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智能新闻的喜忧与前景


  宫承波 王凡
  【内容提要】人工智能技术提升、优化了新闻的采集、编写和分发环节,但由算法本身、生产方式转变、相关伦理道德规范欠缺造成的发展问题突出。本文分析了智能新闻的特点与问题,并在此基础上提出了关于智能新闻在算法升级、规范管理与技术融合方面的发展策略。
  【关键词】智能新闻 智能采编 机器写作 智能推荐
  所谓智能新闻,是指新闻业在人工智能的辅助下,对其传统的新闻工作流程进行优化升级后,形成的新的新闻业务形式。目前,智能新闻已经凭借其自动化、智能化的优势在新闻实践中取得了一定成果,其特点可简要概括为"三高",即生产效率高、新闻精准度高、可控性高。纵观新闻业的发展历史,新技术带来的变革无疑是巨大的,智能新闻的出现让广大新闻工作者看到了传统新闻业的变革方向。
  一、适用面广:智能新闻的应用领域
  (一)智能分析助力新闻采编
  将数据整合到新闻中是增强新闻客观性的常用方法,在20世纪中后期,计算机革命为新闻业带来了"计算机辅助报道(Computer-Assisted Reporting,以下簡称CAR)"的新形式,记者通过社会科学的统计方法处理数据,再将数据整合到新闻报道中,"精确新闻学"也随之出现。进入信息时代后,计算机对数据的处理能力增强,在大数据与云计算技术的帮助下,诞生了"数据新闻"新形态。
  随着技术的进步,数据新闻与人工智能技术出现了相互融合的趋势,人工智能技术的自动化运行模式优化了传统的数据处理环节。现阶段,人工智能技术对数据分析环节的提升主要在于以下三点。
  其一,人工智能技术可自动发现数据特征,为方便新闻采编提供技术支持。在人工智能介入数据新闻之前,计算机仅作为人的运算工具,数据的特征仍需要依赖操作者来发现,在应用人工智能程序后,数据的特征可自动被发现,进一步提升了对数据的分析能力。2015年,国际调查性报道联盟组织400多名记者参与"巴拿马造纸业黑幕"的报道,其中需要被整理的数据、邮件、文件的总数据量巨大,通过人工智能软件,该团队很快完成了原始数据分析,节省了大量人工分析的时间与成本。
  其二,人工智能技术的数据抓取能力可为编辑提供更为广泛的参考。借助人工智能,编辑能够在新闻采编过程中获取更多相关资讯,减少常识性错误。2016年8月,路透社宣布与语义技术公司Graphiq合作,为有合作关系的新闻媒体及发行商提供Graphiq庞大的可视化数据库。①该公司提供的人工智能程序可以在极短时间内对数据库中的信息进行抓取,生成与报道相关联的资料与图像。据介绍,该程序还可基于智能算法进行实时更新,以此不断自我升级,随时扩充和完善素材库。
  其三,人工智能可以发现并验证趋势,为新闻工作者提供选题方向。人工智能程序能够自动从数据中发现特征,以此帮助记者深入了解受众,为舆情监控和舆论引导提供帮助。2016年2月,美国知名新闻博客Mashable执行董事在出席活动时表示,媒体要学会用人工智能发现新闻故事。为此,Mashable启动了名为Velocity的数据分析工具平台,通过分析分享链接识别文章的传播趋势和可能存在的爆点。②该平台可以帮助编辑判断某一事件的关注度,并根据实际情况选择合适的报道策略。
  (二)智能写作提高生产效率
  2012年,美国某科技公司开启了利用人工智能进行新闻写作的探索,经过短短数年的探索,利用人工智能程序撰写新闻的技术飞速发展,目前国内外众多新闻媒体都已开始应用此技术创作新闻稿件。2014年7月,美联社宣布使用Wordsmith平台进行全自动财报新闻撰写。据统计,截至2014年年底,美联社通过此种方式完成了约4400篇财报新闻。据悉,Wordsmith每周要撰写数百万篇新闻报道,且如果需要的话,Wordsmith能够每秒产生2000篇新闻报道。③2015年1月,苹果公司发布了一季度的财报情况,仅在数分钟后,美联社利用Wordsmith平台的写作机器人,自动将数据进行检索整理,完成了题为《苹果打破华尔街第一季度预期》的新闻报道。正当其他媒体的新闻记者还在阅读整理财报时,人工智能程序已经完成并发布了新闻稿,极大地提高了报道效率。
  利用人工智能进行新闻稿件写作,一般要经过数据抓取、分析处理、选择模拟、调整润色四个步骤,每个步骤由复杂的计算机算法进行处理,最终形成新闻稿件。利用人工智能撰写新闻稿,极大地缩短了新闻生产的时间,提高了新闻生产效率。值得注意的是,现阶段人工智能仅能完成体育、财经等拥有较为固定模板的新闻写作工作,尚不具备深度报道与调查分析的能力。
  除了进行文字稿件的创作外,人工智能还被用来完成文本自动识别与转化工作。美联社每年都要进行大量棒球比赛的报道,当体育记者在报道比赛时,他不仅要写出多个不同的版本,还要将这些纸质新闻报道转化为广播形式,这些形式转化工作每周要占用记者们约800个小时的时间。对此,美联社战略及企业发展部高级副总裁Jim Kennedy表示,美联社正在尝试利用人工智能解决这一问题。据悉,美联社的程序开发团队已经基本完成了可以自动进行文字与广播版本转换相关算法,并正在对该算法进行测试与完善。④可以想象,在不久的将来,人工智能将在语义转换与实时翻译等领域发挥出自己的强大优势。
  (三)智能推荐优化新闻分发
  传统的媒体受时间空间的限制明显,呈现出线性的传播方式。进入互联网时代后,这种时空限制被打破,人们可以借助网络随时随地获取所需的新闻资讯,自主选择性得到增强,实现了由"受众"向"用户"的转变。在当前的媒介环境中,新闻媒体为拓宽市场,必须借助技术手段来提升自己的服务质量,人工智能技术可以很好地提升新闻媒体服务质量和传播效果,在优化新闻分发的环节中作用明显。
  第一,智能推荐技术能够最大程度地满足用户的个性化需求。在当前的新闻传播环境中,用户的本位属性凸显,对用户的精准定位与分众传播已经成为当前新闻媒体的必修课。不同用户对新闻资讯的需求各不相同,这样的差异化需求只有智能推荐技术才能满足,且当前人们获取新闻资讯的渠道正在向移动端过度,智能手机新闻客户端的大范围应用为智能推荐算法的普及提供了基础。目前,今日头条、一点资讯等新闻客户端都以其强大的个性化新闻推荐功能吸引了大量用户,智能新闻推荐技术已经在不知不觉中走入了我们的生活。
  第二,智能推荐可以起到优化新闻资源配置的作用。在传统的编辑推荐新闻模式下,新闻内容的曝光时间仅有短短的几个小时,这对于众多优质的、时效性不强的新闻来说无疑是一种资源损失。对于新闻媒体来说,许多签过版权的优质稿件只能得到极其短暂的应用,无法为新闻媒体提供持续的流量和阅读,这也是一种经济损失。在智能算法的推荐模式下,这些优质稿件会根据用户不同的阅读习惯重复出现,极大地提升了优质稿件的生命周期,优化了新闻资源的配置。
  第三,智能推荐技术可以分析受众,让媒体更好地贴合市场需求。《纽约时报》的数字部门科学研发团队去年推出了虚拟机器人Blossomblot,用来解决"在《纽约时报》每天推送的300篇文章中,哪些更适合被推送到社交媒体网站"这一问题。Blossomblot通过对社交平台上的海量数据进行分析,从而对文章的传播效果进行预测,甚至还可以独立制作标题、摘要和配图。《纽约时报》的内部统计数据显示,经过虚拟编辑Blossomblot筛选后的推文的點击量是普通文章的38倍。⑤智能程序的强大推荐功能可见一斑。
  二、利弊共生:智能新闻的现实困境
  (一)算法的风险
  智能新闻在发挥巨大优势的同时,也带来了一些问题,由算法带来的风险首当其冲。一方面,智能算法无法判断事件真伪。在内容生成环节,算法对原始数据的真实性依赖程度高,由于人工智能无法对原始数据的真伪进行判断,一旦原始数据出现问题,新闻的真实性便得不到保证。同样,在新闻分发环节中,智能算法无法对新闻真实性进行核实,而假新闻多以新鲜的噱头博人眼球,算法很有可能将这些新闻发掘出来,助力假新闻的二次传播。2016年8月,全球最大社交平台Facebook宣布解散"热门话题"团队,将热门话题的编辑与推荐工作交由人工智能程序全权处理,这随后便多次被爆出推送假新闻的情况。
  另一方面,智能推荐算法导致信息闭环。根据智能推荐算法的工作原理,计算机会根据用户的新闻阅读习惯自动生成"用户画像",并根据用户兴趣推荐新闻。而当用户根据兴趣点开推荐的文章后,系统中用户对该类信息的"需求值"就会上升,这就导致了用户行为"正反馈"的出现,这种情况下用户便无法接触到其它的新闻资讯,形成信息的闭环,将用户置于"信息孤岛"之上。这种"孤岛效应"会在某种程度上强化用户的某些态度与看法,造成观点极化。由此我们必须指出,在分发渠道领域,算法并不能完全代替传统编辑。
  (二)生产资料转变的风险
  人工智能介入新闻生产后,新闻媒体对技术的需求加剧,新闻业的生产资料由传统编辑与记者的人工劳动转向尖端技术。这一过程中,发展规模大的新闻媒体凭借其资金与市场优势,能够引进新技术,提升新闻报道能力。而众多中小型新闻媒体,并不能及时完成转型,面临着市场被挤占、人才青黄不接等发展风险。除此之外,新闻业的技术转型让科技公司看到了商机,众多拥有强大技术基因的科技公司纷纷涉足新闻业,对传统新闻业造成了更大的市场冲击与压力。据美国皮尤数据研究中心统计,与一年前相比,2016年美国的新闻编辑室减少了10%。可见,在新技术的影响下,中小型新闻媒体的生存空间被不断挤占,新闻业正在逐步走向垄断。
  智能新闻的发展是建立在新闻媒体与技术公司相融合的基础上的,在人工智能改变新闻生产流程的同时,也影响着新闻业中的其他环节,其中包括新闻业中组织部门的建构、新闻记者的职能、传媒人才的培养等重要环节。人工智能的出现为这些关键环节带来了严峻的考验,能否合理应对新技术带来的风险与挑战,对智能新闻的未来发展至关重要。
  (三)缺少相关伦理规范基础的风险
  科技具有两面性,新技术的出现在解决现有问题的同时也带来了新的挑战,这种挑战来自于对旧有秩序的冲击。对智能新闻而言,人工智能技术替代了新闻记者的人工劳动,这种深刻的转变难免会形成与之对应的伦理规范问题。
  伦理层面,人工智能技术的社会接纳程度不够。在人类社会发展史中,我们一直将思想作为人与其他事物的最根本区别。在新闻领域,新闻报道凝结着人类的思辨与智慧,被认为是人类创造力的产物。智能新闻的出现打破了这种认知平衡,将人的脑力劳动工作交由智能程序完成,这对整个人类社会的伦理认知形成了挑战。在去年Facebook宣布将"热门话题"板块交由人工智能负责后,不信任的声音此起彼伏,各大媒体对此事的报道标题也大量使用了表示惊讶与怀疑的词语。由此可见,新技术的社会接纳是一个漫长的过程,人工智能完全替代人工劳动还需时日。
  规范层面,智能新闻的知识产权归属问题和侵权问题突出。人工智能介入新闻生产后,传统的新闻生产流程被打破,新闻作品的产权是否应由新闻编辑转向编程者的问题值得商榷。另外,人工智能的数据抓取能力强大,这一过程中很有可能抓取到了有些机构的独家资料或数据,从而形成侵权问题。这些智能新闻中涉及到的责任与规范问题,很大程度上制约了智能新闻的发展,亟待解决。
  三、前路漫漫:智能新闻的发展趋势
  (一)进一步打破技术壁垒,实现算法的精准化、精细化
  纵观人类社会新闻传播事业的发展历史,技术进步对媒介和社会的变革起到了至关重要的作用。人工智能技术走进新闻业后,新闻报道变得更为高效与精准,新闻报道的效果得到了提升,新闻的生产与传播流程不断优化。然而当前的智能新闻技术仍处于起步阶段,相关的技术还不够成熟,仍有很大的进步与发展空间,需要科技工作者对其进行进一步的开发与完善,不断提高智能新闻技术的服务能力,让新技术切实为社会大众带来积极改变。
  在新闻生产领域,要进一步提升人工智能写作的准确度,不断扩大其撰写新闻的适用范围,开发更为严谨的智能程序,让人工智能程序创作出更具深度和人情味的稿件;在新闻分发领域,要积极解决个性化推荐导致的信息封闭问题,让资深的编辑来"训练"算法,不断提高新闻推荐算法的精度与准度,在满足受众个性化需求的同时,积极发挥新闻媒体的议程设置和舆论引导功能。
  (二)建立健全行业规范,建立把关体系
  新闻行业具有特殊性,在传递新闻资讯的同时还肩负着议程设置和舆论引导责任,关系到社会的发展与稳定。人工智能技术介入新闻生产后,可以预见新闻业将迎来巨大变革,我们应当从目前涌现出的问题入手,提前思考对智能新闻的相关规范,做到未雨绸缪,以积极的态度迎接变革的到来。
  建立智能新闻的行业规范,应当着重注意以下两点:第一,要规范智能新闻的内容把控。人工智能介入新闻的生产与分发后,传统的编辑作用被弱化,"把关人"的缺失会导致内容的失控,因此在发展智能新闻的同时,必须对相应的责任机制进行规范,由专人负责新闻把关,保证新闻行业秩序的稳定。第二,要尊重新闻伦理。一代代编辑与记者从长期的新闻实践中积累的报道原则不容忽视,智能新闻中常有出现对灾难事件的直接描写和使用刺激图片的情况,冲击并挑战着人文底线,这就需要我们对智能新闻的内容进行相关规范。总而言之,任何技术都有两面性,要想让智能新闻技术真正为我们所用,必须对其进行相应的规范,克服技术带来的问题。
  (三)积极探索多样化的用户互动体验
  智能新闻的出现,为用户带来了更为准确快捷的信息服务,同时也在潜移默化地影响着用户的新闻阅读习惯。大量用户选择智能新闻,正是因为其个性化、分众化的新闻传播模式能够满足不同用户的个性需求,归根到底,这是由算法与用户间的"人机互动"决定的。因此,智能新闻要想获得更多用户的认可,就要不断提升用户的互动体验,满足用户的多样化需求。
  提升智能新闻的互动体验,还应重视其他新兴技术与智能新闻技术之间的联系,当前全景拍摄技术、虚拟现实技术、增強现实技术、无人机技术等众多新兴技术都能够为用户带来全新的新闻体验,与新闻传播行业联系密切。相信通过智能化的改造与加工,这些新技术与智能新闻之间的联动定会带来让人意想不到的效果。
  注释:
  ① 全媒派. 值得忧虑!人工智能接管新闻业,你我沦为机器奴隶[BD/OL]. http://news.qq.com/original/dujiabianyi/ai_
  news.html.
  ② 腾讯传媒.媒体编辑室迎来AI应用时代[BD/OL]. http://news.qq.com/a/20161111/030170.htm.
  ③ 中国新闻网. 美联社用机器替代记者写新闻 媒体步入"自动化"[DB/OL]. http://www.chinanews.com/gj/2014/07-04/6349217.shtml.
  ④ 百度新闻实验室. 美联社又出招!看"机器学习"如何拯救传统新闻业[DB/OL].http://www.aisalon.cn/view-52-1.html.
  ⑤ 钛媒体. 纽约时报机器人编辑让流量涨了38倍[DB/OL]. http://www.tmtpost.com/1404286.html.
  作者简介:宫承波,中国传媒大学新闻学院教授、博士生导师;王凡,中国传媒大学新闻学院新闻学专业硕士研究生
 
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