BBC人工智能技术对中国新闻业的启示

文 杨东伶 陈帅戎

人工智能技术是近年来各国媒体争相引入的重点技术，相较于BBC（英国广播公司）这一老牌新闻媒体在该方面的应用，我国媒体在实践过程中仍存在一定不足之处。人工智能是基于大数据、算法和云计算三项技术基础，开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论和方法的新技术，是制造智能机器、可学习计算程序和需要人类智慧解决问题的科学和工程。近年来，人工智能技术的重要性不断增强。2019年1月25日，中共中央政治局第十二次集体学习时，习近平总书记指出，要探索将人工智能运用在新闻采集、生产、分发、接收、反馈中，全面提高舆论引导能力。也正是从2019年起，我国正式开始大规模地使用人工智能技术，例如新华智云发布了25款机器人以帮助记者完成内容的生产全流程。但正如张洪忠教授所指出的，我国媒体对人工智能技术的应用还停留在很浅的层面。与之相对的，则是BBC很早就开始了内容生产与人工智能技术相结合的尝试。

BBC的人工智能技术应用

作为全球性的传媒机构，BBC具有极强的前瞻性。2006年就推出了“创意未来”计划，以互联网思维审核自身，迈向新媒体时代。2012年，BBC设立了“连接工作室”用以将人工智能技术与新闻报道相结合。工作室下设“新闻实验室”和测试平台，前者为真正实现“统一编辑室”的理念研发新技术，后者则负责评估这些技术的可能性。而关于这一方面，我国的媒体更注重的则是将应用方面与人工智能技术进行结合，忽略了对技术进行相应的可行性测评。另外，如果说我国媒体的人工智能技术应用聚焦于新闻生产的流程，那么BBC则是从拉斯韦尔所描述的5W层面进行了全方位的人工智能技术接入。

从信息的生产者角度来看，BBC于2017年针对旗下的不同频道分别推出了针对性的聊天机器人，用以打造聊天机器人矩阵。例如对非洲、拉美、中东等地区16到34岁之间的年轻受众专门推出的“Newschatta”系列机器人。通过向不同类属中的机器人回复不同的关键词，用户可以有针对性地获取其所需的新闻信息。

从内容的角度来看，新闻实验室开发了ALTO项目，通过与计算机辅助翻译、语音合成等多种技术进行综合运用，使得新闻编辑器可以将同一语义文本翻译成不同种类语言内容，进而供给全世界各个国家的用户进行阅读。此外，实验室还和爱丁堡大学联合开发了MT-Stretch系统，对相关项目中机器翻译所可能发生的语法错误进行纠偏，提高信息翻译的准确度。

从内容的传播渠道上来看，BBC的“与机器交谈”项目还开发出了一套专门的语音交互界面以供用户进行信息获取。2017年，BBC在其“创新实验平台”与亚马逊“回声”音箱上同时发布了一台互动广播剧《检查室》。在该互动剧中，用户可以与机器进行交流推动故事情节发展。

从受众的角度来看，BBC的研究与开发部在2017年宣布与英国8所大学建立为期5年的合作项目，通过分析BBC的用户数据来更好地理解受众需求，以提供更加完善和优质的用户体验。

从内容的传播效果来看，早在2014年，BBC就与Crowd Emotion公司达成合作，利用该公司的人工智能技术来检测受众对于BBC所发布的特定内容的情绪反应，以此来评定内容的传播效果。2016年，BBC还与Thoughtly公司合作，利用其公司旗下的人工智能平台Ellipse进行非结构化的文本信息的整体性分析，让BBC深入了解其生产的内容在哪些市场更受欢迎。

BBC人工智能技术应用带来的启示

张洪忠曾指出，从技术发展的角度来看，人工智能技术可以分为专门化、通用化以及情感化三个阶段。当前的人工智能技术仍处于只能完成专项功能的专门化阶段，但这并不意味着不能通过将不同维度的技术应用加以综合来完成更复杂的任务。从BBC的人工智能技术应用中，可以看出我国媒体有如下可以借鉴的经验：

首先，将人工智能技术拓展到内容传播的流程中。中国主流媒体目前的人工智能技术应用大都集中在内容生产层面，在分发、反馈以及受众分析层面着力较少，反倒是国内的商业媒体例如优酷、爱奇艺等公司开始探索人工智能技术在效果层面的应用。与此相对的是BBC早已开始了内容传播全流程的人工智能技术融合。因此，在传媒业的发展中，我国各媒体也可以向BBC学习，尝试将人工智能技术与传播渠道、反馈收集以及内容质量检测等环节进行叠加，全面推进内容生产的智能化。

其次，内容生产的国际化视野。当前我国面临着对外传播以及国际形象塑造方面的瓶颈。在未来的对外传播过程中，或许可以采用BBC开发的聊天机器人矩阵模式，结合深度学习、语义识别以及智能翻译等人工智能技术，根据不同地区受众的文化背景刻画国民级别的用户画像，并将传播内容转译成该国的文本进行传播。

第三，重视受众态度的检测。受众对内容的态度是鉴定内容质量的晴雨表。在前人工智能时代，受众倾向性的获取只能通过其反馈以及点击量、打开率等基础测量方式进行测评。但人工智能技术的发展使得受众深层次的情绪和态度抓取成为了可能。例如之前提到的与BBC合作的CrowdEmotion公司就可以通过技术捕捉受众面部的肌肉运动，并通过机器学习算法进行受众面部状态的对比，以了解受众观看某一特定内容时的情感参与状态。当然，这项技术有一个不容忽视的问题就是可能会造成受众的隐私泄漏。在数字化时代，为了获取更优质的服务确实需要受众让渡一定的隐私权，但同时这也意味着获取到个人数据的媒体相应的要为保护个人隐私承担起更大的责任。

第四，培养前瞻性思维。彭兰曾指出智媒化时代的三个特征分别是：万物皆媒、人机合一、自我进化。从这一标准上进行评判，当前的媒介生态环境还远未到达智媒化的时代。而黄楚新教授则认为，人工智能技术将会在微观层面变革媒体内容生产，在中观层面重构媒体结构布局，在宏观层面助力媒体参与社会治理。从这一角度来看，当前我国传媒业对人工智能技术的运用尚还处在从微观向中观过渡中。因此，在未来的传媒生态中，人工智能技术与传媒业的结合还有极大的发展空间。媒体可以加强对人工智能技术新方向的关注，以智媒时代的特征为导向提前进行相应的布局。

第五，严守内容质量关。BBC前董事长迈克尔·莱昂斯曾指出：尽管新时代各种媒介层出不穷，新技术并没有改变那些最根本的东西，即受众获取高质量内容的本质要求丝毫没有变化。从这一角度来看，技术的迭代以及内容展现形式的创新从本质上来说终究是锦上添花。不论哪个时代，内容才是受众追求的最终目标，尤其是在当前信息爆炸的环境中，优质的内容更为可贵。因此，我国媒体可以将传统媒体时代下对内容质量把控的价值观与新技术进行结合，以此在新媒体时代焕发新机。

最后，媒介环境学派的代表人物保罗·莱文森认为：媒介的进化遵循着“人性化趋势”的规律。而人工智能技术只是技术迭代的“最新版本”，不论未来如何发展，技术都是手段，而人才是目的。因此面对人工智能技术带来的智能化浪潮，媒体行业在抓住机遇，全面推进智能化时代到来的同时，还必须以人为本，打造有责任、有担当的媒体形象。