媒體智能化發(fā)展面臨的問題與挑戰(zhàn)

□ 新華社“人工智能時代媒體變革與發(fā)展”課題組

技術(shù)的指數(shù)級增長意味著人工智能的無限可能。當前，人工智能與媒體各業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)深度融合，實現(xiàn)了提質(zhì)增效，但在智媒化發(fā)展進程中，仍面臨不少問題與挑戰(zhàn)。對于媒體而言，觀念認知水平滯后于智能化發(fā)展趨勢、傳統(tǒng)媒體體制機制不能有效適應(yīng)變革、技術(shù)基因先天不足等問題在國內(nèi)外傳媒界普遍存在。與此同時，每項科學技術(shù)的饋贈都有其黑暗面。早在上世紀，有專家就預(yù)測了數(shù)字化生存對知識產(chǎn)權(quán)、隱私權(quán)的侵犯，以及數(shù)據(jù)使用、文化破壞等問題。今天，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，其雙刃劍效應(yīng)愈加明顯，特別是當人工智能技術(shù)越來越多介入新聞生產(chǎn)和傳播實踐，失序失范現(xiàn)象頻現(xiàn)，一系列新問題新挑戰(zhàn)接踵而至。

一、觀念認知水平滯后于智能化發(fā)展趨勢

有效推動人工智能技術(shù)應(yīng)用與媒體創(chuàng)新變革，理念必須先行。新華社“人工智能時代的媒體變革與發(fā)展”課題組問卷調(diào)查結(jié)果顯示，59.7%的受訪者認為，推進媒體智能化發(fā)展，首要的是全員刷新觀念、提高認識水平。沒有充分的思想認識和正確的思想觀念，就難以有科學的發(fā)展戰(zhàn)略和創(chuàng)新策略。目前，媒體應(yīng)用人工智能最常見的觀念和認知誤區(qū)表現(xiàn)在三方面：

一是對運用人工智能加速媒體融合“霧里看花”，認識不充分、不到位。作為媒體深度融合發(fā)展的重要驅(qū)動力量，人工智能究竟會對傳媒業(yè)態(tài)產(chǎn)生什么樣的影響，應(yīng)當如何運用人工智能加速媒體融合，不少傳媒從業(yè)者對此認識還不夠清晰，亟待認清形勢、轉(zhuǎn)變觀念。有觀點過于夸大人工智能的功能、作用，認為勢必給傳統(tǒng)媒體從業(yè)人員帶來生存危機；有觀點無視人工智能時代已經(jīng)產(chǎn)生的媒體變革，認為智能技術(shù)的應(yīng)用還很遙遠……諸如此類的“人工智能萬能論”“人工智能威脅論”“人工智能泡沫論”等，反映出人們對于人工智能助推融合發(fā)展前景的認識是分化的、模糊的。

二是對人工智能技術(shù)在新聞生產(chǎn)領(lǐng)域具體環(huán)節(jié)的應(yīng)用效果，還存在“看不見”“看不起”“看不懂”的情況。人工智能技術(shù)有其自身特有的發(fā)展規(guī)律與創(chuàng)新路徑，現(xiàn)階段，技術(shù)本身及應(yīng)用方式尚不成熟，“弱人工智能”不具備推理和解決問題的能力，不具備強人工智能那樣的人類情感和思維方式。調(diào)研中我們了解到，不少媒體從業(yè)者僅看到技術(shù)的短期效果，而忽視其長期效果，強調(diào)目前人工智能在傳媒業(yè)的落地應(yīng)用體現(xiàn)不出“智能”，更多依賴于“人工”，以求全責備的態(tài)度看待人工智能技術(shù)和應(yīng)用成果，忽視了技術(shù)發(fā)展的客觀規(guī)律和潛能。

三是一些媒體機構(gòu)不能與時俱進，對于人工智能重視程度不夠。對于人工智能技術(shù)特征與發(fā)展趨勢，不少媒體決策層強調(diào)媒體行業(yè)的特殊性，否認技術(shù)的普遍性和通用性，對人工智能技術(shù)漸進性的顛覆不重視、少行動。還有些媒體從業(yè)人員對人工智能的認識僅停留在技術(shù)發(fā)展表面和淺層次，認為人工智能就是機器人寫作、語音識別，而不知人工智能技術(shù)在媒體行業(yè)有著很寬的適用面、多種多樣的應(yīng)用場景，忽視了媒體智能化的無限發(fā)展空間。這些滯后的觀念認識影響人工智能發(fā)展決策的謀劃和實施。

二、傳統(tǒng)媒體體制機制不能有效適應(yīng)變革

一是傳統(tǒng)組織架構(gòu)、業(yè)務(wù)流程的不適應(yīng)。課題組問卷調(diào)查顯示，63.9%的受訪者認為，媒體應(yīng)對人工智能的挑戰(zhàn)必須注重改造傳統(tǒng)采編發(fā)業(yè)務(wù)流程。近年來，一些媒體敢于先行先試，正在逐步探索改變原有的編輯部辦公模式，在空間意義上完成了平臺架構(gòu)和新舊媒體融合，但更多僅僅停留在外部形態(tài)改造。傳統(tǒng)的新聞生產(chǎn)主要在編輯部內(nèi)部展開，是一個相對閉環(huán)的生產(chǎn)過程，所有生產(chǎn)環(huán)節(jié)依靠組織內(nèi)部的力量即可完成，而在智能化新聞生產(chǎn)模式下，跨部門、跨行業(yè)、跨領(lǐng)域的開放共享、大規(guī)模協(xié)作成為必然，這就要求在實際生產(chǎn)運作中進一步理順生產(chǎn)關(guān)系、重構(gòu)新聞生產(chǎn)流程。

二是資金制約。對人工智能投入產(chǎn)出比的討論是國內(nèi)外傳媒業(yè)熱議的共同話題。人工智能相關(guān)軟硬件的引進開發(fā)及數(shù)據(jù)庫構(gòu)建管理等，都需要較高資金實力。但在這樣的成本之下，“機器人寫稿、審稿是否真的有更高的準確率？”“把訓(xùn)練機器、更新數(shù)據(jù)庫的成本用來聘用更多員工，會不會更劃算？”……實踐中存在不少類似疑問。特別是在當前傳統(tǒng)媒體整體業(yè)績下滑背景下，不少省市級媒體表示“有心無力”“沒錢投入”。

三是人才隊伍建設(shè)面臨新課題。面對人工智能時代技術(shù)變革的新趨勢，一些傳統(tǒng)媒體人員隊伍能力跟不上媒體智能化發(fā)展要求，不能熟練運用新技術(shù)、新手段，存在“本領(lǐng)恐慌”。與此同時，缺乏媒體智能化發(fā)展所需的復(fù)合型人才、創(chuàng)新性人才，特別是在技術(shù)、運營等部門，領(lǐng)軍人才少之又少。傳統(tǒng)媒體由于體制機制掣肘，大多存在人才“用不好”“留不住”“招不來”的難題，亟待優(yōu)化考核激勵機制，盤活人才資源，打造適應(yīng)現(xiàn)代傳播規(guī)律的選人用人新機制。

三、傳統(tǒng)媒體機構(gòu)技術(shù)基因先天不足

技術(shù)是媒體發(fā)展變革的第一生產(chǎn)力。從全球范圍看，當前，不少傳統(tǒng)媒體積極擁抱人工智能技術(shù)，努力轉(zhuǎn)換角色，從內(nèi)容生產(chǎn)者向平臺運營者轉(zhuǎn)化。然而，如何科學合理地研發(fā)、運用智能化技術(shù)，提高人工智能技術(shù)的本土化水平，開發(fā)滿足市場需求的新場景、新模式，確保應(yīng)用水平與技術(shù)本身的發(fā)展水平相匹配，始終是媒體智能化轉(zhuǎn)型面臨的一大挑戰(zhàn)。調(diào)查顯示，75.3%的受訪者認為，應(yīng)對人工智能挑戰(zhàn)，媒體要高度重視增強采編隊伍的技術(shù)儲備和創(chuàng)新能力。技術(shù)基因缺乏是影響傳統(tǒng)媒體人工智能應(yīng)用程度與應(yīng)用效果的重要因素，主要體現(xiàn)在三方面：

首先是技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施不足。智媒化發(fā)展對于媒體裝備要求越來越高，加之新技術(shù)新設(shè)備的更新?lián)Q代周期不斷縮短，給傳統(tǒng)媒體的技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施配備更新帶來壓力。調(diào)研中，不少媒體從業(yè)者認為所在媒體機構(gòu)的智能化硬件投入有限、設(shè)施缺乏，對許多人工智能設(shè)備及應(yīng)用“聽說過，沒見過”。

其次是核心技術(shù)團隊力量不足。人工智能在具體應(yīng)用場景的落地，需要具備一定的本土化開發(fā)能力。結(jié)合媒體行業(yè)自身的痛點難點提出需求，把技術(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)榉厦襟w特色的應(yīng)用才是關(guān)鍵。在世界范圍內(nèi)，多數(shù)新聞機構(gòu)的人工智能技術(shù)應(yīng)用仍然相對滯后。美國國際記者中心的調(diào)研發(fā)現(xiàn)，新聞編輯室中技術(shù)人員比例仍然偏低，只有5%的職員有技術(shù)背景，2%的新聞編輯室會雇用技術(shù)人員。據(jù)調(diào)研，國內(nèi)媒體當中，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)人員占比也普遍不高，往往只發(fā)揮著運行維護作用，不具備創(chuàng)新研發(fā)能力。

第三，人工智能技術(shù)應(yīng)用水平與創(chuàng)新能力有限。調(diào)查中，超四成的受訪者認為目前國內(nèi)傳媒業(yè)對人工智能技術(shù)的應(yīng)用程度一般。媒體行業(yè)運用人工智能，一方面必須依托核心技術(shù)，一方面則要充分考慮與傳統(tǒng)媒體業(yè)務(wù)相結(jié)合，開發(fā)滿足市場需求的新場景、新模式，確保應(yīng)用水平與技術(shù)本身的發(fā)展水平相匹配。對于如何更好實現(xiàn)人工智能技術(shù)在媒體機構(gòu)的落地應(yīng)用，83.1%的受訪者認為，媒體機構(gòu)有必要與外部科技企業(yè)及機構(gòu)合作研發(fā)人工智能技術(shù)；58.6%的受訪者認為，媒體機構(gòu)有必要自主研發(fā)人工智能技術(shù)。當前，底層人工智能技術(shù)大多由科技企業(yè)和研究機構(gòu)掌握，無論是基于開源程序自主開發(fā)智能新聞生產(chǎn)技術(shù)工具，還是與第三方智能技術(shù)公司合作開發(fā)，媒體機構(gòu)需根據(jù)各自資源稟賦選擇適合的技術(shù)發(fā)展路徑。

媒體機構(gòu)與技術(shù)公司的合作當中也產(chǎn)生了一些待解的難題。人工智能的核心技術(shù)多由科技企業(yè)提供，媒體機構(gòu)難以實現(xiàn)技術(shù)主導(dǎo)和自我迭代開發(fā)。此外，不少大型媒體機構(gòu)依托自身數(shù)據(jù)資源，與科技公司合作培育出了具有較強可用性、適配性，符合媒體行業(yè)特定需求的智能化工具，經(jīng)科技公司打造成熟后卻廣泛應(yīng)用于其它市場，往往帶來知識產(chǎn)權(quán)方面的問題。

四、數(shù)據(jù)瓶頸制約媒體智能化發(fā)展

數(shù)據(jù)是人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)。以“深度學習+大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練”為主要模式的人工智能系統(tǒng)，需要足量數(shù)據(jù)、足夠的運算資源，才能不斷優(yōu)化性能，具備更加顯著的問題解決能力，產(chǎn)生有意義的結(jié)果。數(shù)據(jù)的不完整直接影響算法準確性，因此，提高人工智能的應(yīng)用水平，大規(guī)模、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)積累必不可少。這意味著人工智能在傳媒業(yè)的發(fā)展水平與媒體機構(gòu)的數(shù)據(jù)化程度密切相關(guān)，需要整個傳媒行業(yè)乃至全社會達到一定的數(shù)據(jù)化水平，構(gòu)建及維護海量內(nèi)容的數(shù)據(jù)庫，形成較大規(guī)模的數(shù)據(jù)支撐系統(tǒng)。

媒體機構(gòu)在內(nèi)容生產(chǎn)、用戶服務(wù)的過程中會產(chǎn)生海量的新聞素材數(shù)據(jù)及用戶行為數(shù)據(jù)，但大量的數(shù)據(jù)資源并不能直接用于人工智能的算法訓(xùn)練。對于人工智能來說，大部分是對于實際業(yè)務(wù)毫無意義的“臟數(shù)據(jù)”（Dirty data），必須要經(jīng)過“清洗”，發(fā)現(xiàn)并糾正數(shù)據(jù)文件中可識別的錯誤，才能應(yīng)用于算法訓(xùn)練。

“人工智能時代的媒體變革與發(fā)展”課題組調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，59.5%的受訪者認為，面對人工智能的挑戰(zhàn)，要高度重視內(nèi)容數(shù)據(jù)化。目前，國內(nèi)不少媒體已在這方面展開積極嘗試，但海量的新聞稿、歷史圖片、視頻數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)資源，需要事先進行“數(shù)據(jù)清洗”（Data cleaning）以及標框工作，才能生成高質(zhì)量的信息化數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)的清洗整理、加注標引、入庫管理需要大量的人力及財力物力支撐。因此，對于大多數(shù)媒體而言，從“數(shù)字化”時代進入“數(shù)據(jù)化”時代，還有很長的路要走，媒體機構(gòu)在布局人工智能戰(zhàn)略之初，就必須注意到數(shù)據(jù)的重要性，著力構(gòu)建完備的數(shù)據(jù)庫、打造處理龐大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的能力。

五、智能化發(fā)展給形成輿論共識和防止假新聞帶來挑戰(zhàn)

算法技術(shù)在新聞業(yè)的應(yīng)用，無疑具有很大實用價值。當前，推薦算法是國內(nèi)外大多數(shù)新聞APP 和社交媒體平臺使用的主流，提升了新聞生產(chǎn)個性化和新聞推送準確率，帶來優(yōu)質(zhì)用戶體驗，也拓展移動新聞資訊平臺的渠道價值，改變著產(chǎn)業(yè)格局。然而，個性化推薦技術(shù)的深度介入與算法過濾，在將人從復(fù)雜的信息傳播活動中解放出來的同時，也在一步步弱化傳統(tǒng)媒體“把關(guān)人”的作用。曾經(jīng)是編輯記者綜合“想讓你知道的”和“你可能想知道的”去篩選編排信息，如今，隨著算法分發(fā)機制廣泛應(yīng)用，算法新聞平臺上的日活量越來越大，許多媒體機構(gòu)的新聞生產(chǎn)和分發(fā)模式嚴重依賴新媒體平臺對用戶相關(guān)數(shù)據(jù)的采集，通過機器學習，抓取和分析用戶的年齡、性別、職業(yè)、文化水平、收入水平等個人信息，以及閱讀時的接觸時長、接觸頻率、接觸動機等行為信息，實現(xiàn)對用戶的精準畫像，篩選推送“你想知道”的信息。

智能推薦基于用戶精準畫像篩選推送用戶喜歡的內(nèi)容，雖然內(nèi)容符合個人偏好，卻往往不是對客觀世界真實完整的描述。這就使得用戶陷入長期接收同質(zhì)化信息的環(huán)境之中，不愿或難以獲得多元化的信息，導(dǎo)致“信息窄化”，形成“信息孤島”。長此以往，對整個社會而言，在智能生產(chǎn)、智能排序和智能推薦影響下，會減少不同聲音之間的碰撞、不同觀點之間的交鋒，輿論趨于分化、極化、碎片化，導(dǎo)致形成社會共識、增強社會凝聚力的難度加大。

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，技術(shù)濫用誤用成本不斷降低，虛假文本及音視頻成為“新型謠言”，并逐漸進入低成本、低技術(shù)知識階段?；谏疃葘W習、虛擬現(xiàn)實等的換臉技術(shù)、語音合成技術(shù)、視頻生成技術(shù)大大發(fā)展，大量難辨真?zhèn)蔚男畔⒊霈F(xiàn)。調(diào)查結(jié)果顯示，半數(shù)以上（54.5%）受訪者認為，假新聞的識別難度加大，是影響人工智能發(fā)展的重要問題。傳統(tǒng)假新聞尚可通過多種渠道驗證真?zhèn)?，但在人工智能技術(shù)“黑箱化”趨勢下，信息來源和真?zhèn)蔚呐袛嚯y度加大。

“眼見為實”在幾乎以假亂真的換臉技術(shù)面前變得不可靠，公眾很容易認為換臉、變聲后的虛假內(nèi)容是真實的，從而造成謠言傳播、誤解產(chǎn)生、沖突加劇。2017年，美國社交網(wǎng)站Reddit開發(fā)的可以視頻換臉的“深偽（Deep fake）”技術(shù)可以對被模仿者的面部建模，將一個人的臉嫁接到另一個人的身體上，來合成天衣無縫的偽造視頻，利用這一技術(shù)，普通人經(jīng)過簡單的學習也能制作出真假難辨的換臉視頻。在國內(nèi)，2019年9月，一款名為“ZAO逢臉造戲”的應(yīng)用軟件將換臉技術(shù)的使用門檻大大降低，用戶只需下載安裝App，上傳一張照片，就可以在視頻模板中一鍵“換臉”，便捷地得到以任何人為主角的小視頻。同時，“虛假視頻+虛假音頻”的融合對于目前的音視頻鑒定技術(shù)也將是更大的考驗。

六、用戶數(shù)據(jù)安全與隱私成為不容回避的倫理風險

基于廣泛數(shù)據(jù)分析的人工智能技術(shù)大大增加了公民隱私受侵犯的風險，公共數(shù)據(jù)的開放能夠促進內(nèi)容生產(chǎn)與傳播的便捷性，卻也導(dǎo)致個人隱私信息得不到保障。2018年3月，美國社交巨頭“臉書”（Facebook）爆發(fā)用戶數(shù)據(jù)泄露事件，引發(fā)全球?qū)π畔踩年P(guān)注。由于人為操作，超5000萬用戶的資料數(shù)據(jù)被非法用于大數(shù)據(jù)心理分析，甚至被使用到政治活動中?！耙磺斜挥涗?，一切被分析”的數(shù)據(jù)化時代，在相關(guān)技術(shù)和設(shè)備支持下，數(shù)據(jù)的采集范圍日漸廣泛，采集方式日漸隱蔽，個人行為數(shù)據(jù)被實時采集儲存，數(shù)據(jù)記錄功能可以將個人的身份信息、行為信息、位置信息甚至信仰、觀念、情感與社交關(guān)系等隱私信息永久記錄、保存和呈現(xiàn)，對個人信息的非法使用和采集，對數(shù)據(jù)來源缺乏安全有效保護，易于造成隱私泄露，出現(xiàn)信息安全問題。

課題組問卷調(diào)查結(jié)果顯示，半數(shù)受訪者認為隱私保護難度加大，已成為人工智能在傳媒業(yè)運用中存在的重要問題。在媒體智能化發(fā)展進程中，用戶在與媒介接觸的過程中生成了海量數(shù)據(jù)，在基于用戶個人資料、行為數(shù)據(jù)提供更精準更優(yōu)質(zhì)服務(wù)的同時，保障數(shù)據(jù)安全、尊重用戶隱私十分重要，必須時刻關(guān)注在保護用戶數(shù)據(jù)方面是否存在漏洞，加強用戶隱私保護，落實相應(yīng)的數(shù)據(jù)安全策略。