人工智能的强势崛起与新闻传播业态的重构

喻国明

人工智能技术在新闻传播领域的全面渗透是近年来的一个现象级的事件，其中，机器新闻写作与算法型分发等是人工智能在传媒领域的一系列具体应用。有研究表明，未来传媒业的发展，很大程度上与人工智能技术的引入和应用关联在一起。人工智能技术不仅形塑着整个传媒业的业态面貌，也在微观上重塑着传媒产业的业务链。本文重点分析人工智能技术下传统新闻业务的范式升级对于新闻生产模式的重构，并探讨在此背景下新闻人的专业价值的位移与人机协同的未来趋势。

一、“人工智能+传媒”的新优势与新特点

在新闻传播领域，人工智能正在内容生产、资讯分发等环节全面渗透，“蚕食”着传统媒体人的职业领地，其发展态势汹涌澎湃。那么，人工智能化身为新闻传播的新功能、新范式到底具有哪些突出的特点和优势呢？

（一）内容生产：海量、高效、全天候的工作模式

机器新闻写作高效、全天候的工作模式使它能够生产海量新闻内容。智能写稿机器人较之于编辑记者，更擅长对枯燥的海量数据进行有效的处理，在整体性、精确性和高效能方面，机器比人具有更多优势。有报道显示，腾讯公司Dream Writer财经+科技应用的发稿量超过2000篇/天，体育发稿量500篇/天，包括每天行情报盘、上市公司公告精要报道，以及体育赛事每轮每场的消息；今日头条写稿机器人xiao ming bot在里约奥运会开始后的13天内，共撰写了457篇关于羽毛球、乒乓球、网球的消息简讯和赛事报道，每天30篇以上。在财经新闻、体育新闻等数字新闻领域，机器新闻写作已经锋芒毕露。

（二）反应迅捷：秒级的出稿速度应对突发事件，完全不是人力可为

在突发事件的报道中，人工智能下的机器新闻写作正在扮演着越来越重要的“守望者”角色。2017年8月8日21时19分，四川九寨沟县发生7.0级地震，21时37分15秒，中国地震台网机器人自动编写稿件，25秒出稿540字并配发4张图片，内容包括速报参数、震中地形、热力人口、周边村镇、周边县区、历史地震、震中简介、震中天气八大项；《南方都市报》写稿机器人“小南”首篇春运报道作品共300余字，报道生成用时不到一秒，还写出了“车次主要是K字头和普列，基本都是无座票，一站到底，路途會比较辛苦”这样充满人情味的文字；“今日头条”的xiao ming bot对体育赛事报道的出稿速度几乎与电视直播同步。这种秒级的出稿速度，真的不是人力可为。

当人类记者面对突发事件还处在惊愕中之时，机器人写手已经迅速完成了数据描述和分析、以及进一步的数据价值挖掘、最后迅速完成自动写稿的全过程，秒级出稿速度，可以说是秒杀人类。其实，数据新闻、知识图谱、人脸识别等，都是人工智能在处理各项内容时的突出强项，可以帮助媒体在海量的新闻图片、视频中，精确定位特定对象，并可以对图像中包含的特定对象进行自动分类，提升图像的使用效率；可以帮助媒体根据海量的网络媒体和社交媒体新闻图片，精确识别图片中的人物和对象，构建图像或信息碎片集合中的人物的关系图谱及特定信息的知识图谱，提升新闻线索发现与结构化分析的效率。

（三）千人千面，个性化内容分发：实现了长尾市场与利基市场的激活

机器新闻写作能够以用户偏好来制作相关的新闻内容，而且还能提供与用户个人生活场景相匹配的私人定制产品。不仅能够形成一种产品，还能够在合适的地点、合适的场景用合适的形式分发给用户。另一方面，用户画像也将促进媒体对自己用户的了解，使媒体的运营更加个性化、精细化。千人千面、精准到达，有效地占领了传统媒介市场无法激活的长尾市场和利基市场，极大地为新的盈利模式提供技术支撑，这是传统内容分发方式无法实现的。

（四）传感器新闻的生成：拓展了信息采集的新维度，弥补人类观察范围受感官局限的视域

数据分析与价值挖掘的细腻入微，使基于人工智能的内容生产擅长于事态发展和需求构造的预测，这也是传统媒介的人类智能难以做到的。在新华社最新发布的人工智能平台“媒体大脑”的介绍中，载有这样的文字：通过摄像头、传感器、无人机、行车记录仪等智能采集设备，结合新闻发生地附近的多维数据，自动检测新闻事件、自动生成数据新闻和富媒体资讯内容。让摄像头以及各种传感器成为记者的眼睛，在突发事件和重大事件的捕捉和生成上，快人一步、自动生成。实际上，这是传感器新闻与人工智能的结合。所谓传感器新闻是基于传感器进行信息采集、以数据处理技术为支撑的新的新闻生产模式。传感器将拓展人的感知能力，开辟信息采集新维度，弥补人类观察范围受感官局限，不善于预测等弱点。比如人眼可以看见雾霾，却无法看出雾霾中的有害物质，但传感器可以做到这一点。比如，2015年10月，央视推出的“数说命运共同体”专题中，5位数据分析员用了21天分析从GPS系统获得的“全球30万艘大型货船轨迹”，他们发现，过去一年里，途经“一带一路”沿线主要国家的海上货运量增加14.6%，而同期全球航运总量只增加3.8%。对于这个专题中核心数据的挖掘来说，GPS系统至关重要，而GPS系统就是一种与地理位置相关的传感系统。可以说，传感器新闻会增加新闻的细腻度，提供更多角度的信息解读。

二、“人工智能+传媒”的新范式：人机协同，人是主宰

（一）人工智能很超能，但并非万能

我们认为，由于人工智能技术的强势崛起，凡是人工智能擅长做的事情（岗位、环节、机能），人类智能将会逐渐退出；而人工智能不擅长或无法达及的那些事情，则是这一轮产业价值链的重构中未来专业媒体工作者的奶酪之所在。

在新闻传播领域，哪些工种、岗位和机能会进入人工智能首批淘汰名单之列呢？毋庸讳言，人工智能如此强大，注定有一部分媒体人的饭碗要被其抢走。譬如，未来可能只需要记者口述“我想要知道北京近三年的房价对比”，或是“我想要知道某公司与某公司的关系”，就能得到相应的可视化报表或是知识图谱，省去了以往烦琐的信息搜集、分析加工和输出结果的步骤。在人工智能出现以前，这是需要记者、编辑耗费很大功夫收集数据、人工对比才能完成的。然而，在机器新闻写作逐步升级换代的大背景之下，只会对新闻要素、新闻素材进行剪贴的媒体工作者必将最早被逐出新闻的传播岗位。第一轮淘汰将从这些角色和岗位开始。传统的消息型记者将让位机器新闻写作。

顯然，人工智能的“不能”正好是媒体人的“奶酪”之所在。那么，哪些是人工智能所不能的呢？

其一，机器新闻写作必须在已有算法和已有数据支撑的条件之下进行，而社会生活有很多东西是无法数据化的，不少状态、情形和事物也不是算法可以描述和计算的，在这些事项上，人类智能的角色和作用是无法被替代的。

其二，有些数据并不是以顺畅的形式自动呈现出来，常常需要通过人为的专业挖掘和努力去寻找挖掘之后机器才能跟进。

其三，复杂的多变量的跨界问题，以及要透过错综复杂的社会关系进行价值判断时，在算法形成对这种变量的把握之前，机器很难染指。

其四，技术发展的速度与社会形态、法制规划进化速度不对称的时候，可能引发相应的内容生产跟社会的形态及法律的规约之间形成不对称，此时需要人超出机器和算法来进行相应的调整与协同。

（二）人机协同是未来媒体生产、分发的主流模式；说到底，人是机器的主宰

机器新闻写作能够实现资料的实时、迅速的抓取，使新闻工作者从重复、烦琐、低技术含量的数据采集与烦琐的加工整理中解放出来，使人有更多的时间去思考和从事更具想象力和创造力的工作。换言之，无论机器新闻写作如何发展，人始终都是新闻生产的核心要素。

可以肯定地说，人机协同将是未来传媒业的主流形态。调查新闻、解释新闻等高品质新闻将是未来新闻工作者的主攻方向。重大而敏感的议题的把关同样离不开人，因为重大敏感新闻哪怕表达有一丝一毫的不稳妥，都会引起社会重大的影响甚至损害。此外，人工智能让全方位私人订制成为可能，这也必将导致公众注意力的碎片化和价值观越来越大的差异，那么是否还有可能实现社会共同价值？如何在人工智能的技术逻辑上增加社会认同的最大公约数？ 这都离不开“人”的努力。

在人工智能技术崛起的大背景下，媒体将不会再是今天的媒体，媒体的产业也不再是今天的产业，智能媒体给传媒业带来的变革就是打破边界，借助于人工智能的帮助实现媒体所有功能的信息聚合与分发重构。这一大势已经无可回避，媒体要重构生产流程、重新设置岗位。而人工智能和人类智能如何实现协同生产，则是未来新闻传播领域需要深入研究的重要课题。人和人工智能不是零和博弈，应该是一种双赢逻辑。如果你感觉自己被人工智能穷追猛打，即将丧失立锥之地，那么只能说明你做的还不够高端，占位还不够到位，还没有发挥出作为“人”的独特价值。

总之，数据化、智能化，这是互联网发展下半场的主导逻辑。人类社会正在走进“人工智能”的时代。任何一项新的生产力的发展都会对原有体系带来颠覆性的重构，同时释放出巨大的社会行动的空间。人工智能将人从繁重枯燥的工作中解脱出来，带来了产业升级，并重新划分了社会分工，为人类在更高层次上创造了施展才华的可能性。面对人工智能，媒体人要对机器做些什么，自己无法被机器取代的能力是什么有清晰的认识。万万不可以己之短，攻彼之长。

最后，特别引用苹果公司的CEO库克在乌镇中国互联网大会上所说的一句话：“很多人都在谈AI，我并不担心机器人会像人一样思考，我担心的是人像机器一样思考！”这句堪称振聋发聩的警世格言非常值得正在“人工智能+”领域行进中的人们好好记取。