季麗莉

摘要：算法在新聞生產(chǎn)中的局限性主要表現(xiàn)在以下三個方面：算法不能生產(chǎn)有風(fēng)格的新聞;算法組織不能取得廣泛的社會信任;算法不具有中立性，無法進行新聞價值判斷。

關(guān)鍵詞：?算法;新聞;生產(chǎn);局限性? 中圖分類號? G2? ? ? 文獻標(biāo)識碼? A? ? ? 文章編號? 2096-0360（2019）23-0020-02

算法在新聞生產(chǎn)中的應(yīng)用已成為普遍趨勢，各大傳媒組織都在積極發(fā)展利用算法推進新聞生產(chǎn)流程的智能化水平。但是目前的技術(shù)還沒有發(fā)展到“強人工智能”階段，當(dāng)前的算法更多是一種混合算法，需要機器和人類共同為它輸入信息，算法在具體應(yīng)用中還存在諸多局限。

1? 技術(shù)局限：算法不能生產(chǎn)有風(fēng)格的新聞

“現(xiàn)代文藝?yán)碚撜J(rèn)為，風(fēng)格體現(xiàn)了作家、藝術(shù)家全部作品中一以貫之的、經(jīng)常出現(xiàn)的思想特點，體現(xiàn)了作家、藝術(shù)家在創(chuàng)作中所表現(xiàn)出來的藝術(shù)特色和創(chuàng)作個性。”[1]新聞風(fēng)格是記者獨特的人生閱歷和思想情感在新聞作品中的體現(xiàn)，是新聞作品成熟的標(biāo)志。如當(dāng)年的《華盛頓郵報》在面臨來自美國白宮的壓力時，不懼權(quán)勢，勇敢堅持報道“水門事件”，成為正義與民主的化身。由于在事實調(diào)查方面的杰出表現(xiàn)，報道獲得1973年美國新聞界最高獎項——普利策獎。做有風(fēng)格的新聞是媒體記者一以貫之的追求目標(biāo)，也是新聞獨特價值的體現(xiàn)，世界范圍內(nèi)的知名主流媒體都建立起自身的報道風(fēng)格，成為當(dāng)今新聞媒體的典范和追求標(biāo)桿，相比之下，算法生產(chǎn)新聞依賴結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)和固定化的生產(chǎn)流程，通過內(nèi)設(shè)程序自動匹配新聞模版，是一種工業(yè)化、程式化生產(chǎn)模式，信奉泰勒式高效率管理模式。算法工作原理猶如面包機，只要按照食譜要求設(shè)定好原料成分與比例，任何人都可以做出一個完美的面包來。在算法機制下，只要有數(shù)據(jù)、模版及精確的流程就可以生產(chǎn)新聞，不重視人的主觀性與能動性，所生產(chǎn)的新聞往往給人千篇一律、似曾相識的感覺。而且技術(shù)具有通用性與開放性，任何機構(gòu)和個人只要掌握了技術(shù)都可以進行相似的操作，如果媒體機構(gòu)過分倚賴技術(shù)，就難以寫出獨具特色的報道，不容易形成自己的媒體風(fēng)格。

2? 組織局限：算法技術(shù)組織雖大力進軍新聞生產(chǎn)領(lǐng)域，但不能取得廣泛的社會信任

科瓦奇和羅森斯蒂爾在他們影響深遠的著作《新聞學(xué)的十大原則》中寫道：“新聞業(yè)對一個文化而言有其獨特的作用：為公民提供實現(xiàn)自由所需的獨立、可靠、準(zhǔn)確、全面的信息”[2]。新聞業(yè)在社會發(fā)展中具有重要的作用，包括信息警示、社會教育、文化傳承、提供娛樂等，專業(yè)媒體組織由此擔(dān)任著重要的社會角色，那就是提供客觀真實的、符合大多數(shù)人需求的信息，引導(dǎo)社會公共輿論，形成社會合意，同時有責(zé)任對謠言、謊言等虛假信息進行辟謠、更正。專業(yè)媒體組織依靠長期以來在社會生活中的獨特地位，取得公眾的高度信任，被認(rèn)為是立法、行政、司法之后的“第四權(quán)利”，媒體記者被授予為“無冕之王”“國家航行之船上的瞭望者”等光榮稱呼。

技術(shù)公司如谷歌、臉書、蘋果等雖然對新聞領(lǐng)域的滲透日益深入，卻無不弱化自身的媒體色彩而強調(diào)自身的技術(shù)屬性，認(rèn)為平臺無須為其內(nèi)容和產(chǎn)生的后果負責(zé)。媒體曝光的“劍橋分析”事件中，據(jù)報道有5 000萬臉書用戶數(shù)據(jù)被不正當(dāng)抓取和使用，臉書被政府部門處以高額罰款。美國政府不間斷地展開對谷歌、臉書等科技巨頭的反壟斷調(diào)查。媒體的曝光與政府的反壟斷調(diào)查，使得這些技術(shù)平臺面臨公眾信任度下降的嚴(yán)峻考驗。多種針對媒體信任度的調(diào)查中，都發(fā)現(xiàn)受眾對主流和傳統(tǒng)媒體的信任度遠遠超過網(wǎng)絡(luò)媒體。2017年美國皮尤研究中心通過對4 581名美國成年人調(diào)查顯示，67%的美國人通過臉書等社交媒體看新聞人，但是卻有高達57%的讀者認(rèn)為這些媒體上的新聞是不準(zhǔn)確的。路透新聞研究院2017的一份調(diào)查報告分析了以臉書為代表的社交媒體難以獲得廣泛信任的原因，主要有三個方面：“在社交媒體上看到的信息不可靠或質(zhì)量低（35%）;不核查信息的真實性（25%）;而且信息過于武斷、存在偏見或有議程設(shè)置（24%）?！盵3]其他導(dǎo)致受訪者不信任的關(guān)鍵詞中還涉及對夸張、煽情以增加點擊率（6%）、病毒式傳播（5%）及信息超載（5%）的擔(dān)憂。

3? 應(yīng)用局限：算法具有非中立性，不能進行新聞的價值判斷

價值判斷是基于人的價值觀和主觀認(rèn)識，對特定客體對象進行的評價判斷，其判斷標(biāo)準(zhǔn)一般是客體對象對人的應(yīng)用價值。新聞價值蘊含在新聞事實中，新聞記者和編輯通過長期的新聞實踐活動積累了對價值的經(jīng)驗認(rèn)識，形成對新聞價值的判斷標(biāo)準(zhǔn)?！靶侣剝r值判斷實際是記者、編輯運用價值觀鑒別新聞是否有價值、有哪些價值以及價值的大小。”[4]新聞價值觀通過協(xié)調(diào)媒體各部門、媒體與受眾的關(guān)系，引導(dǎo)受眾與媒體形成對新聞效用相近或一致的看法，從而發(fā)揮媒體的社會化功能。

算法體現(xiàn)出的是其背后設(shè)計者的主觀意識，并不像很多科技公司所宣傳的那樣是中立的。蘋果語音助手siri曾因反墮胎立場引發(fā)公憤，俄羅斯版siri被指有歧視同性戀立場，被認(rèn)為是將蘋果自身立場編入了算法程序中。2016年Facebook公布了News Feed的新聞價值觀，即3F原則（Friends and Family y First），就是“友誼和家庭優(yōu)先”。算法總是會被植入一定的先驗價值標(biāo)準(zhǔn)和框架，研究發(fā)現(xiàn)，美國申請信用貸款者通過的人員中，總是白人比黑人多，而人們很難解釋清楚其中的原理。谷歌的圖片識別算法將黑人標(biāo)注為大猩猩，不禁令人懷疑算法是否被植入了種族歧視的思想。算法的大數(shù)據(jù)分析還會挖掘用戶隱私，美國折扣零售商塔吉特（Target）通過女性購買物品的大數(shù)據(jù)分析，向一位高中女生郵寄了嬰兒用品和嬰兒床的優(yōu)惠券，這位女生的爸爸很快從開始的憤怒中平靜下來，因為他的女兒確實懷孕了。

算法不能準(zhǔn)確理解人類詞語中的暗喻或意指等隱含義，2012年，美國推特上“大鳥”一詞搜索量急速飆升，由于算法不明確這個詞的真實含義，無法給出準(zhǔn)確的信息推薦。由推特雇傭的人類判定官此刻發(fā)揮了關(guān)鍵作用，確定這個詞指的是正在談?wù)撜畬矎V播進行資助的米特·羅姆尼。算法還可能出現(xiàn)令人尷尬的錯誤，微軟聊天機器人Tay在上線不到一天之內(nèi)，就爆出充滿攻擊性與極端民族主義言論，如“希特勒是正確的，我恨猶太人”“布什是911幕后推手”等。算法猶如一個正在學(xué)習(xí)成長的幼兒，如果由人類提供的學(xué)習(xí)內(nèi)容中包含不健康的知識或錯誤的表達，算法就會學(xué)習(xí)這種錯誤，甚至?xí)e上加錯。

近期，“深偽”技術(shù)支持下的換臉應(yīng)用引發(fā)人們討論，用戶可以生成任何人物的視頻內(nèi)容，包括各大好萊塢明星和特朗普總統(tǒng)，不僅視頻中的人物可以隨意更換，還可以通過語音生成技術(shù)模擬相應(yīng)人物的語音?！凹僬掌鄙烧婕匐y辨的圖片，可以發(fā)布奧巴馬視頻“假新聞”;網(wǎng)絡(luò)馬甲賬號、社交機器人可以大批量發(fā)送虛假信息，2018年皮尤研究中心發(fā)現(xiàn)，著名社交網(wǎng)站推特上66%指向熱門網(wǎng)址的推文都是由機器人發(fā)布的。虛假新聞一直是困擾傳媒界的嚴(yán)重問題，而在算法時代，其生產(chǎn)流程更加難以追蹤，無法進行有效監(jiān)管，這一問題變得愈加復(fù)雜。算法的算力需要人類智力的配合，英國的Radar提供了這方面的較好案例。Radar項目的六名新聞記者首先通過政府?dāng)?shù)據(jù)集找到富有新聞價值的選題，然后為這些選題建立相應(yīng)的由數(shù)據(jù)驅(qū)動的報道模板，模板生成的報道經(jīng)過人工審核后再發(fā)表?！霸谶@一方法中，記者和自動化高效結(jié)合：記者利用他們的專業(yè)知識和溝通技巧，為數(shù)據(jù)預(yù)設(shè)一些可能的‘故事線。他們也會與不同信源討論來獲取某個問題的全國普適視角，從而編寫報道模板。”[5]同時，Radar項目對自動化新聞有三個階段的質(zhì)檢流程：記者閱讀-結(jié)論與原始數(shù)據(jù)源的對應(yīng)-編輯再次檢查排除錯漏。

對于傳媒組織和新聞工作者來說，應(yīng)客觀理性的認(rèn)識算法，既要避免盲目的技術(shù)崇拜，又要深刻理解算法的局限性，通過更好的人機寫作，打造良好新聞生態(tài)。

參考文獻

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[2]馬特·卡爾森，張建中.自動化判斷？算法判斷、新聞知識與新聞專業(yè)主義[J].新聞記者，2018（3）：83-96.

[3]全媒派.路透重磅萬人調(diào)查報告：專業(yè)媒體VS社交平臺，讀者到底更信任誰？[EB/OL].[2017-12-11].https：//mp.weixin.qq.com/s？src=11×tamp=1574657585&ver=1995&signature=ZAH532kJmlcXdf1qn1Y*fa4W1jM-ebKjCPP2hS*SSO-ujQlNdRKz9ExBELldHBgl3jgH6XXAuPKzjxbekrzOMns*6ekKF8axtaOyi3XWOBJ0kPW9L-XmdF5HmblBQjrs&new=1.

[4]劉建明.新聞學(xué)概論[M].北京：中國傳媒大學(xué)出版社，2017：84.

[5]鈦媒體.人工智能如何改變新聞工作[EB/OL].[2019-07-19].http：//news.infosws.cn/20190719/24510.html.