更好的新闻业，还是更坏的新闻业——人工智能时代传媒业的新挑战.pdf
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BENQI
HUATI
│
本期
话题
CHINA PUBLISHING JOURNAL
2017 年 12 月下 第 24 期
3
从 13 世纪欧洲哲学家拉蒙·柳利（Romon Llull）最早提出了“逻辑机”的设想，到 1955 年
美国科学家约翰·麦卡锡（John McCarthy）第一次明确提出“人工智能”一词，到谷歌公司的
阿尔法狗（AlphaGo）战胜世界顶尖围棋选手李世石，人工智能技术正在颠覆人们的生活和想象。
《本期话题》的三篇文章围绕人工智能的出现对传媒业的影响展开。智能时代给传媒业带来了新
的可能和生产方式等新的变革，也带来了对于“真相”的迷思和“信息茧房”效应的形成。人工
智能时代新闻媒体机构如何运用技术手段进行有效转型等问题，也带给我们新的启示。
更好的新闻业，还是更坏的新闻业？
——人工智能时代传媒业的新挑战
□文│彭 兰
[ 摘要 ]
人工智能、社会化媒体、大数据、物联网、VR/AR 等技术的进展，将为未来的传媒
业带来用户分析的场景化、精准化与智能化，新闻生产的机器化、智能化与分布式，
新闻分发的社交化、个性化，新闻体验的临场化，互动反馈的传感化与智能化，这
些变化都意味着媒体正在进入智能化时代。但另一方面，新媒体时代，后真相的困
扰进一步凸显，信息茧房问题和回声室效应也愈加突出。智能化媒体会带来更好的
新闻业，还是更坏的新闻业，决定者仍然是人。专业主义的坚持与升级、公民媒介
素养的扩展、人与人连接模式的优化、人与机器的协同以及机器时代新的约束与伦
理，都是在智能时代创造一个更好的新闻业的可能路径。
[ 关键词 ]
人工智能 智能化媒体 机器写作 后真相 信息茧房
2017 年 5 月，“阿尔法狗”以 3:0 战胜世界排名
第一的人类围棋选手柯洁的事实，让人们再次感知
到机器向人的步步逼近。虽然“阿尔法狗”表示不
再与人对弈，但人工智能的挑战，才刚刚开始，受
到其冲击的也包括传媒业，特别是在新闻生产领域。
一、智能化媒体 ：新闻业的新可能
无论我们是否认可与接受，人工智能技术正在
进入到新闻业。作为计算机科学的一个分支，人工
智能已经存在了几十年，其目标是了解人类智能的
本质，以模拟、延伸和扩展人的智能。其中的语言
识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等，都
与新闻信息生产相关。近几年，以机器新闻写作为
代表的应用，更是意味着人工智能及相关技术正在
进入到新闻业的核心领地。
与此同时，社会化媒体、大数据、物联网、
VR/AR 等各种技术的进展，也与人工智能的发展
相互呼应，它们的共同作用，正在带来新闻生产、
传播、消费的各个环节的一些变化。其主要趋势表
现为以下几点。
1. 用户分析 ：场景化、精准化与智能化
类似于“今日头条”“一点资讯”这样的个性化
信息推送的平台，在今天已经得到普遍接受，但是，
未来的新闻分发，也许不会止步于这样一种模式。
智能化的媒体将更好地洞察每个个体用户在特
定场景下的行为与需求，并智能推荐其所需要的信
息与服务。
不同场景下，人们的具体需求是有差异的，而
构成场景的基本要素应该包括 ：空间与环境、用户
实时状态、用户生活惯性、社交氛围等，对用户所
处的场景的洞察与分析，将依赖于包括可穿戴设备
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在内的移动终端以及处于各种时空环境中的智能化
物体。
今天媒体对用户的分析，主要是基于群体分析
或者对个体行为的分析。群体分析是粗“颗粒”的，
精细度自然有限，即使是对个体行为的分析，也有
着一定的局限性。因为，目前的新闻受众的行为分
析主要是对用户阅读行为的分析，而个体的阅读行
为虽然在一定程度上反映了其兴趣与偏好，但并不
能代表他的全部阅读需求。未来的用户分析将是综
合性的，是基于阅读、社交、服务以及实时场景等
综合数据建立的立体的用户“塑像”，而不是平面
的用户“画像”。
伴随着场景化、精确化用户分析的，是用户与
内容之间的智能化匹配。各种智能物体不仅可以为
用户场景分析提供数据或依据，也能作为新闻接收
的终端为用户提供无所不在的信息获取。从随身的
手机、可穿戴设备，到家庭内或各种移动空间中的
智能系统，再到智能汽车这样的新信息系统，未来
人们可以在各种环境中利用不同的终端获得更有针
对性的信息。
2. 新闻生产 ：机器化、智能化与分布式
基于自动化数据采集和新闻模板完成的机器写
作，在近年来已经进入实践，这为财经、体育等领
域的某些新闻写作提供了一种便捷的方式。
未来的机器新闻写作是否会停留在这类程式化
的写作模式中？答案也许是否定的。“微软小冰”
与钱江晚报等媒体的合作，就在向更广泛的领域的
延伸。“基于大数据分析，小冰可以准确追踪受众
关注的热点和话题，并以此为基础有的放矢产出与
投放信息”，
[1]
在奥斯卡获奖者的预测等方面，小
冰也显现了它的实力。可以预见，在新闻生产领域
引入智能化的机器，不仅是为了将人从某些机械、
刻板的工作中解放出来，更重要的方向是与人协作，
拓展人在某些报道领域的能力，人机协作，将在新
闻选题的策划与发现、新闻深层规律的探析、未来
趋势的预测以及传播效果的预判等方面带来新可能。
未来，智能化机器将进一步进入到新闻信息的
采集、分析、写作等环节，改变现有的生产模式。
而物联网的应用，将使得万物都有可能成为新闻信
息的采集者与传播者，“万物皆媒”，将是机器化、
智能化新闻生产的基础。
另一方面，由多元主体在去中心化的模式下完
成的协作式报道，在未来将更为普遍。
社会化媒体的应用，使得新闻生产逐步趋向分
布式，即多种主体在自我协同下共同参与某一个话
题的信息生产，完成对事实全貌的构建。维基百科
便是分布式知识生产方面的一个典范，而在新闻领
域，借助一些开放平台，人的“认知盈余”与机器、
智能物体的智能资源结合在一起，将有助于对一个
特定的新闻主题建立起丰富的认知框架，也有助于
推动人们在某些角度下的深入挖掘。
分布式新闻生产模式意味着“万众皆媒”。各
种主体的资源贡献与整合，报道任务的分配与报道
过程的协同，是发展的核心。在其中，机器智能或
许将扮演越来越重要的角色。
3. 新闻分发 ：社交化、个性化
除了对个体用户的分析与匹配外，新闻到达用
户，还需要通过一些集中的新闻分发平台。今天，
除了媒体的专业平台之外，社会化媒体和个性化新
闻客户端是网络新闻分发的另外两种主要渠道，它
们在用户那端的重要性，正在赶超专业媒体平台。
这两类平台，带来了新闻分发的两种趋向 ：其
一是社交化。也就是说，用户的社交网络成为信息
流动的渠道，同时也成为信息过滤的一种机制。其
二是个性化。也就是用户的个性化偏好成为信息分
发的基本依据。这两者的结合，使得传统媒体平台
在新闻分发中的控制权受到削弱，而用户获得新闻
信息的通道却更为多样与“可自控”。但新的分发
机制，也使得后真相、信息茧房和回声室效应等问
题变得突出。
4. 新闻体验 ：临场化
VR/AR 等技术，将为人们塑造全新的新闻临
场感。
尽管以往的电视直播在视觉上传达了一定的
“现场感”，但观众与现场的关系是基于二维画面
的“观看”，这种现场感是建立在经过加工的现场
上的，在某种意义上，甚至是一种“假现场”。而
新的技术将创造媒体用户与现场的新关系——“临
场”，即进入现场。
网络视频直播、VR 和 AR 等新技术可以从不
同方面推动新闻用户在新闻事件中的“临场感”或
“进入感”。尤其是 VR/AR，它们可以营造出让用
户在三维空间里直接“到达”现场的体验，让用户
360 度沉浸于现场。
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