AI技术下传统新闻主播的话语功能研究

马万祺

（黑龙江广播电视台 哈尔滨 150090）

人工智能技术使广电媒体进入到“智媒时代”，与此同时也对传统新闻主播提出了巨大挑战。人工智能对传统新闻业态造成的冲击不容忽视，但是也要同时相信传统新闻主播在话语功能上具有无法取缔的重要作用[1]。这是人工智能时代下，传统新闻主播最为重要的生存空间。

一、AI技术在当前新闻播报中的主要应用方式

（一）AI手语播报联动

中央电视台新闻频道推出的AI 手语主播，北京冬奥会期间为听障人士提供全年无休服务。央视新闻AI 手语主播通过语音识别、自然语音理解等技术驱动，运用手语翻译系统和自然动作引擎，可以增强AI 主播的手语表达流畅度和精准度。通过录入《国家通用手语词典》标准词汇，在AI 人工智能自主学习阶段尝试新闻播报业务，进而为赛事直播和现场采访带来实时手语翻译。

（二）3D 版AI合成主播

3D 版AI 合成主播最大的特点是能走动、转身、做手势、换装，全球首款AI 人工智能主播新小微参与全国两会期间完成了大量新闻资讯播报。3D 版AI 合成主播最大的优势在于通过语音合成技术，兼备了中、英、日、韩、俄、法、西、意、葡、德、泰、越南等14 种语言的播报能力[2]。同时伴随3D 虚拟场景和虚拟现实技术的应用，新小微也有机会走出演播室，在不同场景下完成现场报道。

（三）AI虚拟人物口播

伴随AI 技术升级，有流畅自然的播报语气、生动表情、清晰皮肤纹理、近似真实人物的虚拟主播呈现在大众视野。虚拟数字人技术在此次冬奥会期间成为新闻生产的主力军。后台人员将播报内容整理成系统文本，录入AI人工智能系统，前台出境AI 主播则可以完成实时播报[3]。AI 虚拟人物口播在声音、唇形、面部表情等多方面与真人无异，可以完成24 小时不间断的新闻播报任务，节省了大量新闻播报资金和人工成本。

二、播报AI新闻的传播限制与弊端

（一）情感色彩的单一性

虽然AI 技术仿真程度已经非常高，但是在情感表达力方面却始终难有突破。因为，AI 人工智能只能学习人类语言模式，并不能完全具备人类情感。新闻播报工作面向社会公众，每一条新闻中除了新闻稿内容承载的文字情感，还有更为深刻的思想情感。传统新闻主播通过自身的情感判断来分析文字内容，并通过面部表情向观众传达出新闻内容中的情感导向。但是这些对新闻内容包含的情感元素，是人工智能所无法理解的[4]。即便是人工智能可以表现出愤怒、喜悦、悲伤等简单的面部表情，但是对于人类复杂情感的同频共振却难以实现。所以，目前播报AI新闻的传播限制仍然较为明显，这主要是因为AI 人工智能的情感色彩单一，并不具备传统新闻主播的情感表达能力。

（二）思维判断的局限性

传统新闻主播具有自主判断力和思考力，这是基于多年新闻播报经验和自主思考能力的直接体现。而AI 人工智能实际上是在重复新闻稿上的内容，并不具备自主整理和总结新闻内容的主观思维判断力[5]。即便是人工智能技术不断升级，但是对于人类情感和道德层面上的是非对错很难真正理解，即便是在新闻内容中提示出对错逻辑，AI主播也只能执行“0，1”进制的底层逻辑，并不能加入人性化的思考范畴。所以，AI 人工智能主播思维判断的弊端仍然非常明显。在一些时政新闻、民生新闻、体育新闻中，如果新闻主播缺失自主思维和判断力，也就很难体会观众想法，比如会出现严重的新闻播报事故，直接或间接影响新闻播报质量。

（三）播报形式的机械性

AI 人工智能主播在新闻播报工作任务的完成度上确实很高，这是因为AI 人工智能播报系统一次录入新闻稿件后无需休息，无论新闻播报的工作量多大，AI 主播都可以独立完成。但是恰恰是因为重复性报道所以才无需主观思考和情感认知，也因此造成了AI 主播报道内容的机械性。传统新闻主播具有社交能力、语言沟通能力、协调能力、乃至人情达练的能力[6]。而这些源于人性本身的思考力和情感认知能力是机器人完全不能取代的，甚至新闻主播对节目的创造和创作也是机器人无法取代的。因此，从播报形式上来看，AI 主播仍然具有机械性的局限和弊端，如无法解决情感和思维两个关键问题，AI 人工智能主播的机械性弊端仍然很难破解。

三、传统新闻主播为AI新闻补充的话语功能

（一）为新闻话语“情感色彩”注入活力

播音工作的根本属性是新闻性，新闻主播不是明星，而是新闻工作者。传统新闻主播并不是简单陈述新闻稿，而是将文字转化成具有丰富“情感色彩”的声音传播出去。虽然AI 人工智能主播也可以将文字转化成声音，但是其中的情感色彩却很难被生动刻画，即便是微小动作差异、语气词变化、微表情调整，仍然会让观众产生距离感。之所以无法完全取缔传统主播，是因为传统新闻主播为新闻话语注入了生命力，是因丰富“感情色彩”而呈现出的人文感受。因此，在AI 主播大行其道的智媒时代下，传统新闻主播重构在场地位，需要牢固树立新闻人的职业理想和新闻追求，用自身对于新闻事业的热情去打破全新科技带来的挑战。唯有将带有丰富“情感色彩”的话语活力注入新闻，才能发挥出传统新闻主播职业优势。

科技发展的当下，欣喜和焦虑并存，只有站在未来回看曾经的科技，才会感知是进步还是倒退。济宁广播电视台生活频道《直播民生》栏目组，正在尝试用AI 人工智能播报民生新闻。栏目编辑主要是通过人工智能在线合成配音软件将当日新闻稿复制到空白处，而后选择声音合成的配音模块，调整朗读速度和主播音量，经过试听没有问题后，点击“完成并合成样音”，十多秒钟左右的时间便可完成一条口播新闻的配音并输出成功。但是此时新闻稿仅具有信息输出功能，对于新闻中的情感升华显然需要传统新闻主播来完成。诸如，民生新闻《办好民生事，百姓幸福满满的（民生共话）》《民之所盼政之所向——代表委员谈开局之年的民生成就》《齐“心”“鲁”力｜书写温暖人心的日照民生答卷》这些新闻稿中潜藏着人民的期待和愿景，显然这种充满活力的播报语言，更需要传统新闻主播声情并茂地在镜头前讲述出来。再如，《感动中国丨江梦南：从小失聪，她靠读唇语考上清华博士》《（中国故事）浓浓深情守“墩墩”敬业专注“熊猫人”》，这些新闻中，有拼搏进取之情，有敬业专注之感，情感升华之际显然不能仅凭AI 主播的生硬诉说来呈现。鉴于此，传统新闻主播为AI 新闻补充的话语功能，首先应当是为新闻话语“情感色彩”注入活力，进而让充满情感能量的新闻内容得以在中华大地上讲好中国故事。

（二）为新闻话语切入解释评论功能

本届冬奥会启用了AI 人工智能“冯小殊”作为天气预报主播，为各场馆参赛选手和观众实时播报冬奥观赛的气象指数。“冯小殊”是中国气象局华风气象传媒集团联合小冰公司共同创造的AI虚拟气象主播。中国天气WAP、张家口气象公众号等新媒体平台上，气象主播冯小殊已经正式上岗，事实上，这位主播“冯小殊”不是人类，而是中国气象局华风气象传媒集团联合小冰公司共同创造、诞生于小冰框架的AI 虚拟气象主播。这也是小冰框架虚拟人开辟的又一全新场景。结合小冰深度神经网络渲染技术（Xiaoice Neural Rendering,XNR）、语音专家模型、嘴型专家模型、人脸渲染专家模型、小样本学习技术，加强了面容、表情、肢体动作等方面的拟人化呈现效果，故而在播报形象上几乎已经与真人无异。

虽然人工智能新闻主播“冯小殊”可以完成24 小时不间断播报，但是人工智能并不具备主观思维和判断力，这恰恰是传统新闻主播在话语功能层面上的重要切入点。比如，冬奥公众观赛气象指数的相关报道内容，主要涉及户外观赛人体感受和健康提示两个层面。健康提示的数据来源于穿衣指数、体感寒凉指数、防晒指数、冻伤指数、感冒指数、护目镜指数等一系列客观气象指标。但是普通观众在身体感受方面却很难直接理解客观指标与自身感觉之间的关系。那么也就为传统新闻主播留下了一个感受指标的突破口，可以切入解释评论的新闻话语功能。例如，新闻主播与前线记者连线时，并不会直接说温度是多少，而是会用多种感受性词汇来描述对于温度的感受。前方记者描述：“这种寒冷的感觉，就是站在户外，这风一吹，整个人就是冻成一块冰块，就我是真实版的冰墩墩。我呼一口气出去，我觉得我还没有呼出去，这个气就已经结冻了，然后睫毛上面也都有冰。我戴的那种特别厚实的棉帽子上面也会有那种冰渣渣那种感觉。我身上贴了大概有五个暖宝宝，但是到了室外就完全不起任何作用，风特别大，建议穿着抗寒衣物。”AI 人工智能为观赛人群及时传递户外场馆精细化气象指数服务信息，为公众健康、安全观赛提供的是标准化气象条件参考依据。但是新闻主播要将客观数据转化为生命感受，增强观众的思维判断。所以，唯有传统新闻主播才能带给观众更加人性化的解释评论，对增强新闻话语功能具有指导性作用。

（三）为新闻话语“艺术加工”感悟审美

AI 人工智能技术不断升级，目前人工智能已经具备了一定的艺术加工能力。如小冰公司尝试让人工智能学习中国从1920年开始的519位现代诗人作品，逐渐让人工智能拥有现代诗歌的创作能力。人工智能可以模仿徐志摩、海子、顾城的作品风格。同时人工智能小冰学习了过去四百年间人类最顶尖的绘画艺术作品，通过学习大量构图、配色、笔触等绘画技巧，人工智能已经可以独立创作。人工智能小冰已经拥有了研究生水平的绘画能力，并以“夏语冰”为名，获得了中央美术学院的硕士生毕业证书。小冰的音乐创作能力也已经在实践层面上得到了多方认可，很多音乐人和平台都在与人工智能小冰合作，包括奢侈品牌BURBERRY 的当季主题曲，便是由人工智能小冰完成的词曲创作，而后再由歌手演唱。

人工智能在人类艺术加工方面已经具备了较强的生产能力，但是毕竟新闻话语在大众传播层面需要具有一定的审美感悟能力，所以还需传统新闻主播完成最终的校稿审核，并以饱满的情感来完成口播。由埃隆·马斯克（Elon Musk）支持的非营利性人工智能科研公司OpenAI 研发出GPT2 的新人工智能模型，具有自主创编能力。但是如果将英国“卫报”（Guardian）有关英国退欧的报道的前几段提供给人工智能，GPT2 则会主动可信报纸新闻属于确切信息，比如新闻文章囊括了杰里米·科尔宾（Jeremy Corbyn）的“引述”，提到爱尔兰边境，以及英国首相发言人的回答。其中一个完全是人工智能撰写的段落写道：“特里莎梅首相的一位发言人被要求澄清这些报道，她说首相已经明确表示，意图是尽快离开欧盟，这将属于女王上周讲话中确认的她的谈判授权范围”。一方面，人工智能无理由相信其他报道内容的真实性，缺乏自主判断力和是非审查力。但是传统新闻主播却可以根据自身的新闻从业经验选择恰当方式来介绍这段新闻，这种艺术加工是对于新闻内容的一种保护，并不会让非事实新闻稿在不经验证的情况下流出。另一方面，新闻稿经过传统新闻主播的播讲，将更具普遍阅读的传播力。这种艺术加工时对于公众认知的审美情趣判断，可以为新闻稿融入丰富的情感内涵和文化素材。因此，传统新闻主播为新闻话语具有“艺术加工”的感悟审美作用，这是为AI 人工智能新闻主播补充的重要话语功能。

结语

综上所述，AI 技术在当前新闻播报中的主要应用方式是AI 手语播报联动、3D 版AI 合成主播以及AI 虚拟人物口播。虽然AI 人工智能主播的技术优势较为明显，但是其新闻传播的限制与弊端也较为明显，主要是AI 人工智能主播情感色彩的单一性较为突出，而且人工智能目前在思维判断方面仍然具有一定的局限性，尤其人工智能播报形式具有明显的机械性，这就造成了普通观众在新闻阅读和观感方面的体验性明显不足。从中能够分析出传统新闻主播为AI 新闻补充的话语功能，主要是为新闻话语“情感色彩”注入活力，为新闻话语“思维判断”解释评论，同时为新闻话语“艺术加工”感悟审美。希望传统新闻主播能够在“智媒时代”下仍然保持对新闻播报工作的职业热情，始终坚定自身职业能力和素养方面的新闻话语功能优势，进而全力迎接AI 人工智能技术带来的巨大挑战，在发挥自身优势和经验的基础上讲好中国故事。