人工智能时代新闻业面临的挑战与对策

文/段 蕾

人工智能作为备受关注、前景广阔的新兴事物，目前的研究与应用领域主要包括自然语言处理、语音图像识别、机器学习、智能视频技术、文字识别与数字编撰、智能硬件与机器人系统等。随着人工智能技术的快速发展，社会各行各业掀起了探索与运用人工智能的热潮。在新闻传播领域，人工智能技术对新闻业的媒介生态、内容形式、组织机构等带来了机遇与挑战，探索人工智能时代新闻业发展的新趋势、新对策成为新闻传播业界与学界共同关注的焦点话题。

人工智能时代的新闻业

“人工智能”的全称是Artificial Intelligence，简称AI。最早提出“人工智能”这一概念的是被誉为“人工智能之父”的英国科学家阿兰·图灵，而美国学者约翰·麦卡锡最早提议将“人工智能”一词发展为学术领域的研究对象。

在学界，关于人工智能内涵的研究较多，并无统一定论。其中，比较有代表性的是阿兰·图灵提出的图灵测验（Turing Test）思想，该理论以行为主义心智理论为基础思想，认为机器如人一般可以思考，超越了人类心理学和机器程序之间的界限，赋予机器以人的主体资格；美国著名教授帕特里克·亨利·温斯顿指出，使知觉、推理和行为成为可能的计算研究是人工智能的本质要求；著名学者斯图尔特·罗素和彼得·诺维格将不同流派学者的定义进行整理归纳，提出人工智能应该像人一样，将思考系统和行动系统与理性思考系统和理智行动的系统统一结合，这大大拓宽了人工智能的本质内涵与学科外延，为后来的学者研究奠定了理论基础。

人工智能虽然是单一的学科领域，然而其本身的发展与所涉及的计算机技术、机器人技术、数学、心理学、信息科学和社会科学等诸多学科的发展都息息相关。在人工智能研究的早期阶段，由于硬件研发水平不足和技术算法缺陷等因素的制约，人工智能更多停留在学术讨论阶段，在实际应用上还不完全成熟，无法在市场上进行大规模的开发与推广。直到进入21世纪，随着信息技术如大数据、云计算、新算法等广泛运用，弥补了以往硬件和算法研发的不足，推动了人工智能技术飞速发展，也为人工智能技术更好地在新闻业运用推广奠定了坚实的理论与实践基础。

人工智能最初在新闻业的运用源于机器人写作，采用的工作原理是通过对计算机运行程序进行算法编辑，对所获取的信息内容进行分析和加工，继而由计算机模拟的新闻编程自动生成初步的新闻稿件——这是一种类似“工业化”“流水线”式的内容生产方式；在技术相对成熟之后，逐步扩展到新闻报道生产、传播和消费的整个环节，包含初期进行的新闻策划与信息采集，中间环节的撰写稿件与内容校对以及终端的分发推送与受众互动等。

在我国，腾讯是最早将人工智能技术运用到新闻业的企业之一。2015年9月，腾讯财经研发出一款自动化的新闻写作机器人Dream Writer，它仅仅花费1分钟的时间就能编写出一篇可供直接使用的新闻报道。同年11月，新华社宣布利用智能机器人“快笔小新”进行新闻写作——新华社对于人工智能技术的应用尝试，标志着机器人写作的方式得到了我国主流媒体的认可。

人工智能带给新闻业巨大机遇

人工智能与新闻业的结合有效提高了新闻工作者对新闻数据的采集、分析和运用能力，填补了传统新闻在优良性策划、全方位采集、多样化写作和精准化推送等方面存在的空白与不足；既适应当下受众对于新闻生产与传播速度的需求，又能使新闻工作者摆脱以往大量繁琐机械性工作的束缚，更好地追求新闻内容的思想性与创新性。诸如机器人写作、新兴算法编辑、智能语音翻译、盲文导播与受众互动等人工智能技术，给新闻业的发展带来了前所未有的机遇。

内容生产的智能化。人工智能在新闻业的应用大大提高了新闻的生成速度，缓解了长期以来新闻工作者的工作压力。传统意义上的新闻工作，部分可以被人工智能所取代，这既能提升采集信息的效率，也能优化劳动者的工作环境；在内容生成方面，人工智能的技术特性决定其全天候、全方位的工作状态，内容生成不再完全依赖于个人的专业能力和水平，新闻报道更加客观真实；在内容校对方面，高效的机器人写作替代了以往大量的繁琐工作，便于新闻工作者更好地对报道进行深层次的解读与分析。

新闻编辑的让渡化。通常情况下，新闻稿件需要经过繁琐枯燥的筛选与审核才能发布，这极大地消耗了新闻工作者的精力。据报道，北京大学提出了一种基于卷积神经网络CNN的学术论文自动评分模型，利用该模型可以对每年投稿到学术期刊与会议的大量论文进行评分；同理，将这项技术稍加改造即可运用到新闻报道的审核工作中，利用人工智能技术处理大量同质的新闻稿件，将语言语法错误进行编辑修正，同时将稿件中优秀的内容进行筛选，避免编辑工作中人力因素对于审稿结果的影响，保证了评审结果的公平与公正。

推送过程的精准化。随着人工智能时代的来临，新闻内容推送正在被人工智能担任的分拣角色所替代。用户在接受新闻的过程中，可以带有明确的目的性，即接受某一特定的新闻报道或者特定类型的新闻报道；利用人工智能技术在搜索引擎方面的研究成果，能够实现受众搜索所需的关键字与新闻报道搜索结果的精准匹配。对于不具备明确目的浏览新闻报道的受众，自动推送技术同样可以发挥很好的作用。自动推送技术能够对受众的浏览记录进行记忆与分析，主动推送受众感兴趣的内容，同样也实现了新闻内容推送的精准化匹配。

内容终端的互动化。传统的阅读方式一般是受众通过纸质版媒介单向地获取信息，受众往往只能被动接受新闻内容而无法进行相应的评论。随着人工智能在新闻领域的应用，追求新闻内容消费的互动体验成为新闻业发展的新趋势。受众可以利用人工智能技术自动切换不同的语言风格表达观点，同时实现受众与受众、受众与作者之间的互动。相比于传统的新闻传播方式，人工智能可以更加注重受众情绪的变化与个性需求，通过有效的反馈机制促进新闻工作者深度思考新闻的传播效果与社会价值。

人工智能带给新闻业的多重挑战

人工智能是把双刃剑，它通过全新的技术形态一方面颠覆了传统新闻生产的机制与传播模式，为新闻业发展带来了全新机遇，另一方面也给新闻工作者的主体地位、新闻传播内容的质量、受众的个人信息安全、新闻人才的培养理念等带来了挑战。

新闻工作者的主体地位受到挑战。在弱人工智能时代，人工智能技术尚不成熟，仅仅取代新闻生产的低端环节已经对新闻工作者产生了巨大冲击。未来随着人工智能技术的进一步发展，新闻业规模化、工业化的生产模式将逐渐形成，人工智能也将取代新闻工作者的更多工作。新闻生产的技术变革在为新闻工作者减轻压力、减少负担的同时，也将引发新闻工作者对于机器全面代替人类的危机感。

未来的人工智能将能生产出媲美人类的深度特稿，这将极大地变革新闻写作领域的传播主体格局。著名学者彭兰指出，未来新闻报道的写作将会是一种人机合一的写作方式，人工智能帮助我们发现新闻素材、提出新闻选题，拓展报道深度并反馈报道的传播效果。随着更多高效高质量的新闻稿件在人工智能机器人的生产流水线上诞生，新闻工作者将愈发产生职业危机感。人类未来在新闻传播领域对人工智能技术更多的探索、开发和运用，将使人工智能与新闻工作者的专业界限日益模糊，人工智能机器人由最初的工具和帮手的角色定位，到逐渐的“二者并存”甚至出现“机进人退”的竞争态势，从而造成新闻业内部组织机构的重新洗牌和重新构建。

新闻传播内容的质量受到挑战。机器人生成稿件速度快、效率高，但质量却常常饱受质疑。目前应用于新闻传播领域的人工智能机器人，主要是以算法为核心的机器程序，其工作模式是通过事先设置的新闻模板，利用大数据对相关新闻报道进行数据读取分析，从而自动生成新闻稿件。这一过程是机械式的流水线作业，不需要主观能动性的价值判断和思考；无论是处理数据或是数据编程，都是进行符号化的重新排列组合，缺乏写作新闻稿件所需的思考能力和独立见解。对于重大新闻事件，生成的新闻报道必须进行二次编辑和重新加工，审慎分辨新闻来源的真实性，否则新闻内容的质量将受到质疑。

此外，利用人工智能技术进行自动推送的过程中，如果受众在特定的选择中误点了某些不感兴趣的新闻，缺乏分辩能力的大数据技术往往会在后续频繁推送类似文章，继而为受众的信息选择带来困扰，也使受众忽略了其他有价值和感兴趣的新闻，这反而违背了新闻媒体利用新兴信息传播技术向受众更有效率地传达具有社会价值和意义信息的初心与使命。

受众的个人信息安全受到挑战。人工智能时代的构建，在新闻传播领域需要受众大量个人信息的数据支持。随着互联网络的发展与普及，同一用户往往不会在单一网站长期驻留；为了解决受众某些关键数据的缺失问题，提升人工智能技术推送的精准性，许多互联网平台和新媒体网站之间的信息会实现互通，这让受众个人信息被泄露的风险大大增加，使其面临隐私、财产甚至人身安全等方面不确定的威胁。

新闻人才的培养理念受到挑战。人工智能在新闻业已经逐渐成为行业发展不可或缺的部分。由于机器人具有快速整合发布新闻的特点，因而被更多应用于突发自然灾害、娱乐体育资讯等新闻报道，目前仍无法实现新闻稿件的深度报道并体现人文关怀的新闻价值——人工智能单纯解决新闻时效性的问题远远不能满足社会大众对于新闻报道的需求。因此，新闻业仍然需要新闻工作者来彰显人类的智慧和新闻的社会价值；对于新闻教育体系而言，未来应充分加强新闻人才综合素质的培养，应对人工智能时代对复合型人才创新发展的挑战。

人工智能时代新闻业发展的新对策

人工智能时代的新闻业面临诸多机遇与挑战，通过合理的新对策抓住人工智能技术带来的机遇、应对人工智能给新闻业带来的冲击与挑战，已经成为当前新闻业发展的重要趋势。

新闻工作者：重新定位，提升技能。人工智能技术在新闻采集、生成、编辑和审核等方面作用较大，传播效率高、速度快，但是无法完全取代人类而独立存在。新闻工作者需要端正自身态度，积极主动迎接人工智能时代的到来，立足新闻生产的整体环节重新定位角色不断提升专业技能、尽快适应时代变化，充分利用人工智能技术提高新闻报道的质量。

新闻报道：分级量化，取长补短。在新闻生产过程中，由于人工智能常常难以分辨新闻来源的真实性，因此目前有效的工作模式是能做到人机结合，充分发挥二者的优点——机器人负责快速写稿、记者负责深层次的分析解读和报道审查，从而发挥新闻工作者对于新闻稿件的“把关人”作用，把握新闻报道正确的价值观，避免低俗内容的生成，获得最优化的传播效果。

信息安全：精准过滤，无痕浏览。人工智能与新闻业未来的融合发展已呈现不可逆转的趋势，既要通过科技人员不断升级算法完善人工智能技术，有效弥补人工智能的技术短板，避免出现假新闻之类的事件；更要通过技术创新实现针对不同新闻内容的精准过滤，改进受众浏览不同网站的无痕化登录，通过更多方式保护受众的信息安全。

新闻教育：积极变革，创新培养。人工智能时代的新闻业变革对传统的新闻教育提出了全新的要求，培养知识结构合理、专业技能强、职业素养高的智媒人才成为重要的发展趋势。新闻教育要准确定位人才培养目标，通过新型软硬件资源的投入优化人才的知识结构，提升新闻人才的专业技能和综合竞争力；积极主动与国际化新闻专业机构、高校合作，及时掌握最新传媒动态，拓展新闻人才的专业思维和国际视野；变革新闻专业的课程设置，将通识教育和专业课程放在同等重要的位置，强调国情社情和新闻报道的结合，开设匹配人工智能、大数据发展的新闻传播专业课程，强调培养“一专多能”复合型人才；注重对专业人才道德修养和职业素养的创新培养，良好的道德修养和职业素养是生产优质新闻的前提条件，是新闻工作者相较于人工智能凸显德才兼备优势的有效方式，是实现新闻教育社会价值与时代意义的重要途径。