智能叙事：AI新闻写作的应用、风险与未来图景

【摘 要】人工智能嵌入新闻写作是当前以及未来新闻业的发展趋势。本文梳理了AI新闻写作的应用现状和相关研究，从可见性、数据缺陷和技术依赖三方面对其潜在风险进行了分析，提出智能叙事是未来走向人机共生新闻写作新生态的必经之路。

【关键词】AI；新闻写作；智能叙事

人工智能（Artificial Intelligence，下称AI）一词最早于1956年在美国达特茅斯举办的夏季人工智能研究计划会议中提出，一般定义为“能够正确解析外部数据，同时从这些数据中学习并利用学习成果进行灵活调整以实现特定目标和任务的系统”[1]。换句话说，AI的目的和功能即在于通过模拟人类智慧来进行复杂决策。早在2006年，美国汤姆森公司就已经开始使用AI撰写经济和金融类新闻稿件。我国媒体行业对人工智能的应用可追溯到2015年由腾讯财经开发的写稿机器人Dreamwriter，它可以借助算法快速生成稿件，将重要资讯及时传播给受众。2022年，作为生成式人工智能（Generative artificial intelligence）的ChatGPT的发布为新闻写作带来了更加广阔的应用前景，也在不断展开的实践中重新塑造着新闻业的形态与边界。因此，对于“AI+新闻写作”的研究不仅具有重要的理论意义，更能在现实层面实现对相关主体的多重反哺。

一、AI新闻写作的应用现状与研究梳理

（一）多元化参与：“AI+新闻写作”的应用现状

人工智能在新闻写作领域的应用目前主要可以分为三部分。首先是自动化写作。AI基于模板和数据驱动可以快速且大量地生成从体育比赛到财经市场等较为基础和简单的新闻稿件。例如，《华盛顿邮报》在里约奥运会上采用了名为Heliograf的智能写作机器人，它能够对输入的数据进行分析整理，将数据与模板对应词进行有效配对，组成完整的新闻稿件然后发布在不同的社交平台。不仅如此，自动化写作还可以针对不同用户群体进行专业化的个性定制，以满足多元文化圈层受众的阅读习惯。其次是智能辅助写作。AI可以通过对海量数据进行搜集、整理甚至交叉核实，并根据记者和编辑的需求对数据集进行再秩序化，从中提炼出基于特定角度的线性逻辑，最终帮助记者完成新闻的高效写作。例如，新华社使用的“快笔小新”通过文本摘要技术，对庞大素材库中的词句进行分析和评估以抽取其中的关键知识点，最后生成精简的摘要供记者编辑参考使用。最后是基于自然语言处理的交互式新闻写作。ChatGPT即这一技术的显著代表，新闻从业者可以使用日常语言与之进行持续对话引导其生成符合需求的写作文案，从而在人机交互的更高维度实现专业内容的精细化生产。

当前人工智能对传统媒体的改造升级正在朝着全方位、系统化的方向进行。以深圳报业集团为例，其不仅以AI为中心建立起贯穿新闻采写、主播、视觉和编辑的智能生态系统，还推出采用大模型和数据挖掘等技术的“深报妙笔”AI公文助手平台，将智慧写作惠及各种社会职能主体。这无疑是当前我国AI新闻写作及新闻业极具创新性的成果。

（二）相关研究梳理

目前关于“AI+新闻写作”的研究大致可以分为四个方向。第一是针对人工智能对新闻写作内部范式和逻辑的影响研究。例如，喻国明等认为机器新闻写作不仅在工作模式、数据处理和算法模型等方面具有较大优势，也会对新闻从业者的思维形态和工作习惯产生一定的影响。[2]第二种是对机器人新闻写作的局限与不足进行的理性探讨。如王江涛通过对Dreamwriter作品进行分析发现，段落结构连接不流畅、事实与观点逻辑错位、现实与历史叙事内在冲突是AI新闻写作在类型化叙事方面存在的问题，而其新闻语言的准确性和个性化表达相较于人类记者也显现出明显的局限性。[3]第三类是从技术哲学的角度对AI新闻写作进行的反思性审视。例如，杨保军从主体性和主奴辩证法的角度提出“智能机器是人的本质对象化的产物，智能新闻是人作为主体的意志体现”的观点，深刻强调了人类在智能生态中应该坚守的主体地位。[4]第四类是针对著作权和知识产权等法律问题展开的跨学科讨论。如郭娟和宋颂围绕机器人写作中存在的权利归属、认定侵权、法律保护等议题，结合现行法律规范进行了细致的探讨和分析。[5]

二、主体性之思：AI新闻写作的风险分析

（一）不可见与不可知：作为黑箱的人工智能

AI新闻写作虽然表面上向人类许诺了一个更具效率的进步主义未来，但其在可见性方面存在的本体性风险却常常在实践过程中被大多数人所忽视。可见性是指系统或数据的可监控性和可观察性，即作为主体的人类能够了解系统运行状态或数据变化的程度。人工智能作为代表科学和理性的智慧装置介入人类生产实践中时，其经由“知识－权力”结构产生的优势地位使得记者和编辑倾向于较少检视其生产内容的合理性。此外，人工智能内部技术运行的不可知性和机器算法过程的不可见性，同样导致缺乏对新闻内容的逻辑结构进行足够的审核。这就使得人工智能在看似解放人类生产力的过程中，削弱了记者编辑作为把关人的监管主体性，也在一定程度导致了假新闻和虚假信息的被动产生和传播。即便是如今代表最先进生产力的ChatGPT也常常面临文献来源真实性和数据分析科学性的质疑。这也进一步意味着人机协作的工作模式由于AI内部机制的不可见和不可知同样在实际运行过程中存在着无法回避的准确性问题。正如有学者指出的，人工智能的黑箱化过程可能带来“‘流量工厂’驱逐优质新闻、定制推送回化社会分层、技术平台反收编新闻机构”等社会格局的变化。[6]而当人类和机器著作权的问题缺乏清晰界定时，将会进一步加重信息操纵和虚假新闻的泛滥，这种基于可见性机制的系统性风险不得不引起学界和业界的高度重视。

（二）数据训练缺陷：文化和语言的偏见

人工智能的训练离不开机器对海量数据的学习，而数据的客观性（objectivity）和包容性（inclusiveness）则是另一影响AI新闻写作的关键因素。由于大量学习数据均从用户社交场域获得，这就不可避免地使得人类用户的语言和文化习惯被整合进人工智能的思维逻辑之中。不仅如此，当文化强势群体对文化困难群体形成信息密度覆盖时，弱势文化就很难在机器分析权重中保持平等性，这也就导致人工智能在进行新闻写作时由于对某一文化了解的不足甚至误读而生产出不具备可读性的稿件，损害媒体集团和品牌的公众形象。例如，2023年谷歌推出的人工智能大模型Gemini在图像生成方面对历史客观性的违背就体现出训练数据对AI表现的影响，而当记者试图使用AI生成图像表现新闻观点时将会产生潜在的巨大风险。这种风险，本质上仍然是新闻业在面对嵌入式人工智能时进行主体性让渡所带来的消极结果。在对外传播中，对于AI的使用更需要建立科学合理的内容核查机制，以防止在跨文化语境中所可能产生的种种适应性风险。

（三）技术依赖：生产力发展的潜在风险

人工智能的强大算力和信息整合能力使得人类工作者不可避免地对其产生一定程度的技术依赖，这在专业化程度不断提高的现代社会尤其明显。然而，这种技术依赖有可能对生产力的发展尤其是创新思维的拓展带来潜在风险。当新闻记者的创意思维得不到足够的训练，就会进一步影响新闻生态的未来运行，甚至给生产力的发展带来负面影响。不仅如此，对技术的过度依赖还可能导致新闻机构在面对突发情况时无法有效应对，进而对经济和政治等其他社会系统产生结构性的影响。这种风险本质上也是技术对人主体性的不断蚕食所带来的结果，需要通过相关制度和法规的制定加以防范。

三、智能叙事：走向人机共生的新闻写作新生态

人工智能在新闻写作领域的应用虽然面临诸多潜在风险，但其作为人机关系的新一代表现形式，改变和重塑新闻业的底层逻辑却是一个不可否认和无法逆转的现代化过程。AI技术的不断加速发展成熟指向了一个以“智能叙事”为核心的人机共生新闻写作新生态。智能不仅是AI的应有之义，也是其嵌入生产实践所应遵循的基本法则。智能也绝不是AI对作为自然智能的人类的主体性剥夺，而是二者在更高维度的有机融合。因此，未来的AI新闻写作应当是在机器参与和人类参与之间保持平衡的工作。

（一）理智与情感：智能叙事的多维内涵

智能叙事需要从认知智能、感知智能、行为智能和情感智能四方面来理解，它们分别代表了系统或个体处理信息、解决问题和做出决策的能力、感知和理解环境的能力、执行动作和行为的能力，以及理解、表达和应对情感的能力。这意味着人类与AI需要在以上四方面通过协商与合作达成一致，进而推动新闻叙事能够在吸收双方优点的基础上兼具准确度、洞深力和价值性。对于AI来说，实现以上四种智能形态需要其不仅能够读取数据，更要能听、能看并综合外部输入作出理性的判断。人工智能公司OpenAI 2024年5月发布的基于转换器的生成式预训练模型（Generative pre-trained transformer）GPT-4o或为这一愿景的实现提供了潜在的技术可供性。GPT-4o支持对文本、语音和视觉等多种媒体形态进行高速处理，用户不仅可以上传图片询问ChatGPT关于图片内容本身和相关衍生的知识信息，还可以与ChatGPT进行实时通话，通过向其展示外部环境中发生的复杂事件来要求其做出解释和评论。此外，GPT-4o还配备了一个能够捕捉情绪并做出实时响应的语音助手，向模拟真人交互迈进了重要的一步。人工智能处理视听觉信息功能的增强意味着其能够在更加多元和复杂的场景与人类进行协同工作，在识别自然图像信息的基础上发表来自AI本身的看法，同时它还能够将言语中的情感信息进行提取并加以分析，协助人类作出基于理智和情感的最终判断。这相较此前仅作为应用程序和仅依靠文字进行交互的“机械”人工智能来说，未来的AI正在变得更加聪明和智能，并能够嵌入包括眼镜、手表等在内的可穿戴设备中，从而更好地适应记者在社会田野复杂环境中的工作需求。AI与记者和编辑的有机接合将进一步创造超级新闻采编个体，实现生产成本的不断缩减和生产力的大幅提升。这一切都为我们指向了一个以智能叙事为核心的更加大有可为的未来新闻业。

（二）智能新闻生态：智能叙事的理论外延

以智能叙事为核心的新闻写作需要嵌入作为整体的智能新闻生态才能发挥最大功效。智能新闻生态首先以公众对人工智能的普遍接受为基础。只有当用户在日常实践中建立起对AI乐观的实用主义态度，智能叙事生产的新闻产品才会被逐步接受，新闻业也才能真正完成从以人为主到人机共生的范式转换。总体来说，智能新闻生态是工具和交往两大要素对传统的全方位超越。工具包括技术（如区块链、自然语言处理等）、平台（如元宇宙）和基础设施（如中央处理器等）等在内的软硬件，交往则指与新闻生产和传播有关的不同主体之间的互动及其形成的知识、规则和惯例。这种全方位超越体现在工具应用的进一步智能化、创新化和高质量化，而交往行为则能够实现对这种工具环境的全方位适应。这一方面意味着新闻生态所依赖的各种装置能够有效驱动人工智能对整体新闻系统的有机融合，从而使得AI能够真正作为专业化主体参与信息生产；另一方面也意味着新闻生产者、传播者与接受者能够在由AI深度参与的新闻场域内实现信息的基本认同与价值共享，较少出现由知识结构差异而导致的道德焦虑。最后，智能新闻生态还对新闻人才的素质和培养提出了一定的要求。正如牛津大学路透社研究院所指出的，新闻机构的竞争环境、产品供应、制作工作流程和商业模式将有可能在生成式人工智能和基于人工智能的媒体产品的冲击下发生根本性的变化。[7]这就要求高等院校和媒体机构等组织将对AI的学习和应用提前纳入培养和实践的版图，以塑造能够适应未来智能新闻生态的从业者和研究者，为国内国际传播双循环的发展格局积蓄力量。

四、结语

数字时代各项技术的发展正在以前所未有的速度改变着新闻业乃至传媒业的方方面面。人工智能不仅是计算机科学的分支，也是元宇宙存在的基础设施。当前关于AI对新闻写作的影响众说纷纭，甚至有人悲观地认为记者这一职业将被机器取代。不可否认，仅具备简单信息搜集能力的记者面临一定的危机，成熟的记者也需要应对学习AI知识所带来的转型压力，但唯有经过与AI的深度磨合进而实现人机共生的工作形态，记者才能在未来的新闻业开辟属于自己的一方天地。

注释：

[1]Haenlein， M.， and Kaplan， A. A brief history of artificial intelligence： On the past， present， and future of artificial intelligence[J]. California management review， 2019， 61（04）： 5-14.

[2]喻国明，刘瑞一，武丛伟.新闻人的价值位移与人机协同的未来趋势——试论机器新闻写作对于新闻生产模式的再造效应[J].新闻知识，2017（02）：3-6.

[3]王江涛.机器人新闻写作的局限与不足——基于腾讯财经写作机器人Dream writer作品的分析[J].传媒观察，2016（07）：12-14.

[4]杨保军.简论智能新闻的主体性[J].现代传播（中国传媒大学学报），2018，40（11）：32-36.

[5]郭娟，宋颂.“机器写手”的著作权问题研究——以机器人代写新闻为例[J].宁德师范学院学报（哲学社会科学版），2015（02）：27-31.

[6]仇筠茜，陈昌凤.黑箱：人工智能技术与新闻生产格局嬗变[J].新闻界，2018（01）：28-34.

[7]David Caswell. AI and journalism： What's next？[EB/OL]. （2023-12-19）[2024-5-16]. https：//reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/news/ai-and-journalism-whats-next.

（作者单位：河北日报报业集团）

责编：周蕾