智能新聞的喜憂與前景

宮承波 王凡

【內容提要】人工智能技術提升、優化了新聞的采集、編寫和分發環節，但由算法本身、生產方式轉變、相關倫理道德規范欠缺造成的發展問題突出。本文分析了智能新聞的特點與問題，并在此基礎上提出了關于智能新聞在算法升級、規范管理與技術融合方面的發展策略。

【關鍵詞】智能新聞 智能采編 機器寫作 智能推薦

所謂智能新聞，是指新聞業在人工智能的輔助下，對其傳統的新聞工作流程進行優化升級后，形成的新的新聞業務形式。目前，智能新聞已經憑借其自動化、智能化的優勢在新聞實踐中取得了一定成果，其特點可簡要概括為“三高”，即生產效率高、新聞精準度高、可控性高。縱觀新聞業的發展歷史，新技術帶來的變革無疑是巨大的，智能新聞的出現讓廣大新聞工作者看到了傳統新聞業的變革方向。

一、適用面廣：智能新聞的應用領域

（一）智能分析助力新聞采編

將數據整合到新聞中是增強新聞客觀性的常用方法，在20世紀中后期，計算機革命為新聞業帶來了“計算機輔助報道（Computer-Assisted Reporting，以下簡稱CAR）”的新形式，記者通過社會科學的統計方法處理數據，再將數據整合到新聞報道中，“精確新聞學”也隨之出現。進入信息時代后，計算機對數據的處理能力增強，在大數據與云計算技術的幫助下，誕生了“數據新聞”新形態。

隨著技術的進步，數據新聞與人工智能技術出現了相互融合的趨勢，人工智能技術的自動化運行模式優化了傳統的數據處理環節。現階段，人工智能技術對數據分析環節的提升主要在于以下三點。

其一，人工智能技術可自動發現數據特征，為方便新聞采編提供技術支持。在人工智能介入數據新聞之前，計算機僅作為人的運算工具，數據的特征仍需要依賴操作者來發現，在應用人工智能程序后，數據的特征可自動被發現，進一步提升了對數據的分析能力。2015年，國際調查性報道聯盟組織400多名記者參與“巴拿馬造紙業黑幕”的報道，其中需要被整理的數據、郵件、文件的總數據量巨大，通過人工智能軟件，該團隊很快完成了原始數據分析，節省了大量人工分析的時間與成本。

其二，人工智能技術的數據抓取能力可為編輯提供更為廣泛的參考。借助人工智能，編輯能夠在新聞采編過程中獲取更多相關資訊，減少常識性錯誤。2016年8月，路透社宣布與語義技術公司Graphiq合作，為有合作關系的新聞媒體及發行商提供Graphiq龐大的可視化數據庫。①該公司提供的人工智能程序可以在極短時間內對數據庫中的信息進行抓取，生成與報道相關聯的資料與圖像。據介紹，該程序還可基于智能算法進行實時更新，以此不斷自我升級，隨時擴充和完善素材庫。

其三，人工智能可以發現并驗證趨勢，為新聞工作者提供選題方向。人工智能程序能夠自動從數據中發現特征，以此幫助記者深入了解受眾，為輿情監控和輿論引導提供幫助。2016年2月，美國知名新聞博客Mashable執行董事在出席活動時表示，媒體要學會用人工智能發現新聞故事。為此，Mashable啟動了名為Velocity的數據分析工具平臺，通過分析分享鏈接識別文章的傳播趨勢和可能存在的爆點。②該平臺可以幫助編輯判斷某一事件的關注度，并根據實際情況選擇合適的報道策略。

（二）智能寫作提高生產效率

2012年，美國某科技公司開啟了利用人工智能進行新聞寫作的探索，經過短短數年的探索，利用人工智能程序撰寫新聞的技術飛速發展，目前國內外眾多新聞媒體都已開始應用此技術創作新聞稿件。2014年7月，美聯社宣布使用Wordsmith平臺進行全自動財報新聞撰寫。據統計，截至2014年年底，美聯社通過此種方式完成了約4400篇財報新聞。據悉，Wordsmith每周要撰寫數百萬篇新聞報道，且如果需要的話，Wordsmith能夠每秒產生2000篇新聞報道。③2015年1月，蘋果公司發布了一季度的財報情況，僅在數分鐘后，美聯社利用Wordsmith平臺的寫作機器人，自動將數據進行檢索整理，完成了題為《蘋果打破華爾街第一季度預期》的新聞報道。正當其他媒體的新聞記者還在閱讀整理財報時，人工智能程序已經完成并發布了新聞稿，極大地提高了報道效率。

利用人工智能進行新聞稿件寫作，一般要經過數據抓取、分析處理、選擇模擬、調整潤色四個步驟，每個步驟由復雜的計算機算法進行處理，最終形成新聞稿件。利用人工智能撰寫新聞稿，極大地縮短了新聞生產的時間，提高了新聞生產效率。值得注意的是，現階段人工智能僅能完成體育、財經等擁有較為固定模板的新聞寫作工作，尚不具備深度報道與調查分析的能力。

除了進行文字稿件的創作外，人工智能還被用來完成文本自動識別與轉化工作。美聯社每年都要進行大量棒球比賽的報道，當體育記者在報道比賽時，他不僅要寫出多個不同的版本，還要將這些紙質新聞報道轉化為廣播形式，這些形式轉化工作每周要占用記者們約800個小時的時間。對此，美聯社戰略及企業發展部高級副總裁Jim Kennedy表示，美聯社正在嘗試利用人工智能解決這一問題。據悉，美聯社的程序開發團隊已經基本完成了可以自動進行文字與廣播版本轉換相關算法，并正在對該算法進行測試與完善。④可以想象，在不久的將來，人工智能將在語義轉換與實時翻譯等領域發揮出自己的強大優勢。

（三）智能推薦優化新聞分發

傳統的媒體受時間空間的限制明顯，呈現出線性的傳播方式。進入互聯網時代后，這種時空限制被打破，人們可以借助網絡隨時隨地獲取所需的新聞資訊，自主選擇性得到增強，實現了由“受眾”向“用戶”的轉變。在當前的媒介環境中，新聞媒體為拓寬市場，必須借助技術手段來提升自己的服務質量，人工智能技術可以很好地提升新聞媒體服務質量和傳播效果，在優化新聞分發的環節中作用明顯。

第一，智能推薦技術能夠最大程度地滿足用戶的個性化需求。在當前的新聞傳播環境中，用戶的本位屬性凸顯，對用戶的精準定位與分眾傳播已經成為當前新聞媒體的必修課。不同用戶對新聞資訊的需求各不相同，這樣的差異化需求只有智能推薦技術才能滿足，且當前人們獲取新聞資訊的渠道正在向移動端過度，智能手機新聞客戶端的大范圍應用為智能推薦算法的普及提供了基礎。目前，今日頭條、一點資訊等新聞客戶端都以其強大的個性化新聞推薦功能吸引了大量用戶，智能新聞推薦技術已經在不知不覺中走入了我們的生活。

第二，智能推薦可以起到優化新聞資源配置的作用。在傳統的編輯推薦新聞模式下，新聞內容的曝光時間僅有短短的幾個小時，這對于眾多優質的、時效性不強的新聞來說無疑是一種資源損失。對于新聞媒體來說，許多簽過版權的優質稿件只能得到極其短暫的應用，無法為新聞媒體提供持續的流量和閱讀，這也是一種經濟損失。在智能算法的推薦模式下，這些優質稿件會根據用戶不同的閱讀習慣重復出現，極大地提升了優質稿件的生命周期，優化了新聞資源的配置。

第三，智能推薦技術可以分析受眾，讓媒體更好地貼合市場需求。《紐約時報》的數字部門科學研發團隊去年推出了虛擬機器人Blossomblot，用來解決“在《紐約時報》每天推送的300篇文章中，哪些更適合被推送到社交媒體網站”這一問題。Blossomblot通過對社交平臺上的海量數據進行分析，從而對文章的傳播效果進行預測，甚至還可以獨立制作標題、摘要和配圖。《紐約時報》的內部統計數據顯示，經過虛擬編輯Blossomblot篩選后的推文的點擊量是普通文章的38倍。⑤智能程序的強大推薦功能可見一斑。

二、利弊共生：智能新聞的現實困境

（一）算法的風險

智能新聞在發揮巨大優勢的同時，也帶來了一些問題，由算法帶來的風險首當其沖。一方面，智能算法無法判斷事件真偽。在內容生成環節，算法對原始數據的真實性依賴程度高，由于人工智能無法對原始數據的真偽進行判斷，一旦原始數據出現問題，新聞的真實性便得不到保證。同樣，在新聞分發環節中，智能算法無法對新聞真實性進行核實，而假新聞多以新鮮的噱頭博人眼球，算法很有可能將這些新聞發掘出來，助力假新聞的二次傳播。2016年8月，全球最大社交平臺Facebook宣布解散“熱門話題”團隊，將熱門話題的編輯與推薦工作交由人工智能程序全權處理，這隨后便多次被爆出推送假新聞的情況。

另一方面，智能推薦算法導致信息閉環。根據智能推薦算法的工作原理，計算機會根據用戶的新聞閱讀習慣自動生成“用戶畫像”，并根據用戶興趣推薦新聞。而當用戶根據興趣點開推薦的文章后，系統中用戶對該類信息的“需求值”就會上升，這就導致了用戶行為“正反饋”的出現，這種情況下用戶便無法接觸到其它的新聞資訊，形成信息的閉環，將用戶置于“信息孤島”之上。這種“孤島效應”會在某種程度上強化用戶的某些態度與看法，造成觀點極化。由此我們必須指出，在分發渠道領域，算法并不能完全代替傳統編輯。

（二）生產資料轉變的風險

人工智能介入新聞生產后，新聞媒體對技術的需求加劇，新聞業的生產資料由傳統編輯與記者的人工勞動轉向尖端技術。這一過程中，發展規模大的新聞媒體憑借其資金與市場優勢，能夠引進新技術，提升新聞報道能力。而眾多中小型新聞媒體，并不能及時完成轉型，面臨著市場被擠占、人才青黃不接等發展風險。除此之外，新聞業的技術轉型讓科技公司看到了商機，眾多擁有強大技術基因的科技公司紛紛涉足新聞業，對傳統新聞業造成了更大的市場沖擊與壓力。據美國皮尤數據研究中心統計，與一年前相比，2016年美國的新聞編輯室減少了10%。可見，在新技術的影響下，中小型新聞媒體的生存空間被不斷擠占，新聞業正在逐步走向壟斷。

智能新聞的發展是建立在新聞媒體與技術公司相融合的基礎上的，在人工智能改變新聞生產流程的同時，也影響著新聞業中的其他環節，其中包括新聞業中組織部門的建構、新聞記者的職能、傳媒人才的培養等重要環節。人工智能的出現為這些關鍵環節帶來了嚴峻的考驗，能否合理應對新技術帶來的風險與挑戰，對智能新聞的未來發展至關重要。

（三）缺少相關倫理規范基礎的風險

科技具有兩面性，新技術的出現在解決現有問題的同時也帶來了新的挑戰，這種挑戰來自于對舊有秩序的沖擊。對智能新聞而言，人工智能技術替代了新聞記者的人工勞動，這種深刻的轉變難免會形成與之對應的倫理規范問題。

倫理層面，人工智能技術的社會接納程度不夠。在人類社會發展史中，我們一直將思想作為人與其他事物的最根本區別。在新聞領域，新聞報道凝結著人類的思辨與智慧，被認為是人類創造力的產物。智能新聞的出現打破了這種認知平衡，將人的腦力勞動工作交由智能程序完成，這對整個人類社會的倫理認知形成了挑戰。在去年Facebook宣布將“熱門話題”板塊交由人工智能負責后，不信任的聲音此起彼伏，各大媒體對此事的報道標題也大量使用了表示驚訝與懷疑的詞語。由此可見，新技術的社會接納是一個漫長的過程，人工智能完全替代人工勞動還需時日。

規范層面，智能新聞的知識產權歸屬問題和侵權問題突出。人工智能介入新聞生產后，傳統的新聞生產流程被打破，新聞作品的產權是否應由新聞編輯轉向編程者的問題值得商榷。另外，人工智能的數據抓取能力強大，這一過程中很有可能抓取到了有些機構的獨家資料或數據，從而形成侵權問題。這些智能新聞中涉及到的責任與規范問題，很大程度上制約了智能新聞的發展，亟待解決。

三、前路漫漫：智能新聞的發展趨勢

（一）進一步打破技術壁壘，實現算法的精準化、精細化

縱觀人類社會新聞傳播事業的發展歷史，技術進步對媒介和社會的變革起到了至關重要的作用。人工智能技術走進新聞業后，新聞報道變得更為高效與精準，新聞報道的效果得到了提升，新聞的生產與傳播流程不斷優化。然而當前的智能新聞技術仍處于起步階段，相關的技術還不夠成熟，仍有很大的進步與發展空間，需要科技工作者對其進行進一步的開發與完善，不斷提高智能新聞技術的服務能力，讓新技術切實為社會大眾帶來積極改變。

在新聞生產領域，要進一步提升人工智能寫作的準確度，不斷擴大其撰寫新聞的適用范圍，開發更為嚴謹的智能程序，讓人工智能程序創作出更具深度和人情味的稿件；在新聞分發領域，要積極解決個性化推薦導致的信息封閉問題，讓資深的編輯來“訓練”算法，不斷提高新聞推薦算法的精度與準度，在滿足受眾個性化需求的同時，積極發揮新聞媒體的議程設置和輿論引導功能。

（二）建立健全行業規范，建立把關體系

新聞行業具有特殊性，在傳遞新聞資訊的同時還肩負著議程設置和輿論引導責任，關系到社會的發展與穩定。人工智能技術介入新聞生產后，可以預見新聞業將迎來巨大變革，我們應當從目前涌現出的問題入手，提前思考對智能新聞的相關規范，做到未雨綢繆，以積極的態度迎接變革的到來。

建立智能新聞的行業規范，應當著重注意以下兩點：第一，要規范智能新聞的內容把控。人工智能介入新聞的生產與分發后，傳統的編輯作用被弱化，“把關人”的缺失會導致內容的失控，因此在發展智能新聞的同時，必須對相應的責任機制進行規范，由專人負責新聞把關，保證新聞行業秩序的穩定。第二，要尊重新聞倫理。一代代編輯與記者從長期的新聞實踐中積累的報道原則不容忽視，智能新聞中常有出現對災難事件的直接描寫和使用刺激圖片的情況，沖擊并挑戰著人文底線，這就需要我們對智能新聞的內容進行相關規范。總而言之，任何技術都有兩面性，要想讓智能新聞技術真正為我們所用，必須對其進行相應的規范，克服技術帶來的問題。

（三）積極探索多樣化的用戶互動體驗

智能新聞的出現，為用戶帶來了更為準確快捷的信息服務，同時也在潛移默化地影響著用戶的新聞閱讀習慣。大量用戶選擇智能新聞，正是因為其個性化、分眾化的新聞傳播模式能夠滿足不同用戶的個性需求，歸根到底，這是由算法與用戶間的“人機互動”決定的。因此，智能新聞要想獲得更多用戶的認可，就要不斷提升用戶的互動體驗，滿足用戶的多樣化需求。

提升智能新聞的互動體驗，還應重視其他新興技術與智能新聞技術之間的聯系，當前全景拍攝技術、虛擬現實技術、增強現實技術、無人機技術等眾多新興技術都能夠為用戶帶來全新的新聞體驗，與新聞傳播行業聯系密切。相信通過智能化的改造與加工，這些新技術與智能新聞之間的聯動定會帶來讓人意想不到的效果。

注釋：

① 全媒派. 值得憂慮！人工智能接管新聞業，你我淪為機器奴隸[BD/OL]. http：//news.qq.com/original/dujiabianyi/ai_

news.html.

② 騰訊傳媒.媒體編輯室迎來AI應用時代[BD/OL]. http：//news.qq.com/a/20161111/030170.htm.

③ 中國新聞網. 美聯社用機器替代記者寫新聞 媒體步入“自動化”[DB/OL]. http：//www.chinanews.com/gj/2014/07-04/6349217.shtml.

④ 百度新聞實驗室. 美聯社又出招！看“機器學習”如何拯救傳統新聞業[DB/OL].http：//www.aisalon.cn/view-52-1.html.

⑤ 鈦媒體. 紐約時報機器人編輯讓流量漲了38倍[DB/OL]. http：//www.tmtpost.com/1404286.html.

作者簡介：宮承波，中國傳媒大學新聞學院教授、博士生導師；王凡，中國傳媒大學新聞學院新聞學專業碩士研究生

編輯：徐 峰