聚合類新聞的人工智能發(fā)展研究

摘要：科技的不斷進(jìn)步推動(dòng)傳媒產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展。從現(xiàn)代傳媒的信息生產(chǎn)和分發(fā)的視角出發(fā)，媒體已經(jīng)過了傳統(tǒng)媒體時(shí)代、社會(huì)化媒體時(shí)代，現(xiàn)在是算法媒體時(shí)代。在算法媒體時(shí)代，信息生產(chǎn)者已經(jīng)由專業(yè)人士制造內(nèi)容、人人制造內(nèi)容向人與機(jī)器共同制造內(nèi)容過渡，信息分銷模式也從訂購(gòu)、轉(zhuǎn)發(fā)等向個(gè)性化的信息匹配方式過渡。歷經(jīng)數(shù)十年的發(fā)展，計(jì)算科技逐漸走向資訊傳播領(lǐng)域，給資訊發(fā)布帶來了巨大的影響，聚合類新聞資訊客戶端是算法匹配分發(fā)的先驅(qū)，其應(yīng)用日益引起社會(huì)各界的關(guān)注，海外谷歌新聞、國(guó)內(nèi)今日頭條等資訊巨頭逐步壯大并引導(dǎo)業(yè)界風(fēng)潮，成為受眾獲得信息的主要媒體資訊服務(wù)平臺(tái)。文章旨在研究聚合類新聞媒體的人工智能發(fā)展?fàn)顩r，通過對(duì)比分析國(guó)內(nèi)外兩大聚合類新聞媒體的算法匹配功能，得出在人工智能下傳媒行業(yè)的發(fā)展前景。

關(guān)鍵詞：聚集類新聞；人工智能；算法；谷歌新聞；今日頭條

中圖分類號(hào)：G210 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1674-8883（2022）05-0007-03

一、中外融合型新聞新媒體的國(guó)際化發(fā)展?fàn)顩r

新媒體時(shí)代，以資訊科技為動(dòng)力的發(fā)展，誕生了人工智能。人工智能是一種能思考的能力，和人類的大腦差不多。人工智能是一種基于深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)元和擴(kuò)展能力的綜合技術(shù)，利用了人體神經(jīng)的層次結(jié)構(gòu)，可以對(duì)各種行為進(jìn)行調(diào)整，并將其轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)，反復(fù)進(jìn)行試驗(yàn)。

人工智能的成功，也證明了深度學(xué)習(xí)技術(shù)具有很強(qiáng)的擴(kuò)展性。就拿圍棋的人工智能來說，在賽前，它會(huì)儲(chǔ)存大量的棋譜，不斷地進(jìn)行數(shù)據(jù)的輸入和調(diào)整，再加上人工設(shè)置的參數(shù)以及訓(xùn)練后的一些參數(shù)[1]。

如今的人工智能科技經(jīng)過發(fā)展和進(jìn)步，已遠(yuǎn)超以往，人工智能與其他智能技術(shù)相互借鑒與結(jié)合，形成了一個(gè)單獨(dú)的智能產(chǎn)品。當(dāng)前的智能技術(shù)，還無法稱為通用技術(shù)的應(yīng)用平臺(tái)，還不具備思考、判斷、抽象思維以及經(jīng)驗(yàn)累積的能力。

（一）人工智能發(fā)展現(xiàn)狀

維基百科顯示，人工智能是一個(gè)由機(jī)器所顯示的智能，不同于人類和其他動(dòng)物的天然智能，電腦領(lǐng)域的人工智能研究被稱為“代理軟件”：只要是能感覺到周圍的事物，就能將其成功概率最大化。

2016年10月，美國(guó)白宮發(fā)表了兩篇重磅文章，對(duì)美國(guó)政府新一代人工智能的發(fā)展前景和未來的發(fā)展方向，以及新一代人工智能對(duì)政府工作的機(jī)會(huì)與挑戰(zhàn)進(jìn)行了分析和解讀。麻省理工學(xué)院、斯坦福大學(xué)等機(jī)構(gòu)的專家們編寫了人工智能指數(shù)部分，出版的第一個(gè)版本反映了有限的全球合作伙伴，它們的重點(diǎn)是在北美有關(guān)人工智能的活動(dòng)。

2018年，人工智能的范圍更寬、更廣泛。首先，人工智能的發(fā)展前所未有，思維和資本大量流入。其次，雖然在某些特定的工作中，人工智能的能力超出了人類的能力，但在總體智力上，人工智能依然是十分有限的。

在目前已經(jīng)發(fā)表的研究論文中，美國(guó)的人工智能研究論文雖然數(shù)量不多，但在被引用程度上已經(jīng)超越了中國(guó)和歐洲各國(guó)。

在中國(guó)和歐洲各國(guó)，有關(guān)政府機(jī)構(gòu)和科研單位發(fā)表的文章比企業(yè)和醫(yī)藥行業(yè)的文章要多得多，而美國(guó)的人工智能研究基本上都是來自企業(yè)和醫(yī)藥行業(yè)，蘋果在這方面投入了大量的資金。如亞馬遜、谷歌、臉書、微軟等科技巨頭，人工智能的表現(xiàn)持續(xù)提升，尤其是電腦視覺這樣的行業(yè)。

研究者通過這些報(bào)告衡量出一個(gè)廣泛應(yīng)用的數(shù)據(jù)集（ImageNet）的標(biāo)準(zhǔn)性能，發(fā)現(xiàn)了能夠根據(jù)當(dāng)前準(zhǔn)確度來進(jìn)行照片分類的模式，為其研究提升了效率和準(zhǔn)確度。其他方面，如物體分割，可以識(shí)別背景和主題，在三年時(shí)間里，準(zhǔn)確率提升了72%[2]。在機(jī)器翻譯、分析等方面，軟件能更好地了解文法，解答問題更簡(jiǎn)單，精確度也更高。

（二）今日頭條發(fā)展現(xiàn)狀

美國(guó)作家桑斯坦（Sanstein）在其《信息烏托邦：眾人如何生產(chǎn)知識(shí)》中指出，聚集類信息最大的優(yōu)勢(shì)在于其精確性。通常情況下，團(tuán)隊(duì)成員之間會(huì)給對(duì)方施壓，從而使他們作出極端的決策，而非正確的決策。因此，歐文·詹尼斯提出了“群體盲思”的概念：一群人會(huì)導(dǎo)致魯莽的一致性和危險(xiǎn)的自我檢查，從而無法整合信息和擴(kuò)大討論范圍。今日頭條是一個(gè)集群的新聞客戶端，它的特點(diǎn)是沒有后臺(tái)經(jīng)營(yíng)者，而是通過其強(qiáng)大的信息內(nèi)容探索、信息集合、信息識(shí)別等技術(shù)，采用后臺(tái)算法等在服務(wù)器中編寫代碼，匯集不同位置的信息，最后將其進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，然后上傳到自己的社交平臺(tái)上，向用戶推薦，以此滿足人們對(duì)最新新聞的需求[3]。今日頭條重視的是傳播數(shù)量和傳播速度，這與其所追求的受眾廣泛和高接受度相吻合。

與此同時(shí)，今日頭條將“社區(qū)”概念引進(jìn)了交流領(lǐng)域，這個(gè)概念雖不是什么新意，但在傳播界也掀起了一股“圈子”風(fēng)潮。

在客戶端，用戶可以通過自己的社交賬號(hào)共享自己的閱讀，瀏覽自己的圈子，和朋友們一起討論、評(píng)論最近的熱點(diǎn)新聞。

在網(wǎng)絡(luò)上，今日頭條可以通過網(wǎng)絡(luò)向注冊(cè)用戶提供個(gè)性化的推薦，而今日頭條則是網(wǎng)絡(luò)上所有人的交匯點(diǎn)，也是一個(gè)核心。

二、新媒體聚合類型的信息聚合分析

（一）谷歌新聞的信息聚合

科技博客（Techcrunch）曾報(bào)道過谷歌新聞的用戶數(shù)量和雅虎新聞差不多，而國(guó)外的媒體也對(duì)此進(jìn)行了報(bào)道[4]。最關(guān)鍵的是，谷歌的新聞內(nèi)容也變得更加豐富了，有了六個(gè)屏幕的新聞，讓用戶有一種非常豐富的感覺。每一個(gè)屏幕都是精選的，比雅虎要豐富得多。網(wǎng)絡(luò)發(fā)展至今，互聯(lián)網(wǎng)早已成為社會(huì)大眾獲取信息的主要途徑之一，同時(shí)用戶對(duì)資訊的要求在數(shù)量和品質(zhì)上均有所提高。

例如，在以谷歌為代表的機(jī)器語(yǔ)義聚合中，谷歌新聞就是機(jī)器聚合的代表，它可以通過機(jī)器語(yǔ)義分類技術(shù)，在海量的互聯(lián)網(wǎng)資訊中尋找相匹配的資訊鏈接。不過，隨著讀者需求的縱向提升，谷歌新聞相繼推出了定制搜索功能和當(dāng)事人評(píng)論機(jī)制。這樣的資訊整合方法可以把從傳統(tǒng)媒體機(jī)構(gòu)收集的資訊和新媒體當(dāng)事人的評(píng)論相結(jié)合，在提供資訊的同時(shí)又可以提供原創(chuàng)價(jià)值資訊和新媒體鏈接。

（二）中西方比較

有資料表明，紙?jiān)氐木酆辖M件（Paper）的活躍用戶只有臉書（FaceBook）用戶的0.001%。在美國(guó)，互聯(lián)網(wǎng)的法律規(guī)章制度、用戶使用習(xí)慣、網(wǎng)絡(luò)生態(tài)等因素都影響著聚合類新聞客戶端的發(fā)展。而對(duì)于中國(guó)來說，互聯(lián)網(wǎng)的法律規(guī)章制度雖然已十分完善，但依然存在漏網(wǎng)之魚。

例如今日頭條，它的平臺(tái)涉及社會(huì)道德、低俗、暴力等方面的問題，已經(jīng)被相關(guān)部門多次責(zé)令改正。并且，在這個(gè)平臺(tái)上，“標(biāo)題黨”數(shù)量龐大，將大眾的關(guān)注點(diǎn)從公共話題轉(zhuǎn)移到了別處。

另外，由于大量使用機(jī)械代替編輯，造成了對(duì)新聞價(jià)值的評(píng)判與創(chuàng)新，從而造成了新聞質(zhì)量的惡化以及嚴(yán)重的新聞不平衡。盡管今天的報(bào)紙?jiān)谏虡I(yè)上已經(jīng)很成功，但它缺乏新聞媒介應(yīng)有的嚴(yán)肅和社會(huì)責(zé)任。我國(guó)的新聞聚合產(chǎn)品在某種程度上提高了讀者的閱讀效率，但其新聞品質(zhì)無法時(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)教育評(píng)估。

近幾年，中立性、非人為的數(shù)據(jù)新聞開始出現(xiàn)，并以新穎、有趣的方式吸引了大量的受眾。受眾能夠在資訊搜尋平臺(tái)上篩選，獲得個(gè)人化的資訊，而非依賴傳統(tǒng)媒介的單向式傳播，同時(shí)傳統(tǒng)媒體的“把關(guān)”地位也在不斷調(diào)整與重組[5]。谷歌新聞是最典型的資訊搜尋平臺(tái)，它利用機(jī)器運(yùn)算的價(jià)值來進(jìn)行資訊聯(lián)結(jié)排序，被視為一種篩選處理，反映了搜尋的中立性。但也有人認(rèn)為，受多種因素制約的信息檢索中立性是一種不現(xiàn)實(shí)的、理想的狀況。

三、人工智能對(duì)聚合類新聞媒介的反作用

（一）人工智能對(duì)聚合類新聞媒介的就業(yè)破壞作用

《中國(guó)人工智能發(fā)展報(bào)告2018》由清華大學(xué)中國(guó)科學(xué)技術(shù)政策研究中心出版，其結(jié)果顯示，雖然經(jīng)濟(jì)學(xué)家們對(duì)人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響有多種看法，但人工智能對(duì)其短期的影響是高度一致的[6]。盡管許多研究顯示，在較長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)，人工智能是弱小的，但從高品質(zhì)發(fā)展的角度來看，特別是在短期內(nèi)，人工智能對(duì)就業(yè)造成了破壞性影響。

融合技術(shù)以人工智能、算法推薦為主要特點(diǎn)，對(duì)新聞生產(chǎn)理念、新聞生產(chǎn)過程、新聞生產(chǎn)功能、新聞角色產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。

在信息聚合的智能化時(shí)代，信息采集聚合走向社會(huì)化、多元化、自動(dòng)化、信息加工過程的協(xié)同化、智能化，信息構(gòu)建呈現(xiàn)出多模態(tài)和場(chǎng)景化，信息分發(fā)和推送走向精準(zhǔn)化、互動(dòng)化。而傳統(tǒng)的新聞制作則是通俗的、天女散花的、千篇一律的，非但沒有針對(duì)性，而且與受眾的溝通和互動(dòng)十分有限。

融合媒介以算法推薦為核心技術(shù)邏輯，通過對(duì)使用者的興趣愛好、邏輯思維、行為模式等信息進(jìn)行收集、分類、判斷，以及分析使用者的社交賬號(hào)、訪問、時(shí)間等信息內(nèi)容，就可以方便地掌握使用者的形象，并由此建立一個(gè)完整的介紹體系，做到“一對(duì)一”的精準(zhǔn)介紹，真正實(shí)現(xiàn)一次“千人萬(wàn)人”的效果。

算法推薦是融合媒介的基本特征，直接影響著資訊的關(guān)注度、重要性和準(zhǔn)確度[7]。今日頭條、一點(diǎn)資訊等新媒體，利用互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)爬蟲等手段，對(duì)傳統(tǒng)媒體、媒體人以及各類媒介信息進(jìn)行了自動(dòng)抓取、分類、整合。機(jī)器會(huì)自動(dòng)獲得受眾的習(xí)慣、偏好以及其他資訊，并針對(duì)其看到的資訊類別、時(shí)間以及有關(guān)評(píng)論進(jìn)行精確的定位，以此為他們建立個(gè)性化的資訊推送系統(tǒng)，并對(duì)其進(jìn)行個(gè)性化推薦。谷歌新聞作為聚合新聞的領(lǐng)軍者，在人工智能領(lǐng)域有很多可供國(guó)內(nèi)參考的經(jīng)驗(yàn)。

（二）大數(shù)據(jù)技術(shù)危及用戶隱私

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，受眾在使用便民利民的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品中，或主動(dòng)或被動(dòng)地被大數(shù)據(jù)保留且利用。例如在今日頭條中，技術(shù)開發(fā)者可以從用戶的賬號(hào)中收集用戶的搜索歷史，從而分析用戶的搜索習(xí)慣及關(guān)注點(diǎn)。這些數(shù)據(jù)往往都是可以轉(zhuǎn)化為利潤(rùn)的，所以才會(huì)被商家追捧。今日頭條通過對(duì)用戶行為進(jìn)行精準(zhǔn)分析，從而精準(zhǔn)投放廣告。

在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，用戶隱私的定義存在分歧。在數(shù)字商業(yè)環(huán)境中，實(shí)際應(yīng)用的信息安全問題一般可以總結(jié)為：從使用者的視角出發(fā)，是指用戶在使用企業(yè)的商品與服務(wù)時(shí)，對(duì)個(gè)人的最敏感信息安全問題的要求。其總體上包含兩個(gè)層面。

一是理解，即使用者是否有權(quán)利知道企業(yè)收集的信息的范圍、細(xì)節(jié)、手段等。

二是管制，也就是收集到的信息的用途。通過對(duì)用戶的個(gè)人隱私進(jìn)行分析，可以為企業(yè)提供更加個(gè)性化、更有針對(duì)性的信息和服務(wù)，以更好地滿足用戶的需要。消費(fèi)者會(huì)把敏感的個(gè)人資料提供給商家，而獲得收入的企業(yè)則會(huì)提供個(gè)性化的服務(wù)。

這個(gè)理論似乎很有道理，受眾通過注冊(cè)賬號(hào)享受企業(yè)提供的服務(wù)，若此屬于企業(yè)的一部分，且雙方達(dá)成共識(shí)的情況下契約將合法化。

在實(shí)際情況下，企業(yè)所獲得的信息服務(wù)的利益是有限的，但當(dāng)涉及個(gè)人的敏感信息時(shí)，就會(huì)產(chǎn)生長(zhǎng)期的、不可控制的后果。該理論在受眾登錄使用企業(yè)服務(wù)的前提下，提供消費(fèi)記錄給企業(yè)是合理的。因此，消費(fèi)者用信息來交換服務(wù)是不太合乎情理的。

此外，有經(jīng)濟(jì)學(xué)及法學(xué)學(xué)者對(duì)隱私權(quán)的研究指出，在一個(gè)充滿競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)中，廠商并不會(huì)向顧客提供個(gè)人的敏感資訊，甚至?xí)衅髽I(yè)為了讓顧客使用其服務(wù)而付費(fèi)。

四、結(jié)語(yǔ)

文章在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下研究了聚合類新聞客戶端的發(fā)展前景與需求，對(duì)比分析了今日頭條和谷歌新聞在內(nèi)容收集、新聞分發(fā)、品質(zhì)監(jiān)管、用戶使用數(shù)據(jù)分析等方面的應(yīng)用。探討了融合型媒體在運(yùn)用人工智能技術(shù)的過程中，不斷創(chuàng)新與發(fā)展。

在內(nèi)容資源上，聚合類新聞客戶端打破了傳統(tǒng)媒體內(nèi)容制作和內(nèi)容發(fā)布的傳統(tǒng)模式，僅通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)將所有有價(jià)值的信息進(jìn)行收集匯總及分發(fā)，這項(xiàng)技術(shù)既為聚合類新聞平臺(tái)節(jié)省了制作成本和存儲(chǔ)費(fèi)用，也豐富了其平臺(tái)內(nèi)容。但其獲取方式來自網(wǎng)絡(luò)連接技術(shù)和籠統(tǒng)信息獲取，這在網(wǎng)絡(luò)上引起了其他媒介的著作權(quán)爭(zhēng)議，損害了網(wǎng)站的可信度。在內(nèi)容發(fā)布上，今日頭條通過算法實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的新聞推送，讓用戶能夠在大量的信息流中迅速獲取自己需要的內(nèi)容，節(jié)約了大量的時(shí)間和精力。然而，個(gè)性化推薦的不利之處在于，很可能產(chǎn)生“信息繭房”效應(yīng)，從而縮小用戶的接受范圍，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)群體的極端化。

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，新聞界將發(fā)生翻天覆地的變化，聚合型新聞傳媒作為一種新型的傳播方式，必將順應(yīng)時(shí)代潮流。不管是哪種新聞聚合模式，每一種新生事物在成長(zhǎng)、發(fā)展、成熟的過程中總會(huì)存在一些問題，但歸根結(jié)底，還是要主動(dòng)迎接技術(shù)的發(fā)展，相信隨著人工智能的不斷發(fā)展，這個(gè)問題也會(huì)得到解決。

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作者簡(jiǎn)介 張馨兮，碩士在讀，研究方向：媒介與全球化。