媒介技术视域下人工智能在新闻采编中的应用

陈 聪

池州学院文学与传媒学院,安徽池州,247000

纵观新闻传播史，人类社会发展的每一阶段都会伴有一些新型媒介出现，从口语、文字、印刷，到报纸、广播、电视以及互联网等，每一次科学技术的发展都带来传播媒介的变革。随着人工智能技术的不断成熟和人工智能应用的日益普及，国内新闻媒体紧随潮流，在技术迭代发展的背景中快速转型，人工智能正受到越来越多媒体的推崇和采纳。从选题策划、信息采集，到内容生成等环节，人工智能在国内新闻采编领域的应用边界不断扩大。技术的渗透，带来传统新闻采编的智能化转型，促使着新闻采编迈入高效、集约、自动化的 “智媒体”时代。腾讯集团高级执行副总裁刘胜义在一次公开演讲中表示：“我们正处于一场由人工智能引发的媒体产业革命：智能化将重塑人、媒体、信息之间的关系，促成新的生产方式、产品形式、组织形态，颠覆并重构媒体环境。”目前，人工智能正以不可抵挡的势头，迅速融入媒体领域，不仅改变了新闻的采编模式，也影响着社会的传播格局。

1 人工智能在国内媒体的发展格局

“人工智能”一词是从英文直译而来。1956年在达特茅斯学会，人工智能最早被界定为“使一部机器的反应方式像一个人在行动时所依据的智能”，用于“鉴定与解决可处理的信息加工难题”。可见，在20世纪50年代中期，人工智能带有明显的控制论和信息论色彩。2015年麻省理工学院的温斯顿教授从功能角度出发，认为人工智能就是研究如何使计算机去完成以前只有人才能够完成的智能工作。这一说法反映了人工智能的基本内容，即以工业制造、算法编程控制的方式，利用智能机器模拟人类智慧，辅助、代替人类完成各项工作，是具有数据分析、信息处理、自主学习与自主工作等功能的信息管理系统。

当前，以互联网、物联网、大数据和云计算等为核心的新技术力量开始应用到专业机构的新闻生产环节。这一轮技术创新的重点在于智能化，这些新技术将会给新闻业带来很多革命性的变化，新闻业的某些环节甚至面临着被重新定义的可能。在国内新闻领域，大数据、传感器、语言处理与生成等技术的应用拓宽了新闻选题、信息来源的收集和整理方式，图像识别、计算机视觉、新闻机器人等技术的应用突破了传统采编模式中信息筛选以及内容编写的范畴。2015年9月腾讯财经的写稿机器人“Dreamwriter”正式上岗，用一分钟写出了第一篇报道，据统计目前“Dreamwriter”每天至少撰写稿件2 500篇，在内容上多集中于财经、体育和科技领域。2016年里约奥运会中今日头条的“张小明”大放异彩，可以用 2 秒左右的时间完成一篇稿件，并且还能24小时监视赛事热点。到了2017年更是迎来了中国人工智能发展的新纪元。3月5日，李克强总理在2017年全国政府工作报告会议中首次提及“人工智能”，并指出未来我国将重点发展并应用。同年12月由新华智云科技公司自主研发的“媒体大脑”正是上线，这是中国第一个媒体人工智能平台，具有“2410”(智能媒体生产平台)、采访、新闻分发、版权监测、智能会话等功能。2018年3月2日，在全国两会召开前夕，“媒体大脑”发布了首条全国两会视频新闻《2018两会MGC舆情热点》，这条仅用15秒生成的MGC(机器生产内容)新闻是国内媒体首次将人工智能应用在全国两会这样的重要报道中。2018年12月“媒体大脑”2.0版“MAGIC短视频智能生产平台”在成都发布，旨在通过大数据处理、人脸识别、音频语义理解等多项技术赋能媒体。例如利用MAGIC平台能够快速识别像地震、火灾、爆炸等具有较高报道价值的新闻事实，从而协助记者、编辑在报道中争分夺秒。

2 人工智能在国内新闻采编中的应用实践

技术的发展为媒体变革装上动力澎湃的发动机。人工智能在新闻采编中应用的核心技术是自动化，而大数据则是智能采编得以建立的基础。“自动化+大数据” 为新闻采编的革新提供了坚实的技术基础并创造了无限的可能性。以往传统、封闭的新闻采编被打破，以职业媒体人为主体的新闻采编，逐渐迈入专业化与智能化并举的时代。当然，人工智能在我国发展的时间还相对较短，在技术、管理、应用等方面仍处于探索的阶段。2019年1月25日习近平总书记在中共中央政治局第十二次集体学习时强调：“媒体要加快探索人工智能在新闻采集、生产、分发、接收和反馈中的应用。”

2.1 选题策划阶段：万物皆媒

新闻采编的首要环节就是发现具有潜在新闻价值的话题和事件。在传统的新闻采编活动中，选题策划大多源自特定的“线人”，具有鲜明的机构化特质。人工智能(AI)时代，AI技术赋予各类事物以人性化的可能，智能设备在满足人类需求的同时，也将信息载体的边界拓宽，人、物、信息之间自主交流、彼此协同。技术延伸了人类的信息边界，也拓宽了媒体的选题范畴，万物皆为新闻源。

人工智能技术的核心是数据挖掘，通过大数据技术可以对网上热点事件、网民的舆论动向进行搜索，帮助记者获取独家新闻选题，为记者提供前所未有的新视野。例如“今日头条”是一款基于数据挖掘的个性化推荐应用软件，它可以根据用户群的海量行为数据，预测用户的关注点和可能的热点，使得记者在选择以及报道每一个新闻选题时，都能站在“巨人”的肩膀上。借助物联网传感器技术，拓宽新闻选题渠道，在2014年11月武汉市的4座大桥均安装传感器装置，用以实时监测桥梁的“健康状况”，该装置能够自动采集数据，供研究人员进行前瞻性分析，并且可以即刻追溯突发性事件，为媒体提供选题角度以及新闻线索。开发人工智能社交管理工具，挖掘和收集社交媒体数据，使得媒体更加社交化，通过监测社交网站，智能识别社交网站上发生的事件并进行分析，筛选出在社交网站上备受关注的热点话题，以此作为新闻选题来源，注重受众的兴趣所在、需求所在，提高选题的可读性和关注度。“一点资讯”是基于用户兴趣为用户提供“私人定制式”资讯的内容分发应用平台。其平台的用户可以进行QQ、微博或者微信的绑定，通过收集用户在社交媒体上的日常浏览痕迹，获取相关数据信息，以此来推测用户的兴趣所在，时间越长，越了解用户，在选题策划、内容生成与信息推送上也就越能满足用户需求。

智媒时代利用AI技术开展选题策划，一方面能够协助记者密切关注自己所感兴趣的选题，挖掘有趣的故事，实现网络信息的智能抓取，另一方面还能通过对社会热点、市场动向以及社交媒体的追踪与分析，优化新闻选题来源。可以说坚实的技术基础，为选题策划带来挖掘长尾的效果。万物皆媒，物可以智能化地链接、提取和传递信息，不仅促进信息维度扩增，选题范畴也更加多元。

2.2 信息采集阶段：人机协同

信息采集是新闻采编至关重要的一个环节。传统媒体时期，新闻信息的采集主要依靠人工完成。然而进入智能媒体时代，以计算机大数据处理为支撑、各类传感器设备为载体的传感器技术在推动新闻源的优化上起到了重要作用，任何物体只要装有数据处理器或传感器都有可能成为信息的采集者。万物互联，信息的采集途径不再受限。

传感器可以捕捉超出人体感知范围的变动，并追踪变动中的物体、人物以及活动，辅助人类感知和监测自然环境、社会环境的变化，利用大数据技术再对这些传感数据进行精准收集、分析和处理。2014年1月25日央视晚间新闻推出的特别节目《据说春运》讲述2亿持有智能手机的用户的春运迁徙路线。该档节目通过利用手机百度地图和手机定位APP，收集用户的位置数据，从而制成春运迁徙图景。语音转写技术可以协助记者进行文字、语音和图片之间的信息转换，从而将记者的精力解放出来，投入到更具深刻性的思考及创作中。2018年10月科大讯飞发布的语音转写助手“讯飞听见M1”，不仅可以在录音的同时进行语音识别，快速地将录音转写成文字，同时还能上传外部音频进行识别转写，这项技术有效地将记者从听写采访录音的初级工作中解放出来，使新闻采访中的大量音频可以更为高效地转写成文字稿件。除了语音识别，M1还支持图像识别，可将图片上的文字，以文字信息的形式呈现。记者利用人工智能，设置信息内容自动收集软件，例如预先设定一个特定条件，让机器自动执行，抓取相关数据信息，为记者提供与选题报道相匹配的资料，节省采集信息的时间。在2016年的里约奥运会，今日头条的“张小明”就协助记者智能化地处理、统计和分析各项比赛中流水账式的记录，并整合成一篇篇新闻报道。

在信息极速爆炸的时代，采集信息时如何从海量信息中去伪存真、去粗取精变得至关重要。传统的信息把关通常由专业人员担任，进入“全民皆记者”时代看似是把关人角色定位在泛化，然而并非人人都具备专业的把关能力，信息的真实性变得难以掌控，也给人工审核带来巨大负担。通过图像识别、语义识别以及关键词设置等方式实现信息采集的智能筛选，由人工智能辅助人类，人机协同有效拦截虚假信息的传播。

2.3 内容生成阶段：自我进化

在人工智能技术崛起之前，新闻产品的信息内容大多由专业新闻人员或受众在能动性的驱使下依据一定的模式而生成。进入智能媒体时代，技术的发展打破了新闻生产所需要的专业壁垒，新闻生产的主体与客体呈现多元交融的态势，人工智能也已“进化”成与媒体人等同的角色，多维度、自动化地生成新闻内容成为可能。

早在2013年，美联社的业务部就曾收到其部门领导提出的建议：探索并使用人工智能来完成一些新闻内容生产。在国内，2015年9月腾讯财经推出“Dreamwriter”，这是一款自动新闻写作软件，仅花一分钟的时间就完成新闻报道《8 月CPI 同比上涨2% 创12 个月新高》，率先开启了国内机器人新闻写作的新模式。随后各大主流媒体竞相发布各类智能机器人产品或应用，尤其在2017年全国“两会”上，新华社、人民日报、第一财经等多家媒体纷纷推出十几款“新闻写作机器人”引发热议。新闻写作机器人是基于丰富的数据库和模式化的数据整合，能够自动采集数据并按照既有框架撰写内容的写作程序，其最大的特征就是新闻生成自动化，并且在成文速度上多则几分钟、少则几秒钟，极大地缩短了新闻事实发生与新闻报道发出之间的时间差。新闻聊天机器人是根据人工智能原理，利用机器程序，模仿人类进行语音对话或文字交谈，基于通讯界面智能化地向人类筛选、编辑以及推送新闻。例如新华社平台的新闻聊天机器人“小新”，依靠对话形式实现新闻推送。通过对用户输入的信息实时分析，智能化抓取数据库中的信息进行算法匹配，并将信息加工成数段碎片化语言，用于互动推送，用户针对感兴趣的内容，选择展开深入阅读。AI机器人记者助理，不仅能够管理素材与稿件，还能复制人类声音，组织新闻采访等。2019年3月，由科大讯飞与中央广播电视台联合为2019年全国“两会”打造的AI记者个人助理“小白”正式持证上岗，“小白”能够惟妙惟肖地模仿主持人“说话”，同时还储备了大量两会相关知识，可以快速总结两会热点信息，全力协助两会记者报道工作。

今日头条、天天快报是基于“算法生成内容”模式，根据用户的使用习惯、搜索记录和浏览痕迹等进行数据挖掘，预测用户需求，解决用户“看什么内容”的问题，为用户匹配出更具个性化、更有价值性的信息，实现信息与用户需求的智能匹配。

3 人工智能在国内新闻采编中的应用前景

人工智能应用于新闻采编，极大地拓展了媒体的信息处理能力，辅助记者从庞杂的海量信息中找到突破口，实现个性化、智能化以及大规模地进行新闻采编活动。美联社的人工智能策略主管Francesco Marconi认为：“人工智能的应用，不是去取代人的工作，而是最大限度地释放资源，让记者把精力置于其更擅长的地方。”利用人工智能开展新闻采编生产，将记者从繁杂而低效的初级劳动中解放出来，从而专注于更具价值性的新闻工作之中，提高行业运行效率。2015年11月7日，新华社推出“快笔小新”，这是新华社第一位机器人记者，它可以在3秒内完成一篇财报分析。“快笔小新”不仅可以快速处理大量纷繁冗杂的数据，准确编写新闻报道，还能实时关注网上热点新闻，帮助记者发现选题，通过采集社交媒体如新浪微博上的专家言论，进行内容关联分析，为记者提供素材服务，大大减少了记者的工作量。现阶段人工智能应用在国内新闻领域，尤其是应用在财经类、体育类以及地震类等新闻上的优势已经凸显，这类新闻的整体特征是叙事结构简单，但对数据的要求颇高，而人工智能正是基于大数据背景下的数学算法，它可以快速、准确、高效地从海量数据中找到相关内容，并且人工智能对大数据的精确处理，也降低了错误率，减少了报道差错。基于机器算法的人工智能新闻采编，在报道的内容生成上依赖于程序，不会因喜恶而人为主观，从而最大限度地避免添加个人情感，严格客观叙述、还原事实真相，确保新闻的客观性。

虽然人工智能技术已在新闻采编的各个环节得到普及和应用，然而目前投入使用的技术仍处于弱人工智能阶段，大多停留在创造性低、重复性高的环节，在新闻角度切入、新闻采访开展以及新闻价值判断等专业性方面，人工智能还是难以与专业记者相提并论，一些智能化应用从技术设想到真正实现，依然是任重而道远。2016年今日头条的“张小明”对里约奥运会上的每场比赛都进行了报道，然而“张小明”的工作原理是基于大量数据的采集，利用“算法程序”套入相应的文本模型，就其编写的新闻报道而言，大多较为模式化，稿件千篇一律，缺乏个性和情感。人工智能是对人类思维的模拟，但是却并不具有人类的价值观，比如对真理的信仰、对正义的信守以及对非暴力的追求。新闻媒体属于社会的上层建筑，我国新闻媒体更是党、政府、人民的喉舌，所以在新闻采编的选择上，不仅要尊重新闻事实、遵循新闻规律，更需要反映一定的价值引导，在技术手段之外，应扎根于中国特色社会主义核心价值观，这是目前人工智能技术难以突破的局限。

4 结 语

媒介技术的发展将人们带到了一个瞬息万变的“智媒时代”。美国学者尼尔·波斯曼曾提出，技术的变化是生态学的非附加，一种新媒介的出现不是增加或减少了什么，而是改变一切。人工智能技术的发展不是自发的，是人类社会发展到一定阶段的产物，是人类智慧的指引。技术的车轮滚滚向前，国内媒体紧随人工智能浪潮，新闻采编的智能化色彩越来越浓，其在解放生产力的同时，拓宽信息采集途径，重塑内容生成模式，这是对传统新闻采编的变革与颠覆。智能采编彰显的万物皆媒、人机协同、自我进化等特质，使得媒体的组织形态在一步步消解，新闻采编活动的维度也在进一步突破。可以说人工智能正进入到媒体的日常工作当中，开启了人机共存的新闻采编新时代。