北大新传考研334真题详解 | 人工智能对新闻传播领域的影响

北大胡师姐

北大新传院研究生

专业从事新传考研辅导6年

带出百余名学员成功考上北大等名校

沪江CCtalk年度TOP10名师

18北大新传考研334真题：人工智能技术对新闻传播领域的影响，请结合案例谈一下你的观点。

答题思路

首先阅读题目，划出关键词：“人工智能”和“新闻传播领域”，考的问题是影响，自然联想到机遇与挑战，往往这时候我们还要加上自己对这个话题的展望。可以看到这道论述题的整体思路是比较明晰的，考生们一般可以想到的，并不是很难，关键是你的答案是否能在众多试卷中脱颖而出。因此这道题目更多在于考察你对人工智能的认识，对新闻传播领域的界定。

AI是非常火的词汇，但是你能不能言之有物，你有没有留意平常热点呢？新闻传播领域很宽泛，但是你不能凌乱的堆砌你所知道的要点，这些点是受到人工智能较深影响的方面，你沿什么线索去整理呢？这些也是你答这道题要思考的。

案例！案例！一定要积累的足够~最后你的回答是否可以升华到更高的层面？人工智能作为一种颠覆性技术，分析它时可以应用一些学者关于技术的思考，回归到技术与社会的关系。

为你准备的答案，仅供参考，相信你以后会写出更好的看法~

一部人类的新闻传播史, 即是媒介技术的发展史。

从1453年古登堡在莱茵河畔发明的金属活字印刷引发首场人类通信技术革命, 全球首份报纸、1609年的《通告报》呱呱坠地起,人类也因此拥有“不出家门知天下事”的“千里眼”;20世纪初无线电波技术的出现,新闻插上无线电波的翅膀跨越崇山峻岭，人的听觉能力得以延伸, 成为媒介科技造福下的“顺风耳”。

20世纪90年代网络社会的崛起使个体与个体、个体与信息结缘于互联网空间, 通过互联网、Twitter、Facebook、微博、微信、移动新闻客户端等不断实现“瞬连”与“续连”时, 信息化时代下的新闻产业也由此得以颠覆性重构与涅槃性重生。

当下，以深度神经网络为基础, 结合云计算、大数据及移动互联网技术的人工智能浪潮已经崛起，我们已经进入“互联网下半场”———人工智能化时代，技术将首次从物理空间对人体的延伸、迈向最终以取代人类大脑为方向的目标发展。这一媒介技术的时代性飞跃, 也给新闻业带来全新的挑战。

一

人工智能是什么？

人工智能, 英文Artificial Intellegence, 简称AI, 实质上是一种具有机器功能的计算机系统, 起初是为了利用计算机模拟人脑而提出的概念。人工智能的特征可以从两个方面来看, 一是“人工”, 一是“智能”。“人工”是指由人创造的。“智能”, 则涉及到其它诸如意识、自我、思维等等。

它的特征也体现在用机器来模拟人的思维, 或让机器具有与人类相当的智能。人工智能的理念,简单来说, 即是以人类的智慧研究、开发、创造出堪与人类大脑相平行的“机器脑”。这种“类人”化的智能技术, 严格意义上属于计算机科学的一个分支, 即在计算机算法基础上, 进行大数据 (Big Data) 的收集、分类、清洗、评估、提取、分析处理与输出, 不断完成“自我升级”。

二

人工智能对新闻传播领域的影响

（一）人工智能为新闻传播带来的新变化。

首先，国际上各大新闻媒体组织方式正经历着一场“转型”。新闻媒体业进击大数据新闻领域、成立数据新闻部。2009年3月, 英国《卫报》 成立全球首家数据新闻部;2012年12月, 美国《纽约时报》推出集文字、音频、视频、动漫、数字化模型；2014年英国广播公司 (BBC) 设立“新闻实验室” (News Lab) , 并于2016年实现Open Media的数据采编系统测试并投入实践。

其次，对于新闻报道方式的影响：开启了数据驱动新闻的全新时代。对于新闻业而言, 基于计算机辅助报道 (CAR) 形式、“使用和通过算法来寻找和讲述故事” 的新闻报道模式、计算新闻、机器人新闻、算法新闻学、自动化报道等应运而生, 其核心均建立在以技术工具为导向的算法思维之上。

基于算法的图像数据新闻正进入日常新闻报道领域，极具视觉冲击力和互动效果的交互地图与信息图示迅速发展, 以数据图形来进行信息表达与传递, 充分利用数据分析下直观、有趣、超语言、大信息量的图形优势, 使受众更为高效准确获取所需信息, 香港《南华早报》对香港财政预算的报道、财经新闻网数据可视化实验室2016年中国楼市的报道, 便是这样生动的实例。

再次，对新闻报道交互式体验时代的来临。从传统新闻报道“我写你看”的单向传播模式, 到信息化时代的新闻双向传播模式, 再到人工智能时代新闻的阅读中交互式体验不断增强, 新闻报道对于读者而言不再仅仅是内容的呈现, 还是体验的过程。

例如, 2016年百度新闻上线最新版的“聊新闻”APP, 即只要点击“聊新闻”的功能按钮就可以向机器进行提问, 查寻所需新闻信息, 进行新闻深度阅读。人工智能甚至会在互动过程中不断收集用户感兴趣的内容信息, 再根据其兴趣点进行更为精准、个性化的新闻分发与推送;同样, 以沉浸(Immersion)和在场(Presence) 为核心概念的虚拟现实 (VR) 、增强现实 (AR) 等可视化技术的发展与应用, 更是给读者带来了全新的沉浸式新闻事件体验。

最后, “机器人写稿”开始在各大新闻媒体网站上加速布局。写稿机器人的优势在于对信息处理的超强能力。通过对大量数据资料的快速收集、加工与整理, 再按照文字模板编制而成的新闻稿, 目前已广泛见于财经资讯及体育新闻上。

例如, 2017年8月8日, 九寨沟突发地震, 中国地震台网机器人记者仅用25秒完成从稿件撰写到分发的新闻报道全流程。与传统记者相比, 机器人写稿的优势还在于可以根据网络点击的数据活跃度, 瞬间筛选出下一个热点信息进行新闻合成与推送。

（二）人工智能给新闻传播领域带来的挑战：

首先，人工智能技术使新闻机构和记者的工作面临被取代的危机。当算法实现逐步优化, 人工智能通过用户浏览行为数据能准确将个性化、聚类化、标签化的新闻信息投送给不同的新闻受众群体, 大量的传统新闻机构还有存在的必要吗?

事实上, 基于这种个性化新闻定制的“世界上第一家没有记者的新闻媒体”即美国移动新闻服务运营商News Republic已然产生, 并与全球超过1650家新闻机构建立了合作关系;当“写稿机器人”成功落地福布斯网站、美联社、彭博社、《洛杉矶时报》《今日头条》等各大媒体, 人工智能有可能在未来的阶段实现从弱人工智能 (Top-down AI) 到强人工智能 (Bottom-up AI) 的升级，届时人类记者的优势将受到更严重的挑战。

其次，对新闻专业主义价值观的冲击。人工智能技术给新闻业带来的变化, 不仅限于大数据所带来的冲击, 更加涉及对整个新闻行业的立足点———专业主义价值观的挑战与质疑。在“新闻是对新近发生的事实的报道”的定义背后, 实际承载着新闻从业者本身所肩负的人文关怀、社会告知与权力监督等使命。

然而, 人工智能的技术运作逻辑是“一切皆可量化”, 在“算法”逻辑思维下, 其得出的数据结果只会造成“主体建构被抹杀”和“生活意义被取消” ;同样, 当下的人工智能只会根据新闻的阅读点击率去判断该新闻的热点价值, 而不会像传统新闻记者那样, 会以秉承新闻作为“社会公器”的专业主义视角, 去进行社会新闻的选取与生产。

再次，对新闻时效性的冲击。时效性是新闻报道的生命线, 是新闻存活及构成新闻价值的重要条件, 但媒介技术一日千里的发展使人们的时间观念产生根本性的变革, “机器人写稿”的出现, 则使得人类记者在新闻报道“时效性”上更是望尘莫及。

2015年5月, 美国国家公共电台 (National Public Radio, NPR) 驻白宫资深记者Scott Horsley与美联社机器人编辑Wordsmith进行了一场写稿比赛, 就同一家餐饮公司新鲜出炉的财务报告进行短讯报道。结果Wordsmith仅用2分钟就完成整篇报道, 而Scott Horsley则用了7分钟———哪怕在文章质量上略胜一筹, 与人工智能强大的信息收集、整理能力与快速套用新闻模板的写稿速度相比, 人类记者在新闻报道的“时效性”上注定输给了人工智能。

最后，对新闻“客观性”的冲击与“后真相”时代的来临。客观性新闻原则是新闻工作的准则与依据, 由此衍生出的“新新闻主义”、调查性报道、精确新闻学、公民新闻学等系列学说, 更代表了业界学界对新闻客观真实性的不懈探索与追求。

然而, “后真相”一词近年来的不断闪现, 无疑对新闻报道客观性的基本原则产生动摇。技术促进了人的延伸与连接, 通过网络聚合相同兴趣、观点、情感、价值观的个体, 并以此形成网络社群。人工智能技术“个人定制”的推荐系统的出现, 更是利用算法机制精准地生产和推送信息,,不仅满足用户个性化、社群化的信息兴趣和需求, 而且还加固了社群, 使成员生活在“信息茧房”之中, 不断强化其各种认识偏见, 最终进一步加剧了“后真相”时代特征。

（三）人工智能时代，新闻的出路

首先，探索人机相互补充的模式。是通过人体与非有机计算机设备结合形成新一代的“半机械人” (Cyborg) 以顺应人工智能时代的发展潮流, 还是不断探索机器人永远无法模仿的、人类“独有”的灵性领域。

其次，“慢新闻”理念。在媒体技术不断发展、机器人写稿一秒传千里的“快时代”的当下, “慢新闻”的理念已经得到一些专业媒体的推崇。新闻界不能单纯为了追求速度而气喘吁吁地往前赶, 而是想要精心打造一套成熟的编辑理念。“快”是属于技术的时间;“慢”节奏是属于人的时间。

“慢新闻”留给人类记者来做, 以推出更具思想深度与人文厚度的新闻产品与以“短平快”见长的机器人新闻稿并存。

最后，维护新闻本身的“客观性”，新闻记者需要承担更多责任,提供可靠的、系统的、“慢新闻”式的深度报道。

因此, “后真相”时代的来临对新闻解读的专业度、权威性和公信力提出了更高要求, 它不仅可以衍生出更高的公众参与度和媒体品牌忠诚度, 也直接决定了用户为“真实有深度”的内容付费的意愿和花费在获取新闻内容上的时间。

三

参考文献

徐来 黄煌《“新闻是什么”人工智能时代的新闻模式演变与新闻学教育之思》

全球传媒学刊 2017年12月

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北大胡师姐新闻传播考研

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