人工智能时代新新闻生产方式

尚茹 西北政法大学

【摘要】移动互联网在中国已经进入了鼎盛期，万物皆媒、用户感知、人机共生、数据驱动这几个特点在互联网时代已经初露端倪。人工智能技术已成为驱动媒体深度融合的重要力量，每一次重大的技术革新都会引发人们对新闻传播变革的“想象”和“议论”。声纹解锁、人脸识别、机器人写稿等一项项“黑科技”刷新了公众对高科技应用的认识。新近人工智能领域取得的突破，更是激起了公众依赖“新”技术改造传统新闻生产模式的热情。当前人工智能技术在信息内容传播领域的应用，正在从内容生产、内容分发、内容管控和商业模式创新等方面，全面掀起一场新的工业革命。本文主要探讨人工智能时代新闻生产的新模式。

【关键词】人工智能；机器人写作；信息茧房；智能化趋势

一、人工智能在新闻生产中的应用现状

人工智能学科诞生于20世纪50年代，1956年夏，麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”，首次提出“人工智能”（Artificial Intelligence，简称AI）这一概念，标志着人工智能学科的诞生。人工智能是研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，其目标是帮助人类以更高效的方式进行思考与决策。人工智能是计算机科学的一个分支，它已经存在了几十年，其目标是了解人类智能的本质，以模拟、延展和扩展人的智能。其研究领域包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统。

文本是新闻类APP的主要内容载体，在计算机领域对文本的理解和处理的分支学科叫NLP（Natural Language Processing，自然语言处理），它是人工智能的一个子领域，目的是解决机器对人类文本内容的理解和加工。当前智能技术在信息内容传播领域的应用，正在从内容生产、内容分发、内容管控和商业模式创新等方面，全面掀起一场新的工业革命。

（一）人工智能的发展现状

媒体智能化的驱动力是近年来兴起的各种新技术，社会化媒体应用、移动互联网、大数据、云计算为媒体的智能化提供基本的技术铺垫，而人工智能、物联网、VR/AR等则为媒体的智能化提供更直接的动力。作为新一轮产业变革的核心驱动力和引领未来发展的战略技术，国家高度重视人工智能产业的发展。2017年国务院发布《新一代人工智能发展规划》，对人工智能产业进行战略部署；在2018年3月和2019年3月的政府工作报告中，均强调要加快新兴产业发展，推动人工智能等研发应用，培育新一代信息技术等新兴产业集群，壮大数字经济。

人工智能将加速与其他学科领域的交叉渗透。人工智能本身是一门综合性的前沿学科和高度交叉的复合型学科，研究范畴广泛而又异常复杂，其发展需要与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和社会科学等学科深度融合。随着超分辨率光学成像、光遗传学调控、透明脑、体细胞克隆等技术的突破，脑科学与认知科学的发展开启了新时代，能够大规模、更精细解析智力的神经环路基础和机制，人工智能将进入生物启发的智能阶段，依赖于生物学、脑科学、生命科学和心理学等学科的发现，将机理变为可计算的模型，同时人工智能也会促进脑科学、认知科学、生命科学甚至化学、物理、天文学等传统科学的发展。

（二）人工智能在新闻生产中的应用

近年来人工智能产业快速发展，掀起了新一轮的技术产业革命。机器人利用大数据采写新闻报道，让受众从直观上认知人工智能技术在新闻行业中的运用。实际上，随着人工智能技术的普及和发展，其在新闻行业中的运用已越来越普遍，并在潜移默化中改变着新闻行业整体的生态发展。人工智能有望改变媒体，重塑媒体的整个流程。未来，人工智能将融入媒体运作的各个环节，但在媒体行业的落地，需要更复杂、更全面的架构。

人工智能新闻生产离不开算法和数据的作用。它是一种基于语义算法嵌入模板，自动生成新闻内容的过程，整个生产阶段大致分为五步：“第一步，采集撰写新闻稿件所需要的各种数据；第二步，对数据进行结构化处理和分析；第三步，判定新闻价值，提炼新闻点；第四步，运用算法，套用已有模板生成规范的新闻稿；第五步，对自动生成的新闻稿进行润色。”整个新闻生产过程需要经过数据抓取、数据分析处理、新闻主题生产、语义处理与模板嵌套等步骤。在目前发展阶段，人工智能新闻生产中语义分析和模板嵌套是必经过程，也正因为这一内在生产逻辑，使它更适合涉及数据较多的财经类、体育类新闻生产。

在2018年全国“两会”上，新华社“媒体大脑”首次上岗工作，不仅从 5 亿个网页中梳理出了“两会”舆情热词，而且发布了全球首条关于“两会”的内容。在此之前，国内多家机构也曾多次尝试人工智能新闻生产实践，“2015 年 9 月，腾讯推出写稿机器人Dreamwriter，并发布了首篇稿件，新华社‘快笔小新’、今日头条‘Xiaomingbot’、第一财经‘DT 稿王’、《广州日报》‘阿同’、《南方都市报》‘小南’，也都是此类产品”。[1]人工智能应用在新闻生产领域已成为显著趋势，研究者既要看到其发展潜力，又要关注其发展问题和发展走向。

（三）媒体智能化的六个趋势

1. 媒体全面移动互联网化布局基本完成，移动媒体的未来是智慧媒体

有数据显示，中国移动互联网活跃终端的数量已经突破10亿人，到2025年之后中国还有望成为全球最大的5G市场，随着移动端成为用户接触互联网的最主要方式，基于移动端的产品标准正在加速形成。顺应这一趋势，《人民日报》加快建设微信、客户端，初步形成了以“两微一端”为主的移动传播新格局，汇聚了3.9亿名用户。目前，一方面在继续做大移动传播格局，另一方面也在密切关注媒体技术的发展。一个总体感觉是，在大数据、云计算以及人工智能等技术的推动下，移动互联网在中国已经进入了鼎盛期，也进入了下半场以人工智能为主要技术支撑，以万物皆媒、用户感知、人机共生、数据驱动为主要特点的互联网时代。未来我们有必要做好准备。

2. 人工智能进入新闻生产和信息传播各个环节

媒体和人工智能技术的结合已经由早期概念进入了真正的产品形态，像机器人写稿、智能推荐、语音识别、视频自动剪辑这些技术正在应用，也在重塑新闻整个生产和信息传播的各个环节。很多公司现在都在研发自动写稿的机器人，包括腾讯、百度、凤凰网等，机器人写稿现在已应用到财经、体育或者与数据相关的领域新闻报道。新华社做出了“媒体大脑”，通过机器生产视频；今日头条通过算法已经在新闻分发领域独占鳌头。

人工智能参与新闻生产和传播的程度不断加深。《人民日报》新媒体跟企业合作推出了应用人工智能技术的“创作大脑”。“创作大脑”具备智能推荐、智能协作、智能分发、智能语音等技术，《人民日报》的人民号、移动新媒体、内容平台以及客户端都在使用这些技术。

3. 新闻产品的形式样态与传播模式被重新定义

智慧媒体必然是以用户感知为核心的，移动互联网与人工智能结合创造了许多新的信息交互场景，人工智能使新闻生产变得更高效、精准的同时也革新了新闻的样式形态和传播模式。借助于人工智能技术，用户可以置身其中参与内容的生产和传播，有一个典型的案例——2018年8月1日，《人民日报》新媒体中心推出的“穿上军装”活动有独立访客1.56亿人。这背后是机器深度学习、人脸识别，用户上传照片参与内容生产，实现了裂变式传播。

人工智能技术已让用户自己深深参与到内容的生产当中，人工智能还将新闻变成对话，让用户从看新闻到聊新闻。《人民日报》客户端也在运用自动化技术，留言自动回复等受到了用户欢迎。

4.新型的生产场景将以人机高度协同的方式展开

人机高度协同的方式现在是一个明显的趋势。机器将在一定程度上取代记者。机器会取代大部分机械的工作，但是人会从事更有创意和创造力的工作，以智能技术为基础，以人机协作为特征，新型的生产场景将会体现在集中化编辑部。例如：人民日报社编辑中心在努力打造智能编辑部。智能编辑部的核心就是利用人工智能和大数据技术，实现人机高度交互和人机协作，从而大大解放生产力。在这里，人工智能技术不仅是一种技术，更是一种思考的方式。采编人员需要不断提升对新闻的敏感度，需要具备更高的互联网素养，也需要更深入了解机器思维。

5. 媒体跨界连接能力大大提升，平台化加速发展

数据是智慧媒体的核心资源，聚合各类资源，在这个基础上媒体才能实现个性化产品的创造，满足用户的需求。媒体将不再是单纯的新闻内容平台，而是以多元跨界的各类内容为内核和纽带重新定义和人的连接，包括人与信息、人与服务、人与商品、人与人之间的连接方式。《人民日报》也开始了平台化的拓展，在2019年6月推出了全国移动新媒体的聚合平台人民号。目前已经有一万多家主流媒体、党政机关、优质自媒体入驻。人民号将继续优化产品和策略，推出产品“一千家计划”，面向原创内容、短视频内容。

6. 算法推荐将成为主要的分发方式，改变信息传播的逻辑和规则

自媒体时代算法盛行，是一个个可以感知具体的你我他，算法推荐虽然不能决定内容，但会决定内容的分发路径。算法已经成为人工智能时代新闻传播的方法论。未来，一个媒体平台的竞争力将取决于数据、算力、算法。着眼于此，《人民日报》也在与学界、业界联动分析流行算法的利弊，扬长避短，争取研究出更加智慧的新闻推荐算法。

二、人工智能时代新闻生产的特点

（一）信息多样化，但极易威胁到受众的隐私安全

人工智能在新闻领域的应用，可极大地丰富新闻素材。就好比，在信源采集过程中，各式各样数据的形成可转变成新闻生产的原始材料。人工智能应用丰富新闻素材的同时，极可能给受众隐私安全带来威胁。究其原因在于人工智能是通过大数据、云计算从海量的数据库中采集相关数据，然而大数据、云计算的采集行为或多或少存在对用户隐私构成侵犯的问题。伴随新技术的迅猛发展，广大受众每一项网上行为均处在被“监控”的状态下，致使个人信息受到盗取、篡改的现象屡见不鲜。

（二）个性化定制，但极易造成“信息茧房”

人工智能凭借受众兴趣爱好，经由对信息的采集、分析，可为受众提供个性化的新闻内容。同时，人工智能的推广还可使受众对新闻信息的“长尾”追求得到满足。各式各样的兴趣爱好均可得到有效满足，进而推动了更进一步的内容定制。而结合受众兴趣爱好开展信息推动极易造成受众的“信息茧房”，使人们过度热衷于对自身感兴趣信息的获取，而对其他领域的信息不闻不问，进而逐步丧失自我辨识能力，对媒介提供的信息不加评判、全盘接受。

（三）获得数据优势，但极易引发模式化现象(www.xing528.com)

人工智能依托智能算法，可解除其他繁杂信息的妨碍，使受众可直接获取自身需求的信息。智能机器人在撰写新闻稿件过程中，先从数据库中结合采集的数据找到满足新闻需求的相关信息，然后开展结构化处理，对数据予以排列重组，最终以预先设定完毕的模板实现新闻报道。该种情况下产生的新闻报道极易出现严重的模式化问题，对新闻发展造成不利影响。

三、人工智能对新闻生产的影响

（一）机器和人双重把关

人工智能不断发展应用于新闻编辑领域，新闻记者和智能机器相互协作，共同实践新闻内容生产。随着机器参与新闻生产实践的不断深入，新闻把关的形式从传统的新闻从业者这一单一形式，逐渐变成了“双重把关”的形式，即“机器把关人”和“传统把关人”。但是“机器把关人”不可以完全代替“传统把关人”实现对新闻内容的把关。智能新闻生产过程中存在浅薄化现象，新闻内容的可读性和价值性都需要进一步提高，如果“机器把关人”完全替代“传统把关人”，势必会使这一情况更加严重。传统新闻生产过程中需要“由专业编辑判断信息价值，以人工编辑的方式策划、编排、组织内容，规划信息流的排序和呈现方式”。[2]

在一系列新闻生产流程中存在诸多重复性的基础工作，虽然有把关人机制，但是难免偶尔出现错别字这种失误。“机器把关人”可以实现多重基础把关作用。其一，“机器把关人”可以发现和规避新闻文本内容中的基础性错误，如纠正错别字、语病，提高人名、地名、机构名的准确性等。《华盛顿邮报》的事实检查工具 Truth Teller能全程将新闻报道中的文字、语音等信息与“打假”数据库进行对比，一旦发现异常便会发出警报。但是，这种方式只限于基础性内容把关，新闻内容的可读性、新闻内容的价值性这些则需要专业的新闻把关人进行把关。其二，“机器把关人”可以通过算法推荐机制来实现新闻内容分发。但是，算法推荐机制很容易带来推荐信息窄化的现象，受众阅读和观看的新闻信息主题集中于某一类型，很容易形成“信息茧房”。所以还需借助“传统把关人”来促进新闻的可读性、挖掘新闻的价值性。

（二）智能化平台增加新闻可读性

一则好的新闻不仅要有好的新闻事件，还要有好的新闻语言和一定的社会价值。具有深度的新闻内容和较高的新闻价值是增加新闻可读性的根本。在新闻生产过程中，更应该关注新闻内容的选择和新闻价值的挖掘，发挥新闻编辑的能动性，在规范技术使用范围和使用标准的同时，加强对有价值的新闻点的深度挖掘，形成消息播报与深度报道相结合的生产模式。要实现人工智能生产与记者深度报道相结合的内容生产模式，以人工智能生产新闻消息打头阵，抢占时间先机，以新闻记者深度分析生成高新闻价值的深度报道来展开后续跟进。以人工智能新闻生产之所长补新闻编辑之所短，发挥新闻编辑之所长补人工智能新闻生产之所短，形成记者与人工智能的完美合作。

（三）人工智能改变信息传受关系

在传统媒体时代，受众被置于新闻信息传播的末端，是新闻信息的被动接受者。但是伴随着新的媒体技术的发展，传统线性的传播过程逐渐被解构，传受关系出现了新的变化。“受众”这一概念也逐渐被“用户”取代。与受众的被动接收信息不同，用户更加强调信息接收者在传播过程中的能动性。在人工智能新闻生产流程中，新闻信息被基于用户行为数据、圈层数据分析后，推送给可能感兴趣的用户。但是，“以挖掘用户喜好为导向的智能新闻生产、分发模式带来了同质化新闻的泛滥，长期接触同类信息会导致受众的知识素养和新闻品位下降”。[3]受众看起来被置于新闻生产中心，由“被动”身份变为“主动”，由“受者”身份变为“用户”身份，由被推送者变成主动选择者，但是剥去“用户中心”的外衣，其内在逻辑依然是受者身份，而且受到了信息的捆绑。正如开篇所述，新闻产品具有商品和文化的双重属性，具有社会教化功能。因此，我们更应该重视新闻内容和新闻价值在新闻分发中的作用，在新闻分发过程中淡化纯“算法推送”机制，改进技术的同时引入“人机协作”分发机制。此外，读者除了阅读新闻外，还可以参与到新闻发现环节中，谁在现场，谁就有可能发出新闻，做到真正意义上的“用户中心”。

四、人工智能时代下新闻生产与革新策略

人工智能时代下，新闻媒体相关人员应当紧紧跟随社会前进步伐，不断开展改革创新，强化对国内外成功发展经验的学习借鉴，切实推进人工智能技术在新闻生产与革新中的科学合理应用。如何进一步促进人工智能新闻的有序健康发展，可以将下述策略作为切入点。

（一）始终贯彻政府引导、监管，做到政府与市场的合理分工

伴随一系列优惠传媒政策的推行，社会企业不断提高了对人工智能新闻领域的关注度，诸如阿里巴巴、腾讯、Google、Facebook等国内外互联网企业近年来纷纷进驻人工智能新闻市场。如阿里巴巴联合第一财经推出的“DT稿王”、腾讯研发的写作机器人、百度推出的百家号等，互联网公司在发展人工智能上，不论是资本还是技术均有着得天独厚的优势。为防止社会资本泛滥，人工智能新闻为企业拓宽了发展方向。人工智能新闻务必要始终贯彻政府引导、监管，凸显政府在法律法律制定、优惠政策实施、市场监督管理等方面的优势作用。在此背景下，我国政府部门在《新一代人工智能发展规划》中特别指出，应当构建人工智能法律法规、伦理规范及政策体系，进而获取对人工智能的安全评估与管控能力。人工智能时代新闻的生产与革新，极可能产生伦理、责任归属等相关问题，政府必须对人工智能予以科学规范，构建起人工智能技术发展与法律机制的和谐关系，切实秉承“鼓励创新、包容审慎”原则，对人工智能发展做到事前备案、事后惩处，进而一方面促进人工智能新闻的有序健康发展，另一方面促进收获可观的社会效益。

（二）推进人工智能新闻生产机制的有效优化

首先，推进人工智能新闻推送方式的有效优化。智能算法应当逐步贴合广大受众需求，对受众行为数据、社会关系相关数据予以有机融合，即，一方面要结合受众实际情况，对他们的切实需求予以满足，提供他们感兴趣的新闻信息；另一方面要结合受众社会背景，提供他们需求的新闻信息，优化一味的个性化推送，最大限度防止引发信息泛滥情况。其次，提高人工智能新闻的透明度，加强新闻从业人员与技术开发人员相互间的交流互动。使新闻从业人员明确人工智能的诞生由来，了解人工智能内涵特征，进一步帮助新闻从业人员借助人工智能实现新闻报道。与此同时，技术开发人员同样应当加强对新闻价值理念的有效认识，确保新闻价值与人工智能技术的有效结合，进一步实现新闻价值的模型化。

（三）秉承人文理念，构建资本与公共利益相互间协调关系

即便人工智能的出现很大程度上提高了人们认知世间万物的深度、广度，然而对人类社会的认识、改造依旧离不开人类本身。因而，对于人工智能时代新闻的生产与革新而言，人必须要身处人工智能新闻的核心业务链中，在人机交互中切实凸显人的主观能动性，依托正确的价值观对人工智能技术予以科学合理的运用，让人工智能新闻真正意义上彰显人的主动性、价值观，始终秉承人机协同，在人机交互中达成功能的相互补充、价值的相互契合。除此之外，以智能算法为前提的个性化推送，极易对媒体行业有序运行造成不利影响。作为我国党和人民的喉舌，媒体要做到始终为党和人民服务。所以，新闻从业人员应当充分明确社会效益要在经济效益之上，社会效益的新闻价值取向要作为经济效益的前提条件，传媒机构部门在应用人工智能开展写作、信息传播过程中，要承担相应的责任，以推动社会的可持续发展。通过秉承人文理念，切实构建起资本与公共利益相互间的协调关系。

小结

未来传媒业的发展，很大程度上依赖于前沿性技术、颠覆性技术的发展。[4]人工智能在数据挖掘的深度和广度以及准确性、高效性方面有着人类无法比拟的优势，不仅可以提高新闻生产速率，还能减少人为的差错以降低成本，这些在优化新闻生产环节起到了关键性的作用。在深度报道记者日渐稀缺的当下，人工智能的发展可能激起深度报道记者的就业大潮，使人机合作发挥出更大优势。

媒体智能化也丰富了新闻报道形态，数据新闻、语音新闻等互动多维的报道层出不穷，用户分析的场景化、精准化与智能化，新闻分发的社交化、个性化，新闻体验的临场化，互动反馈的传感化与智能化，[5]让用户参与度越来越高，用户体验越来越好。但与此同时，智媒时代到来所引发的一系列问题也不能忽视。如何扬长避短，让人工智能更好地为媒体行业服务，还需要学界和业界的共同努力。

文献参考

［1］［2］张意轩，雷崔捷.“人工智能+媒体”落点何处［J］.青年记者，2017（28）：49-51.

［3］靖鸣，娄翠.人工智能技术在新闻传播中伦理失范的思考［J］.出版广角，2018（01）：9-13.

［4］喻国明，盛倩玉，李建飞.VR（虚拟现实）技术的产业化进程：业态模型与发展关键［J］.新闻知识，2016（11）：3-8.

［5］邓建国.机器人新闻：原理、风险和影响［J］.新闻记者，2016（09）：10-17.

［6］郑立峰.人工智能对新闻报道的影响及其反思［J］.新闻战线，2018（06）：127-128.

［7］宣言.不能让算法决定内容［N］.人民日报，2017-10-05.

［8］余婷，陈实.人工智能在美国新闻业的应用及影响［J］.新闻记者，2018（04）：33-42.

[1]张意轩，雷崔捷.“人工智能+ 媒体”落点何处［J］. 青年记者，2017（28）：49-51.

[2]张意轩，雷崔捷.“人工智能+ 媒体”落点何处［J］. 青年记者，2017（28）：49-51.

[3]靖鸣，娄翠. 人工智能技术在新闻传播中伦理失范的思考［J］. 出版广角，2018（01）：9-13.

[4]喻国明，盛倩玉，李建飞.VR（虚拟现实）技术的产业化进程：业态模型与发展关键［J］. 新闻知识，2016（11）：3-8.

[5]邓建国. 机器人新闻：原理、风险和影响［J］. 新闻记者，2016（09）：10-17.