關(guān)于人工智能時(shí)代新聞倫理與法規(guī)的思考

許向東

【關(guān)鍵詞】人工智能 ?新聞傳播 ?新聞倫理與法規(guī) ?數(shù)據(jù)保護(hù)

【中圖分類(lèi)號(hào)】TU984.2 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A

【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2018.24.006

人工智能是什么？它會(huì)如何發(fā)展？它會(huì)給我們的生活、工作帶來(lái)哪些影響？由于學(xué)科領(lǐng)域的不同，關(guān)于其定義和邊界很難形成共識(shí)。人工智能對(duì)傳媒業(yè)的影響，包括如何提高新聞生產(chǎn)的效率，是否對(duì)新聞從業(yè)者造成職業(yè)壓力，以及是否會(huì)對(duì)新聞倫理與法規(guī)產(chǎn)生沖擊等，已經(jīng)成為新聞傳播領(lǐng)域的關(guān)注點(diǎn)。

人工智能引發(fā)了新聞倫理與法規(guī)的新問(wèn)題

在傳統(tǒng)媒體時(shí)代，傳媒業(yè)相互競(jìng)爭(zhēng)、追逐利潤(rùn)，引發(fā)了諸如虛假新聞、有償新聞、媒體審判、新聞侵權(quán)等違背新聞倫理與法規(guī)的現(xiàn)象。當(dāng)前，人工智能技術(shù)逐漸滲透到新聞產(chǎn)品的生產(chǎn)、傳播過(guò)程中，在實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)推送、高效生產(chǎn)的同時(shí)，也帶來(lái)了新的倫理與法規(guī)問(wèn)題。

數(shù)據(jù)的非法采集和過(guò)度分析。數(shù)據(jù)是人工智能時(shí)代的重要資源，擁有足夠體量的數(shù)據(jù)是進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、深度挖掘的前提。因此，為了擁有大量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的采集范圍日漸廣泛，采集方式也日漸隱蔽，無(wú)形中就增加了個(gè)人數(shù)據(jù)被非法收集和過(guò)度分析的風(fēng)險(xiǎn)。

信息劇增時(shí)代是一個(gè)生產(chǎn)大量數(shù)據(jù)和消費(fèi)大量數(shù)據(jù)的時(shí)代，人們?nèi)找娣彪s的社會(huì)活動(dòng)在不斷地產(chǎn)生著不可計(jì)量的數(shù)據(jù)。從所有權(quán)的角度來(lái)看，依據(jù)法律，每個(gè)人不僅擁有個(gè)人數(shù)據(jù)的所有權(quán)，而且有權(quán)利知道是哪些機(jī)構(gòu)在收集自己的數(shù)據(jù)、收集了哪些數(shù)據(jù)、被收集的數(shù)據(jù)將用于何處，等等。如果在未告知對(duì)方的情況下收集個(gè)人數(shù)據(jù)，這就是一種違背職業(yè)倫理和相關(guān)法規(guī)的行為。

當(dāng)前，社交媒體的普及和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的不斷升級(jí)，不僅使得技術(shù)人員能夠從看似沒(méi)有價(jià)值的事物中提取信息，將其轉(zhuǎn)化成有用的數(shù)據(jù)，而且也為大數(shù)據(jù)企業(yè)深入分析數(shù)據(jù)、找到數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性提供了便利。一組孤立的、零散的數(shù)據(jù)也許不具備較高的價(jià)值，但是，如果與其他組數(shù)據(jù)放在一起考慮，發(fā)現(xiàn)其中的相關(guān)關(guān)系以及相關(guān)關(guān)系的強(qiáng)弱，將有助于我們比以往更容易、更清晰地分析事物，尤其是在發(fā)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值，以及預(yù)測(cè)某類(lèi)事物的發(fā)展趨勢(shì)方面。“互聯(lián)網(wǎng)+”為創(chuàng)造新的商業(yè)模式開(kāi)辟了思路，而大數(shù)據(jù)分析技術(shù)則為實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。當(dāng)前，為建設(shè)一個(gè)透明、高效的服務(wù)型政府，政府部門(mén)在逐漸開(kāi)放數(shù)據(jù)庫(kù)，一些網(wǎng)站尤其是社交媒體平臺(tái)也不同程度地開(kāi)放了用戶(hù)的實(shí)時(shí)信息，這就為個(gè)別大數(shù)據(jù)商業(yè)機(jī)構(gòu)提供了抓取和挖掘數(shù)據(jù)的機(jī)會(huì)。當(dāng)數(shù)據(jù)（尤其是包含了用戶(hù)個(gè)人的經(jīng)濟(jì)狀況、社交范圍的數(shù)據(jù)）間的關(guān)系被建立起來(lái)，這些數(shù)據(jù)越是被深度挖掘，其商業(yè)價(jià)值就越大。在傳統(tǒng)媒體主導(dǎo)的時(shí)代，受眾的注意力是最值錢(qián)的，而現(xiàn)在則發(fā)生了根本性變化，受眾的透明度——所留下的各種行為痕跡（數(shù)據(jù)）更值錢(qián)、更好賣(mài)。因此，建立數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析的實(shí)施規(guī)則，有助于消除個(gè)人數(shù)據(jù)的違規(guī)采集和過(guò)度挖掘現(xiàn)象。

算法偏見(jiàn)和算法透明度。按照常理，算法作為一種數(shù)學(xué)表達(dá)，理應(yīng)拋棄了人類(lèi)在信息傳播中具有的獵奇、歧視、偏見(jiàn)等不良因素，但現(xiàn)實(shí)并非如此。所謂的算法偏見(jiàn)（algorithmic bias），是指在看似客觀中立的算法程序的研發(fā)中，其實(shí)帶有研發(fā)人員的偏見(jiàn)、歧視等，或者所采用的數(shù)據(jù)帶有偏見(jiàn)或歧視。[1]算法是通過(guò)數(shù)據(jù)運(yùn)算來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的，運(yùn)算過(guò)程將涉及數(shù)據(jù)的質(zhì)量、研發(fā)人員對(duì)數(shù)據(jù)的篩選等因素。其中，數(shù)據(jù)的體量、準(zhǔn)確性、適用范圍等直接關(guān)系到算法決策和運(yùn)算的結(jié)果。在研發(fā)人工智能系統(tǒng)的過(guò)程中，研發(fā)人員所使用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的分布狀況，以及對(duì)算法進(jìn)行應(yīng)力測(cè)試的過(guò)程，都會(huì)影響人工智能的決策與選擇，使得各式各樣的偏見(jiàn)、歧視被技術(shù)客觀性的外衣包裹。另外，算法和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品總是會(huì)反映其建造者的設(shè)計(jì)選擇，如若程序員們本身帶有偏見(jiàn)，那么編寫(xiě)出來(lái)的程序帶有偏見(jiàn)就不足為奇了。[2]當(dāng)前，算法偏見(jiàn)主要有如下幾種：一是“互動(dòng)偏見(jiàn)”，指在算法系統(tǒng)與用戶(hù)互動(dòng)過(guò)程中使算法產(chǎn)生的偏見(jiàn)，當(dāng)機(jī)器被設(shè)定為向周?chē)h(huán)境學(xué)習(xí)時(shí)，它們不能決定要保留或者丟棄哪些數(shù)據(jù)，也無(wú)法判斷哪些數(shù)據(jù)是對(duì)的或錯(cuò)的;二是“潛意識(shí)偏見(jiàn)”，指算法將錯(cuò)誤的觀念與種族和性別等因素連結(jié)起來(lái);三是“選擇偏見(jiàn)”，指受數(shù)據(jù)影響的算法，導(dǎo)致過(guò)于放大某一族群或群組，從而使該算法對(duì)其有利，而代價(jià)是犧牲其他群體;四是“數(shù)據(jù)導(dǎo)向的偏見(jiàn)”，指用來(lái)訓(xùn)練算法的原始數(shù)據(jù)已經(jīng)存在偏見(jiàn)了，機(jī)器不會(huì)質(zhì)疑所接收到的數(shù)據(jù)，只是單純地尋找其中的模式。如果數(shù)據(jù)一開(kāi)始就被扭曲，那么其輸出的結(jié)果，也將會(huì)反映這一點(diǎn)。[3]

算法的透明度問(wèn)題本質(zhì)上也是新聞生產(chǎn)的透明度問(wèn)題。傳統(tǒng)的新聞生產(chǎn)流程較為簡(jiǎn)單，從素材的采集加工，到編輯整合，再到播發(fā)，公眾多多少少都有所了解。而披著“高科技”外衣的“算法”則讓人感覺(jué)有些“高深莫測(cè)”了。諸如“是哪些人研發(fā)了這個(gè)算法”“這個(gè)算法的運(yùn)算目的是什么”“誰(shuí)對(duì)運(yùn)算的結(jié)果負(fù)責(zé)”以及“設(shè)計(jì)推薦算法需要參考哪些指標(biāo)”等類(lèi)似的問(wèn)題在等待著回答，但遺憾的是，算法自身的復(fù)雜性再加上無(wú)法洞悉的“算法黑箱”的存在，增加了公眾對(duì)算法的設(shè)計(jì)原理、運(yùn)行邏輯的理解難度。算法的透明度不僅牽涉新聞生產(chǎn)流程的“客觀性”“公平公正”，而且關(guān)聯(lián)著公眾對(duì)新聞傳媒、新聞產(chǎn)品質(zhì)量的信任，更使得“算法”的透明度問(wèn)題日益被人們關(guān)注。因此，提升算法透明度的意義非同尋常，特別是隨著算法在新聞生產(chǎn)、新聞推送的應(yīng)用日漸增多，“透明度”越來(lái)越多地被用作合法化新聞的規(guī)范基礎(chǔ)，透明度不僅可以對(duì)新聞算法的功能進(jìn)行有價(jià)值的檢查，還可以提高算法對(duì)道德、文化和認(rèn)識(shí)論的影響力。[4]

對(duì)隱私權(quán)與數(shù)據(jù)保護(hù)的憂(yōu)慮。隨著人們與外界交往活動(dòng)的增加，以及記錄、存儲(chǔ)和傳播信息的技術(shù)日益完善，大量涉及公眾個(gè)人的數(shù)據(jù)被卷入了信息洪流之中，人們掌控自己信息的權(quán)利和能力被削弱，變得愈加透明，正如麻省理工學(xué)院的研究人員所發(fā)現(xiàn)的，只需掌握四個(gè)時(shí)空移動(dòng)數(shù)據(jù)，就可以辨識(shí)出95%的個(gè)人身份信息。[5]大數(shù)據(jù)時(shí)代使得隱私被侵犯的概率以及善后的難度成倍增加，一旦造成傷害，就無(wú)法補(bǔ)救，即使你刪除了原文，無(wú)數(shù)影像文件依然存在。[6]

近幾年，推薦算法是國(guó)內(nèi)外大多數(shù)新聞APP和社交媒體平臺(tái)使用的主流，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)持續(xù)關(guān)注用戶(hù)的閱讀數(shù)據(jù)，來(lái)提升新聞生產(chǎn)的個(gè)性化和新聞推送的準(zhǔn)確率。推薦算法的實(shí)質(zhì)就是大數(shù)據(jù)分析。通過(guò)抓取和分析用戶(hù)的年齡、性別、職業(yè)、文化水平、收入水平等人文信息，以及閱讀時(shí)的接觸時(shí)長(zhǎng)、接觸頻率、接觸動(dòng)機(jī)等行為信息，將用戶(hù)的零散數(shù)據(jù)匯聚在一起，運(yùn)用算法實(shí)現(xiàn)用戶(hù)的精準(zhǔn)畫(huà)像，推測(cè)出用戶(hù)的個(gè)人特征、閱讀偏好等。

我們?cè)谑褂没ヂ?lián)網(wǎng)的時(shí)候經(jīng)常遇到“授權(quán)提示”，通過(guò)授權(quán)我們獲取了某些操作上的便捷和高效，實(shí)質(zhì)上，這是用戶(hù)在“被愿意”的情況下，通過(guò)“讓渡”隱私來(lái)?yè)Q取便利。2013年以來(lái)，美國(guó)傳媒行業(yè)開(kāi)始利用傳感器采集數(shù)據(jù)并將之用于新聞報(bào)道。安裝在公共場(chǎng)所的各類(lèi)傳感器可以24小時(shí)不間斷地采集人們的信息，此外，運(yùn)動(dòng)手環(huán)、智能手機(jī)、電子閱讀器等配置的一些軟件也可以隨時(shí)隨地采集使用者的個(gè)性化數(shù)據(jù)。在各式各樣的傳感設(shè)備面前，人們幾乎無(wú)隱私可言，而且無(wú)法知曉自身的哪些信息被采集了，被采集的數(shù)據(jù)又是如何被使用的。當(dāng)我們?cè)谏鐣?huì)活動(dòng)中產(chǎn)生的信息，尤其是一些較為敏感的數(shù)據(jù)，在不知不覺(jué)地被收集、被分析，甚至被用于商業(yè)目的時(shí)，或者原本屬于個(gè)人的私密空間被他人“窺視”和“分享”時(shí)，這就預(yù)示著人們?cè)诒Ｗo(hù)個(gè)人隱私、控制和管理個(gè)人數(shù)據(jù)上已經(jīng)處于弱勢(shì)地位了。

如何應(yīng)對(duì)人工智能技術(shù)對(duì)新聞傳播的負(fù)面影響

技術(shù)紅利與技術(shù)缺陷是相伴相生的，作為一個(gè)還不完善的新生事物，人工智能不可避免會(huì)產(chǎn)生一些新聞倫理與法規(guī)方面的問(wèn)題。分析問(wèn)題的根源以規(guī)避負(fù)面影響的產(chǎn)生，將有助于人工智能最大化地發(fā)揮自身價(jià)值。

法規(guī)建設(shè)層面。倫理是人類(lèi)文明的朝陽(yáng)，法規(guī)是人類(lèi)文明的落日，是規(guī)范社會(huì)行為時(shí)不得已而為之的他律。第一部個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)法，是1973年的《瑞典數(shù)據(jù)法》。而美國(guó)則是第一個(gè)明確提出保護(hù)隱私權(quán)，并在1974年通過(guò)了《隱私法》的國(guó)家，1988年制定了《電腦匹配與隱私權(quán)法》，1998年美國(guó)國(guó)會(huì)又通過(guò)了《網(wǎng)上兒童隱私權(quán)保護(hù)法》。為解決互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代對(duì)用戶(hù)個(gè)人數(shù)據(jù)的收集、使用等問(wèn)題，1996年歐盟通過(guò)了《關(guān)于個(gè)人數(shù)據(jù)處理保護(hù)與自由流動(dòng)指令》，2016年又制定了《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（GDPR），并于2018年5月25日在歐盟28個(gè)成員國(guó)生效。

為了加強(qiáng)對(duì)電信、金融、醫(yī)療等服務(wù)機(jī)構(gòu)中使用個(gè)人數(shù)據(jù)信息的管理，2013年2月，我國(guó)開(kāi)始實(shí)施《信息安全技術(shù)公共及商用服務(wù)信息系統(tǒng)個(gè)人信息保護(hù)指南》，該標(biāo)準(zhǔn)的顯著特點(diǎn)是將個(gè)人信息劃分為一般信息和敏感信息兩個(gè)類(lèi)別，個(gè)人信息的使用前提是知情同意，并且要求在被使用后予以刪除等。

2017年6月1日開(kāi)始施行的《網(wǎng)絡(luò)安全法》也有關(guān)于保護(hù)公民合法權(quán)益的規(guī)定：網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)者應(yīng)當(dāng)對(duì)其收集的用戶(hù)信息嚴(yán)格保密;網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)者收集、使用個(gè)人信息，應(yīng)當(dāng)遵循合法、正當(dāng)、必要的原則，公開(kāi)收集、使用規(guī)則，明示收集、使用信息的目的、方式和范圍，并經(jīng)被收集者同意;網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)者不得泄露、篡改、毀損其收集的個(gè)人信息;未經(jīng)被收集者同意，不得向他人提供個(gè)人信息。[7]為了最終將個(gè)人信息的控制權(quán)歸還給用戶(hù)本人，各國(guó)相繼出臺(tái)的個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)主要有以下幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：一是采集數(shù)據(jù)信息時(shí)，必須得到用戶(hù)本人的知情同意;二是將知情程度延展到數(shù)據(jù)抓取的方法、數(shù)據(jù)使用目的、是否同意再次出讓;三是用戶(hù)有權(quán)隨時(shí)查看、更正和刪除數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)時(shí)，有權(quán)要求修改;四是建立投訴、舉報(bào)制度，并制定了明確的處罰條例。

長(zhǎng)期以來(lái)，法律的制定與實(shí)施往往滯后于新技術(shù)、新實(shí)踐的發(fā)展。當(dāng)前，明確責(zé)任的歸屬問(wèn)題以及由此衍生的人們對(duì)人工智能的信任問(wèn)題，已經(jīng)成為影響人工智能技術(shù)發(fā)展的瓶頸。人工智能在眾多領(lǐng)域的應(yīng)用，尤其是無(wú)人駕駛汽車(chē)、醫(yī)療機(jī)器人等的誕生，加速了構(gòu)建適用于人工智能的法律體系的步伐。目前，在缺乏參照系的情況下，對(duì)于新出現(xiàn)的人工智能案例，可以適用現(xiàn)有法律（如侵犯隱私、一般的侵權(quán)等）[8]，但這僅僅是權(quán)宜之計(jì)，作出前瞻性的立法布局，在恰當(dāng)?shù)臅r(shí)候制定適用于人工智能的法律法規(guī)體系，從根本上解決問(wèn)題，則是各國(guó)在人工智能時(shí)代的最佳應(yīng)對(duì)策略。

媒體責(zé)任層面。快速與個(gè)性化是人工智能應(yīng)用于傳媒業(yè)的最顯著的特征。人工智能對(duì)新聞價(jià)值的判別主要基于算法，致使其在生產(chǎn)和推送中更側(cè)重于那些公眾“欲知而未知”的內(nèi)容，而那些涉及公共利益，包含一定政策性、知識(shí)性的內(nèi)容，即廣大公眾“應(yīng)知而未知”的內(nèi)容，則較難納入生產(chǎn)和推送的范圍。算法的存在價(jià)值就是幫助人們作出選擇，而選擇本身就意味著放棄。如果公眾長(zhǎng)期受到智能生產(chǎn)、智能排序和智能推薦的影響，接觸到和所選擇的僅僅是基于個(gè)人偏好或者智能軟件所推送的新聞信息，就難免限制公眾的視野，使公眾處于信息溝通與交流的孤島之中。由此所形成“信息繭房”，對(duì)個(gè)體而言，主要影響的是公眾個(gè)人社會(huì)化的過(guò)程與結(jié)果，但對(duì)整個(gè)社會(huì)而言，就會(huì)減少不同聲音之間的碰撞、不同觀點(diǎn)之間的交鋒，社會(huì)輿論趨于單一和一致化。在多元的社會(huì)輿論環(huán)境中求得動(dòng)態(tài)的平衡，才是社會(huì)和諧發(fā)展的正常過(guò)程。因此，新聞傳媒不能以人工智能有助于為自身的發(fā)展帶來(lái)轉(zhuǎn)機(jī)為借口，而忽略了新聞傳播的多樣性和多元化。

當(dāng)前，人工智能技術(shù)使得新聞產(chǎn)品的商業(yè)屬性被突出強(qiáng)調(diào)，原來(lái)的新聞“5W”要素有了新的解讀，變成了：誰(shuí)在乎;他們?yōu)榇讼敫冻鍪裁?媒體和廣告商在哪里可以找到這些人;什么時(shí)候提供這些新聞才是有利可圖的;為什么這個(gè)可以賺錢(qián)。[9]這種轉(zhuǎn)變預(yù)示著以消費(fèi)者為導(dǎo)向的商業(yè)模式加劇了對(duì)傳統(tǒng)新聞生產(chǎn)模式的侵蝕，新聞傳播的公共服務(wù)性再次被削弱。

在我國(guó)，新聞傳媒不僅是信息傳播渠道，還擔(dān)負(fù)著宣導(dǎo)撫慰的職責(zé)，需要與政府良性互動(dòng)，進(jìn)而發(fā)揮協(xié)調(diào)利益、疏導(dǎo)矛盾的功能。目前，人工智能技術(shù)還不具備從宏觀上透徹地了解社會(huì)現(xiàn)狀與發(fā)展進(jìn)程的能力，也無(wú)法在新聞的生產(chǎn)與發(fā)布上體現(xiàn)大局意識(shí)。在把尊重公眾的知情權(quán)、回應(yīng)公眾的關(guān)切與政府當(dāng)前的工作重心結(jié)合起來(lái)，把服務(wù)、滿(mǎn)足公眾需求與教育引導(dǎo)公眾、提高公眾的素養(yǎng)結(jié)合起來(lái)等方面，人工智能還有很長(zhǎng)的路要走。當(dāng)在新聞信息傳播中出現(xiàn)倫理失范和違反法律法規(guī)時(shí)，“這是算法的結(jié)果”和“這是機(jī)器生成的”不能成為傳媒推卸責(zé)任的“擋箭牌”。

技術(shù)完善層面。當(dāng)前，加強(qiáng)個(gè)人隱私和數(shù)據(jù)保護(hù)是較為緊迫的任務(wù)，切實(shí)可行的方法有研發(fā)“匿名化處理”技術(shù)和推廣具有個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)功能的軟件產(chǎn)品。匿名化處理是指互聯(lián)網(wǎng)公司或數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)在實(shí)施數(shù)據(jù)分析之前，移除所采集的數(shù)據(jù)中可識(shí)別個(gè)人信息的部分，使數(shù)據(jù)主體不再被識(shí)別出來(lái)。這種做法既可以降低暴露個(gè)人敏感信息的風(fēng)險(xiǎn)，還有助于保證用戶(hù)對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能的信任度。

國(guó)外互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)上所研發(fā)的有助于保護(hù)個(gè)人數(shù)據(jù)隱私的產(chǎn)品和服務(wù)主要有兩類(lèi)：一是協(xié)助加密、反追蹤或者銷(xiāo)毀個(gè)人數(shù)據(jù)的軟件，二是去掉了數(shù)據(jù)搜集功能的搜索引擎。用戶(hù)的網(wǎng)上信息對(duì)于商業(yè)公司，尤其是對(duì)于在線廣告公司有著極高的商業(yè)價(jià)值。Do Not Track（Dnt）是一款杜絕在線跟蹤用戶(hù)行為的功能。如在谷歌、微軟、火狐等具有 “Do not track” 功能的瀏覽器中就有一個(gè)“發(fā)送不跟蹤”的按鈕，網(wǎng)民開(kāi)啟這項(xiàng)功能之后，就能夠避免自己的網(wǎng)上行為被追蹤，從而避免隱私泄露。傳統(tǒng)的搜索引擎為了提高效率，都會(huì)對(duì)用戶(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行詳盡地收集和分析，從倫理法規(guī)的角度看這是一種侵犯用戶(hù)隱私的行為。近年國(guó)外開(kāi)發(fā)并推行的Duck Duck Go就是一款不監(jiān)控用戶(hù)搜索行為、不記錄用戶(hù)搜索內(nèi)容的互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎，其最大特色就是能夠有效保護(hù)用戶(hù)的隱私。

隨著人工智能技術(shù)的日漸成熟，越來(lái)越多的規(guī)則被程序員以代碼的形式寫(xiě)進(jìn)了算法程序。算法、代碼開(kāi)始影響各種決策，從技術(shù)層面或者說(shuō)在機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程中嵌入“機(jī)會(huì)平等”的概念、構(gòu)建技術(shù)公平原則，在人工智能日漸代替人類(lèi)作出抉擇的時(shí)代顯得非常重要。國(guó)外已經(jīng)有研究團(tuán)隊(duì)依據(jù)約翰·羅爾斯的公平技術(shù)定義及其“機(jī)會(huì)公平平等”理論，引入了“歧視指數(shù)”的概念，提出了設(shè)計(jì)“公平”算法的構(gòu)想。[10]

技術(shù)引發(fā)的新聞倫理和法規(guī)問(wèn)題不能成為否定技術(shù)本身的理由，相反的，我們應(yīng)當(dāng)有針對(duì)性地剖析問(wèn)題的根源，糾正并克服人工智能技術(shù)在倫理法規(guī)上的失范，多渠道、全方位地探索出有效的路徑，保證人工智能技術(shù)在新聞傳播領(lǐng)域的良性發(fā)展。

在人機(jī)協(xié)同中實(shí)現(xiàn)技術(shù)理性與價(jià)值理性的交融

新聞傳媒業(yè)的發(fā)展可以說(shuō)與傳播技術(shù)的發(fā)展是同步的，新技術(shù)不僅改變了人們的生活狀態(tài)，也推動(dòng)了傳媒業(yè)的變革與發(fā)展。從媒介技術(shù)的角度而言，就是解決如何以最方便、最靈活、最快捷、最經(jīng)濟(jì)、最有效的手段和方法提高信息生產(chǎn)與傳播效率問(wèn)題，它的內(nèi)在邏輯是技術(shù)理性或工具理性。[11]但是，新聞傳播是人的社會(huì)實(shí)踐活動(dòng)，僅靠技術(shù)理性的驅(qū)動(dòng)是不夠的，需要將追求效果的最大化與關(guān)注人的情感和精神價(jià)值結(jié)合起來(lái)。

人機(jī)共生、人機(jī)協(xié)同是傳媒業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)。計(jì)算機(jī)科學(xué)家高德納曾經(jīng)評(píng)價(jià)人工智能：人工智能已經(jīng)在幾乎所有需要思考的領(lǐng)域超過(guò)了人類(lèi)，但是在那些人類(lèi)和其他動(dòng)物不需要思考就能完成的事情上，還差得很遠(yuǎn)。[12]人工智能盡管在新聞報(bào)道的人文情懷、創(chuàng)意構(gòu)思上還有不盡如人意的地方，但也具備了高效的生產(chǎn)、精準(zhǔn)的推送，以及渠道的拓展等人力所無(wú)法比肩的優(yōu)勢(shì)。結(jié)合3D成像技術(shù)、語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)等，如今人工智能已經(jīng)開(kāi)始扮演傳播者“人”的身份，并且進(jìn)入現(xiàn)實(shí)的新聞傳播活動(dòng)之中。但是，事實(shí)告訴我們，新聞傳播是一種極富專(zhuān)業(yè)性和“創(chuàng)意”的智力活動(dòng)，同時(shí)也是涉及政治思想、文化宗教等意識(shí)形態(tài)領(lǐng)域的高級(jí)精神勞動(dòng)，因此，揚(yáng)長(zhǎng)避短是比較明智的選擇，把機(jī)器或者程序能做的交給機(jī)器和程序，從而把人力解放出來(lái)，去從事具有創(chuàng)新要求和需要發(fā)揮想象力的工作，這是自工業(yè)革命以來(lái)自動(dòng)化革命的基本理念。[13]

面對(duì)人工智能技術(shù)對(duì)傳媒領(lǐng)域的逐漸滲透，新聞從業(yè)者將與人工智能進(jìn)行科學(xué)的分工與互補(bǔ)性的協(xié)作，在“人機(jī)共生”的環(huán)境中各展所長(zhǎng)，媒體通過(guò)算法來(lái)發(fā)現(xiàn)新聞線索、整理分析數(shù)據(jù)以及撰寫(xiě)初稿，新聞從業(yè)者則將精力用于對(duì)重要人物的采訪、稿件內(nèi)容的深化等能夠施展人類(lèi)才華、體現(xiàn)職業(yè)理想和人文情懷的地方。從傳媒業(yè)的整體布局來(lái)看，不僅要構(gòu)建“人機(jī)協(xié)同”的生產(chǎn)模式，更要鼓勵(lì)二者在協(xié)同中實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新，這或許是傳媒業(yè)在人工智能時(shí)代的最佳選擇。

價(jià)值理性與技術(shù)理性的相互協(xié)調(diào)。人機(jī)協(xié)同不僅是指新聞生產(chǎn)中新聞從業(yè)者與算法系統(tǒng)的相互配合，更指在新聞傳播中，價(jià)值理性和技術(shù)理性之間的平衡。法蘭克福學(xué)派的代表人物赫伯特·馬爾庫(kù)塞認(rèn)為，技術(shù)作為一種生產(chǎn)方式，……同時(shí)也是組織和維持（或改變）社會(huì)關(guān)系的一種方式，它體現(xiàn)了主導(dǎo)性的思考和行為模式，是控制和支配的工具。[14]以前主要靠暴力來(lái)統(tǒng)治社會(huì)，而在現(xiàn)代社會(huì)中，技術(shù)成為社會(huì)控制的新形式，技術(shù)理性已經(jīng)成為一種意識(shí)形態(tài)來(lái)統(tǒng)治和控制社會(huì)。技術(shù)理性強(qiáng)調(diào)的是通過(guò)技術(shù)來(lái)推動(dòng)社會(huì)的發(fā)展，改善人們的生活，技術(shù)有著顯著的實(shí)用性、目的性，其效果往往是立竿見(jiàn)影，容易被廣大公眾親身感受到，在技術(shù)推崇備至的情況下，技術(shù)理性引導(dǎo)著人們更關(guān)心利益的獲取和物的追求，致使人們的自主意識(shí)和獨(dú)立判斷能力在悄無(wú)聲息中被消解。

相比于技術(shù)理性，價(jià)值理性是一種以人為中心的理性，它不以功利為最高目的，其目標(biāo)是推護(hù)人的尊嚴(yán)、提升人的價(jià)值、滿(mǎn)足人的長(zhǎng)遠(yuǎn)需要、促進(jìn)人的全面發(fā)展和完善。價(jià)值理性解決的是“做什么”的問(wèn)題，為實(shí)踐主體指明了方向，至于“如何做”的問(wèn)題則主要由工具理性來(lái)解決。技術(shù)理性雖然增強(qiáng)了人的生存和發(fā)展能力，帶來(lái)了物質(zhì)的豐富和文化的繁榮，但是隨著技術(shù)理性被無(wú)限放大，價(jià)值理性的發(fā)揮受到了擠壓和限制。在新聞傳播活動(dòng)中，既要重視節(jié)約生產(chǎn)成本、提高傳播效率，同時(shí)也要考慮新聞傳媒如何更好地發(fā)揮引領(lǐng)輿論、協(xié)調(diào)利益、疏導(dǎo)心理等充滿(mǎn)人文情懷的功能。人機(jī)交互、人機(jī)協(xié)同本質(zhì)上是在強(qiáng)調(diào)人的主體性，在人工智能中融入人的價(jià)值觀和人文情懷，通過(guò)提升人工智能的價(jià)值理性，將價(jià)值理性和工具理性統(tǒng)一于新聞實(shí)踐中。

結(jié)語(yǔ)

人工智能為新聞傳媒業(yè)的發(fā)展開(kāi)啟了一扇窗戶(hù)，在改變著新聞信息的生產(chǎn)和傳播方式的同時(shí)，也需要原有的新聞倫理與法規(guī)作出相應(yīng)的調(diào)適。因人工智能技術(shù)應(yīng)用于傳媒領(lǐng)域而引發(fā)問(wèn)題不是技術(shù)發(fā)展的失敗，而是對(duì)技術(shù)理性與價(jià)值理性能否相互協(xié)調(diào)、相互融合的考驗(yàn)，也是對(duì)新聞倫理法規(guī)開(kāi)放性的考驗(yàn)。因此，考察人工智能技術(shù)在新聞傳播領(lǐng)域的應(yīng)用，以及由此帶來(lái)的問(wèn)題，不僅拓展了新聞倫理與法規(guī)的研究視野，更有助于指導(dǎo)不斷變革中的新聞實(shí)踐。

（本文系中國(guó)人民大學(xué)科學(xué)研究基金[中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)資金資助]項(xiàng)目“數(shù)據(jù)新聞可視化的產(chǎn)品評(píng)價(jià)指標(biāo)體系研究”的研究成果，項(xiàng)目編號(hào)：17XNL003）

注釋

[1]《算法偏見(jiàn)是如何產(chǎn)生的？》，新華網(wǎng)，2018年3月22日，http：//xw.xinhuanet.com/news/detail/779138/。

[2]Misty：《致程序員：算法為何帶有偏見(jiàn)？》，雷鋒網(wǎng)，2016年6月27日，https：//www.leiphone.com/news/201606/tnedws8svgubagll.html。

[3]Francisco Socal：《人工智能算法偏見(jiàn)的根源在人類(lèi)》，電子工程專(zhuān)輯EE Times China網(wǎng)，2018年3月22日，https：//www.eet-china.com/news/201803220600.html。

[4]Matt Carlson， "Automating judgment？ Algorithmic judgment， news knowledge， and journalistic professionalism"， New Media & Society， 2018， Vol. 20（5） ， pp. 1755-1772.

[5]Yves-Alexandre de Montijoye， et al.， "Unique in the Crowd： The Privacy Bounds of Human Mobility"， Scientific Reports， 25 March， 2013， www.nature.com/srep/2013/130325/srep01376/full/ srep01376.html.

[6]彭增軍：《新聞業(yè)的救贖：數(shù)字時(shí)代新聞生產(chǎn)的16個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題》，北京：中國(guó)人民大學(xué)出版社，2018年，第119～120頁(yè)。

[7]《中華人民共和國(guó)網(wǎng)絡(luò)安全法》，中國(guó)人大網(wǎng)，2016年11月7日，http：//www.npc.gov.cn/npc/xinwen/2016-11/07/content_2001605.htm。

[8]喬路、白雪：《人工智能的法律未來(lái)》，北京：知識(shí)產(chǎn)權(quán)出版社，2018年，第32頁(yè)。

[9]彭增軍：《新聞業(yè)的救贖：數(shù)字時(shí)代新聞生產(chǎn)的16個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題》，北京：中國(guó)人民大學(xué)出版社，2018年，第141頁(yè)。

[10]Matthew Joseph， Michael Kearns， Jamie Morgenstern， Seth Neel， Aaron Roth， Rawlsian Fairness for Machine Learning， Submitted on 29 October 2016 （v1）， revised 1 November 2016 （this version， v2）， latest version 29 June 2017.

[11]郭慶光：《傳播學(xué)教程》（第二版），北京：中國(guó)人民大學(xué)出版社，2011年，第116頁(yè)。

[12]王天一：《人工智能革命：歷史、當(dāng)下與未來(lái)》，北京時(shí)代華文書(shū)局，2017年，第43頁(yè)。

[13]金兼斌：《機(jī)器新聞寫(xiě)作：一場(chǎng)正在發(fā)生的革命》，《新聞與寫(xiě)作》，2014年第9期。

[14]Herbert Marcuse， "Some Social Implications of Modern Technology"， Studies in Philosophy & Social Science， 1941， pp. 138-139.

責(zé) 編/馬冰瑩