人工智能對新聞生產的正負面影響

◎何日輝

傳統的新聞生產模式是一條封閉的鏈態線性模式。 在整個新聞生產的過程中， 受眾是無法看到一條新聞是如何被生產出來的，他們也不能插手新聞生產的任何一個環節，因為這整個過程都牢牢地把握在了新聞從業者和傳統的新聞機構的手中， 一條新聞的采寫編往往都是新聞從業者在傳統的新聞機構中進行運作的。

在人工智能高速發展的當下， 新聞生產領域信息生產與內容傳播的主體已經悄然發生改變， 這預示著真正意義上的傳統媒體對新聞生產的絕對控制將被打破， 新聞生產的主體開始逐漸發生位移。

人工智能技術拓展了新聞生產的信息采集方式， 豐富了新聞生產的主體， 個性化推送變成了新聞內容分發上最為主要的方式之一，同時這種變化也使得人們的思考方式、閱讀習慣也隨之發生了重大變化，但不可忽視的是，它在為人們帶來便利的同時， 卻也為新聞生產業帶來了一些不利影響。

一、人工智能技術給新聞生產帶來的有利影響

技術對新聞業的沖擊是前所未有的，作為標桿性技術，人工智能技術具有無可比擬的優勢， 滲透在新聞生產的每個環節。

（一）信息采集智能化

挖掘新聞線索，進行大數據抓取。 未來是一個“萬物相聯”的時代，在信息收集過程中，傳感器進行信息數據采集與自動化處理，buzzfeed 通過人臉識別技術檢測在新聞現場中人的面部，進而獲取信息、抓取數據，傳感器是數據的富礦，它一方面收集各種數據獲取信息，極大地突破了人類自身的局限，開辟新聞來源的新途徑，開啟新聞來源的新形式——眾包， 讓數據收集、新聞生產不再是記者一個人的事。 另一方面感器的數據可成為新聞的素材甚至是反饋手段，能夠準確地追蹤傳播路徑，反饋傳播效果更加精準。

無人機提供別樣新聞素材。 無人機被看作是會飛的傳感器， 當前它在一些重大新聞報道中得以應用，2015 年8月16 日，新京報記者在“天津港爆炸事件”系列報道中使用無人機呈現出驚心動魄的爆炸現場， 無人機在突發性事件的報道中，可以回傳圖片及拍攝視頻，為全面詮釋新聞事件本身提供了足夠的現場素材。 無人機是為新聞采集帶來了變革的新興科技創新。

（二）新聞寫作自動化

“歷史是昨天的新聞，而新聞是明天的歷史”這一經典論述一定程度上道出了新聞業求新求快的實質， 人工智能技術環境下，機器人把新聞報道追求的“快”發揮到了極致。美國最早開始把機器人在運用在新聞寫作中， 湯姆森金融公司在2006 年就利用計算機程序整合有效數據并快速生成一則新聞報道。 國內首個新聞自動化寫作機器人Dreamwriter 是由騰訊財經推出的，2015 年9 月10 日 發布了它新聞報道生涯第一篇稿件——《8 月CPI 同比上漲2%創12 個月新高》，該報道文從字順，數據翔實。同年11 月8日 ，新華社推出的首位機器人記者“快筆小新”正式開始“營業”，在體育和財經報道方面大展身手，“機器人寫作”的一系列成功嘗試引起新聞領域的廣泛關注。

在內容創作過程中， 自動化寫作機器人與新聞生產的“牽手”極大縮短了新聞寫作時長，提高了生產效率，新聞實現了實時發布，增強新聞報道的時效性，比如體育新聞、災難新聞、財經新聞。 機器人能夠有效整合信息資源，快速挖掘新聞數據，提高新聞報道的精準性。機器人寫作以事實性信息生產為主，在情感上中立，在處理信息時不會受到主觀情緒的制約，最大限度保證新聞的客觀性和可信度。機器人使得新聞生產過程高度融合， 形成從搜集數據到新聞分發的“一體式”操作，簡化信息加工流程，優化新聞生產體系，解構傳統生產格局。

（三）用戶畫像動態化

科技時代，傳感器正在成為新聞生產的“利器”。機器通過獲取用戶設置的基本信息來分析用戶的閱讀行為：點擊、搜索、分享、收藏、評論、停留時長等數據，算法會對這些做加權處理，深入理解用戶，分析一般消費行為來推測用戶的新聞閱讀需求。傳感器緊密聯系著人們的生活場景，在我們生活中無處不在，除了熟知的GPS，還包括監控攝像頭、無人機、谷歌眼鏡、智能手環、微軟的 AR 眼鏡、三星 gear VR 等設備，傳感器能夠感知環境的細微變化、采集海量數據，以便貼近用戶的個人動態、心理狀態，對應著用戶各種場景的新聞推送，可以得用戶更好的認同。

用大數據挖掘常態新聞選題， 央視聯合百度推出的基于GPS 等地理位置數據的“據說春運”，用直觀的數據化、圖像化表達來呈現春運，給受眾帶來耳目一新的感受。數據挖掘能夠從冗雜的信息中過濾出有價值的內容， 微博借助大數據技術收集用戶在其平臺上搜索癌癥的關鍵字， 挖掘人們對于癌癥的話題討論，針對人們對于癌癥的關注點，整理成新聞產品向用戶推送。 機器人在財經報道、體育比賽、天氣預報、自然災害、犯罪事實等領域優勢明顯，因為這些領域運用傳感器可獲得大量事實數據， 機器人算法程序擅長做客觀性強的新聞短消息。

通過深度數據分析， 記者能夠對未來發生的事件進行預測，通過聚類分析巨量的數據，利用文本分析技術，抓取相關報道的關鍵點，自動形成新聞專題。媒體借助數據分析技術以準確解讀用戶需求，分析數據以剖析用戶的偏好，融媒體中心可以在后臺可以看到新聞的閱讀量、點贊數、轉發量、評論量，這樣一方面可以清晰看到報道的影響力，也可以對影響力高的文章進行分析， 剖解出讀者所喜愛文章具有的元素，為以后高質量的報道提供參考。 另一方面，媒體“中央廚房”還可以通過分析網民的評論、高頻詞等透析網民情緒、態度，把握輿論形勢，為下一步新聞報道做打算，引導正確的輿論。媒體既要充分發揮數據挖掘的優勢，也要防止數據挖掘引發媒介倫理問題。

（四）新聞推送場景化

在當今信息大爆炸社會，受眾缺少的不是信息，缺少是有價值的信息，互聯網上充斥著冗余的信息太多，然而能夠符合自己真正需要的信息太少， 檢索個性化的信息耗時又耗力。今日頭條客戶端標榜的“你關心的，才是頭條”就巧妙精準地抓住了這一“痛點”。 于是，新聞客戶端基于“用戶畫像”推薦個性化新聞漸成趨勢，所謂用戶畫像就是把用戶信息標簽化，媒體將搜集到的用戶數據（包括基本數據、行為數據、消費數據、社交數據等）進行不同維度地分類，把真實的用戶信息通過加權計算實現標簽化處理， 進而構建出起具體的畫像。在大數據時代，用戶畫像分析具有重要的商業價值，用戶畫像越清晰，就越了解用戶的訴求；用戶畫像越精細，推薦信息服務就越有針對性。媒體對用戶進行畫像分析， 不僅可以改善用戶體驗， 更重要的是能夠強化用戶粘性，這為媒體的持續發展提供龐大的穩定的用戶群體。網易新聞、百度新聞等新聞客戶端以及人民日報等專業新聞媒體都在著力打造個性化新聞， 個性化推薦儼然成為了行業標配。

各種新聞、資訊客戶端都試圖用“個性化推薦”機制來俘獲用戶的注意力，今日頭條率先探索用算法推薦新聞。用戶可以設置自己感興趣的領域， 算法通過對用戶的瀏覽記錄做標簽歸類，迅速分析出用戶興趣所在。機器人收集了大量的用戶信息， 自動生成的作品往往能夠符合新聞消費者的口味、觀點和閱讀習慣，使得“千人千面”的個性化新聞成為可能。這種推薦模式極大程度地滿足了受眾個性化需求，放大長尾效應。

個性化推薦平臺正在搶奪傳統媒體的資源 （包括用戶資源以及由用戶帶來的廣告資源等）和話語權，傳統媒體不能一味自大地強調“內容為王”，需要重新認識新聞分發渠道的重要性。 當下， 人工智能技術見證并決定著新聞業由“大眾傳播”“群體傳播”向“小眾傳播”“精準傳播”的過渡。

（五）用戶體驗個性化

近年來，隨著信息爆炸式發展，我們在瞬息萬變的信息宇宙中浮光掠影。海量、零散的信息讓人不知所措，陷入“信息焦慮”。往往記者精心烹飪的文字盛宴對于讀者來說是長篇累牘，讀者渴求快餐式、易消化的輕量信息。 著名媒介理論家保羅·萊文森曾提出媒介演化的 “人性化趨勢”（Anthropotropic）理論，可視化技術能夠滿足受眾對于可視化、高效率信息的需求。數據技術全領域的滲入，信息可視化呈現在大數據時代加速發展并成熟，新華網的“數據新聞”欄目以數據地圖、時間軸、網絡關系圖、文字云等新型呈現形態把冗長、復雜的文字和數據轉換為立體、動態、互動的可視化產品。

VR 給新聞產品的呈現帶來了全新的形式，新聞媒體采用VR 技術，可以近乎完美地復現新聞事件的“現場”和“全貌”。 受眾不再只依靠文字、圖片抑或視頻等來獲取淺層信息， 可以借助于VR 設備， 親身進入現場，360 度沉浸于現場，而不是由媒體用二維平面展現現場。 VR 增添了新聞的互動性和趣味性，新聞信息沖擊力和震撼性更強。南方日報利用VR 報道 《不能忘卻的紀念——汶川大地震9 周年》，增強閱讀興趣和交互性， 讓新聞報道更注重場景化的營造和體驗感，VR/AR 新聞更注重讀者的第一視角，重視讀者的主動性，打破傳統的二維平面，新聞更加立體、富有真實感。

二、人工智能技術給新聞生產帶來的不利影響

在人工智能技術發展得風聲水起的同時， 新聞業也因此正面臨著一系列的風險和挑戰： 技術缺陷致使的新聞失實、機器人引發記者的職業恐慌， 數據挖掘帶來的隱私暴露，智能分發導致的信息窄化等等。 因此，AI 技術是促進新聞生產發展的“助手”，也是打破傳統的新聞業的“兇手”。

（一）技術陷阱導致新聞失實

基于數據的新聞生產易使得新聞編輯進入了一個數據“黑洞”，在人工智能應用與新聞生產的過程中，機器人寫稿大多是以大數據作為新聞內容的支撐點， 數據成為了是否能夠形成稿件的決定性因素，一旦數據失靈或被人為操控，新聞的編寫也就失去了其精準性。 這種依賴于算法技術的算法式新聞極容易出現算法出錯、數據失誤、人為操控等諸多不確定因素， 這也是新聞生產在人工智能時代面臨的重大挑戰。

狹義的新聞失實是指某一篇新聞報道中的事實與客觀實際不相符合的情況。[1]以往的新聞失實多為人為原因，但如今技術缺陷導致的新聞失實的現象也不得不引起我們的注意。

近來，新聞媒體推崇算法已成趨勢，更有甚者把算法視為“制勝法寶”，但是任何一樣技術都不是“萬能鑰匙”，或多或少地存在缺陷與不足。算法運行系統包括輸入數據、算法設計和輸出結果三個環節， 任何一個環節存在問題都將導致算法風險的產生。[2]

目前，機器人新聞對現有數據的依賴程度較高，如果數據被污染或者數據本身質量就不高， 新聞產品的質量就會降低，甚至完全失實。 2016 年美國大選新聞媒體的數據新聞預測與實際的選舉結果大相徑庭， 就是因為民意調查的數據存在系統性的樣本偏差。 機器人新聞借助數據的 “外衣”，貼上了“客觀性”的標簽，具有較強的說服性。一旦數據有誤或者數據沒有凈化干凈，受眾難以識別出來，受到失實新聞的蒙蔽， 對受眾的生產和生活產生后果的嚴重性難以想象。

（二）機器寫作導致生產固化

清晰、準確、高效是人工智能最大的特點，它能利用數據作為報道的核心，增加報道的客觀度，提高新聞報道的嚴謹性， 機器人在寫作的過程中能快速的在冗雜的信息中獲取自己所需要的新聞信息， 然后按照一定的模板快速的撰寫出新聞稿件。 雖然這一過程在一定程度上縮短了新聞寫作的時間，提高了新聞寫作的效率，但不可避免的是它同時也產生了模式化嚴重的問題。以新華社的“快筆小新”為例，由于生搬硬套人類已經提前輸入進程序的新聞模板，“快筆小新”寫出來的稿件透著單調與乏味，對比機器人“小新”所寫的同一類型的新聞稿件，不難看出模板化現象嚴重，稿件與稿件之間的差異比較小，稿件的模式缺乏新穎、多樣與靈活的特點，讓人不免產生批量生產同一稿件的錯覺。

另一方面，機器人在敘述一個新聞事件的原委時，由于不具備人類所特有的復雜情感與特有的生活味、人情味，使之所寫的稿件缺乏了一定的情感溫度，缺少了故事性。但一篇優秀的新聞稿件，新聞的敘述性、情感性、故事性及所要透過新聞事件表達的價值觀重構應當是完整而豐富的，一旦缺少了其中任何一點， 這篇新聞稿件就不能被評定為是一篇優秀的新聞稿件。

綜上而言， 一篇缺乏情感溫度且模板化嚴重的新聞稿件是無法吸引的了受眾的目光， 新聞稿件內容自然也無法得以分發，從而最終會被市場所淘汰。

（三）智能分發導致信息窄化

以傳感器為技術支撐的新聞信息呈現出無沒有終點的特征，在現有的條件下，人們更加愿意相信過程的真實，相信機器帶來的真相， 人們不會去深思機器所展現的真相背后那錯綜復雜的利益瓜葛， 從而也就喪失了多重事實的價值判斷，新聞價值在很大程度上也就無法得以展現，從而導致速食新聞大行其道。但其實，新聞記者更應當承擔起社會觀察者、事件敘述者、社會價值挖掘者的責任，傳播正能量，宣揚核心價值觀，報道有深度、有溫度、有內涵的報道，而這一切，機器人目前是沒有辦法實現的。

“個人日報”是桑斯坦在《網絡共和國》這本書中極為形象地一個行為描寫，在人工智能與新聞生產相結合的今天，“個人日報”這一行為逐漸成為人們一種新型的閱讀方式和思考方式，這很大一程度上及其容易形成“信息繭房”。比如說，我今天喜歡看娛樂新聞，然后智能手機的各種閱讀APP就會在之后的每一天向我推送娛樂新聞， 那么我就會選擇看這些推送過來的新聞，不會再去瀏覽其他的政治、科學類新聞，久而久之，就會造成我認知能力的缺失，不且不再了解這個世界， 逐漸失去對新事物的探索與對不同事物的理解能力，從而被“信息繭房”所束縛。 所以，這種基于算法技術為支撐的個性化推送最終會給人類思維帶來退化， 使人類失去思考的能力。

（四）數據挖掘帶來隱私暴露

大數據技術通過挖掘、處理、分析網絡中海量的個人信息雖然使得人工智能更加“貼心”，但由此也引發嚴重的隱私危機。 百度CEO 李彥宏曾發表過“中國人愿意用隱私換便利”的言論，激發了大眾的不滿情緒，但互聯網時代我們的隱私確實被過度開發， 個人的痕跡也以數字化的方式停留在互聯網中，我們的隱私被偷窺、挖掘。大數據時代，隱私泄露愈發嚴重，每個人似乎被“一覽無遺”，物理空間上，隨身攜帶的手機中的GPS 定位我們的位置與行蹤，無處不在的攝像頭監控著我們的隱私；網絡空間中，騰訊、Facebook、谷歌、亞馬遜等公司掌握著用戶的聊天、互動、瀏覽、消費等數據。 《紐約時報》2018 年 3 月發布消息稱， 超過 5000 萬Facebook 用戶的信息數據遭英國 “劍橋分析”（Cambridge Analytica）公司泄露。 這一信息泄露事件進而影響了美國大選結果，此消息一出，引起輿論嘩然。

在數據產權與數據隱私的矛盾中， 智能推送使得以受眾為導向的新聞價值選擇重新陷入一種被機器主導的風險， 人本身對于選擇的多樣性和不確定向使得智能推送無法應對人類選擇的多變性，機器這只看不見的手一旦失靈，人類將難逃被主宰的命運。[3]在人工智能的時代，新聞的數據素材一般是通過云計算技術從全網的數據平臺中獲取，所以只要用戶登陸網頁或者使用智能手機， 那么不管是用戶的聊天記錄、網購記錄、拍攝的照片、點過的文章都會在數據平臺生成屬于用戶的龐大數據系統， 這很有可能造成用戶在愜意地使用人工智能產品的同時， 也在承擔著自己隱私會被泄露的風險。 根據騰訊公司的一項調查顯示，96%的安卓手機都有安裝是否同意訪問消費者隱私的選擇，在智媒時代快速發展的今天， 大家的各種信息數據已經成了新聞信息的素材尚有可能不得而知。

數據有可能涉及企業、政府的機密信息，這些信息一旦泄露將造成極大的損失和安全威脅。

（五）算法編寫帶來把關弱化

二十世紀四十年代，新聞傳播學史上最著名的“把關人理論”被莫特·盧因所提出，他指出，在群體傳播的過程中，信息是在“門道”中流動的，而在這些門道中，有把關人在進行看守，他們會對信息進行篩選和過濾，最后只有合乎道德準則、社會行為的信息才可以得以繼續在門道中進行傳播。

在傳統的新聞生產過程中，記者和編輯就是“把關人”，他們承擔著宣揚社會主流價值觀、打造社會共識的責任，正是因為這份責任也就要求新聞從業者要有較高的文化素養和準確的價值判斷觀，要做好新聞生產的“把關人”。但隨著人工智能技術的發展，以算法技術為核心的算法編寫開始逐漸代替新聞從業者成為了新聞生產各環節的把關人，這種角色的轉變在未來很有可能會導致大的信息環境的不可控。

以算法技術為關鍵技術的新聞分發， 最重要的就在于利用受眾在過去時間內所閱讀的文章記錄、偏好及該文章的熱度， 甚至閱讀該文章的時間長度來作為個性化推送的數據支撐向受眾推送同類型的新聞信息。 但是人工智能終究還是缺少了人類準確的價值判斷觀， 算法并不能將社會主流價值觀和社會共識納入新聞內容分發原則中。 對于一篇新聞社會價值的判斷， 新聞行業在經過長時間的實踐與探索中達成了一致，傳統的新聞媒體都知道以“受眾應該知道什么”作為新聞寫稿和內容推送的前提與準則，從而實現新聞的社會功能，引領社會的核心價值觀。但隨著人工智能技術的前行， 算法成為了個性化推送的核心，“受眾想要知道什么”成了推送系統唯一的衡量標準，受眾的感覺與興趣成為了個性化分發的核心要素。

把關人角色的弱化最終帶來的影響將會是公眾社會價值觀的弱化，新聞的質量將變得可有可無，社會的不穩定因素增加，直至最后會影響到國度乃至民族的存亡。

注釋：

[1]蔡銘澤：《新聞傳播學》，暨南大學出版社，2013 年版

[2]張超：《.新聞生產中的算法風險：成因、類型與對策》，《中國出版》2018 年第 13 期

[3]高艷陽：《新聞異化與儀式重塑：基于人工智能技術的新聞生產與分發》，《新聞研究導刊》2018 年第11 期