“人工智能+传媒”：重构与再造新闻生产流程

　　摘 要：随着人工智能技术的广泛应用，传统新闻行业专业化、精英化和组织化的生产模式被彻底颠覆。在新闻传播领域，人工智能技术不但在宏观上塑形整个生产流程，也在微观上重构和再造信息采集、制作、分发和反馈等环节。

　　美国未来学家雷·库兹韦尔曾说：“2045年左右，人工智能将来到一个‘奇点’，跨越这个临界点，人工智能将超越人类智慧，人们需要重新审视自己和机器的关系。”人工智能以超凡的速度进军人类生活的方方面面。在新闻传播领域，人工智能解构环环相扣的生产模式，提升和优化新闻生产的各个环节，对整个生产流程进行重构和再造。

　　新闻采访、写作、编辑、校对、印刷等环节在传统的新闻生产流程中是缺一不可的，是新闻机构和从业人员对新闻的选择、加工和传播的单向链条式固定流程。在这样“流水线”式的新闻生产中，新闻机构不得不在繁杂的数据整理和新闻运营中投入大量的人力、物力、财力，以此来保证新闻的客观真实。这不仅前期投入巨大，也严重挫伤了新闻的时效性，严重阻碍新闻的传播。

　　智能新闻生产时代的到来使得链状网络式的新闻信息分布方式逐渐取代了链条式的新闻生产模式。新闻生产逐渐重构为网络状的信息流且具备“计算机”属性，虚拟层用以存储新闻信息，算法层用以处理新闻信息，实体层作为输出终端，各个层级间相互反馈相互作用，永动流转。虚拟层、算法层、实体层之间相互建立通信，并通过数字交换进行合作生产。在该系统中根据既定的算法抓取信息和数据，在云端进行数据存储、信息分析和系统加工，再由专业媒体、自媒体、机器人进行内容生产。人工智能写作为各新闻单位和聚合平台提供海量的、不竭的稿件内容，不仅大大简化了传统新闻生产环节，还无需向机器人付劳动报酬，节省资金流出。

　　传统新闻生产模式有着时效性差、分布模式单一、反馈渠道闭塞等局限性，人工智能技术则能有效规避传统新闻生产流程的弊端。传感器、大数据等技术应用于信息采集，机器人写作创造新的写作模式，新闻推荐引擎加持信息分发，虚拟现实铸就沉浸式新闻，人工智能技术不断重构着新闻生产流程。

　　人工智能是一套算法程序，在新闻生产的信息采集环节脱离时间和空间的束缚，一方面其智能化提高了信息采集速度，另一方面拓宽新闻记者的信息采集范围，延伸信息的广度和深度，降低新闻媒体生产成本。

　　时间维度：智能化提高采集效率。传统的新闻信息大多是由记者及摄像人员实地采访或群众热线采集而来，这样的采集方式虽然更有可能成为所谓的“独家”而获得较高关注，但是其效率十分有限，往往顾此难及彼。互联网和人工智能的介入，为信息的存储、分享、流转提供了方便，打破了人与信息之间的界限，传统媒体信息汇聚的中心位置趋向分散，信息检索和获取渠道不断扩大。另外记者和编辑不再重复以往简单而复杂的基础工作，他们的许多职能被人工智能所消解，新闻单位降低人力投入转而重视信息的人性化处理、内容的深度挖掘以及内容的独特性和多样性，精简人力物力。

　　就新闻信息采集的速度来看，智能化技术、人脸识别、语音识别、音视频处理、多语种互译、声纹识别、图像识别、大数据搜索等在新闻中的广泛应用，使得信息采集速度大大提升。网络爬虫技术重点依据各大新闻平台以及新闻网站、微博、贴吧等社交媒体平台的更新规律进行智能采集，并随时调节采集频率，再把采集的信息进行分析、整合、再分配。网络爬虫技术帮助记者编辑快速了解网络上的最新动态、突发事件、舆情状况，并即时反馈用户信息以便记者编辑“投其所好”，快速形成有深度的报道和专题。

　　空间维度：传感器延伸采集范围。传统的新闻采集渠道单一，新闻从业人员整理编辑文字、图片、视频后以图稿、音频、视频的形式呈现。人工智能时代下，传感器介入新闻生产延伸了信息采集范围，弥补了人类观察受感官局限的视域。许向东在《数据新闻：新闻报道新模式》中提出，传感器就是人类感官的“延长”，能将监测到的信息按一定规律变化为电信号或其他形式予以输出，以完成信息的记录、传输、存储、显示和控制等，它具有微型化、数字化、智能化、多功能化、系统化、网络化等特点。

　　传感器将信息采集范围扩大到更宏观的范围，一定程度上解放了人力。比如无人机通过传感设备在高空收集图像、视频、影像延伸信息采集空间维度；情感交互技术应用在时政新闻领域也是传感器新闻的一次重大突破，经过精确分析将捕捉到的观众情感变化转化为更为直观可计算的数据，再绘制成真实可视的“情感曲线”，将人机交互技术运用到极致；大数据技术在新闻生产中的出现，使新闻的实体信息通过数模转换为数据信息，数据分析和价值分析的细致入微为媒体报道提供了更多的素材、新的报道视角、强大的分析和检索能力以及精准的预测性信息，进而形成更深层次的新闻报道。

　　“人工智能+传媒”时代的到来，新闻传播者的角色不断外延，从传统的新闻专业工作者，到自主生成内容的普通用户，再到如今的机器人新闻写手，“万物皆媒”已成为现实。信息传播主体的分散化丰富了信息生成方式，重新定义着新闻生产。机器人新闻写手全天候不间断地自动抓取、加工处理数据信息，并自动生成完整海量的新闻报道内容，在数量上是传统新闻写作远不能企及的。据艾瑞咨询数据显示，腾讯旗下的Dream Writer智能写手在财经和科技领域每天行情报盘、上市公司公告精要报道超过2000篇/天, 体育领域每轮每场的消息所形成的发稿量平均500篇/天。

　　从内容生产效率来说，智能机器人写手有强大的数据库提供数据支持，从数据库中提取所需信息，分秒之内就可以完成一篇稿件，这是传统新闻生产方式无法与之比拟的，为新闻生产开辟了工业化和智能化的新道路。尤其对于突发事件的报道，智能系统能够第一时间轻松而迅速捕捉相关信息和数据再自动撰写为完整稿件，2017年九寨沟地震中，中国地震台网机器人25秒内就完成了灾情报道。

　　从其精确性来看，机器人新闻规避传统记者和编辑带来的新闻主观性，利用数据信息以绝对客观性对新闻进行编辑，这恰恰完美实现了新闻真实性的要求。UGC时代以来，“新闻传播者”的角色不再只是专业新闻单位独有而可以是任何人，甚至有可能不是人，如此带来新闻信息良莠不齐。机器人新闻以其极高的精准性、浅显易懂的数据和信息、清晰流畅的报道等特征，不仅相比传统人工编辑播报略胜一筹，更迎合了社会对新闻真实的迫切需要。

　　传统新闻传播服务于大众，属于大众传播，忽略了新闻接受者的个性。此外，互联网空间的海量信息使得受众信息过载、选择困难，新闻报道难以找到“对的人”。人工智能技术和算法技术通过分析准确把握用户心理、解析个体画像，自动生成标签化内容，再根据用户数字档案进行智能推送，实现了“人找信息”向“信息找人”的信息消费模式的转变。

　　精准化推送是根据用户在移动终端和PC端的各种软件（微博、微信、今日头条、淘宝……）中留下的用户身份、浏览记录、地理位置等痕迹抓取用户的兴趣点和关注点，构建用户个人画像，从而进行私人定制新闻。以“你关心的，才是头条”为定位的聚合类新闻客户端今日头条为例，频道定制、个性化推荐、个性化体验是其主要的精准化方式。频道定制即用户注册账号时可根据兴趣订阅相关板块，同时还可以关注分享自己感兴趣的账号，还可以个性定制“离线阅读”“同步收藏”“我的话题”等功能。

　　传统新闻传播由于受到技术条件的限制只能做到逼近真实而非还原真实，而随着信息呈现技术的不断成熟，新闻报道逐渐由平面叙事向立体空间的临场体验转变。以第一人称的角色置身于新闻事件当中的沉浸式新闻早在2010年被南加州大学安纳伯格传播学院研究员罗尼·德拉佩纳正式提出，她认为沉浸式新闻“依托虚拟现实技术, 实现新闻场景的虚拟再现, 让用户获得深度沉浸式的独特新闻体验，”用户可以是新闻记者, 或是用户自己的真实身份, 抑或是新闻事件中的某一人物的身份进入新闻现场, 从而获得前所未有的视觉、听觉、心理体验和独特的情感体验。

　　在虚拟现实（VR）技术的加持下，信息传播由“知道”向“感知”转移，学者米华认为，用户通过VR设备身处新闻故事中实现时空感的转换，新闻原有框架暂时消失，为传统媒体带来全新的信息传播方式和叙事方式，颠覆了传统传授关系。2013年美国《得梅因纪事报》首次尝试利用虚拟技术进行新闻报道，先后推出《丰收的变化》《叙利亚之旅》《流离失所》等。以难民为题材的《流离失所》让人触目惊心，用360度全景视频展示战争中三个孩子在轰炸机轰鸣声中的惨状及凌乱的教室情境，战争在场感直击用户心灵达到情感共鸣。2015年，《人民日报》中央厨房首次引入VR 技术报道93阅兵。2016年多家媒体运用VR技术报道全国，用户可以在虚拟构建场景中置身于庄严神圣的人民大会堂，亲身体会的盛大景况。

　　如今人工智能已广泛应用在新闻采集、生产、接受、反馈各个环节，不断颠覆新闻生产方式，不仅简化新闻生产工作、减少新闻生产成本、解放新闻人，同时也带来许多新闻伦理失范的问题以及人工智能所不能触及的局限。

　　从写作风格和内容表达上看，智能写作的语言结构较为单一，且表达冰冷没有感情。在2015年的一场人机写稿对决中，美国全国公共广播NPR的前白宫记者和商业报道记者Scott Horsley与美国Automated Insight公司开发的写作平台同时获得美国一家餐饮公司的季度财报，双方在最短时间内根据财报进行消息写作，虽然在速度上机器人远超人类记者，但是仔细阅读发现机器人写作内容几乎没有复杂的宾语从句和定语从句，句子相对简单，内容围绕数字展开。而在人类写作稿件中则句式复杂，有具体的细节描写。在生活中人们获取新闻，不仅是看它的真实性客观性，还希望从中获取趣味性，感知社会的人情冷暖，而对人工智能而言，这些很难通过计算机程序表达出来。如果灾难报道中只剩下冷冰冰的数据和毫无感情的播报那会是什么样的局面？因而，人工智能只能加工处理没有感情、没有温度、不体现人文关怀的数据和信息。

　　机器人写作严格遵循数据格式和长度范围，将既有的数据表、数据库、表格等强组织化的信息用二维表的结构进行逻辑表达，因此人工智能在新闻生产中的报道范围十分有限，目前主要集中在低价值密度、能够提供干净数据的新闻报道当中，例如天气预报、体育赛事、财经报道以及特定的突发事件报道。此外，人工智能在新闻生产中的报道深度也有所欠缺，难以胜任调查性报道、解释性报道、批评性报道等深度报道，也无法对突发的新闻事件作出有深度有内涵的评论，只能基于数据进行报道。

　　智能写作一个重要特征是大批量生产内容。机器人往往根据智能写作模板快速将获取和挖掘的数据信息转化为新闻报道，批量生产出不同表达方式而同一题材的报道。美联社和福布斯的财报写作就是智能写作、规模生产的例证。“人工智能+传媒”不仅能生产出大量分散的财经报道、体育报道和天气报道，对于深度报道和数据新闻而言智能写作更能使报道带有鲜明的个人化特征。数据新闻在呈现整体趋势和宏观情况方面有明显优势，加之人工智能使得数据新闻能有效呈现个案，更好地结合整体趋势和个人案例，用户得以获得自我关注的信息。但是与传统媒体议题设置方式截然不同，人工智能语境中议题设置权利通过大量的用户生产内容和机器生产内容让渡给用户和机器，再通过机器算法向分众化的用户推荐，容易使用户陷入信息茧房中而不愿接受异质信息和观点。长此以往，用户只会变得越来越“自我”，越来越主观，越来越不理性，陷入自我的信息茧房中无法自拔。

　　“人工智能+传媒”模式是科技发展与传统新闻生产相结合的产物，具有传统新闻生产无法企及的新优势，不断加速新媒体的传播效率并刷新着用户的新闻体验，形塑整个传媒行业和新闻生产朝着智能化方向发展。但是，在新闻生产流程再造具体实践中也面临着诸多意料之外的难题，只有不断优化改进才能不断助推催生新闻生产新模式。人工智能范式驱动传媒业的未来态势，一方面，自动从数据中获取知识的无监督式机器学习，实现新闻生产完全“黑箱化”的生产，保证媒体新闻生产效率更高；但另一方面，人工智能过于依赖大数据，可能面临事实核查困难的弊端，需要进一步完善优化，建立把关机制规范把控，尊重新闻伦理。人工智能技术逻辑下的内容生产最大限度地转向全息传播，还需进一步打破技术壁垒提升机器写作的准确度和严谨性。此外，未来人工智能在传媒行业的全面渗透也将为用户提供更加多元化的内容和服务，不断提高媒体商业化程度谋求高价值回报。但不管人工智能怎样发展，回归价值理性与价值思考，捍卫传播正义，坚守伦理底线，才是新闻业始终要坚守的准则。正如著名传播学者喻国明教授在《人工智能的强势崛起与新闻传播业态的重构》中指出的那样，人工智能的局限性一定程度上缓解了“人工智能取代人”的恐慌，人和人工智能不再是零和博弈, 而是一种双赢逻辑。