◎郝 萍

一、豐富內(nèi)容采集，夯基全程媒體

從傳播的性質(zhì)而言， 全程媒體需要媒體突破信息傳播時空壁壘，隨時隨地傳受信息；從傳播的功能而言，媒體要對新聞事件全過程報道，最大程度復原真相。自動化新聞產(chǎn)品從天氣、金融、體育等數(shù)據(jù)導向型領域起步，人工智能利用原始數(shù)據(jù)，將其整合、轉(zhuǎn)化為連貫的文章。在突發(fā)事件中，人工智能可以應用于追蹤事件全過程， 彌補記者的時間和空間上的局限性。

Heliograf 是華盛頓郵報開發(fā)的人工智能機器人，收集、整合各方信息，給不同地區(qū)讀者撰寫不同報道，也能預測新聞事件走向，給突發(fā)報道提供緩沖時間。在一次對華盛頓高中足球聯(lián)賽的報道里，Heliograf 除了一如既往在Twitter 和Facebook 上直播比賽進程外， 還寫了一篇400 詞左右的賽事總結(jié)。 球賽過程通過球員＋動作＋得分＋場上比分的方式講得非常清楚?，F(xiàn)在，人工智能記者在固定模式報道上已有相當產(chǎn)量， 來減輕記者的工作量。 雅虎用自己的智能機器Wordsmith 來做商業(yè)報道；路透社一套Open Calais 系統(tǒng)，幫助編輯比對稿子的關鍵詞和重點信息。在2016 年普利策獎頒發(fā)前夕，甚至還有人懷疑這屆獲獎記者會不會是機器人。

2019 年全國兩會， 山東廣播電視臺攜手百度百家號，通過百度大腦的智能寫作技術及靈渠賦能平臺， 對兩會期間海量的網(wǎng)民用戶行為及興趣進行智能搜集與分析， 生成提供網(wǎng)民最受關注的熱詞及話題。主持人與全國兩會代表、委員在《兩會大家談》欄目中就此進行趣味討論、深度解讀。相較往年的人工搜索和梳理， 百家號人工智能技術將網(wǎng)羅海量信息的工作交給機器， 精準推薦關鍵詞并進行智能寫稿，提高了數(shù)據(jù)生產(chǎn)質(zhì)量，讓節(jié)目煥發(fā)新的生命力。

可以看到， 人工智能跟記者之間的關系越來越趨向于分工協(xié)作，在人工智能豐富內(nèi)容采集同時，要求記者成為一個社會的觀察者、思考者。 有了智能機器人寫稿，智能編輯部逐漸成為媒體機構(gòu)的核心引擎，推動媒體整體轉(zhuǎn)型升級。

二、創(chuàng)新內(nèi)容產(chǎn)品，呈現(xiàn)全息媒體

全息媒體著力新聞產(chǎn)品全形態(tài)呈現(xiàn)、全維度體驗。在傳統(tǒng)媒體基礎上，新聞的表現(xiàn)形態(tài)從圖文發(fā)展到H5、動新聞、短視頻、直播、增強現(xiàn)實（AR）、虛擬現(xiàn)實（VR）、可穿戴設備等。 人工智能時代，云計算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈及5G通訊技術，催生出魔鏡、畫框、車載屏，智慧家庭中的智能機器人、柔性屏、智能音箱、激光投影儀等更新形態(tài)。 產(chǎn)品、技術、平臺的完美結(jié)合，讓受眾全面、準確、細致了解新聞事件，參與傳播。

2019 年10 月31 日，央視網(wǎng)聯(lián)合百度智能云推出在線服務型智能語音交互產(chǎn)品——AI 幫你找。 智能語音、智能搜索、人臉識別、知識圖譜等技術深耕內(nèi)容智能搜索，用戶可以通過語音或文字輸入的方式精準查找央視直播、節(jié)目點播、視頻中某個人物、片段及相關視頻等內(nèi)容。 搜索完成同時，智能字幕系統(tǒng)、包裝系統(tǒng)、配音系統(tǒng)、信息過濾系統(tǒng)等工具，為用戶打造千人千面的視聽新場景。 無論是百度、阿里、華為追逐的智能產(chǎn)品，還是蘋果、谷歌、亞馬遜的新品發(fā)布會，一直不乏智能語音身影。 亞馬遜的Alexa 提升其新聞內(nèi)容導航能力，幫用戶實現(xiàn)更好的個性化推薦。 《華爾街日報》的“傾聽盒子”，由麻省理工大學協(xié)助研發(fā)，用來傾聽用戶的想法，幫他們與記者編輯交流。

傳統(tǒng)媒體時代，新聞媒體強調(diào)“先新聞，后社交”，移動互聯(lián)網(wǎng)時代的標簽是“無社交不新聞”。人工智能時代，為受眾帶來深層互動體驗，成為新聞業(yè)的新形式與新符號。強調(diào)設身處地考慮用戶需求和體驗感受，從實際操作層面出發(fā)，將時間、地點、用戶、行為以及預期目標等元素納入考量范疇。天津移動新媒體的總平臺津云新媒體，重點發(fā)展方向是新聞產(chǎn)品的表現(xiàn)力。 在今年4 月16 日，外交部天津全球推介日的報道中，AR、VR、航拍、動漫、UI 交互設計向全球用戶立體展現(xiàn)一個美麗宜居、開放奮進的天津。高質(zhì)量的技術創(chuàng)新和流程創(chuàng)新，實現(xiàn)了良好的傳播效果。

人工智能依托大數(shù)據(jù)進行個性化設計， 變看新聞為沉浸式體驗、參與式創(chuàng)造、全民直播分享。 流動性使“地點”變得飄忽不定，“地點”則與“媒介”共同構(gòu)建了人的交往模式和信息傳播模式，“天涯若比鄰”成為現(xiàn)實，強烈的“在場感”讓每一位用戶完全沉浸于媒介營造的場景中。

三、優(yōu)化內(nèi)容鏈條 推進全員媒體

融合路上，媒體以采訪為紐帶，激發(fā)新聞發(fā)布單位、自媒體和第三方平臺的傳播活力， 為全員媒體建設打下堅實基礎。 全員媒體，模糊了媒體機構(gòu)內(nèi)部工種間的界限，也打破了媒體和受眾的界限。 全員媒體的全鏈條、全互動傳播，既要用得好業(yè)內(nèi)精英，更要用得巧廣大用戶。

在參與傳播的環(huán)節(jié)中， 全員化順應普通公眾參與社會事務的需求，人人都有麥克風，人人都是自媒體。 鋪天蓋地的自媒體內(nèi)容降低媒體公信力， 人工智能則可以進行準確高效的事實核查。 德克薩斯州阿靈頓大學開發(fā)的自動事實核查平臺ClaimBuster， 以過去的美國總統(tǒng)競選辯論為基礎材料，訓練了約兩萬個句子，幫助人工智能學習區(qū)分值得核查的觀點和無聊的陳述性事實。 英國初創(chuàng)公司的Logically利用機器學習算法對抗假新聞。 阿根廷企業(yè)開發(fā)的Chequeabot 自動識別新聞文本中值得商榷的內(nèi)容， 發(fā)給編輯查看。字幕校對、重點摘要、標簽歸類，是內(nèi)容生產(chǎn)的常規(guī)程序，人工智能的加持將這些流程優(yōu)化升級。在山東廣播電視臺引入的百度智能寫作中，智能糾錯功能為2400 篇新聞稿件進行錯誤識別，識別成功率達到92%以上。智能摘要為1300 篇稿件智能生成摘要，并開始嘗試學習對重要稿件的push 推送語進行智能創(chuàng)作。

在媒體內(nèi)部， 新聞的生產(chǎn)過程一改單一采編環(huán)節(jié)，技術、采編、產(chǎn)品、互動、監(jiān)測等崗位全員參與，在技術應用、呈現(xiàn)方式、采播質(zhì)量、播出平臺、播后推廣、效果評估等環(huán)節(jié)總體安排、協(xié)同發(fā)力。 傳統(tǒng)的新聞崗位被淘汰，新的新聞崗位逐漸涌現(xiàn)。 融媒體時代， 美國預測未來十大新興新聞崗位為：受眾分析員、參與編輯、應用技術創(chuàng)新引領員、社交媒體和社區(qū)編輯、社會發(fā)現(xiàn)總監(jiān)、移動項目經(jīng)理、消費體驗總監(jiān)、直播編輯、創(chuàng)新實驗室主任、虛擬現(xiàn)實編輯和拼接員。 從這10 個新興崗位我們發(fā)現(xiàn)，即使是最傳統(tǒng)的編輯崗位，也被賦予了更多的洞察力、內(nèi)部協(xié)調(diào)等互動職責。

以《紐約時報》來說，僅有10%的文章開設讀者評論功能，14 名人工編輯每天處理高達1.1 萬條讀者評論。引入AI 審核員后，審核和互動效率大大提升，更多的文章開放了評論區(qū)，也為《紐約時報》節(jié)約了一筆人工開支。

四、精準內(nèi)容分發(fā) 打造全效媒體

內(nèi)容分發(fā)，溝通內(nèi)容生產(chǎn)與消費，是內(nèi)容產(chǎn)業(yè)運行的核心，實現(xiàn)全效媒體的關鍵環(huán)節(jié)。 一直以來，內(nèi)容分發(fā)方式在不斷創(chuàng)新和優(yōu)化，以提升分發(fā)效率。 大眾媒體時期，內(nèi)容分發(fā)主要依靠職業(yè)編輯人員的手工操作來完成。 內(nèi)容供給海量化的互聯(lián)網(wǎng)時代，智能推薦成為主流分發(fā)方式。5G 時代，智能物聯(lián)增加用戶粘性。 全效媒體建設為這種分發(fā)提出更高效率、更好效果的具體要求。

大數(shù)據(jù)時代，用戶信息和消費習慣極易獲取，人工智能為用戶畫像后，推送個性化的信息。智能分發(fā)以數(shù)據(jù)積累分析實現(xiàn)傳播預測和分發(fā)匹配，通過在用戶端、媒體端的精準內(nèi)容推薦， 達到內(nèi)容生產(chǎn)與用戶個性化需求之間的智能匹配。 今日頭條、騰訊內(nèi)容開放平臺和一些官方新聞APP，通過機器算法為用戶畫像，推送個性化內(nèi)容，盡量將有用的信息和受眾感興趣的內(nèi)容推送給用戶。 反思則認為算法推薦把人固化在一個領域，人工智能應該讓人抓取更多知識。

隨著微博、微信等社交平臺的興起，社交分發(fā)成為新的內(nèi)容分發(fā)方式。社交分發(fā)的核心是激活用戶的參與行為，通過用戶的轉(zhuǎn)發(fā)、共享、點贊、評論等方式，擴大內(nèi)容的傳播范圍和影響深度。社交分發(fā)需要建立在用戶認同基礎之上，利用用戶的社會關系網(wǎng)絡和個人品牌背書產(chǎn)生傳播。 用戶認同是社交分發(fā)的前提和基礎，如果產(chǎn)生強迫分發(fā)行為，不僅會引發(fā)用戶的集體反感， 而且會破壞個人品牌及其社交關系，甚至損害社交平臺的品牌形象。

增加用戶粘性的一個有效途徑是人工智能物聯(lián)化。 新華網(wǎng)選擇生物智能、人機融合的方向開展了大量硬件、軟件和模式的研發(fā)，并在教育、醫(yī)療健康、交通安全、智慧城市等領域形成產(chǎn)品線，希望能夠密切與用戶的連接。新浪在內(nèi)容的分發(fā)上，已不再局限PC、手機端，智能穿戴設備、智能家居以及互聯(lián)駕駛的汽車屏等都可能成為用戶新聞觀看、收聽的媒介。技術對于新聞的變革，已經(jīng)從生產(chǎn)端蔓延到分發(fā)端。 萬物皆媒，人機共生，每一個物體都可以成為信息的收集端和輸出端，每一個智能機器都可能被媒體化。

結(jié)語

豐富內(nèi)容采集，夯基全程媒體；創(chuàng)新內(nèi)容產(chǎn)品、呈現(xiàn)全息媒體；優(yōu)化內(nèi)容鏈條 推進全員媒體；精準內(nèi)容分發(fā)，打造全效媒體。越進步，越媒體，簡化媒體工作流程，處理海量數(shù)據(jù)，挖掘關聯(lián)信息，數(shù)據(jù)新聞輸出……媒體主導的人工智能任重道遠，為“四全”媒體構(gòu)建提供不竭動力。 科技點亮未來，而我們，將一直在路上。