流程重塑:智能化新闻生产的进路与反思

2022-05-30张少同艾则孜

新闻潮 2022年8期

张少同　艾则孜

【摘要】智能时代，人工智能新闻生产广泛应用于新闻传播领域，对传统新闻生产带来了巨大变化，其提高了新闻生产的效率，解放了新闻工作者的生产力。但新闻工作者仍要审时度势，提高自己的专业素养和数据素养，理性看待人工智能技术带来的便利及引发的问题：大量同质化内容充斥、新闻报道深度不足且缺乏人文温度、引发伦理失范等。因此，未来智能化新闻生产应保证时效性与真实性并存、增强可读性、加强与记者优势互补、提高人机协作等。

【关键词】人工智能;新闻生产;人机协作;机器人新闻

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI），属于一门新兴的技术学科，主要用于模拟人类行为和思维的过程。”[1]人工智能应用领域较广，在新闻传播领域也有一席之地。2015年9月和11月，腾讯Dreamwriter、新华社“快笔小新”开启了国内人工智能新闻的篇章;2016年今日头条推出更智能的“张小明”，标志着自动化新闻生产往更深一步的阶段发展。“人工智能技术不仅重塑了新闻业的业态面貌，也在微观上重塑了新闻产业的业务链。”[2]人工智能与新闻生产的融合，是更加专业的新闻生产，当下依靠人工智能和大数据的新闻生产各环节发生了重组。人工智能在一定程度上提高了新闻生产效率，解放了内容生产者的生产力，使其有更多的精力，以更高的要求转向关注和创作深度的新闻报道。但同时，在智能化新闻生产过程中也遇到了一系列问题。

一、智能化新闻生产的变化

（一）精准全面个性化推送

机器人写作在标准化新闻的生产、分发方面有传统新闻无可比拟的速度。依托算法技术和大数据获取、挖掘、分析、运用，为新闻内容提供精确的数据信息。“庞大的数据，不仅能够让内容生产者获得更多人们关注的角度和有热度的预知话题，从而基于数据去进行选题的策划和分析，而且能够借助数据分析，发现优质内容的深入方向，进行不同角度的演绎和延伸。”[3]在选题策划方面，传统新闻往往是根据采访的题材和经验来进行的，具有较大的随意性。由于人工筛选效率低下、标准模糊、信息繁多，导致出错率较高、选题策划产出率较低。而人工智能技术为新闻从业者在选题时提供技术辅助，对海量数据进行筛选，提供信息基础，帮助选择所需的策划方案。大数据算法和个性化推荐又能满足用户的个性化需求，在大数据的前馈和反馈的作用下实现精准选题策划，如新华社AI合成主播帮助各部门进行选题策划，赢得了用户的广泛关注，为新闻的生态环境提供更多样化的内容。

（二）智能化新闻生产的自动化

机器人新闻写作是人工智能与传媒业联姻的产物，具有效率高、时空广、更精准等优点，为新闻制作提供更多信息来源、抓取更多信息素材，为写作和编辑打下数据基础，从而提高新闻生产效率，解放生产力，降低成本。机器人新闻写作可以进行全天候持续输出稿件，在时效性上更优于传统新闻写作，同时也弥补了记者在应对突发性新闻时反应滞后的不足。2021年12月20日，每日经济新闻上线了每经AI电视直播，依托人工智能技术，可以7×24小时不间断直播财经新闻，真正实现全天候新闻发布，能够满足用户随时随地了解信息的需求。在空间上，扩大了传统新闻采访的视野，对于一些记者难以接近的新闻发生场景，人工智能可以凭借算法技术对数据信息进行挖掘处理，进行快速、详尽地报道。在精准收集、抓取数据时，智能语音识别技术也能助力新闻产出。比如，讯飞智能录笔可以通过录音、转写、翻译帮助记者采访各种会议，并且保证精准输出，图文和音视频也能通过模板化处理进行智能化产出。百度智能云系统支持下的《人民日报》创作大脑，具备直播智能拆条、在线视频快编、图片智能处理、可视化大数据、智能写作等18项重点功能，能够实现“一站式”新闻生产。

（三）对记者角色的调整

机器人写作能够代替记者完成模式化的简短新闻写作，如体育赛事等资讯，在一定程度上解放劳动力，新闻记者就有更多的时间和精力转向更深入的新闻报道、评论等工作。此外，新闻记者利用专业新闻知识参与到写作机器人的制作过程中，与工程师协作，维护机器人写作科学运行，帮助其产出更优质的稿件。在新闻价值“趣味性”的要求下，满足用户对新闻事实需求的同时，也需要有人文关怀。而当下“通过机器人撰写的稿件，会因为内容的生硬和重复而影响稿件的质量”[4]。新闻当中本应存在的温度也被技术理性掩盖，这与20世纪30年代德国学者本雅明提出的机械复制导致艺术“光晕”消失的观念不谋而合。现如今，人工智能产出的新闻的确缺少价值理性和人性的温度。记者在客观进行新聞报道的同时，要发挥“人格化”的情感优势，通过各种风格的报道，弥补机器人新闻写作缺乏的趣味性和人情味。记者与机器人合作，两者共同推动新闻行业的发展。在协作当中记者仍占据主导地位，机器人辅助报道，这也对记者提出了更高的要求。

二、智能化新闻生产存在的问题

（一）数据繁多背后的同质化内容，缺乏人文关怀

通过收集分析用户的各种数据信息，抽象出用户的行为、爱好等，并打上“标签”生成用户画像，新闻机构和新闻工作者紧跟热点议题，着重报道并进行精准新闻推荐。“多种多样的‘个性化标签背后，隐藏的依旧是相同框架和模板下的机械化生产出的千篇一律的同质化信息。”[5]值得注意的是，智能化新闻生产，是通过算法程序进行数据抓取和自动化生成新闻，使得稿件内容大同小异、形式模板化、缺少人文色彩。长此以往，导致用户接受太多相似信息而思想固化，不利于新闻舆论的正确引导，不能达到社会的共识。由此可见，人工智能新闻写作拥有绝对的技术理性，但在情感化方面较为缺乏。与传统新闻记者在现实环境中进行的情感学习不同，智能化写作是在程序化的算法数据环境下进行数据学习，因此缺乏自主意识和情感体验，无法引起用户的共情和认同感。

（二）机器人新闻写作深度不足

人工智能新闻生产环节简化，缺少实地采访，无法核实信息的真伪性。在讲求时效性的新媒体环境下，碎片化阅读盛行，缺乏深层次内容。人工智能写作通俗来讲，就是对数据库中的信息抓取、排列组合，只以数据为基础，对信息的理解浮于表面。李国杰院士认为，“计算机本质上是机械的，没有意识能动性。机器可以分类、重组已有信息，但不会创造新知识。”[6]虽然近几年机器人写作技术逐渐成熟，其可读性仍较差，不能满足更深层的稿件要求，缺乏人类的思维逻辑。因此，很难生产出具有较高新闻价值的新闻。“人工智能深度学习生成的模型训练，需要大量的平行语料，而在很多领域内较难获取这样的大规模语料。”[7]这就导致在数据收集方面给人工智能学习深度写作增加了困难。同时，其自主性较差，缺乏能动性意识、逻辑思维有限，不能揭示深层的内容，使调查性报道、解释性报道等无法完成。

（三）智能化新闻写作面临新闻伦理问题

智能化新闻生产是一个自动化的过程，用户对于自动化新闻的采集、制作、输出等过程并不了解。这对于用户来说就是一个“黑箱”。“用于提供个性化服务的算法构成了技术黑箱，只能被技术专家理解（有时甚至他们也无法了解）。大多数外行用户只是处理个性化算法的输入和输出，他们不需要关心输入的数据是如何变成文本的。”[8]首先，会影响新闻生产的可信度，新闻生产的过程用户是看不到的，只能看到新闻作品“是什么”。即使用户对此过程的真实性、公正性存在质疑，也很难向用户解释。此外，在原始数据收集时，统计的是社会全样本数据，不具有代表性，反映的事实情况有所偏差。容易将现实生活中的偏见带入数据，导致输出的新闻同样带有偏见，引发失范问题。人工智能可以更加精准地进行个性化推荐，但也存在隐私泄露的风险。网络技术的发展以及移动设备的普及，用户在网络上浏览和发布信息时，都有可能被采集作为新闻生产的数据，且在用户并不知情的情况下侵入。目前，用户在享受与自身需求高度匹配的信息时，个人隐私的暴露也更加彻底。因此，需要明确数据产权和数据隐私，保护个人隐私安全。

媒体利用算法对用户的数据进行追踪，以用户的兴趣为出发点，过度追逐商业利益，忽视社会效益。一些算法推荐平台认为“技术的中立性”导致大量低俗化信息的散播，缺乏正确的价值观导向，导致伦理失范。

三、智能化新闻生产的发展策略

（一）生产有温度、有创意的新闻作品

新闻作品作为一种精神产品，是需要有温度、有人情的，在真实记录事实的同时，需要正确、合理地让用户接受舆论引导。机器人生产内容在写作标准化、模式化的新闻方面应用广泛，如财经、体育等新闻，能够充分满足大众的需求，但在反映社会价值观等方面与传统新闻作品相比，还是不可企及。人工智能写作除了要利用其技术理性的优势采集生产精准信息，也需要新闻传播机构和媒体工作者积累真实有效的数据，不能崇尚“数据至上”。同时，也要具有人文色彩，内容生产者和智能化新闻写作组合，产出真实、有温度的新闻作品。

新闻作品的形式与风格也需要多元化、新角度和新立意。人工智能写作是在编程设计好的模板下生产稿件，只对数据简单加工、排列组合，输出的作品也是简单叙述、浮于表面。智能化时代，新媒体盛行和大数据技术、5G技术广泛应用的同时，用户也对新闻作品提出了更高的要求。人工智能统一的文本模式，需要向多样化的叙事风格转变，从而提高用户体验感。需要根据大数据算法，统计用户对新闻表述风格的偏好，生产出风格多样化、有温度、真实的新闻作品。

（二）保证时效与真实并存的精准新闻

人工智能新闻写作在保证时效上拥有绝对优势，可在短时间内完成从写作到发布。但人工智能新闻写作是一套算法流程，在设计时难免会有设计师的主观性，输入的数据也不能完全保证真实，有限的数据反映出的事实不能展示全貌，只能是局部的事实。在传统新闻真实性当中，“对于新闻真实的量度，仍然主要是一个定性范围的概念，不是一个纯粹的可以计算的数量概念”[9]。说明新闻的真实性并不能以采集的信息真实作为标准，而是以输出的新闻真实性作为标准，这需要记者从整体把关核实。在传统新闻生产过程中，新闻记者扮演着瞭望者的角色，承担社会责任，以较高的职业素养和正确的价值观作为新闻生产把关的标准。而自动化新闻写作把关人的作用弱化，被算法编辑取代，用户的兴趣爱好成为把关的标准，导致新闻质量下降，社会核心价值观弱化。为此，要强化把关人在新闻报道当中的角色，讲求“真实的叙述”保证人工智能新闻反映更全面的真实性。

（三）注重内容生产者主体重要性

与传统新闻写作相比，机器人新闻写作生产效率高、成本低，但其新闻价值不足。新闻记者要强化数据素养，“其是指人们有效且正当地发现、评估和使用信息和数据的一种意识和能力”[10]。掌握相关AI知识能够对数据进行理解、处理、运用，注重新闻记者作为新闻主体的创造力，将其作为一种工具，协助记者工作。新闻记者不仅要强化专业素养，也要充分发挥自身专业特性;深入基層，更深地挖掘事件背后的本质内容，创作出更具新闻价值的作品，弥补机器人写作缺乏的创造力和批判性。要牢记新闻工作者的职责，注重新闻的社会价值，推出有思想、有温度、有品质的新闻作品，提升个人价值，将机器人写作的新闻通过新闻记者注入新闻价值理念，提高可读性，优化智能化新闻生产。灵活运用新闻专业范式，以适应当下智能化新闻生产的媒介生态环境，用新闻记者的新闻敏感和批判精神来提高智能化新闻生产作品的质量，在满足用户更高标准的个性化需求时，更要注重社会效益。

（四）人机协作，深度融合

目前新闻传播领域正处于一场技术变革中，“机器人发展方向毫无疑问是智能机器人，从智能机器人目前市场上反映或者今后市场的需求来讲，人机协作是智能机器人一个主要发展的领域”[11]。智能机器人是各种技术的大融合，在与人进行交互协作时，能更好地发挥作用，也是未来新闻传媒行业发展的趋势。同时，我国新闻行业也重视人机协作的发展，两者结合不仅提高效率，也提高质量。尤其是在面对重大新闻时，需要人的把关，实现社会发展的正向引导。随着各种平台媒体的发展，新闻生产的主体不仅是专业内容生产者，“从生产主体的构成看，平台新闻是包含着人主体（平台新闻本位主体、专业新闻生产主体、民众新闻生产主体、机构新闻生产主体）和智能拟主体（算法）的新闻生态系统”[12]。

智能化新闻时代，人机协作是重点和关键，需要进一步实现人机功能互补。新闻活动更加合理高效，由人作为主体来进行新闻生产，利用算法主体进行新闻分发，人机共同完成新闻的整个流程。此外，标准化资讯类的新闻信息可以自动完成整个新闻的传播过程。“而对于非资讯（信息）类新闻内容，则需要人工记者、编辑主导完成调查性报道、解释性新闻，智能拟主体只起到辅助作用。”[13]总体而言，尽管将来很多新闻工作者的工作被机器人替代，人仍处于主导地位，人机协作也将运用得更科学、更广泛，为未来新闻传播行业的发展打下基础。

四、结语

人工智能新闻写作是未来新闻业发展的趋势。“人工智能对新闻生产的深度介入已成客观现实，并将成为不可阻挡的潮流。人们应该充分探究人与机器、新闻与技术的关系，理性对待人工智能造成的冲击，积极探索新闻从业者的应对策略。”[14]目前大数据人工智能技术在新闻传播领域的应用，使其在一定程度上发生重构，形成了新的传媒生态。虽然目前正在快速地发展，但总体来说，仍处于初级阶段，对新闻传播领域有一定的冲击，也凸显出阶段性的问题。在此过程中，需要正确认识人工智能，最大限度发挥人与机器协作的作用与价值，新闻记者要坚守社会责任和专业素养，理性与感性相结合，做有温度有深度的报道。人机融合、相互补充、共同发展，生产出不同类型的新闻产品。积极应对人工智能技术对新闻生产的冲击，构建以人为主导、人工智能辅助的新闻生产新模式，推动新闻行业的发展。潮

参考文献

[1]黄玉烨，司马航.孳息视角下人工智能生成作品的权利归属[J].河南师范大学学报：哲学社会科学版，2018（4）：23-29.

[2]喻国明，兰美娜，李玮.智能化：未来传播模式创新的核心逻辑：兼论“人工智能+媒体”的基本运作范式[J].新闻与写作，2017（3）.

[3]靖鸣，赵晓彤.智能时代传播内容的生产建设与运营[J].出版广角，2019（7）：14-18.

[4]中国新闻社.机器代笔媒体步入“自动化”[J].世界知识，2014（14）.

[5]李雪菲.数字化时代从自动化新闻现象透视人的生存[J].新媒体研究，2016（18）.

[6]闫旭凤.人工智能新闻写作的不足及发展策略[J].青年记者，2020（32）：8-9.

[7]華凌.阅读率与人工稿件基本持平机器写作正逐渐被接受[EB/OL].[2019-12-10].http：//it.people.com.cn/n1/2019/1210/c1009-31498144.html.

[8]孟晖.人工智能技术重塑新闻生产的进路与问题[J].国外社会科学前沿，2020（7）：78-87，96.

[9]杨保军：新闻真实论[M].北京：中国人民大学出版社，2006：45.

[10]金兼斌.数据媒体与数字泥巴：大数据时代的新闻素养[J].新闻与写作，2016（12）：29-32.

[11]刘艳，黄宇.宋晓刚：人机协作是智能机器人主要发展的领域[EB/OL].[2018-08-23].http：//cq.cqnews.net/html/2018-08/23/content_44805869.htm.