既要有“智商”還要有“情商”
——人工智能的核心是情境化內(nèi)容生產(chǎn)

□ 文/原平方 詹 欣

（作者原平方是北京城市學院副教授，詹欣是廣西大學文學院在讀研究生）

原平方北京城市學院副教授

不管是“四川九寨溝縣發(fā)生7.0級地震，機器人25秒寫新聞” 的 報道，還是“美聯(lián)社用上機器人記者，傳統(tǒng)記者的末日”的說法，還是谷歌計算機圍棋程序“阿爾法狗”（AlphaGo）擊敗世界頂級棋手李世石的比賽，均曾轟動一時，引發(fā)了人們對于人工智能的極大興趣與密切關(guān)注，誕生于1956年的“人工智能”一詞也因此在2017年12月當之無愧入選“2017年度中國媒體十大流行語”。事實上，有很多學者認為，在可以預期的不久的未來，人工智能將極有可能繼互聯(lián)網(wǎng)之后，成為帶動社會結(jié)構(gòu)性、全局性與革命性改變的重要因子。

一、如何全面、準確理解人工智能

在加州大學洛杉磯分校朱松純教授看來，所謂的“人工智能”就是要通過智能的機器，延伸和增強人類在改造自然、治理社會的各項任務(wù)中的能力和效率， 以最終實現(xiàn)一個人與機器和諧共生共存的社會[1]。 這 里所提及的“智能機器”，既可以是一個物理實體意義上的機器人，也可以是一個虛擬的機器人（如2013年美國電影“Her”中的人工智能系統(tǒng)薩曼莎）。 與人類幾千年來創(chuàng)造出來的各種工具和機器不同的是，這樣的“智能機器”不僅應當具備自主的感知、認知、決策、學習、執(zhí)行和社會協(xié)作能力，而且要符合人類的情感、倫理與道德觀念。而無論是感知還是認知，其所面對的對象都是涉及特定人或物的具體情境，后續(xù)的決策、學習和相互協(xié)作，則是在這一具體情境中的內(nèi)容生產(chǎn)，傳播學意義上的“情境”因此體現(xiàn)出其前所未有的重要性。

就“傳播情境”的本義來講，所謂傳播情境是指對特定的（交流）傳播行為直接或間接產(chǎn)生影響的“外部”事物、條件或因素的總稱，包含傳播主體及傳播場合與途徑。具體而言，作為傳播的人存在于一定生存環(huán)境和社會關(guān)系中，具有作為“肉身” 的自然屬性和其他社會屬性；同時傳受雙方還在特定的傳播情境中進行角色扮演和表征，如時間、地點、場合、話題等等。傳播場合和途徑則不僅意味著交流雙方所借助的渠道或媒介以及地位、身份和相互關(guān)系，還預示著當存在兩個以上的傳播主體時，復雜的“人際場”認知馬上產(chǎn)生，傳播關(guān)系也進而演變?yōu)橐环N層級系統(tǒng)[2]。 或許，正是基于人具有對于傳播情境的天然識別能力，傳統(tǒng)的傳播學研究才或多或少忽視了對于“傳播情境”的關(guān)注，正如羅杰斯對于拉斯韋爾“5W”傳播模式的批評：他們把傳播看做是一個行動，而不是—個過程；是單向的和有意圖的，缺乏情境，旨在達到意想的效果；也是因為這一點，布雷多克才著重強調(diào)了傳遞信息的具體環(huán)境和傳播者傳播意圖兩個因素，從而發(fā)展出“7W”傳播模式。而即便如此，與“人工智能”對于“傳播情境”的重視程度相比，“人類智能”對于“傳播情境”的態(tài)度可謂理所當然，原因在于人在具體環(huán)境中的行為是人的本能和天賦，在模仿人類智能基礎(chǔ)上所產(chǎn)生的人工智能對于傳播情境則缺乏邏輯性認知。

這樣看來，“人工智能”原來所獨立發(fā)展的五個學科包括“計算機視覺”“自然語言理解”“認知科學”“機器學習”和“機器人學”在同一平臺上的交匯融合就勢在必然，因為視覺與自然語言、視覺和認知以及視覺和機器人相互結(jié)合都是為了在充分準確識別傳播情境的前提下，進行必要的互動與反饋。不僅如此，物理學家認為，人能憑視覺所感知的圖像往往只占5%，其它的95%包括功能、因果及動機等要依托情境所提供的蛛絲馬跡同時依靠人的想象和推理過程完成。也就是說，“人工智能”必須要有情境化內(nèi)容的生產(chǎn)能力，而且要有智商和情商。

二、人工智能的核心是情境化內(nèi)容生產(chǎn)

“人工智能”經(jīng)過60多年的發(fā)展的確有了極大進展，基于大數(shù)據(jù)和深度學習訓練出來的聊天機器人就是這樣一個為大家所熟知的典型案例，以新聞對話機器人為代表的“聊新聞”模式也得到熱捧[3]。 比如，BBC旗下的BBC M undo于2016年初在Facebook Messenger平臺發(fā)布了其自行研發(fā)的第一個新聞機器人Mundo M essenger b ot，一旦用戶進入其主頁面進行互動，BBC的打招呼回復信息會叫出用戶的昵稱；BBC在接下來開發(fā)的BBC Politics中自然沿用這種提升交流感的做法；《經(jīng)濟學人》、路透社及美國“大西洋媒體”旗下的Quartz新聞網(wǎng)站也相繼以Facebook M essenger為平臺運行各自的新聞對話機器人；美聯(lián)社、雅虎等使用Automated Insights的Wordsmith機器寫作年報道量超過15億條；美國大選期間，專為年輕受眾開發(fā)的TrumpChat 、Trumpbot等對話機器人則以重大事件作為專題，在主題精準化的同時，有效實現(xiàn)了受眾細分。國內(nèi)的新聞機器人寫作技術(shù)也毫不遜色，2016里約奧運會上，百度公司的對話機器人“度秘”亮相男籃比賽，進行了“人機合作”的比賽直播，其在比賽中兼顧與用戶的互動，達到了“新聞內(nèi)容”與“對話模式”的有效結(jié)合；另一家媒體的新聞機器人“xiaomingbot”更是在奧運會開始后的13天，每天撰寫30篇以上關(guān)于羽毛球、乒乓球、網(wǎng)球的消息簡訊和賽事報道， 囊括從小組賽到?jīng)Q賽的所有賽事，且發(fā)稿速度與電視直播幾乎同時。

應該說，新聞對話機器人的基本原理在于利用信息抓取技術(shù)從互聯(lián)網(wǎng)上廣泛采集信息，然后借助社交網(wǎng)絡(luò)或者算法匹配，實現(xiàn)信息的二次分配，而相關(guān)數(shù)據(jù)庫越大越完善，新聞對話機器人的內(nèi)容生產(chǎn)越實時越高效。 但不管以機器寫作為代表的人工智能如何改變內(nèi)容生產(chǎn)流程、提高生產(chǎn)效率和加強用戶“沉浸式”體驗，聊天機器人都無法理解其內(nèi)容生產(chǎn)或說話的語境和語義，也就不能把“它”說的話對應到物理世界和社會的物體、場景、人物，從而不符合因果關(guān)系與邏輯判斷。

相較而言，2013年美國科幻文藝片“Her”中的人機相戀則是理想狀態(tài)下人工智能情境內(nèi)容生產(chǎn)的范例。這樣的人工智能具備了物理的常識和作為“人之常情”的社會生存常識，它可以在不是事先設(shè)定的突發(fā)情境中隨機應變、靈活決斷；它可以不依賴大數(shù)據(jù)的反復演練、做到舉一反三的獲取知識并進行推導，而這正是人類智能的核心所在。眾所周知的“烏鴉喝水”故事即是人工智能的現(xiàn)實方向。2009年，“當代生物學”一篇論文確證“烏鴉喝水”的寓言反映鴉科鳥類的真實行為[4]， 因為用于進行實驗研究的禿鼻烏鴉的確理解這個“喝水”的物理原理：研究者在瓶子里裝水后放進一條漂浮的蟲子，讓禿鼻烏鴉夠不著，在野外不使用工具的烏鴉在實驗里卻都非常快速地學會了往瓶子里丟石頭。

需要指出的是，“烏鴉喝水”的過程是利用少量數(shù)據(jù)而不是大數(shù)據(jù)訓練來識別情境，完全是靠自己自主的觀察、推導來進行決策。 只有在具體的外部物理環(huán)境和生活邊界條件下，能夠理解物理世界及其因果鏈條，能夠認識世界、利用世界進而改造世界，能夠自主地生存，這樣的人工智能才可以說是真正的人工智能。

三、也談人工智能對于新聞業(yè)的影響

首先，僅對新聞業(yè)而言，人工智能所帶來的顯著變革首先在于將新聞用戶和傳播效果納入了生產(chǎn)過程，新聞媒體的“生產(chǎn)流”得到了重塑。一方面，利用計算機軟件或算法對海量數(shù)據(jù)進行排序、分類、關(guān)聯(lián)和過濾，將處理過的數(shù)據(jù)適配和組合進相應的文章模塊，這種沒有人工干預的新聞稿件自動生成過程就是“算法新聞”或是“機器人新聞”；另一方面，人機協(xié)作或人機一體算法生產(chǎn)的內(nèi)容將作為專業(yè)新聞從業(yè)者生產(chǎn)內(nèi)容和用戶生產(chǎn)內(nèi)容的極為強力的補充。在這個意義上講，美聯(lián)社把受人工智能技術(shù)影響的新聞業(yè)表述為“增強新聞”或許更為準確。以此看來，不管是“算法新聞”還是“算法生產(chǎn)內(nèi)容”都在一定程度上讓從事新聞傳媒行業(yè)的人從某些機械、刻板的工作中解放出來，拓展了人在某些報道領(lǐng)域的能力，提升了新聞選題的策劃與發(fā)現(xiàn)、未來趨勢的預測以及傳播效果的預判，促進了報道任務(wù)的分配與報道過程的協(xié)同。

其次，人工智能技術(shù)的應用使得新聞源或新聞線索進一步多元化。早在2016年11月，路透社就公布了它利用人工智能技術(shù)開發(fā)的新產(chǎn)品“路透新聞追蹤器”。這種“新聞追蹤器”能夠?qū)崟r監(jiān)控社交媒介上的海量信息，及時發(fā)現(xiàn)那些可以有可能演變成為重大新聞的信息，并將相關(guān)網(wǎng)帖分類組合成有效信息。不僅如此，“新聞追蹤器”還能鑒別一則網(wǎng)帖是否垃圾信息、是事實陳述還是觀點表達、新聞事件是否真實、是否具有新聞價值甚至是否有趣。很顯然，人工智能技術(shù)的應用將在一定程度上遏制網(wǎng)絡(luò)虛假信息的產(chǎn)生和傳播。

第三，在空間與環(huán)境、用戶實時狀態(tài)、用戶生活慣性、社交氛圍等不同的傳播情境下，個體用戶的具體行為和需求迥然有別，人工智能如可穿戴設(shè)備等移動終端在一定程度上可以及時洞察與分析用戶所處的特定情境，并對象化推薦其所需要的信息與服務(wù)，個性化的訂制新聞將成為可能。而在互動反饋層面，人工智能技術(shù)將可以直接監(jiān)測用戶在信息消費過程中的生理反應，同時更實時地作用于信息的生產(chǎn)過程及增強用戶的新聞現(xiàn)場體驗感。

然而，無論是新聞生產(chǎn)流程的改變還是新聞線索的多元化，或是個性化訂制新聞的實現(xiàn)，其依賴的都是大數(shù)據(jù)，而不依賴大數(shù)據(jù)或者說不完全依賴大數(shù)據(jù)算法的人工智能才可以說是真正的人工智能。 所以，依靠大量且清晰結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)資源的算法新聞可以應用于天氣、體育、財經(jīng)等領(lǐng)域，卻不能得心應手應用于人物報道或解釋性報道等與人有深切互動的新聞范疇。因為大數(shù)據(jù)無法揭示表面事實背后錯綜復雜的利益鏈條，無法解釋“有意義脈絡(luò)的事實”，無法做出對事實的判斷和對復雜邏輯關(guān)系的推理。但事實或真相必須放在復雜的社會情境中理解才有意義。也正如哈貝馬斯所說，在交往行為中，作為溝通工具的語言需要同時承擔認知、協(xié)調(diào)和表達的功能，并要同時滿足“四個有效性的要求”——可理解、客觀真實、道德適當、真誠。按照這一邏輯，不管是對于交往情境的識別還是對于交往倫理的好壞判斷，作為對人類智能進行模仿的人工智能都遠不能達到“有效”。學者吳飛就此認為，只要社會對新聞的基本需要沒有根本性的變化，未來的新聞專業(yè)主義將意味著所有參與新聞傳播活動中的個體普遍需要遵守的交往信條和基本精神[5]。 換言之，人工智能的情境化內(nèi)容生產(chǎn)能力有待提高，新聞專業(yè)主義不會消失，人工智能對于新聞行業(yè)的顛覆性影響還有很長的路要走。

（作者原平方是北京城市學院副教授，詹欣是廣西大學文學院在讀研究生）

【注釋】

[1] 朱松純.“淺談人工智能：現(xiàn)狀、任務(wù)、構(gòu)架與統(tǒng)一”[OE]“視覺求索”，2017年11月2日

[2] 原平方.“情境即信息：兼論新媒體傳播情境的三重特性”[ J ]現(xiàn)代傳播2015年第6期

[3] 王曉培、令倩.聊新聞：新聞對話機器人對新聞分發(fā)方式的再定義”[ J ]現(xiàn)代傳播2017年第l2期；

[4] Bird, Christopher David et al. (2009) Rooks Use Stones to Raise the Water Level to Reach a Floating Worm. Current Biology , Volume 19 , Issue 16 , pp 1410-1414；

[5] 吳 飛.新媒體革了新聞專業(yè)主義的命?——公民新聞運動與專業(yè)新聞人的責任[ J ]新聞記者，2013年第3期。