□ 文/秦 軍

內(nèi)容提要 人工智能對媒體的發(fā)展到底能起到多大作用？在人工智能助力媒體發(fā)展過程中，還有哪些需要注意和改進(jìn)的地方？作者結(jié)合新華社“媒體大腦”的使用體會(huì)，談了自己的看法。

一、機(jī)器能寫會(huì)編，“媒體大腦”引爆網(wǎng)絡(luò)

“媒體大腦”初次為人所知是在2017年12月，浙江烏鎮(zhèn)的世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)。作為中國首個(gè)通過數(shù)據(jù)賦能媒體，從而洞察世界的媒體人工智能平臺(tái)，“媒體大腦”提供基于云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的八大功能，覆蓋報(bào)道線索、策劃、采訪、生產(chǎn)、分發(fā)、反饋等全新聞鏈路。

2018年兩會(huì)期間，新華社“媒體大腦”開始發(fā)力，僅用15秒鐘，就自動(dòng)生成發(fā)布了全球首條關(guān)于兩會(huì)內(nèi)容的MGC（機(jī)器生產(chǎn)內(nèi)容）視頻新聞，瞬間引爆媒體圈。在學(xué)習(xí)李克強(qiáng)總理所作的政府工作報(bào)告時(shí)，“媒體大腦”也發(fā)現(xiàn)了諸多看點(diǎn)：“習(xí)近平新時(shí)代中國特色社會(huì)主義思想”被提及4次；“提高個(gè)人所得稅起征點(diǎn)”首次寫入政府工作報(bào)告；“發(fā)展”一詞被提及142次，排名第二的“改革”提及97次，“創(chuàng)新”被提及55次。由“媒體大腦”抓取、分析、生成的稿件成為熱門內(nèi)容。

此后，在2018年夏的俄羅斯世界杯報(bào)道中，“媒體大腦”也有不俗表現(xiàn)。在31天比賽中，“媒體大腦”共生產(chǎn)短視頻新聞37581條，實(shí)時(shí)生成169枚進(jìn)球視頻，平均用時(shí)50.7秒，其中最快的一條僅耗時(shí)6秒，全網(wǎng)實(shí)現(xiàn)了1.16億次播放，受到用戶熱烈歡迎。

與新華社“媒體大腦”相仿，世界范圍內(nèi)，人工智能寫作也已成為傳媒領(lǐng)域熱點(diǎn)。2014年，英國《衛(wèi)報(bào)》使用人工智能統(tǒng)計(jì)社交媒體上的內(nèi)容和熱點(diǎn)，然后進(jìn)行篩選、編輯，直接生成一份報(bào)紙；2015年，美聯(lián)社將AI寫稿擴(kuò)展到棒球比賽；2017年，韓國某通訊社也測試使用人工智能進(jìn)行足球比賽報(bào)道，幾秒種就可以生成稿件上線。

而在國內(nèi)，人工智能機(jī)器寫作也層出不窮。2018年，九寨溝發(fā)生7.0級(jí)地震，人工智能機(jī)器人僅用了25秒，就完成了540字的文章，并配了4張圖進(jìn)行發(fā)布，令世人震驚。當(dāng)人類記者面對突發(fā)事件還處在驚愕中時(shí)，機(jī)器人已經(jīng)迅速完成了數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、自動(dòng)寫稿的全過程。

事實(shí)上，除了會(huì)寫，人工智能機(jī)器人還可以從事編輯的工作。

《衛(wèi)報(bào)》《紐約時(shí)報(bào)》和路透社利用人工智能對新聞編輯流程進(jìn)行了嘗試，取得了不小的收獲。 2013 年，英國《衛(wèi)報(bào)》和人工智能機(jī)器人合作發(fā)行了一份名為 The Long Good Read 的新報(bào)紙，讓人工智能機(jī)器人開發(fā)的一款在線頁面布局工具嘗試進(jìn)行自動(dòng)排版。次年，《衛(wèi)報(bào)》又推出了一份名為“#Open001”的紙質(zhì)報(bào)紙，報(bào)紙內(nèi)容幾乎完全由算法生成。

《紐時(shí)時(shí)報(bào)》數(shù)字部門的科學(xué)團(tuán)隊(duì)研發(fā)的機(jī)器人 Blossomblot能通過對社交平臺(tái)上推送的海量文章進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，預(yù)測哪些內(nèi)容更具有社交推廣效應(yīng)，并幫編輯挑選出適合推送的文章和內(nèi)容，該智能機(jī)器人甚至可以獨(dú)立制作標(biāo)題、摘要文案、配圖等。虛擬編輯Blossomblot 上線后，《紐約時(shí)報(bào)》內(nèi)部統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，經(jīng)過 Blossomblot 篩選后自動(dòng)推薦的文章的點(diǎn)擊量是普通文章的38 倍。

二、機(jī)器助力審核推發(fā)，功能日益強(qiáng)大

除了新聞生產(chǎn)和編輯，人工智能機(jī)器人還學(xué)會(huì)了審核和通過大數(shù)據(jù)推送。

2017年12月30日，在北京隆重舉行的“2017中國經(jīng)濟(jì)高峰論壇暨第十五屆中國經(jīng)濟(jì)人物年會(huì)”上，評(píng)選出了一批2017“中國經(jīng)濟(jì)新領(lǐng)軍企業(yè)”，獲獎(jiǎng)名單上，一家專注于“人工智能+新媒體”領(lǐng)域的創(chuàng)新型企業(yè)赫然在列——央視國際網(wǎng)絡(luò)無錫有限公司。該公司借助AI技術(shù)優(yōu)化“內(nèi)容審核服務(wù)”，依托圖片識(shí)別、語音識(shí)別、人臉識(shí)別、視頻基因比對、語義分析等AI技術(shù)，能智能識(shí)別各類新媒體平臺(tái)的色情、涉政、涉暴、廣告等非法內(nèi)容，對圖片和視頻進(jìn)行文字、語音等多維度智能分析，從而大幅提升了團(tuán)隊(duì)審核效率、降低了成本，極大地為短視頻和直播平臺(tái)解決了審核難題，為廣大網(wǎng)民營造了一個(gè)風(fēng)清氣正的網(wǎng)絡(luò)空間。

新聞的推薦發(fā)送同樣如此。

在大眾媒體時(shí)期，內(nèi)容分發(fā)主要依靠職業(yè)編輯人員的判斷，依靠發(fā)行人員的手工操作來完成。在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生初期，新聞網(wǎng)站和門戶網(wǎng)站開始研發(fā)智能推薦模式，但智能推薦并未成為主流的內(nèi)容分發(fā)方式，直到進(jìn)入移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，智能推薦分發(fā)才成為主流內(nèi)容分發(fā)方式。這是因?yàn)椋旱谝?，移?dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)期智能推薦的數(shù)據(jù)維度更加豐富，使用場景、社交關(guān)系等多維數(shù)據(jù)都被移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)記錄，從而能更好地分析和刻畫出用戶的偏好。因此，由于用戶內(nèi)容消費(fèi)數(shù)據(jù)的豐富，智能推薦集合了網(wǎng)絡(luò)編輯分發(fā)、搜索引擎分發(fā)、社交分發(fā)等分發(fā)方式的優(yōu)點(diǎn)，可以更好地滿足用戶的個(gè)性化和個(gè)人化需求，從而增強(qiáng)用戶對智能推薦平臺(tái)的黏性，使得智能推薦成為主流的內(nèi)容分發(fā)方式。

三、人工智能在取值標(biāo)準(zhǔn)上存在明顯不足

分析國內(nèi)外媒體人工智能實(shí)踐會(huì)發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)階段人工智能的所有新聞實(shí)踐背后都離不開人，無論是簡單的模板內(nèi)容填充還是海量數(shù)據(jù)抓取、新聞自動(dòng)化核查還是聊天機(jī)器人互動(dòng)，其背后都需要人類設(shè)計(jì)智能系統(tǒng)和人工訓(xùn)練機(jī)器人。在未來很長一段時(shí)間里，人工智能與新聞業(yè)的結(jié)合更多地將是交互式的結(jié)合。

另一方面，目前移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的算法技術(shù)存在取值標(biāo)準(zhǔn)過度傾向“趣味性”而忽略“重要性”的問題。目前運(yùn)用算法推薦技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)主體多是商業(yè)平臺(tái)，它們不具備內(nèi)容原創(chuàng)的資質(zhì)和能力，為了最大規(guī)模占有內(nèi)容資源，往往不加甄別地?cái)U(kuò)充“自媒體”內(nèi)容生產(chǎn)者規(guī)模，以至于“供給側(cè)”里的內(nèi)容數(shù)據(jù)魚目混珠、泥沙俱下，虛假和低俗信息乘虛而入；其次，由于移動(dòng)終端的個(gè)人化特性，在基于移動(dòng)終端的信息接觸中，獵奇和低俗內(nèi)容往往熱度較高，而算法及數(shù)據(jù)取值的單一性會(huì)在客觀上助推不良內(nèi)容的擴(kuò)散；第三，平臺(tái)以商業(yè)利益為主要導(dǎo)向的考核機(jī)制，對獵奇和低俗內(nèi)容的生產(chǎn)和傳播具有“激勵(lì)”作用。這些因素造成了平臺(tái)分發(fā)的信息質(zhì)量“下降的螺旋”。

通過對目前推薦算法的深入分析，就會(huì)發(fā)現(xiàn)，從整體到群體再到個(gè)體的需求數(shù)據(jù)都只反映了用戶對特定信息感興趣的程度，而忽略了信息對用戶和社會(huì)的真正價(jià)值。在新聞學(xué)理論中，新聞信息的價(jià)值判斷通常包括五個(gè)方面：及時(shí)性、接近性、顯著性、趣味性和重要性；在取值方式上，前三項(xiàng)可以通過文本和環(huán)境的特征標(biāo)簽得到體現(xiàn)，趣味性則被用戶需求取值放大了權(quán)重，而重要性被忽略?，F(xiàn)有推薦系統(tǒng)對信息價(jià)值的取值偏差由此形成。

目前，算法推薦技術(shù)的缺失已衍生為虛假和低俗信息泛濫的社會(huì)問題。因此，主流媒體在信息分發(fā)環(huán)節(jié)的智能化發(fā)展，不僅需要吸收現(xiàn)有推薦引擎的技術(shù)經(jīng)驗(yàn)，還需要建構(gòu)恰當(dāng)反映信息價(jià)值，特別是能反映特定信息對社會(huì)成員個(gè)人的社會(huì)化水平的影響的算法體系及其取值方法。

四、用“升維”方式積極迎接人工智能挑戰(zhàn)

那么，在當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)裂變發(fā)展階段和大數(shù)據(jù)、人工智能大背景下，傳統(tǒng)媒體如何與新媒體融合，積極地向新的智慧媒體時(shí)代邁進(jìn)？

一是要持續(xù)深化和拓展對人工智能技術(shù)的理解，用更開放的心態(tài)擁抱智能化變革。其次，努力發(fā)揮技術(shù)對創(chuàng)新的支撐和引領(lǐng)作用，加大人工智能技術(shù)的儲(chǔ)備和研發(fā)。應(yīng)針對傳媒業(yè)生態(tài)的關(guān)鍵維度——用戶平臺(tái)、新聞生產(chǎn)系統(tǒng)、新聞分發(fā)平臺(tái)及信息終端等，加大智能技術(shù)，如語義識(shí)別和分析、VR/AR、機(jī)器算法、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)集群的研發(fā)和滲透，為媒體內(nèi)容生產(chǎn)與呈現(xiàn)開拓想象空間。再次，要重視智媒人才的培養(yǎng)，用創(chuàng)新和激勵(lì)機(jī)制不斷提升團(tuán)隊(duì)的綜合能力。改變傳統(tǒng)媒體招聘重采編輕技術(shù)的現(xiàn)狀，加大智能技術(shù)人才的選聘力度。同時(shí)加強(qiáng)傳統(tǒng)采編人員的智能技術(shù)培訓(xùn)，提升采編人員之間，以及人機(jī)之間的協(xié)同創(chuàng)新能力。