人工​智慧​將成為廣電新聞業態的熱點？

文 | 趙剛 孫萌 姚瑩；轉載請註明來源及作者

人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。1956年，時任美國達特茅斯學院數學系助理教授的約翰·麥卡錫正式提出了「人工智慧」的概念。62年來，不同學科的學者們對人工智慧進行了大量研究，其概念也隨之變化拓展。儘管目前中外學者對人工智慧的概念尚未達成統一，但賦予機器以人類智力一直是人工智慧努力的方向，人工智慧正在成為國際競爭的新焦點和社會生產力的新引擎。

當前，人工智慧技術使廣電媒體進入到「智媒時代」， 廣電媒體需要密切關注人工智慧對傳統新聞業態所帶來的巨大沖擊，及時建立與人工智慧技術相匹配的新聞業務新正規化，力求在人工智慧時代重塑廣電媒體新聞業態的核心競爭力。

一、人工智慧對傳統廣電新聞業態的衝擊與變革

人工智慧的發展分為弱人工智慧、強人工智慧和超人工智慧三個階段。在弱人工智慧階段，機器基於基礎性的演算法模型，在文字、語音識別、視覺理解和自然語言處理方面具備了一定的反饋和處理能力，但機器並不真正擁有智慧；在強人工智慧階段，機器能夠推理和解決問題，甚至具有自我意識；在超人工智慧階段，機器則在所有領域都表現得比人類更為聰明。目前，人工智慧的發展處於弱人工智慧向強人工智慧過渡的階段，人工智慧技術使廣電媒體新聞業態在生產端、分發端和使用者端發生了深刻變化。

（一）新聞生產端：從人力生產到機器生產

在傳統的新聞生產中，新聞工作者往往依賴於受眾的新聞爆料或特定的「線人」、組織而獲得有價值的新聞線索。網際網路的出現，在很大程度上改變了新聞工作者獲取新聞線索和素材的方式。在常規的事實覈查手段之外，人工智慧為快速蒐集和梳理網際網路社交媒體上的可靠新聞線索提供了有效途徑。

美聯社News Whip公司2014年1月開始利用社交網路分類監測系統輔助報道決策，該公司通過演算法分析能夠預測79%的主要熱點新聞，使記者高效地發現新聞線索，做出選題決策。路透社於2016年11月公佈了其利用人工智慧技術開發的新聞線索挖掘軟體——「路透新聞追蹤器」（ReutersNews Tracer）。這款軟體的演算法設計了40項指標，用以對社交媒體上釋出的資訊進行評分，當綜合評分達到設定的閾值時，路透社的新聞記者就會考慮對其進行人工調查和報道。

如今，機器人完全可以勝任初級的重複性的新聞內容生產，自動化新聞在媒體行業的普及速度日益加快。

2009年，美國西北大學開發的StatsMonkey軟體自動從網頁中抓取大學棒球比賽的資料，12秒內就生成了一條簡訊，這是世界上人工智慧技術首次在新聞業態的應用。2014年，美聯社開始使用寫稿軟體Wordsmith撰寫公司季度財報文章，成為第一個採用人工智慧寫作的世界級新聞媒體。

在中國，機器人寫作新聞已經不是新鮮事物。2015年，騰訊財經開發的寫作機器人Dreamwriter開始撰寫新聞稿件，稿件的釋出時間與國家統計局公佈的資訊幾乎沒有時差。Dreamwriter還可針對不同目標使用者，同時撰寫「常規版」「民生版」「研判版」三種風格的新聞稿件。此後，國內各大媒體紛紛釋出了自己的自動寫稿機器人，如新華社的「快筆小新」、今日頭條的「張小明」、南方都市報的「小南」等。

人工智慧機器人所生產的自動化新聞不僅有文字和圖片格式，也包括音視訊格式。《今日美國報》使用Wibbitz人工智慧軟體來生成短視訊。路透社開發的一款體育報道軟體可以將NBA比賽圖片生成幻燈片式的短視訊，並自動生成三段式報道的音訊解說。國內方面，科大訊飛可以實現用智慧語音和文字分析技術製作有聲讀物，讓機器人自動生成抑揚頓挫、帶有特定說話人特色的語音；新華社于于2017年12月通過「媒體大腦」生成了中國第一條MGC視訊新聞。

由於工作性質的複雜性和創造性，長期以來，新聞主播的工作一直很難被機器所替代。隨著人工智慧技術的飛速發展，AI主播已經悄然走向新聞節目的前臺，改變著人們對於新聞主播的習慣性認知。

上海東方傳媒集團與微軟合作，於2015年12月推出了虛擬機器器人主播「小冰」。作為歷史上第一個專職的人工智慧主播，「小冰」負責主持東方衛視《看東方》早新聞的天氣播報板塊。除了涉足電視，「小冰」也融入了廣播節目。「小冰」可以自主生成新聞、評論、有聲少兒讀物，還可以寫詩、唱歌，適合多種廣播節目樣態。黑龍江廣播電視臺在十九大報道中，將虛擬主播「小智」請進了演播室，實現了人類主播與機器虛擬主播的對話。

國外方面，日本放送協會（NHK）從2018年4月起開始在節目中引入人工智慧主播Yomiko。Yomiko通過綜合眾多著名主播的閱讀新聞稿件的錄音，加上之前的對本地口音、地名、專有名詞的錄入，可以模擬真人主播的聲音，流利地播報為它寫好的新聞稿件。

（二）新聞分發端：從人工編輯、機器推薦到智慧互動

進入到網際網路時代，伴隨移動網際網路的興起，新聞內容的生產者開始與新聞內容分發平臺分離，新聞分發方式開始從人工編輯手動選取模式向機器基於使用者畫像智慧推薦模式轉變。

進入到人工智慧時代，智媒體技術提供了更多內容抵達個體使用者的方式，一對一智慧互動的新聞分發方式日益成為主流。

全球最早推出「聊新聞」這一智慧互動新聞分發方式的是美國大西洋月刊旗下的數字新聞網站Quartz。2016年2月，Quartz釋出了當時罕見的互動式新聞閱讀功能，全程通過對話互動的方式完成新聞推送。

國內出現「聊新聞」的模式略晚於國外：百度於2016年年底在「百度新聞」手機APP中推出了聊新聞功能。使用者通過幾輪聊新聞，「中美貿易戰」的來龍去脈就基本呈現了出來。

（三）新聞使用者端：從傳統接收裝置、智慧手機到智慧硬體

在人工智慧、物聯網、虛擬現實等新技術的推動下，廣電媒體的使用者硬體終端也在不斷迭代升級當中，傳統的收音機、電視機和手機等終端硬體逐漸被智慧硬體所替代。

人工智慧音箱是以智慧語音技術為基礎的智慧硬體，經過多年的技術創新和產品化嘗試，現已成為人工智慧音訊技術的入口級產品。

在美國市場，亞馬遜的兩款智慧音箱Amazon Echo和Echo Dot佔據了70%的份額。這兩款產品都配備了亞馬遜語音助手Alexa。蘋果公司在2017年的全球開發者大會上釋出了HomePod智慧音箱。這款音箱擁有6個麥克風，使用者可通過語音與它進行語音互動，瞭解最近的新聞、詢問體育比賽結果等。

國內廠商於2017年6月起相繼釋出多款智慧音箱，包括喜馬拉雅FM的「小雅」，阿里的「天貓精靈X1」，小米的「小愛同學」，百度的「raven H」「小度在家」等。小米在2017年智慧音箱發佈會上，還與中央人民廣播電臺官方音訊客戶端「中國廣播」達成戰略合作關係。

長虹、暴風、小米、TCL、樂視、海爾、聯想、微鯨等電視廠商相繼釋出人工智慧電視，語音互動是各廠商主推的與使用者互動交流的方式。

二、人工智慧在廣電新聞業態應用中存在的問題

儘管人工智慧技術已經從新聞的生產端、分發端和使用者端全面滲透至廣電新聞業，但是在人工智慧技術持續火熱的背後，亟待理性客觀地去梳理分析當前技術發展水平下，人工智慧在廣電新聞業態應用中所存在的問題。

（一）「人工智慧」概念被過度消費

從現實情況來看，「人工智慧」的概念存在被過度消費的現象，具體表現為過分誇大「人工智慧」的作用和影響，如認為人工智慧已經完全超過人類智慧、機器將替代記者編輯主持人、動輒就給智慧硬體冠以「人工智慧」標籤的觀念和做法。

以人工智慧電視為例，儘管業界都非常看好人工智慧電視市場的前景，但我國在面部識別、體感識別、情感識別等其他更深入的人機互動方式上還處於探索階段。即使在語音互動層面，目前的人工智慧電視也面臨著語音識別準確率受外界因素影響大、對自然語言的語義理解能力差等互動難題。

（二）人工智慧新聞產生「資訊繭房」效應

美國學者桑斯坦在《資訊烏托邦——眾人如何生產知識》一書中提出，在資訊傳播中，公眾只注意自己選擇的和使自己愉悅的資訊，將自身桎梏於像蠶繭一般的「繭房」之中。使用者從主動閱讀變為被動接收，決定使用者接收新聞的權利被轉移給演算法，長此以往，使用者會逐漸失去多元化資訊的接觸機會，沉浸在自己愛好選擇的環境之中，導致認知能力和判斷能力的退化。

人工智慧時代，廣電媒體在「使用者導向」的新聞生產和分發邏輯下，也會傾向於為使用者生產和推送符合使用者需求的音視訊新聞。在人工智慧技術尚未發展到可以真實、系統地洞察使用者需求的情況下，這種專注於個性化的新聞生產與分發仍然無法擺脫「資訊繭房」效應的困擾，由此造成公眾應知而未知的新聞未能送達公眾手中，廣電媒體的大眾公共資訊服務功能會因此受到影響。

（三）人工智慧新聞的演算法隱藏偏見

演算法是一組基於某種指定計算將輸入資料轉換為所需輸出的編碼的過程。2017年，皮尤研究中心推出的《演算法時代》研究報告指出：「演算法的客觀中立僅僅是理想。建立演算法的人即使盡量做到客觀中立，也不可避免地受到自身成長環境、教育背景、知識結構和價值觀的影響。」

廣電媒體所生產的人工智慧新聞，也不可避免地會受到演算法偏見的影響。為減少演算法偏見對人工智慧新聞所帶來的汙染，廣電媒體需要在演算法設計之初，儘量保證演算法的客觀、公正與真實性，並與媒體所秉承的價值觀保持一致。

（四）人工智慧新聞欠缺新聞理性

新聞事實背後的真相以及對事實的深度解釋，機器很難去捕捉和分析，在稿件生產過程中，機器不具有情感、道德和人文關懷精神。與人工智慧相比，人類智慧最大的優勢在於根據複雜的社會情境對新聞事實作出判斷和邏輯關係的推理，廣電媒體新聞工作者所具有的新聞理性是機器人無法比擬的。

以輿論監督類新聞為例，機器人記者沒有政治意識和大局意識，如果任由機器人主導新聞生產，將會降低公眾對廣電媒體的信任度，削弱新聞媒體的監督功能。

（五）人工智慧新聞使公民面臨隱私洩露、資料不當使用的風險

人工智慧新聞的線索蒐集、稿件撰寫和精準分發都是建立在對海量使用者的資料和分析基礎之上的，是以讓渡個人隱私為前提的。披著個性化服務的外衣對個人隱私的侵犯將是人工智慧新聞面臨的一個巨大困擾，甚至會成為一個重要的安全問題。

隨著人工智慧技術在新聞傳播領域的滲透，基於用戶數據的採集方式將更為隱蔽，範圍也將不斷擴大，使用者容易失去對資料收集的知情權。廣電媒體在為使用者提供人工智慧新聞的同時，也將面臨侵犯公眾隱私的風險。此外，資料開源雖然可以使資訊增值，但同時也會面臨資料被不當利用的風險。

三、人工智慧時代廣電媒體新聞業態的重塑

技術是推動傳媒業不斷髮展的動力，新的傳媒生產力的出現會對原有的傳媒生產關係進行重構，同時也會為傳媒的發展釋放出巨大的成長空間。

（一）新聞生產：以人為主導的人機協同

在人工智慧技術的發展過程中，人的主觀能動性和創造性始終是第一位的，以人為主導的人機協同生產將是人工智慧時代廣電媒體新聞生產的主流趨勢。

未來，新聞的生產者更加多元，使用者對新聞質量的要求不是降低了而是更高了。廣電媒體作為最有實力的新聞生產者，最終將回歸專業的新聞生產者的定位。

「人機協同」的新聞生產方式便於人工智慧和人類智慧發揮各自優勢，新聞產品的數量和質量將會大幅提升。

在新聞生產領域，廣電媒體還要格外關注新型機器人新聞產品——「感測器新聞」。廣電媒體可以通過攝像頭、無人機、行車記錄儀等智慧感測器採集裝置，自動監測發現新聞事件，自動生成資料新聞。

（二）新聞分發：新聞價值與使用者偏好的演算法協同

廣電媒體所生產的人工智慧新聞必須堅持「經濟利益必須服從社會效益」的新聞價值取向，並且不斷對人工智慧新聞的分發演算法進行改進。

在新聞分發演算法構建階段，廣電新聞工作者要與演算法工程師緊密溝通，將新聞輿論導向、新聞事件的社會效應等新聞價值理念融入演算法的設計中，將新聞價值演算法化和模型化。未來，由廣電媒體推送至使用者的新聞產品將兼顧到新聞價值與使用者偏好，實現二者的協同分發。

（三）新聞終端：與人工智慧軟硬體商協同開發視聽終端

人工智慧時代，萬物皆媒體，所有終端都可以成為新聞的入口。廣電媒體應積極與人工智慧軟硬體商合作，提前佈局人工智慧視聽終端，不可再固守頻率、頻道等既有壟斷資源。

對於廣播媒體，要積極搶佔人工智慧音箱入口。人工智慧音箱的應用場景不僅侷限於有人駕駛或無人駕駛的車載環境，在居家休閒場景也有廣闊的空間。

對於電視媒體，人工智慧電視具有成為智慧家庭入口的優勢。未來的人工智慧電視將不僅是家庭智慧媒體中心，還將是智慧家庭管家，可以與家裏的其他智慧裝置互聯互通。

除此之外，VR/AR/MR裝置、可穿戴裝置也正在成為新聞傳播的新型終端，廣電媒體也應密切留意。

（四）媒體競爭力：資料資源與內容資源的協同

資料是新聞生產的新思維、新資源，人工智慧技術的應用是以大資料資源和內容資源為基礎的。未來媒體之間的競爭，在一定程度上表現為資料平臺與資料採集、處理能力的競爭：誰掌握的資料資源多，誰就能在資料權力的博弈中佔據優勢；誰擅於利用資料並經營資料，誰就將享受資料驅動帶來的紅利。

相對於網際網路企業，廣電媒體在資料資源建設上具有天然劣勢。廣電媒體要充分利用現有的有線電視網路、IPTV網路，儘早建立資料維度豐富、數據接口可擴充套件的用戶數據庫；同時，積極與網際網路企業合作，從網際網路端導流沉澱廣電用戶數據。

（五）媒體組織架構：從科層制向扁平化管理機制演變

大膽預測，傳統的頻率、頻道制將會在廣電媒體內部逐漸消失，一個大型廣電媒體將來可能會擁有成百上千的工作單元，這些工作單元將專注於為使用者生產特定垂直細分領域的內容。

伴隨著管理機制的變化，廣電媒體內部還會建立基於人工智慧傳媒技術的新型內容統籌部門——人工智慧總編室。單一型的技能或知識掌握者必將會讓位於擅長理解、分析、應用和表述資料的複合型知識人才，只會對新聞素材進行復制、貼上的媒體工作者將會被最早淘汰出新聞傳播崗位。

（六）新聞失範：法律法規約束與公眾監督的協同

針對人工智慧新聞可能出現的新聞失範的問題，廣電媒體應建議立法機構和行業管理部門儘早出臺針對人工智慧新聞的法律法規與規章制度，同時制定媒體內部的管理細則，明確人工智慧新聞的內部問責機制。

除了法律法規和規章制度的約束，公眾監督也是防止人工智慧新聞失範的重要舉措。公眾是人工智慧新聞的使用者和潛在侵權物件。公眾的積極監督與舉報，對人工智慧技術導致的新聞失範行為也會起到制約作用。

四、結語

人工智慧技術與新聞的結合是不可逆轉的趨勢，是廣電媒體不容錯過的風口。蘋果公司執行長蒂姆·庫克對人工智慧曾有一段令人深思的評價：「我並不擔心機器人會像人一樣思考，我擔心人像機器一樣思考。」風口之上的廣電人應順應時代需求和技術革新的變化，從個人、機構、技術、體制機制和法律層面積極應對，讓人工智慧技術成為新聞傳播工作的得力助手，繼續推動廣電媒體新聞業蓬勃發展。