人工智能技術(shù)重塑新聞生產(chǎn)的進(jìn)路與問(wèn)題 *

孟 暉

內(nèi)容提要 ｜ 傳媒產(chǎn)業(yè)的發(fā)展一直與傳播技術(shù)的進(jìn)步密切相關(guān)。目前，人工智能技術(shù)已經(jīng)全方位地介入了新聞信息的生產(chǎn)、分發(fā)、互動(dòng)反饋等流程，其重點(diǎn)應(yīng)用于以下環(huán)節(jié)：采集信息、監(jiān)測(cè)輿情及拍攝新聞圖片；高效率地制作多種形態(tài)的新聞產(chǎn)品；新聞分發(fā)與追蹤報(bào)道采用情況；等等。但是，在重塑新聞生產(chǎn)的過(guò)程中，人工智能也顯現(xiàn)出了不少問(wèn)題，如機(jī)器寫(xiě)作新聞在準(zhǔn)確性與深度方面的不足、可能存在的算法偏見(jiàn)及“信息繭房”等導(dǎo)致觀點(diǎn)的極化，以及缺乏正確的價(jià)值導(dǎo)向帶來(lái)的一些倫理失范問(wèn)題。這就需要理性地看待人工智能所帶來(lái)的沖擊，并且做好新聞業(yè)的應(yīng)對(duì)方案，如提高人機(jī)協(xié)同、引導(dǎo)多元化的算法平臺(tái)協(xié)同與競(jìng)爭(zhēng)、加強(qiáng)價(jià)值觀引導(dǎo)及政策法律規(guī)制，等等。

傳媒產(chǎn)業(yè)的發(fā)展一直與傳播技術(shù)的進(jìn)步密切相關(guān)。隨著人工智能在新聞?lì)I(lǐng)域的逐步應(yīng)用，學(xué)界關(guān)于人工智能對(duì)新聞生產(chǎn)影響的研究也日漸增多。人工智能技術(shù)與新聞生產(chǎn)的融合正在深化，其全方位地介入新聞信息的加工、分發(fā)、互動(dòng)反饋等流程，引發(fā)了新聞行業(yè)觀念和實(shí)踐的變革，促進(jìn)了新聞信息更有效地傳播。

國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究表明，人工智能對(duì)新聞生產(chǎn)各個(gè)流程都產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響，可以說(shuō)正在重塑著新聞生產(chǎn)業(yè)。美國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家在人工智能應(yīng)用于新聞業(yè)的研究中側(cè)重于技術(shù)應(yīng)用，主要有語(yǔ)言技術(shù)、算法、機(jī)器人技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)等在新聞生產(chǎn)中的應(yīng)用，也包括了一些技術(shù)倫理價(jià)值方面的思考。在人工智能重塑新聞生產(chǎn)的進(jìn)程中，人們和信息的關(guān)系發(fā)生了種種變化，信息倫理價(jià)值的重構(gòu)、智能化信息傳播的監(jiān)管等問(wèn)題也使得新聞傳播學(xué)者產(chǎn)生了各種各樣的擔(dān)憂。對(duì)人工智能技術(shù)重塑新聞生產(chǎn)的研究，對(duì)于我們國(guó)家新聞業(yè)的媒體融合發(fā)展有很強(qiáng)的借鑒意義。

一、人工智能應(yīng)用于新聞生產(chǎn)的幾個(gè)主要環(huán)節(jié)探究

“人工智能”（Artificial Intelligence，AI）概念產(chǎn)生于20 世紀(jì)50 年代。1950 年，馬文·明斯基（Marvin Lee Minsky）等建造了世界上第一臺(tái)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)。1956 年，美國(guó)達(dá)特茅斯會(huì)議首次明確了“人工智能”這一概念，由此開(kāi)啟了第一次人工智能浪潮。2010 年之后，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展使得數(shù)據(jù)爆發(fā)式增長(zhǎng)。硬件、計(jì)算能力和深度學(xué)習(xí)算法的不斷改進(jìn)，推動(dòng)了新的人工智能浪潮，其中語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專家系統(tǒng)等技術(shù)都與新聞信息生產(chǎn)有關(guān)。人工智能技術(shù)推動(dòng)著新一輪技術(shù)革新和產(chǎn)業(yè)升級(jí)。2017 年我國(guó)“兩會(huì)”首次將“人工智能”寫(xiě)入政府工作報(bào)告，國(guó)家持續(xù)加大對(duì)人工智能領(lǐng)域的資金、人才、技術(shù)等的投入。

新聞生產(chǎn)是指新聞機(jī)構(gòu)及從業(yè)者對(duì)新聞的選擇、加工與傳播，由生產(chǎn)主體、生產(chǎn)客體以及所形成的生產(chǎn)關(guān)系構(gòu)成。人工智能技術(shù)出現(xiàn)后，媒體議程設(shè)置和編排分發(fā)的固有規(guī)則被打破了。當(dāng)前人工智能在新聞業(yè)中的應(yīng)用主要表現(xiàn)在機(jī)器人新聞寫(xiě)作和個(gè)性化新聞分發(fā)等方面，核心在于算法廣泛而深刻地介入到數(shù)字新聞的生產(chǎn)、分發(fā)和傳播等環(huán)節(jié)。①白紅義：《當(dāng)新聞業(yè)遇上人工智能：一個(gè)“勞動(dòng)—知識(shí)—權(quán)威”的分析框架》，《中國(guó)出版》2018 年第19 期。

（一）采集信息、監(jiān)測(cè)輿情及拍攝新聞圖片

彭蘭指出，人工智能“將在新聞選題的策劃與發(fā)現(xiàn)、新聞深層規(guī)律的探析、未來(lái)趨勢(shì)的預(yù)測(cè)以及傳播效果的預(yù)判等方面帶來(lái)新可能”。②彭蘭：《更好的新聞業(yè)，還是更壞的新聞業(yè)？——人工智能時(shí)代傳媒業(yè)的新挑戰(zhàn)》，《中國(guó)出版》2017 年第24 期。人工智能在新聞生產(chǎn)前端的重要用途，是為媒體采集信息、監(jiān)測(cè)輿情和拍攝新聞圖片等?！度A盛頓郵報(bào)》的機(jī)器人Feels 在2016 年美國(guó)總統(tǒng)大選期間，從用戶那里廣泛收集了選民政治傾向的線索。而新聞聚合網(wǎng)站Buzzfeed 主要通過(guò)其Facebook 上的粉絲，借助Messenger為其提供新聞素材。Buzzfeed 的用戶會(huì)被告知它在收集某地正在發(fā)生的事件的素材，并被詢問(wèn)是否在跟蹤新聞？是否在事發(fā)現(xiàn)場(chǎng)？對(duì)這一事件持何態(tài)度？能否提供場(chǎng)景素材？針對(duì)這些問(wèn)題會(huì)給出三個(gè)預(yù)設(shè)答案，用戶只需選擇回答即可。③參見(jiàn)呂倩：《人工智能技術(shù)背景下的新聞業(yè)變革與堅(jiān)守》，http://media.people.com.cn/n1/2019/0117/c424555-30563039.html。

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)及社交軟件的發(fā)展使輿論生態(tài)復(fù)雜化，因而判斷輿情熱點(diǎn)、分析哪些話題最受關(guān)注、報(bào)道如何獲得更好的傳播效果，成為新聞從業(yè)者特別關(guān)注的問(wèn)題。AI 可以迅速對(duì)全球各社交媒體進(jìn)行大規(guī)模搜索，查找有關(guān)災(zāi)難、槍擊、請(qǐng)辭等具有新聞價(jià)值的言論。如今彭博社30%的新聞報(bào)道有自動(dòng)化技術(shù)的參與。④《 AI 技術(shù)在新聞業(yè)廣泛使用，人類記者何去何從？》，http://www.sykv.cn/m/view.php?aid=18668。美聯(lián)社利用NewsWhip 提供的社交網(wǎng)絡(luò)分類監(jiān)控系統(tǒng)來(lái)發(fā)現(xiàn)用戶的關(guān)注點(diǎn)，并預(yù)測(cè)新聞熱點(diǎn)。其監(jiān)測(cè)的社交網(wǎng)站包括Facebook、Twitter、Instagram、LinkedIn 等，通過(guò)算法分析，能夠預(yù)測(cè)79%的主要熱點(diǎn)新聞，從而使編輯部能夠更有效地作出報(bào)道選題決策。今日頭條的“媒體實(shí)驗(yàn)室”可以對(duì)熱點(diǎn)進(jìn)行持續(xù)追蹤，將網(wǎng)絡(luò)熱度趨勢(shì)、人群畫(huà)像等可視化呈現(xiàn)，為媒體提供線索來(lái)源。

如今隨處可見(jiàn)的傳感器為新聞業(yè)采集信息提供了便利。傳感器（sensor）是一種新型的信息來(lái)源。這種監(jiān)測(cè)設(shè)備通過(guò)感知要去觀測(cè)的事物，獲取監(jiān)測(cè)信息。傳感器就在我們身邊，如手機(jī)中的GPS、無(wú)人機(jī)監(jiān)測(cè)、智能音箱等。它成為我們獲取理想信息的新感官，幫助彌補(bǔ)人類感官的短板，實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同工作。傳感器的巨大優(yōu)勢(shì)擴(kuò)大了“人體的延伸”。

人工智能還可以實(shí)現(xiàn)空間的全覆蓋。在傳統(tǒng)新聞生產(chǎn)環(huán)境下，一些特定的新聞?lì)I(lǐng)域如戰(zhàn)爭(zhēng)、地震等，記者很難深入現(xiàn)場(chǎng)，即使通過(guò)搜集資料予以彌補(bǔ)，也會(huì)耽誤時(shí)效。而機(jī)器人記者利用傳感器、算法等技術(shù)，可以迅速進(jìn)行信息獲取與資料分析，并拍攝清晰的新聞圖片，提供詳盡的報(bào)道。學(xué)者諾姆·拉塔爾（Noam Latar）研究了人工智能在戰(zhàn)爭(zhēng)地區(qū)搜集材料的優(yōu)勢(shì)。認(rèn)為人類記者和機(jī)器人記者在戰(zhàn)爭(zhēng)新聞報(bào)道的不同階段發(fā)揮著不同作用。在數(shù)據(jù)收集階段，運(yùn)用人工智能的遠(yuǎn)程呈現(xiàn)技術(shù)從戰(zhàn)區(qū)收集數(shù)據(jù)是非常有效的，且不危及記者的生命安全。人類記者可在短期的報(bào)道中產(chǎn)生戲劇性的影響，但研究顯示，這些直接來(lái)自于戰(zhàn)區(qū)的報(bào)道，從專業(yè)的角度來(lái)看客觀性是很有問(wèn)題的，而且還可能會(huì)對(duì)記者造成精神創(chuàng)傷，影響記者的一生。①Noam Latar, Can Robot Journalists Replace Human Journalists in The Coverage of Wars? in Ibrahim Saleh and Thomas Knieper(eds.), Visual Politics of Wars, Cambridge Scholars Publishing, 2016.

美聯(lián)社使用無(wú)人機(jī)對(duì)中東難民危機(jī)拍攝照片，進(jìn)行報(bào)道。美聯(lián)社駐中東視頻記者山姆·麥克尼爾（Sam McNeil）稱，無(wú)人機(jī)可以做的不僅僅是為新聞提供圖像支持，還可以收集有關(guān)氣候?qū)W和其他領(lǐng)域的科學(xué)數(shù)據(jù)，以提供更深入的信息新聞。

（二）高效率地制作多種形態(tài)的新聞產(chǎn)品

“機(jī)器寫(xiě)作新聞”又稱“機(jī)器人新聞”“算法新聞”“自動(dòng)化新聞”等，主要利用自然語(yǔ)言生成技術(shù)（Natural Language Generation，NLG）將目標(biāo)數(shù)據(jù)變成文章輸出。自然語(yǔ)言生成類似于文字游戲Mad Libs，它將結(jié)構(gòu)化的、模板化的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為易于理解的書(shū)面敘述。②The Future of Augmented Journalism: A Guide for Newsrooms in the Age of Smart Machines, https://www.coursehero.com/file/28587354/ap-insights-the-future-ofaugmented-journalismpdf/.目前多運(yùn)用于容易量化、程式化的報(bào)道領(lǐng)域，如行業(yè)報(bào)道、體育賽事、股市行情、自然災(zāi)害等。其縮減了傳統(tǒng)新聞生產(chǎn)中人工寫(xiě)稿、審核的時(shí)間，簡(jiǎn)化了流程，提高了新聞生產(chǎn)效率。如彭博新聞社的機(jī)器人Cyborg 可以迅速將各類財(cái)報(bào)精簡(jiǎn)整合為頭條新聞和要點(diǎn)報(bào)道。③《 AI 技術(shù)在新聞業(yè)廣泛使用，人類記者何去何從？》，http://www.sykv.cn/m/view.php?aid=18668。機(jī)器寫(xiě)作可以在文字和多媒體資料等基礎(chǔ)上，自動(dòng)選擇語(yǔ)詞樣本、經(jīng)由視頻編輯、語(yǔ)音合成、數(shù)據(jù)可視化等過(guò)程，最終生成音視頻與文字結(jié)合的新聞內(nèi)容，獲得更好的傳播效果。

一些商業(yè)公司開(kāi)發(fā)出人工智能算法，在沒(méi)有人工參與的情況下寫(xiě)出大量新聞報(bào)道。這些算法可以根據(jù)受眾的情況調(diào)整報(bào)道的基調(diào)和敘事結(jié)構(gòu)。④Noam Latar, Can Robot Journalists Replace Human Journalists in The Coverage of Wars? in Ibrahim Saleh and Thomas Knieper (eds.), Visual Politics of Wars, Cambridge Scholars Publishing, 2016.2014 年，美聯(lián)社與自動(dòng)洞察公司（Automated Insights）合作，使用機(jī)器算法自動(dòng)生產(chǎn)公司盈利報(bào)告，從而釋放了記者20%的時(shí)間，使其從簡(jiǎn)單工作中解脫出來(lái)，參與到更復(fù)雜、要求更高的工作中去。美聯(lián)社全球商業(yè)編輯麗薩·吉布斯（Lisa Gibbs）說(shuō)，通過(guò)自然語(yǔ)言生成技術(shù)，美聯(lián)社為客戶提供的公司盈利報(bào)道是過(guò)去的12 倍（達(dá)到3700 多條）。其中包括很多非常小的、以往沒(méi)有受到過(guò)太多關(guān)注的公司的信息。⑤The Future of Augmented Journalism: A Guide for Newsrooms in the Age of Smart Machines, https://www.coursehero.com/file/28587354/ap-insights-the-future-ofaugmented-journalismpdf/.不少人工智能軟件的提供者，如Arria、Narrative Science、AX Semantics、Retresco 都為它們的媒體顧客開(kāi)發(fā)了定制產(chǎn)品。⑥Neil Thurman, Konstantin Doerr and Jessica Kunert,When Reporters Get Hands-on with Robo-Writing: Professionals Consider Automated Journalism’s Capabilities and Consequences,Digital Journalism, vol. 5, 2017, pp. 1-20.

2017 年4 月，美聯(lián)社發(fā)布了一份工作指南，對(duì)未來(lái)人工智能輔助編輯部工作提出思考。指出人工智能可以協(xié)助記者分析數(shù)據(jù)；識(shí)別模式、趨勢(shì)和通過(guò)多方資料判斷其可操作性；看到肉眼看不見(jiàn)的東西；將數(shù)據(jù)和語(yǔ)音轉(zhuǎn)換成文本；將文本轉(zhuǎn)換成音頻和視頻；理解情緒；分析場(chǎng)景中的物體、面孔、文字或顏色等。⑦The Future of Augmented Journalism: A Guide for Newsrooms in the Age of Smart Machines, https://www.coursehero.com/file/28587354/ap-insights-the-future-ofaugmented-journalismpdf/.

美聯(lián)社記者2017 年發(fā)表的一篇文章，構(gòu)想了2027 年記者們的工作情景：早上8 點(diǎn)，一位環(huán)境記者乘坐無(wú)人駕駛汽車(chē)前往他的新聞編輯室，這時(shí)在斯普林菲爾德（Springfield）安裝的空氣質(zhì)量傳感器監(jiān)測(cè)到了空氣污染情況，并且傳送到他的汽車(chē)智能儀表板上。記者派出兩個(gè)裝備有水和空氣質(zhì)量測(cè)試包的無(wú)人機(jī)進(jìn)行確認(rèn)。隨后一臺(tái)追蹤社交媒體的電腦提醒記者，在斯普林菲爾德，有關(guān)空氣污染和兒童哮喘發(fā)作的話題越來(lái)越多。這臺(tái)電腦還從一個(gè)本地母親的群組中監(jiān)測(cè)到相關(guān)主題的帖子比例很高。上午9 點(diǎn)記者來(lái)到新聞編輯室，讓他的電腦顯示無(wú)人機(jī)進(jìn)行的水質(zhì)和空氣質(zhì)量測(cè)試的結(jié)果，并確認(rèn)今天的污染率與歷史趨勢(shì)相比高得不正常。①A Day in the Life of a Journalist in 2027: Reporting Meets AI，https://www.cjr.org/innovations/artificial-intelligencejournalism.php.

記者戴上VR 設(shè)備并通過(guò)無(wú)人機(jī)觀察一家新建工廠附近的情形，他看到工廠里的一根管子裂成兩半，向空氣中噴出某種物質(zhì)，還發(fā)現(xiàn)一場(chǎng)抗議活動(dòng)正在進(jìn)行。隨后他利用人工智能助手檢索公共記錄，探究工廠審批過(guò)程中有關(guān)人員的家庭關(guān)系；之后他對(duì)工廠的工人和一位患兒母親進(jìn)行實(shí)地采訪，并利用語(yǔ)音技術(shù)來(lái)檢測(cè)其話語(yǔ)的真實(shí)性。記者將他的報(bào)道口述給電腦上的一個(gè)程序，該程序可以格式化和進(jìn)行拼寫(xiě)檢查。隨后編輯審核并批準(zhǔn)了這篇報(bào)道，將其發(fā)布在智能手機(jī)、智能汽車(chē)、智能手表、智能鏡子等各種“智能”平臺(tái)上，并引起廣泛關(guān)注。第二天早上，一名新的健康檢查員被派往工廠，記錄下幾處違規(guī)行為，并無(wú)限期地關(guān)閉工廠。②A Day in the Life of a Journalist in 2027: Reporting Meets AI，https://www.cjr.org/innovations/artificial-intelligencejournalism.php.

一些專家認(rèn)為，人工智能參與新聞報(bào)道的能力也在不斷發(fā)展，將能夠提供解釋性新聞，并最終提供長(zhǎng)篇文章。新聞判斷在記者的業(yè)務(wù)能力中占據(jù)非常核心的地位，現(xiàn)在其面臨著算法判斷的挑戰(zhàn)。過(guò)去記者的知識(shí)在判斷新聞價(jià)值時(shí)十分重要，但在人工智能時(shí)代，“基于算法對(duì)用戶、新聞事件和話題的關(guān)聯(lián)分析才是判斷新聞價(jià)值的重要依據(jù)?！雹蹚埑?、鐘新：《從比特到人工智能：數(shù)字新聞生產(chǎn)的算法轉(zhuǎn)向》，《編輯之友》2017 年11 期。

人工智能對(duì)于災(zāi)害等突發(fā)信息可以精確、快速地生成和發(fā)布，且差錯(cuò)率遠(yuǎn)低于人工寫(xiě)作。人工智能技術(shù)和虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的緊密結(jié)合（AI+VR）也逐漸成為新聞的呈現(xiàn)形式。人工智能算法還可對(duì)媒介消費(fèi)語(yǔ)境進(jìn)行自動(dòng)分析與標(biāo)注：社交、位置、消費(fèi)者的情緒等，并且分析消費(fèi)者在內(nèi)容消費(fèi)過(guò)程中的參與度。④Noam Lemelshtrich Latar, The Robot Journalist in the Age of Social Physics: The End of Human Journalism? The New World of Transitioned Media: Digital Realignment and Industry Transformation, Springer International Publishing, 2015, pp. 65-80.甚至隱喻的使用，一個(gè)相當(dāng)人性化的概念，也將被整合到敘事科學(xué)公司（Narrative Science）的算法中。

美聯(lián)社另一大自動(dòng)化新聞工具應(yīng)用Wibbitz，是由以色列的Wibbitz 公司開(kāi)發(fā)的，其核心的AI 技術(shù)是“文本轉(zhuǎn)換視頻技術(shù)”（Text-to-Video Technology）。用戶將報(bào)道文本上傳至Wibbitz平臺(tái)進(jìn)行分析，而后AI 會(huì)針對(duì)這個(gè)文字報(bào)道形成一個(gè)摘要，即完成視頻腳本，并根據(jù)摘要在數(shù)秒內(nèi)自動(dòng)將一系列圖像或視頻片段串接在一起，添加一些畫(huà)外音，最終形成一個(gè)敘事完整、元素豐富的短視頻，然后由人工編輯進(jìn)一步細(xì)化。

我國(guó)媒體也在積極與技術(shù)公司合作應(yīng)用智能化技術(shù)。2015 年，騰訊財(cái)經(jīng)和新華社分別相繼推出寫(xiě)作機(jī)器人Dreamwriter 和“快筆小新”；2019 年9 月，體現(xiàn)主流算法的人民日?qǐng)?bào)客戶端7.0 版、短視頻客戶端、全媒體智慧云等問(wèn)世；2019 年全國(guó)兩會(huì)報(bào)道中，新華社帶著應(yīng)用計(jì)算機(jī)繪圖技術(shù)制作的AI 新聞女主播、媒體大腦讀報(bào)告、MR 全息報(bào)道等多個(gè)智能應(yīng)用亮相；2019年12 月12 日，新華社智能化編輯部正式建成并投入使用。⑤新華社“人工智能時(shí)代媒體變革與發(fā)展”課題組：《國(guó)內(nèi)外媒體應(yīng)用人工智能的現(xiàn)狀及影響》，《中國(guó)記者》2020 年第2 期。

（三）新聞分發(fā)與追蹤報(bào)道采用情況

有了新聞產(chǎn)品后，更重要的是傳播出去，在如何找到用戶的關(guān)注點(diǎn)，將內(nèi)容分發(fā)給合適的用戶，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的傳播方面，人工智能技術(shù)帶來(lái)了巨大的變革。牛津大學(xué)路透新聞研究中心2017 年的報(bào)告顯示，基于算法推薦技術(shù)的新聞信息分發(fā)，比“把關(guān)人”編輯挑選的新聞更受用戶歡迎。①牛津路透新聞研究中心：《2017 年全球網(wǎng)絡(luò)數(shù)字新聞報(bào)告》，http://re-utersinstitIlte.Pobdcs.ox.ac.uk。通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，新聞機(jī)構(gòu)可以有效地將個(gè)性化信息的需求與海量信息的供給進(jìn)行匹配，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的新聞定制。

個(gè)性化推薦算法的主要策略有內(nèi)容推薦、協(xié)同過(guò)濾、單因子推薦等。美聯(lián)社戰(zhàn)略經(jīng)理弗朗西斯科·馬可尼（Francesco Marconi）認(rèn)為，人工智能賦予新聞機(jī)構(gòu)創(chuàng)造無(wú)限內(nèi)容的可能，且可以向每位讀者推薦適合他們的報(bào)道，讓用戶真正享受“私人定制”資訊。而該領(lǐng)域的巨頭Google、Facebook、Twitter 等早已深諳此道。2013 年以來(lái)，不少新聞機(jī)構(gòu)在人工智能方面投入了很多精力，比如借助Facebook 的通訊軟件Messenger，華爾街日?qǐng)?bào)等使用機(jī)器人Bot 進(jìn)行新聞資訊推送，實(shí)現(xiàn)了一定程度的自動(dòng)化。②參閱《人工智能會(huì)成為記者的好伙伴嗎？》，http://news.qq.com/a/20161111/032007.htm。

《紐約時(shí)報(bào)》采用Blossomblot 作為機(jī)器人編輯，主要原理就是通過(guò)對(duì)Twitter 等社交媒體上的信息進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，來(lái)研判哪些新聞?dòng)袀鞑摿?，什么類型的?nèi)容更受歡迎、更有價(jià)值，并幫助編輯進(jìn)行內(nèi)容推送。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，Blossomblot 篩選后的文章點(diǎn)擊量是《紐約日?qǐng)?bào)》普通文章的38 倍，未來(lái)其還可通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)擔(dān)任選取標(biāo)題、寫(xiě)文章摘要等工作。

人工智能內(nèi)容分發(fā)在我國(guó)已得到廣泛運(yùn)用。一點(diǎn)資訊將編輯和算法相結(jié)合，通過(guò)對(duì)用戶進(jìn)行畫(huà)像，分析用戶的特征和愛(ài)好，精準(zhǔn)推薦內(nèi)容。短視頻社交平臺(tái)的個(gè)性化推送更是應(yīng)用廣泛。以快手為例，自2011 年創(chuàng)立以來(lái)發(fā)展迅速，基于深度學(xué)習(xí)的算法機(jī)制，快手實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下對(duì)不同用戶、多種場(chǎng)景的內(nèi)容分發(fā)。而科技公司推出的智能語(yǔ)音助手能提供語(yǔ)音對(duì)話式的新聞播報(bào)，如亞馬遜的語(yǔ)音助手“阿萊克沙”（Alexa）、阿里巴巴的智能音箱“天貓精靈”等。③郭晶、崔家勇：《專用人工智能在新聞業(yè)的應(yīng)用領(lǐng)域、關(guān)鍵技術(shù)與研發(fā)模式》，《科技與出版》2019 年第8期。

通過(guò)大數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶畫(huà)像以及勾勒其社交圖譜，算法技術(shù)可以高效率地針對(duì)用戶進(jìn)行個(gè)性化推薦，并可實(shí)現(xiàn)用戶潛意識(shí)的信息需求與信息呈現(xiàn)之間的無(wú)縫對(duì)接。人工智能誕生之初，開(kāi)發(fā)人工智能算法的科學(xué)家們就以充分利用人工智能為終極目標(biāo)，不過(guò)對(duì)這一終極目標(biāo)的質(zhì)疑聲一直存在，如約翰·塞爾（John Searle）批評(píng)了人工智能哲學(xué)家，在2013 年一次特別的TED演講中，④TED（technology、entertainment 和design 三詞的縮寫(xiě)）是美國(guó)的一家私有非營(yíng)利機(jī)構(gòu)，該機(jī)構(gòu)以其組織的TED 大會(huì)著稱，會(huì)議的宗旨是“值得傳播的創(chuàng)意”。TED 誕生于1984 年，發(fā)起人是理查德·索·烏曼。它邀請(qǐng)世界上的思想領(lǐng)袖與實(shí)干家來(lái)分享他們最熱衷從事的事業(yè)。2001 年起，克里斯·安德森接管TED，并將TED 演講者的領(lǐng)域從原先的技術(shù)、娛樂(lè)、設(shè)計(jì)三個(gè)領(lǐng)域擴(kuò)展到了各行各業(yè)，邀請(qǐng)科學(xué)家、哲學(xué)家、藝術(shù)家、探險(xiǎn)家、心理學(xué)家、語(yǔ)言學(xué)家、宗教領(lǐng)袖、慈善家等加入，致力于使TED 成為超越會(huì)議性質(zhì)的世界品牌。他重復(fù)了自己1990 年的爭(zhēng)論和主張，即“我們不能建造一個(gè)有意識(shí)的機(jī)器”。⑤John R. Searle, Is the Brain's Mind a Computer Program?Scientific American, no.1, 1990, pp. 26-31.他認(rèn)為人工智能工具最大的局限性在于，機(jī)器“大腦”無(wú)法脫離人類程序員確定的“工具箱”而進(jìn)行“思考”，也無(wú)法擺脫算法預(yù)先確定的概念框架，即使這些算法可以通過(guò)編程自動(dòng)地隨著時(shí)間的推移而改進(jìn)。這些都是嚴(yán)重的缺點(diǎn)。⑥Noam Latar, Can Robot Journalists Replace Human Journalists in The Coverage of Wars? in Ibrahim Saleh and Thomas Knieper(eds.), Visual Politics of Wars, Cambridge Scholars Publishing, 2016.

二、人工智能運(yùn)用于新聞生產(chǎn)的問(wèn)題及對(duì)策研究

（一）機(jī)器寫(xiě)作新聞在準(zhǔn)確性與深度方面的不足

人工智能在基于算法的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理等方面有優(yōu)勢(shì)，但在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理，尤其是涉及藝術(shù)性、創(chuàng)新性、復(fù)雜信息方面還很欠缺。目前的機(jī)器寫(xiě)作在應(yīng)對(duì)復(fù)雜的社會(huì)問(wèn)題時(shí)，明顯存在報(bào)道模式比較單一、語(yǔ)言生硬、內(nèi)容深度不夠等缺點(diǎn)。如基于人工智能的寫(xiě)作軟件Quill 綜合了數(shù)據(jù)分析、人工智能和編輯專長(zhǎng)，但Quill的運(yùn)行依賴于數(shù)據(jù)，只有在數(shù)據(jù)可用，并且限定了問(wèn)題時(shí)，Quill 才能編寫(xiě)新聞報(bào)道。沒(méi)有數(shù)據(jù)和明確給出的問(wèn)題，Quill 無(wú)法自己寫(xiě)作。①Noam Latar, Can Robot Journalists Replace Human Journalists in The Coverage of Wars? in Ibrahim Saleh and Thomas Knieper(eds.), Visual Politics of Wars, Cambridge Scholars Publishing, 2016.單純依靠人工智能，我們無(wú)法解釋錯(cuò)綜復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)情境，進(jìn)而探究事實(shí)背后的“真相”，而這正是媒體重要的社會(huì)責(zé)任所在。

有學(xué)者分析，出版商越來(lái)越多地使用“機(jī)器人記者”來(lái)生成較為簡(jiǎn)單的報(bào)道，這些報(bào)道過(guò)去是由初級(jí)寫(xiě)手完成的，現(xiàn)在只需將數(shù)據(jù)插入標(biāo)準(zhǔn)的模板即可。出版商聲稱這樣可以讓記者從千篇一律的報(bào)道中解脫出來(lái)，能更有效地利用時(shí)間，承擔(dān)更重要的任務(wù)。但批評(píng)者認(rèn)為，越來(lái)越多的出版機(jī)構(gòu)是由會(huì)計(jì)師而非創(chuàng)意人士管理的，他們用機(jī)器寫(xiě)作只是意欲削減成本。②Mark Frary, The Future is Robotic: Would Journalists Have More Time to Investigate News Stories if Robots Did the Easy bits? Index on Censorship, vol.48, 2019, pp. 8-10.紐約大學(xué)卡特新聞學(xué)院（Arthur L. Carter Journalism Institute）的助理教授梅雷迪思·布魯薩德（Meredith Broussard）表示，盡管收益報(bào)告實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的時(shí)機(jī)已至，但其他類型的新聞報(bào)道還未成熟。③Mark Frary, The Future is Robotic: Would Journalists Have More Time to Investigate News Stories if Robots Did the Easy bits? Index on Censorship，vol.48, 2019, pp. 8-10.

近幾年深度學(xué)習(xí)發(fā)展迅速，機(jī)器寫(xiě)作技術(shù)不斷進(jìn)步。北京大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)研究所研究員萬(wàn)小軍說(shuō)，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行文本生成，不依賴于模板或規(guī)則，這樣的寫(xiě)作方式雖然在研究上取得了一定進(jìn)展，但還不能保證所生成稿件的準(zhǔn)確性與可讀性，難以滿足在很多應(yīng)用場(chǎng)景下對(duì)稿件的質(zhì)量要求。此外，深度學(xué)習(xí)生成的模型訓(xùn)練需要大量的平行語(yǔ)料，而在很多領(lǐng)域內(nèi)較難獲取這樣的大規(guī)模語(yǔ)料。④《 閱讀率與人工稿件基本持平 機(jī)器寫(xiě)作正逐漸被接受》，https://3w.huanqiu.com/a/564394/3w8sCC2DTBf?p=4&agt=8。

學(xué)界一些積極的觀點(diǎn)則認(rèn)為，人工智能潛力很大，并不局限于寫(xiě)作模板化的新聞報(bào)道。OpenAI 是一家研究“安全人工智能之路”的非營(yíng)利性研究公司，其開(kāi)發(fā)了一種名為GPT-2 的人工智能文本引擎。通過(guò)對(duì)來(lái)自網(wǎng)絡(luò)的數(shù)百萬(wàn)頁(yè)文本進(jìn)行訓(xùn)練，該引擎能預(yù)測(cè)文本中的下一個(gè)單詞，并模仿寫(xiě)作一些新聞稿，一般人很難將其與人類記者所寫(xiě)新聞稿加以分辯，因此它可能被用于“深度偽造”內(nèi)容。該公司表示，非常擔(dān)心這項(xiàng)技術(shù)可能被濫用，因而不愿公布這項(xiàng)研究，以便更全面地評(píng)估它。⑤Mark Frary, The Future is Robotic: Would Journalists Have More Time to Investigate News Stories if Robots Did the Easy Bits? Index on Censorship, vol. 48, 2019, pp. 8-10.

機(jī)器人算法往往不夠透明，如果源頭的數(shù)據(jù)出現(xiàn)錯(cuò)誤，加上人力難以及時(shí)干預(yù)，則會(huì)造成負(fù)面后果。美聯(lián)社的報(bào)告中舉了一個(gè)例子：設(shè)想一組環(huán)境記者正在尋找石油開(kāi)采與森林毀壞之間的關(guān)系,他們不確定到何處去尋找素材和進(jìn)行報(bào)道，所以使用人工智能來(lái)尋找附近因石油開(kāi)采而遭受砍伐的森林。假設(shè)的團(tuán)隊(duì)首先為其人工智能系統(tǒng)提供一系列衛(wèi)星圖像，這些圖像代表了通過(guò)石油鉆探造成的森林砍伐；再為其提供一系列衛(wèi)星圖像，不代表通過(guò)石油鉆探造成的森林砍伐。經(jīng)過(guò)這樣的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，機(jī)器應(yīng)該能夠在看到一個(gè)新的衛(wèi)星圖像后，確定其所描繪的地點(diǎn)是否對(duì)記者們有用。

機(jī)器系統(tǒng)檢查了數(shù)據(jù)，并輸出一個(gè)包含4 個(gè)地點(diǎn)的列表，它認(rèn)為這些明顯是由附近的鉆探活動(dòng)導(dǎo)致的森林砍伐。但是當(dāng)這組記者訪問(wèn)每個(gè)地點(diǎn)進(jìn)行追查時(shí)，發(fā)現(xiàn)這些森林砍伐并不是由鉆探造成的。一次是火災(zāi)，另一次則是木材公司的責(zé)任。檢查此前被輸入的訓(xùn)練數(shù)據(jù)時(shí)發(fā)現(xiàn)，系統(tǒng)確定森林快速砍伐的地區(qū)的依據(jù)是其是否靠近山區(qū)，因?yàn)橛浾邆冇米饔?xùn)練數(shù)據(jù)的每一張圖片都有山，而石油鉆探并沒(méi)有被考慮在內(nèi)。如果這個(gè)記者團(tuán)隊(duì)知道人工智能系統(tǒng)是如何學(xué)習(xí)的，本可以避免這樣的錯(cuò)誤。①The Future of Augmented Journalism: A Guide for Newsrooms in the Age of Smart Machines, https://www.coursehero.com/file/28587354/ap-insights-the-future-ofaugmented-journalismpdf/.

丹·凱瑟林（Dan Keyserling）， 一 家 由Google 創(chuàng)建的科技孵化器Jigsaw 的通信主管說(shuō)：“在報(bào)道中，我們需要像處理事實(shí)一樣認(rèn)真地處理數(shù)字，對(duì)數(shù)字認(rèn)真檢查，并對(duì)其背景進(jìn)行探究。”②The Future of Augmented Journalism: A Guide for Newsrooms in the Age of Smart Machines, https://www.coursehero.com/file/28587354/ap-insights-the-future-ofaugmented-journalismpdf/.一些學(xué)者指出機(jī)器人無(wú)法避免陳詞濫調(diào)、缺乏創(chuàng)造性和幽默感。他們并不反對(duì)使用機(jī)器人寫(xiě)作，認(rèn)為機(jī)器人可以從事日常生活中一些簡(jiǎn)單化和自動(dòng)化的寫(xiě)作，但是在當(dāng)前技術(shù)環(huán)境下深度報(bào)道只能依靠人類記者完成。③Noam Latar, Can Robot Journalists Replace Human Journalists in The Coverage of Wars? in Ibrahim Saleh and Thomas Knieper(eds.), Visual Politics of Wars, Cambridge Scholars Publishing, 2016.在分析和處理復(fù)雜的情況時(shí)，在傳遞微妙的情感時(shí)，尤其是在價(jià)值規(guī)則的制定和框架選擇方面，人類智能的參與依然是必不可少的。在挖掘新聞線索和收集素材方面，人工智能目前有效性也不足。由此可見(jiàn)，探討如何提高人機(jī)協(xié)同的效率非常重要。

（二）算法偏見(jiàn)及“信息繭房”等問(wèn)題及治理

算法看上去客觀、公正，實(shí)際上可能隱藏著偏見(jiàn)。學(xué)界業(yè)界對(duì)于“算法偏見(jiàn)”存在爭(zhēng)論。有學(xué)者對(duì)來(lái)自BBC、CNN、湯森路透等新聞機(jī)構(gòu)，并且有使用機(jī)器寫(xiě)作程序經(jīng)驗(yàn)的記者進(jìn)行了調(diào)查和訪談。一些記者認(rèn)為機(jī)器寫(xiě)作和數(shù)據(jù)化可以減少報(bào)道中的偏見(jiàn)。來(lái)自湯森路透電視臺(tái)（Thomson Reuters Television）的記者認(rèn)為人類的報(bào)道中存在偏見(jiàn)，技術(shù)則相對(duì)缺少偏見(jiàn)。其他記者提及人類新聞業(yè)中的操控問(wèn)題，認(rèn)為“機(jī)器人新聞”可以呈現(xiàn)事件和人物的本來(lái)面目，有利于民主發(fā)展。一位來(lái)自BBC 的記者則持不同立場(chǎng)，他擔(dān)心通過(guò)自動(dòng)生成技術(shù)產(chǎn)生數(shù)量巨大的媒體內(nèi)容，可能意味著一個(gè)人或組織的“偏見(jiàn)”被編進(jìn)算法中且廣泛傳播，這可能發(fā)生在主流媒體的新聞、或者社交媒體發(fā)布的信息中，并被用戶消費(fèi)或被記者用作信息來(lái)源?！霸絹?lái)越多的新聞組織正在關(guān)注社交媒體的發(fā)展趨勢(shì)。如果有人能得到足夠的話語(yǔ)空間，他們可以影響新聞議程設(shè)置，使自己的觀點(diǎn)進(jìn)入主流?！雹躈eil Thurman, Konstantin Doerr and Jessica Kunert,When Reporters Get Hands-on with Robo-Writing: Professionals Consider Automated Journalism’s Capabilities and Consequences,Digital Journalism, vol.5, 2017, pp. 1-20.因此要警惕算法黑箱與其背后的利益操縱。

用于提供這些個(gè)性化服務(wù)的算法構(gòu)成了技術(shù)黑箱，只能被技術(shù)專家理解（有時(shí)甚至他們也無(wú)法了解）。大多數(shù)外行用戶只是處理個(gè)性化算法的輸入和輸出，他們不需要關(guān)心輸入的數(shù)據(jù)是如何變成文本的。個(gè)性化算法邏輯需要根據(jù)機(jī)構(gòu)的配置文件、限制、目標(biāo)等加以調(diào)整，例如用戶和內(nèi)容、可用數(shù)據(jù)的范圍、質(zhì)量、頻率，以及想要達(dá)到的結(jié)果等。鑒于算法個(gè)性化技術(shù)起源于計(jì)算機(jī)科學(xué)，對(duì)記者、編輯、管理人員和市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)人士來(lái)說(shuō)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為推薦意見(jiàn)的技術(shù)流程也是個(gè)挑戰(zhàn)。①Balázs Bodó, Selling News to Audiences - A Qualitative Inquiry into the Emerging Logics of Algorithmic News Personalization in European Quality News Media, Digital Journalism, vol. 7, 2019, pp. 1054-1075.

同時(shí)，一些學(xué)者擔(dān)憂，人工智能技術(shù)將議題設(shè)置權(quán)讓渡給社交關(guān)系和算法生成，縮小了受眾的視野，形成“信息繭房”，使之無(wú)法感知自身興趣外的新事物和話題。任其發(fā)展的話，會(huì)制造過(guò)濾氣泡、“回音室”，以及形成觀點(diǎn)極化。在線平臺(tái)也使用個(gè)性化技術(shù)，盡管它們有著迥異的目標(biāo)。平臺(tái)以多種方式顛覆了新聞生產(chǎn)、傳播和消費(fèi)的邏輯，它們與新聞機(jī)構(gòu)爭(zhēng)奪廣告收入；通過(guò)對(duì)用戶的控制，它們?cè)谙鬟f方面越來(lái)越重要；通過(guò)其個(gè)性化努力，它們能夠自己設(shè)置議程，并以犧牲新聞媒體為代價(jià)。②Balázs Bodó, Selling News to Audiences - A Qualitative Inquiry into the Emerging Logics of Algorithmic News Personalization in European Quality News Media, Digital Journalism, vol. 7, 2019, pp. 1054-1075.

亞當(dāng)·D. I. 克雷默（Adam D. I. Kramer）等學(xué)者通過(guò)對(duì)68 萬(wàn)人所做實(shí)驗(yàn)證實(shí)，F(xiàn)acebook 消息推送可顯著影響人們的情感和態(tài)度，③Adam D. I. Kramer, Jamie E. Guillory and Jeffrey T.Hancock, Experimental Evidence of Massive-Scale Emotional Contagion through Social Networks, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, vol. 111,2014, pp. 8788-8790.而另外一些學(xué)者則認(rèn)為這些恐懼往往沒(méi)有證據(jù)支持，算法推薦功能實(shí)際上可以對(duì)用戶的信息暴露產(chǎn)生積極影響，幫助用戶在數(shù)字信息迷宮中遨游，去粗取精，找到與自己真正相關(guān)的信息。④Natali Helberger, Kari Karppinen and Lucia D’Acunto,Exposure Diversity as a Design Principle for Recommender Systems, Information Communication and Society, vol. 21, 2018,pp. 191-207.

針對(duì)常見(jiàn)的過(guò)濾氣泡、回聲室、信息窄化等憂慮，有學(xué)者重申了“曝光多樣化”（exposure diversity）的價(jià)值。接觸多元化內(nèi)容的價(jià)值可從不同的角度考察，從經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新、個(gè)人成就到文化發(fā)展，有利于促進(jìn)包容和理解。對(duì)于用戶的選擇還有更多規(guī)范性問(wèn)題，如怎樣選擇“多樣化”內(nèi)容，這些選擇受到什么條件影響等。不同的民主觀念意味著衡量曝光多樣性的不同標(biāo)準(zhǔn)，考慮到這些理解的多樣性，軟件設(shè)計(jì)根據(jù)不同的模式和標(biāo)準(zhǔn)可有多種方式，嘗試促進(jìn)“曝光多樣化”。⑤Natali Helberger, Kari Karppinen and Lucia D’Acunto,Exposure Diversity as a Design Principle for Recommender Systems, Information Communication and Society, vol. 21, 2018,pp. 191-207.

還有些記者擔(dān)心人工智能技術(shù)的運(yùn)用會(huì)造成信息超載。機(jī)器寫(xiě)作的一大作用是提供更多信息，新自由主義理論認(rèn)為這是好事，因?yàn)槿藗兿胗斜M可能多的選擇。但有時(shí)用戶很難判斷信息是否真實(shí)，這原本是新聞工作者的職責(zé)，他們?nèi)邕^(guò)濾器般把較為簡(jiǎn)潔的報(bào)道呈現(xiàn)給用戶。⑥Natali Helberger, Kari Karppinen and Lucia D’Acunto,Exposure Diversity as a Design Principle for Recommender Systems, Information Communication and Society, vol. 21, 2018，pp. 191-207.面對(duì)大量信息，一些消費(fèi)者可能從其深度、廣度、特性、可訪問(wèn)性，以及信息的即時(shí)性等方面受益；但對(duì)另一些人來(lái)說(shuō),可能會(huì)增加其在一個(gè)已經(jīng)飽和的世界中前行的難度。因此，在新聞和信息增多的背景下，對(duì)新聞判斷能力之類的人類技能的需求更加迫切，以便讓我們能繼續(xù)得到簡(jiǎn)潔的信息，全面、準(zhǔn)確地了解我們周?chē)氖澜?。⑦Neil Thurman, Konstantin Doerr and Jessica Kunert,When Reporters Get Hands-on with Robo-Writing: Professionals Consider Automated Journalism’s Capabilities and Consequences,Digital Journalism, vol.5, 2017, pp. 1-20.

人類在一定程度上會(huì)被自己本質(zhì)的對(duì)象物，如技術(shù)特別是智能技術(shù)所異化，誠(chéng)如馬爾庫(kù)塞所說(shuō)：“勞動(dòng)分工的日益專門(mén)化，人們?cè)趧趧?dòng)中從事越來(lái)越單調(diào)乏味、千篇一律的操作，人越來(lái)越成為一種工具?！雹勹F省林、房德久主編：《國(guó)外馬克思主義概論》，山東人民出版社，2012 年，第104 頁(yè)。社會(huì)是需要共識(shí)的，而思想的活躍與繁榮是共識(shí)形成的基礎(chǔ)。在不同思想觀點(diǎn)的交流和碰撞中，形成思想和觀點(diǎn)的“最大公約數(shù)”。而算法主導(dǎo)的計(jì)算新聞?wù)诎汛蟊娒襟w變成個(gè)性媒體。②彭增軍：《老謀何以深算？計(jì)算新聞的是與非》，《新聞?dòng)浾摺?019 年第11 期?！?算法推薦造就了高度分眾化的群體和社群區(qū)隔，導(dǎo)致社會(huì)共識(shí)的形成變得困難，給社會(huì)凝聚力的增強(qiáng)帶來(lái)了新挑戰(zhàn)。”③劉存地、徐煒：《能否讓算法定義社會(huì)——傳媒社會(huì)學(xué)視角下的新聞算法推薦系統(tǒng)》，《學(xué)術(shù)論壇》2018 年第4 期。

如何判斷和糾正算法偏差值得探究，引導(dǎo)多元化的算法平臺(tái)的協(xié)同與競(jìng)爭(zhēng)是有必要的。一些學(xué)者提出的“多樣性敏感設(shè)計(jì)”（diversitysensitive design）提供了一種有益的公共政策手段，以克服對(duì)泡沫與信息繭房的擔(dān)憂。許多媒體監(jiān)管機(jī)構(gòu)正在考慮如何應(yīng)對(duì)信息過(guò)濾對(duì)公共信息政策目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的潛在負(fù)面影響（荷蘭經(jīng)濟(jì)事務(wù)部，2014 年；歐盟委員會(huì)，2013 年；英國(guó)通信管理局，2012 年），將多樣性敏感設(shè)計(jì)視為可能解決方案的一部分的做法是引人矚目的。④Natali Helberger, Kari Karppinen and Lucia D’Acunto,Exposure Diversity as a Design Principle for Recommender Systems, Information Communication and Society, vol. 21, 2018,pp. 191-207.

業(yè)內(nèi)人士則主張，為減少并避免算法推薦同質(zhì)化信息流而導(dǎo)致的“回音室”效應(yīng)和信息“過(guò)濾泡沫”，在用算法技術(shù)進(jìn)行信息分發(fā)時(shí)，要從作為內(nèi)容生產(chǎn)者主體的人出發(fā)，遵守倫理規(guī)范和專業(yè)主義要求，以“建立起內(nèi)容方與算法的共同合作”。⑤劉勝男：《算法時(shí)代“好內(nèi)容”的定義》，《新聞與寫(xiě)作》2017 年第6 期。

（三）價(jià)值導(dǎo)向缺失帶來(lái)的倫理失范問(wèn)題及對(duì)策探討

新聞報(bào)道要求客觀全面，并且符合公眾的根本利益。媒體通過(guò)算法得出用戶感興趣的內(nèi)容，為獲取流量而大規(guī)模生產(chǎn)某一領(lǐng)域內(nèi)容，往往不以公眾的利益為出發(fā)點(diǎn)，過(guò)度追逐商業(yè)利益，導(dǎo)致倫理失范。包括Facebook 在內(nèi)的各大互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都曾在采訪中表示它們不是媒體，是互聯(lián)網(wǎng)公司，而全球互聯(lián)網(wǎng)公司都向內(nèi)容產(chǎn)業(yè)投入資本以求商業(yè)回報(bào)。今日頭條這樣的算法推薦平臺(tái)之所以時(shí)常陷入“三俗”境地，根本原因在于缺乏主流價(jià)值引導(dǎo)。在標(biāo)榜“中立性”“技術(shù)主導(dǎo)”的同時(shí)，以公式算法和系數(shù)加權(quán)的方式推送大量低俗化信息，并不符合社會(huì)價(jià)值觀和用戶的核心需求。

缺乏價(jià)值導(dǎo)向還可能帶來(lái)用戶隱私泄露等風(fēng)險(xiǎn)，這既是法律問(wèn)題，也是倫理問(wèn)題。打著個(gè)性化服務(wù)的旗號(hào)侵犯?jìng)€(gè)人隱私，將會(huì)給民眾造成很大的安全隱患。2018 年3 月，社交網(wǎng)站Facebook 被曝泄露用戶數(shù)據(jù)，涉嫌影響美國(guó)大選。鑒于算法在決策過(guò)程中占有越來(lái)越重要的權(quán)重，算法的不透明及監(jiān)管缺失成為輿論關(guān)注的熱點(diǎn)，建立算法問(wèn)責(zé)機(jī)制以保證其決策正當(dāng)性，成為學(xué)界和業(yè)界共識(shí)。

2018 年，第40 屆數(shù)據(jù)保護(hù)與隱私專員國(guó)際大會(huì)（ICDPPC）發(fā)布《人工智能倫理與數(shù)據(jù)保護(hù)宣言》，限制人工智能對(duì)隱私數(shù)據(jù)的使用；歐盟委員會(huì)組建人工智能高級(jí)專家組，發(fā)布《關(guān)于可信賴人工智能的倫理準(zhǔn)則（草案）》，提出可問(wèn)責(zé)性、非歧視性、透明性、尊重人類自主性等十大原則，尤其強(qiáng)調(diào)人工智能系統(tǒng)應(yīng)記錄其所作決定及產(chǎn)生這些決定的過(guò)程，使透明度和可解釋性最大化。我國(guó)在新聞倫理和計(jì)算機(jī)倫理體系建設(shè)方面比較欠缺，應(yīng)盡快明確算法倫理原則以及算法工程師的職業(yè)道德規(guī)范，減少算法引發(fā)的倫理問(wèn)題。

機(jī)器與人的關(guān)系也需要從道德倫理層面加以審視，并對(duì)其帶來(lái)的新的法律問(wèn)題進(jìn)行研究。塞思·劉易斯（Seth Lewis）研究了AI 生成新聞中的誹謗問(wèn)題，他說(shuō)：“如果某篇機(jī)器自動(dòng)化生成的新聞報(bào)道誹謗個(gè)人，那誰(shuí)來(lái)為此負(fù)責(zé)？我們?nèi)绾纹鹪V機(jī)器算法？最終還會(huì)是人類以這樣或那樣的方式承擔(dān)責(zé)任?！雹佟?AI 技術(shù)在新聞業(yè)廣泛使用，人類記者何去何從？》，http://www.sykv.cn/m/view.php?aid=18668。又如，人工智能發(fā)布虛假新聞的后果應(yīng)由誰(shuí)來(lái)負(fù)責(zé)？在這一問(wèn)題有明確的司法解釋前，新聞媒體在新聞報(bào)道中必須注意速度與準(zhǔn)確性的平衡。

媒介倫理要求事實(shí)與觀點(diǎn)的分離，出版商應(yīng)該讓受眾知道哪些文章是人類記者寫(xiě)的，哪些是機(jī)器人記者寫(xiě)的?！陡２妓埂纺壳鞍l(fā)表的自然語(yǔ)言生成文章遵守這一程序。但如果沒(méi)有明確的道德準(zhǔn)則，經(jīng)濟(jì)利益可能驅(qū)使人們將機(jī)器人寫(xiě)的報(bào)道署上人類記者之名。由于人工智能有其局限性，讓用戶知道一篇報(bào)道是機(jī)器人還是人類寫(xiě)的很重要。人類新聞工作者必須理解自身的職業(yè)發(fā)展，并確保這些技術(shù)變化為他們服務(wù)，以保留和加強(qiáng)其重要的社會(huì)功能。②Noam Latar, The Robot Journalist in the Age of Social Physics: The End of Human Journalism? The New World of Transitioned Media: Digital Realignment and Industry Transformation, Springer International Publishing, 2015, pp. 65-80.

面對(duì)算法機(jī)制種種潛在的風(fēng)險(xiǎn)，不少學(xué)者倡導(dǎo)提高算法推薦中作為主體的人的地位。技術(shù)具有獨(dú)立于人的理性特征，但技術(shù)的產(chǎn)生是為了某種目的，代替人類完成某種工作。如何發(fā)揮人的主體地位在智能算法中成為當(dāng)務(wù)之急。對(duì)技術(shù)持有批判精神，以及對(duì)價(jià)值保持敬畏之心，這是在推進(jìn)算法技術(shù)發(fā)展中需要特別注意的問(wèn)題。

在宏觀治理方面，政府應(yīng)跟進(jìn)制定對(duì)于人工智能應(yīng)用的配套規(guī)則，要對(duì)人工智能新聞作品的定義、人工智能產(chǎn)品可能產(chǎn)生的版權(quán)責(zé)任，以及用戶隱私泄露、算法推薦使用規(guī)范等問(wèn)題加以規(guī)制；積極完善相關(guān)法規(guī)，鼓勵(lì)優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的生產(chǎn)和傳播，對(duì)低俗內(nèi)容的傳播進(jìn)行約束；還應(yīng)引導(dǎo)用戶提高媒介素養(yǎng)，增強(qiáng)信息辨別能力。

三、結(jié) 語(yǔ)

“技術(shù)有機(jī)論”的創(chuàng)始人劉易斯·芒福德（Lewis Mumford）將技術(shù)與生命緊密聯(lián)系在一起。他認(rèn)為，技術(shù)是生物生命的延伸，技術(shù)與生命從來(lái)沒(méi)有分離，而是統(tǒng)一為一個(gè)整體。在信息生態(tài)系統(tǒng)中，人類與人工智能的關(guān)系，不再是簡(jiǎn)單的主體和客體之間的二元對(duì)立，而變成了黏性更強(qiáng)的互動(dòng)關(guān)系。人工智能與新聞的結(jié)合，帶來(lái)的不僅是某一項(xiàng)具體工作的變化，更帶來(lái)了從新聞采集、制作到傳播分發(fā)等流程的全面變革。

人工智能對(duì)新聞生產(chǎn)的深度介入已成客觀現(xiàn)實(shí)，并將成為不可阻擋的潮流，我們應(yīng)該充分探究人與機(jī)器、新聞與技術(shù)的關(guān)系，理性對(duì)待人工智能造成的沖擊，積極探索新聞從業(yè)者的應(yīng)對(duì)策略。新聞?dòng)浾咭l(fā)揮主觀能動(dòng)性，結(jié)合理性與感性思考，將關(guān)注點(diǎn)集中在人身上。拉塔爾認(rèn)為，機(jī)器人記者無(wú)法像人類記者那樣，成為民主和人權(quán)的守護(hù)者，人類可以憑借自身優(yōu)勢(shì)與之進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)。③Noam Latar, The Robot Journalist in the Age of Social Physics: The End of Human Journalism? The New World of Transitioned Media: Digital Realignment and Industry Transformation, Springer International Publishing, 2015, pp. 65-80.優(yōu)秀的記者能夠挖掘事實(shí)真相、傳承人文精神。如今廣大受眾對(duì)媒體的專業(yè)要求其實(shí)并未降低，媒體人除了持續(xù)地提升專業(yè)能力外，對(duì)于機(jī)器和數(shù)據(jù)等的熟練使用有利于提高專業(yè)水準(zhǔn)。此外，對(duì)媒體社會(huì)責(zé)任的堅(jiān)守也是必須的。