智媒趨勢下新聞編輯思維的轉向與創新

◎包杰星

(安徽廣播電視臺公共運營中心，安徽 合肥 230001)

人工智能作為引領新一輪科技革命和產業變革的劃時代技術，目前在各行各業應用廣泛，傳媒產業亦在此列。目前，隨著人工智能技術在傳媒產業的不斷布局，智媒發展趨勢越來越快，“萬物皆媒、人機合一、自我進化”的智媒時代已經到來。隨著智能技術、VR 和AR 技術、大數據等新技術和新設備在多種新聞傳播場景中越來越廣泛的應用，自然而然衍生出機器寫作、數據新聞、傳感器新聞和臨場化新聞等新的新聞形式和內容。

新聞編輯作為新聞報道的整理者、編輯者和發布者，在智媒趨勢下受到的影響巨大，體現在信息采集、把關選擇、信息加工、分發傳播和信息反饋等各個環節，人工智能技術正在重塑新聞編輯的業務鏈條。在智媒趨勢下，新聞編輯必須要認識到“人機協同”的新型生產場景對自身傳統工作流程帶來的影響，認清新時期自身的功能定位，轉變工作理念，創新思維觀念，這樣才能與時俱進，順利完成自身的轉型發展。

一、智媒趨勢下“人機協調”的新型新聞生產場景

在智媒時代，高度發達的人工智能技術不斷顛覆著信息產品生產的全鏈條，加速傳播形態的變革，在降低信息生產成本，提升信息生產效率的同時，推送傳播方式的技術化、場景化和互動化轉向，“人機協調”的新型新聞生產場景已經逐步建立。隨著人工智能技術的不斷發展，AI 寫作工具已經成為自動化新聞創作的重要工具之一[1]。這些工具利用自然語言處理、機器學習等技術，可以幫助記者自動生成新聞報道、摘要、標題等內容。相較于傳統的新聞創作方式，利用AI 寫作工具可以大幅提高工作效率，降低人力成本，同時還能夠提高新聞報道的準確性和效果。比如，最近火爆的ChatGPT 等聊天機器人，可以利用自然語言處理技術和機器學習算法來進行智能交互，從而幫助內容創作者解決問題和優化內容。

如果內容創作者需要幫助制定一個標題，他們可以向ChatGPT 提問并獲得關于標題的建議。如果內容創作者需要了解某個話題的更多信息，他們也可以向ChatGPT 提問并獲得相關的信息。

除了ChatGPT 之外，還有其他一些聊天機器人和人工智能工具可用于內容生產的各個階段。例如，自然語言生成工具Quill，可以幫助記者快速生成各種類型的文章和報道，還可以根據數據和模板自動生成文章，從而提高寫作效率。

需要注意的是，現階段人工智能技術在媒體中主要應用于信息的搜集、整理、分析，在模塊化的內容寫作和視頻制作領域，沒有形成深度復雜的思維和創作能力，因此是無法取代新聞從業者(編輯和記者)的全部功能的，只有通過有效的“人機協同”和“人機交融”，才能實現新聞生產流程的優化，生產出更多優質的新聞作品。

二、智媒趨勢下新聞編輯面臨的挑戰

在傳統媒體時代，編輯憑借專業的新聞素養、豐富的知識儲備和多年從業經驗，可以快速挖掘新聞線索，搜集新聞素材，形成對新聞的全面客觀認知，再根據自身的價值判斷對新聞作品進行整合優化再加工，再通過一定的渠道傳播。但是當媒體發展到“萬物皆媒、人機合一、自我進化”的智媒時代，這種以編輯為核心，以“經驗與實踐”為基礎的傳統編輯思維模式面臨巨大的挑戰。

(一)信息獲?。喝斯に阉靼l展到大數據挖掘

數據資源和云計算是媒體智能化的技術基礎，在智媒時代，借助發達的信息技術和網絡技術，海量的數據資源可以輕易被獲取、匯聚并快速分析。在新聞報道中，如果編輯還在依靠社會資源、新聞線索或社會敏感等人工搜索方式來獲取信息素材，顯然是無法與強大的機器大數據挖掘技術相抗衡的。比如，現在已經開始逐步應用的AI 搜索方式，包括微軟和OpenAI 合作推出的新一代AI 驅動搜索引擎New Bing、基于人工智能的資料收集工具Crystal Knows。AI 搜索可以通過自然語言處理和機器學習等技術，對用戶的搜索需求進行更加準確的理解和分析，從而提供更加精準和有針對性的搜索結果。編輯可以通過輸入相關的關鍵詞或問題，快速獲取到與其相關的新聞報道、文獻資料等信息，從而更好地開展采訪和報道工作。AI 搜索可以通過大數據分析和語義分析等技術，對海量的數據和信息進行快速的篩選和過濾，從而提高搜索效率和準確性。編輯可以在短時間內獲取到大量的相關信息，從中篩選和挖掘出有價值的內容，以支持自己的報道和分析。AI 搜索可以通過個性化推薦和自動化整理等技術，為編輯提供更加智能和便捷的信息服務，使其根據自己的偏好和習慣，定制化自己的搜索和推薦設置，從而更好地滿足自己的信息需求和工作要求。總之，AI 創新的搜索方式極大地提高了編輯的工作效率和準確性。

在智媒趨勢下，新聞編輯的信息獲取方式正在從人工搜索轉為大數據挖掘，這就意味著，編輯從業人員必須掌握原始數據收集技術和歸納能力，而那些數據敏感性弱、不具備挖掘和分析能力的記者編輯，很可能因為無法轉型而被取代。

(二)內容生產：獨立編輯轉向技術協同

實際上，機器人寫作對于新聞界來說，不是什么新鮮事，其實質上就是機器基于大數據學習而形成的一種自然語言，目前已經廣泛應用于財經、體育、氣候和健康等領域的新聞寫作中[2]。總體來說，人工智能在新聞內容生產的應用，讓部分新聞變得更為高效快捷，但是機器人寫作必須要按照既定的程序和模板來運行，缺乏創造性，難以滿足受眾的多元化和深層次信息需求。

“人機協同”則可以有效地實現高效性和創作性的統一，新聞從業者借助智能工具，發揮主觀能動性，能夠快速生產形式多樣、內容豐富的優質作品。比如，對于編輯而言，資料和數據的搜集是創作過程中不可或缺的一環。過去，編輯需要翻閱海量的紙質材料，尋找自己所需要的信息。而隨著人工智能技術的快速發展，AI 搜索方式如基于人工智能Crystal Knows 等資料收集工具逐漸流行起來。首先，AI 搜索可以通過自然語言處理和機器學習等技術，對用戶的搜索需求進行更加準確的理解和分析，從而提供更加精準和有針對性的搜索結果。其次，AI 搜索可以通過大數據分析和語義分析等技術，對海量的數據和信息進行快速的篩選和過濾，從而提高搜索效率和準確性。最后，AI 搜索可以通過個性化推薦和自動化整理等技術，為編輯提供更加智能和便捷的信息服務?？傊珹I 創新的搜索方式將會極大地提高編輯的工作效率和準確性。但是這也意味著在智媒時代，沒有掌握人工智能技術和深度信息生產能力弱的編輯將被時代淘汰。

(三)形式表現：信息元素實現多元呈現

在智媒時代，借助各種新技術和新平臺，新聞編輯的新聞表現形式更加多樣，他們可以將新聞的信息元素融入到報道中，實現作品的多樣化呈現，給受眾帶來最佳的閱讀體驗。不管是信息圖、富媒體，還是H5 應用、VR、AR，凡是有利于表現新聞元素的，都可以應用在報道中，給受眾帶來一種沉浸式和互動式的新聞體驗。比如DALL-E，這是OpenAI 公司于2021 年1 月發布的一個基于人工智能技術的圖像生成器，它可以根據文本描述生成逼真的圖像。編輯可以使用DALL-E 來創建與新聞報道相關的圖像。例如，用于說明某篇文章的圖像或用于配圖的圖像。DALL-E 這款智能軟件的圖像生成質量非常高，在新聞報道中應用，可以幫助編輯突破文本的限制，用圖文結合的方式更好地傳達信息。這無疑對新聞編輯提出了更高的要求，他們必須要掌握多種新技術的應用，否則難以借助最新技術生產出表現形式更加豐富的作品。

(四)平臺分發：精準畫像到精準推送

建立在大數據和云計算之上的媒體平臺，可以根據目標用戶和潛在用戶的網絡瀏覽痕跡和閱讀習慣，結合用戶的基本信息、職業年齡等分析其行為和心理活動，對其新聞需求進行精準畫像。這就顛覆了傳統的編輯新聞“把關”模式，為了實現新聞的高效傳播，編輯必須掌握以算法為驅動，個人信息需求與海量信息精準供給的匹配，滿足個體用戶的個性化需求[3]。目前，人民日報客戶端和今日頭條客戶端在算法應用上就較為超前，已經構建了人工審核與算法推薦相結合的新聞內容分發模式。編輯必須要堅持正確的價值觀和輿論導向，對新聞進行把關，再利用算法對用戶進行畫像，然后進行個性化、差異化的定制式內容生產，摒棄“以傳者為中心”的“千人一面”的大眾化新聞生產方式，實現精準化的新聞定制。這無疑又對新聞編輯提出了更高的要求。

三、智媒趨勢下新聞編輯思維的轉向與創新路徑

在技術的助力之下，現代新聞傳播被注入了更多“智慧”元素，從移動新媒體采編模式，逐步向“數據支持+智能寫稿輔助+多元呈現+算法定制”的智能化傳播模式升級，智能媒體才是媒體融合的制高點，只有體現“智能元素”，才能讓信息傳播更加高效。在智媒趨勢下，編輯角色和認知的重新定位、思維的積極轉向和開拓創新，成為人工智能助力新聞報道轉型升級的關鍵所在。

(一)產品思維：為用戶提供互動式和沉浸式新聞體驗

產品思維是互聯網思維的主要體現，是媒體實現融合發展的關鍵。在產品思維影響下，新聞報道不是單一的新聞采編和傳播，而是集內容采編制作、渠道運營和用戶反饋為一體的一個閉環式的內容生產流程。在這個閉環上，用戶是核心，任何一個環節都要圍繞用戶需求展開，這就意味著新聞報道必須要結合用戶畫像，盡力為用戶提供差異化的新聞體驗，這樣才能將報道作為產品“兜售”出去。

在智媒時代，編輯不能將受眾作為信息的被動接受者，而是要將其看作是用戶，他們在信息消費過程中的感受直接決定了“信息產品”能否在媒體市場中營銷出去。只有具備了產品思維的新聞編輯，才能突破傳統“把關人”的角色束縛，將信息思維向產品思維轉向，成為復合型的新聞產品生產者，將傳統的“撒網”式傳播轉變為能夠帶給用戶更好新聞體驗的互動式和沉浸式傳播，這已經成為智能技術應用創新新聞報道形式的最常用路徑。實踐證明，讓受眾從新聞的旁觀者變為參與者，往往可以獲得非常好的用戶體驗。以第32 屆中國新聞獎融合報道一等獎作品《2021，送你一張船票》為例，這篇報道就利用新技術，以用戶體驗為基礎，實現了報道形式的突破。在H5 報道中，通過邀請用戶填寫出生年份，就可以結合時間軸實時顯示該用戶與歷史事件間的關聯。用戶在畫面下方經常會看到，“1997 年，香港回歸。這特別的一年，你6 歲了?！眻蟮酪浴靶写狈绞秸归_，在船的行駛過程中，為用戶設計了多個答題環節，比如建黨年份、黨的十八大召開時間等問題，每答對一道題就能夠“點亮”一顆星。此外，報道還設計了一系列交互體驗：站在天安門城樓前，重溫新中國成立瞬間；星辰大海之間，點擊“發射”，將中國的航天員穩穩送入太空等，通過各種新技術的運用，這篇報道突破了傳統新聞報道模式，全程圍繞與受眾的互動展開，成為真正實現刷屏的報道和建黨百年報道的現象級爆款，截至2021 年7 月23 日，《船票》報道全網瀏覽量4.8 億次(包含全網各渠道瀏覽、話題、互動等數據)，這就是智媒時代新聞報道魅力的體現。

(二)場景思維：實現全方位的信息呈現

移動互聯網是基于場景的傳播，是集大眾傳播與人際傳播特點于一體的平臺。在移動互聯網場景下，傳播者不僅能夠獲取特定場景中用戶的基本信息，還要為其提供與不同場景適配的信息服務。這就意味著新聞編輯必須要具備場景思維，能夠實現全方位的信息呈現[4]。

而人工智能的出現無疑為編輯的場景思維落地提供了便捷，AI 圖片與視頻創作工具讓編輯可以實現從抽象文字到形象圖片的快速轉化，幫助他們輕松完成圖片內容的處理，輕松實現全方位的信息呈現。比如Stable Diffusion 是一種基于自適應控制技術的圖像生成和編輯工具，它可以幫助編輯生成高質量的圖像和優化圖像的外觀。例如，如果記者需要創作一張獨特的插圖或藝術作品，他們可以使用Stable Diffusion 來自動生成一張藝術圖像。

Midjourney、DALL-E 或Stable Diffusion 生成的圖像達到了非常逼真的水平，這在互聯網上引起了一波病毒性傳播人工智能生成的照片的潮流。例如，Midjourney 生成的教皇弗朗西斯穿著白色棉襖的照片、唐納德·特朗普的虛構逮捕照片等引起了廣泛關注。

(三)協同思維：組建跨領域的復合團隊

人工智能技術正在重塑人與媒體、人與信息之間的關系，也在顛覆傳統的新聞生產流程和傳播流程。在新聞報道領域，僅僅依靠“記者+編輯”完成采寫編發全流程傳播的時代已經過去，取而代之的是一支集技術、內容和運營、策劃為一體的復合型團隊，聯動協作、協調發力，共同完成新聞生產與發布。這就意味著，新聞編輯必須培養自身的協同思維，從單打獨斗狀態調整為跨領域的復合團隊隊員狀態，更好地與機器，與他人合作。當然，在智媒時代，編輯并不會成為被動和次要的角色，反而能夠更好地發揮主觀能動性，在更加廣闊的空間內實現自身的職業價值。一是編輯要有與機器協同的能力，能夠借助智能技術實現新聞的高效生產和處理，面對龐雜海量的數據，能夠快速收集整理優化重組，讓數據成為內容生產的利器。二是編輯要有團隊合作能力。在智媒時代，新聞報道的采寫編發不是靠單打獨斗就可以完成的，而是集合了新聞選題、數據采集、加工制作、精準分發、宣傳包裝等多個流程，很多媒體已經建立了由設計師、工程師、產品開發和新聞記者編輯等組合而成的跨領域團隊，就是為了實現新聞報道的智慧化傳播。

四、結語

在技術突飛猛進的當下，人工智能技術對新聞生產具有革命性的影響，新聞編輯在智媒時代也遭遇了巨大挑戰。因此，編輯必須要學會與技術相處，建構全新的思維模式和內容生產方式，還要避免對技術的過度依賴，陷入“信息繭房”難以自拔，一定要將技術作為搜集線索、挖掘數據的輔助手段，創新報道形式，深化報道內容，堅守新聞專業主義，這樣才能更好地展示新聞價值，實現新聞產品的創新與升級。