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人工智能對新聞生產影響的研究現狀分析

2020-06-03 08:50:57胡晶晶
記者搖籃 2020年5期
關鍵詞:人工智能

胡晶晶

【摘 要】人類社會的發展伴隨著媒介技術的交替與更迭,人工智能技術在新聞領域的滲透不斷影響著新聞生產和新聞輿論的發展。技術是媒體融合的發動機和加速器。圍繞人工智能對新聞生產影響的研究主要聚焦探索人機協作模式、創新報道多元呈現、警惕技術倫理失范、控制“把關人”權利讓渡、剖析未來行業生態等。今后的研究還可以從跨學科視野著手,交叉學科成果,尋找相關性與契合點,進行理論創新。

【關鍵詞】人工智能 ? 新聞生產 ? 文獻研究

一、研究背景

人類社會的發展伴隨著媒介技術的交替與更迭,在大眾傳播媒介的演進中,技術的每一次變化都帶來社會場域的巨大革命。

最早提出人工智能(Artificial Intelligence,簡稱 “AI”)概念是在1956年的達茅斯會議中,隨后由美國的學者麥卡錫引入學術研究領域內。

人工智能技術在新聞生產領域的應用,國外媒體早于中國。幾年前,機器人開始協助寫稿、編輯、校對等,路透社、美聯社等傳統媒體和互聯網公司都已紛紛采用機器人生產新聞,任何格式的數據都可以被接受,通過算法追蹤事件原委,生成長短文章、財務報表、可視化圖形等敘述性內容,并實時推送至接收終端。

在我國,騰訊財經于2015年9月首次推出了自動化新聞寫作機器人“Dreamwriter”,用時一分鐘寫出了第一篇報道;11月,新華社寫稿機器人“快筆小新”開始上崗,用于撰寫體育賽事中英文消息和財經信息稿。此后,人工智能進入蓬勃發展階段。2018 年 11 月,新華社開創全球第一個實時音視頻與 AI 真人形象合成的新聞主播——“AI 合成主播”。

本文主要聚焦技術因素對新聞生產的影響展開分析。

二、文獻來源與研究方法

本研究采用文獻分析法對選題進行深入探討,在知網搜索關鍵詞“人工智能”和“新聞生產”的相關文獻,來源類別設置成“全部期刊”,一共搜索到98篇文獻。經過甄別和篩選,得到相關的核心期刊及以上文獻一共69篇,分別來自《新聞記者》《現代傳播》《新聞論壇》《新聞與寫作》《中國記者》《傳媒》等。普通期刊6篇,級別不等。總共獲得研究樣本75篇。

三、文獻分析

本研究對甄選的75篇論文摘要及全文進行了分析,將關于人工智能對新聞生產影響領域的研究大致分為五大類:即生產主體多元、生產流程自動、新聞真實挑戰、“把關人”權利讓渡、行業解構及未來重塑。

在分析的文獻中,以上研究內容大部分是交叉出現的,單獨就某一個具體類別進行的研究較少,所以分類權重無法進行量化統計:

聚焦點一:生產主體多元,研究探索人機協作模式

專業媒體作為新聞內容生產主導者的地位不會動搖,專業機構和記者生產的新聞還是占市場大多數,但是人不再是唯一的新聞生產者。原本由人來完成的信息傳播任務部分被分割出來,“人機協作”生產新聞的模式正在不斷提高比例。

梳理梁志勇等學者的研究還可以概括為,人工智能技術的漸趨成熟,使機器人的深度學習能力和自動計算能力不斷提升,全新的新聞生產逐漸從專業生產走向“專業生產 + 用戶生產 + 機器人生產”的模式。

換言之,新聞生產的傳統方式正在被顛覆,依靠專業記者生產內容(PGC)的Web1.0模式邁向“專業生產+用戶生產”(PGC+UGC)的Web2.0模式,并再次隨著人工智能的進步,正走向Web3.0新階段——算法生成內容(AAC)與PGC和UGC三者兼容的模式。

聚焦點二:生產流程自動,研究創新報道多元呈現

在技術發展的大背景下,用智能機器人取代專業記者工作環節中具體流程的趨勢早已不可抵擋,發現新聞線索、采集新聞信息、抉擇新聞選題和撰寫新聞報道都因為人工智能技術的介入而不斷地趨于自動化。目前自動生成新聞的報道彰顯時間優勢,主要應用于天氣、財經、體育、突發、災難報道等領域。

新聞傳播學著名學者彭蘭認為,現在的機器寫作基本屬于一種“人工模板”+“自動化數據填充”的模式。或許從當下來看,機器寫作實質意義并不明顯,甚至會被質疑為“噱頭”,但隨著機器寫作的快速推進,再度強化一個事實:未來媒體的行業之爭,將越來越多體現的是數據平臺與數據采集、處理能力的競爭。

騰訊Dreamwriter項目負責人劉康在《人工智能是如何助力媒體生產和運營》一文中詳細介紹了騰訊開發的寫稿機器人Dreamwriter所擁有的人工智能自動糾錯技術、自動摘要技術、內容梳理技術、自動專題技術、自動視頻技術、自動圖像處理技術。這是我國自動生成新聞領域的典型體現,像這樣的技術“爆款”還有很多,說明新聞生產流程自動化已經成為常態,并且是未來創新新聞呈現方式的重要載體。

業內認為,數據是人工智能的核心資源。基于人工智能技術,新聞生產的呈現方式變得多元化,VR(虛擬現實技術)新聞、AR(增強現實技術)新聞、數據新聞、傳感器新聞、無人機新聞、即時新聞、語音識別、圖像識別、視頻識別、H5、AI新聞主播、機器人采訪、云直播等新媒體產品廣泛出現于文獻文本中。

聚焦點三:挑戰新聞真實,研究警惕技術倫理失范

真實是新聞的生命,任何挑戰新聞真實的存在都是應該警惕的。

業內人士張雅婷認為,在傳統媒體時期,新聞內容的生產是經過專業記者的采訪、撰寫,編輯審核,主編再審的流程,耗費的大量時間和精力讓新聞的真實性得到了保證。而人工智能時代,新聞報道過度依賴大數據,數據是從網絡中自動抓取的,未經人工審核,其真實性難以得到保證。

劉海明等學者認為,技術只是有助于新聞真實的內在功能之一,但技術也可能損害新聞真實。以“沉浸式新聞”為例,其將質樸的新聞變成現實感超強的體驗,帶來的是新聞真實嚴肅性的再次解構,新聞真實成為一種更傾向于游戲的體驗,過度重視體驗性而忽略新聞真實的客觀性。

通過研究文獻可以總結,多數學者認為,應該一分為二地看待人工智能技術在新聞生產領域的應用,保持清醒意識,特別是警惕機器虛擬與社會現實博弈下新聞真實失衡、新聞邊界模糊的問題。

聚焦點四:算法取代人工,研究控制“把關人”權利讓渡

研究發現,在人工智能化的新聞生產中,算法利用網絡爬蟲技術自動抓取用戶關注的新聞,進行內容清洗,隨后自動生成新聞并直接進行分發。這種由算法主導、基于用戶興趣的自動化新聞生產流程,將“把關人”的權利拱手相讓于冰冷的機器,引發學界隱憂。

劉星辰等學者認為,記者應該更多地充當“把關人”的角色,新聞媒體不管在什么時代都要承擔起對社會的責任,機器并不具備對新聞價值評判與審核的能力,什么樣的新聞不該被報道,人工智能并不能作出準確判斷。

聚焦點五:弱人工智能階段,研究剖析行業解構及未來重塑

當前,人工智能仍然處于弱人工智能階段,但已發揮出影響行業生態的顯性功能。對人工智能在新聞生產領域的應用,學界研究既有期望又有隱憂,研究目的在于讓技術產生正向效能,更好地為人類服務,重塑人們的生活方式,全新邁向智能化時代。

研究整理發現,人工智能時代的到來,對新聞生產形成了一定程度上的解構與重塑機制。大范圍上開發和引入技術的應用,解構了傳統新聞生產的模式,改變了傳媒生態,進而重塑了行業生產鏈。

數據化、智能化互聯網發展下半場的主導邏輯是:人與智能不是零和博弈,而是一種雙贏邏輯。未來,“人機協作”將成為主要新聞生產方式,但需要明確各自分工,新聞從業者作為潛力最大的內容生產者,未來將繼續發揮積極的作用,并助力主流媒體重塑新聞專業主義場域。

四、結語

1.現行研究:多關注行業現狀

學界對于人工智能對新聞生產影響的相關研究具有前沿性、代表性,是理論與實踐的高度結合,研究對于案例的分析較為詳盡,普遍看好人工智能時代的新聞生產,認為是對新聞傳播領域的加持。

2.今后研究:還需更聚焦跨學科視野

在傳統媒體時代,國外傳播學領域的學術研究正是與社會學、心理學、信息學、教育學等學科進行了結合,才有了庫利的“鏡中我”概念、奧爾波特的流言公式、諾依曼的“沉默的螺旋”理論、帝奇諾的“知溝”理論等著名理論的問世。

而今,中國的人工智能技術走在世界前列,我們也要發揮優勢,彰顯學科力量,總結出具有典范性、適用性的世界通用新聞學、傳播學理論。

(作者學校:湖南師范大學新聞與傳播學院)

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