媒體數字技術應用的四大趨勢

□ 王熠

媒體融合的關鍵一環是技術，新技術、新應用深刻改變著新聞生產、傳播格局。新聞業務對數字技術應用的觀念，也經歷了從“技術為用”的“工具論”到“技術引領”的“創新論”變革。加強新技術在新聞傳播領域的前瞻性研究和應用，用好5G、大數據、云計算、物聯網、區塊鏈、人工智能等信息技術革命成果已被提升到國家戰略層面。放眼全球，數字化給新聞業務帶來更多元的生產要素，更復雜的技術模式，整個新聞業務呈現出技術化、科學化、全媒化的趨勢。

一、智媒體日趨成熟，深化新聞供給側改革

這幾年，以機器學習、深度學習、自然語言處理（NLP）和自然語言生成（NLG）為代表的智媒體應用深刻影響著新聞業務的各個方面，人工智能技術不再是媒體的實驗性創新，而是與新聞業核心技術結合，提升新聞業生產能力、傳播能力重要支撐。

在文本技術方面，美國Open AI公司推出GPT-3模型，從文本中學習并自動生成句子，《華爾街日報》目前已經應用AI撰寫市場常規報道，BBC建立了永久性的新聞自動生產系統，用于報道衛生、體育、金融多領域的新聞，英國24小時新聞頻道“天空新聞”使用人工智能自動提取數據，用于氣候變化報道獲得皇家電視協會新聞技術獎，《波士頓環球報》記者利用谷歌開發的人工智能工具Pinpoint識別數據模式，形成的報道獲得普利策調查類新聞獎。

在視聽技術方面，中央廣播電視總臺推出的AI“時間切片”技術基于深度學習算法，結合視覺停留等視頻圖像處理邏輯，快速完成將運動員從跳臺起飛到落地動作的剝離并渲染在一幀畫面上。這種全新的可視化體驗，令人驚艷。

□ 圖為新華社關于 “美元放水，股民遭殃”“日本排放核廢水一周年”主題的AI繪畫。

□ 圖為新華社超寫實數字航天員小諍。

在AI視覺新聞方面，多模態大模型技術成為國際人工智能前沿研究的持續熱點。Open AI公司推出人工智能模型：DALL-E可以從文本自動生成圖像，Wibbitz和Wochit等公司開發的AI視頻生成工具，可以根據文本故事，生成自動視頻或粗剪視頻。BBC新聞實驗室推出一款名為“圖形故事編輯器”（Graphical Story Editor）的工具，利用人工智能技術完成圖片、語音、漫畫等新聞形式的智能創作，幫助記者快速將新聞文本創造為適用于社交媒體的其他新聞形式。新華社在AI創作繪畫算法上完成科研攻關，于2022年4月27日開始在海媒平臺推出AI時政漫畫創作作品，獲得海外網友廣泛好評。

未來，新聞內容生產會有更多的賣點，人工智能算法可以自我學習，并利用大數據創造產生新的內容和知識，為新媒體新聞報道從內容供給側提供更多原創素材。

二、人機協同，推進新聞內容治理

網絡信息內容生態治理是現代國家治理體系的重要組成部分，加強主流媒體引領作用，推進國家治理體系和治理能力現代化，對媒體提出更高要求。

在識別誤導性的虛假信息方面，充分將機器智能自動化效率和人工專業判定的主觀優勢結合起來，提升新聞內容治理的效率和準確性，已經成為提升公共安全和新聞輿論公信力的標準解決方案。新冠疫情期間，新冠疫情虛假信息通過多種形式混淆公眾視聽，在反疫苗運動和政治造謠中被反復使用。這些信息通過污染文本、圖像、視頻和音頻進行傳播。《華盛頓郵報》的人工智能算法系統Truthteller可以搜索事實核查知識庫中的已有事實進行匹配，協助人工完成事實核查。滑鐵盧大學開發了“Drawin.AI”利用立場檢測深度學習算法，確定文章中的內容是否得到同一主題的其他內容支持。智媒時代造假手段呈現“智”的特征，俄烏沖突期間出現多起利用深度學習為手段的deepfake視頻圖片偽造事件。清華大學孵化的人工智能企業RealAI發布深度偽造視頻檢測工具“DeepReal”，可以對多種格式的視頻和圖片進行真偽鑒別。

在提升發稿質量安全方面，面對“新媒體時代無改稿”的要求，媒體機構自身的內容生產質量和發稿安全面臨新的挑戰。英國《衛報》內部上線了一款糾錯工具Typerighter，當記者表述不當時，此工具將查找相關內容并予以標記。烏克蘭公司Grammarly的“寫作助手”通過AI完成文章的語法糾錯、內容潤色，用技術幫助全球超過3000萬人優化寫作內容。新華社也推出了自主研發的“較真”人工智能檢校安全引擎，立足新聞稿件校對的強需求，結合權威時政數據增強學習模型，實現了人機協同方式下高準確率的自動化檢校，提升新聞生產力。

三、數字化創新賦能用戶黏性提升和付費訂閱新模式

根據牛津大學路透研究院發布的《2022年新聞、媒體及技術趨勢與預測報告》顯示，在新冠疫情、公眾參與度下降等諸多外部因素的沖擊下，全球59%的媒體總體收入仍然有所增加，收入增加的關鍵是通過付費訂閱、電子商務和數字營銷帶來了新收入。在大眾對印刷品需求大大下降的情況下，吸引數字用戶，做好新聞付費的關鍵在于做好新聞的數字化創新。

美國《環球郵報》打造了人工智能驅動的技術Sophi，因此增加了超過69%的主頁點擊量和1000萬美元付費收入。Sophi可以根據文章質量和用戶畫像，預測并動態調整訂閱付費策略，持續監測互動數據，優化資源配置，創建新的內容主題。目前數字版《環球郵報》上超過99%的內容由Sophi投放，它會定時查看稿件庫，篩選出值得更新和推廣的文章，并決定何時在社交媒體頁面和實時通信平臺上進行推廣。

英國《每日電訊報》在社交媒體上引入人工智能軟件Echobox，提升用戶參與度并促進用戶轉化為付費訂閱。通過社交媒體的AI自動化策略支持，《每日電訊報》的Facebook賬號點擊量整體增長38%，AI參與發布的帖子比手動分享的內容在點擊量上實現了205%的增長。

隨著新一代全媒體技術服務模式的建立，新華社的全媒體新聞服務平臺完成了從單一供稿向全方位立體新聞服務的轉型升級，面向用戶提供個性化推薦、版權追蹤、智媒工具集、云供稿模式、5G消息等全媒體服務手段，用戶黏性提升了53%。

受眾擁有比以往更多的信息來源，并且在選擇信息來源和接收信息的時間上擁有極大的自主權，做好媒體數字化轉型需要深度技術支持。早期國內媒體推行的“一刀切式”硬付費模式效果并不理想，其根源在于用戶感受不到尊重和吸引力。只有重視用戶數據，通過交互數據發現用戶行為習慣，挖掘用戶潛在需求，柔性地推薦消費和個性化訂閱服務模式，才能提升用戶的忠誠度、信任度和依賴度。

四、全媒體平臺成為多元主體參與社會治理的新場域

社會數字化內容和服務需求不斷增加，社會的網絡形態重構了治理主體之間的關系，媒體融合暢通了群眾參與社會治理的渠道，拓展了網上網下資源連接的深度，全媒體平臺成為多元主體對話協商的新場域。

在發揮人民群眾主體作用，激發內生動力方面，各家媒體發展App、公眾號、微博微信等新媒體服務矩陣，通過普通群眾更易接受的形式打通連接群眾的“最后一公里”，與本地居民形成穩定性連接，實現地方信息的全方位覆蓋和多領域拓展。比如：樅陽縣融媒體中心依托新華社“現場云”直播技術支持，將新聞現場通過手機微信平臺實時視頻、圖文直播，帶動滯銷農產品網上銷售，促進農產品消費回補和潛力釋放，將樅陽優質農產品資源推向全國，成為網絡扶貧創新典型。

□ 圖為新華社推出的國內首個數字新聞藏品。

在應對重大突發事件方面，各類媒體通過建構線上線下技術平臺，征集相關信息和求助線索等，幫助解決群眾面臨的實際難題。在抗擊新冠疫情中，新華社客戶端“全民拍”開通疫情求助通道，聚合社會各方資源，為人民群眾提供更豐富更高效更便捷的線上線下一體化服務。

媒體搭建社情民意匯聚的平臺，公眾可以以平等協商的方式解決基層群眾在社會生活中的訴求表達和利益沖突，通過全媒體平臺設置“問書記”“問市長”“我要爆料”“問記者”等板塊直接反映問題。新技術的賦能讓公眾可以更加積極地參與社會治理，讓媒體可以對各類公共問題和公共需求進行第一時間獲得、響應和反饋。

媒體融合發展的一個重要著力點應該是社會和用戶可持續發展需求，為群眾紓困解難，提升用戶獲得感、幸福感、安全感，幫助用戶解決操心事、煩心事，為社會治理現代化積極貢獻力量。

面對風起云涌的新傳播技術革命，傳媒技術體系向數字化、智能化、全媒體化縱深發展，新聞生態版圖持續重構，內容付費、多元治理進程催生了新的經濟增長點，萬物皆媒、文化和科技融合也將持續突破傳統，重塑產業未來。