“AI+記者”：智媒時代人機協同寫作模式的局限性與可能性

【摘要】 ?人工智能技術與傳媒的結合正重塑著媒介生態。機器人新聞便是人工智能在新聞領域的創新性應用典例。由機器人新聞發展的歷程我們可發現：新聞人從過去對智能技術的恐慌逐漸轉變為當下人機協同共進的新模式，基于兩者深度融合的典型實踐也在不斷涌現。文章試圖從機器人新聞寫作現有的實踐模式出發，簡要分析其局限性，并進一步探討以內容為基礎、以社群為連接、以場景為入口的新人機協同寫作模式的可能性。

【關 ?鍵 ?詞】智媒時代;人機協同;寫作模式

【作者單位】郭琪，山西傳媒學院。

【基金項目】本文系2018年度山西省軟科學項目“數據技術與數據新聞作用機制研究——兼論山西省數據技術與數據新聞的相互作用與發展” （2018041015-3）的階段性成果。

【中圖分類號】G212.2 【文獻標識碼】A 【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2019.24.019

人工智能技術自進入傳媒界就掀起了新媒體時代的技術革命浪潮。人工智能技術是基于計算機科學的分支，是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術和應用系統的技術科學。其涉及領域包括機器人、語言識別、圖像識別和自然語言處理等，而人工智能寫作就是基于自然語言處理的技術。人工智能在新聞寫作領域的應用已經獲得長足的發展，應用效果顯著。但由于是技術主導寫作，還存在著情感認同等方面的缺陷。所以，在人工智能寫作應用的道路上，人機協同模式將會是新的發展趨向。“AI+記者”既發揮技術的優勢，做到新聞寫作快、準、真，又能實現人的價值取向和情感升華，打造出符合智媒時代發展特點的優質新聞寫作產品。

智媒時代，人工智能帶領傳媒界實現了質的飛躍，同時也培養了新的媒體受眾。新聞寫作產品的受眾從最原始的通過文字閱讀獲得新聞資訊，發展到通過音視頻等影視資料在第一時間獲得新聞現場體驗，閱讀要求在提高。新聞寫作的模式在人工智能的技術支撐下需要有良好的創新，建構出符合受眾新的新聞閱讀習慣的寫作模式，既要消除技術寫作的“冰冷感”，也要破除定制化推送的“屏蔽性”，將人工智能技術與記者進行深度融合，共同打造出智能時代人機協同的創新模式。

一、機器人新聞現有的寫作模式

1.模板化模式

定制模板的數據填充模式是最原始的機器人新聞寫作模式，最早于2014年投入使用，美聯社通過智能寫作程序Quakebot，以定制化的模板自動生成新聞稿。定制化的寫作模式是將文本的基本結構和文字表述事先進行編輯確認，設置好文字表述的固定模式，再由智能程序根據互聯網分析數據或者新聞現場的即時數據進行填充，從而形成格式規范、行文嚴謹的新聞稿件。定制化的智能寫作模式需要大量的文本模板，智能程序能夠根據主題進行模板選擇，并獲取具體數據進行填充。

模板化的寫作模式適用于有大量數據分析的財經類、體育類新聞寫作，尤其是財經類的報道，需要快速、精準的數據分析。比如，騰訊的Dreamwriter在一分鐘內寫出了近1000字的財經新聞稿。模板如下：“國家統計局**公布數據顯示，*月CPI同比上漲/下跌**%，漲幅/降幅比上月的**%略有變動，但高于/低于預期。……*月份，全國居民消費價格總水平環比上漲/降低**%……”這樣的新聞稿模板可以適用于多種類型的財經分析，無論是年度還是季度，甚至月度，都可以通過人工智能程序快速地獲得實時新聞稿。從新聞稿的形成到發布僅需幾秒，這就是模板寫作模式為人工智能寫作帶來的時間優勢。類似的應用還大量存在于體育競技類報道的新聞寫作中。

2.再加工模式

再加工模式主要適用于摘要編寫，摘要對正文而言是高度概括且能夠表現主題的總結性文段。對于智能程序語言而言，摘要就是一種假設，假設一篇文章的中心思想和主要觀點可以用幾句話來概括，這幾句話就是文章的摘要。如何找到這幾句摘要，行文就成了給文章句子進行排序的操作，這就是基于自動摘要的再加工模式所采用的自動摘要模型。這種自動摘要模式涉及自然語言的處理技術，是人工智能和語言學交叉融合的新領域。其技術支撐就是人工智能理解、處理和生成人類能夠理解的自然語言，包括自動分詞、詞性編著、語法分析、文本情感分析、自動摘要、語音識別等技術范疇。

人工智能技術提供純技術的支持，實現再加工的寫作還需要有廣泛的理論知識基礎，諸如語言學、心理學、數學、哲學等。在再加工模式的寫作應用方面，具有代表性的是百度機器人Writing-bots，百度機器人能夠在已有的稿件基礎上，通過內容分析進行語句重要性的排序，根據排序重新組合生成新的文本，創作出新的稿件。在整合的過程中會兼顧創新性，會對文章語句進行適當的壓縮和同義替換。

3.深度學習寫作模式

基于深度學習的機器人新聞寫作是人工智能技術進一步發展的結果，是讓人工智能程序全方位地學習和模仿人進行寫作。從新聞素養的采集、信息加工處理、數據分析到最終的文本寫作都由人工智能程序來完成，摒棄了原始的寫作模板，也不再提供大量的相關新聞作品進行摘要學習，而是通過對自動采集的新聞素材進行自主創作。該模式的核心是基于人工智能的深度學習，用類似于人的學習方式來獲取經驗，并通過試錯和經驗汲取不斷改進自身程序的創作能力。

深度學習寫作模式目前還沒有得到積極的推廣應用，這與人工智能技術正處于初級發展階段有關。隨著人工智能技術的不斷進步，深度學習寫作模式能夠采集的新聞素材由簡單、呆板轉向更為廣泛和專業。深度學習寫作是人工智能寫作的發展方向，是人工智能深度學習在未來十年的學習性成果，這對人工智能寫作將會是質的飛躍。

二、機器人新聞的局限性與技術迷思

1.數據與人情味——人工智能寫作的技術局限

人工智能寫作不管是哪種模式都離不開算法和大數據，強大的算法和大數據內容能夠提供海量的寫作素材和數據，在不斷進步的技術基礎上，解決寫作的技術性問題。但是寫作是具有創作性的智力活動，寫作主體從人變更為智能程序，因無法真實地體會到人的情感，自然就無法寫出具有人性光輝或者情緒態度的文字。模式化、流水線式的新聞加工產品是在“搬運”文字，因缺乏情感認同和人性光輝，始終難以引起用戶群體共鳴。數據是人工智能寫作的優勢，但也是劣勢，依靠模板和數據堆疊組合的文稿僅僅是現代新聞工廠的產物，是新聞一線的“體力活”。具有合適情感傾向表達和適度情緒渲染的文稿，才是能夠拉近與讀者距離，吸引用戶注意力和情感共鳴的產品。這也正是人工智能寫作的技術局限，是人機協同寫作需要解決的主要問題之一。

2.創造性和價值觀塑造——智能寫作存在的瓶頸問題

從時效性維度來說，新聞寫作的責任是給社會群體帶來即時的社會新聞，了解社會的變化和發展。但這僅是新聞寫作責任的一個維度，在社會輿論和社會主流價值觀的塑造和引導上，新聞寫作有著不可推卸的責任。人工智能寫作在人的情感體驗上缺乏，在更高層次的創造性和價值觀塑造上更缺乏。新聞寫作中不管是客觀存在的新聞事實，還是需要做出判斷的社會評論，抑或是多維度的數據分析，都應該充分體現人文關懷意識。尤其是人工智能擅長的突發性新聞寫作、體育競技類新聞寫作，作品中都應該要體現對人類尊嚴、情感和價值的重視。從某種層面上說，新聞寫作就是通過客觀新聞事實的陳述來進行主流價值觀的塑造和引領，這是人工智能寫作存在的瓶頸，也是人機協同寫作模式存在的主要原因。

3.個性化定制的“過濾氣泡”有待破除

人工智能的新聞寫作最鮮明的特點就是個性化的內容產出和推送。人工智能通過大數據能夠精準地抓住用戶個體的閱讀偏好和新聞興趣，并根據興趣和偏好進行精準的個性化推送。長此以往，用戶只能接收到自己喜歡看的內容，閱讀不到自己興趣范圍之外的內容，容易形成新聞“過濾”效應。這樣的新聞環境會固化用戶的認知，導致信息偏差，甚至影響社會意見的分化和價值觀的片面。

三、人機協同新聞寫作的可能模式

1.以內容為基礎的人機互補

人工智能對新聞信息采集、制作等具體環節的優化和創新正在快速前進，傳感器技術、內容信息識別、用戶畫像等技術已經非常成熟，VR/AR技術的嵌入更是使得新聞內容表現真實的在場感。可以說，人工智能的新聞內容生產引領了社交媒體與場景因素的整合發展，給予用戶無限的現場體驗和想象空間。人工智能與人進行人機協同的合作，發揮各自的優勢，人作為把關者起到的是引領的作用，做好品控的工作。人工智能需要在一定的內容框架內做好傳感器立體優化源信息、輔助新聞生產，通過VR/AR技術對用戶的新聞感官與認知體驗進行重塑。

首先，人工智能以傳感器為載體，以大數據處理技術為支撐，可以極大豐富和優化新聞信息源。傳感器作為物聯網的一部分，不僅拓寬了新聞信息采集的空間廣度和時間維度，還打通了新聞生產的反饋渠道。傳感器的類型很多，諸如智能手機、刷卡器、可穿戴電子設備、無人機、GPS、遙感衛星等。空間層面上，傳感器能夠記錄并儲存人的生理信息，還能夠記錄空氣、水和交通的各種狀態數據，這些都可以作為新聞的內容數據。時間層面上，傳感器可以檢測到動態的變化數據，并能就實時狀況進行動態預測，自動識別火災、交通事故等突發事件，全天候、秒級響應提供實時新聞線索和素材。

其次，人工智能新聞寫作的模式越來越貼近深度學習的智能寫作模式，深度學習寫作模式將更好地引領人機協同的實現。智能寫作的新聞稿件缺乏個人情感，通過人機協同合作可以進行人工潤色。人工智能可以快速生成稿件，再由專業編輯進行情感的潤色和加工，即使多了編輯加工環節，有了人工智能秒級生成文稿的優勢，也完全能夠滿足新聞所要求的時效性。此外，人工智能的VR/AR技術能夠增強用戶群體的新聞體驗，而新聞編輯和記者正是最真實的用戶體驗者。沉浸式的新聞不僅在內容編輯上，還在內容的傳達上，可突破二維平面，開啟三維空間的現場新聞。在此階段，人機協同中的新聞編輯和記者給予人工智能“第一視角”，讓人工智能找準視角，轉變旁觀者地位，變被動為主動。

2.以社群為連接口的協同傳播

人工智能的新聞寫作模式不再局限于內容生成的特定范圍，而是包括了新聞內容的生產與分發。在互聯網時代，內容生產和分發已經在一定程度上開始剝離，新聞的精準分發一直是互聯網時代新聞媒體的必爭之地。在當前智媒體垂直化的新聞分發渠道生成中，個性化已經成為核心。在海量內容的基礎上利用智能化的手段定義新聞傳播，進行定向化的推送，確實能夠提升用戶的黏性。但是物極必反，過度的個性化傳播讓用戶在長期的信息接收中不自覺地縮小了新聞廣度，長此以往不僅會局限用戶的新聞視野，還會造成新聞麻痹。所以，在人機協同的合作模式下，通過以社群為連接口集人工智能技術之所長，集人類價值觀和審美之所長，可進行多維度指標的社群化偏好傳送。人機協同的合作模式還能結合傳感器和大數據，建構以個人為單位的數據庫，整合分析全面的數據孤島，形成社群數據。

此外，人機協同的合作模式還能以社群為數據來源，開展360度的立體環繞數據分析，并進行社群化推送，通過打造類微博的社交渠道來打通社群的相互交流，通過釋放人的交流本性來拓寬新聞傳播渠道。同時，海量的內容信息加上志趣相投的新聞社群，形成有效黏性的良性循環。人機協同不僅是技術的天下，還要從人性的角度考慮用戶群體的社交本性。人工智能技術維度的定向推送，外加人的群體性和社會關系的整合，這才是互聯網時代新聞寫作及傳播的趨向。

3.以場景適配為入口的寫作反向構建

新聞場景化的意義在移動互聯技術的支持下，已經成為智能新聞的核心。互聯網時代拉近了人感知的空間距離，也封閉了人的空間環境。新聞寫作要突破用戶群體的現實狀態，讓其產生心理交流和觸動，不僅要從新聞的創造性和價值觀方面努力，還要從新聞的場景要素出發。人機協同寫作模式，通過VR/AR技術的場景化打造，在提供新聞體驗感的同時，也要注重新聞寫作產品的價值觀呈現。人機協同新聞寫作的價值觀來自于人的情感分享和價值倡導，將人的喜怒哀樂滲透到數據和智能技術中去，通過設定某些特定場景，依靠情感或價值觀的關鍵詞進行情境氛圍的營造，然后再通過與用戶的真實場景進行適配，創造出具有場景適配性的新聞產品。比如，遇到交通擁堵等路況時，人工智能可以路上的場景為切入口，以駕車人、乘車人的焦慮情緒疏導為切入點，進行新聞寫作，并通過場景適配推送給同樣在路上的焦急用戶。這樣通過人機協同的場景適配模式構建出的新聞才能打動人心，引起用戶群體的情感共鳴。

在智媒化發展的進程中，新聞人與機器的關系始終觸動著從業者的敏感神經。長期以來，記者是否會被機器人所取代，記者與機器人如何相處的相關討論不絕于耳。作為一種技術，機器人寫新聞的優勢再明顯，也擺脫不了技術的局限性，真正讓新聞寫作價值得到體現，還是少不了人的參與。在未來相當長的一段時間內，人與機器的互補合作仍是新聞生產的主流。探索人機協同寫作優化模式，是當下傳媒業需要考慮的問題。

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