人工智能技術(shù)在歐美傳媒業(yè)應(yīng)用的案例分析
——以數(shù)字新聞生產(chǎn)為例

傅雅君

(四川省社會科學(xué)院 四川 成都 610000)

一、人工智能概述

(一)人工智能概念

斯坦福大學(xué)的有名的AI研究中心的斯尼爾遜教授曾對人工智能有著這樣的定義：“人工智能是關(guān)于知識的學(xué)科——怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的學(xué)科”，另一名著名的美國大學(xué)的Winston教授認(rèn)為“人工智能就是研究如何使計算機(jī)去做過去只有人才能做的智能的工作”。其思想核心即通過研究人類的思維活動規(guī)律，來模擬和輔助人類勞動的新興技術(shù)。

(二)人工智能的發(fā)展

從古到今，人類都在尋求用機(jī)械帶代替部分人腦的工作，從而解放勞動力，提高生產(chǎn)效率。神話里就有古希臘制造機(jī)器等設(shè)備來代替?zhèn)€體勞動的先例。世界上的第一臺能夠參與執(zhí)行基本運(yùn)算的機(jī)器并且投入生產(chǎn)運(yùn)用的是十七世紀(jì)法國的一批物理學(xué)家和數(shù)學(xué)家所制作成。而后德國緊隨其后其數(shù)學(xué)家和分析學(xué)家G.W萊布尼茲以這臺運(yùn)算機(jī)器上為原型加以改造個完善最終研發(fā)出了能夠完全且無誤的執(zhí)行四則運(yùn)算的機(jī)器。并且他還給出了一個設(shè)想即完整的邏輯性和使用高度符號化語言的機(jī)器的可能，對象的特征實行演算，而這種符號性語言性的表記和計算與邏輯性步驟是現(xiàn)代化機(jī)器的思維能力的芽生，也因此G.W萊布尼茲也贏得了數(shù)理邏輯的首位奠基人的名號。

在進(jìn)入計算機(jī)科技勃發(fā)的20后，在人工智能的研發(fā)上也有各種喜人的重大突破。根據(jù)先行研究當(dāng)時有一篇名為“理想的計算機(jī)”的論文，是由只有24歲的英國數(shù)學(xué)家圖林在1936年所提出的，這篇論文構(gòu)建了圖林機(jī)的初步模型。隨后經(jīng)過近十年的努力，圖林不斷對他的模型進(jìn)行完善與深入，可以說交出了關(guān)于類似于當(dāng)今使用的電腦運(yùn)作程序的答案，五年之后有誕生了一篇叫做“機(jī)器能思考嗎”這一劃時代的論文，其中給出了能夠思考學(xué)習(xí)的人工智能的假想，這些都是人工智能發(fā)展史上圖靈為他做出的杰出貢獻(xiàn)他也成為了現(xiàn)代人工智能的奠基人。以此為基礎(chǔ)，世界上第一臺電子數(shù)字計算機(jī)ENIAC于一九四六年誕生了。這些都為現(xiàn)如今人工智能的研究發(fā)展建立了堅實的基石。

二、AI技術(shù)在歐美傳媒業(yè)的利用現(xiàn)狀

隨著互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的普及，新聞生產(chǎn)被深刻的改變著，媒體從業(yè)人員只需要通過屏幕即可與公眾進(jìn)行對話及互動。路透社在2016的數(shù)字新聞報告里對26個國家余50000個在線新聞消費(fèi)者進(jìn)行了調(diào)查，其中有將近百分之五十嘗使用社交媒體獲得新聞資源，而其中將在社交媒體上獲得新聞資源作為主要途徑的大概占比百分之十。于2016年進(jìn)行的美國皮尤研究中心全美新聞媒體年報中昭示，有近百分之六十的用戶都在閱讀新聞時選擇過社交媒體的途徑，而其中又有近20%將其作為經(jīng)常使用的獲取途徑。這一顯而易見的發(fā)展趨勢迫使著傳統(tǒng)媒體企業(yè)開始調(diào)整自己的戰(zhàn)略，開始思考如何更好的運(yùn)用社交媒體作為新聞來源途徑，比如在Facebook、Twitter上謀取更多的用戶也成為各大媒體不約而同選擇的道路。技術(shù)的進(jìn)步也重新定義了大多數(shù)公眾獲取和分享新聞的方式，公眾的角色從簡單的新聞接收者轉(zhuǎn)變?yōu)槎蝹鞑フ呱踔潦巧a(chǎn)者，新聞的邊界日益模糊，假新聞日益增生。

(一)傳統(tǒng)新聞媒體借助人工智能技術(shù)提升編輯效率

由于使用社交媒體獲取新聞的公眾日益增加，而社交媒體平臺多數(shù)采用算法推薦的方式推送內(nèi)容，歐美各傳統(tǒng)媒體不得不對此做出諸多創(chuàng)新。

首先是利用智能技術(shù)進(jìn)行內(nèi)容創(chuàng)新。紐時時報數(shù)字部門的數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊研發(fā)了Blossom這一款機(jī)器人，這是一款采用了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的機(jī)器人，通過Java等語言和技術(shù)，融合不同的算法自我學(xué)習(xí)，它的主要用處是對包括了Facebook、Twitter為主的社交平臺上所涉及的大量文章用大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并且給出評判篩選出更加具有社交推廣效應(yīng)的各種新聞內(nèi)容，從而幫助新聞工作者在其中再次挑選出適合推廣的新聞內(nèi)容。除此之外，Blossom還能自己擬定新聞標(biāo)題、文案摘要、在網(wǎng)絡(luò)上選取適合的插圖，參與單篇新聞的具體創(chuàng)作。時至今日，Blossom每日已經(jīng)成功而有效率的的在三百多篇各種各樣的文章中，就大數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和初步編輯，然后將其傳送給使用它新聞部門。

與此同時，紐約時報也并非僅僅是只是一味的迎合社交媒體平臺的傳播規(guī)律，利用人工智能算法判斷來指導(dǎo)新聞內(nèi)容的產(chǎn)出，他們也在自己的網(wǎng)站上利用這種人工智能進(jìn)行著諸多其他工作?！癛ecommended for You”作為紐約時報的網(wǎng)站的一大欄目，率先使用了其自家研發(fā)的LDA模型建立的新推薦系統(tǒng)與協(xié)同過濾算法，能夠基于讀者喜好調(diào)整文章布局幫助讀者找到與他們相關(guān)的內(nèi)容，比如在正確的時間推送讀者感興趣的新聞，重大事件的個性化補(bǔ)充，以及符合他們偏好的多媒體報道等。

除了運(yùn)用新技術(shù)進(jìn)行內(nèi)容創(chuàng)新，人工智能讓傳統(tǒng)的媒體新聞編輯部發(fā)生了天翻地覆的改變，創(chuàng)新之一就是關(guān)于用戶的反饋，利用人工智能去收集評判用戶反饋，在將其整理提供給媒體企業(yè)運(yùn)營者。譬如紐約時報于2015年9月決定面向整個新聞編輯室開放Stela系統(tǒng)，Stela系統(tǒng)主要是對于每個單篇的文章的進(jìn)行各項細(xì)致的評定。這當(dāng)然可以大大幫助新聞相關(guān)從業(yè)人員獲得對文章的反饋，提高產(chǎn)業(yè)效率把從業(yè)者從重復(fù)勞動中解放出來。其中“故事與事件分析學(xué)”這門專業(yè)的學(xué)科是他基于的根本評判理論，除此之外，這一系統(tǒng)也能悉數(shù)掌握各種媒體新聞在市場社會上的關(guān)注度變化。由此可見，利用Stela系統(tǒng)，新聞從業(yè)者能夠免去大多數(shù)人力就可以得知當(dāng)前社會關(guān)注動向，并研制自己的報導(dǎo)導(dǎo)向，讓熱門事件的報導(dǎo)更加具有時效性。除了紐約時報之外，英國衛(wèi)報也競相引入人工智能輔助新聞編輯，他們推出了自己的人工智能系統(tǒng)Ophan，同樣的這款Ophan系統(tǒng)也能進(jìn)行當(dāng)前的社會關(guān)注點(diǎn)相關(guān)的新聞分析。英國的另一家媒體，金融時報也擁有自己的人工智能Lantern,同樣作為新聞評判系統(tǒng)，新聞從業(yè)者可以利用它方便把快捷的的知整個金融時報關(guān)于當(dāng)新聞動向的記錄數(shù)據(jù)，金融時報的每個從業(yè)者都可以利用它準(zhǔn)確快捷的跟蹤自己正在進(jìn)行的新聞報道。

運(yùn)用這些數(shù)據(jù)和人工智能大大解放了新聞工作者的勞動力，提高了生產(chǎn)力，同時也讓新聞從業(yè)者能夠更好的把控市場社會脈絡(luò)尋找傳媒熱點(diǎn)，徹底的改變了傳統(tǒng)式的新聞生產(chǎn)中單一的粗超的生產(chǎn)模式。從事件的獲取到新聞工作者的具體報道，再到受眾獲得新聞，調(diào)查傳播效率、新聞的受眾屬性和受眾的反應(yīng)在此前都是繁復(fù)而艱難的工作。人工智能的廣泛運(yùn)用給傳統(tǒng)新聞業(yè)注入了的活力，新聞生產(chǎn)鏈業(yè)不知不覺發(fā)生了天翻地覆的變化，各個媒體集團(tuán)的密集型生產(chǎn)鏈轉(zhuǎn)變?yōu)槿斯ぶ悄芙y(tǒng)籌下的閉環(huán)式生產(chǎn)，形成了一種各個環(huán)節(jié)都充滿著大數(shù)據(jù)分析的新聞生產(chǎn)模式。

(二)社交媒體平臺通過AI進(jìn)行假新聞辨別

由于海量新聞的出現(xiàn)和新聞來源的可識別性增加，媒體需要應(yīng)對假新聞的大規(guī)模出現(xiàn)。假新聞可能會轉(zhuǎn)化為攻擊工具，特別是在政治領(lǐng)域。假新聞的出現(xiàn)將極大地?fù)p害媒體的可信度和可信度。新聞機(jī)構(gòu)的一些能力，如議程設(shè)置能力，也會受到影響，導(dǎo)致媒體影響力的下降。

最近全球爆發(fā)的冠狀病毒(Covid-19)便在互聯(lián)網(wǎng)上出現(xiàn)了很多假新聞。Facebook和Twitter上便出現(xiàn)了傳言說維生素C可以預(yù)防冠狀病毒。世衛(wèi)組織特意登出公告將維生素C對新冠治療的爆發(fā)定性為“假新聞”。早在2012年，韓國候選人就利用國家情報局(NIS)控制總統(tǒng)大選。2019年12月18日，BBC的一篇報道披露，一家印度公司大規(guī)模建立了一個假新聞網(wǎng)站。這些網(wǎng)站復(fù)制常規(guī)新聞，然后加入一些反巴基斯坦的觀點(diǎn)。根據(jù)總部設(shè)在布魯塞爾的非政府組織歐盟虛假信息研究所(EU Disinfo Lab)的報告，他們用265個僵尸網(wǎng)站組成一個網(wǎng)絡(luò)，分布在65個國家。他們的目的是進(jìn)行反巴基斯坦的宣傳，從而影響歐洲國家的決策，并為印度的政治利益進(jìn)行游說。此外，由于社交媒體在日常生活中的作用越來越大，不法分子很容易通過假新聞和謠言來影響西方的民主化進(jìn)程，如夸大或美化統(tǒng)計數(shù)據(jù)，操縱輿論等。

Facebook和Twitter等一些社交媒體平臺已經(jīng)推出了自己的審查機(jī)制，早期主要依靠用戶舉報和人工后期判斷。其鑒別流程是：當(dāng)用戶發(fā)現(xiàn)一個假帖子時，他們可以標(biāo)記并報告此為假帖子。帶標(biāo)簽的帖子將轉(zhuǎn)發(fā)給仲裁員，第三方檢查機(jī)構(gòu)將會接手確定信息的真實性。然而，這種方法的人工成本很高。Facebook和Twitter無法避免評估者的人為錯誤和對現(xiàn)有媒體的偏見，尤其是涉及到花邊新聞、種族歧視言論以及一些黨派對立言論。

在引入了人工智能技術(shù)進(jìn)行篩選及判斷的方法后，技術(shù)人員預(yù)先制定一些標(biāo)簽，便可以將所有的帖子納入相關(guān)的數(shù)據(jù)庫中，由大數(shù)據(jù)監(jiān)測新聞來源，判定新聞源頭及新聞引用數(shù)據(jù)。人工智能技術(shù)還可以在海量的數(shù)據(jù)庫中分辨出機(jī)器人賬戶和僵尸網(wǎng)站，對這些惡意操控的網(wǎng)站進(jìn)行違規(guī)標(biāo)記和處理。人工智能技術(shù)可以通過分析新聞中的語言，標(biāo)出可能帶有偏見的詞語和語句，避免由人為審查帶來的個人偏見。不少歐美社交媒體已經(jīng)非常廣泛的運(yùn)用人工智能技術(shù)來減少虛假信息、仇恨言論和種族歧視。

(三)創(chuàng)新媒體利用人工智能技術(shù)革新新聞網(wǎng)絡(luò)

歐美的一些創(chuàng)新公司在利用AI技術(shù)革新新聞方面更加前沿，他們試圖用利用人工智能的海量數(shù)據(jù)能力構(gòu)造一個新聞信用數(shù)據(jù)庫。由于大數(shù)據(jù)可以跟蹤，且具有不可輕易篡改的特點(diǎn)，數(shù)據(jù)庫的真實性得以保證。人工智能能根據(jù)新聞發(fā)布者的歷史新聞?wù)鎸嵭杂涗涍M(jìn)行信息驗證，對新聞進(jìn)行排名。

《衛(wèi)報》資深調(diào)查記者納菲茲阿恩斯和數(shù)字媒體平臺Quintype的創(chuàng)始人阿米特·拉索爾(Amit Rathore)組織了一個名為PressCoin的新聞追蹤系統(tǒng)。PressCoin利用AI技術(shù)和區(qū)塊鏈技術(shù)建立了一個獨(dú)立的新聞生產(chǎn)和交易的系統(tǒng)。每個獨(dú)立的新聞創(chuàng)作者都被設(shè)置成一個數(shù)據(jù)點(diǎn)，即一個小的數(shù)據(jù)塊，來存儲單個新聞機(jī)構(gòu)或單個記者的所有信息。所有新聞都以數(shù)據(jù)塊的形式記錄在網(wǎng)絡(luò)上，通過加密和編碼，從而構(gòu)成一個龐大的新聞數(shù)據(jù)集。一旦相對新聞進(jìn)行溯源或者對單個新聞創(chuàng)作機(jī)構(gòu)進(jìn)行分析，系統(tǒng)可以通過人工智能技術(shù)直接定位發(fā)布源并提供所有的發(fā)布數(shù)據(jù)，這個龐大的數(shù)據(jù)庫可以用來監(jiān)控所有新聞機(jī)構(gòu)的行為。兩位創(chuàng)始人還認(rèn)為，這個機(jī)構(gòu)可以成為一個新聞記者的信用體系，通過對單個發(fā)布者歷史發(fā)布新聞的記錄，了解其新新聞的質(zhì)量和真實性，從而對記者和機(jī)構(gòu)進(jìn)行信用評級。

無獨(dú)有偶，波蘭另一家旨在改善新聞制作體系的初創(chuàng)企業(yè)Newsfeeds創(chuàng)建了一個開放透明的新聞制作和傳播平臺Userfeeds。在Userfeeds系統(tǒng)中，新聞內(nèi)容的排序是由新聞的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)決定的，記者需要證明其內(nèi)容具有足夠可靠的來源。新聞只有被證明是真實的才能發(fā)表。此外，內(nèi)容越可靠，其排名就越靠前。同時，Userfeeds上的所有內(nèi)容都將打包成一個數(shù)據(jù)庫，記錄新聞的作者信息、證明憑證的評價、類別和數(shù)據(jù)標(biāo)簽等，以便存儲新聞和審查新聞內(nèi)容的真實性。

三、人工智能技術(shù)給新聞業(yè)帶來新挑戰(zhàn)

人工智能技術(shù)給歐美新聞業(yè)帶來了許多的變革，包括內(nèi)容制作、新聞信用評級，及新聞數(shù)據(jù)庫的建立，也同時帶來了一些新問題和新挑戰(zhàn)。

(一)算法推薦機(jī)制主導(dǎo)的新聞生產(chǎn)尚缺乏足夠的信任

首先，對于公眾而言，過度依賴算法推薦可能會主導(dǎo)新聞生產(chǎn)偏好，讓新聞主題和新聞觀點(diǎn)過度集中，新聞獲取很難全面，形成信息繭房，而大數(shù)據(jù)的全面追蹤也有可能侵略用戶隱私。這些擔(dān)憂也源于社交媒體的商業(yè)性，對于互聯(lián)網(wǎng)公司來說，用戶關(guān)注是非常寶貴和寶貴的資產(chǎn)。他們可以利用用戶的注意力實現(xiàn)有利可圖的行為，如廣告銷售和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移。因此，目前的網(wǎng)站，特別是搜索引擎，都有一套對新聞內(nèi)容進(jìn)行排名的算法，一般是基于用戶的喜好、評論、支持等操作。而且這些算法并不透明，新聞內(nèi)容傳播平臺在新聞選擇和排名上有很大的空間。而社交媒體公司也可能因為點(diǎn)擊率和流量將更具感性、感染力和煽動性的新聞，甚至是假新聞放在更顯眼的位置。所以算法推薦的新聞網(wǎng)絡(luò)可能會使公眾注意力過度集中，而欠缺對多樣化表達(dá)、新聞全面性的展示。而在算法網(wǎng)絡(luò)中，更有爭論性的探討則在于用戶數(shù)據(jù)的歸屬。因為智能技術(shù)的海量存儲能力和實時記錄能力，用戶的互動都以數(shù)據(jù)的形式留存。用戶會擔(dān)憂自我隱私的泄露，也不乏許多用戶以侵犯隱私為由將Facebook告上法庭的案例。而這些海量數(shù)據(jù)到底歸屬于用戶、科技公司還是政府，一直是有待商榷的議題。

而對于學(xué)界，對于人工智能主導(dǎo)的新聞產(chǎn)業(yè)也提出了各種擔(dān)憂，除開商業(yè)性新聞平臺的分發(fā)動機(jī)之外，還在于信息繭房效應(yīng)、算法偏見等。賓夕法尼亞州立大學(xué)傳播系副教授、國際中華傳播學(xué)會主席鐘布指出，“算法正在代替新聞媒體過濾信息，令人擔(dān)憂的是算法是否會取代人類做價值判斷”。因此，針對當(dāng)前流行的算法決定論，有必要從算法審計、算法素養(yǎng)、算法倫理等方面展開研究?！八惴m然有新技術(shù)的相對優(yōu)勢，但其規(guī)則本身也是由人制定，算法不能完全做到客觀，算法制定者的想法有可能帶來更廣泛影響更深遠(yuǎn)的偏見。

總的來說，算法對于新聞生產(chǎn)的入侵，算法推薦機(jī)制所主導(dǎo)的新聞生產(chǎn)依然欠缺足夠的信任，其新聞公正性及新聞的全面性依然值得探討。

(二)數(shù)據(jù)與算法弱化媒體把關(guān)人角色

大數(shù)據(jù)時代下的新聞生產(chǎn)模式發(fā)生了很大的變化，新聞的生產(chǎn)變得更加閉環(huán)，大致有以下兩個特點(diǎn):

第一，人工智能的大數(shù)據(jù)篩選機(jī)制作為媒體和新聞從業(yè)者的導(dǎo)向。Facebook和Twitter這一類似的各種社交媒體漸漸躍升為大型的新聞傳媒集散地和內(nèi)容發(fā)布平臺，各大媒體企業(yè)為了博得客戶的眼球毫無選擇余地的屈從于人工智能對新聞內(nèi)容的裁定。這也導(dǎo)致了新聞內(nèi)容的生產(chǎn)者于新聞內(nèi)容的發(fā)布者發(fā)生了隔斷，從而將整個新聞生產(chǎn)的產(chǎn)業(yè)鏈拉長。各種社交媒體平臺上為了收集讓用戶喜歡的內(nèi)容，就需要各種媒體企業(yè)參與協(xié)助，所以便施以各種獎勵機(jī)制。同時這些社交平臺應(yīng)為有大量的用戶群資源，也很吸引著各個媒體企業(yè)。而基于客戶的搜索習(xí)慣被建立起來的新聞產(chǎn)業(yè)鏈條中，通過大數(shù)據(jù)和人工智能分析去裁定用戶喜歡的內(nèi)容，然后反過來推送給用戶。社交媒體平臺的人工智能運(yùn)用機(jī)理、算法調(diào)整都對媒體集團(tuán)新聞生產(chǎn)產(chǎn)生重要影響。

第二，構(gòu)建用戶搜索數(shù)據(jù)與人工智能的互動系統(tǒng)。在傳統(tǒng)的媒體單一新聞生產(chǎn)模式下，從新聞的獲取再到新聞報導(dǎo)最后到用戶受眾都是記者和新聞從業(yè)人員單方面主導(dǎo)的閉合生產(chǎn)模式。而就這種閉合生產(chǎn)模式中，人工智能的運(yùn)用幾乎完全脫構(gòu)筑與再構(gòu)筑了這一生產(chǎn)模式，讓其變?yōu)橐环N互動性的生產(chǎn)模式。一方面新聞從業(yè)者獲取信息會參考人工智能的篩選，大據(jù)時代的新聞從業(yè)者可以通過海量的數(shù)據(jù)庫，得知用戶的注目點(diǎn)和可能受到歡迎的事件而去獲取新聞資料;而新聞從業(yè)者在后續(xù)的持續(xù)報導(dǎo)中也可以根據(jù)人工智能的篩選去決定報導(dǎo)重點(diǎn)和報導(dǎo)走向。這使得新聞制作和分發(fā)更加的細(xì)分，對用戶的抵達(dá)更加精準(zhǔn)，新聞內(nèi)容更加多樣，能滿足用戶的多樣化需求。