（一）AI的兴起与发展
1956年8月，在美国汉诺斯小镇宁静的达特茅斯学院，一批科学家汇聚于此讨论一个关于“用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能”的话题，并提出了“人工智能”（Artificial Intelligence）这个概念，之后逐渐发展成“运用计算机模拟与延伸人脑功能的综合学科”。近年来，随着大数据、云计算等技术的发展，制造智能机器、研发可学习计算程序的新技术与新产品逐渐成熟。2017年，“人工智能”首次被写进我国的政府工作报告，意味着这一技术走出计算机行业，走向整个社会，“AI+”时代来临。同样，AI技术也逐渐应用在传媒业，成为新型传媒形式的热点，对传媒业产生了“从内容生产到传播渠道、从用户营销到传播效果、从传媒生态到宣传格局”[10]全链条性的影响，同时也引发了大量的思考。从内容生产这一层面，人工智能与信息的采访与写作相结合，刚好在信息采集与信息生产两个方面提供了新的技术模式。
（二）AI技术在新闻信息采集中的应用
人工智能给信息的采集与获取带来了新的途径，它不仅能够协助人工记者采集储存海量数据，还能替代记者“看”与“听”，在采访中实现人机结合，由此，采访的渠道与维度被大大拓展。
1. 传感器信息获取
传感器模仿人的感官，并将这种感官感觉延伸，在一定环境中全面感受信息，并将其转化成信号储存起来，因此传感器也可以称为sensor，刚好证明了麦克卢汉“媒介是人的感觉能力的延伸与扩展”的理论。作为一种检测装置，传感器用于感受和捕捉声、热、光、色、湿、味、磁等能够被测量的信息，并能将感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，因此也叫作“电感官”。
传感器可以替代人工置于人力所不能采集信息的地方，24小时地完成信息检测与采集。2014年11月，武汉4座特大型桥上被安装了传感器，实时监测大桥的“健康”状况，自动采集数据并进行分析，大桥是否存在危险、风险系数有多高，都可以从中获得。这种信息获取可以广泛用于一些预测性的信息报道之中，如天气新闻、地震信息，以及其他一些灾难预报信息等。法制新闻中大量使用的监控摄像头视频素材，也是通过传感器获取的信息。还有用GPS系统这种传感系统获得地理位置等数据展开报道的，如2015年10月，央视推出的《数说命运共同体》专题中，5位数据分析员用了21天，分析从GPS系统获得的“全球30万艘大型货船轨迹”。从数据分析中他们发现，过去一年里，途经共建“一带一路”主要国家的海上货运量增加了14.6%，而同期全球航运总量只增加了3.8%。[11]
2. 语音识别用于现场采访与信息处理
语音识别技术，也被称为“自动语音识别”（Automatic Speech Recognition），简称ASR技术，是一项“让机器听懂人类的语音”的技术。通过提升机器的学习能力，使其能够认识、辨别、理解人类的语音和文字系统，完成将人声音信号转化为计算机的可读性信号，并进行储存与处理。国际上美日韩等国家的语音识别技术比较发达，IBM、苹果、AT&T、微软等公司先后推出市场化产品。我国科大讯飞、云知声等公司，以及中国科技大学、清华大学等高校在语音识别技术研发上也取得了重大成绩。
语音识别技术应用到信息采访中，可以突破以往信息采集的难题，增加声音采集功能。一是识别复杂的语言环境，听懂人工无法识别的声音。世界上国家与国家之间、地域与地域之间语言都不同，而语音识别软件或设备会克服方言识别、外语识别的困难，最大限度地获知语言信息。二是移动收录。语音识别技术内置于小巧的手机APP或其他移动终端，便于携带，且随时完成移动状态下的声音信息收录，在录音状态下，还可实现边录边转写功能，录音完成，转写完成，语音识别情况良好，支持对误识别的文字的更正处理。三是智能处理录音素材。对于受众热线、电话远程采访等传统声音采集素材的后期处理往往需要耗费大量的人力和时间；而语音识别设备则可以高效及时地处理这些信息，甚至直接将声音转写为文字，与编辑系统匹配，迅速进入下一个生产流程。
3. 采访对象的智能再造
采访对象的智能再造，就是对新闻人物或其他信息提供对象的再造，利用人工智能将采访的真实信息源用虚拟影像技术还原出来。但它不同于聊天机器人等虚拟人物的创造，不是对人物或其他信息形态的虚构编造，而是在真实信息采集的基础上，利用影像合成方法在屏幕上还原出真实新闻人物（或事物）的模样。
《中国日报（亚太版）》记者在2016年尝试了这一新型采访形式，并获得亚洲出版业协会“2017年度卓越新闻奖·新闻报道创新奖”。记者对尼泊尔当地一位名为“布米卡”（Bhumika）的变性人进行采访，通过20多天的跟踪采访，收集了大量影音资料，后利用谷歌语音识别技术、IBM的Waston人工智能技术、Facebook的反应架构技术、亚马逊的匿名函数功能等世界顶尖人工智能技术进行后期制作，形成了可以回答观众问题的3D虚拟影像，全天候、全方位以新闻当事人的身份和口吻回答观众和记者问题。[12]虽然这项技术还处于一个实验与发展状态，但从实验案例来看，该技术应用于信息采访环节，有利于信息跨越时间与空间的储存，还可以避免反复采访后的情绪变化与信息更替，在一定程度上保证了信息的全面与客观。
（三）AI技术在新闻产出中的应用(www.xing528.com)
除了信息采集，人工智能在后期的信息生产创作中同样带来了重大的改变与影响，从新闻稿的写作到智能播报、直播监控，都可以由人工智能技术完成，为信息产品的制作带来了全新的技术革命与生产升级。
1. 机器写作新闻稿件
从笔头书写到电脑书写，再到手机书写，记者写稿的技术不断演进，但是写作主体依然是人工记者；而随着人工智能的到来，新闻稿可以由计算机程序自动生成，彻底把记者从一些简单的新闻稿写作中解放出来。“机器新闻写作”是其中最有代表性且应用广泛的技术，其原理是“基于数据统计和机器学习，运用算法，从可识别的数据中提取具有新闻价值的信息，形成新闻报道角度，自动选择语词样本、新闻报道模板生成的新闻故事”[13]。
早在2014年，“机器新闻写作”就出现并引起了轰动：3月17日早上6时25分，美国洛杉矶市遭遇一次地震冲击，《洛杉矶时报》在地震发生3分钟后在其网站上发布了第一条新闻，这条新闻由机器自动生成。之后国内外各大媒体都竞相推出了这一技术（如表2-1所示），并且这些计算程序都因为取了名字而变身为“机器人写手”，所以这一技术也叫“机器人新闻写作”。而这些“机器人写手”开始在突发新闻、体育新闻、财经新闻中崭露头角。
表2-1 国内外部分主要媒体推出的“写稿机器人”
2. 智能播报
智能播报属于一种语音识别技术中，在信息采集环节主要表现为转码后的“输入”，而在产出环节则体现为一种“输出”功能；输出的方式有文字与语音两种方式，前者可以自动生成新闻文字稿件，后者则可以应用到新闻播报中。智能语音输出技术起步较早，应用比较广泛，在民用手机终端上的语音播报功能基本已经普及。近年来，随着语言识别精准度与速度的提升，以及模拟真人声音技术的快速发展，智能播报已经开始运用到广阔的传媒领域。
首先是图文类的媒体推出智能“读新闻”业务。2017年，《华盛顿邮报》使用与亚马逊合作推出的实验产品Polly提供这一最新网络服务功能——“读新闻”，听众可通过Polly收听商业、科技、娱乐和生活方式4个板块的资讯，这款智能语音产品可提供47种真人发音，支持24种语言。另一种方法应用在音视频媒体中，视听新闻节目开始使用人工智能“播音员”。2018年5月，日本放送协会NHK电视台开始在节目中引入人工智能主播，它每周播报一次大约5分钟的晚间新闻，节目还为这位登场的人工智能新闻主播取名为Yomiko，它可以模拟真人主播的声音，流利地播报为它写好的新闻稿件。
3. 直播过程自动监播
监播，是一个广播电视节目制作的专业术语，是指监测监控广播电视节目内容的播出情况。广义上是指对节目播出顺序、时间、质量上的监控，检测其是否存在漏播、延播等播出情况；狭义上，监播是指专门针对同步直播内容的监控检查。人工智能技术对前者的实现较为成熟，而对于节目制作与产出同步的直播监控则还处于尝试阶段。
在视听类信息报道中，人工智能技术能够运用到智能拍摄设备中，拍摄一些图片以及影像的素材，还可以利用更加完整的智能拍摄与监控系统，顺利完成直播过程的监控播出。2018年1月，在新年首场“国际田联路跑金标赛事（厦门马拉松）”比赛中，“喜爱”（Sioeye）智能直播相机与新浪网合作全程直播了该赛程，这款由中国“喜爱科技”推出的产品超越了过去“多机位+航拍+监控台”的直播监播模式，更灵活智能地捕捉大量信息并完成了6个半小时的直播。而更多的人工智能识别与监控技术被广泛应用到体育赛事中，被称为“鹰眼系统”，这一系统不仅可以完成多角度视频数据的录入、储存、回访，更是改变了体育报道的转播与直播模式。
人工智能技术带给传媒业影响深远，同时也引人思考。综上，所有AI技术在信息生产中的应用都有一个尺度，需要在人工与人工智能之间找到一个合理的平衡点和角色分工，而不能让这些技术遮蔽了传媒行业的道德与规则，让传媒信息产品成为“唯技术马首是瞻”的产物。
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