人工智能语境下新闻教学的困境与出路

2019-03-14张香萍吴义周

安徽工业大学学报（社会科学版） 2019年4期

张香萍，吴义周

(1.安徽财经大学文学院；2.安徽财经大学马克思主义学院，安徽蚌埠 233000)

“‘恐慌’是人工智能带给与互联网融为一体的传媒业的一个关键词。”[1]伴随着人工智能技术在传媒领域的应用，业界和学界都不断传来记者行业危机的讨论，以培养专业传播者为己任的新闻教学必然会遭遇更多的现实困境。人工智能的发展经历了不同的技术阶段，本文讨论的人工智能主要基于大数据、算法和云计算三项技术基础在传媒业的当下运用。

一、人工智能及其在传媒业的应用

普遍认可人工智能概念是1956年达特茅斯(Dartmouth)会议上提出的，当时一批计算机、数学、通信领域的专家将人工智能界定为：“使一部机器的反应方式像一个人在行动时所依据的智能。”[2]美国麻省理工学院Winston教授的定义更通俗易懂：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能的工作。”[3]根据这一定义，传媒领域的人工智能运用主要体现在让计算机去做过去只有记者、编辑等专业传播者才能胜任的智能工作。

从新闻传播的流程看，人工智能对传媒业的影响是全方位的。线索挖掘、内容生产、内容分发……传播活动的每一个环节都有人工智能的影子。在线索挖掘方面，运用人工智能对社交平台的文章进行大数据分析，找到有价值的线索和素材，已经成为业界较为成熟的做法。在内容生产方面，人工智能充分发挥了速度快、产量大的优势。美联社的“Wordsmith”、腾讯财经的“Dreamwriter”、新华社的“快笔小新”……，越来越多的新闻机构都拥有了写作机器人，并在实践中采写了大量新闻报道。内容分发是人工智能运用最多的领域，一大批以算法为核心的资讯分发平台夺取了传统媒体的大量用户，对传统媒体造成致命威胁。此外，媒体的组织结构、经营模式、用户互动等也都深受人工智能的影响。

人工智能不断改写传媒业的生存方式，对新闻工作者的业务能力提出新的要求。这种新要求必然会反馈给新闻传播教育，“近年来，一种来自传媒业界的呼吁越来越强烈，其基本诉求在于改革现有的新闻传播教育，以适应业界变化了的人才需求。”[4]在新技术的挑战面前，一些高校新闻院系积极作出回应，但对人工智能的应对仍表现出一定程度的力不从心。

二、人工智能语境下新闻教学的困境

(一)教师技术欠缺的困境

高校新闻专业教师的知识背景以新闻学和传播学为主。人工智能应用于传媒业是最近几年的事情，目前大部分师资在本科、硕士、博士任一受教育阶段，都很难接触到人工智能相关的知识。同时，高校对教师的要求多集中在学历和职称方面，教师更多把精力投入到学历考试和为评职称而发表科研论文方面，很难有精力和动力关注人工智能在业界的最新运用。另外，人工智能技术日新月异，新闻院系即使有个别懂技术的教师，但由于无法与业界保持及时密切接触，其掌握的人工智能技术很快面临被淘汰的局面。

所以，囿于教师技术的欠缺，新闻教学中涉及的与人工智能相关的技术课程是很难开设的。无论是新闻理论课教师还是业务课教师，向学生传授的经常是传统媒体的新闻理念和业务流程。一些思维超前的教师即使涉及到人工智能相关技术知识，但由于缺乏实践接触，也往往是一知半解。在业界如火如荼地将人工智能运用于新闻传播活动时，新闻课堂的教学却“不知有汉，无论魏晋”，传授的依旧是传统媒体时代的“业界辉煌”和“陈旧范式”。教师课堂所教与业界需求严重脱节。

(二)教学条件薄弱的困境

新闻专业录取的学生多是学习文科的，文科生对于技术有天然的陌生感。在一些学生看来，技术属于理工科领域的范畴，一些学生之所以选择文科就是想逃避理工科中“抽象难学”的技术课程。让文科学生既会文采飞扬的作品创作，又要学习枯燥乏味的算法编程，这对于新闻教学来说不是容易的事情。同时，让学生体验人工智能在传媒业的运用，是需要一定的教学硬件投入的，但囿于认知原因和历史原因，很多高校文科实验室的建设经费都不太宽裕，再加上人工智能方面的设备投入大、更新换代快，新闻专业教学是很难给学生提供最新的实验设备的。另外，高校新闻专业实验管理队伍普遍匮乏，要么由专职教师兼任，要么根本就没有实验管理人员。

越来越多的媒体平台招聘时都明确要求学生懂大数据处理技术、视频编辑技术、算法编程等与人工智能相关的技术，一些新兴的聚合类资讯平台招聘的软件工程师的数量超过了新闻工作者的数量，薪酬待遇也是远超新闻工作者。即使新闻专业的毕业生不从事技术含量很高的传媒工作，但在算法全面渗透传媒业的语境下，学生对人工智能的了解也是必要的。但很多学生在校学习时根本就没有接触过相关的设备和技术，改善教学条件成为新闻教育面临的迫切任务。

(三)教学内容与新媒体理念融入的困境

对专业主义理念和技能的传授是新闻教学的主要内容，也是新闻专业存在的意义。但“随着……新技术对传统的渠道霸权的解构，传统的新闻专业主义理论受到多方面的挑战”[5]。借助大数据和算法，平台型媒体吸引了越来越多的用户，但平台型媒体传播的信息与新闻专业主义的理念往往是背道而驰的。面对越来越不像新闻的“信息”在平台型媒体上大行其道，赢得用户眼球和经济效益，新闻教学对新闻专业主义的传授颇如堂吉诃德式的情怀坚守。

不研究受众需求的新闻教学损伤的是学生的就业能力乃至新闻专业的吸引力。在人工智能语境下，新闻教学是以媚俗的平台媒体为导向，传授给学生流量至上的庸俗技巧呢？还是坚守新闻专业主义，教导学生生产高品质的新闻作品呢？“新生代网民不再关注这个信息是否是新闻、是否符合新闻专业主义，只要刺激好玩或能打动他们，并满足他们信息的需求就是好内容”[6]，新闻专业主义的坚守又如何让高品质内容在激烈的新媒体市场竞争中获取关注呢？

三、新闻教学走出困境的努力方向

美国高校的新闻传播教育进行了大幅度改革，在课程方面尤其注重新闻与数字信息技术的融合[7]。中国传媒业应用人工智能的起步时间较晚，但近几年已呈迎头赶上之势。中国高校新闻教育必须在教师队伍、培养模式、教学内容等方面进行深度改革，方能破解困境。

(一)打造多元化教师队伍

单一的新闻传播知识背景的师资构成是无法胜任人工智能语境下的新闻教学工作的，必须打造复合型的多元化教师队伍。

1.注重知识背景多元化。新闻专业需要有一定数量的计算机、数学等理工科知识背景的教师。新闻传播专业背景的教师负责新闻理论和一些新闻业务的教学，理工科背景的教师主要给学生讲授传媒业涉及到的技术知识，让学生熟悉人工智能技术，并能够用专业素养修补人工智能的缺陷。同时，还可以尝试采用新闻专业教师与理工科专业教师共同讲授某一门课程的办法，让新闻生产与数字技术深度融合。这也正是媒体融合实践反过来对新闻教育提出的更高要求。

2.注重教师来源多元化。除了从应届毕业生挑选人才充实新闻专业教学队伍外，还应多从业界聘请新闻工作者担任兼职或专职教师。直接从高校毕业的师资以理论传授和学术科研见长，从业界聘请的教师则能够把最新的传播技术传授给学生，让学生及时感知技术变化和业界需求，迅速适应岗位需求。

3.注重业务培训多元化。教师除了通过网络学习、参加学术活动等方式不断提升教学能力外，更应深入媒体一线，深入了解人工智能对新闻教学提出的新要求。一是定期选派教师到媒体挂职锻炼，从事一线新闻采访写作活动，一些高校已经有这方面的探索，但应进一步加强制度建设。二是鼓励教师与新媒体单位合作，从事媒介前沿问题研究。如学者彭兰从2013年开始，就与腾讯网合作，发布新媒体发展趋势年度报告。这种合作让彭兰教授的教学活动走在了技术前列，其开设的与人工智能相关的课程生动鲜活。人工智能语境下新闻教学队伍要善于在与业界深度融合中打造最前沿的教学内容和方法。

(二)创新人才培养机制

在技术创新风起云涌导致媒体大变革的时代，新闻人才的培养必须拓宽思路，方能走出教学条件薄弱的困境。

一是在学生来源上，吸收理工科学生加入新闻传播专业。为此，在招生环节就应打破主要招文科学生的做法。虽然不少学校采取学生进校后，以专业分流的形式让学生再次选择专业，但从实践看，往往是新闻专业的学生分流到了其他专业，而其他专业的学生特别是理工科背景的学生选择新闻专业的很少。所以，应在招生环节就让一些理工科的学生能够加入新闻专业，为新闻专业复合型人才的培养奠定基础。

二是实行跨学科人才培养。不少院校都设置计算机、数学、美术等专业，可以充分利用这些专业的师资和实验设备，使新闻专业培养的学生不仅具有内容创作的能力，还具有技术呈现的能力以及艺术再现的能力。一些高校已经开始行动，如2017年10月20日，在中国人民大学新闻学院举行的学科建设论证会上，提出了关于“新闻传播人才培养的再定位”“跨学科联合人才培养与科学研究的可能路径”等命题，画出了“对内重构、打破专业壁垒；对外跨学科跨文化跨界”的新闻传播本科人才培养路线图[8]。

三是探索与业界共同培养的路径。“新闻传播学是应用学科，对学生的培养应当参照医学等学科实行。”[9]人工智能语境下媒体日新月异的变革，对学生及时了解媒体生产提出了更为迫切的需求，传播技术对普通人的赋权又为学生参与媒体生产提供了便捷。大学本科四年的时间，应该留出至少一年时间到新闻单位实习，让学生完全融入媒体生产，亲临人工智能运用的新闻第一线，切身感受他们未来即将面临的挑战。同时对学生的考核不仅要看大学考试成绩，更要考察学生在业界的实践成果，激发其参与媒体实践的积极性。

(三)教学内容的变革与坚守

“新闻传播教育不能按兵不动，也不能跟风冒进，应与业界保持一定的距离，不能做短线投资，而应做中长期考量。”[10]人工智能时代，新闻教学对专业主义的坚守不会过时，但技能传授要与时俱进，做到既会“善假于物”，又能够冷静面对技术变迁带来的利益诱惑。

人工智能语境下的新闻教学要重点培育以下技能：一要培养学生内容深度加工的能力。当下人工智能主要集中在财经、体育等领域的短消息写作范畴。对复杂事物的解释分析能力依然需要专业人士的智慧，大型深度报道依然需要专业新闻工作者承担，新闻专业教学应重点培养学生对复杂内容的深度挖掘和加工能力。二要提升学生舆论引导的能力。在技术的支持下，不同传播主体生产的信息获得了平等的传播机会，舆论场经常出现众声喧哗的局面，这时更需要专业的理性的声音。新闻教学必须培养一批专业的新闻工作者，能够及时发挥舆论引导的作用，能够扮演瞭望者的角色。三要培育普通公民的新闻专业主义素养。技术为人人皆媒提供了可能，也为人人皆具有一定的新闻专业主义素养提出要求。吴飞提出新闻专业主义2.0的概念，指出未来的新闻专业主义，将不再是一种行业性的专业精神，而是所有参与新闻传播活动中的个体普遍需要遵守的交往信条和基本精神[6]。那么，新闻教学的任务不仅要培育本专业学生的新闻专业主义，更应该面向更广泛的大学生以及其他群体进行新闻专业主义教育。只有人人都具备信息生产和转发的基本素养，才能让信息的流动抵达真正自由的王国，才能避免信息市场出现“劣币驱逐良币”现象。

坚守的应该是职业伦理和职业道德。无论技术怎样发展，对信息真实性的要求不会变，信息传播要服务于人类生存状态改善的宗旨不应该变。人工智能不会取代新闻工作者的职业理念，对职业伦理和职业道德的强调是新闻教学始终不变的任务。需要注意的是，人工智能为职业伦理和职业道德注入了新的内容，大数据对用户隐私的侵犯问题、人工智能的道德代码与伦理潜入问题以及更深一层的机器人犯错责任由谁承担的问题等等，这都需要新闻理论教学给予回应。“当整个社会出现价值偏差和理念失焦之时，新闻学院不能随波逐流，坐视浊浪排空、沧海横流。”[11]新闻教学必须结合技术带来的可能弊端，进一步强化学生的专业主义职业理念，方能让新一轮的传播技术充分发挥缔造美好生活的功能，凸显新闻教学的价值和意义。