從讀新聞到聊新聞：新聞聊天機器人的類型與創新實踐

（山東大學（威海） 威海 264209）

聊天機器人（Chatbot）是基于人工智能原理，模擬人類進行對話或文字交談的程序。世界上最早出現的聊天機器人Eliza誕生于1966年，由麻省理工學院的約瑟夫·魏澤鮑姆開發。[1]自2016年馬克·扎克伯格在Facebook Messenger平臺推出聊天機器人的應用程序編程接口以來，聊天機器人被廣泛應用于在線客服、個人助理等多種商業場景。[2]聊天機器人信息整合、消息提醒、即時發布等功能也被應用于新聞行業，CNN、BBC等老牌媒體紛紛涉足新聞聊天機器人這一領域。

以人工智能為代表的新技術正在重塑新聞產品的形態，通過交互敘事生成具有用戶個人意義的敘事內容。[3]新聞聊天機器人利用機器程序仿真與人類的對話，基于通訊界面以互動形式向用戶推送新聞。其操作模式類似即時通訊軟件，在順應用戶使用習慣的同時，建構出一對一的親密互動情境。現階段的新聞聊天機器人還處于弱人工智能階段，缺乏真正意義上理性思考、制定決策的能力，新聞文本的篩選和編輯主要依靠人工，機器完成的只是互動對話的過程。

一、新聞聊天機器人的類型

（一）基于搭建平臺：“依附式”與“獨立式”

筆者借鑒分發平臺搭建模式的分類，[4]將新聞聊天機器人分為“依附式”與“獨立式”。“依附式”新聞聊天機器人依托Facebook Messenger、Twitter等大型社交平臺存在，這些第三方平臺憑借長期的成功運營累積了可觀的用戶基數，成為傳統媒體投放新聞聊天機器人的主要陣地。“依附式”新聞機器人的操作遵循用戶在原平臺中建立的使用經驗，縮減手機空間的占用成本，用戶不必切換應用即可獲取多方媒體資訊。

“獨立式”新聞聊天機器人是獨立的手機應用程序，使用過程不依附第三方平臺或賬號。如中央人民廣播電臺的“下文”聊天機器人需要通過蘋果或安卓應用商店下載使用，用戶通過注冊獨立身份賬號瀏覽新聞。“獨立式”新聞聊天機器人不受平臺技術限制，能夠自主開發技術性更強、更具特色的專屬功能。將用戶與獨立賬號一一對應，有利于媒體在提供個性化服務的同時進一步開發用戶價值。

（二）基于對話方式：“封閉式”與“開放式”

新聞聊天機器人與人的溝通一般以對話問答的形式進行。在封閉語境下，用戶與機器人的互動只能從預設的某些路徑中進行選擇，預設路徑會以菜單欄或選項的形式呈現。“封閉式”新聞聊天機器人會主動向用戶彈出新聞內容，并在底端提供兩個及以上的預設回復，用戶只能被動地選擇深入閱讀或瀏覽下一條新聞。這種聊天機器人雖能確保運行效率和系統穩定性，卻封鎖了用戶基于興趣進行主動探索的可能。

而在開放語境下，用戶可通過輸入自定義文本對“開放式”新聞聊天機器人發布指令，機器人通過抓取數據庫中的信息并進行算法匹配進行反饋。目前Facebook Mes?senger平臺中絕大多數聊天機器人都具有開放式互動機制，但僅限于完成初級交流任務。現階段新聞聊天機器人的“開放性”形式遠大于實質，更復雜性的指令需通過菜單欄完成。

（三）基于文本類型：“摘要式”與“詳述式”

新聞聊天機器人作為一項為受眾篩選、推送新聞的服務，類似于RSS（簡易信息聚合）訂閱功能。按新聞聊天機器人推送的新聞文本類型可分為“摘要式”和“詳述式”。“摘要式”新聞聊天機器人承擔著類似引薦的功能，即在對話過程中用簡短的文字或圖片概括新聞，引導受眾點擊超鏈接跳轉至新聞網站上的原文章。它能極大保證新聞的原創性、完整性和專屬性。

“詳述式”新聞聊天機器人依靠對話形式實現新聞推送，新聞被加工成數段碎片化語言，以互動的形式推送。受眾通過向下劃動對話界面閱讀完整內容，無需跳轉至其他網站。“詳述式”新聞聊天機器人由編輯對新聞進行二次加工，其消息可能不止源于一家媒體，被改編后的新聞文本元素豐富多樣，以多媒體形式呈現，以層層遞進的故事講述模式打造深層次閱讀體驗。

二、新聞聊天機器人對傳統新聞生產的創新

（一）打破傳統報道形態，建構多元新聞場景

新聞聊天機器人融多種信息傳播技術為一身，口語化、碎片化的敘事方式對傳統的新聞報道的內容文本和呈現形式進行破壞式創新。

從形式上看，新聞聊天機器人用超鏈接“折疊”大量文本，將深淺閱讀的選擇權交給受眾，更好地將內容嵌入受眾的碎片化時間。借助新聞摘要，受眾可以針對感興趣的內容展開“折疊”，進行高效率的跳躍式閱讀。

從內容上看，新聞聊天機器人顛覆了長久以來單調乏味的文字報道，采用語音、視頻、圖片等多媒體互動敘事方式，提供受眾多模態（multimodality）的新聞文本，[5]建構多元的新聞場景。受眾動用全方位感官接觸信息，體驗無縫連接的沉浸式閱讀。依附于移動終端的新聞聊天機器人在吸收新技術方面有著天然優勢，傳統新聞媒介難以望其項背。

（二）整合多方資源，明辨信息真假

數字媒體時代充滿了真實與虛擬的內爆，信息傳播的廣泛性、迅速性為謠言的滋生提供溫床，而新聞聊天機器人則為打擊“假新聞”提供了新的可能性。一方面，新聞聊天機器人可以收集各方消息，最大程度還原事實全貌，引導受眾理性思考；另一方面，新聞聊天機器的反饋機制可以充分調用廣大受眾的力量進行事實核查，及時發現并扼制謠言的流傳。

新聞編輯在為聊天機器人撰寫對話腳本的過程中會引用多方消息來源，有利于打破傳統媒體間相互隔絕的壁壘，增加信息的流通率和利用率。2018年4月25日“下文”在對加拿大多倫多貨車沖撞行人事件的報道中援引加拿大和國內多個權威媒體發布的信息，并在消息下方注明原網頁鏈接，便于受眾追溯新聞來源、核實消息真偽，新聞網站也可通過與聊天機器人合作增加流量，實現雙贏。

此外，新聞聊天機器人的互動式對話打破了單向線性的傳播方式，通過拓寬反饋渠道引導受眾參與新聞的生產環節與核查環節。2016年Buzzfeed在美國大選期間推出的聊天機器人Buzzbot通過與用戶對話獲取新聞素材，它將用戶在新聞現場拍攝的照片、視頻作為第一手資料直接推送給其他受眾，這些新聞素材也發揮著澄清謠言的功能。[6]正如《連線》雜志創始主編凱文·凱利所言：真相不再由權威決定。在新聞核查方面，新聞聊天機器人可以調動廣大受眾的積極性，對海量數據進行收集、發布和反饋，使謠言迅速浮出水面。

（三）增添新聞“溫度”，滿足情感需求

新聞聊天機器人將單向的推送模式變成雙向的互動模式，在滿足人們環境監測的需求之外還具有情感功能。“下文”以對話的形式呈現新聞信息，每發送出一則新聞資訊之前，對話框都會顯示出“正在編輯”圖樣，使閱讀體驗實現從“讀新聞”到“聊新聞”的轉變。在符號元素的應用上，“下文”有豐富的表情包和emoji庫存，打破了傳統新聞嚴肅呆板的形式，與年輕用戶群的審美趣味相契合。

然而機器人只是代碼組成的程序，并不能真正意義上消除人們對社交的渴望、對孤獨的恐懼。新聞聊天機器人也在嘗試搭建人與人之間的溝通橋梁，建構更加緊密的用戶關系網。在完整閱讀一篇新聞后，“下文”會引導受眾進入聊天室，就該新聞事件與他人進行深入交流，形成以興趣和關注度為區隔的網絡社區。用戶在社區討論中不斷完善個人觀點，通過發表意見、尋求認同來贏得尊重并實現自我價值。

（四）基于“長尾”和“社群”的盈利模式

牛津大學路透新聞學研究所發布的《2018年新聞、媒介與技術發展趨勢和前瞻》指出，2018年媒體出現“去平臺化”趨勢，更多媒體將從Facebook這樣的平臺中撤出。“去平臺化”意味著媒體經營戰略將從“接觸+廣告”轉向“參與+訂閱”。[7]新聞聊天機器人正在成為傳統媒體創新盈利模式的“藍海”，其豐富的渠道、內容、技術資源為媒體商業模式轉型提供多種可能性。

在內容生產越來越強調個性化的數字媒體時代，新聞聊天機器人通過數據算法，精準刻畫用戶畫像，用個性化定制內容滿足用戶“千人千面”的需求。個性化新聞推送能有效開發利基市場，用數據引擎激活長尾內容，實現“傳者中心”向“用戶中心”的轉變。

基于個人興趣的推送模式也會促進社交需求和價值認同的相互對接，以信任和人脈為核心的社群經濟模式成為媒體產品盈利增長的新熱點。[8]“下文”的“聊天室”功能有利于完善用戶的社交體驗，用戶在放松娛樂、實現信息交換的同時也會投入自己的時間和精力，獲取對網絡社群的歸屬感與依賴感。“下文”正在嘗試打造“新聞+知識”、“新聞+服務”的新型生態鏈，并有志于完善用戶的個人關系鏈，通過打造更豐富的社群生態，挖掘知識付費、用戶服務等更多長尾價值。[9]

三、弱人工智能：當前新聞聊天機器人的局限

（一）對人類語言理解不足

現階段新聞聊天機器人對語言的理解只是停留在表層，還未觸及深層語義，沒有達到有問必答的程度，只能依靠預設程序運行，這也是當前人工智能技術處于弱人工智能階段的表現。因此絕大多數情況下所謂的“智能”只停留在形式層面，所謂的“開放式對話”本質上是基于有限關鍵詞的匹配搜索，并根據結果對相關新聞進行整合推送，新聞聊天機器人離人類所期待的人工智能相去甚遠，文本識別和語義識別水平亟待提升。

（二）“智能”、“智慧”難平衡

為了與人類更加流暢自然地對話，機器人需要加強學習能力、數據篩選能力和自我進化能力。機器人可以通過機器學習變得更智能，卻無法擁有像人類一樣明辨善惡的智慧。微軟于2016年3月在Twitter上推出了面向“千禧一代”的人工智能聊天機器人Tay，在上線的24小時內就因被網友“教導”成了種族狂熱分子而黯然退場。[10]新聞聊天機器人的智能化過程應秉持“工具理性”與“價值理性”并重的原則，在完善人機互動體驗的同時，更好地實現自身的社會價值。

結語

當前新聞聊天機器人正在建構傳媒業的新版圖，創新著新聞收受方式和新聞文本的敘事方式。雖然在發展初期，新聞聊天機器人還有很多局限，比如智能化程度不高、用戶體驗欠佳，但隨著人工智能技術的發展，新聞聊天機器人會日臻完善，成為智媒時代新聞生產的新方向。