王 哲

人工智能技術(shù)最早誕生于20世紀中葉，其后將近七十余年的發(fā)展經(jīng)歷過巔峰，也經(jīng)歷過低谷時期。直到2016年AlphaGo打敗世界圍棋冠軍的消息出來，才徹底顛覆人們之前對機器人在圍棋方面不可能戰(zhàn)勝人類的認知。該事件一經(jīng)報道，就引起了社會各界的廣泛關(guān)注，人工智能自此進入了大眾化時期，人類對人工智能的研究也由此步入了一個嶄新時代。

對人工智能領(lǐng)域的研究主要包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理以及專家系統(tǒng)等。[1]隨著理論研究的逐漸深入以及科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域變得越來越廣泛。目前，人工智能已無處不在，且深入到我們生活的方方面面。作為人類社會最偉大的發(fā)明之一，人工智能在給我們的生活帶來了極大便利的同時，也引發(fā)了一些不容忽視的問題。

一、人工智能技術(shù)給新聞傳播帶來的機遇

近年來，人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展，帶動和促進了社會各行各業(yè)的改革與創(chuàng)新。人工智能在新聞傳播領(lǐng)域的應(yīng)用也已經(jīng)越來越普遍，如機器人寫作、機器人主播、算法應(yīng)用、傳感器新聞、智能翻譯與用戶互動等，正逐漸覆蓋新聞傳播行業(yè)的各個枝蔓。[2]人工智能技術(shù)的應(yīng)用與普及，給新聞傳播帶來了前所未有的發(fā)展機遇。

人工智能與新聞業(yè)的結(jié)合首先在一定程度上解放了勞動力。原來許多需要人類才可以完成的工作現(xiàn)在都可以交由機器人來實現(xiàn)。在新聞信息采集方面，新聞工作者可以使用無人機進行拍攝，而不再需要親自深入到一些危險的地區(qū)，這在解放了勞動力的同時，也提供了對從業(yè)人員的一種安全保障。在新聞內(nèi)容編輯方面，機器人寫稿的實現(xiàn)，使得新聞工作者不再需要從零開始對一篇新聞進行編輯，而只需要對機器人所寫的稿件進行深層次的修改與解讀即可，從而大大提高了工作效率。

人工智能技術(shù)的應(yīng)用能夠帶來新聞報道和推送的新速度。2015年5月，美國記者Scott Horsley與美聯(lián)社機器人記者“WordSmith”上演了一場人機報道的對戰(zhàn)。所謂的機器人記者，實際上是一種程序算法，通過給算法輸入大量的稿件作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，從而讓機器從這些輸入數(shù)據(jù)中不斷地進行學(xué)習，最終使其具有像人類一樣寫作的能力。[3]結(jié)果發(fā)現(xiàn)，覺得Scott Horsley所寫的稿件更勝一籌的人數(shù)大約為支持機器人記者WordSmith的十倍之多，但機器人完成寫作僅用了2分鐘的時間。[4]不得不說，這是一個人類所無法比擬的速度。且對于機器人來說，它可以處于一種長時間無疲憊的工作狀態(tài)，這就使得工作效率有了大幅度提升。與人類記者不同，機器人記者所寫稿件的質(zhì)量與人工智能算法的優(yōu)劣有著最直接的關(guān)系，并不會過分依賴于某一個新聞記者的專業(yè)能力和寫作水平，而且能夠有效地避免記者在寫作的過程中的情緒與身體因素。

通常情況下，新聞的稿件在編輯完成以后，還需要經(jīng)過人工的篩選、審核之后，方可發(fā)表，這項工作往往是很繁瑣枯燥的。就在前段時間，北京大學(xué)宣布提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN的學(xué)術(shù)論文自動評分模型，利用該模型可以對每年投到各期刊會議的大量論文進行評分，經(jīng)過驗證，此模型已取得了很好的效果，這項研究無異于是對廣大論文評審者的福音。可以將這項技術(shù)移植到對新聞報道的審稿工作中，利用算法對大量的稿件進行自動評分，選擇得分較高的文章作后續(xù)核查，實現(xiàn)對稿件的篩選。機器算法不會感覺到疲勞，不具有情緒的起伏，能夠很好地規(guī)避審稿過程中一些個人因素對審稿結(jié)果的影響，保證了評審結(jié)果的公平性與公正性。對于篩選得到的稿件，利用人工智能在自然語言處理領(lǐng)域的成果，可以檢查出稿件中的文字表述是否符合表達習慣，進而對不符合表達習慣的地方作修改，最后只需對經(jīng)過算法處理以后的文本進行人工核查即可。利用算法可以代替大量的人工篩選核查工作。

對于一篇新聞報道來說，通常不僅僅包含文字信息，也會含有圖片或視頻信息。根據(jù)新聞中蘊含的各種類型的信息，既可以實現(xiàn)對新聞的二分類，即是與不是，好與不好等只有兩種結(jié)果的問題，也可以實現(xiàn)多分類，即一篇新聞報道屬于軍事新聞、娛樂新聞，還是其它什么類型新聞的問題。新聞的精準分類，對于各系統(tǒng)平臺具有深遠意義。另一方面，網(wǎng)絡(luò)的普及和發(fā)展，使得新聞的傳播途徑和獲取方式變得簡單起來。針對目前有一些平臺為了吸引用戶的流量，導(dǎo)致“標題黨”泛濫，給用戶提供一些惡俗內(nèi)容的問題。利用人工智能技術(shù)，可以從文本或者圖片信息中識別出一則新聞是不是“標題黨”或色情廣告等，從而實現(xiàn)過濾功能，從源頭上有效避免一些內(nèi)容質(zhì)量不高的新聞的傳播。

用戶在點擊瀏覽新聞的過程中，可能帶有明確的目的性，即我要看什么類型或者具體哪一條新聞，也可能并沒有任何目的。針對前一種情況，利用人工智能技術(shù)在搜索引擎方面的研究成果，可以實現(xiàn)對用戶輸入的搜索文字與搜索得到的內(nèi)容的精準匹配。將語音識別的技術(shù)加以利用，用戶還可以進行語音搜索。對于用戶漫無目的瀏覽新聞的情形，個性化推薦技術(shù)則發(fā)揮了很好的作用。個性化推薦，是指從用戶豐富的歷史數(shù)據(jù)中找到用戶可能感興趣的內(nèi)容，并將其推薦給用戶的過程。個性化推薦的一個關(guān)鍵問題是，針對不同的用戶給其推薦不同的內(nèi)容，而并非對所有用戶推薦千篇一律的東西。我們所熟知的今日頭條就是以算法推薦新聞而著稱。通過對用戶的定位，社交網(wǎng)絡(luò)的分析，可以找到跟用戶具有相似興趣的用戶。點擊率的預(yù)測也可以用來預(yù)測用戶點開一則新聞的概率，從而選擇將預(yù)測結(jié)果中點擊率高的新聞推薦給用戶。相比于傳統(tǒng)的新聞傳播方式，網(wǎng)絡(luò)新聞傳播能夠提供給用戶更大的反饋空間，許多平臺更是提供了新聞的評論功能。用戶對一則新聞的評論往往包含了他的一些偏好信息，這些信息也能對推薦的準確性提供一定的幫助。人工智能甚至可以直接越過新聞本身，追蹤到用戶的情緒變化，實現(xiàn)根據(jù)用戶在不同情境下的不同情緒提供更為準確的推薦。個性化推薦的實現(xiàn)對用戶來說，不僅可以節(jié)約大量的尋找新聞的時間，更可以避免看到一些不感興趣的內(nèi)容。

傳統(tǒng)的閱讀方式一般是用戶通過紙質(zhì)或者是數(shù)字方式進行閱讀。隨著現(xiàn)在用戶閱讀時長的不斷增加與視力的普遍下降，新的閱讀體驗方式的出現(xiàn)顯得尤為重要。人工智能的發(fā)展，能夠為用戶創(chuàng)造新的互動體驗。[5]在自然語言處理領(lǐng)域，語音識別、智能翻譯等已經(jīng)取得了巨大成功。利用人工智能技術(shù)，新聞的呈現(xiàn)方式可以更加互動化。用戶可以選擇讓機器將新聞的內(nèi)容讀出來，在閱讀的過程中，甚至還可以自行選擇變換不同的語言風格，變換不同的語言種類等。聊天機器人的應(yīng)用，讓用戶可以體驗到互動問答的樂趣。

對人工智能技術(shù)的研究應(yīng)用給新聞傳播帶來了新的發(fā)展機遇，這必然會引起行業(yè)內(nèi)的激烈競爭，就像“今日頭條”和“一點資訊”。各個企業(yè)都希望自己能夠占得市場先機，抓住機會，提高自己的品牌競爭力。良性的競爭往往可以激發(fā)前進的動力，鼓勵更好的產(chǎn)品出現(xiàn)，使各企業(yè)在競爭中不斷成長，這對社會的發(fā)展是十分有利的。

二、人工智能技術(shù)帶給新聞傳播行業(yè)的挑戰(zhàn)

科學(xué)技術(shù)是一把雙刃劍。在人工智能時代，新聞傳播獲得了巨大發(fā)展機遇的同時，也面臨嚴峻的挑戰(zhàn)。在當下不斷發(fā)展變化的社會大背景下，抓住機遇，促進發(fā)展是新聞傳播行業(yè)在人工智能時代所必須做出的選擇。

人工智能的發(fā)展，使得機器能夠在很多方面代替了人類的工作。在機器代替人類工作，解放了大量勞動力的同時，也引發(fā)了人類對全新問題的思考，那些從事非人工智能研發(fā)領(lǐng)域的其它行業(yè)的工作人員該何去何從，會不會面臨大規(guī)模失業(yè)的問題。對新聞工作者來說，機器人寫稿、審稿這類情況的出現(xiàn)，可能會給他們的工作帶來一定的沖擊，但機器人無法做到完全取代人類，人工智能技術(shù)現(xiàn)在仍存在著一些適應(yīng)性問題，無法完全脫離人類，獨自無誤地完成高專業(yè)性工作，其中仍需要人類的參與。

目前的人工智能是一種弱人工智能，并不能完全模擬人腦的思考和判斷。現(xiàn)在所采用的人工智能算法，通常是將大量的用戶數(shù)據(jù)作為輸入，利用這些數(shù)據(jù)實現(xiàn)自動學(xué)習以達到某種功能。人工智能算法還無法做到從沒有任何原始數(shù)據(jù)的情況下，通過逐漸的、持續(xù)的探索來學(xué)習某項專業(yè)技能，這就決定了人工智能技術(shù)能夠取得成功的關(guān)鍵，很大程度上依賴于對用戶數(shù)據(jù)的搜集和處理。沒有可用的數(shù)據(jù)，人工智能的能力是相對有限的。[5]當存在可用數(shù)據(jù)時，數(shù)據(jù)的真實可靠性，對算法性能也有著巨大的影響。比如，現(xiàn)在許多平臺都為用戶提供了評論的功能，一些用戶出于某種原因，填寫了不符合自己實際情況的評價，這些不真實評價被用作數(shù)據(jù)集輸入到算法中時，很可能會導(dǎo)致系統(tǒng)推薦結(jié)果的偏差。用戶數(shù)據(jù)來源的真實與可靠性決定了算法能否正常工作。通常來說，用于訓(xùn)練的用戶數(shù)據(jù)是非常龐大的，模型的訓(xùn)練需要很長的時間，最后實現(xiàn)的系統(tǒng)性能往往與模型的參數(shù)有很大關(guān)系。對用戶數(shù)據(jù)過于依賴，如何克服這點是人工智能技術(shù)當前面臨的一項很大的難題。

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，機器人寫稿的現(xiàn)象變得十分普遍。機器人寫稿雖然速度極快，但其質(zhì)量卻備受爭議。機器算法不具備像人類一樣的獨立思考能力，不會在寫作的過程中加入自己對事件的獨特思考，更不會深層次地分析事件背后所反映的現(xiàn)象以及蘊含的道理。對于一些復(fù)雜的新聞事件，機器算法仍然需要人類的幫助才可以實現(xiàn)。而且，由機器人所寫的稿件文采并不是很好，編寫的文字往往需要經(jīng)過新聞記者或編輯的二次加工。另一方面，人工智能并不具備分辨新聞來源真?zhèn)蔚哪芰?，只是一味盲目地傳播和擴散熱門話題，這就使得新聞的真實性和客觀性無從考量。在利用人工智能技術(shù)編寫新聞的過程中，假新聞的出現(xiàn)不可避免。典型的案例要數(shù)最近一次的美國大選中，對兩位候選人的不實傳聞在 Facebook上瘋狂傳播的事件。如何有效地分辨新聞客觀真實性，避免類似事件再次發(fā)生，是當下需要相關(guān)人員思考并解決的一個難題。

個性化推薦系統(tǒng)給人們?yōu)g覽新聞帶來了極大便利，用戶不再需要花費大量時間去尋找自己感興趣的內(nèi)容。但目前的推薦系統(tǒng)也存在著一個不可忽視的問題，當用戶不小心點開了某一則新聞，但實際上這則新聞他(她)并不感興趣的時候，后期系統(tǒng)可能會頻繁地給你推薦類似的文章。針對這個問題的解決方案一般是系統(tǒng)平臺會提供一種人工的標記方法，用戶可以標記某一則新聞為“不喜歡”，但很快會發(fā)現(xiàn)，系統(tǒng)仍然會給用戶推送類似的文章，這種標記并不能精準地屏蔽或過濾掉用戶不喜歡的內(nèi)容。而且，推薦算法無法做到識別具體情境，如果自己的手機不小心被別人看到，或有朋友在身邊時，手機上很可能會“不應(yīng)景地”突然彈出一則自己并不希望別人看到的新聞。另外，推薦算法通常只關(guān)注于具體某一用戶的興趣愛好，實現(xiàn)為該用戶提供可能感興趣的新聞，對不同用戶推薦的內(nèi)容不同。用戶只能單一地接收自己熱衷的領(lǐng)域或感興趣的信息，而對于其它即使有價值的新聞也會被算法給忽視掉，這種方法會導(dǎo)致受眾接收的信息過于狹隘。這與新聞媒介需要向受眾傳達具有社會價值和意義的內(nèi)容的理念與初衷相違背。[6]

前文提到，“今日頭條”的推薦算法已得到了廣泛的應(yīng)用。然而，推薦算法一般會存在冷啟動問題，即對一個新用戶來說，由于沒有此用戶的歷史數(shù)據(jù)，所以無法根據(jù)歷史瀏覽信息等，預(yù)測出該新用戶對于某類新聞的喜好。這時，一種簡單的方法是推薦給他(她)大多數(shù)用戶喜歡的文章，然而這種方法存在著一定的弊端，畢竟大家都喜歡的，不一定會是某人所喜歡的。另外一種有效的方法是，利用同一用戶在不同網(wǎng)站的瀏覽信息來進行預(yù)測，比如，根據(jù)用戶在電商網(wǎng)站的數(shù)據(jù)來挖掘出數(shù)據(jù)中的潛在信息，實現(xiàn)從用戶對商品的喜好中預(yù)測出他(她)對某類新聞的喜好，也就是所謂的跨域推薦。這種方法雖然有效，卻會引發(fā)新的問題出現(xiàn)：一些商家為了提高自己的經(jīng)濟效益，會利用這些用戶在不同網(wǎng)站上的數(shù)據(jù)做文章。用戶在瀏覽新聞的同時，經(jīng)常會看到網(wǎng)頁上總是會彈出各種商品或是其它類型的廣告，這種廣告捆綁、強行推送的現(xiàn)象通常是用戶所不希望看到的。

然后是侵犯用戶個人隱私的問題，人工智能算法能夠很好地運行，離不開用戶個人數(shù)據(jù)的支持。而隨著網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展普及，同一個用戶往往會在許多不同的網(wǎng)站上留下自己的個人信息。當下，為了解決在某些領(lǐng)域存在的用戶數(shù)據(jù)缺失問題，使人工智能算法能夠具有更高的準確性，許多網(wǎng)站之間的信息會實現(xiàn)互通。當用戶在不同網(wǎng)站都留有個人信息，而這些網(wǎng)站之間的信息又是互通的時候，用戶信息被泄露的風險就會加大。對某個用戶來說，一旦自己的個人數(shù)據(jù)被泄露出去，很可能就會面臨財產(chǎn)或人身安全方面的威脅。試想，用戶說不定在未來哪天就會收到一些有極大針對性和迷惑性的詐騙信息，將是一件多可怕的事情。

總之，在人工智能時代，新聞傳播行業(yè)面臨著許多不同類型的挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)可能是實現(xiàn)人工智能技術(shù)本身存在的問題，也可能是由此而引發(fā)的其它問題。盡管面對著各類挑戰(zhàn)，我們對人工智能技術(shù)未來的發(fā)展還是應(yīng)該保持一種樂觀的態(tài)度。[7]

三、應(yīng)對策略與方法

新聞傳播行業(yè)在人工智能時代面臨諸多挑戰(zhàn)，對于這些挑戰(zhàn)，從業(yè)人員理應(yīng)作出積極主動的應(yīng)對措施。筆者基于人工智能給新聞傳播帶來的各種挑戰(zhàn)與問題，在此提出自身的一些見解與應(yīng)對措施：

人工智能技術(shù)雖說在很多領(lǐng)域都表現(xiàn)出了良好的性能，卻無法完全取代人類的作用而獨立存在。在新聞傳播領(lǐng)域，機器人被廣泛應(yīng)用于采寫新聞報道，但在2015年的人機寫稿大戰(zhàn)中，機器人寫稿速度雖然很快，讀者對其的評價卻沒有對新聞記者來得高。對新聞工作者來說，要努力提升自身的工作價值，不斷提高自己的能力水平和文學(xué)素養(yǎng)，盡快適應(yīng)時代的變化，這樣才不會被時代所淘汰。[8]實際上，最好的工作方法是能做到人機結(jié)合，各取所長。機器人負責快速寫稿，新聞記者負責深層次的事件分析和文字修改。綜合二者優(yōu)點，取長補短地協(xié)同作業(yè)，將會達到意想不到的效果。

人工智能不具有分辨新聞來源真?zhèn)蔚哪芰?，為了防止一些虛假新聞的傳播，需要加強人類自身的監(jiān)管職責，保證新聞在傳播之前經(jīng)過多次審查核實，從源頭上杜絕虛假信息的流出與傳播，讓人類真正起到很好的“把關(guān)”作用。[9]另外，對于那些內(nèi)容質(zhì)量不高的低俗的、惡趣味的新聞，也應(yīng)經(jīng)過新聞工作者的多次核查。在加強人類的監(jiān)管職責的同時，也不可忽視正確價值觀的引導(dǎo)作用。當今社會，互聯(lián)網(wǎng)的持續(xù)發(fā)展與廣泛應(yīng)用、傳播讓許多人處于一種扭曲的價值觀之中。堅持正確的價值導(dǎo)向，不僅有助于避免一些低俗內(nèi)容的產(chǎn)生，還有助于規(guī)避用戶隱私泄露等問題。

對于人工智能算法本身存在的一些問題，比如對用戶數(shù)據(jù)的過度依賴問題，推薦內(nèi)容的不完全準確問題等，只能是通過科技研發(fā)專家不斷改進算法或者是研究新的算法來解決。因此，我們要合理利用人工智能，同時又不能過分神化人工智能。

四、人工智能與新聞傳播結(jié)合的發(fā)展趨勢

人工智能技術(shù)在給新聞傳播領(lǐng)域帶來了巨大發(fā)展機遇的同時，也使其面臨嚴峻的挑戰(zhàn)。但我們對未來的人工智能和新聞傳播的結(jié)合持樂觀態(tài)度，基于目前的行業(yè)態(tài)勢，我們對未來的發(fā)展趨勢預(yù)測如下：

首先，未來的新聞傳播會更加智能化，機器對新聞信息的采集、內(nèi)容的傳遞將變得更加靈活、高效。從戶外信息的采集，到實現(xiàn)根據(jù)采集的圖片等信息生成對應(yīng)文字，再到對文字的檢查與修改的整體化實現(xiàn)成為可能。隨著未來科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，實現(xiàn)根據(jù)新聞內(nèi)容的精準過濾，獲取更高質(zhì)量的新聞稿件也是十分重要的。

其次，未來的新聞傳播會擁有更加完善的用戶體驗。[10]人工智能技術(shù)在自然語言處理方面的研究成果允許用戶實現(xiàn)不同語言之間的轉(zhuǎn)換。未來的新聞傳播將會更加注重人工智能技術(shù)與其它技術(shù)的融合，比如當前正在研究的虛擬現(xiàn)實技術(shù)與人工智能技術(shù)的結(jié)合，能使用戶在閱讀新聞的過程中，類似親身經(jīng)歷新聞事件一般的零距離體驗。

不管人工智能未來的發(fā)展趨勢如何，人工智能與新聞傳播的結(jié)合已成為不可逆轉(zhuǎn)的趨勢。在未來漫長的發(fā)展道路上，我們應(yīng)更積極地把握機遇、應(yīng)對挑戰(zhàn)，讓人工智能技術(shù)發(fā)揮更全面、更精細的作用，更好地服務(wù)于新聞傳播領(lǐng)域。