基于技術驅動的智能媒體特征分析和發展策略研究

邵 愷

（北京科技創新促進中心，北京 100142）

引言

技術是媒體發展的助推器，在技術推動下人們經歷了“鉛與火”“光與電”和“數與網”的不同媒體演變階段。當下在新一代信息技術的推動下，我們親歷了傳統媒體到互聯網媒體再到智能媒體的過渡。從早期紙媒到互聯網傳播轉變，眾媒紛紛觸網，人與內容通過網絡建立連接。從互聯網傳播到社交媒體興起，這個時期人與人通過社交媒體建立連接，用戶不僅是信息接收者，同時扮演著信息生產者傳播者角色，社交媒體滿足了用戶溝通、互動和參與的需求。隨著5G、大數據、云計算、人工智能等新技術在媒體領域應用，為媒體智能化轉型創造了條件，提供了數據、技術支撐，創造了豐富的應用場景，提供了智能垂直化應用解決方案，加速了智能媒體的到來。媒體智能化轉型勢在必然，這樣的趨勢應該如何應對，是所有媒體發展不可回避而且必須順勢而為的問題。

那么什么是智能媒體？智能媒體毋庸置疑是人工智能與媒體智能化融合的結果。它是以互聯網為基礎，依托智能終端、云計算、AI、大數據、物聯網等新技術，實現媒體生產、分發、運營智能化，推動新聞產品創新，不斷升級用戶體驗，從而為用戶提供高效精準服務的新型媒體形態。智能媒體，不是某種單一技術，而是一個完整的體系，將人工智能技術綜合應用于媒體整個流程，具備思維、感知和判斷等能力，具有多維智能、核裂變式傳播等特征的媒體，實現媒體主動找人、人即媒體的目標[1］，典型代表是體感智能應用、云搜索、信息定制等。人工智能賦能下媒體生產和傳播流程發生顛覆性變化，成為推動媒體深入融合的重要驅動力[2］。

1 智能媒體的特征和特點

受傳媒技術的影響，傳播主體由專業人員轉向全員參與，傳播渠道由單一轉向多元傳播，媒體的表達方式由傳統到全息呈現，媒體功能由提供信息到提供服務，媒體發展由相對獨立走向融合共生。以技術驅動的智能媒體時代已經來臨。

1.1 智能媒體的特征

智能媒體的特征概括起來主要有以下三個方面：

一是智能融合。智能融合是將人工智能、大數據、云計算、區塊鏈等技術綜合作用于媒體生產、傳播、運營整個過程，實現信息智能采集、智能生產、智能分發、智能表達、智能把關、智能互動、智能管理等目的，提高媒體生產、分發和運營效率，起到促進媒體深度融合的作用。某一媒體就是智能融合技術的典型應用，大數據是今日頭條智能推薦的基礎，利用人工智能對大數據進行挖掘、聚類、分析，再通過智能算法技術對受眾進行精準畫像形成知識圖譜，按照個人喜好行為習慣為其量身推薦個性化信息，實現信息和用戶需求的相互關聯與智能匹配。推動“地球村”向“地球腦”的轉變[3］。平臺是智能媒體融合的重要抓手，集內容、社交、信息、服務于一體，通過打通渠道、連接用戶、整合資源，響應用戶不同需要，促進媒體價值聚合和服務功能不斷延伸。如媒體與政務服務融合、與社會民生融合、與數字化社會治理融合，對實現媒體資源共建共享，擴展媒體發展的寬度和廣度具有積極意義。

二是精準服務。通過人工智能+場景+受眾行為，能主動尋找目標受眾，實現個性化、精準化、定制化服務。隨著傳感器、定位系統、算法分析等技術成熟，人工智能可以深度挖掘用戶的個人信息、社會特征、歷史足跡等信息，通過對用戶具體身份、社會地位、行為習慣、個人喜好、所處位置、情緒波動等因素進行綜合系統分析，基于特定時間地點和用戶畫像，為其推送與之相匹配的內容，從而實現內容傳播由千人一面到千人千面，達到以用戶為中心，精準傳播、精準營銷和精準服務的目的。如算法推薦系統技術就是基于內容特征、用戶特征、環境特征三個維度變量構建推薦模型，通過相關性、環境特征、熱度特征、協同性特征等分析，再加上對用戶點擊率、評論數、轉發數、點贊數、閱讀時間等閱讀行為分析，實現內容與用戶的精準匹配[4］。隨著萬物互聯到來，產生龐大的數據資源，大數據將呈指數級增長，網絡將人、物、信息緊密的連接在一起，人工智能以人為中心將相關數據進行有效聯動，數據的價值將被充分挖掘。海量數據同時為智能媒體不斷優化升級提供原料，推動智能媒體學習能力、智能化能力提升，將全面提升媒體精準服務水平。

三是交互體驗。一是智能技術不斷創新信息傳播手段和表達形式，微博、微信、抖音等就是智能驅動下的新媒體傳播平臺，它們以用戶為中心，讓用戶去制造、分享、傳播和接受信息[5］。這樣的智能社交傳播平臺融入了受眾社會關系網，再加上平臺主動推送功能，具有即時性、交動性、開放性、裂變式傳播等特征。一個新聞事件在智能傳播平臺的推波助瀾下，很容易演變成熱點新聞事件。二是用戶可以感受到新聞現場的環境和氣氛，與場景中角色即時交流與互動，聆聽新聞內容和轉播實況，用戶對內容的參與感得以提升，體驗感大大加強[6］。在人工智能、大數據、云計算、虛擬技術的綜合作用下，出現基于web3.0的新傳播形式，信息越來越趨向還原現實，呈現可觸、可感、深度沉浸等特點，新聞的真實性、現場感越來越強。隨著技術的不斷發展，傳播智能化、沉浸化、交互式、場景化將成為常態。VR新聞就是虛擬傳播典型代表，VR新聞即通過技術虛擬環境，把真實世界進行復制，讓受眾直擊新聞現場，報道呈現全息全景立體化特點。另外，虛擬主播、聊天機器人也是媒體智能交互的一種形式，目前一些頭部媒體已經把聊天機器人應用于新聞互動反饋環節，如人民日報推出的虛擬主播果果，新華社AI合成主播新小萌，表情、動作、語音等幾乎達到了以假亂真的效果。

1.2 智能媒體的特點

智能媒體與與傳統媒體相比，具有以下顯著特點：

一是應用為王。傳統媒體強調內容為王，智能媒體則是應用為王。人工智能應用覆蓋媒體生產傳播運營的全過程各領域，為媒體解決策采編發、產品創新、內容侵權、盈利模式等問題提供了有效路徑。首先在媒體生產領域應用，智能采集、智能生產、智能分發、智能表達、智能審核已經綜合應用于媒體生產各環節，不斷延伸記者編輯的腳力、眼力、筆力和腦力。如人民日報利用人工智能技術，搭建iMedia、iMonitor、iNews智慧平臺，輔助視頻制作。iMedia具備快速智能采編功能，可以根據需求快速生產視頻。iMonitor具備智能數據分析功能，可快速分析稿件傳播態勢。iNews發揮大數據引擎作用，實現新聞內容的智能分類和匯聚，實現快速篩選素材和分發功能。在產品創新應用方面：傳感器新聞、虛擬主播、機器人新聞、數據新聞等應用創新了新聞的表現表達形式。未來人工智能、3D感知技術、虛擬技術等綜合運用，將構建新的符號、傳播場景和社會環境，如元宇宙。屆時媒介也會出現時間偏向、空間偏向、感官偏向、場景偏向特點，智能化時代新聞新產品不斷推陳出新，會不斷滿足用戶需求，豐富用戶的視覺、感官體驗。在媒體版權保護應用方面：人工智能加速了全程、全息、全員、全效媒體的到來，推動媒體全員參與、全息在線、全過程留痕、媒體效應全面化，使得新聞生產傳播更加智能化和透明化。再加上區塊鏈技術不可篡改、分布式存儲、去中心化特點為媒體內容審溯源、確權提供了技術支撐，有利于輔助媒體內容監管，增加媒體內容的真實、客觀、公正、可靠性。在盈利模式創新應用方面，傳統媒體盈利主要靠政府補貼、廣告、出版等盈利方式，新媒體時代營商模式多元多樣，推出付費應用程序，如，數字電視則開始向付費模式推進，喜馬拉雅FM 開啟知識信息付費的商業模式。從“看”到“用”不僅僅是付費的轉變，更是從內容向應用、業務的升級，開啟新聞+政務服務商務的新運營模式。

二是技術驅動。智能媒體是技術驅動下媒體的智能化轉型，與傳統媒體靠人工生產信息相比，智能媒體主要靠技術驅動，通過智能核心技術實現信息自動聚類、人機協同生產、精準推送。現代技術并不是單一技術的實踐或元器件，而是多種技術手段組合集成的技術體[7］。互聯網技術、移動終端技術、人工智能技術為智能媒體發展提供了軟硬件支撐。互聯網技術將“人—機—物”三者連接，彼此間被鏈接、被發現、被利用、被整合[8］。產生以人為中心的大量數據，推動媒體數字化轉型，為媒體智能化學習提供了原料；移動終端技術的成熟意味著萬物互聯、萬物皆媒為時不遠，移動終端得到大量普及應用，可穿戴技術和智能傳感器將推動著全連接智能社會到來，讓任何人在任何時間和任何地點下可獲取任何想關注的信息，信息傳播實現從互聯網的聚變到移動傳播裂變，為智能媒體發展提供了新的信息生態圈；人工智能技術的算法、算力直接決定著媒體智能化程度，得益于智能算法、感知智能、語音識別、虛擬技術、人臉識別、推薦引擎等智能技術突破性發展，讓人工智能更智能更人性化，成為構建智能媒體的重要技術支撐。如，數字化的虛擬性（AR/VR）將“真實的虛擬”發展為“虛擬的真實”，營造了真實與虛擬共生相融的環境，虛擬現實設備給人們帶來了感知世界的新方式。未來隨著5G、大數據、人工智能等技術成熟，基于類腦智能、腦機接口等技術的創新應用，人機共生的媒體融合局面指日可待。

三是可實現精準分發私人定制。智能媒體信息采集方式多元、維度多樣，包括人工采集、媒體智能系統采集、傳感器采集、可穿戴采集等，為精準分析用戶、場景、產品傳播情況提供數據支撐。智能媒體傳播分析能夠精準掌握每篇文章的傳播率、到達率、閱讀率，精確地記錄什么人、在什么時間、看了什么文章，并且將閱讀時長、閱讀停留點一同記錄，這些數據對精準分析用戶閱讀興趣大有裨益。新聞傳播分析不僅可以輔助評判稿件質量，促進優化新聞內容生產，更有利于實現信息精準推送，提高分發效率，滿足用戶個性化需求。在5G、人工智能、大數據的作用下算法推薦技術日臻成熟，為實現精準分發創造了條件。隨著智能穿戴設備的普及，傳感器采集成熟應用，智能采集將擴張信息采集的邊界，屆時人的行為數據將被實時記錄，大量的數據將客觀反映出個體的行為軌跡、個體與社會的關系，以及個體的生理、心理狀態，勾勒出較為成熟的人物知識圖譜，并基于人的場景以及情感需求，精準推送信息，滿足個性化需求。此外，媒體生產智能化解放了生產力，為私人定制內容提供技術支持。隨著智能媒體生產力的提升，未來私人定制化生產將成常態，如果說大眾傳媒時代滿足的是頭部用戶需求，那么智能媒體到來將全面覆蓋長尾需求。

2 智能媒體發展存在的問題和對策思考

當前人工智能技術已綜合賦能媒體，滲透到新聞領域包括信息采集、生產、審核、分發、互動等各環節，智能生產已經顛覆了媒體生產模式，改變了新聞生產格局和傳媒生態。給人們帶來了更便捷、更精準、更人性的服務和應用，實現了信息無時不在、無處不在、無人不用，形成了開放、共享、和諧的全新狀態。同時，智能媒體也存在一定的隱憂。

2.1 內容管理問題

傳統媒體內容由記者采訪撰寫后，要經過嚴格審核、層層把關，確保內容方向正確，內容真實、準確，才得以公開傳播。智能媒體環境下內容把關環節存在較大漏洞，如把關主體泛化、把關作用弱化、把關程序簡化、把關標準不一等問題。新媒體視域下內容生產往往以快和量取勝，而不是以質取勝，導致內容失真風險、內容導向風險、內容偏見風險、內容侵權風險、內容“黑箱”等風險增加[9］。同時，網絡信息參差不齊，表現出功利化、娛樂化、趣味化、信息繭房等特點，潛藏劣幣驅良幣風險。自主意識和價值選擇等主體能動性有被蠶食的風險[10］。

首先，嚴格把控內容安全關，采用人機協同把關方式，堅持守正創新。強化智能媒體設計者、運用者的主體責任意識，在堅持專業意識、質量標準的同時，要樹立陣地意識和底線意識，把守正創新放在第一位。發揮主流價值引領作用[11］。采用以智能把關為主人工把關為輔的把關機制，在智能把關中要運用正確價值觀和主流意識形態來馴化算法，讓智能把關從根本上規避價值風險和倫理困境。同時，加強人工審核力度，采編人員的專業能力，應能夠精準把握內容的真偽和價值風險。只有確保智能把關和人工把關雙管齊下，才能更好地服務新聞業，推動媒體發揮正確的輿論導向作用。

其次，媒體平臺根據自身定位需求，定向聚合內容，提升平臺內容質量。內容聚合是媒體平臺的一項重要技術，如果方向不清、多元采集、全網抓取，就會出現數據泛化、重點不突出、特色不鮮明等問題。定向聚合是解決這一問題的有效辦法，在法律規定范圍內，與信源方達成產權協議，實行內容定向抓取。并對抓取的內容進行格式化入庫處理，通過去重、清洗、分類，把無序的信息進行有序化處理，為后續的存儲和使用提供方便。

另外，構建科學的算法推薦體系，強化信息供給側改革，破解信息繭房效應。繭房效應是算法為迎合用戶喜好，不停推送與其興趣相投的信息，導致受眾認知結構、意識形態固化。應從優化算法設計著手，打造多維度的算法模型，擴寬算法的維度，提升算法的透明度，避免算法被資本利用，提升算法的糾錯能力，管好用好算法。更要注重突出算法的公共屬性和價值蘊含，讓算法在媒體領域發揮更大正向價值。

2.2 媒體管理問題

智能媒體視域下，媒體形態更加多樣，傳播平臺更加開放、傳播內容更加豐富、傳播速度更加快捷、傳播影響更加深遠，潛在風險也大大增加，比如，安全隱患、個人隱私泄露、信息雜亂冗余等，對媒體管理提出挑戰。傳統以人為主的管理顯然已不合時宜，技術驅動下的智能管理，是智媒管理的重要手段，媒體應充分運用智能技術帶來管理的紅利。

首先，在完善智能媒體服務管理方面，助力媒體管理由“被管”向自我管理、相互管理升級。通過強化法律制度保障、規范管理流程、實行實名制、加強智能化監控追蹤等手段，促使受眾自覺遵守各項規定，增強受眾主體責任意識，進行自我管理。從而推動智能媒體由被管到自我管理、相互管理轉型，提高政府監管效能。

其次，在媒體資源管理方面，打造智能化媒體資源管理平臺。利用人工智能技術將長年積累的歷史數據進行匯總收集整理，對文字、視頻、音頻、圖像等進行統一規范管理，提升數據處理能力，對非結構化數據結構化處理、精細化管理，可有效防止媒體資源流失，實現媒體資源由粗放管理到有序管理的轉變，有利于推動媒體資源開放、共享，提高媒體資源利用率。

另外，在媒體安全管理方面，實行監測、預防、響應、修復多管齊下閉環管理。通過人工智能技術實時動態監測及時發現安全威脅，對安全事件作出及時響應，阻斷外部入侵攻擊，并及時進行漏洞修復、溯源，調整安全策略，起到有效防御外部威脅的作用。

2.3 采編人員問題

智能媒體時代，平臺開放、信息共創、資源共享，為采編人員帶來了機遇，同時也產生了不少煩惱。如，當下智能編輯軟件所見即所得，大大降低了信息制作門檻，如在第三方平臺上人人各展其能，有些內容制作水平非常專業，信息保持源源不斷的連續輸出，擁有大量粉絲，甚至很多個人賬號粉絲數影響力超過媒體，讓媒體情何以堪。另外，智能技術當下，很多采編人員依然沿用老一套采寫方法。靠人工找信息源、選題、素材，面對海量數據資源，采編人員在搜集信源時，一條條的點擊查看信息顯然不現實。在做行業報道時，傳統記者還采用老方法，通過采訪行業專家形式了解行業信息，與行業專家一對一采訪要花很長時間，往往做一篇行業報道耗時耗力還缺乏時效性。綜合來看很多問題都需要智能思維、智能技術來解決。

首先，轉變采寫理念，重視對智能技術的運用，發揮人工智能在新聞采寫中效能。傳統采編技術已經不能滿足采編工作需要[12］。而一些采編人員思維理念一直停留在紙媒時代，采編人員應主動參與到人機協同生產中來，一些重復性勞動盡量讓智能技術取代，減輕工作量，讓采編人員從事一些深度分析、思考、創作的內容，發揮智能+人腦的綜合優勢，推動媒體生產力和創新力提升。

其次，打造復合型全媒體人才，形成媒體競爭的核心優勢。智能媒體背景下對采編人員要求比傳統媒體更高，不僅要具備新聞專業知識，還要會運用智能采編系統、掌握大數據分析能力、熟悉視頻操作等，一專多能是全媒體人才典型特征。所以采編人員要與時俱進，掌握各種采編智能應用，積極融入到人機協同創作中來。如，采編人員在做行業新聞時，憑借智能媒體平臺將專業人士意見進行整合，對輔助采編人員快速了解專家核心觀點、把握行業重點具有積極幫助；智能機器人快速寫稿，已成為輔助采編人員內容創作的重要力量。

另外，創新組織生產運營模式，打造一支靈活性高、機動性強的創新團隊。我們說智能媒體不是單一技術，而是完整的體系，針對某一個智能應用產品，往往需要跨部門解決技術、設計、采編、運營等問題，因此需要多部門協同。很多媒體實行項目制，根據項目需求從不同部門抽調人員組建虛擬團隊。如紐約時報采用“靈活嵌入式”的組織模式，即編輯部牽頭成立嵌入式團隊，團隊人員包括內容編輯、產品設計、數據分析、開發人員、情報人員、研究人員、圖片處理、視頻制作等不同技能的人員，按照項目制運行，嵌入不同的項目團隊，進行聯合集中攻堅，以提升團隊創新力和執行力。

3 結語

隨著5G、人工智能、大數據、云計算、區塊鏈等新技術綜合作用于媒體，傳媒業將全面進入智能化、數據化、移動化、平臺化的智能媒體時代，人們也真正進入“Always on”的世界，開啟全面連接，共建共享的新征程。未來隨著類腦智能、腦機接口、元宇宙等新技術成熟，人工智能將掀起新一輪發展浪潮，面對新形勢新變化，誰用智能化引領創新，誰將掌握這場變革的主動權。媒體唯有順應智媒潮流，全面了解智媒特點，精準掌握智媒技術密碼，有效規避技術風險，不斷創新服務模式，持續升級用戶體驗，將人工智能綜合應用于媒體生產、傳播、運營、服務等全過程各環節，讓智能技術引領媒體未來發展，方能把握先機、搶占優勢、贏得主動。