(四)智能化新闻内容分发

在新闻分发过程中，对智能测算进行有效的应用，可以将更为精准的新闻内容推送给用户。在算法技术的支持下，用户能够通过媒体平台接收到更适合自己、更能满足自己阅读需求的新闻信息[8]。在传统模式下，用户只能利用特定渠道被动获取信息，无法对信息内容作出反馈。人工智能技术的应用可以改变这一现象，直接在预测出用户的阅读兴趣与阅读需求后，将相关信息精准推送给用户，将用户长时间留在平台上。

另外，智能匹配消费链的应用，还可以将用户与新闻内容紧密联系在一起。即大数据处理技术和中间算法技术可以对繁杂的信息进行精简，提升新闻内容的精准性。提高了用户黏性后，还可以对用户的个性特征和行为进行进一步分析，并为用户提供个性化的信息服务。

四、人工智能目前在新闻领域的不足

在新闻领域，人工智能的应用不足主要体现在以下几方面。首先，是智能拆条方面的不足。目前新闻拆条的准确率大约在94%，遇到两条新闻界限不明显的新闻拆条，可能会出现错误。其次，是智能场景标签的命中率过低。目前，在智能媒资系统中，智景标签的命中率大概只有75%，而场景标签的成功命中率更低。再次，是语音表达方面存在局限，尤其在面对复杂语言表达时，AI 智能语音的表现并不完美。比如，当采访对象带有一定的当地口音时，AI 智能语音对于一些特别的表述和长句子的语音，表达效果欠佳。最后，在新闻领域中，人工智能技术的应用，可能还存在着“侵犯”隐私权问题。

五、结语

综上所述，在媒介数字化不断快速发展的形势下，人工智能技术与媒体信息的生产与传播相融合是必然的发展趋势。人工智能技术的应用不仅提高了媒体信息的生产速度，丰富了媒体信息的生产内容，还极大地促进了媒体信息传播方式的多元化发展，提高了媒体信息的传播效率与精确性。但是，人工智能技术在新闻领域中的应用还有很多不足之处。所以，在未来的一段时间内，必须要对人工智能技术进行更为深入的研究，继续挖掘其在新闻领域中的应用潜力。