隐匿伪造与人文驾驭：新闻智化生产的问题思考

郑珊珊

人工智能（Artificial Intelligence），在 1956年达特茅斯会议中被首次提出，指的是机器能够模拟、延展人的功能的技术。其与5G、虚拟现实、万物互联等技术融合应用于新闻业，带来了新闻生产组织方式的变革和重构。新闻智造在时空、数量、精力三个层面超越了传统新闻生产的有限性，解决了新闻时效性与生产时间之间的矛盾，提升了新闻生产力。但是强调“加速度”的同时，也削弱了新闻的真实性，“客观数据”背后隐匿着“主观伪造”，且难以被发现和纠正；人力得到释放和延展的同时，“人文主体”地位在遭受到“工具主义”的质疑。遵循媒介补偿性原则，如何对新闻智造出现的问题进行人文驾驭和补偿，是当下亟待解决的问题。

一、人力延展：人工智能赋能新闻生产

人工智能技术不断延展新闻生产中人的“脚力、眼力、脑力、笔力”。以数字化为特征的智媒时代，人与物都被连接入网，以“0”和“1”二进制数字作为节点存在，成为智能化新闻生产的数据来源和支撑。数据采集、智能识别、语言生成等技术，打破了过去依靠记者采访调查而投入大量人力、物力的“流线型”采集模式，转向“一点全面式”数据监控、挖掘、分析。立体优化信息来源，拓展采集“面”和“量”，还能有效降低生产成本。传感器技术缩短了记者与新闻现场之间的时空距离，记者可将传感回来的数模转换成有效的数据信息，对新闻价值进行量化评估，增强了记者对新闻热点发现、价值预判的能力，真正实现“眼观六路耳听八方”。数据算法可对海量信息进行精确分类整理，便于新闻工作者对信息的调用和处理，还可以交叉验证、分析，全程追踪新闻发展，同时纠正语用错误，增强记者的事实核查力。

机器人写稿、AI主持人24小时在线运转，不间断进行信息提炼与加工，几秒钟即可完成一篇完整的新闻报道，提升了生产速度，降低了错误概率，释放了更多人力进行情感价值的创作。用户画像、标签生成、算法推荐，精准把握用户需求进行个性化生产，结合社会舆论、关注讨论、粉丝反馈等，为内容的生产与版权购买决策提供参考。人机协同提升了新闻生产效率，丰富了内容表达方式，还将专业记者的人力资源更集中于新闻价值的深耕，为产品入网开辟新路径。如新华网的Star传感智能机器，将人机交互转化为信息内容，直观监测到受众的情绪，精准得出人的“兴奋高峰”，打造“我懂得你感受”的新闻报道。

二、问题出现：偏见隐匿与深度伪造

媒介向更高形态演变时，必然会与旧的生产秩序产生冲突。保罗·莱文森提出了“补偿性趋势”，即每一种媒介技术都是对上一种媒介技术所浮现问题的补偿，而后又暴露新的问题的过程①。智媒的补偿性主要表现在技术赋能，暴露出假新闻、信息茧房、后真相、情绪传染、消费主义等问题，机器在一定程度上能够替代人的工作，且不断趋向拟人情感化发展，导致机器与人之间出现冲突和伦理失范。本文主要从数据算法的隐匿偏见与智能深度伪造两个方面来剖析问题的本源。

基特勒曾指出：“数字媒介的硬件和软件都具有隐蔽性；软件产品中已经事先被嵌入了权力结构，设定了有限性、许可、特权和障碍”②。智能生产的问题隐匿性，主要表现为数据出错导致假新闻大行其道和算法偏见冲击新闻真实客观性两个方面。一方面，数据多源于网络中无数节点，而非专业权威机构势必存在鱼龙混杂的诸多不确定因素，在“不经意间”容易将错误虚假的信息采集进来，再借助算法的高效率运转优势导致其更快速出错。如早期Facebook依靠算法趋势，将福克斯新闻炒掉主持人Megyn Kellybb并称其为“叛徒”的假新闻推上了热搜榜。在这种“超速度”生产模式下，错误带来的负面影响将远超人力生产。另一方面，数据不正义，算法也就难中立。算法编写中隐藏着主观的价值判断，有时专业记者也难以识别，看似客观公正的新闻报道，实际在基因里就带有了主观意识和偏见。当算法发现两个变量存在强相关时，就断定两个变量之间存在因果关系，如此产生的新闻判断、决策、核查都偏离了新闻的真实客观性。微软开发的机器人Tay，在Twitter上线使用仅一天时间就被强制下架，因用户使用影响，产生了激烈的种族歧视和偏激言论；美国州政府评估犯罪率的COMPAS算法，黑人被误标的比例是白人的两倍。从人到机器的迁移中，算法存在着人们难以洞察的“黑箱”，使偏见习得了某种隐匿性与合法性，将严重影响舆论导向，甚至带来严重的社会后果。

深度伪造，是借助机器深度学习和伪造，操控音视频图像，合成诸多虚假内容，最典型的就是对人脸、物体、环境进行更改，即“视频换脸”。如美国有人伪造奥巴马在视频中称特朗普为“白痴”，操控“特朗普”的语速和表情，对比利时的环保政策进行批评，这些视频内容已经威胁到美国的政治秩序。新闻智能分发过程中，深度伪造技术还能够通过用户画像，根据其偏好有针对性地推送合成内容，影响用户情绪、加深情感立场，导致大众丢失理性思考和判断能力，甚至不愿意主动区分虚假和真相。在全息影像的传播环境中，深度伪造使得信息真伪难辨、颠覆真相的生产体制，人也极有可能被物化而丧失主体同理心。如果不对其进行规范约束，将给媒体带来舆论危机和信任体系崩塌的风险。

人工智能新闻实践中，所出现的各类问题可以理解为媒介系统和外部环境，以及媒介系统内部各子系统中的各个群体之间的冲突。这种冲突具有一定的危害性，但也有一定的促进性③。需要新闻生产系统解决矛盾冲突，进而推进整个传播生态的发展。

三、消除冲突：人文驾驭与价值回归

新闻记者的主体存在性不可动摇。从结构功能主义出发，新闻智造的内生动力是帮助人类更好地获取外部信息，而这种动力正是人存在的依据。未来，人工智能新闻业的周围将会围绕着很多人，人工智能似乎在创造新闻行业的工作岗位，而不是在摧毁它们④。

优化新闻记者角色，人文驾驭机器。新闻记者的感知理解、思考判断，与数据算法的偏见完全不同，价值应由新闻的社会角色决定，因为“终极的新闻精神即人本精神”⑤。如伦敦《金融时报》记者Sarah与写稿机器人，就“英国的就业分析”进行对决，Sarah凭借外在文句的精致和内在情感的认同，最终赢得比赛。作家冈察洛夫说：“我只能写我体验过的东西，我思考和感觉过的东西。”人所独有的情感体验与人文关怀，是机器难以创造和传递的。记者的理性思考和价值判断能够消除偏见和伪造，将舆论引导推向理性道路，利用主流价值观规范人的行为。“人机协同”不断向“人机共生”演变深化，需要新闻记者优化自身传播角色，持续探索如何更好地连接人与人，更好地汇聚人的智慧，并以机器的智慧拓展人的能力⑥。将人类的新闻价值观、人文主义精神、文化身份认同深层次嵌入到技术中，实现媒介系统的社会功能，推进社会发展与进步。

强化把关身份，新闻价值回归。麦克卢汉在强调媒介是人的延伸时，也强调了“延伸意味着截除”⑦。人工智能延伸了人的生产力，但截除了人的价值把关力，这也正是问题出现的根本原因。Facebook曾用数据算法代替人工编辑，试图证明机器更公正，然而事实却是因为人工编辑的缺位，导致新闻伦理失范层出不穷。机器本身不具备独立思考的能力和解决问题的能力，因此想要解决智能生产中人与机器之间的矛盾与冲突，还需以人文意识控制物体，以人文价值把关新闻内涵。新闻记者处于复杂的传播生态中，能够进行自我价值的预设与置入，主动将不符合主流价值观、社会规范的信息剔除，还能够凭借原有的受众影响力和良好的社会声望，保持“强身份”链接用户，在新闻报道中弘扬真善美，增强社会凝聚力。思想深刻、见解独到的新闻内容，始终是人们所追求和向往的。

对新闻的价值判断和话语把控等的争夺，最终都体现在新闻内容的思想交锋上，任何时刻都不能丢失媒体的传播力、引导力、影响力、公信力。智媒时代下要解决新闻生产的机械化、碎片化等问题，最核心的是重塑新闻价值，从而深耕人类情感与思想进步。

技术迭代驱动媒体变革，人工智能作用于新闻生产，使得生产关系从“流线传授”转向“沉浸交互”，用户的使用与满足不断提升，新闻业呈现出更加开放、多元、创新的特征。尽管发展的同时具有虚假、偏见、伪造等多重人文沦陷，为新闻智造带来了诸多挑战与风险，但媒体传播应秉持人文主义和专业主义，从人类理性视角出发面对问题、解决问题，探寻人机共生的长期发展策略，推进人类文明发展。

注释：

①[美]保罗·莱文森.软利器：信息革命的自然历史和未来[M].何道宽译.上海:复旦大学出版社,2011:31.

②[英]盖恩,比尔.新媒介：关键概念[M].刘君,周竟男 译.上海:复旦大学出版社,2015:102.

③[美]L·科赛.社会冲突的功能[M].孙立平 译.北京:华夏出版社，1989:16.

④Meredith Broussard,Nicholas Diakopoulos,Andrea L.Guzman,et al.Artificial Intelligence and Journalism[J].Journalism&Mass CommunicationQuarterly,2019(3):673-695.

⑤杜骏飞.新闻是人，新闻学是人学[J].国际新闻界,2018(02):22-29.

⑥彭兰.智媒化：未来媒体浪潮——新媒体发展趋势报告(2016)[J].国际新闻界,2016(11):6-24.

⑦[加拿大]马歇尔·麦克卢汉.理解媒介：论人的延伸[M].何道宽 译.北京:商务印书馆,2000:33.