新闻业智能化转型和业态重塑

新闻业智能化转型和业态重塑

齐楚仪

中国传媒大学

一、引言

Ai，即人工智能，是一门通过模拟、开拓和发展人们智能的技术，主要研究如何进行人类智力的模仿、开发以及应用。目前，人工智能已经广泛应用于各个领域，包括医疗健康、公共安全、金融、制造业等，并引发了一系列的产业变革和社会变革。人工智能技术的应用为人类带来了新的机遇和挑战。人工智能在新闻业领域的应用可以分为四个方面：一是数据驱动下的新闻生产与分发；二是算法驱动下的新闻分发和用户画像；三是场景驱动下的新闻服务；四是智能技术驱动下的内容生产与分发。其中，数据驱动下的新闻生产与分发是当前人工智能技术在新闻业领域应用最广泛、最深入的领域。利用人工智慧来推动的数据驱动的媒体制造及发布方式，就是透过机器学习科技对于大量资料做深入的研究并加以解析后形成的信息再转化为知识的过程；也就是把大量的资讯资料经过深层研究与剖析之后结合上的人工智能技术来精确把握使用者的行为习惯及其需要。算法驱动下的新闻服务是指通过智能技术对用户数据进行挖掘和分析，根据用户行为模式，结合用户画像等信息对用户需求进行预测和满足。场景驱动下的新闻服务是指通过智能技术对不同场景中用户需求进行分析和预测，实现从场景到信息再到知识再到服务等过程。

一、AI技术在新闻业中的应用及影响研究

智能科技在新闻传输过程的运用及其效应，主要体现在如下几大层面：首先是在新闻传媒领域中智能技术的利用，例如机器撰文、AI声音合成及智能化翻译等等；其次是对新闻传媒行业形态产生的影响，比如社交网络上自有媒体的内容制作、大数据新闻与计算法推介、自动化写作机器人等等；再者就是对于新闻工作者产生的效用，比如说人工智能如何改观了传统的记者的工作任务和方法；最后则是关于新闻传媒道德层面的效果，包括个人私隐保密问题及其他相关伦理议题。本文认为，目前人工智能技术在新闻传播中的应用虽然已经取得了很大成效，但这些应用和影响依然存在许多不足之处。例如，现有研究对人工智能技术在新闻传播领域的应用主要集中在对媒体报道方式、媒体生产流程等方面进行智能化变革上，而对于智能技术如何影响新闻生产过程、用户行为等问题却较少涉及，因此需要进一步研究。

1. 新闻生产的智能化变革

新闻生产的智能化变革主要表现在新闻内容的生产方面，如“机器人记者”“数据记者”的出现。人工智能技术在新闻报道领域的应用主要集中在以下几个方面：一是机器人写作，即基于算法、机器学习等技术对文字或图表进行自动处理，使新闻内容更加贴近受众需求；二是数据新闻，即运用算法对海量数据进行分析处理，从而报道出更具代表性、更有深度的新闻；三是智能翻译，即利用语音识别技术将原文翻译成目标语言后再进行翻译，提高了翻译的效率与准确性。

对人工智能技术在新闻生产领域中的应用及其影响进行研究，可以为我国传媒产业智能化转型提供有益的参考与借鉴。在对人工智能技术在新闻生产中应用的研究中，有学者认为当前人工智能技术在新闻业中的应用主要集中在以下几个方面：一是机器人写稿；二是智能语音合成；三是智能翻译。虽然这些应用有助于提高新闻生产效率，但也存在一些问题：如机器人写稿对受众隐私和个人信息保护带来挑战；智能语音合成存在语言缺陷；智能翻译存在文化差异。

2. 新闻从业人员的角色转换

基于智能技术的新闻生产与传播，已经让新闻从业者面临角色转换的问题。例如，“今日头条”公司旗下的“一点资讯”推出了一款智能语音播报软件，通过与国内权威声音数据库进行合作，用户在该软件中可以听到来自新华社、中央电视台、人民日报等媒体的声音。

又如，“今日头条”公司在人工智能技术的帮助下，目前已可以实现新闻的24小时实时更新与智能分发，而传统媒体记者需要花费几个月甚至更长时间才能完成的工作，在“今日头条”平台上只需要几分钟就可以完成。

本文认为，在智能技术和机器写作的时代，传统记者需要适应新角色、新功能的要求。目前来看，在智能技术和机器写作的时代，记者主要从事内容采集、分析和加工等工作。未来如果机器可以真正取代人类记者，那么新闻从业者则需要扮演三个角色：一是内容生产者；二是内容解读者；三是信息和知识的提供者。这就要求新闻从业者既要提高自身信息分析和解读能力，又要成为算法推荐、机器写作的规则制定者。

二、新闻业智能化转型的现状与未来趋势

人工智能技术是指计算机系统应用数学、统计学、计算科学等多个领域的知识和理论，模仿人类智能进行感知、分析、决策、行动和控制等一系列活动。人工智能技术最早应用于工业制造领域，后来逐步向农业、医疗保健、金融等领域拓展，甚至被认为是下一个可能颠覆世界的科技革命。它涵盖了从基础技术到应用技术的各个层面，从人机交互到机器视觉，从机器视觉到无人驾驶汽车等。人工智能在新闻传播领域的应用，主要体现在以下三个方面。

1. 智能化新闻生产与分发

目前，智能技术正在应用于新闻生产与分发过程，并取得了一定的效果。智能新闻采集平台将自动抓取互联网上海量的文字、图片、视频和直播内容，进行清洗和加工后再分发给用户。例如，今日头条从2017年开始研发的“智媒”平台，依靠机器深度学习、神经网络模型训练以及对大数据的挖掘分析，可以自动生成标题、标签等内容元素。据统计，每天有超过10亿条新内容产生，其中有80%是机器生产的。

智能分发平台依托人工智能技术进行内容分发和信息推送，已经实现了从传统新闻网站到移动互联网端的全媒体覆盖。例如，今日头条在2018年10月推出了智能新闻聚合平台“大鱼号”。该平台在用户关注该账号后，会自动抓取用户的阅读行为、浏览时长和评论信息等，并向其推送相关信息和报道。用户可以通过今日头条 App进行搜索、浏览等操作。

2. 智能化新闻内容生产

随着网络、大数据、云计算以及人工智能等科技的进步，未来新闻传播行业将转向智能化内容生产。在这个智能时代，新闻生产已经成为媒体竞争的关键能力。目前，许多媒体已经开始尝试使用机器自动生成文章和短视频等。例如，“今日头条”就采用机器自动生成的方式，以机器算法为基础，根据用户的搜索记录和历史阅读记录进行内容推荐。

二是智能写作。写作机器人已经开始在新闻报道中大量使用，机器人会根据用户输入的关键词、主题等，自动生成相关内容。例如，人民日报旗下的“人民日报智能新闻编辑平台”将机器智能技术应用于新闻内容生产中，在人工智能算法的支持下，能够通过海量数据信息自动抓取和分析用户数据、行为数据等，并根据不同用户的兴趣、阅读习惯等信息对新闻进行个性化推送。目前“人民日报智能新闻编辑平台”已接入四百多家媒体机构，每天生产三千多条内容，机器人在其中发挥了重要作用。

3. 智能化新闻的舆论引导与价值引领

在社会转型期，媒体肩负着引导社会舆论、疏导公众情绪、营造和谐社会的重要使命，但是，当前媒体在舆论引导与价值引领方面面临着很多挑战。首先，由于算法推荐的新闻内容容易引发社会不满情绪，一些人认为智能算法存在导向问题，导致网民情绪对立。其次，媒体对热点事件的报道容易陷入“信息茧房”和“自我循环”等困境，导致舆论引导出现偏差。最后，智能化新闻传播在给用户带来便利的同时，也会带来一些负面影响。比如，在重大公共安全事件中，机器算法可能会出现偏差甚至错误的信息解读。

三、基于AI的新闻生产自动化与质量控制研究

新闻生产是一项复杂的系统工程，需要人的参与、知识的积累和经验的总结，需要建立在对社会系统认识之上。观察新闻制作流程，可以发现其主要包括采访、撰写、编辑和审查等多个步骤。在人工智能技术应用于新闻生产的过程中，一方面需要进一步优化生产流程，提高新闻生产效率，降低成本；另一方面也需要保证生产质量，实现新闻报道的有效传播。当前人工智能在新闻生产流程中的应用主要体现在以下几个方面：

1.基于大数据和算法的新闻写作机器人

机器人写作是指利用机器学习等技术从大量文本中自动学习规律、发现模式并构建写作模型，自动生成新闻报道的一种人工智能技术。它可以分为两类：一类是基于大数据和算法模型进行数据挖掘和分析；另一类是通过深度学习算法进行自主训练。基于大数据和算法模型的写作机器人可以实现对文本内容进行自动化生成，提高了生产效率。如《纽约时报》2017年推出了智能写作机器人“We”，它可以从《纽约时报》数据库中提取数据，根据不同主题进行自动生成。另外，还有一些新闻机构将人工智能技术应用于自动生成新闻报道、广告、报告等，以提高生产效率。

2.人工智能在新闻编辑部内部实现自动化和智能化

当前人工智能技术已经可以完成包括数据收集、清洗和管理、内容处理以及分发等在内的所有工作。但是在具体的工作流程中，机器并不能完全取代人工进行操作，其自动生成的内容往往会与人类编辑的意图和标准存在差异。因此需要对基于 AI技术的新闻编辑部进行自动化和智能化升级改造。

3.人工智能在新闻质量控制中的应用

在数据采集过程中，人工智能可以利用深度学习算法实现对海量数据的自动化处理和分析。在数据清洗方面，机器可以自动过滤掉无用或不完整信息；在数据处理方面，机器可以进行自动分类和聚类等操作；在数据分发方面，机器可以通过深度学习算法实现个性化推荐。同时人工智能还能够利用其学习能力和自我纠错功能对生产内容进行实时监控、发现问题、及时调整并纠正错误内容。此外，人工智能还可以利用其数据处理能力和机器学习能力实现对新闻生产内容质量的智能检测与控制。

四、AI技术在新闻媒体运营管理与决策支持中的作用

随着人工智能技术的迅速发展，新闻媒体也在积极运用智能技术来提升自身运营管理与决策支持水平，实现内容生产与分发的智能化。“基于知识图谱的智能搜索，在海量数据中发现新知识，自动生成内容。”

新闻媒体要实现智能化运营管理和决策支持，需要运用 AI技术对海量数据进行分析，进而发现新知识，自动生成内容，实现内容生产的智能化。利用智能技术，可以构建智能搜索引擎和智能推荐系统等，对新闻媒体进行数据挖掘和分析，不仅可以获得更多有价值的信息数据，还可以通过可视化的方式呈现新闻媒体在特定时间和特定场景中的生产情况、传播情况等。

1. 新闻媒体的智能搜索与推荐系统

新闻媒体的智能搜索与推荐系统可以通过对海量数据的挖掘与分析，建立相应的知识图谱，自动识别信息中的关键特征，通过自然语言处理技术来实现对海量信息的理解与搜索。智能搜索和推荐系统可以利用新闻媒体在内容生产过程中积累的大量数据，自动分析新闻媒体在内容生产、分发、反馈等环节的信息流动情况，并对内容进行分类整理，最终形成具有一定价值的信息网络。例如，美国有线电视新闻网（CNN）利用知识图谱技术构建了一个智能搜索引擎，利用图像识别、文本挖掘和机器翻译等技术来提取新闻中的关键信息，自动识别相关文本和图片中的地理位置、日期、标题等，进而形成智能搜索结果。

2. 新闻媒体的可视化传播分析

利用 AI技术，可以对新闻媒体的传播情况进行可视化呈现，帮助受众更好地了解新闻媒体在特定时间和特定场景中的传播情况。“媒体融合发展不能只看新闻，更要看数据。只有掌握了海量的数据，才能对用户的行为进行分析，为用户提供精准服务，才能在激烈的竞争中取胜。”

数据可视化是利用图表、表格等方式对大量数据进行展示和分析，使数据更加直观、形象和易于理解。在新媒体环境下，新闻媒体对受众的需求进行了更加精准地定位，在设计新闻产品时需要考虑受众的年龄、性别、地区等因素，再通过可视化技术将这些因素进行可视化呈现。随着新媒体的发展，可视化传播逐渐成为一种新趋势。

六、结论

在人工智能技术的引领下，新闻传播业态正在发生深刻的变革。从新闻生产的流程来看，人工智能技术的应用推动了新闻生产流程的革新，通过人机协同生产，使新闻生产从传统的“人找信息”变成“信息找人”，从而大大提高了新闻生产效率。从新闻传播的模式来看，人工智能技术应用在促进新闻产品形态和传播方式多样化的同时，也改变了传统媒体在传播格局中的地位和作用。从新闻传播的效果来看，人工智能技术应用在增强用户体验、提高传播效率、优化内容分发等方面取得了显著成效。总之，人工智能技术在新闻业智能化转型和业态重塑中发挥着重要作用。

“万物皆媒”时代已经到来，新一轮科技革命和产业变革正在孕育兴起。人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，将在生产、生活、社会治理等各个领域得到广泛应用。只有这样，才能不断推动新闻业持续创新发展，实现新闻传播业态的变革创新。