國際媒體人工智能應(yīng)用的技術(shù)路徑與未來走向

文/劉 瀅 蘇慧文

如果說一年前人們還在擔(dān)心“機(jī)進(jìn)人退”，人工智能摧毀新聞業(yè)，導(dǎo)致記者失業(yè)，新聞倫理遭遇挑戰(zhàn)，那么，如今我們看到的則是國際媒體緊緊握住了智能機(jī)器人的魔幻之手，創(chuàng)新不再局限于自動化編輯和輿情監(jiān)測，人工智能的應(yīng)用逐漸由局部試驗擴(kuò)大至全產(chǎn)業(yè)鏈，從實驗室蔓延到編輯部乃至采訪一線，國際媒體在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中仿佛裝上了“機(jī)器之心”，不再畏懼用戶和員工的雙重遷徙，正在涅槃重生。

隨著新技術(shù)的迅速普及，“人工智能”愈來愈成為國際傳媒業(yè)競爭的“常規(guī)武器”。未來今日研究院（Future Today Institute）發(fā)布的《2018年新聞傳媒業(yè)技術(shù)趨勢報告》介紹了75個新聞從業(yè)者應(yīng)該關(guān)注的技術(shù)趨勢，其中將人工智能描述為“記者的入門必備”。[1]這意味著，每一位新聞從業(yè)者都需要知曉人工智能技術(shù)，并隨時準(zhǔn)備與機(jī)器人共事。事實上，國際媒體已經(jīng)在新聞生產(chǎn)和傳播的多個環(huán)節(jié)加入這項技術(shù)，并且積極籌劃著未來的應(yīng)用方向。

一、技術(shù)路徑：從內(nèi)容推介到數(shù)據(jù)分析

今年1月，牛津大學(xué)路透研究院發(fā)布了題為《2018年的新聞、媒體與技術(shù)趨勢和前瞻》的研究報告，“人工智能”是其中的一個重點。對184位媒體領(lǐng)袖的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，人工智能在新聞業(yè)主要應(yīng)用在優(yōu)化內(nèi)容推薦（59%）、工作流程自動化（39%）、商業(yè)優(yōu)化（39%）和智能代理（35%）四個方面。[2]

（一）優(yōu)化內(nèi)容推薦

由于自然語言生成（natural language generation）領(lǐng)域出現(xiàn)的巨大進(jìn)步，使得人工智能可以自動生成大量文本。算法新聞的出現(xiàn)，讓更多人通過算法而不是編輯來接收新聞信息。路透研究院2017年的數(shù)字新聞研究報告顯示，54%的人傾向于算法為他們選擇新聞故事，64%的年輕人傾向于算法新聞，58%的智能手機(jī)用戶傾向于算法新聞，年輕人更加適應(yīng)算法選擇的新聞故事。[3]然而，算法對用戶的曲意迎合造成了“信息繭房”的窘境，越來越同質(zhì)化的新聞和信息使人感到單調(diào)、乏味，人們發(fā)現(xiàn)真正需要的是更為豐富的高質(zhì)量內(nèi)容。

人工智能針對算法的革命就在于對現(xiàn)有推薦體系的不斷優(yōu)化，一方面考慮普遍相關(guān)性，另一方面照顧個體差異，使用戶有機(jī)會接觸到更多可能感興趣的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容。比如，英國《泰晤士報》和《星期日泰晤士報》正在開發(fā)一個名為“詹姆斯”（James）的全新推薦系統(tǒng)，它將針對用戶個人偏好進(jìn)行學(xué)習(xí)，并根據(jù)格式、時間和頻率自動對每個版本進(jìn)行個性化設(shè)置，并且這些算法將在人類工程師編程后由計算機(jī)自身反復(fù)優(yōu)化產(chǎn)出結(jié)果。瑞士《新澤西報》也在嘗試類似的做法，不僅根據(jù)用戶經(jīng)常點擊的內(nèi)容進(jìn)行推薦，更重要的是堅持新聞標(biāo)準(zhǔn)。[4]對算法的改進(jìn)是當(dāng)前人工智能應(yīng)用于新聞業(yè)的主要技術(shù)路徑。

（二）工作流程自動化

新聞業(yè)應(yīng)用人工智能的技術(shù)路徑。

生產(chǎn)效率的大幅度提高是人工智能帶給新聞業(yè)的最大福音，其中，最直接的體現(xiàn)是工作流程自動化。目前的通行做法是：記者寫一個報道模板，然后由計算機(jī)自動版本化，為不同媒體創(chuàng)建多個定制版本。例如《今日美國》報的體育部門與Wibbitz公司開展合作，采用“文本轉(zhuǎn)換視頻”技術(shù)，短短幾秒鐘就可以根據(jù)記者寫的文字稿自動制作出短視頻。[5]

在新聞?wù)鎸嵭苑矫?，利用人工智能進(jìn)行實時事實核查是人工智能的重要應(yīng)用之一。2016年底，谷歌在新聞服務(wù)中添加了“事實核查”標(biāo)簽，新聞報道與事實核查的入口并列，社交媒體上不準(zhǔn)確、虛假的信息將被排查出來。新聞媒體在引用數(shù)據(jù)時，人工智能會自動觸發(fā)事實核查流程，為新聞信息的真實性把關(guān)。一個新的概念——“新聞業(yè)區(qū)塊鏈”（Blockchain For Journalism）應(yīng)運而生。區(qū)塊鏈?zhǔn)且粋€交易數(shù)據(jù)庫，由大家共享，可以用來編碼和核實內(nèi)容，有望發(fā)展成為交換可信新聞、篩出假新聞的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。[6]

在改進(jìn)評論方面，機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以為評論可能產(chǎn)生的影響打分，預(yù)判傳播效果?！都~約時報》與技術(shù)孵化器Jigsaw公司合作，推出了幫助過濾評論的新工具。目前該報聘用14位管理員每天處理約12000條評論，未來該工具將自動區(qū)分有害評論和健康評論，該報有望開放80%的文章下方的評論區(qū)，目前僅開放了20%。[7]這就大大提高了工作效率，節(jié)省了時間，使新聞從業(yè)者有更多的精力開展新聞策劃和深度報道。

（三）商業(yè)優(yōu)化

媒體經(jīng)營方面的人工智能應(yīng)用主要包含兩方面：一是廣告準(zhǔn)確投放，二是動態(tài)價格變動?！都~約時報》研發(fā)的機(jī)器人Blossomblot可以對社交平臺上的文章進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，推測什么類型的內(nèi)容更具熱度，從300篇文章中挑選出適宜分享、具有延展性、容易成為熱點的文章，輔助編輯挑選合適的素材，生成標(biāo)題、摘要、配圖等。該報內(nèi)部統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過Blossomblot篩選后的文章點擊量是普通文章的38 倍。[8]對于廣告主而言，這無疑是個好消息，這樣他們就不必為如何選擇廣告位猶豫不決了。

此外，付費墻與人工智能的結(jié)合能夠幫助媒體識別潛在訂戶，甚至可以根據(jù)他們之前的行為設(shè)計說服策略，比如提供什么樣的信息內(nèi)容，使用的語言表述方式等。同時，人工智能可以感知并追蹤用戶的情緒變化，根據(jù)用戶的喜好程度來調(diào)整單篇文章的價格，使價格曲線符合用戶的接受習(xí)慣和心理，并且動態(tài)變化，有助于內(nèi)容的有效銷售。

（四）智能代理

這一技術(shù)路徑的主要功能是幫助記者發(fā)現(xiàn)故事。英國《衛(wèi)報》的編輯室分析神器Ophan自2013年開發(fā)以來每年都在升級，功能日趨完善，現(xiàn)在已經(jīng)可以擔(dān)任數(shù)字輿情分析助理的工作，大大減輕記者在前期進(jìn)行數(shù)據(jù)整理和提取信息的壓力?！缎l(wèi)報》的軟件架構(gòu)主管格雷厄姆·泰克利（Graham Tackley）談到自己編寫的分析工具Ophan時表示，衛(wèi)報已經(jīng)使用了一些長期數(shù)據(jù)分析工具，比如Omniture，而Ophan進(jìn)行的是實時分析和追蹤。[9]類似地，美聯(lián)社也使用人工智能工具SPIKE追蹤世界范圍內(nèi)發(fā)生的新聞并迅速做出反應(yīng)；《華盛頓郵報》的智能機(jī)器人Heliograf可以利用軟件搜索海量信息幫助記者挖掘獨家新聞點。[10]

二、未來走向：本地化、個性化、交互性

以上四大技術(shù)路徑反映了當(dāng)前國際傳媒業(yè)應(yīng)用人工智能的現(xiàn)狀，不難看出，這些路徑圍繞的是新聞生產(chǎn)和傳播的流程，致力于提高工作效率和優(yōu)化現(xiàn)有傳播模式。然而，未來人工智能給新聞業(yè)帶來的變化遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止于此，它將滿足人類的深層次需求，助力高質(zhì)量新聞的穩(wěn)定生產(chǎn)，推動傳媒產(chǎn)業(yè)的升級換代。國際媒體正在積極探索，其中三個發(fā)展趨勢清晰可辨：

（一）本地化

貼近性是新聞價值的關(guān)鍵要素之一，過去這通常需要記者深入基層采訪才能實現(xiàn)。人工智能放飛了我們的想象力，讓“吸引人的本地故事”源源不斷地自動生成。谷歌2017年7月投資了英國報業(yè)協(xié)會和Urbs媒體公司，用以支持利用人工智能開發(fā)自動化新聞編寫軟件。在第三輪融資中，英國報業(yè)協(xié)會和Urbs從谷歌“數(shù)字新聞創(chuàng)新基金”獲得70.6萬歐元。谷歌的這個項目被稱為“記者、數(shù)據(jù)與機(jī)器人”，利用一個人工智能和人類協(xié)作的新聞網(wǎng)站每天生產(chǎn)上百條“吸引人的本地故事”。這個項目計劃從2018年開始，人工智能每個月都會通過本地化分銷網(wǎng)絡(luò)生產(chǎn)多達(dá)3萬個故事。已創(chuàng)建故事的所有組成內(nèi)容都將由人工智能自動完成，包括屏幕上的文字和伴隨的圖形、圖像。盡管工作流程智能自動化帶來了編寫海量報道的能力，人的作用依然不可忽視。美聯(lián)社主編彼得·克里夫頓（Peter Clifton）說：“在這個過程中，寫作技能熟練的人類記者仍然是至關(guān)重要的。這個項目使我們能夠利用人工智能來擴(kuò)大當(dāng)?shù)氐墓适虑楣?jié)，而這些故事是不可能手動提供的?！盵11]

（二）個性化

內(nèi)容推薦優(yōu)化的一個未來趨勢是根據(jù)用戶特點進(jìn)行個性化設(shè)計，人工智能可以讓個性化定制新聞的潛力得以挖掘。通過對用戶行為的監(jiān)測，人工智能工具能夠幫助新聞編輯室了解讀者喜歡和不喜歡的內(nèi)容，最終有助于為讀者提供個性化服務(wù)，從而提升讀者的參與度。2017年9月底，《紐約時報》公布了在此前幾個月里進(jìn)行的一系列小實驗，目的是依據(jù)各種各樣的信息如用戶行為、地點或時間等來定制新聞。《紐約時報》嘗試根據(jù)讀者所在的位置進(jìn)行首頁的個性化分發(fā)，或根據(jù)特定的地理位置來決定讀者閱讀的內(nèi)容，或者依據(jù)用戶訪問網(wǎng)站的最后時間對主頁進(jìn)行調(diào)整，希望能夠在傳統(tǒng)的報紙閱讀體驗和網(wǎng)絡(luò)個性化信息的模式之間找到平衡。[12]

（三）交互性

媒介融合與人工智能的結(jié)合將煥發(fā)出別樣光彩，使新聞的呈現(xiàn)方式更為生動和有趣。隨著視頻新聞和語音交互的快速發(fā)展，以對話工具為主要代表的交互性新聞工具將成為主流。

Facebook Messenger的“聊天機(jī)器人”（Chatbot）平臺目前已經(jīng)有30,000多個聊天機(jī)器人頻道，這些類似于“談話”的頻道涉及新聞、體育、天氣等多種內(nèi)容，BBC、CNN、《華盛頓郵報》、《衛(wèi)報》等媒體均已入駐。2017年11月，F(xiàn)acebook Messenger又推出了“客戶聊天”（Customer Chat）插件，允許企業(yè)在自己的網(wǎng)站上通過Facebook Messenger與客戶進(jìn)行對話。[13]與此同時，一些新聞機(jī)構(gòu)開始試驗“限時提供”對話類新聞產(chǎn)品。BuzzFeed在美國共和黨代表大會期間上線了一個臨時聊天機(jī)器人，《紐約時報》在奧運會期間推出了一個短期聊天服務(wù)。根據(jù)未來今日研究院的預(yù)測，類似的產(chǎn)品還會不斷涌現(xiàn)，如臨時播客等，它們專為某項重大活動或事件而策劃誕生。[14]這些產(chǎn)品能很好地吸引受眾，提升媒體收入，由于它們是應(yīng)用于一個特定活動的，在收集數(shù)據(jù)、精準(zhǔn)投放廣告等方面都會有出色表現(xiàn)。

三、啟示

國際媒體應(yīng)用人工智能的技術(shù)路徑和未來走向?qū)ξ覈鴤髅綐I(yè)的借鑒價值表現(xiàn)在以下幾個方面：

首先，人工智能將貫穿全媒體生產(chǎn)鏈的各個環(huán)節(jié)。從線索搜集、素材采集到內(nèi)容生成，從分發(fā)傳播、評論核查到輿情反饋，所有環(huán)節(jié)都有人工智能的身影。人工智能還為新聞生產(chǎn)增加了版本轉(zhuǎn)換、傳播樣態(tài)變換、交互對話等環(huán)節(jié)，豐富了新聞生產(chǎn)的內(nèi)容與形式。

其次，所有新聞從業(yè)者均應(yīng)學(xué)習(xí)和了解人工智能技術(shù)，跨學(xué)科、跨專業(yè)的啟蒙將成為媒體人的必修課。

未來，機(jī)器人“私人助理”將幫助記者管理日記、組織會議和回復(fù)電子郵件。為了更好地應(yīng)用人工智能輔助新聞報道，駕馭機(jī)器人而不是被取代，新聞從業(yè)者有必要厲兵秣馬，積極備戰(zhàn)。

第三，從滿足人的需求角度發(fā)掘人工智能的應(yīng)用方向。無論是本地化、個性化還是交互性，滿足的都是人的各種需求，包括歸屬感、自我實現(xiàn)、關(guān)愛等。人工智能在新聞領(lǐng)域未來的發(fā)展趨勢必將是更好地滿足人的需求，特別是與信息獲取相伴而生的需求。

最后，警惕未來智能機(jī)器人獨立從事新聞生產(chǎn)，掌控媒體渠道后可能出現(xiàn)的“失控”現(xiàn)象。如果機(jī)器人僅有高效率和自動化，卻缺乏責(zé)任心、善意和使命感，那么，一旦犯錯就可能造成難以挽回的后果。在多大程度上與機(jī)器人分工協(xié)作？如何“教育”機(jī)器人，讓機(jī)器“學(xué)習(xí)”什么？什么時候“放手”讓機(jī)器人獨立？這些是人類記者需要思考的根本性問題。

（本文由中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金資助〈項目批準(zhǔn)號：2017JT001〉） （作者劉瀅是北京外國語大學(xué)國際新聞與傳播學(xué)院副教授、國際傳播研究中心主任；蘇慧文是北京外國語大學(xué)國際新聞與傳播學(xué)院碩士生）

【注釋】

[1] Future Today Institution. 2018 Tech Trends for Journalism and Media[R/OL].(2017-10-20)[2018-2-3].https：//futuretodayinstitute.com/2018-tech-trends-forjournalism-and-media/.pdf.

[2] Reuters Institute for the Study of Journalism.Journalism, Media and Technology Trends and Predictions 2018[R/OL]. (2018-1-10)[2018-2-8]. http：//reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/risj-review/risj-director-research-joinseuropean-commission-high-level-group-disinformation. pdf.

[3] Newman N, Fletcher R, Kalogeropoulos A, el al.Reuters institute digital news report 2017[J]. 2017

[4] 同上。

[5] Hansen M, Roca-Sales M, Keegan J M et al.Artificial Intelligence： Practice and Implications for Journalism[J].2017

[6] Future Today Institution. 2018 Tech Trends for Journalism and Media[R/OL].(2017-10-20)[2018-2-3].https：//futuretodayinstitute.com/2018-tech-trends-forjournalism-and-media/.pdf.

[7] 同上。

[8] 萬可.美英新聞媒體人工智能應(yīng)用實踐及啟示[J].中國傳媒科技, 2017(7)19-20

[9] VentureBeat. Ophan： Inside the Guardian’s datadriven newsroom[EB/OL].(2015-7-3)[2018-2-5].

https：//venturebeat.com/2015/07/03/ophan-insidethe-guardians-data-driven-newsroom/

[10] 劉瀅, 陳明霞. 如何讓“智能機(jī)器人”成為好記者——人工智能時代新聞業(yè)的行動與思考[J]. 青年記者,2017(16)：85-87.

[11] InvestigatingEngineering. Google-Backed AI Journalist Can Produce 30,000 News Per Month[EB/OL].(2017-8-4)[2018-2-6].https：//interestingengineering.com/google-backed-ai-journalist-produce-30000-news-permonth

[12] Nieman Lab. All the news that’s fit for you： The New York Times is experimenting with personalization to find new ways to expose readers to stories[EB/OL]. (2017-9-28)[2018-2-5]. http：//www.niemanlab.org/2017/09/allthe-news-thats-fit-for-you-the-new-york-times-isexperimenting-with-personalization-to-find-new-ways-toexpose-readers-to-stories/

[13] 新浪網(wǎng).Facebook Messenger新業(yè)務(wù)：企業(yè)Customer Chat服務(wù)[EB/OL]. (2017-12-1)[2018-2-5].http：//tech.sina.com.cn/i/2017-12-01/doc-ifyphkhk9332436.shtml

[14] 同6。