潘笑

關鍵詞 人工智能；新聞創(chuàng)新；BBC；媒體實驗室

中圖分類號 G2 文獻標識碼 A 文章編號 2096-0360（2021）06-0051-04

1 人工智能給新聞業(yè)帶來的革新

2017年10月，美國“未來今天研究所”第一次針對新聞業(yè)發(fā)布技術發(fā)展趨勢預測報告——《2018年新聞與媒體技術新趨勢》（2018Tech Trends For Journalism and Media），該報告指出了75個值得新聞機構關注的新興技術發(fā)展趨勢，其中有一半以上與人工智能相關[1]。人工智能起源于計算機科學，包含機器學習、自然語言處理、模式識別等技術分支，其目的是了解人類智能的實質，以模擬、延伸和擴展人的智能。電子傳播時代，為適應新的傳播媒介和用戶需求，新聞業(yè)正積極借力于人工智能等技術，而與此同時，人工智能技術也給新聞業(yè)帶來了前所未有的革新。

新聞生產分發(fā)模式改變。傳統(tǒng)媒體時代，新聞信息的采集主要依靠專業(yè)機構和新聞記者，而人工智能時代，便攜的智能設備使得人人都可以提供新聞線索，新聞機構逐漸轉型為信息的處理者，機器學習、模式識別等技術則可以幫助記者處理海量信息從而獲取新聞線索。同時，隨著機器計算能力和學習能力的不斷提升，新聞生產實現(xiàn)的一個新突破——機器人寫作，自2011年美國Narrative Science公司的新聞寫作軟件出現(xiàn)以來，越來越多的媒體開始嘗試在財經、體育等特定新聞領域應用機器寫作，的確大大提高了新聞生產效率。在分發(fā)端，以今日頭條為代表的個性化新聞閱讀客戶端也掀起了一場巨大的變革：把新聞的編輯發(fā)布權從人讓渡給算法。用戶閱讀到的內容將由他們自身的閱讀喜好決定，新聞媒體不再為其營造一個統(tǒng)一的擬態(tài)環(huán)境。

新聞媒體的角色重塑。傳統(tǒng)時代，信息傳播呈現(xiàn)“一對多”的局面，受眾缺乏反饋機制，只能被動地接收相同內容，再自行篩選得到想要信息。進入人工智能時代，大數(shù)據(jù)、算法的介入使得用戶的點擊、轉發(fā)能夠體現(xiàn)出不同人的個性化需求，人工智能技術則可以借助這些反饋數(shù)據(jù)，建立起用戶模型，從而調節(jié)分發(fā)機制，實現(xiàn)信息傳播的個人化。智能化的媒體將更好地洞察每個個體用戶在特定場景下的行為與需求，并智能推薦其所需要的信息與服務[2]。在這個層面上，傳統(tǒng)的“傳播者”和“受傳者”將不再涇渭分明，新聞媒體的角色會逐漸從生產者、控制者轉向傳播過程中的服務者。

新聞內容呈現(xiàn)形式多元化。如今純文本的信息傳播已經極少出現(xiàn)，搭配圖片或視頻成為21世紀的主流文本表現(xiàn)形式。相較人工智能技術在信息采集與內容生產方面的應用，其在新聞產品呈現(xiàn)上的應用還處于起步階段：新聞機器人可以實現(xiàn)與用戶之間的文字或語音對話，使得用戶可以自行獲取想要的信息；VR/AR等技術可以讓用戶“到達”新聞現(xiàn)場，給用戶帶來全新的視覺化、互動性體驗，增強他們的新聞臨場感。盡管目前受限于技術發(fā)展的不成熟，基于智能體驗的新聞產品開發(fā)和消費較少，但其未來發(fā)展不容小覷。

2 BBC新聞實驗室——人工智能背景下的創(chuàng)新嘗試

互聯(lián)網大潮和新技術驅動帶來了新的媒介生態(tài)，傳統(tǒng)新聞編輯室面臨著轉型需求。作為全球最大的公共廣播公司，也是全球最大的新聞廣播機構之一，英國廣播公司（British Broadcasting Corporation，BBC）一直走在新聞實踐和創(chuàng)新的前沿。從2007年以來，BBC逐步將從前按媒介形態(tài)劃分的多個部門整合形成一個“唯一的、統(tǒng)一的、多媒體的新聞編輯部”（Single unified multimedia newsroom），簡稱為“統(tǒng)一編輯部”（Unified Newsroom）。BBC希望新的“統(tǒng)一編輯部”能夠利用跨平臺的數(shù)字化采集、處理及發(fā)布系統(tǒng)，集中處理來自所有渠道的新聞信息，再將素材組合包裝成適合不同媒介的產品發(fā)布，實現(xiàn)采編播流程一體化及“一個產品，多個出口”[3]。

而在此背景下想要深入耕耘，技術的支持就尤為重要。BBC在這一點上眼光長遠，其研發(fā)部門也一直致力于將人工智能技術和新聞報道相結合，為此于2012年設立了“連接工作室”（Connected Studio），下設“新聞實驗室”（News Lab）和測試平臺（Taster），前者為真正實現(xiàn)“統(tǒng)一編輯室”的理念研發(fā)新技術，后者則負責評估這些技術的可能性。

BBC新聞實驗室立足于將人工智能技術引入新聞產生過程中，并探索、孵化新的新聞敘述方式。目前，新聞實驗室已開發(fā)了62個項目，絕大多數(shù)都處于已完成或在運營狀態(tài)。從項目類型上來看，BBC新聞實驗室側重于智能工具的開發(fā)，約有40多個項目和工具相關，比例高達60%以上，這也符合其服務于“統(tǒng)一編輯室”的設立初衷。作為將智能技術引入新聞業(yè)的早期嘗試之一，其對人工智能的運用經驗值得學習和借鑒。

2.1 機器學習助力采編流程改善

傳統(tǒng)的編輯部門往往需要投入大量的人力和時間用于新聞素材的分類、審閱和處理，而這在如今的智能時代，完全可以通過自動化技術來簡化流程。新聞實驗室也著眼于此，進而開發(fā)了多種項目，致力于改善采編流程，打造真正智能化的新聞編輯室。例如“新聞編輯室的窗戶”（Window on the Newsroom）和“榨汁機”（The Juicer），這兩個項目側重于利用機器學習，將新聞素材自動進行解析并分類，從而方便記者快速查找所需內容，BBC更是稱其為“新聞聚合的管道”。同時編輯過程中，在BBC內部的自動語音轉文本服務的基礎上，“數(shù)碼紙編輯”（Digital Paper Edit）能夠自動生成時間編碼，并根據(jù)記者的腳本進行粗略剪切，以使他們騰出更多的時間用于精良產品的制作。

2.2 語言處理技術助力全球化傳播

作為全世界最大的公共廣播公司，BBC的用戶遍布世界，因而語言問題是其內容傳播過程中的一大阻礙，單純地依靠人工翻譯無疑是低效的。為尋求多語言分發(fā)的解決方案，新聞實驗室開發(fā)了ALTO項目，其結合了許多先進的語言技術，包括計算機輔助翻譯和文本到語音的語音合成，能夠允許單個新聞編輯器生成多種語言的翻譯音軌。為彌補機器翻譯的不準確，實驗室又和愛丁堡大學聯(lián)合開發(fā)了一套系統(tǒng)——MT-Stretch（MT拉伸），它可以在對機器翻譯文本進行人工編輯后再反饋給機器翻譯系統(tǒng)，系統(tǒng)可以重新學習對錯誤翻譯的更正，從而提高了準確性。目前，在BBC官網上，用戶可以自由選擇的語言多達40多種，幾乎可以涵蓋世界上所有受眾群體。

2.3 創(chuàng)新嘗試致力用戶體驗提升

社交媒體及新科技的出現(xiàn)既改變了信息傳播的方式，也為新聞的呈現(xiàn)方式提供了更多的可能。在追求效率提升的同時，BBC并沒有忽略用戶體驗，而是致力于尋求講述新聞的新方法，陸續(xù)開發(fā)了觸播（Touchcast）、圖形講故事（Graphical Storytelling）、沉浸式新聞（360 Video & VR -Immersive News）等項目，在互動性、可視化、現(xiàn)場感等方面都做出了有效的嘗試。談及他們所做的創(chuàng)新嘗試，BBC新聞實驗室的執(zhí)行產品經理大衛(wèi)·卡斯威爾（David Caswell）將新聞業(yè)的種種嘗試分為普通創(chuàng)新和生存創(chuàng)新。“普通創(chuàng)新顯然是其中的一部分，但還不夠。沒有生存創(chuàng)新：愿意質疑即將結束的時代的假設并重新想象新聞是什么，專業(yè)新聞將無法以可識別的形式生存。”[4]

當然，BBC新聞實驗室并沒有僅將自身定位為技術開發(fā)的工具，同時也積極推動創(chuàng)新項目的落地，在新聞業(yè)的革新方面做出了大量嘗試。聊天機器人便是其重點項目之一，這些機器人通常充當補充講故事的渠道，與在線網頁或廣播節(jié)目一起發(fā)布，讓用戶可以“邊讀邊聊”，從而獲取更多有針對性的信息。例如當受眾進入到BBC官網閱讀皇室婚禮的新聞時，他們可以選擇與機器人聊天并詢問相關問題，獲取到儀式的細節(jié)信息如梅根當天的著裝品牌等。數(shù)據(jù)顯示，受眾發(fā)現(xiàn)這種體驗很有趣，皇家婚禮機器人被添加到有關該主題的25個故事中，并在300萬個瀏覽器中加載。加載故事的人中約有20%使用過它，與之互動的每個人都提出了5至7個問題[5]。

3 BBC新聞實驗室?guī)淼乃伎寂c啟示

3.1 由“被動改變”轉為“主動布局”

由人工智能等技術引起的新一輪媒體改革最先出現(xiàn)在美國，近年來在技術浪潮的驅動下，國內各大媒體也紛紛求變，然而媒體的智能化改革始終依然是圍繞著傳統(tǒng)媒體展開，新技術在大多數(shù)情況下也僅被作為傳統(tǒng)媒體使用工具的延伸，并沒有真正被視作為未來發(fā)展新趨勢來部署和經營，這使得新聞的形式和內容創(chuàng)新十分受限。在這個過程中，傳統(tǒng)媒體想要突破困境，就必須主動出擊，打破固有的利用工具思維，從智能化轉型的深層面思考如何把握新趨勢迎接新挑戰(zhàn)。

如何應對新的挑戰(zhàn)，由“被動改變”轉為“主動布局”，則需要媒體人回歸背后動力機制，理解其演變軌跡。智媒化時代有三個特征：萬物皆媒、人機合一、自我進化[6]。即人與媒體、與媒體技術之間的關系不再是利用與被利用，而是相互協(xié)同、融合發(fā)展。人工智能技術在某種程度上解放了記者和編輯，但這并不意味著記者從此無事可做，媒體人應當圍繞新聞業(yè)自身的目標和社會對新聞業(yè)的期冀，大膽嘗試，并探索多樣的行動方案。

3.2 以受眾為中心，培養(yǎng)產品思維

人工智能時代帶來的受眾反饋增加，也為媒體機構提供了一個重新審視受眾需求的契機。2020年發(fā)布的《第46次中國互聯(lián)網絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》顯示，盡管我國網民規(guī)模逐年擴大，但我國網絡新聞用戶占網民整體比例卻在逐年下降；與此相較，即時通訊、短視頻、電商直播等領域卻迎來了爆發(fā)式增長[7]。這表明用戶的注意力正在轉向社交化、碎片化、娛樂化的平臺和內容，新聞業(yè)應當意識到這樣的轉變趨勢，并思考其原因與對策。

BBC新聞實驗室以項目制為單位的產品開發(fā)展現(xiàn)出產品思維在新聞生產中的高效與適配。所謂產品思維，就是針對用戶的某種需求，以問題為導向，最終通過具體化的產品來滿足對應需求的一種思維模式。美國西北大學的教授里奇·戈登認為：產品思維是當今媒體公司所采用的最重要的思維方式，尤其對于新聞機構而言，產品思維是最好的甚至是唯一能夠長期吸引用戶、維持可持續(xù)發(fā)展的思維方式[8]。產品思維要求媒體人能夠系統(tǒng)思考，在編輯室、技術人員以及業(yè)務人員之間進行有效溝通和合作，同時要善于分析數(shù)據(jù)，洞悉用戶的潛在需求。而不同于科技公司，在新聞機構中，新聞道德和社會使命也必須整合到整體的產品戰(zhàn)略之中。

3.3 對內引進人才，對外開放合作

技術是媒體走向智能化的基石，且人工智能等新技術并不為媒體行業(yè)所專屬，在利用的過程需要進行一番新的設計轉換，因而隨著新聞業(yè)與人工智能技術結合得越來越緊密，傳統(tǒng)媒體不僅要培養(yǎng)“全能型記者”，還要積極引進軟件算法方面的技術人才。在BBC新聞實驗室的核心人員架構之中，軟件工程師占據(jù)絕大多數(shù)，傳統(tǒng)的記者和編輯則寥寥無幾。反觀國內：一方面，傳統(tǒng)的媒體從業(yè)者的知識架構大多偏于人文社科，到了大數(shù)據(jù)時代，沒有一些數(shù)據(jù)分析能力和編程知識，實在難以應付如今的發(fā)展需求；另一方面，大量引進僅擁有技術而不懂媒體的人才，則會加劇內容生產與技術應用之間的割裂，也會使得新聞中人文關懷驟減。因而急需引進兼具人文情懷和技術思維，既掌握技術又懂媒體內容生產的新型人才。

人才培養(yǎng)與團隊重構則是一個漫長又十分關鍵的過程，在此背景下，新聞機構要積極與相關高校合作，達成業(yè)內動向與教學方向的雙向反饋，共同培養(yǎng)適應新需求的傳媒人才。除此以外，新聞機構還可以積極進行跨界融合嘗試，打破固有的傳播思維，緊跟技術發(fā)展的新動態(tài)，借力其他大型機構或科研院所來突破自身的技術局限。

3.4 保持新聞的溫度和深度

伴隨著人工智能的廣泛應用，新聞的溫度與深度也屢被提及。事實上，即使人工智能的算法和模型再精準，它也無法減少人工干預，在深度報道、評論分析等優(yōu)質內容生產的關鍵環(huán)節(jié)，專業(yè)的新聞生產團隊依然有著不可替代的壓倒性優(yōu)勢。人工智能帶來的并不是取代，而是增強，正如國際調查記者協(xié)會（ICIJ）的數(shù)據(jù)工程師Julien Martin認為的：“記者和編輯可以利用人工智能完成很多事情，我們并不是用人工智能制造證據(jù)，我們用人工智能來實現(xiàn)增強新聞。”[9]

新聞的溫度來源于媒體人的社會責任感，新聞的深度則來源于長期培養(yǎng)而成的思辨能力。媒體人首先要明確，新聞機構并不僅僅只是信息的發(fā)布終端，更承載著公民賦予的社會責任。在智能化轉變進程中，人文主義情懷不應該被機器思維所取代，而是應該到達一種新的高度，在關乎人類未來福祉的問題上如氣候問題有著非凡的洞見力，用新的技術手段讓受眾感知到問題，敢發(fā)聲也會發(fā)聲。

4 結語

目前，人工智能在新聞領域的應用還停留在較淺的層面，但隨著技術的迭代與進步，深入融合發(fā)展是毋庸置疑的。變革之下，主動尋求和探索將是媒體人的新常態(tài)，如何讓新聞產品散發(fā)著屬于這個時代的生命力，應該成為傳統(tǒng)媒體在轉型過程中深入思考的問題。

參考文獻

[1]The Future Today Institute.2018 Tech Trends For Journalism and Media[EB/OL].（2017-10-09）[2021-03-11].https：//futuretodayinstitute.com/2018-tech-trends-for-journalism-and-media/.

[2]彭蘭.更好的新聞業(yè)，還是更壞的新聞業(yè)？：人工智能時代傳媒業(yè)的新挑戰(zhàn)[J].中國出版，2017（24）：3-8.

[3]張凌霄.BBC的“統(tǒng)一編輯部”理念及其實踐[J].新聞論壇，2016（1）：21-24.

[4]David Caswell.Journalism innovation in the 2020s[EB/OL].（2020-01-29）[2021-03-11].https：// bbcnewslabs.co.uk/news/2020/journalisminnovation-2020s/.

[5]Catalina Albeanu.From social media to in-story experiences，chat bots help the BBC ‘do things faster and at scale[EB/OL].（2018-03-30）[2021-03-11].https：//www.journalism.co.uk/news/fromsocial-media-to-in-story-experiences-chat-botshelp-the-bbc-do-things-at-scale-and-faster-/s2/ a722596/.

[6]彭蘭.智媒化：未來媒體浪潮：新媒體發(fā)展趨勢報告（2016）[J].國際新聞界，2016，38（11）：6-24.

[7]第46次中國互聯(lián)網絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告[R].中國互聯(lián)網絡信息中心（CNNIC），2020-09-29.

[8]Rich Gordon.Yes，Product Thinking Can Save Journalism.Six Reasons Why News Media Need Product Thinkers[EB/OL].（2020-11-23）[2021-03-11].https：//knightlab.northwestern. edu/2020/11/23/product-thinking-can-savejournalism-product-management-news-media/.

[9]AP，A guide for newsrooms in the age of smart machines[EB/OL].（2017-02-22）[2021-03-11]. https：//insights.ap.org/industrytrends/ report-how-artificial-intelligencewill-impactjournalism.