智能化传播优势、风险及对策

■林 凌 李昭熠

随着网络技术和信息化技术的飞速发展，人类在计算智能和感知智能领域已经取得重大突破，正在向认知智能领域迈进。目前，智能技术在新闻传播领域得到初步运用，一方面是智能写作，国内最早采用智能写作技术的媒体平台为腾讯，腾讯财经2015年开发出一款自动写作新闻软件——“腾讯写作机器人”（Dreamwriter），根据程序算法，Dreamwriter会在分秒钟之内自动生成稿件，并及时输出分析和研判，第一时间将重要信息和相关解读送达到用户手中。另一方面是算法推荐，通过智能计算为用户推送精准化、定制化、个性化的信息。在信息超载时代，传统媒体的议程设置方法无法解决用户的信息需求问题，算法推荐应运而生。

智能化传播优势何在

“人工智能技术不仅形塑了整个传媒业的业态面貌，也在微观上重塑了传媒产业的业务链。”①AlphaGo之父哈萨比斯在AlphaGo战胜柯洁后的演讲上曾说：“人机合作可以达到1+1＞2的效果，人类的智慧将被人工智能放大。人工智能和AlphaGo都是工具，就像哈勃望远镜一样，可以推进人类文明的进步。”②可以预见，人工智能技术将给新闻传播带来颠覆性变化。

第一，预先获取目标受众信息，为用户提供精准性服务。算法的信息推送，“即利用算法对用户和关系进行分析，挖掘用户对内容的偏好和潜在需求，通过信息聚合，自动为其生成符合其需求的信息，从而实现精准的内容推荐和定制新闻发送。”③智能化传播将传统的臆测性传播转化为代入式传播，增强传播的针对性和有效性。所谓臆测性传播，就是传播者在难以充分掌握受众信息需求的前提下，依据主观经验和愿望对受众开展信息传播活动，无论是传播内容把关还是传播渠道选择，都具有很大的盲目性。智能化传播具有强大的受众信息和内容信息搜集与分析能力，尤其是对受众的需求信息预先作出完整的分析，即用户画像，并将用户画像代入传播过程，真正实现信息传播供给与受众信息需求的完全对接。

用户画像是智能传播的基础和起点，主要通过以下方式完成：一是静态画像。智能化技术根据用户注册App时填写的个人信息，短期内的点击、转发和评论搜集目标受众信息，再按照年龄、职业、地域、兴趣爱好、情感倾向等特征对用户进行分类画像，将相同兴趣爱好的用户进行归类整合，方便后续资讯的精准推送。二是场景画像。智能化技术充分考虑用户所处的场景及与他人的关联程度，重点分析用户点击文章中出现的关键词、重要标签等，并针对用户与他人的互动情况分析两者之间的密切程度，根据关键字词分析其信息偏好，完成场景画像。可以说，无论是对用户开展静态画像还是基于用户关系的场景画像，目的都是为了解决信息传播过程中的信息不对称问题。

第二，减少新闻生产成本，为用户提供适配性服务。在新闻生产过程中，机器辅助媒体人写作新闻。虽然写作机器人的软件程序设计开发需要投入大量资金，但写作机器人一旦设计完成加入到新闻生产者的阵营，即可改变以往只能由新闻工作者撰写新闻的历史，减少新闻生产成本。一是机器人在写作速度上具有绝对性的天然优势并且不需要为其支付酬金。根本原因在于数据库中海量素材为机器人写作提供多元化全方位的支持，机器人从强大的数据库中采集获取相关信息，并套用计算机程序预先设置的模板，一篇新闻稿件在短时间内即可完成。二是机器人可以大幅度提高新闻生产数量，减少人为技术差错。机器人高效的生产力可以将新闻工作者从单调工作中解放出来，机器人对大数据高效处理的同时也减少报道差错。人工智能时代，通过琐碎、繁杂的大数据分析用户个人需求是明显的发展趋势，倘若仅仅依靠人工分析数据，势必难以完成繁琐的分析任务，甚至有可能造成报道差错。而机器人新闻是算法自动成稿，只要计算机设计程序无误，机器人便可一直操作下去，会比记者报道出错率低很多。

第三，可以通过不断推荐深度文章，为用户提供连续性服务。传统媒体时代，信息采集、新闻采写编评完全依赖于新闻工作者，新闻制作周期长，效率低。当新闻事件出现后，从前期的信息报道到后期的深度报道，往往需要很长时间，随着公众兴趣转移，后期的深度报道往往难以引起公众的关注和热议。以大数据、算法推送等为支撑的人工智能技术，加快了新闻生产、传播的速度，当新闻事件出现时，智能技术不仅会向用户提供最新消息，而且能够根据用户需求向其推荐新闻背后的新闻。一是为用户提供类新闻服务。当一个新闻事件出现后，类似的新闻事件将会被智能技术挖掘出来并推送给用户，使用户从关注单一新闻事件延伸至关注类新闻事件，形成新闻聚合效应。二是挖掘新闻事件背后的新闻和社会原因。传统媒体虽然也对新闻事件开展深度报道，引导受众全方位认识新闻事件背后的新闻或社会原因，但是，媒体的主观判断往往脱离受众需求实际，即媒体的深度报道不能精准地满足受众需求。智能技术满足了公众的不同信息需求，在推送窄化新闻后，即根据各种用户的不同信息需求开展分类服务，实现从新闻报道到新闻解读的服务提升。

智能化传播风险何在

如同任何新技术出现时一样，人工智能技术在持续改善用户个性化信息服务需求时，也面临前所未有的挑战与危机。

第一，智能化新闻生产模式可能存在“暗无限”的风险。传统媒体时代，新闻信息搜集、新闻写作编辑、发布等诸多环节皆由媒体掌握，媒体人一方面受到新闻价值和新闻伦理制约，另一方面受到政府与新闻单位的政策制约，在双重制约机制下确保新闻报道既不违背基本社会规范又能满足公众的信息需求。人工智能技术不具有新闻工作者的人文关怀与自我约束机制，程序化新闻生产模式，将遮蔽新闻工作者长期恪守的职业伦理道德，放大伦理失范所带来的后果。

新闻事实是客观存在，具有唯一性，对新闻事实的报道角度和价值判断则存在无限的可能性。人工采写新闻时把公共政策和新闻职业伦理作为判断新闻价值的标准，而智能传播依据用户的需要推送新闻，则使新闻事实的选择和价值判断失去唯一的标准，存在无限取舍角度和判断价值的可能性，新闻事实如同进入岔路重重的迷宫，存在各种新闻写作的可能性，出现新闻报道“暗无限”风险。所谓“暗无限”，“用以指那些看似平常，实际上却有无限可能的思维和行动路径。”④如果智能写作无限解读新闻信息，将考验新闻报道真实性和准确性的基本原则；更有甚者，智能写作为了投用户之所好而罔顾新闻法规与伦理规定，任意取舍或强调部分新闻事实，将会为新闻传播标榜“工具理性”给公众带来真实准确的假象，而且因为给新闻披上“技术的外衣”使偏离新闻价值的新闻大行其道。

第二，无处不在的“第三只眼”使用户个人隐私易被二次利用。传统时代，只有政府和专业数据搜集公司才能获取、采集、记录并提供人们的个人数据，其他个人或公司没有渠道搜集获取个人信息。智能技术使得“监视”个人生活变得更容易，成本更低廉，同时也更有用处。可以说，人们每时每刻都活在“第三只眼”的监控之下，进行大数据分析的人可以轻松地看到大数据的潜在应用价值，这极大地刺激了他们不断采集、存储、循环利用用户个人数据的企图。随着存储成本的持续暴跌，分析工具越来越先进，采集和存储数据的数量和规模也出现爆发式的增长，用户个人隐私正遭受前所未有的威胁。一是各智能分发平台要求用户在使用之前填写基本信息，这些信息即使表面上来看并不都是个人隐私数据，但经由大数据处理之后便可以追溯到用户个人，即原本不是隐私的内容经技术合成后变为用户隐私。二是人工智能技术往往让便利与隐私成为悖论。无论是智能热点搜集还是精准智能推荐，都是建立在对海量个人数据的搜集和分析基础之上，并以让渡个人隐私为前提的。因此，深挖个人信息给用户提供便利服务的同时，非法搜集和过度分析也将侵犯用户个人隐私。与此同时，智能热点非法搜集的数据往往不是用于它的本来用途，很多情况下用户的个人数据都是被其他公司进行二次利用。这种二次利用的做法无疑颠覆了当下隐私保护法以个人为中心的法理思想：“数据收集者必须告诉个人，他们收集了哪些数据、作何用途，也必须在收集工作开始前征得个人的同意。”⑤智能分发平台无法告知用户个人尚未预见的用途，用户个人亦无法同意这种尚属未知的二次利用，那么，“告知与许可”这一世界各国都执行的关于隐私保护的共识性基础在智能传播时代就没有意义了，用户个人隐私亦无法得到真正保护。

第三，智能推荐易使用户陷入“信息茧房”。传统媒体时代，各媒体难以针对普通受众的喜好和特性推送个性化新闻内容，受众可以接收各种新闻内容。智能化时代，大数据生产与算法推送虽然提高了用户接受信息的精准性，但它容易形成“信息茧房”效应，具有强化用户已有认知的作用。凯斯·桑斯坦在《信息乌托邦》中提出“信息茧房”概念，“公众的信息需求并非全方位的，往往是跟着兴趣走，久而久之，会将自身桎梏于像蚕茧一般的‘茧房’中。”⑥如果说传统媒体时代，主观的信息选择性机制是导致“信息茧房”的原因，那么，智能化时代，个性化观点技术推送则是造成“信息茧房”的重要原因。简单地说，各智能分发平台基于用户画像与阅读行为，推测出用户个人的阅读偏好，重复推送用户个人认同和想了解的信息，造成其信息接触面越来越窄，沉浸于各智能分发平台为他们编织的“信息茧房”中而不能自拔。如果特定价值取向的新闻信息在相对封闭的人群圈子里流动，必将放大信息偏差，固化既有认知，使用户越来越深地陷入信息乌托邦。

智能化传播未来何在

如何监管并规制因人工智能技术所引发的传播问题，为其设计和安排相应的制度，保障智能传播的健康发展，正变得越来越迫切。

首先，人机合作——实现以伦理为先导的技术软控制。不可否认，智能化技术对信息传播的作用越来越大，极大地提高了媒体工作效率。但智能传播往往处于法律的模糊地带，现行法律无法规制智能传播所可能造成的问题。如，智能化技术还不具备人类的情感，只能完成表面工作，无法厘清新闻事件背后的信息及其因果关系，极易侵犯用户的著作权或搜集到虚假信息。因此，对于人工智能技术的调整，伦理具有一种先导性作用。这是因为法律规范基于现实生活而生成，且立法过程繁琐，因而总是处于滞后境地；而伦理规范可以先行和预设，对已变化或可能变化的社会关系作出反映，同时伦理规范为后续法治建设提供了重要法源，即在一定时候，伦理规范亦可转化为法律规范，实现道德的法律化。⑦

人机共同合作的伦理准则，是有效解决智能传播的基础，也是传媒业发展的重要内容。智能化技术用于发现热点事件、扩增采集维度、采集分析数据提供稿件，新闻工作者再通过深度调查与采访完善新闻报道，最后由智能化分发平台将新闻传送给广大用户。将新闻伦理植入智能传播过程，如用新闻理论衡量新闻价值，筛选新闻信息，对智能写作的新闻稿进行新闻伦理检验等，都将有效避免智能传播可能造成的非伦理化、非法化倾向。

其次，信息主体与信息控制者建立基于“信赖”理念的个人信息隐私保护机制。在智能化媒体时代，用户零散和广泛的个人信息很容易被搜集，并进行二次处理或利用，使用户时刻处在没有隐私的环境中。面对智能化技术对个人隐私可能造成的潜在威胁，应打破传统信息拥有主体与信息控制者之间的界限，基于“信赖”理念实现对用户个人信息使用与保护的平衡发展。信赖，是指因信任并依赖他人而愿意将自己的“脆弱性”暴露给他人的心态。它使得信息主体愿意在存在背叛的风险下仍与信息控制者共享个人信息。在“信赖”理念下，信息主体与信息控制者存在互利、互信的“信赖关系”，即在信赖的基础上，通过共享个人信息而建立起来的信息主体与信息控制者之间的法律关系。⑧在信息拥有主体与信息控制者之间，信息拥有主体愿意将个人“脆弱性”信息提供给信息控制者，而信息控制者则有合理使用并保护用户隐私的责任与义务。在欧盟和美国相关法律都规定，政府和企业从用户获得的数据属于用户本人，如对个人数据有不当处置，应承担相应责任。2017年3月通过的民法总则第111条也规定：“自然人的个人信息受法律保护。任何组织和个人需要获取他人个人信息的，应当依法取得并确保信息安全，不得非法收集、使用、加工、传输他人个人信息，不得非法买卖、提供或者公开他人个人信息。”⑨大数据时代，用户个人数据主要集中在互联网或数据处理的大型企业中，因此，建立“信赖”理念就非常重要了。一方面有助于信息拥有主体与信息控制者之间持续合作，双方共同获益，另一方面为平衡信息控制者侵犯信息拥有者个人隐私的问题找寻恰当的解决方式。

最后，通过政策、技术、法律综合运用控制社会风险。一是加大政策控制风险的顶层设计。面对智能化技术所造成的风险，政府及相关部门有通过预防和限制技术风险的方式，对用户提供保护，为社会良性发展提供制度保障，即政府部门将“预防”放在控制社会风险的中心位置，对“信息茧房”所造成的负面影响开展事先预防而不是事后补救，预防智能化技术所产生的负面效应。二是加大技术控制措施。当技术化风险对个人及社会造成负面影响时，应对技术本身加以控制，如为了减轻用户信息窄化、自身陷入过往经验的传播困境，必须优化算法，提升技术对用户的洞察能力，使智能分发平台除了可以基于用户画像、用户行为习惯等描绘用户显性需求之外，还可以让智能算法的运算程序结合社会热点、重大事件和用户圈层来全方位改善个性化推送内容和机制，避免广大用户陷入“信息孤岛”困境。三是加大法律控制的预见性。立法者对于智能化技术的发展，应制定相关技术的法律、法规，以此对人工智能技术的研发、使用和传播建立限制机制、禁止机制以及惩戒机制。⑩关键的问题不是要不要制定法律，而是如何制定法律，即根据智能传播发展特点和发展规律，对可能出现的各种问题作出预判，建立以对智能化技术监管为重要内容的法律体系，形成全面理性的风险控制机制，促进智能传播理性健康地发展。

（作者分别系华东政法大学传播学院教授、博士生导师；华东政法大学研究生院博士生）

观点速递

新闻的时效性是新闻追求的价值之一，但涉法新闻却不能一味追求快，这是涉法新闻法律属性的必然要求。法律的程序性、依法变动性，以及涉法新闻事件的复杂性都对传播者提出审慎的要求，而法治思维就要求传播者在传播之前要以法律的眼光和态度，审视、衡量新闻的真实性和报道的时间节点，如此，就能有效避免反转新闻、媒体审判的发生。而对于涉法新闻的“度”，不仅要求报道有据，更重要的是报道克制、适度，不能感情用事，不能忽略法律程序，未经判决的犯罪嫌疑人不能认定为有罪，犯罪嫌疑人不能称之为罪犯以及未成年人权益保护、商业秘密保护等等，涉法新闻的倾向性、事件公开的程度，新闻传播者如何精准把握涉法新闻的话语边界，于公民而言，法治思维必不可少。

——王新宇，《新闻世界》2018年第7期