人工智能時代下的視頻新聞發展及思考

文/李琳娟

從谷歌推出動力機器人，到AlphaGo戰勝李世石；從日本研發團隊推出人工智能小說，到無人駕駛汽車的上路實驗；從智能掃地機器人進入尋常家庭到機器人索菲亞獲得公民身份，人工智能正以超乎我們想象的速度遍布我們生活的各個層面。自20世紀50年代圖靈提出“機器具有思維能力”這一觀點以來，關于給機器賦能的爭論就從未停止過。1956年，哈佛大學數學與神經學初級研究員馬文·明斯基與達特茅斯學院數學助理教授約翰·麥卡錫、信息論的創始人克勞德·香農等一批有遠見卓識的年輕人組織了“達特茅斯會議”，第一次提出了“人工智能”這一術語，標志著“人工智能”作為一門新興學科正式誕生。

人工智能正在深刻改變著傳媒理念和傳媒格局，給全球新聞行業生態帶來了劃時代的變革。數字媒體與移動客戶端的發展促進了視頻新聞的誕生，人工智能的發展，推動著視頻新聞從新聞從業人員的人工創作階段向機器自動化生產的跨越，從視頻新聞信息采集、新聞內容生產、新聞傳播渠道的選擇、受眾信息互動反饋等各個方面經歷著有史以來最強烈的變革。

人工智能助力視頻新聞信息采集

美國主流媒體基于人工智能的技術優勢，對傳感器捕捉到的信息進行分析，進而形成新聞報道的項目在視頻新聞的信息采集方面已經較為普遍。智能時代促進了圖片視頻信息獲取的廣度與深度，無人機航拍技術的發展、無人機的地面拍攝、無人船的水下拍攝等技術的使用，最大限度延伸了傳統媒體視頻信息采集的能力。2017年12月26日，中國第一個媒體人工智能平臺“媒體大腦”正式發布，這是基于云計算、大數據、物聯網、人工智能（AI）等技術覆蓋新聞線索發覺、新聞策劃方案形成、新聞現實采訪、新聞內容生產、新聞渠道分發、受眾互動反饋等一系列全新聞鏈路的智能化平臺。其中，有一項名為“2410（智能媒體生產平臺）”的功能，其核心是通過智能采集設備，根據新聞發生地附近的多維數據，對新聞事件特別是突發性的新聞事件進行全時空的監測，自動生成新聞數據以及多媒體新聞內容，同時，根據內容的分類發布反饋給相關記者。

人工智能引入視頻新聞行業后，新聞產品的形態呈現出更加多樣化的形式，出現了以VR（Virtual Reality，簡稱VR）“沉浸式”新聞為代表的新聞產品。VR沉浸式新聞以“沉浸”“交互”“想象”等為核心，運用全媒體使受眾的感覺能力不斷擴展或延伸，讓受眾身臨其境地沉浸于新聞現場中，與新聞創作者共同體驗自由的信息掌控模式過渡、非線性敘事、時空瞬時轉換的優勢，給傳統的視頻新聞生產與傳播模式帶來挑戰。《紐約時報》于2015年免費為一百萬用戶發放可以在智能手機上使用的谷歌Cardboard眼鏡，這樣用戶就可以通過360度全景視頻體驗“在場”的新聞感。《紐約時報》曾用VR新聞展示了一個街頭藝術家帶領團隊在紐約街頭鋪設巨大人像的藝術創作過程，并將其命名為Walking New York（《漫步紐約》）。從2015年至今《紐約時報》已經推出了一百多部360度全景視頻新聞作品，并且開設了VR新聞頻道——The Daily 360（每日360），每天在全球某地制作一部360度全景視頻并在固定時間播出，從而培養自己穩定的VR“沉浸式”新聞受眾群。

人工智能推進視頻生產流程的優化

斯坦福大學自21世紀初就開展了對機器視覺識別及語音識別技術的研究并取得了重要的進展，推動了類似ImageNet數據庫這一目前世界上最大的圖像數據庫，在新聞報道領域中圖片價值的建構性力量的充分發揮。此外，人工智能運用算法對文字、圖像、聲音等大數據進行分析或解讀并提供認知洞見，是機器學習能力的一種體現。美聯社借助AI驅動工具Wibbz從大數據中提取信息，自動轉化為故事模板，并將文本、音頻、視頻等信息組合生成故事包。特別是依托人工智能深度學習能力提升而表現出的“計算機視覺”能力，目前已經被美聯社應用在對數量眾多的圖片、視頻快速分類整理和編輯的工作中。

人工智能AI在眾多領域取得突破性發展與三個因素緊密相關，即數據大量增加、算法明顯的進步和計算機硬件性能的巨大提升。在這三因素中，計算機硬件性能的提升表現最為明顯，“摩爾定律”曾指出集成電路每隔18到24個月都會增加一倍。與計算機硬件性能提升相伴而生的是最近兩年時間里出現的龐大的數據已占據世界數據庫總量的90%，而智能手機、社交媒體、應用軟件、數據的豐富程度更是前所未有的。而數據爆炸則讓現有算法變得更有效，甚至促進了更高級算法的開發。Twitter收購的倫敦機器學習和視覺處理技術開發商MPT公司（Machine-Generated Content機器生產內容），利用神經網絡和機器學習技術，實現了使用手機通過虛擬或增強現實的應用程序，自動導入充足的媒體素材，利用算法來自動補足幀節和像素，增強多媒體內容的視覺效果，自動完善直播視頻，提高媒體質量和創作效率，免去后期加工。對照片內容處理，以及MGC模式即機器生產內容（Machine-Generated Content）的模式，目前歐美國家的新聞媒體實務操作中，MGC模式的出現已替代部分記者、編輯的工作，人工智能參與到視頻新聞的生產過程中勢必加快視頻新聞的自動化進程。近兩年我國人工智能平臺的自主研發也促進了新聞生產方式的優化。2018年，新華社的“媒體大腦”在“兩會”的視頻新聞生產中大顯身手。利用大數據技術從5億網頁中對兩會輿情進行梳理，僅用15秒就生產出第一條關于兩會的MGC視頻新聞——《2018兩會MGC輿情熱點》。同時，連配音、配圖和視頻剪輯都由“媒體大腦”自動完成。極大地推進了人工智能在視頻新聞生產領域的作用，為媒體生產領域帶來了無限的智能化發展空間。

人工智能助推視頻新聞精準傳播

智媒時代傳媒機構新聞的智能化發布真正實現了對用戶的個性化推薦，保證了媒介效果的持續性增強并最終影響新聞業整體生態系統的構建。美聯社在新聞的智能發布方面走在了世界主流媒體的前列。因為具有強大的數據庫資源，美聯社的人工智能通過數據發掘及數據分析，可以獲得關于用戶信息的意義區隔，在情景化的空間中將靜態與動態、歷史及實時數據結合，在縱向數據與平行數據的綜合分析中，對用戶做出精準定位，實現新聞信息傳播的符號張力。

人工智能依據深度學習技術，可以基于對視頻新聞內容的理解，根據不同用戶觀看行為和聊天內容等數據跟蹤及數據分析，為用戶推薦個性化視頻資訊內容。這種基于自然語言處理能力的人工智能技術，一方面通過交互認知實現了與視頻新聞用戶的有效互動，可以最大限度地滿足用戶個性化需求并增強用戶黏性；另一方面，依托強大的算法能力和大數據背景，可以根據用戶的偏好、習慣、特點展開跟蹤并即時推送個性化的視頻新聞產品，并聚攏用戶關心度高的話題，形成新的泛話題熱點。視頻新聞在人工智能技術的內容分發方面也實現了與文字新聞、圖片新聞的算法精準化傳播。

人工智能豐富視頻新聞反饋互動

大數據的豐富、運算能力的飛速發展、人工智能學習能力的提升，使視頻新聞客戶端不僅實現了信息采集、生產的智能化實現，而且對受眾的需求與喜好通過算法實現了更精準的傳播，同時隨著人工智能平臺自我學習能力的提升，逐漸出現基于語料庫建模的情感化表達和智能的情緒化溝通，呈現出“智能化”“情感化”的特征。2017年6月，《紐約時報》引入谷歌旗下公司研發的AI版主——Moderator來管理評論區，取消其出版物中公共編輯一職，這不但大大降低了對每年近1600萬條評論進行人工管理的工作量，而且有了依托復雜算法的Moderator的打分機制后，《紐約時報》決定開放更多的版面讓讀者參與評論，這無疑將有利于為用戶營造更加開放、互動、深入的交流平臺。

此外，一些媒體也將人工智能反饋與互動程序應用到對話式新聞領域，對話式新聞利用聊天對話形式，再以表情包、視頻、圖片等作為輔助，相較于傳統的資訊流來說，呈現出較為新穎的形式。智能時代，用戶可以依據自己的興趣，決定是否要把這個話題聊透。對話新聞讓智能平臺代替受眾對新聞的內容、觀點進行深度分析研究，再對同一話題的不同新聞進行聚類以及關聯度計算，提煉出新聞的核心內容及其相互之間的關系推送到受眾的面前。近些年，人工智能作為提高視頻新聞領域的對話式交互這一功能更加強大，可以基于用戶的“關注點”自行編寫圖譜，以短訊對話的方式呈現出來。2017年5月，谷歌機器學習系統的語音識別準確率（英語）已經達到了95%，為新聞受眾的人機交流提供了強大的技術基礎，“交互式新聞”逐漸成為現實。人機對話的技術運用，將視頻新聞傳播從傳統的以內容定向傳播為主的單向鏈接變成了以人機交互技術為驅動的互動式對話，“視聽新聞”變成了“問答新聞”。

人工智能+視頻新聞實踐引發的思考

從20世紀五六十年代第一次產業浪潮時期人工智能概念的橫空出世，到21世紀的今天，人工智能經歷了近半個世紀的發展歷程。特別是最近20年來，人工智能、自動化、機器人學、自駕車汽車、基因組編輯、認知計算、物聯網和大數據等新技術更是層出不窮。而隨著從邊緣向主流的發展軌跡來看，人工智能技術作為目前人類歷史發展中最強勁的一股驅動力，深刻地影響著生物學、醫學、經濟學、哲學、人類學等各個領域。

AI新聞中人與技術的關系。新聞傳媒業是典型的技術驅動型行業，這也就意味著智媒時代AI+News將帶來一定規模的商業化浪潮。而全新的新聞制播模式及商業模式的轉變，引發大眾在哲學倫理層面展開深入思考。20世紀50年代，關于人工智能的研究者就人工智能與人類關系的哲學思考，呈現兩種不同的理念：一種是以約翰·麥卡錫為代表的人工智能（Artificial Intelligence），認為通過人工智能的積極開發與進化，可以取代或模擬人類的各種能力；另一種是以道格拉斯·恩格爾巴爾特為代表的增強智能（Intelligence Augmentation），認為要堅持人類在人工智能與人類關系中的人類主體中心地位，人工智能的工具屬性是用來增強而非取代人類能力的。直到今天這兩種哲學思考絲毫沒有消融的跡象，且對立的趨向更加鮮明。

AI新聞發展的瓶頸與風險。從人工智能時代視頻新聞發展實踐來看，一方面是AI在視頻主流媒體的應用范圍越來越廣，大大削減了視頻新聞業的成本并從根本上改變了視頻新聞信息收集、報道、傳播的模式，所以受到極大追捧；另一方面，在幾年的傳媒應用實踐中，也暴露了AI發展的瓶頸，如規模化問題——過高的成本限制了目前人工智能在傳媒行業的規模化應用與推廣。以人工智能在醫藥行業的應用為例，2013年，美國安德森癌癥中心開始利用IBM的Watson認知系統診斷癌癥并推薦治療方案，但終因成本過高且臨床應用遇到麻煩，這一項目在2017年暫時終止。此外也有學者指出，機器學習具有不可避免的三大風險：第一，機器可能擁有隱形的偏見；其偏見并非設計者有意為之，但用于培訓系統的數據為偏見提供了溫床；第二，神經網絡系統不同于基于明確邏輯規則的傳統系統，這類系統處理統計數據，而非事實數據；第三，人工智能系統難免會犯錯，但我們很難發現出錯的地方并做出精確調整。路透社新聞采編室主任帕德里克·卡西迪曾在接受采訪時表示，人們不應該過度依賴由自動化技術驅動的新聞報道。同時，基于人工智能的精準算法，以用戶的個性化需求為生產、傳播導向，僅以受眾的喜好作為生產、傳播的導向，極易造成受眾視野窄化和觀點單一的“信息繭房”，加劇社群區隔，降低對公共議題的關注度和整體社會的關注，給主流意識形態的整合帶來不便。

AI新聞的真實性思考。20世紀30年代，德國哲學家瓦爾特·本雅明在研究藝術作品復制技術的發展歷程時指出，“靈韻”是藝術品獨一無二的本真性、膜拜價值以及時空的距離感。機械復制時代的到來使藝術作品原來的“靈韻”消失，所具有的“靈韻（Aura）”消失帶來了時間的空間化趨勢。在今天這個智媒時代，VR技術的發展精簡了新聞事實本身與受眾之間的層層把關，有效降低了信息接收者對VR新聞可信度的懷疑，最大限度地保證了新聞的民主性和真實性。從這個角度來理解，VR新聞可以重建觀眾與新聞記者之間的信任，占領受眾的心智資源，增強用戶與新聞媒體的黏度。2017年12月8日，《財富》雜志報道了美國智能芯片制造商英偉達公司最新的一項人工智能視頻二次處理系統，具有強大的視頻轉換功能，能構造完全虛擬的人像、圖像、場景，將原視頻中的圖像進行轉換，如白天變黑夜，晴天變雨天，獵豹變貓咪，處理后的視頻難判真偽。受眾將無法保證看到的視頻信息的真偽，需要更加理性地應對爆發性流行假視頻消息。

《莊子》有云：方今之時，臣以神遇而不以目視，官知止而神欲行。對于這種不自知作為存在與人類諸多能力的普遍現象，英國哲學家兼博學家邁克爾·波拉尼（Michael Polanyi）對此的闡釋是人類所知遠遠勝于其所能言傳，即波拉尼悖論（Polanyi’s Paradox），這個理論界定了人類所能夠意會而不能言傳的能力，還在歷史上首次嚴格限制了機器智能的能力。技術可以為人類所用，也可以拋棄人類。今天，這種矛盾比以往任何時候都表現突出。傳播學家馬歇爾·麥克盧漢曾經說人類塑造了工具，但隨后這些工具又塑造了人類。人工智能助力媒體行業的智媒發展之路，擴展了傳媒的行業版圖，智能思維引領下的未來傳媒業的發展將精彩不斷，但需要警醒的是：我們既不能無視人工智能給新聞報道帶來的智能化巨變，也不應過度依賴人工智能技術對新聞報道的驅動。世界新聞格局正因人工智能而改變，而智媒化時代以人為本才能讓新聞作品彰顯更加耀眼的人性光輝。