媒体数字技术应用的四大趋势

□ 王熠

媒体融合的关键一环是技术，新技术、新应用深刻改变着新闻生产、传播格局。新闻业务对数字技术应用的观念，也经历了从“技术为用”的“工具论”到“技术引领”的“创新论”变革。加强新技术在新闻传播领域的前瞻性研究和应用，用好5G、大数据、云计算、物联网、区块链、人工智能等信息技术革命成果已被提升到国家战略层面。放眼全球，数字化给新闻业务带来更多元的生产要素，更复杂的技术模式，整个新闻业务呈现出技术化、科学化、全媒化的趋势。

一、智媒体日趋成熟，深化新闻供给侧改革

这几年，以机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）和自然语言生成（NLG）为代表的智媒体应用深刻影响着新闻业务的各个方面，人工智能技术不再是媒体的实验性创新，而是与新闻业核心技术结合，提升新闻业生产能力、传播能力重要支撑。

在文本技术方面，美国Open AI公司推出GPT-3模型，从文本中学习并自动生成句子，《华尔街日报》目前已经应用AI撰写市场常规报道，BBC建立了永久性的新闻自动生产系统，用于报道卫生、体育、金融多领域的新闻，英国24小时新闻频道“天空新闻”使用人工智能自动提取数据，用于气候变化报道获得皇家电视协会新闻技术奖，《波士顿环球报》记者利用谷歌开发的人工智能工具Pinpoint识别数据模式，形成的报道获得普利策调查类新闻奖。

在视听技术方面，中央广播电视总台推出的AI“时间切片”技术基于深度学习算法，结合视觉停留等视频图像处理逻辑，快速完成将运动员从跳台起飞到落地动作的剥离并渲染在一帧画面上。这种全新的可视化体验，令人惊艳。

□ 图为新华社关于 “美元放水，股民遭殃”“日本排放核废水一周年”主题的AI绘画。

□ 图为新华社超写实数字航天员小诤。

在AI视觉新闻方面，多模态大模型技术成为国际人工智能前沿研究的持续热点。Open AI公司推出人工智能模型：DALL-E可以从文本自动生成图像，Wibbitz和Wochit等公司开发的AI视频生成工具，可以根据文本故事，生成自动视频或粗剪视频。BBC新闻实验室推出一款名为“图形故事编辑器”（Graphical Story Editor）的工具，利用人工智能技术完成图片、语音、漫画等新闻形式的智能创作，帮助记者快速将新闻文本创造为适用于社交媒体的其他新闻形式。新华社在AI创作绘画算法上完成科研攻关，于2022年4月27日开始在海媒平台推出AI时政漫画创作作品，获得海外网友广泛好评。

未来，新闻内容生产会有更多的卖点，人工智能算法可以自我学习，并利用大数据创造产生新的内容和知识，为新媒体新闻报道从内容供给侧提供更多原创素材。

二、人机协同，推进新闻内容治理

网络信息内容生态治理是现代国家治理体系的重要组成部分，加强主流媒体引领作用，推进国家治理体系和治理能力现代化，对媒体提出更高要求。

在识别误导性的虚假信息方面，充分将机器智能自动化效率和人工专业判定的主观优势结合起来，提升新闻内容治理的效率和准确性，已经成为提升公共安全和新闻舆论公信力的标准解决方案。新冠疫情期间，新冠疫情虚假信息通过多种形式混淆公众视听，在反疫苗运动和政治造谣中被反复使用。这些信息通过污染文本、图像、视频和音频进行传播。《华盛顿邮报》的人工智能算法系统Truthteller可以搜索事实核查知识库中的已有事实进行匹配，协助人工完成事实核查。滑铁卢大学开发了“Drawin.AI”利用立场检测深度学习算法，确定文章中的内容是否得到同一主题的其他内容支持。智媒时代造假手段呈现“智”的特征，俄乌冲突期间出现多起利用深度学习为手段的deepfake视频图片伪造事件。清华大学孵化的人工智能企业RealAI发布深度伪造视频检测工具“DeepReal”，可以对多种格式的视频和图片进行真伪鉴别。

在提升发稿质量安全方面，面对“新媒体时代无改稿”的要求，媒体机构自身的内容生产质量和发稿安全面临新的挑战。英国《卫报》内部上线了一款纠错工具Typerighter，当记者表述不当时，此工具将查找相关内容并予以标记。乌克兰公司Grammarly的“写作助手”通过AI完成文章的语法纠错、内容润色，用技术帮助全球超过3000万人优化写作内容。新华社也推出了自主研发的“较真”人工智能检校安全引擎，立足新闻稿件校对的强需求，结合权威时政数据增强学习模型，实现了人机协同方式下高准确率的自动化检校，提升新闻生产力。

三、数字化创新赋能用户黏性提升和付费订阅新模式

根据牛津大学路透研究院发布的《2022年新闻、媒体及技术趋势与预测报告》显示，在新冠疫情、公众参与度下降等诸多外部因素的冲击下，全球59%的媒体总体收入仍然有所增加，收入增加的关键是通过付费订阅、电子商务和数字营销带来了新收入。在大众对印刷品需求大大下降的情况下，吸引数字用户，做好新闻付费的关键在于做好新闻的数字化创新。

美国《环球邮报》打造了人工智能驱动的技术Sophi，因此增加了超过69%的主页点击量和1000万美元付费收入。Sophi可以根据文章质量和用户画像，预测并动态调整订阅付费策略，持续监测互动数据，优化资源配置，创建新的内容主题。目前数字版《环球邮报》上超过99%的内容由Sophi投放，它会定时查看稿件库，筛选出值得更新和推广的文章，并决定何时在社交媒体页面和实时通信平台上进行推广。

英国《每日电讯报》在社交媒体上引入人工智能软件Echobox，提升用户参与度并促进用户转化为付费订阅。通过社交媒体的AI自动化策略支持，《每日电讯报》的Facebook账号点击量整体增长38%，AI参与发布的帖子比手动分享的内容在点击量上实现了205%的增长。

随着新一代全媒体技术服务模式的建立，新华社的全媒体新闻服务平台完成了从单一供稿向全方位立体新闻服务的转型升级，面向用户提供个性化推荐、版权追踪、智媒工具集、云供稿模式、5G消息等全媒体服务手段，用户黏性提升了53%。

受众拥有比以往更多的信息来源，并且在选择信息来源和接收信息的时间上拥有极大的自主权，做好媒体数字化转型需要深度技术支持。早期国内媒体推行的“一刀切式”硬付费模式效果并不理想，其根源在于用户感受不到尊重和吸引力。只有重视用户数据，通过交互数据发现用户行为习惯，挖掘用户潜在需求，柔性地推荐消费和个性化订阅服务模式，才能提升用户的忠诚度、信任度和依赖度。

四、全媒体平台成为多元主体参与社会治理的新场域

社会数字化内容和服务需求不断增加，社会的网络形态重构了治理主体之间的关系，媒体融合畅通了群众参与社会治理的渠道，拓展了网上网下资源连接的深度，全媒体平台成为多元主体对话协商的新场域。

在发挥人民群众主体作用，激发内生动力方面，各家媒体发展App、公众号、微博微信等新媒体服务矩阵，通过普通群众更易接受的形式打通连接群众的“最后一公里”，与本地居民形成稳定性连接，实现地方信息的全方位覆盖和多领域拓展。比如：枞阳县融媒体中心依托新华社“现场云”直播技术支持，将新闻现场通过手机微信平台实时视频、图文直播，带动滞销农产品网上销售，促进农产品消费回补和潜力释放，将枞阳优质农产品资源推向全国，成为网络扶贫创新典型。

□ 图为新华社推出的国内首个数字新闻藏品。

在应对重大突发事件方面，各类媒体通过建构线上线下技术平台，征集相关信息和求助线索等，帮助解决群众面临的实际难题。在抗击新冠疫情中，新华社客户端“全民拍”开通疫情求助通道，聚合社会各方资源，为人民群众提供更丰富更高效更便捷的线上线下一体化服务。

媒体搭建社情民意汇聚的平台，公众可以以平等协商的方式解决基层群众在社会生活中的诉求表达和利益冲突，通过全媒体平台设置“问书记”“问市长”“我要爆料”“问记者”等板块直接反映问题。新技术的赋能让公众可以更加积极地参与社会治理，让媒体可以对各类公共问题和公共需求进行第一时间获得、响应和反馈。

媒体融合发展的一个重要着力点应该是社会和用户可持续发展需求，为群众纾困解难，提升用户获得感、幸福感、安全感，帮助用户解决操心事、烦心事，为社会治理现代化积极贡献力量。

面对风起云涌的新传播技术革命，传媒技术体系向数字化、智能化、全媒体化纵深发展，新闻生态版图持续重构，内容付费、多元治理进程催生了新的经济增长点，万物皆媒、文化和科技融合也将持续突破传统，重塑产业未来。