人工智能對新聞媒體浸染過程的問題分析

人工智能（Artificial Inteligence），是研究使計算機模擬人的某些思維過程和智能行為的學科。最先提出“人工智能”這個詞的是在1956年的Dartmouth學會上，但真正引起行業的注意，卻是最近幾年的事情。在短短幾年里，它便井噴式地爆發，各行各業都受到沖擊，新聞業也不例外。

如今的新聞業處于一個節點的位置，各類新媒體層出不窮，受眾對新聞提出越來越高的要求，受眾注意力也越來越難以把握。現階段關于人工智能與新聞的研究多集中于人工智能對新聞產生的直接或間接的影響，而人工智能對新聞的影響實際上是一個循序漸進的過程，從一開始人工智能技術對新聞業的初步影響到后來媒體成為技術的追隨者，最終是要完成到“創新者”的轉變。人工智能對新聞業的浸染導致媒體對技術的普遍盲從，以至于出現“機器人會代替記者”的預言，但新聞媒體屬于內容生產者，人工智能為新聞業帶來的技術上的變化是否等同于內容的進步，本文則側重于對此影響過程顯露出的問題進行分析，從而為媒體如何更好地利用人工智能提供相關的思考。

新聞媒體作為特殊的意識形態行業的群體，對技術的到來毫無招架之力。大多數媒體認為自己是輿論的領導者、受眾的意見領袖，卻忽視了自身在群體的感染下，不知不覺中也成為了技術的奴隸，人工智能則成為媒體人的“領袖”。技術是一把雙刃劍，人工智能是否真的是新聞業的下一個春天還不得而知。所以，需要警惕的是：不要讓一種模糊的情緒成為一種真正的信仰。如果當這種對技術的夸張情緒幻覺成為了主宰群體的力量時，對我們的新聞業乃至社會的傷害將不可估計。

潛藏于群體之下的傳染

2017年是人工智能受到高度重視的一年，隨著國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》，人工智能的發展更是上升至國家戰略的地位，而新聞業對人工智能技術也越來越看重。在技術引領時代發展的潮流影響下，所有媒體都在尋求與人工智能的結合點，人工智能技術就像傳染病一般迅速而猛烈地在媒體這個群體傳染開來。當所有的媒體都沉浸于“人工智能為新聞業帶來春天”的傳染中卻忘了一個常識性問題：技術也要置放于具體的語態與實踐中去分析。

群體最渴望的不是自由，而是被奴役。古斯塔夫·勒龐在《烏合之眾：群體時代的大眾心理》中認為：“因此不管誰自稱他們的領袖，他們都會本能地表示服從。”顯然，在互聯網時代，數據呈爆炸式增長，而如何在海量的數據中進行有意義的挖取與專業化的分析成為媒體們競爭的新領域，無論是傳統媒體還是新媒體，都試圖在科技洪流中尋找新的出路。機器人的快速采寫和數據抓取能力成為傳統媒體應對互聯網技術的利刃，算法代替編輯為受眾進行內容把關，等等，人工智能技術推動著新聞從技術到生產等方面的進一步發展，引發了新聞界的新一輪革命。可以說，人工智能的出現成為媒體在數字化時代轉型中的一根救命稻草，而媒體則陷入對人工智能的集體崇拜之中，人工智能在某種程度上成為了新的意見領袖，雖然他們自身并沒有發覺。

新聞業對人工智能的盲從

在2013年3月，機器人Quakebot因為第一個報道南加州的4.4級地震而迅速引發關注，媒體開始驚覺機器人的新聞生產力并迅速開展行動。騰訊在2015年推出寫作機器人“Dreamwriter”，今日頭條被算法程序主導，等等，正如古斯塔夫所說：“群體不善推理，卻急于采取行動。它們目前的組織賦予它們巨大的力量。”從引進機器人寫作到使用穿戴設備體驗新聞，再到運用算法為用戶推薦新聞，媒體的行動力是驚人的。但在對技術的運用過程中，媒體對技術的推崇大大多于媒體對技術所帶來的新聞產品的適用性思考，更多是在無意中形成了一種對技術的盲目崇拜。

人工智能的確為新聞生產提供了一個更廣闊的平臺，可是這個“平臺”對各大媒體來說既是機遇也是挑戰，我們要做的是如何在這個平臺上生產更好的新聞，而不是一味地對此平臺進行推崇。例如媒體不斷渲染的VR/AR——通過為用戶提供穿戴設備讓用戶進入一個虛擬現實世界中，從而再現“新聞事件”，使人們真切地感受新聞事件發生時的臨場感，充分調動用戶的情感參與，使用戶從一個新聞的“旁觀者”轉變為新聞的“參與者”。可是這種穿戴設備的成本及這種技術所帶來的生理上的眩暈感卻被媒體忽視，受眾對這種新聞產品的接受度我們也無從得知。2017年，虛擬網絡直播成為“兩會”報道的一個新亮點，《人民日報》在對“兩會”新聞報道中使用了VR、H5、360度全景相機等技術；新華社采取了VR全程直播模式；而在發布會一結束，《光明日報》就發布了自己的融媒體作品《政協新聞發布會VR實況》，甚至有許多委員戴上VR眼鏡，親身體驗到光明網制作的VR全景視頻新聞中——在這些新聞報道中，技術本身成為了新聞，而技術帶來的新聞產品則更多是在為技術做鋪墊與渲染。新聞的最終目的是要傳達到社會大眾，而并非某一個人或某一類群體。媒體不斷地使用新的“技術”，新聞不斷地報道“技術”帶來的新產品，卻沒有察覺這類技術實施的可能性——受眾對這類新聞產品的具體接受度。畢竟新聞的受眾存在于社會各個階層，不是每一個受眾都是“委員”，都有條件使用穿戴設備來體驗新聞。

各大媒體競相使用人工智能來優化新聞的呈現手法無可厚非，可大多媒體都呈現出過度依賴技術生產新聞，卻沒考慮這些新聞產品是否能為每一個受眾所接收的景象。與其說人工智能為受眾帶來“沉浸感”，還不如說是媒體自身沉浸在人工智能技術帶來的幻象中無法自拔。新聞的最終歸宿始終是受眾，人工智能只是一種手段，新聞要做的是如何利用這種手段更好地與受眾進行溝通，而非一味地為受眾介紹技術，陷入對技術的盲目推崇之中。

“大膽假設，小心求證”的思維陷阱

胡適先生在“五四”時期針對中國的文史研究提出“大膽假設，小心求證”研究方法，“大膽假設”是要人們打破舊有觀念的束縛，掙脫舊有思想的牢籠，大膽創新，對未解決的問題提出新的假設；“小心求證”即是要求人們不能停在假設的路上，而是要依據證據進行證明。“然而在數據的收集過程中，非常忌諱那種‘大膽假設，小心求證’的思維方式，因為在很多時候，如果事先有了定論，再找數據來證實它，總能找到有利的證據，而這些看似被數據證實的結論，很可能與真實情況相差十萬八千里。”

媒體對人工智能的最大膽假設，莫過于“機器人會代替記者寫新聞”。當機器人遇上新聞，其產生的化學反應是不言而喻的。機器人寫新聞不僅速度非常快，而且產量大，不知疲倦，這是機器人相比人類記者的最大優勢。在2016年的里約奧運會期間，今日頭條的寫稿機器人“張小明”每天撰寫30篇以上的賽事報道和消息；美聯社在使用人工智能技術后，每季的報道數量從以往人工時候的300篇提高到現在“機器人時代”的4400篇。機器人替記者和編輯承擔了大量的數據收集和分析工作，使記者不用再瘋狂的“搶”新聞，轉而投入對新聞事件背后的線索進行深度的思考與挖掘，解放了傳統媒體的新聞生產力，優化了資源結構。于是越來越多媒體開始依賴機器人寫新聞，關于機器人寫新聞的報道更是把人工智能推上了一個新的高度。

鑒于此，關于“機器人會代替記者”的預言一度喧囂塵上，但這卻正是落入了“大膽假設，小心求證”的思維陷阱。隨著越來越多媒體采用機器人寫新聞，“機器人寫新聞”本身也成為了各個媒體爭相報道的版面。美國國家公共廣播電臺的駐白宮記者、前任商業記者Scott Horseley曾經和美聯社的“Wordsmith”機器人進行過一場比賽，比賽規則是：Scott Horseley和Wordsmith在第一時間根據Denny’s餐飲發出的財報，同時寫一篇簡短報道。在這場比賽中，Scott Horseley花了7分鐘，而Wordsmith只花了2分鐘。隨后，NPR針對這兩篇文章在Polar上發起投票，請用戶選擇寫得比較好的一篇。比賽結果為：Scott Horseley獲得了9916票，機器人Wordsmith只獲得912票，Scott Horseley正是憑借文章的內容質量獲得壓倒性勝利。

從這場比賽不難看出，在速度上，新聞工作者的確比不上機器人，但就稿件的質量來看，機器人還遠遠落在人類記者后面，機器人會取代記者實際上是個偽命題。而更重要的是這場人機寫作大賽并沒有獲得媒體的關注與大肆報道，相比之下，機器人又用了幾分幾秒寫了一條什么新聞更能取得媒體的關注度，這不得不讓人懷疑媒體對機器人的偏頗態度。

數據無法說明“為什么”

隨著我國互聯網全面進入Web2.0時代，數據的增長呈幾何態勢，對數據的掌控成為各個媒體炙手可熱的追逐點。機器人的快速采寫和數據抓取能力成為傳統媒體應對互聯網的利刃，在傳統的新聞生產過程中引入人工智能技術，推動著新聞從技術到生產等方面的進一步發展，引發了新聞界的新一輪革命。人工智能的確表現出優異的數據處理能力，可是數據只能說明“是什么”，而新聞卻是要使讀者知道“為什么”。

在2018年年初，據外媒報道，一些使用亞馬遜智能語音助理系統的用戶反映常常在半夜聽到亞馬遜Echo發出奇怪的笑聲，這些笑聲有時是出現在Echo回應用戶的指令（并不是笑的指令），有時卻是無緣無故發出。而亞馬遜對此的解釋是Echo把用戶的簡短指令理解成“笑一笑”，因此才發出笑聲。無獨有偶，前段時間谷歌旗下智能音箱Google Home也發生了大面積宕機事故，許多用戶發現自己的Google Home無法響應自己的命令。機器只有設定的程序和數據，這對新聞來說是遠不夠的，“人工智能與人之間最大的鴻溝不是超級的思維能力，而是獨立的情感”。

眾所周知，機器人寫稿是按照事先錄入的程序，從數據庫中抓取相關模板來進行“填字游戲”。美聯社是最早使用自動化手段來報道新聞的媒體，但也只限于“財報”這種有固定模板的新聞。作為對社會輿論有重大影響的特殊產業——新聞僅僅依靠“數據”是不夠的，真正重要的是這些數據“背后的意義”。而這一點，則需要靠新聞工作者來完成。2016年2月，習近平總書記在黨的新聞輿論工作座談會發表講話中指出：“新聞輿論工作者要轉作風改文風，俯下身、沉下心，察實情、說實話、動真情，努力推出有思想、有溫度、有品質的作品。”

中新網曾在發布一條關于槍擊案的報道時用電腦錯把“波斯尼亞-黑塞哥維那”翻譯成“波士頓”；據付費科技媒體The Information報道，Facebook的即時聊天工具平臺上的聊天機器人，在沒有人工的介入下，其準確率只有30%，根本無法理解用戶的意思。這些事件的發生，在某種程度上是因為機器只有數據的理性，而沒有情感，對信息的社會屬性判斷不足。戴維·布魯克斯認為：“理性是建立在情感的基礎之上，需要依靠情感才能運轉。情感為事物賦予價值，理性則在情感評估出的價值基礎上作出選擇。”新聞要依靠新聞工作者深入現場、仔細調查才能挖掘其背后深藏的價值，“好新聞是跑出來的”。記者通過與新聞當事人或詢問專家意見而獲得更全面、真實的新聞線索。

變化并不等同于進步

2016年，兩場人機對賽再次將“人工智能”推上輿論的高潮。在2016年1月，谷歌旗下一家公司研發的一款人工智能程序AlphaGo戰勝了人類的歐洲圍棋冠軍樊麾二段；2016年3月，AlphaGo和世界冠軍李世石進行了五番棋比賽，這場世界矚目的人機大賽最終以AlphaGo獲勝告終。所有人都在歡呼機器人戰勝人類的智能，卻沒有注意到AlphaGo雖然在和李世石下棋時只用到幾十臺服務器，但是訓練時可是需要上萬臺服務器的，然而這樣訓練出來的機器卻只能下棋，直觀看來，這是一種典型的資源浪費。

我們不停地在渲染與宣傳人工智能給新聞帶來的各種變化，可無意之中，我們卻忽視了一個重要事實：變化不等同于進步，技術上的變化并不能一定帶來內容上的進步。

“技術為王”還是“內容為王”在媒體界一直是爭論焦點，人工智能的出現無疑將媒體的新聞內容變成了對技術的推崇。在大數據時代，各種各樣資訊呈爆炸式增長狀態，互聯網又為我們提供了快速且低成本的信息搜索技術，我們完全可以根據自己的興趣愛好來選擇話題。然而互聯網為我們帶來便利的同時，困擾也隨之而來，不是所有人都可以清楚地知道自己對信息的需求，大多數人在數不勝數的信息前會感到無所適從。于是，在此條件下，以“今日頭條”為代表的移動新聞客戶端開始以“個性化推薦服務”為特色，利用算法，對用戶每天瀏覽的信息進行分析，為用戶進行相關話題的推薦，吸引了眾多受眾。而在經過一段時間實踐后，這種“算法新聞”的弊端開始顯露。算法表面上看是為用戶篩選信息，節約時間，實質用個性化推薦取代編輯把關，只滿足了用戶當下時間段的一個知識需求，打破了知識的結構性。當用戶長時間沉浸于“我的日報”的滿足狀態中，喪失了解其他不同事物的能力與機會，在不知不覺中會陷入人工智能為其打造的“信息繭房”中。

顯然，這與新聞的本意背道而馳，新聞本就是昨日黃花，因而才需要記者“搶”新聞。而這條新聞到底能不能發、在什么時機發、放在什么版面發則需要新聞敏感來對此新聞價值作出判斷。這里的新聞價值絕不僅只在乎用戶的興趣或所謂的大多數人興趣，而是基于社會效應與輿論影響，新聞信息傳播不是專屬某個人的新聞，而是整個社會的新聞。毫無疑問，各大媒體爭相引用的“算法”與此相離甚遠。

結語

機器智能與新聞結合的弊端已慢慢顯露出來，其實，無論是算法新聞還是虛擬技術，都只是傳遞新聞的一種方式，是在現有條件下依托科技對新聞報道方式進行的一種手段補充。媒體在新聞生產過程中引進這些機器智能，是為了尋找新聞的最佳表達方式，將新聞內容優質地傳到受眾。然而，并非所有的新聞都適用于機器智能，也不是所有的“算法程序”都能算出受眾需要的信息。如今，不論是國內的今日頭條還是國外的Facebook，都開始招聘大量的人工編輯參與內容審核，可見，過分依賴算法新聞并非長久之計，最終還是得回歸到“人”上來。

技術的發展帶來時代的變化，作為社會公器的媒體更是要緊跟時代的步伐。技術有不成熟的地方，新聞內容也不是普通的商品，更不是市場利益體系中的某一方，媒體在將技術運用到新聞生產的過程中除了對人工智能進行推崇外，更要平衡好技術與內容，究竟怎樣的結合才能更好地將新聞內容呈現在受眾面前。媒體在人工智能與新聞的結合道路上依然還有很長一段路要走。