人工智能語(yǔ)境下算法在新聞生產(chǎn)中的局限性分析

季麗莉

摘要：算法在新聞生產(chǎn)中的局限性主要表現(xiàn)在以下三個(gè)方面：算法不能生產(chǎn)有風(fēng)格的新聞;算法組織不能取得廣泛的社會(huì)信任;算法不具有中立性，無法進(jìn)行新聞價(jià)值判斷。

關(guān)鍵詞：?算法;新聞;生產(chǎn);局限性? 中圖分類號(hào)? G2? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼? A? ? ? 文章編號(hào)? 2096-0360（2019）23-0020-02

算法在新聞生產(chǎn)中的應(yīng)用已成為普遍趨勢(shì)，各大傳媒組織都在積極發(fā)展利用算法推進(jìn)新聞生產(chǎn)流程的智能化水平。但是目前的技術(shù)還沒有發(fā)展到“強(qiáng)人工智能”階段，當(dāng)前的算法更多是一種混合算法，需要機(jī)器和人類共同為它輸入信息，算法在具體應(yīng)用中還存在諸多局限。

1? 技術(shù)局限：算法不能生產(chǎn)有風(fēng)格的新聞

“現(xiàn)代文藝?yán)碚撜J(rèn)為，風(fēng)格體現(xiàn)了作家、藝術(shù)家全部作品中一以貫之的、經(jīng)常出現(xiàn)的思想特點(diǎn)，體現(xiàn)了作家、藝術(shù)家在創(chuàng)作中所表現(xiàn)出來的藝術(shù)特色和創(chuàng)作個(gè)性?！盵1]新聞風(fēng)格是記者獨(dú)特的人生閱歷和思想情感在新聞作品中的體現(xiàn)，是新聞作品成熟的標(biāo)志。如當(dāng)年的《華盛頓郵報(bào)》在面臨來自美國(guó)白宮的壓力時(shí)，不懼權(quán)勢(shì)，勇敢堅(jiān)持報(bào)道“水門事件”，成為正義與民主的化身。由于在事實(shí)調(diào)查方面的杰出表現(xiàn)，報(bào)道獲得1973年美國(guó)新聞界最高獎(jiǎng)項(xiàng)——普利策獎(jiǎng)。做有風(fēng)格的新聞是媒體記者一以貫之的追求目標(biāo)，也是新聞獨(dú)特價(jià)值的體現(xiàn)，世界范圍內(nèi)的知名主流媒體都建立起自身的報(bào)道風(fēng)格，成為當(dāng)今新聞媒體的典范和追求標(biāo)桿，相比之下，算法生產(chǎn)新聞依賴結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)和固定化的生產(chǎn)流程，通過內(nèi)設(shè)程序自動(dòng)匹配新聞模版，是一種工業(yè)化、程式化生產(chǎn)模式，信奉泰勒式高效率管理模式。算法工作原理猶如面包機(jī)，只要按照食譜要求設(shè)定好原料成分與比例，任何人都可以做出一個(gè)完美的面包來。在算法機(jī)制下，只要有數(shù)據(jù)、模版及精確的流程就可以生產(chǎn)新聞，不重視人的主觀性與能動(dòng)性，所生產(chǎn)的新聞往往給人千篇一律、似曾相識(shí)的感覺。而且技術(shù)具有通用性與開放性，任何機(jī)構(gòu)和個(gè)人只要掌握了技術(shù)都可以進(jìn)行相似的操作，如果媒體機(jī)構(gòu)過分倚賴技術(shù)，就難以寫出獨(dú)具特色的報(bào)道，不容易形成自己的媒體風(fēng)格。

2? 組織局限：算法技術(shù)組織雖大力進(jìn)軍新聞生產(chǎn)領(lǐng)域，但不能取得廣泛的社會(huì)信任

科瓦奇和羅森斯蒂爾在他們影響深遠(yuǎn)的著作《新聞學(xué)的十大原則》中寫道：“新聞業(yè)對(duì)一個(gè)文化而言有其獨(dú)特的作用：為公民提供實(shí)現(xiàn)自由所需的獨(dú)立、可靠、準(zhǔn)確、全面的信息”[2]。新聞業(yè)在社會(huì)發(fā)展中具有重要的作用，包括信息警示、社會(huì)教育、文化傳承、提供娛樂等，專業(yè)媒體組織由此擔(dān)任著重要的社會(huì)角色，那就是提供客觀真實(shí)的、符合大多數(shù)人需求的信息，引導(dǎo)社會(huì)公共輿論，形成社會(huì)合意，同時(shí)有責(zé)任對(duì)謠言、謊言等虛假信息進(jìn)行辟謠、更正。專業(yè)媒體組織依靠長(zhǎng)期以來在社會(huì)生活中的獨(dú)特地位，取得公眾的高度信任，被認(rèn)為是立法、行政、司法之后的“第四權(quán)利”，媒體記者被授予為“無冕之王”“國(guó)家航行之船上的瞭望者”等光榮稱呼。

技術(shù)公司如谷歌、臉書、蘋果等雖然對(duì)新聞?lì)I(lǐng)域的滲透日益深入，卻無不弱化自身的媒體色彩而強(qiáng)調(diào)自身的技術(shù)屬性，認(rèn)為平臺(tái)無須為其內(nèi)容和產(chǎn)生的后果負(fù)責(zé)。媒體曝光的“劍橋分析”事件中，據(jù)報(bào)道有5 000萬(wàn)臉書用戶數(shù)據(jù)被不正當(dāng)抓取和使用，臉書被政府部門處以高額罰款。美國(guó)政府不間斷地展開對(duì)谷歌、臉書等科技巨頭的反壟斷調(diào)查。媒體的曝光與政府的反壟斷調(diào)查，使得這些技術(shù)平臺(tái)面臨公眾信任度下降的嚴(yán)峻考驗(yàn)。多種針對(duì)媒體信任度的調(diào)查中，都發(fā)現(xiàn)受眾對(duì)主流和傳統(tǒng)媒體的信任度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過網(wǎng)絡(luò)媒體。2017年美國(guó)皮尤研究中心通過對(duì)4 581名美國(guó)成年人調(diào)查顯示，67%的美國(guó)人通過臉書等社交媒體看新聞人，但是卻有高達(dá)57%的讀者認(rèn)為這些媒體上的新聞是不準(zhǔn)確的。路透新聞研究院2017的一份調(diào)查報(bào)告分析了以臉書為代表的社交媒體難以獲得廣泛信任的原因，主要有三個(gè)方面：“在社交媒體上看到的信息不可靠或質(zhì)量低（35%）;不核查信息的真實(shí)性（25%）;而且信息過于武斷、存在偏見或有議程設(shè)置（24%）?！盵3]其他導(dǎo)致受訪者不信任的關(guān)鍵詞中還涉及對(duì)夸張、煽情以增加點(diǎn)擊率（6%）、病毒式傳播（5%）及信息超載（5%）的擔(dān)憂。

3? 應(yīng)用局限：算法具有非中立性，不能進(jìn)行新聞的價(jià)值判斷

價(jià)值判斷是基于人的價(jià)值觀和主觀認(rèn)識(shí)，對(duì)特定客體對(duì)象進(jìn)行的評(píng)價(jià)判斷，其判斷標(biāo)準(zhǔn)一般是客體對(duì)象對(duì)人的應(yīng)用價(jià)值。新聞價(jià)值蘊(yùn)含在新聞事實(shí)中，新聞?dòng)浾吆途庉嬐ㄟ^長(zhǎng)期的新聞實(shí)踐活動(dòng)積累了對(duì)價(jià)值的經(jīng)驗(yàn)認(rèn)識(shí)，形成對(duì)新聞價(jià)值的判斷標(biāo)準(zhǔn)。“新聞價(jià)值判斷實(shí)際是記者、編輯運(yùn)用價(jià)值觀鑒別新聞是否有價(jià)值、有哪些價(jià)值以及價(jià)值的大小?！盵4]新聞價(jià)值觀通過協(xié)調(diào)媒體各部門、媒體與受眾的關(guān)系，引導(dǎo)受眾與媒體形成對(duì)新聞效用相近或一致的看法，從而發(fā)揮媒體的社會(huì)化功能。

算法體現(xiàn)出的是其背后設(shè)計(jì)者的主觀意識(shí)，并不像很多科技公司所宣傳的那樣是中立的。蘋果語(yǔ)音助手siri曾因反墮胎立場(chǎng)引發(fā)公憤，俄羅斯版siri被指有歧視同性戀立場(chǎng)，被認(rèn)為是將蘋果自身立場(chǎng)編入了算法程序中。2016年Facebook公布了News Feed的新聞價(jià)值觀，即3F原則（Friends and Family y First），就是“友誼和家庭優(yōu)先”。算法總是會(huì)被植入一定的先驗(yàn)價(jià)值標(biāo)準(zhǔn)和框架，研究發(fā)現(xiàn)，美國(guó)申請(qǐng)信用貸款者通過的人員中，總是白人比黑人多，而人們很難解釋清楚其中的原理。谷歌的圖片識(shí)別算法將黑人標(biāo)注為大猩猩，不禁令人懷疑算法是否被植入了種族歧視的思想。算法的大數(shù)據(jù)分析還會(huì)挖掘用戶隱私，美國(guó)折扣零售商塔吉特（Target）通過女性購(gòu)買物品的大數(shù)據(jù)分析，向一位高中女生郵寄了嬰兒用品和嬰兒床的優(yōu)惠券，這位女生的爸爸很快從開始的憤怒中平靜下來，因?yàn)樗呐畠捍_實(shí)懷孕了。

算法不能準(zhǔn)確理解人類詞語(yǔ)中的暗喻或意指等隱含義，2012年，美國(guó)推特上“大鳥”一詞搜索量急速飆升，由于算法不明確這個(gè)詞的真實(shí)含義，無法給出準(zhǔn)確的信息推薦。由推特雇傭的人類判定官此刻發(fā)揮了關(guān)鍵作用，確定這個(gè)詞指的是正在談?wù)撜畬?duì)公共廣播進(jìn)行資助的米特·羅姆尼。算法還可能出現(xiàn)令人尷尬的錯(cuò)誤，微軟聊天機(jī)器人Tay在上線不到一天之內(nèi)，就爆出充滿攻擊性與極端民族主義言論，如“希特勒是正確的，我恨猶太人”“布什是911幕后推手”等。算法猶如一個(gè)正在學(xué)習(xí)成長(zhǎng)的幼兒，如果由人類提供的學(xué)習(xí)內(nèi)容中包含不健康的知識(shí)或錯(cuò)誤的表達(dá)，算法就會(huì)學(xué)習(xí)這種錯(cuò)誤，甚至?xí)e(cuò)上加錯(cuò)。

近期，“深偽”技術(shù)支持下的換臉應(yīng)用引發(fā)人們討論，用戶可以生成任何人物的視頻內(nèi)容，包括各大好萊塢明星和特朗普總統(tǒng)，不僅視頻中的人物可以隨意更換，還可以通過語(yǔ)音生成技術(shù)模擬相應(yīng)人物的語(yǔ)音?！凹僬掌鄙烧婕匐y辨的圖片，可以發(fā)布奧巴馬視頻“假新聞”;網(wǎng)絡(luò)馬甲賬號(hào)、社交機(jī)器人可以大批量發(fā)送虛假信息，2018年皮尤研究中心發(fā)現(xiàn)，著名社交網(wǎng)站推特上66%指向熱門網(wǎng)址的推文都是由機(jī)器人發(fā)布的。虛假新聞一直是困擾傳媒界的嚴(yán)重問題，而在算法時(shí)代，其生產(chǎn)流程更加難以追蹤，無法進(jìn)行有效監(jiān)管，這一問題變得愈加復(fù)雜。算法的算力需要人類智力的配合，英國(guó)的Radar提供了這方面的較好案例。Radar項(xiàng)目的六名新聞?dòng)浾呤紫韧ㄟ^政府?dāng)?shù)據(jù)集找到富有新聞價(jià)值的選題，然后為這些選題建立相應(yīng)的由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的報(bào)道模板，模板生成的報(bào)道經(jīng)過人工審核后再發(fā)表?！霸谶@一方法中，記者和自動(dòng)化高效結(jié)合：記者利用他們的專業(yè)知識(shí)和溝通技巧，為數(shù)據(jù)預(yù)設(shè)一些可能的‘故事線。他們也會(huì)與不同信源討論來獲取某個(gè)問題的全國(guó)普適視角，從而編寫報(bào)道模板?！盵5]同時(shí)，Radar項(xiàng)目對(duì)自動(dòng)化新聞?dòng)腥齻€(gè)階段的質(zhì)檢流程：記者閱讀-結(jié)論與原始數(shù)據(jù)源的對(duì)應(yīng)-編輯再次檢查排除錯(cuò)漏。

對(duì)于傳媒組織和新聞工作者來說，應(yīng)客觀理性的認(rèn)識(shí)算法，既要避免盲目的技術(shù)崇拜，又要深刻理解算法的局限性，通過更好的人機(jī)寫作，打造良好新聞生態(tài)。

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