与会专家观点集粹

与会专家观点集粹

新华社新闻研究所所长助理、党组成员，研讨会主持人 朱智宾

“人工智能与媒体未来”这一主题体现了媒体发展变革的重要趋势，媒体与技术的发展息息相关，每一次技术的发展与突破都会引发媒体行业的重大变革，而人工智能是当前推动媒体变革的重要因素。人工智能不是新鲜事物，但从2016年全球关注的李世石大战阿尔法狗，再到新闻传播业广泛探索的机器人写作、虚拟现实报道以及内容精准分发等一系列事件，人工智能应用进入了爆发期，甚至有人把2016年称为人工智能元年。今天，我们邀请来自“政、产、学、研”界的专家，分享他们对于人工智能和媒体未来的见解和看法。

新华网融媒体未来研究院副院长 王武彬

1.“智能编辑部”的界定

“智能编辑部”是指以智能化技术为基石、以人机协作为特征、以提升内容生产传播效率为目标的新型编辑部形态。

“智能编辑部”不仅是一种工作场所或一种生产方式，更重要的是，它可能代表着媒体机构在后数字时代一种可行的生存姿态。

1.1 技术

“智能编辑部”的实质是技术革命在内容生产领域激发的化学反应，主要脱胎于数字化、网络化、智能化三波技术浪潮的接连冲击和叠加效应。

数字化浪潮的意义在于完成了媒介史上“告别铅与火，走过光与电，进入0和1”的过程。比特的引入，让信息的搜集、存储、处理、分发具有了前所未有的效率，使信息真正与物质和能量一起成为人类社会生存发展的核心资源。相应地，编辑部日常办公从物理平台迁移到数字平台。

网络化浪潮的意义在于构建了人与人之间、物与物之间、人与物之间无处不在的信息连接。相应地，编辑部开启了与网络世界和信息世界的互动。

智能化浪潮的意义在于通过硬件和软件帮助人们按照情景和意图自动配置资源和执行任务。相应地，编辑部重新进行人机分工，呈现出适应人机互动的新型办公形态。

发布《智能编辑部发展》报告

1.2 效率

“智能编辑部”的核心是帮助内容生产者更高效地完成任务。主要体现在三个层面。

一是报道时效提高。在技术的帮助下，时空界限被逐步消除，媒体得以及时、实时甚至共时报道。例如突发事件中机器人写作能做到零时差报道，以智能手机为工具开展的移动直播则实现了共时传播。

二是生产效率提升。在技术的帮助下，编辑部人员单位时间内完成的工作得以大幅增加。理想状态下，“智能编辑部”内任何低级枯燥的重复工作都应交由软件自动完成。这一目标目前已经初步实现。从单兵作战能力看，全能记者成为可能；从团队协作来看，信息流和任务流在编辑部内的流通更加顺畅，团队能量也被充分激发。

三是传播效果优化。大量智能工具帮助编辑部直接掌握更多的用户数据，更加清晰准确地了解用户，更加方便快捷地实现智能匹配，从而实现最佳传播效果。

2.“智能编辑部”的实践

2.1 场景

智能化已经渗透新闻编辑部日常生产的所有环节。从最初的线索发现、素材采集、内容写作、内容分发到效果反馈，也包括编辑部内部的协同管理。现在基本上所有的编辑部都会配备线索发现系统，能够全时监控全网，迅速发现新闻事件并及时开展报道。其他各个环节也同样。

2.2 工具

“智能编辑部”中提到的智能不仅包括时下热议的狭义人工智能，如果向前回溯，编辑部采用的各种有助提升效率的信息化工具都在其中。这些工具在获取途径、规模形态和自动化程度等方面表现出诸多不同，便于编辑部因地制宜按自身情况采用。

从获取途径看，自主研发、购买服务、开源软件等都是提升智能化可以选择的方式。从规模形态看，覆盖了从最基础的浏览器插件到自动生成可视化内容的便捷工具，再到内容管理系统之类的平台级产品。从智能化程度上讲，从仅能根据设定对特定工作做简单自动化重复性操作的工具，到现在目前的狭义智能如机器翻译、机器写作再到未来的通用智能，不同层次的工具都能够在编辑部都可以得到应用。

3. 对于智能编辑部的未来判断

第一，“智能编辑部”对媒体而言是进化而不是革命，是升级而不是颠覆。“智能编辑部”不涉及媒体机构拓展的其他功能或提供的其他服务，基本任务和主要职能并未发生变化，仍然着眼于内容生产传播领域，是媒体机构核心业务上的优化升级。第二，“智能编辑部”是媒体面向未来、应对困境的务实举措。对于处于下行周期的传统媒体而言，迟迟无法找到新的盈利增长点，削减成本、裁撤人员成为通行之举，这有可能威胁新闻报道的正常运转，影响社会功能的充分发挥。“智能编辑部”以技术为支撑，以效率为目标，一定程度上能够填补这一空缺。第三，“智能编辑部”是一个有机的体系而不仅是工具的利用。目前科技带给我们的冲击可能过于猛烈，所以大家会把关注点更多的放在工具上，而没有放在媒体内部生态体系的构建上。编辑部智能化不仅涉及到工具的开发、使用，组织架构、人才结构、生产流程都要相应的作调整，才能形成完美的配合。第四，“智能编辑部”的进化过程将进一步加快。目前这一浪潮还处于初级阶段，一方面随着技术的成熟，更多的更强大的应用会出现，另一方面更多媒体内部也会加强相应研发。此外，媒体将以开放的心态开展更多合作，来自科技公司、互联网企业的力量也在帮助传统媒体的编辑部来完成这样的进化。

未来，智能编辑部将成为媒体机构的核心引擎，在媒体转型过程中会扮演非常重要的角色。

国家新闻出版广电总局信息中心副主任 刘成勇

从以下几个方面谈一谈对人工智能技术的认识。

1.内容生产

在内容生产上，机器人写稿在普遍的情况下还不是一个常态，现阶段的机器人写稿主要局限在一些重复性的、数据性的内容上，对高端的、知识性的综述或者创新型的内容还有难度。但人机协作的方式很好，未来在内容的原创生产阶段，计算机能给人提供很多的帮助。比如设定一个主题、一个范围可以把很多的资料内容找到，梳理出一个综述，在这个基础上创作者可以做得更好。在内容生产方面未来还有很多前景可以挖掘。再比如云到文字的转换，例如，会议录音整理成文字、视频整理成文字等，都会对我们的内容生产有很大的帮助。

2.产品形态

目前媒体的现状，尤其是报业的利润呈现出断崖式下滑，这种情况下大家提出转型、升级和融合发展。目前国内媒体转型智库刚刚起步，但如何为智库转型提供知识内容的服务，需要很多人工智能的技术，人工智能的应用刚刚起步。

3.内容的传播

在人工智能时代，内容信息的推送与传播不应该固化在某个领域，而应该更智能地抓取更多的知识推荐给用户。目前这方面还有很多的路要走。

4.内容监管

技术的研究与产品的应用还很遥远，包括社交平台的内容、非法内容的监管，对于监管部门来说是一个很大挑战。

目前，媒体行业如何在实践中运用人工智能技术是一个很大的挑战。

EMC公司全球副总裁 周西柱

人工智能属于交叉学科，涉及心理学、哲学、机器人、语音识别和自然语言处理等多个领域，经过技术积累，人工智能处在一个随时发生质变和喷式的状态。

媒体行业已经进入交互为特征的融合媒体时代，未来人工智能技术的发展将会对媒体产生极大的影响，未来媒体在自动化、内容生产、交互性、生理与心理感知等方面，甚至在情感方面将丰富和改变我们的生活。

新华社技术局总工程师 朱年勇

从新华社技术局过去的工作实践来看，人工智能技术在文稿校对方面与智能语义分析技术的应用方面，对我们的采编业务提供了一定程度的帮助，但现阶段，人工智能技术在实际应用的准确率、精确性和实用性上，与实践中的业务需求还存在一些差距，还需要更加成熟和可落地的应用。对于媒体行业而言，将来期望人工智能在稿件落地统计与影响力传播、UGC内容真伪识别、版权追踪等业务和服务模式上开发成熟的产品。

中国人民大学信息学院院长 文继荣

人工智能的技术在实际应用中，在准确度、算法的普适性上还存在很大问题。人工智能技术应用于内容加工、整合、推送、反馈交互等方面是可以胜任的，但如果用于新闻内容生产和分析，如原创性内容生成、综合性分析方面还存在一定难度。

目前网络新闻最大的问题是真实性和权威性得不到保证，新闻内容的汇聚、快餐性内容的验证等领域存在很大市场，我认为这是值得主流媒体拓展人工智能应用的主要领域。

微软亚洲研究院首席研究员 周明

从互联网到移动到社会关系网络，对整个新闻的冲击，最大的冲击是生产关系，原来是新闻社负责内容制作、发布，普通消费者看新闻，现在的趋势变成消费者一点点变成了内容的制作者和发布者。过去纸印的新闻、网站新闻用户仅仅是看看，后来发展到用户可以评价、选择，写评论，后来可以通过手机和社会关系网络发布所见所闻。所以新闻从一个专家、权威的角色变成了寻常百姓都可以来生产、制作和发布的过程。

在新闻内容制作上体现高、精、快、深、广；首先在新闻内容上如何体现快，由原来传统的发布渠道，记者撰写稿件，到现在利用人工智能记者快速写稿，稿件的效率会大大提高；在深度上，现在很多UGC或者社会媒体，缺乏更深入的内容，这些需要编辑部进行。在广度上，新闻事件的前后连接相对缺乏，新闻报道过于孤立。实际上各个新闻之间有一个联动的关系，要深入报道、追踪式报道、综合评价。最后是无级缩放，内容可以颗粒度很细也可以很粗，作为一个内容机构要有一个无级缩放的能力。这背后需要一些技术包括自动写作、文摘、多语言、机器翻译等技术。

在消费多样化与增强用户体验上，人工智能技术能够增强用户体验的丰富性。例如，增强根据用户的浏览行为、兴趣爱好进行推荐的能力等。

新浪新闻副总编辑 王薇

我们所有的策略都在向移动化转移，在分发上也产生了很大的挑战，原有大量的编辑团队全部都要转型，这是一个很大的困惑。现在在方式上由原有的、传统的、单一的报道或者转载的方式转向交互。在报道上所呈现的方式一定是偏向移动化、交互、甚至是提供一个场景，这是生产方面一个很大的变化。

媒体报道的形式、生态上进行重新的组合：媒体的竞争不仅仅是原来媒体同行，竞争体变得多元化。尤其是自媒体，内容生产者给自己找到一个很好的出路，当你着手做有价值内容的时候，可以找到很精准的用户画像。还有今年几个起风的现象，直播、视频和音频，因此在整个媒体报道方向上大家可以看到一个很大的变化。

对数据的思考：大家都在讲大数据，但是在实际运用中，对数据的分析进行推送，现在还不够，我们要求所有的管理人员要学会看数据。今年最大的转化是要学会看数据，让数据指导相关的工作；另外大数据背后还是有内容。在技术应用的背后依然存在对于话题的运营、对社群的运营，这些都是不可避免的。

变现：原有的广告主也在伴随着媒体发生变化，从原有的广告主主要要大曝光，到现在做大曝光的呈现出断崖式下滑，但有一类程序化广告，包括今日头条feed流的广告、百度百家等这些是目前客户非常赞赏的。

面临的挑战：不仅包括思维的挑战，比如用户的转变，原有的编辑思路的转变，另外在实际工作中，技术人员拥有产品经理的思路是一个漫长的过程。内容如何与技术更好地结合，人才培养在实际操作上，人工智能也好、媒体转型也好都需要部署。

拓尔思信息技术股份有限公司董事长 施水才

第一，媒体的未来不再是新闻和传播，在于数据和服务。因为我们的内容已经不是原来的内容了，传播也不是原来的传播，服务也不是原来的服务，现在内容与技术必须融在一起，深度地融合。第二，生产与传播必须高度融合。全流程的一体化发展是不够的，实际上新闻传播的各个环节有一种贾跃亭说的化学反应，所以我很同意智能编辑部的发展理念。第三，传媒现在最大的问题是没有花很多的精神和用户连接，这是新媒体成功的秘籍，但传统媒体比较忽略这一点。所以我们做人工智能、做大数据在媒体行业的运用不能忽略用户资产的建设、用户资产的运营；第四，现在人工智能能够取得突破的原因有两个，首先是计算能力，其次是大数据。我们现在做的很多事情，基础性的工作还是大数据的分析、云服务的建设；第五，现在媒体行业有AI的技术可以有很多方面，有两个极其重要的，一个是知识图谱，一个是深度学习，这对未来事件的预测、分析、传播都很有意义；第六，要对人工智能有一个客观的认识，人工智能的发展从60年前开始起伏，现在很多资本在驱动，对人工智能的发展我们要有一个客观理性的认识。

百度公司自然语言处理技术部技术总监 赵世奇

关于内容生产、包括自动写作、校对方面，还有传播。无论是传统媒体还是新媒体都在努力争夺读者和观众的眼球，夺取媒体时间。这就意味着谁的传播更能触动用户，黏住用户，谁就能夺取更多的媒体时间。从传播的角度来讲，有以下几方面趋势值得注意：

第一点是碎片化，现在新媒体最典型的是碎片化，要把内容变成一块块石头才能更灵活地填满这些碎片化的时间。很多传统媒体追求新闻的完整性、深度性，达到一个很完整的报道，在碎片化阅读的环境下传统媒体的内容如何也能打成碎片，而且还不损失信息的价值含量是一个考验；第二是个性化，个性化的核心是用户建模。对于用户的行为，进行深入的、细致的分析和使用是用户建模很好的方式。通过用户点击，在线学习与用户聊天等方式来了解用户；第三是传播路径，传统的传媒是一对多的方式，所有用户是不区分的，没有个性化的。实际上，在新的社交媒体里，传播变成了一个网络化、结构化的事情。在网络媒体上如何提升传播效率与影响力，使信息传播得足够快，也是人工智能可以研究的方向；第四是交互的方式。传统的方式是看新闻，现在在多媒体的情况下，我们可以语音播报、聊新闻、侃新闻，包括视频最典型的弹幕。现在的交互方式发生了很多原本想不到的事情，在这些领域人工智能都可以发挥不同的作用。第五是生态；内容质量与生态是息息相关的，如果生态只是鼓励高点击率和博人眼球，那么内容生产者一定会追随这种利益价值的导向。只有生态是健康的，我们的内容才可能在根本上是健康的。我们所说的监控、过滤和清洗都是在此基础提供进一步的辅助作用。

360 人工智能研究院技术总监 程斌

从技术的角度谈一下360公司目前在媒体领域里做的一些尝试，主要有以下几个方面：

第一是文本，写作机器人、文本新闻内容的理解，包括两个方面，一个是新闻内容的理解，一个是用户画像。在新闻内容理解上，从海量的新闻信息中提炼出摘要等进行一个深度的理解，只有懂新闻，才能更好地推荐给用户。从用户方面，360有海量的用户数据库，可以从多个维度进行用户画像。从用户的年龄、性别等，从大数据里找到用户画像，上线后给用户推荐新闻，从点击反馈中做增强学习，完善模式，最终使其趋于一个相对比较完善的用户画像的模型。

第二是图像，包括图像内容的理解，用深度学习进行图像内容的理解，再把图像推荐给所需要的用户。在这方面我们做了一些新的尝试，比如同一个新闻中有很多图片，我们从海量的点击图片中进行学习，从中学出高点击率的图片所拥有的共性，根据共性的模型挑选一张作为首页推荐，吸引用户的点击。在视频领域更加注重视频内容的理解，包括语音识别、视频分析、视频精彩片段的剪辑，通过人脸分析进行视频处理，使新闻能够快速传递给用户。除此之外，对暴恐色情类的内容进行分析，目前发展还不成熟，通过技术过滤一部分内容，剩下的由人工来完成。

中国新闻技术工作者联合会常务副理事长、秘书长 杨真

媒体融合浪潮来临之前，技术人员在媒体中是弱势群体，大的媒体机构才有技术部门，现在随着新媒体趋势的发展，所有的媒体都进入到这个领域，技术开始受到重视。新闻技术工作者联合会有200多家主流媒体的技术部门，由原广电局、人民日报、新华社为主发起的行业组织。我们每年有一次学术年会，论文收集、评选“王选奖”，每隔一年评选一次技术进步奖。关于人工智能在媒体领域的应用值得我们关注，实际上，媒体机构应用计算机技术由来已久，我们期望看到人工智能切切实实可以在媒体行业发挥作用的应用，我们也希望在“王选奖”的评选中有在这方面的应用。我们希望参评这个奖项，在媒体中推广应用这个成果。

中国期刊协会《中国期刊年鉴》杂志社常务副社长、主编 段艳文

期刊作为大众传播媒介的代表，以传播创新知识、先进文化，丰富人民文化生活，提高文化软实力为基本的功能。近些年，传统的期刊业态已经发生了深刻变革，根据国家新闻出版广电总局8月31号发布的《2015年出版业的基本情况》显示，2015年全国共出版期刊10014种，可以说我们国家目前已经是个期刊大国。期刊的总印数是22.8亿册，营业收入是201亿元，期刊发行量连续三年下降额度达到4.7亿册，降幅达到14%，虽然没有报纸那种呈现出断崖式下滑，但实际情况也不乐观。可以说生产模式和传播模式、运营形式都遇到前所未有的挑战。互联网时代伴随着大数据、云计算、人工智能、物联网、移动通讯、虚拟现实等技术的广泛传播和应用，期刊原有的内容生产、运营模式、营销手段也发生了相应的变化。

2015年2月，人民网研究院发布了《2014年中国期刊媒体移动传播指数报告》，在137家样本杂志中，微信入住率达到87.6%，2015年和2016年我们中国期刊协会连续发布了“期刊数字影响力排行榜TOP100”，遴选活动的结果显示，我国期刊媒体的影响力从单一的纸质业态延伸到PC和智能手机、平板电脑等多个数字终端，并以网站、微博、微信、微视频、微社区和APP各种业态形式呈现，可见“四微一端”已经成为传统期刊媒体进军互联网和移动互联网的主要端口。

9月5日国家新闻出版广电总局新闻报刊司发布的《全国报刊媒体融合创新案例30佳》，在媒体转型和创新与智能这方面具有一定代表性案例，如《三联生活周刊》的“松果生活”，倡导用户面对面的交流和线下体验，用活动的形式通过线下参与、视频线上互动、音频的形式，重新建构优质内容的智能传播；《中国家庭医生》APP，依靠30多年家庭医生的内容资源，把权威、贴心的健康咨询内容奉献给读者，通过添加家庭成员，按成员筛选，为老年人阅读的文章配合有声朗读功能。配套医生的APP，使医生可以查看所有的患者和预约记录，联系患者，实现全方面无障碍的交流；同时还有《中国国家地理》以地理知识为基础，线上线下的一体多元化经营。与此同时，优秀的数字出版企业也进军传统期刊行业，比如“壹学者”打造“内容+工具+社交”产品框架，致力于用户的价值运营，打造新型刊网互动的学术和评价模式；超星集团的“域出版”学术平台重新建构了期刊的智能传播方式，尤其在专域的出版传统方面，不仅使聚合型平台从无序变成有序，而且有望使期刊媒体回归知识的共同体。

我相信传统的期刊在人工智能等技术推动下，将会持续发生变革。通过重构生产模式、传播模式，创新出版理念，多层次、多方面、多角度地满足用户需求，培养出新兴的业态，完成期刊转型和创新。