BBC人工智能技術對中國新聞業的啟示

楊東伶 陳帥戎

人工智能技術是近年來各國媒體爭相引入的重點技術，相較于BBC（英國廣播公司）這一老牌新聞媒體在該方面的應用，我國媒體在實踐過程中仍存在一定不足之處。人工智能是基于大數據、算法和云計算三項技術基礎，開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論和方法的新技術，是制造智能機器、可學習計算程序和需要人類智慧解決問題的科學和工程。近年來，人工智能技術的重要性不斷增強。2019年1月25日，中共中央政治局第十二次集體學習時，習近平總書記指出，要探索將人工智能運用在新聞采集、生產、分發、接收、反饋中，全面提高輿論引導能力。也正是從2019年起，我國正式開始大規模地使用人工智能技術，例如新華智云發布了25款機器人以幫助記者完成內容的生產全流程。但正如張洪忠教授所指出的，我國媒體對人工智能技術的應用還停留在很淺的層面。與之相對的，則是BBC很早就開始了內容生產與人工智能技術相結合的嘗試。

作為全球性的傳媒機構，BBC具有極強的前瞻性。2006年就推出了“創意未來”計劃，以互聯網思維審核自身，邁向新媒體時代。2012年，BBC設立了“連接工作室”用以將人工智能技術與新聞報道相結合。工作室下設“新聞實驗室”和測試平臺，前者為真正實現“統一編輯室”的理念研發新技術，后者則負責評估這些技術的可能性。而關于這一方面，我國的媒體更注重的則是將應用方面與人工智能技術進行結合，忽略了對技術進行相應的可行性測評。另外，如果說我國媒體的人工智能技術應用聚焦于新聞生產的流程，那么BBC則是從拉斯韋爾所描述的5W層面進行了全方位的人工智能技術接入。

從信息的生產者角度來看，BBC于2017年針對旗下的不同頻道分別推出了針對性的聊天機器人，用以打造聊天機器人矩陣。例如對非洲、拉美、中東等地區16到34歲之間的年輕受眾專門推出的“Newschatta”系列機器人。通過向不同類屬中的機器人回復不同的關鍵詞，用戶可以有針對性地獲取其所需的新聞信息。

從內容的角度來看，新聞實驗室開發了ALTO項目，通過與計算機輔助翻譯、語音合成等多種技術進行綜合運用，使得新聞編輯器可以將同一語義文本翻譯成不同種類語言內容，進而供給全世界各個國家的用戶進行閱讀。此外，實驗室還和愛丁堡大學聯合開發了MT-Stretch系統，對相關項目中機器翻譯所可能發生的語法錯誤進行糾偏，提高信息翻譯的準確度。

從內容的傳播渠道上來看，BBC的“與機器交談”項目還開發出了一套專門的語音交互界面以供用戶進行信息獲取。2017年，BBC在其“創新實驗平臺”與亞馬遜“回聲”音箱上同時發布了一臺互動廣播劇《檢查室》。在該互動劇中，用戶可以與機器進行交流推動故事情節發展。

從受眾的角度來看，BBC的研究與開發部在2017年宣布與英國8所大學建立為期5年的合作項目，通過分析BBC的用戶數據來更好地理解受眾需求，以提供更加完善和優質的用戶體驗。

從內容的傳播效果來看，早在2014年，BBC就與Crowd Emotion公司達成合作，利用該公司的人工智能技術來檢測受眾對于BBC所發布的特定內容的情緒反應，以此來評定內容的傳播效果。2016年，BBC還與Thoughtly公司合作，利用其公司旗下的人工智能平臺Ellipse進行非結構化的文本信息的整體性分析，讓BBC深入了解其生產的內容在哪些市場更受歡迎。

張洪忠曾指出，從技術發展的角度來看，人工智能技術可以分為專門化、通用化以及情感化三個階段。當前的人工智能技術仍處于只能完成專項功能的專門化階段，但這并不意味著不能通過將不同維度的技術應用加以綜合來完成更復雜的任務。從BBC的人工智能技術應用中，可以看出我國媒體有如下可以借鑒的經驗：

首先，將人工智能技術拓展到內容傳播的流程中。中國主流媒體目前的人工智能技術應用大都集中在內容生產層面，在分發、反饋以及受眾分析層面著力較少，反倒是國內的商業媒體例如優酷、愛奇藝等公司開始探索人工智能技術在效果層面的應用。與此相對的是BBC早已開始了內容傳播全流程的人工智能技術融合。因此，在傳媒業的發展中，我國各媒體也可以向BBC學習，嘗試將人工智能技術與傳播渠道、反饋收集以及內容質量檢測等環節進行疊加，全面推進內容生產的智能化。

其次，內容生產的國際化視野。當前我國面臨著對外傳播以及國際形象塑造方面的瓶頸。在未來的對外傳播過程中，或許可以采用BBC開發的聊天機器人矩陣模式，結合深度學習、語義識別以及智能翻譯等人工智能技術，根據不同地區受眾的文化背景刻畫國民級別的用戶畫像，并將傳播內容轉譯成該國的文本進行傳播。

第三，重視受眾態度的檢測。受眾對內容的態度是鑒定內容質量的晴雨表。在前人工智能時代，受眾傾向性的獲取只能通過其反饋以及點擊量、打開率等基礎測量方式進行測評。但人工智能技術的發展使得受眾深層次的情緒和態度抓取成為了可能。例如之前提到的與BBC合作的CrowdEmotion公司就可以通過技術捕捉受眾面部的肌肉運動，并通過機器學習算法進行受眾面部狀態的對比，以了解受眾觀看某一特定內容時的情感參與狀態。當然，這項技術有一個不容忽視的問題就是可能會造成受眾的隱私泄漏。在數字化時代，為了獲取更優質的服務確實需要受眾讓渡一定的隱私權，但同時這也意味著獲取到個人數據的媒體相應的要為保護個人隱私承擔起更大的責任。

第四，培養前瞻性思維。彭蘭曾指出智媒化時代的三個特征分別是：萬物皆媒、人機合一、自我進化。從這一標準上進行評判，當前的媒介生態環境還遠未到達智媒化的時代。而黃楚新教授則認為，人工智能技術將會在微觀層面變革媒體內容生產，在中觀層面重構媒體結構布局，在宏觀層面助力媒體參與社會治理。從這一角度來看，當前我國傳媒業對人工智能技術的運用尚還處在從微觀向中觀過渡中。因此，在未來的傳媒生態中，人工智能技術與傳媒業的結合還有極大的發展空間。媒體可以加強對人工智能技術新方向的關注，以智媒時代的特征為導向提前進行相應的布局。

第五，嚴守內容質量關。BBC前董事長邁克爾·萊昂斯曾指出：盡管新時代各種媒介層出不窮，新技術并沒有改變那些最根本的東西，即受眾獲取高質量內容的本質要求絲毫沒有變化。從這一角度來看，技術的迭代以及內容展現形式的創新從本質上來說終究是錦上添花。不論哪個時代，內容才是受眾追求的最終目標，尤其是在當前信息爆炸的環境中，優質的內容更為可貴。因此，我國媒體可以將傳統媒體時代下對內容質量把控的價值觀與新技術進行結合，以此在新媒體時代煥發新機。

最后，媒介環境學派的代表人物保羅·萊文森認為：媒介的進化遵循著“人性化趨勢”的規律。而人工智能技術只是技術迭代的“最新版本”，不論未來如何發展，技術都是手段，而人才是目的。因此面對人工智能技術帶來的智能化浪潮，媒體行業在抓住機遇，全面推進智能化時代到來的同時，還必須以人為本，打造有責任、有擔當的媒體形象。

參考文獻

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[7]黃楚新，許可.人工智能技術驅動傳媒業發展的三個維度[J].現代出版，2021（03）：43-48.

作者簡介：

楊東伶（1980—），女，碩士研究生，副教授，研究方向：新聞傳播理論與實踐。

陳帥戎（1995—），男，碩士研究生在讀，研究方向：新媒體視頻創意與制作。