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    智能化背景下新聞生產流程的重構

    2021-09-27 19:06:44趙小波陳語涵
    衛(wèi)星電視與寬帶多媒體 2021年16期
    關鍵詞:新聞生產人工智能

    趙小波 陳語涵

    【摘要】人工智能技術不斷滲透互聯(lián)網的移動傳播體系,許多新的新聞產品貼上了智能化的標簽,許多媒體消費場景也打上了高科技的印記。智能化這一趨勢帶來了新聞生產流程的重構,影響著新聞采集、新聞生產、新聞分發(fā)與新聞呈現等多個方面。與此同時,人工智能也帶來了數據偏頗、算法偏見等媒介倫理問題,值得我們警惕與省思。需要從規(guī)范數據源、建立合理算法模型等方面對人工智能的發(fā)展加以引導。

    【關鍵詞】人工智能;新聞生產;媒介倫理

    中圖分類號:G212? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼:A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?DOI:10.12246/j.issn.1673-0348.2021.16.094

    1956年,數學家約翰·麥卡錫在特茅斯“人工智能夏季研討會”上正式提出人工智能的概念:使一部機器的反應方式像一個人在行動時所依據的智能。但是受限于當時的計算機水平,發(fā)展受到很大的阻礙。經過幾十年的發(fā)展,人工智能在2016年迎來了收獲期,標志性節(jié)點是人工智能程序“阿爾法狗”在圍棋對戰(zhàn)中戰(zhàn)勝世界冠軍李世石,這一年也被稱為“人工智能元年”。各項技術推動新聞業(yè)向著智能化、精準化、場景化的方向發(fā)展,并開始滲透到專業(yè)新聞傳播的各個環(huán)節(jié),增強了新聞生產和傳播的效力。

    1. 新聞生產流程的重塑

    1.1 從“新聞直覺”到“精確分析”:傳感器成為新聞采集“多面手”

    傳統(tǒng)的新聞生產依賴記者的新聞敏感去發(fā)掘新聞信息,再將其轉化為文字和音視頻。但人的知覺觀察具有一定的局限性,也有信息遺漏的可能。而智能技術的應用則有可能超越個體所能感知的范圍,帶來更深層次的信息,這一點尤以傳感器新聞為代表,它是一種專業(yè)記者和自媒體運營者通過傳感器收集和利用海量信息與數據來“講故事”的新聞生產模式。如今,應用于新聞報道領域的傳感器種類繁多,諸如遙感衛(wèi)星、無人機、具有傳感功能的智能手機、可穿戴傳感設備、GPS系統(tǒng)、無人駕駛汽車等。比如,傳感器憑借其收集數據廣度、深度兼具的優(yōu)勢極大地拓寬了信息來源的途徑?!缎菟苟丶o事報》記者曾使用美國3M公司生產的空氣化學物質監(jiān)測器,對空氣進行采樣和送檢,揭開了石油重鎮(zhèn)休斯頓長期以來存在的空氣污染問題。豐富的信息源不僅增加了新聞的細膩度,也為記者提供了更多角度的信息解讀。

    1.2 從“人工采集”到“自動化生產”:AGC技術成為新聞生產的“提效器”

    傳統(tǒng)新聞生產機制是記者為主導,嚴格遵循截發(fā)稿周期完成新聞的采訪、編輯和分發(fā)。而隨著新媒體技術的不斷發(fā)展,人工智能生產內容將與專業(yè)新聞記者生產內容以及用戶生成內容共同構成智媒時代新聞的三大主體,機器人寫作將人類撰寫新聞或其他內容的過程進行程序化處理,提前設定文本寫作框架,使計算機可以在沒有人工參與的情況下,自動把寫作素材(數據)加工成媒體內容產品。我國在智能化生產的實踐中,已經實現了從預設計算機程序編制新聞內容的“機器人寫稿”模式,向使用計算機程序、借用傳感器自動收集數據并生成報道文本的“媒體大腦”模式的升級。結合一線新聞人報道需求,新華智云在2020年推出“臺風報道機器人”并率先應用至媒體大腦平臺,充分發(fā)揮媒體大腦數據資源優(yōu)勢,智能篩選自2000年以來的臺風數據信息,方便媒體及時掌握臺風歷史背景。除此之外,還可以實時掌握臺風中心位置、最大風速、移動速度等信息,獲取詳細的臺風動向信息,實現“臺風天照樣做出好報道”。智能新聞生產模式能使人類記者從雜務中解脫出來,為媒體報道提供權威數據,增強報道的真實性與可視性,提升新聞效率的同時,能有效的減少人為的技術差錯。

    1.3 從“普遍撒網”到 “定點爆破”:算法成為新聞推送的“獨家法則”

    談及人工智能技術對新聞內容分發(fā)環(huán)節(jié)的變革,智能分發(fā)和個性化推薦功不可沒。過去,傳統(tǒng)媒體一直把控著新聞信息發(fā)布與傳播的權利,考慮的是大眾的普遍需求,采用的是“廣撒網”的新聞分發(fā)模式。而如今個性化的新聞分發(fā)時代,如何解決海量信息與個人需求的適配成為新聞生產模式轉型的新挑戰(zhàn)。

    目前,算法推薦是應對該挑戰(zhàn)最為有效的方法。算法推薦通過對海量的信息和用戶的個性特征打上標簽,把標簽相似的信息數據通過推薦的方式匹配,從而實現內容的精準分發(fā)。使用算法推薦的平臺或app,可以對用戶的偏好進行跟蹤,經過分析和計算后得出用戶圖譜和社會關系鏈。無論是中國的今日頭條,歐美地區(qū)的Flipboard、News Republic,日本的Smart news,它們都顛覆了以往普遍撒網的無效推送,從籠統(tǒng)模糊的“群像”走向了清晰精準的“個人”,使得生產過程更加垂直化,更具有目的性,使得尼葛洛龐帝所預言的“我的日報”成為現實,也極大地增強了用戶的粘性。

    1.4 從“平面式”到“沉浸式”:虛擬現實技術成為新聞呈現的“杜比影院”

    在傳統(tǒng)的新聞報道中,文本、圖片等平面線性的新聞敘述模式帶來的體驗感相對單一.隨著增強現實(AR)和虛擬現實(VR)技術的發(fā)展,“沉浸式新聞”應運而生,多維度展現事件全貌成為可能。該形式顛覆了傳統(tǒng)的平面敘事,通過建模、動態(tài)捕捉技術等技術建立起立體環(huán)繞的仿真新聞場景,為大眾帶來最真實的體驗、展現世界最真實的一面。國內的沉浸式新聞應用于政治會議、頒獎典禮等宏大主題。例如,為迎接中國共產黨成立100周年,中國日報推出AR特別報道,用戶可以通過掃描《中國日報》今日報紙頭版以及全平臺的特制二維碼,感受從播下革命火種的小小紅船,到領航復興偉業(yè)的巍巍巨輪,中國共產黨奮斗的百年征程。真正實現了“虛實互動”,為用戶帶來更豐富的媒介體驗。

    2. 智能化背景下新聞生產重構中的倫理問題

    當前,正處于人工智能發(fā)展的第一階段,由于技術的不完備性、跨界融合的適應性帶來的媒介倫理問題需要我們警惕和反思。

    2.1 數據偏頗帶來的“新聞失實”

    雖然人工智能技術在數據的搜集和整理方面遠遠強于人腦,但其依賴既有程序以及網絡上已有的數據進行報道,缺少與事實比照的過程,將可能存在嚴重失實的風險。例如,谷歌的圖像識別訓練數據庫ImageNet中,有近四分之三的圖像來自歐美國家,而占世界人口三分之一的中國和印度,在ImageNet里的數據量加起來只有百分之三,致使關于第三世界圖像的數據缺失。無論是哪種原因導致的數據偏頗,對于以大量數據作為新聞主體的數據新聞、算法推薦、傳感器新聞等生產模式來說都造成了致命的打擊。

    2.2 算法偏見帶來的“信息繭房”

    算法推薦解決了精準定位用戶喜好的問題,但這種信息選擇偏向將會導致用戶墜入視野窄化的“信息繭房”,只沉迷于與自己價值觀相符,能愉悅自己的信息。更進一步說,有可能形成馬歇爾和埃里克所言的“網絡巴爾干化”,即互聯(lián)網分裂成無數的小群體,呈現出“群內同質化,群外異質化”的特征,而個人往往服膺于小圈子傳播的情緒、立場或刻板印象,而作出差之千里的主觀判斷,無法被公共議程所影響,造成社會粘性的缺失。

    3.倫理問題的解困之思

    3.1 多方協(xié)力規(guī)范數據源,確保新聞的真實與客觀

    對于新聞從業(yè)者來說,在選擇數據源時要謹慎使用社交媒體作為數據源,不僅大量信息良莠不齊,還很容易發(fā)生隱私泄露事件;同時要對多組數據源進行相互印證,在數據和新聞倫理兩個方面作出合理的取舍,盡量減少新聞失實的可能性;對于政府機構來說,要進行數據資源的“基礎設施”建設,從而為數據源的質量、開放性以及公正性提供根本上的保障。因此,唯有多方協(xié)力,才能減少數據帶來的生產偏差,從最大程度上保證新聞的真實與客觀。

    3.2 建立合理的算法推薦模型,平衡工具理性與價值理性

    面對流量變現的平臺需求和媒體堅守的價值導向之間的矛盾,媒體尤其需要用“價值理性”去平衡“工具理性”,據此調整技術的走向,改變推崇“熱度”“流量”等“數字績效”至上的分發(fā)邏輯,關注信息來源、媒體信用評分、用戶反饋等質量類要素,對算法分發(fā)指標進行重新的設計與升級。例如,人民日報新成立的“人民號”提出“黨媒算法”的理念,其并不是在縱深的商業(yè)邏輯里加速人工智能與快銷式資訊的深度匹配,而是嘗試用主流價值算法來疏解“流量焦慮”與“算法焦慮”。通過將社會主義核心價值觀等正確的價值觀前置到內容推送的開首,作為遴選推送內容的依據和準繩,對沖傳播失真、情緒泛化等矛盾,力圖制作出有溫度、有深度、有態(tài)度的內容。

    4. 結語

    人工智能的爆炸式發(fā)展,給新聞生產帶來了非常可觀的能量提升?!皵祿侣劇薄靶侣剻C器人”“傳感器新聞”“虛擬現實新聞”“智能語音新聞”“AI主播”等創(chuàng)新產品和業(yè)態(tài)“亮點”頻出。傳統(tǒng)新聞生產模式在進行顛覆性重構的同時,也暴露出許多媒介倫理問題。因此,媒體智能化的演進路上,應時刻把握價值導向與技術創(chuàng)新的統(tǒng)一,兼顧工具理性與價值理性的平衡,唯有深度融合AI的“超能力”和媒體人才的“專能力”,才能打造出一個面向未來,具備更高適應性和進化能力的新聞生產模式,促進人工智能與新聞傳媒一步融合發(fā)展。

    參考文獻:

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    [4]宋建武,黃淼:主流媒體的智媒之路:媒體智能化應用:現狀、趨勢及路徑構建[J].《新聞與寫作》,2018(4)/

    [5]當AI學會性別歧視,虎嗅網,https://www.huxiu.com/article /258405.html?h_s=f1.

    作者簡介:趙小波,山西大同人,博士,湖南工商大學副教授,研究方向,文化產業(yè),新聞傳播。陳語涵(1995-)女,福建三明人,研究方向:節(jié)目模式

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