試析人工智能技術在媒體信息生產與傳播中的相關運用

◎殷 俊

(東臺市融媒體中心，江蘇 鹽城 224200)

隨著計算機技術的發展和媒體智慧化進程的推進，人工智能技術在信息生產與傳播領域中的應用也越來越廣泛，再加上互聯網覆蓋范圍的不斷擴大，人工智能技術已經滲透到了社會經濟發展的各行各業中。人工智能技術特有的語音文字識別、智能搜索以及大數據推送功能，已經對傳統的信息生產方式和傳播方式產生了影響，不僅提高了信息的采集效率、制作速度與推廣效率，還拓寬了信息的傳播范圍。

一、人工智能技術與媒體信息生產傳播特征

(一)Chat GPT 大爆發

Chat GPT 是人工智能的一個典型代表，這一聊天機器人軟件一經問世，就在短短5 天時間擁有了超過100 萬的注冊用戶，人們只需要將自己的需求提出來，軟件就可以自動完成相應的操作，例如文章創作、代碼編寫、問題回答等[1]。2023 年3 月15 日，OpenAI 正式推出GPT-4。分析Chat GPT 受到人們高度關注的原因，主要與新技術RLHF 的引入有關。這是一種基于人類反饋的強化學習技術。Chat GPT與這一新技術的融合，不僅可以讓人們更好地控制人工智能進行內容創作，還可以使創作內容得到豐富，創作效率得到提高。

(二)影響深入性

人工智能技術的應用對媒體新聞生產領域的發展產生了巨大的影響，對新聞生產模式進行了重新定義。另外，在信息技術的采集與選擇方面，傳感器技術的應用不僅對新聞信息的來源深度與廣度進行了擴大，還對未來的發展趨勢進行了預測，使得受眾群體在接收新聞信息方面的個性化需求得到了最大限度的滿足[2]。另外，AR 技術與VR 技術的普及與應用，更是將受眾群體帶到了三維空間當中，獲得了全新的新聞體驗方式。

(三)作用雙面性

任何一種技術發揮的作用都有兩面性。人工智能技術也不例外。人工智能技術的積極作用是提高了社會的生產力，消極作用則是又引發了一系列問題。傳感器監測是否存在泄漏用戶隱私的風險，機器人寫出的稿件是否具有真實性與客觀性，VR 新聞涉及到的版權糾紛該如何處理等問題，都受到社會各界人士的高度關注。

二、人工智能技術在媒體信息生產與傳播中的運用優勢

(一)比人腦更具優勢

云計算和大數據是智能信息產生的重要條件，尤其是大數據，可以作為智能新聞的產生原料，為智能新聞的產生提供豐富的新聞素材。在傳統的新聞寫作模式下，工作人員需要利用各種渠道進行新聞線索的收集，然后再到實地采訪，最后再將各種有效的新聞材料進行整合，形成一篇完整的新聞稿件。在這一過程中，工作人員不僅要花費大量的時間和精力進行新聞線索的收集與核對，還要保證新聞信息的真實性，否則將會面臨傳播虛假信息的風險。互聯網技術的發展使得各大網絡平臺上充斥著海量的信息，單純依靠人力，很難對這些信息進行快速而準確的統計、收集、整理與分析。智能信息的產生不會出現這些問題。智能新聞平臺不僅可以對新聞素材進行收集，其在信息收集方面的速度與廣度，遠不是人腦能達到的[3]。云計算可以按照工作人員的要求，對網絡平臺中的數據信息進行篩選和收集，并利用算法進行相關稿件的自動生成。智能新聞的真實性也非常高，因為智能新聞平臺可以直接利用算法，站在不同的角度，核實新聞信息的真實性。與傳統的人工式新聞寫作模式相比，新聞稿件的創作更加便捷、高效、真實。既不需要記者人員陷入繁雜枯燥的新聞素材收集工作中，也不需要其奔赴到一線進行采訪，新聞信息的生產與傳播效率更高。

(二)創新創意主導

人工智能技術擁有強大的資源獲取能力和資源整合優化能力，在新聞傳播領域中有著極為廣泛的應用。新聞傳播領域的發展特點就是時時刻刻都有新聞事件發生。面對海量的新聞素材，人工智能技術可以直接利用大數據進行新聞素材的篩選、整理，并形成一份分析報告。在這種情況下，工作人員可以將更多的精力集中到新聞事件的深度挖掘和新聞特色的突出方面[4]。例如，新華社的“媒體大腦”就借助大數據技術和智能算法，對數據進行自動化分析，進行可視化圖文的生成，并通過語音合成、視頻剪輯等一系列操作，呈現出一個完整的智能新聞作品。由此可見，人工智能技術已經滲透到了新聞采集、新聞制作以及新聞分發等具體的新聞生產流程當中，并成為不可替代的存在。人工智能技術的應用，讓新聞稿件的個性化特征越來越突出，人情味越來越足。

(三)滿足新聞傳播的需求

與人工稿件相比，人工智能寫作擁有固定算法支撐，且流程公開、透明，稿件內容不容易引發新聞事故。而且，智能新聞稿件的寫作速度之快，已不是人力能達到的。新聞生產流程的簡化，使得新聞生產的成本大幅度降低。人工智能技術在新聞稿件創作中，可以直接從海量的數據信息中，鎖定用戶最關注的信息內容，新聞寫作效率更高，準確性更強。人工智能技術還可以利用智能算法，將冗余的信息進行屏蔽，直接利用新聞模板進行稿件創作。所以，與傳統的人工撰寫稿件相比，智能稿件的客觀性與嚴謹性更有保證。利用人工智能技術撰寫新聞稿件的主流媒體平臺，在市場上的競爭力更高[5]。目前，人工智能技術已經在財經新聞和體育新聞的稿件撰寫中得到了廣泛的應用。很多新聞媒體平臺已經開發出了屬于自己的新聞稿件自動化寫作平臺。例如，騰訊財經的Dream Writer、今日頭條的xiao ming bot 等。這些自動化的新聞寫作平臺，在寫作效率與數據分析精確度方面有著突出的優勢。

(四)提供個性化新聞信息

人們在使用移動平臺或者互聯網終端進行新聞閱讀之后，都會留下相應的痕跡。人工智能技術對這些痕跡進行分析，就可以大致推斷出用戶在各類場景中偏好的新聞稿件類型。同時，人工智能還會對用戶對于某一類新聞的閱讀時間長短、點贊數量以及是否轉發等行為進行分析，并判斷用戶的新聞閱讀習慣，然后進一步確定用戶的閱讀動機與閱讀偏好，并為其量身打造新聞推送方案，將可能符合用戶需求的新聞稿件推送給用戶，提高用戶與新聞內容之間的匹配度。這種新聞內容個性化定制的方式已經超出了傳統新聞媒體的能力范圍，以智能算法為支撐的新聞內容推送機制更是讓新聞的個性化與差異化傳播成為現實，用戶對媒體平臺的黏性更強。

三、人工智能技術在媒體信息生產與傳播中的運用實踐

(一)人工智能與融媒體的智能化生產

人工智能與融媒體的智能化生產，主要體現在以下兩方面。首先，敘事風格客觀而中立。因為算法是人工智能技術發揮作用的核心，是讓智能新聞與傳統新聞之間的界限逐漸清晰的掛件。在算法的導向下，新聞的生產思維與生產模式發生了顛覆性變化[6]。在傳統的媒體時代下，人們接觸到的信息十分有限，擁有的技術手段也不夠先進，只能依靠人力制作新聞稿件，不僅效率偏低，其新聞內容還存在著一定的個人色彩。算法的應用能夠以用戶的閱讀與反饋為參照，對能夠符合用戶閱讀需求的新聞內容進行篩選。與傳統的人工采集、人工分析與判斷相比，整合了人工智能與融媒體的智能化生產，更不容易出現“信息繭房”問題。其次，語言自動化生成。人工智能技術中的自動語言生成功能，賦予了機器表達能力和寫作能力，當機器篩選到關鍵信息之后，就可以自動生成高質量的文本內容。然后結合用戶特征，撰寫出更加穩定、優質，符合用戶閱讀需求的新聞稿件。

(二)以用戶建構作為新聞生產方式

將人工智能技術應用到新聞生產過程中，可以讓新聞編輯更加平民化。近幾年來，文字、圖片、視頻都可以作為新聞的載體。人工智能技術的應用，可以直接從海量信息中尋找關鍵信息，并利用特定程序制作新聞內容，然后再利用大數據突出服務的個性化。文字轉換、語音識別等先進技術的應用，更是進一步加快了新聞的解讀速度和推送速度，擴展了新聞的傳播范圍。用戶可以在任意時間、任意地點打開APP 或者網絡，將自己身邊發生的事情分享和上傳，然后借助媒介平臺傳播新聞信息以及構建多元化話語體系。

將人工智能技術應用到新聞生產過程中，讓編輯軟件的操作更加便利。對人工智能技術進行合理應用，可以借助多樣化的方式，將核心信息提供給廣大用戶，讓用戶在閱讀新聞的時候，主動參與到新聞內容的建構當中，充當新聞建構的主體。這是一種與傳統的被動接收新聞模式完全不同的新聞創作模式[7]。媒體平臺可以在準確把握用戶閱讀特點與閱讀興趣的基礎上，進一步激發用戶參與新聞構建的主觀能動性，豐富用戶在閱讀新聞內容時的體驗。

將人工智能技術應用到新聞生產過程中，還可以創建一個傳媒業創新鏈。目前，很多媒體平臺逐步加大了技術研發方面的投入，希望可以通過新型傳媒業創新鏈的創建，將更多有價值的信息提供給用戶，增加用戶對媒體的黏性。在新型傳媒業創新鏈的創建過程中，可以利用人工智能技術為用戶提供咨詢服務、數據服務、與用戶互動等。

(三)人工智能在縣級媒資管理方面的應用

在縣級媒資管理方面，人工智能的應用主要體現在智能媒資系統的應用上。智能媒資系統可以直接建設一個智能中臺，然后利用這一智能中臺統一提供AI 處理服務，統籌調度計算資源，簡化部署管理各類AI 算法組件；封裝基礎算法能力模塊，對外提供統一的Rest API 服務請求方式。同時，配置語音識別、字幕識別、人臉識別、視頻違規內容識別、場景識別、智能標簽等算法。另外，智能媒資系統的應用，還可以針對媒資庫中的資源，結合敏感人物庫、敏感詞庫進行人臉、語音、字幕方面的識別和校驗，對于識別的結果根據置信度、敏感等級、重要級別等維度進行相應的規則處理，提供敏感資源訪問、使用以及修改密級等相應管控措施。

(四)智能化新聞內容分發

在新聞分發過程中，對智能測算進行有效的應用，可以將更為精準的新聞內容推送給用戶。在算法技術的支持下，用戶能夠通過媒體平臺接收到更適合自己、更能滿足自己閱讀需求的新聞信息[8]。在傳統模式下，用戶只能利用特定渠道被動獲取信息，無法對信息內容作出反饋。人工智能技術的應用可以改變這一現象，直接在預測出用戶的閱讀興趣與閱讀需求后，將相關信息精準推送給用戶，將用戶長時間留在平臺上。

另外，智能匹配消費鏈的應用，還可以將用戶與新聞內容緊密聯系在一起。即大數據處理技術和中間算法技術可以對繁雜的信息進行精簡，提升新聞內容的精準性。提高了用戶黏性后，還可以對用戶的個性特征和行為進行進一步分析，并為用戶提供個性化的信息服務。

四、人工智能目前在新聞領域的不足

在新聞領域，人工智能的應用不足主要體現在以下幾方面。首先，是智能拆條方面的不足。目前新聞拆條的準確率大約在94%，遇到兩條新聞界限不明顯的新聞拆條，可能會出現錯誤。其次，是智能場景標簽的命中率過低。目前，在智能媒資系統中，智景標簽的命中率大概只有75%，而場景標簽的成功命中率更低。再次，是語音表達方面存在局限，尤其在面對復雜語言表達時，AI 智能語音的表現并不完美。比如，當采訪對象帶有一定的當地口音時，AI 智能語音對于一些特別的表述和長句子的語音，表達效果欠佳。最后，在新聞領域中，人工智能技術的應用，可能還存在著“侵犯”隱私權問題。

五、結語

綜上所述，在媒介數字化不斷快速發展的形勢下，人工智能技術與媒體信息的生產與傳播相融合是必然的發展趨勢。人工智能技術的應用不僅提高了媒體信息的生產速度，豐富了媒體信息的生產內容，還極大地促進了媒體信息傳播方式的多元化發展，提高了媒體信息的傳播效率與精確性。但是，人工智能技術在新聞領域中的應用還有很多不足之處。所以，在未來的一段時間內，必須要對人工智能技術進行更為深入的研究，繼續挖掘其在新聞領域中的應用潛力。