张志安等：技术驱动与价值反思，未来新闻业如何拥抱人工智能？
2017年被誉为“人工智能元年”，关于人工智能即将颠覆人类各种各样工作岗位的预言不绝于耳。人工智能先驱皮埃罗•斯加鲁菲峰在《2017未来媒体报告》中指出，人工智能与机器人写作是未来媒体十大发展趋势之一。学者彭兰也认为，在人工智能、物联网、VR/AR等新技术的推动下，媒体将出现智能化趋向，它具有万物皆媒、人机共生、自我进化等特征。
在技术浪潮的影响下，人工智能已受到越来越多媒体和企业的推崇和采纳，机器人写作、个性化推荐、语音机器人等人工智能技术被日益频繁地应用于选题策划、信息采集、内容生成和渠道分发等环节，以职业媒体人为主体的传统新闻生产正在逐渐迈入专业化与智能化并重的时代。
人工智能对新闻业究竟意味着什么？人工智能给新闻业带来哪些机遇和挑战？运用人工智能后的未来新闻业将如何发展？本文试图通过这些问题的探讨，给时下人工智能与新闻业的热话题带来一些冷思考。
一、人工智能可以给新闻业带来什么？
整体上，媒体对人工智能技术的创新采纳，目前仍处于试水阶段，但已经对一些媒体的流程、技术和产品创新产生了不小的观念冲击。
针对人工智能如何影响新闻业，有新闻学者和业者认为，人工智能既通过机器人写作改造新闻内容的生产环节，又通过智能算法推荐改造内容分发环节，由此导致未来的传媒业生态将在用户系统、新闻生产系统、新闻分发系统、信息终端等方面实现无边界重构，还可能会促使新闻业的某些环节面临着被重新定义的可能。
人工智能究竟能给的新闻业带来什么影响，我们认为主要有以下三点：
传统媒体时代，新闻生产主要依靠专业机构和新闻记者（PGC）。进入互联网时代，新闻生产不再是职业媒体人的专属，受众也开始自主或众包生产内容（UGC）。人工智能时代，随着机器计算能力和学习能力的不断提升，新闻生产实现的一个新突破则是“机器人写新闻”（CGC）。
所谓“机器人写新闻”，实际上是一套程序算法，通过垂直领域开放平台的接口或平台授权，机器人可以快速抓取、生成、发布和推送资讯。尤其在证券交易、体育赛事、地震信息等方面，机构网站提供信息接口，机器就可快速抓取而后生成并推送新闻。
早在2006 年，美国的汤姆森公司就利用计算机程序完成了金融方面的新闻写作。近年来，国内也出现了腾讯“dreamwriter”、今日头条“张小明”、第一财经“DT稿王”等机器人新闻写作应用。在具体的新闻实践中，这些写稿机器人无一例外都是通过数据采集、清理，再将新闻要素代入一套“5W1H”模板，并自动推送新闻。
例如今年8月8日晚四川九寨沟发生7.0级地震，中国地震台网的机器人就用时25秒写作发布了地震快讯，其中包括了速报参数、震中地形、热力人口、周边村镇/县区、历史地震、震中简介、震中天气等内容，各新闻要素一应俱全。
这种动态消息的生成和发布，尽管只是融合新闻报道的前端环节，发挥的是信息提醒作用，尚未涉及更多的深度信息或讲故事层面，但再专业的记者也难以在半分钟内完成这样的快速编写。
所以，人工智能与新闻业的结合首先能够解决速度问题，带来新闻报道和推送的新速度，并将由此改变突发事件的新闻生产流程。
运用人工智能，新闻呈现方式可以更加互动化，可以尝试做出智能化的交互体验。皮埃罗•斯加鲁菲在《2017 未来媒体报告》中就曾预言，未来的新闻是用来体验的，而非仅仅用来阅读。
近年来，随着语音识别、语音处理技术的不断成熟，中外互联网公司推出了一系列“语聊机器人”产品，比如苹果“Siri”、微软“小冰”和百度“小度”等。不少媒体也将此应用到新闻报道领域，推出智能新闻机器人。
如美国数字新闻网站Quartz旗下的Quartz移动新闻客户端，其APP界面打开后就出现一个聊天窗口，Quartz会以聊天的方式向用户推荐新闻，如果用户感兴趣可以点击了解详情，或者通过窗口下方的选项与APP进行互动和追问，这个过程中不时还会穿插各种有趣的表情包。
Quartz副总裁兼执行主编扎克•西沃德表示，“聊天式新闻大大提高了用户粘度，用户停留的时间变长了。”
图为Quartz的操作界面
目前，国内媒体也出现了不少相关的应用。如人民日报客户端在两会期间上线的两会知识机器人“小端”、新华社的“小新”和光明日报的“小明”等。用户可以通过点击，与机器人实现文字和语音交互提问，并获得相关回答，类似的技术运用将新闻从传播变成了对话，把过去单纯的“看新闻”、“点新闻”变成了“问新闻”、“答新闻”。
同时，这些新闻平台还可以在互动中收集用户兴趣、资讯反馈和相关的数据，用于优化产品和洞察需求。未来，智能新闻机器人还有望进一步应用于新闻采访、传受互动、智能推送等环节。
此外，人工智能与VR、3D建模等视频技术的结合，也能给用户带来了新的视觉化、互动化阅读体验。比如《今日美国》的体育报道部门与Wibbitz公司合作，开始利用媒体记者写作的文字报道，在短短几秒钟内制作出与这些文字报道相对应的短视频。这样，不仅实现了文字报道的视频化快速生产，而且生成了图文匹配的新型内容产品。
如果说“机器人写新闻”和“语聊机器人”是人工智能技术对新闻内容生产环节的改造，那么智能分发和个性化推荐则是人工智能技术对新闻内容分发环节的变革。
过去，无论是报纸版面还是门户首页，主要由编辑根据新闻价值和媒体定位来筛选稿件，他们推荐什么、用户才能看到什么，新闻的筛选和排列主要基于人工的判断，而且考虑的是大众的普遍需求，而非用户的个体兴趣。
如今，越来越多的媒体平台开始采纳以“今日头条”为代表的“兴趣推荐”模式，即基于用户阅读新闻的倾向性和个性偏好，通过算法为不同的用户推送和呈现他们所感兴趣的内容，这种分发机制为内容与用户间的匹配提供了一个新的传播方式——让内容主动“找到”对它感兴趣的人。
需要指出的是，尽管技术公司可能会宣称算法是中立客观的，但归根结底算法是人写的，所以一切算法背后其实都有价值观。比如，根据你的好友阅读的兴趣为你推送内容，是把所有好友看的最多的信息推荐给你，还是把你好友中相对高端人群所看的信息推送给你，不同的算法中就包含着人的价值判断。
随着物联网的进一步普及，从智能传感器采集新闻内容，到智能分发和推送新闻，再到智能收集和分析用户体验和需求，都将带来新的生产流程和传播机制。
举个例子来说，假设有数据显示北京每天下午5点到8点下班高峰时段会有1000人容易出现疲劳驾驶的状态，这个数据就可以被采集下来，既针对疲劳驾驶的司机进行适时的智能提醒，又通过跟踪采集总结出某个区域、某个时间段容易出现打盹的情况分析报告，而后进行分发和推送，提醒所在路段和区域的广大司机注意驾驶安全。
如此一来，就会实现互联网与物联网、信息空间和物理空间的联通，在用户行为监测和公共信息服务互动的过程中实现新的内容生成和智能分发。
二、人工智能无法给新闻业带来什么？
尽管人工智能在新闻编辑、数据分析、线索收集等方面已取得不小的进展，不过仍存在一些需要解决的问题。比如，目前人工智能存在信息核查的不准确、算法识别不力导致的假新闻、按兴趣推送带来的观点极化等问题。
机器人生产出的新闻只适用于智力要求低、可替代性强的新闻报道上，而聊新闻模式仍是类似于微博的“碎片化阅读”，很难更深层次地回答新闻事件发生的原因、背景，也很难反映新闻全貌、呈现多元观点。那么，人工智能无法给新闻业带来什么？
在历史学家看来，即便所有的历史细节都是真实的，也可能编织出美好的假相而非真相。新闻传播学通常认为，事实（fact）是确已发生事物的客观状态，具有一种稳定的、可见的属性，而真相（truth）则是人们在事实的基础上通过关联事实的深度挖掘、做出的解释和判断，具有一定的隐蔽性、复杂性和不确定性。
运用人工智能技术，突发新闻事件报道的直接事实可以交给机器来完成。比如地震发生的时间、地点、震级、历史情况，体育赛事中的比赛结果、参赛队员、比分情况、以往战绩等，这类信息新闻写作机器人可以通过数据抓取和套用模板快速完成。
但是，相对复杂的事实以及事实与事实之间的关联，很难被机器所捕捉和分析，因为这些“有意义脉络的事实”需要现场的调查突破、背景的调查分析。
以调查性报道为例，机器无法看到表面事实背后错综复杂的利益链条，无法像调查记者一样找到谁施害、谁造假、谁是复杂事件后的作恶者，机器也无法有效获知事实背后被遮蔽的事实并形成基于多重事实的价值判断。
因此，高度依赖技术抓取能力的人工智能可以带来动态新闻却无法揭示真相，因为真相并非简要事实，而是掩藏在事实背后的复杂事实。验证事实不容易，逼近真相更不容易，未来很长一段时间，人工智能还无法替代职业记者的调查者和监督者角色。
掌握了经验层面的事实，只是获知和把握事实的第一步，怎样才能进一步理解和洞察事实？这就需要深度分析和专业解释。获知事实只是人们形成判断的初级阶段，只有把事实放在复杂的社会情境中进行理解，人们才能知所反应。公众看新闻，不仅要了解事实，还要洞察事实，理解不同题材、不同类型的事实到底对我们意味着什么。
新闻机器人并不能完全具备人类的思考能力和判断能力，只能依靠现成的数据、设定的程序和固定的模版进行信息的采集、加工和制造。机器人能呈现关于事实的信息，却无法深度的解释事实，尤其针对那些需要掌握专业知识来进行的分析、运用默会知识来总结的经验、依据社会阅历来进行的判断，还是要靠人来解决。
与机器人写稿相比，人的最大价值在于对事实的判断以及对复杂逻辑关系的推理，这是记者创造性的体现，也是机器人所没有的能力。
当然，把握事实背后的真相以及对事实的解释，本来就是新闻从业者的职业追求，相关的价值本不应该寄望于人工智能来解决。信息过载时代，职业媒体人的价值判断和专业阐释能力会显得更为重要，技术越发达，职业媒体人越要坚守和强化追求真相和解释社会的能力。
三、未来新闻业如何拥抱人工智能？
当我们讨论未来人工智能和新闻业的关系时，以下三个问题值得进一步思考：
从传播过程来说，我们要打破现有的新闻采集、分发和传播链条的思维，从“万物皆媒”或者说“物联网+互联网”的角度来思考新闻业的未来。
将来，任何带有智能传感器或处理器的物体，都可能成为信息的采集者、中介者甚至发布者。通过传感器收集和分析内容，快速在平台上实现分发，这种共享会带来新的新闻业态，这种新闻业态跟今天以主流媒体为载体进行的新闻生产完全不同。
我们需要重新评价新闻内容对用户的价值，过去的评估标准主要是信息的专业化程度、公共服务的价值、受众消费信息的时间和购买内容所花费的成本等，今天和未来，人们尤其年轻群体会越来越看重通过消费和观看信息过程中能否实现个人与社会之间的扩展性连接，能否更多满足个人的情感需求、消费需求和生活需求。
为此，我们要把新闻业和人工智能的话题放在物联网环境下，从网络化关系社会的语境来把握新闻业的发展趋势。在物联网和互联网交织的环境下，人工智能对新闻业的数据分析、内容生成和多元分发会发挥更大的作用，进而对整个新闻业态产生更具深度的变革和影响。
从传播的效果来看，我们还要保持追问和反思：机器与新闻业的结合，会产生什么样的传播效果？只是为了让动态事实的传播速度更快，让信息的阅读体验变得更愉悦，让信息分发变得更高效？让我们把信息的定制和分发更多交给机器来完成时，我们在信息获取、消化吸收过程的收获会有怎样的变化？
在“用户导向”的新闻生产逻辑下，信息的智能化推送能够满足人们个性化的信息需求，实现用户与信息的快速匹配，这一方面大大降低了我们获取信息的时间成本，但也让我们陷入“信息茧房”的困境中。
有研究指出，目前流行的“聪明算法”事实上还远没有聪明到可以真实、系统地洞察用户需求的程度，过度的个性化选择可能会让用户的视野变窄，陷于“信息孤岛”而不自知。
在“信息茧房”中，公共信息环境相对缺失，受众很容易只关注到自己感兴趣的内容，注意到的信息类似“过滤气泡”，在自我重复、自我肯定、自我强化的过程中，容易造成知识、思想的固化。新闻业在应用人工智能的同时，不能放弃更具理想的职业追究，即如何在满足公众获得新闻“I feel”（感受）的基础上，还能增进用户“I think”（思考）。
当人工智能的浪潮席卷而来，包括新闻业在内的传统行业都可能会有技术焦虑。一方面，传统媒体集团担心职业化的新闻工作被人工智能所取代，另一方面，又迫切期待人工智能对陷入困境的新闻业带来新的革新机会。
从传播功能的角度而言，随着人工智能的发展，未来的新闻业很有可能实现高度智能化的服务和分发，届时，职业化的新闻业是否还存在？人类的信息获取和交互行为会不会被机器所过度控制？自我进化和人机共生时代，未来人工智能会不会倒过来超越和控制人类？
对这些问题的担忧，本质上与人的内在需求和自我价值认同有关。技术的发展不是最终的目的，人的发展才是技术发展的本质，过分夸大和低估机器带给人类社会的影响都是过于简单的思维。
归根结底，我们看待所有一切技术应用的价值，还是要看是否能够有助于提升人的理性和自由，是否能让人更自由地流动、更灵活地掌控、更理性地思考。
人工智能未来可能会在很大程度上创新社会治理，但人类应该有办法让技术在人类可掌控的范围内服务于人类的发展，实现工具理性和价值理性的共融。
面向未来，我们有理由期待新闻业在运用人工智能的过程中，通过人+机器、机器帮人、不断迭代的大数据闭环，让人工智能更好地体现人的主导性和价值观。