AI：智媒时代的“把关人”

传统媒体时代，信息传播过程中的“把关人”角色一直由个体或机构扮演，随着人工智能技术的发展，信息传播过程中的“把关人”迎来了一个崭新的扮演者——AI智能系统，这是信息爆炸的互联网时代所特有的新型“把关人”。

“把关人”理论是控制研究中非常重要的理论之一，时至今日该理论不仅仍然适用，而且随着技术与媒介的更迭呈现出新的把关形式。在近些年AI技术大为火热的背景下，“把关人”理论发生了哪些变化呢？让我们透过这篇文章，学习分析AI时代的新“把关”。

传统媒体时代，信息传播过程中的“把关人”角色一直由个体或机构扮演，随着人工智能技术的发展，信息传播过程中的“把关人”迎来了一个崭新的扮演者——AI智能系统，这是信息爆炸的互联网时代所特有的新型“把关人”。

一、AI深度参与内容的编辑与校对

AI利用自身的深度学习与机器学习能力，比作者更迅速有效地完成信息生产与制作这一基础工作。在2008年，英国路透社智能系统Open Calais就开始利用AI进行比较简单的编辑核查。首先，该系统会从各类文本信息中提炼出信息元（即含有信息的个体），并通过连接系统内部的资料库实现文本的阅读和分析；然后，当使用者开始利用系统进行写作时，系统就会通过深度学习和机器学习来模仿使用者每次使用的单词，并随时与系统内部的数据库进行对比，筛选出关键词和重点内容；最后，当使用者完成写作后，只需要再次比对系统筛选出的关键词以及核查重点内容，即可完成稿件的编辑和校对。[1]

随着技术的发展，越来越多的媒体平台也开始使用AI编辑、校正甚至撰写文章。他们不仅会模仿使用者，还会通过互联网统计分析社交网络上的热点，利用算法进行内容筛选、编辑排版，生成崭新的文章。为了使文字表达更精准，除了使用机器学习和深度学习技术之外，还利用智能语义分析技术、神经网络和知识图谱技术等实现对文字的精准校对。

如，英国《卫报》于2014年推出的完全基于算法生成的报纸“#Open001”，美联社仅需0.3秒就能编辑信息的Wordsmith平台。腾讯的“Dream writer”如今可以在第一时间生成新闻稿件，从而将重要资讯传达给用户，搜狐智能股市播报系统“智能报盘”也利用了AI的自动跟踪技术，从而及时捕捉股市动态，自动化生成并发布资讯，给用户提供动态信息。

可以看出，AI技术正在成为媒体以及用户在信息传播过程中不可或缺的一部分。

二、甄别监督虚假信息传播

真实是新闻的生命。相对于传统媒体时代，虚假信息更易于在网络空间得以泛滥与蔓延，而AI利用自己的数据技术优势，在信息传播中可以有效识别、预警谣言及垃圾信息，起到重要的信息净化与良好的舆论引导作用，这已在欧美传媒业界得到日益广泛的应用。

2012年末，《华盛顿邮报》实时新闻核查项目“Truth Teller”出现，它能够对信息的真实性进行有效监督。“TruthTeller”能对新闻报道中的文字、语音等信息全程跟踪记录，并随时与“打假”数据库进行对照，一旦发现异常，便会向系统发出警报从而及时遏制虚假信息的传播。[2]

英国路透社2015年开始开发的“Reuters News Tracer”，可以随时监测发生的各类新闻事件并验证新闻真假，它会实时监测、验证与审核Twitter和社交媒体上的新闻信息。它不仅仅对比数据库，还会利用算法找到信息的原始出处，找到第一转发者，从而进行可信度检测，通过交叉比对，对真实性进行标注。除此之外，它还能去除广告等垃圾信息，给记者和编辑提供可靠的素材和资源。[3]英国的事实检查机构Full Fact监控系统也是应用之一，它会从几十个英国新闻网站（BBC、卫报等）搜寻信息，其目标是基于信息库分析捕捉每个谣言的生命周期，进而粉碎这些谣言。[4]

在国内，该项技术应用的代表主要有“今日头条”与百度。基于AI进行智能分发的“今日头条”，让机器结合用户举报和跟帖评论，甄别虚假信息。百度则利用深度学习技术，通过大规模样本训练，更方便准确地检测识别文本中夹杂的垃圾与虚假信息，对信息传播内容进行全面把控。[5]

三、预警管控“病毒式传播”

所谓“病毒式传播”，指的是借助社交媒体平台优势，利用网络受众之间的黏性及信赖关系，让信息像病毒一样被大量复制并快速高效地传播给数量众多的受众。在自媒体传播时代，“病毒式传播”一旦发生，便很难控制其舆论走向，它往往会造成舆论生态的异常。

AI通过对信息流量异常增长的深度审查，与大规模层次分类中深层分类算法的结合，对病毒信息的爆发趋势进行预测，从而为网络舆情分析的自动化、智能化、精准化提供新的手段和路径，进一步实现对网络舆情的监测、预警与管控。

如《纽约时报》的“新媒体运营总监”Blossom。该系统被内置到新闻APP里，负责预测哪些文章可能会在社交网站上引发广泛传播，并由此向责任编辑提出建议。此外，它还可以监测已经发布文章的流量增长状况。[6]一旦发现某一文章或话题出现病毒传播的苗头，便会自主发送预警信号，由此便可以有效管控舆情走向。

在国内舆情监测行业中，国信网舆的网信舆情产品已将人工智能运用到监测服务体系中，对政务类负面信息识别率超过了97%。[7]而创办于2007年的谷尼舆情大数据系统更是全球领先的大数据服务商，并于2016年推出了第一个APP新闻客户端舆情监测平台。谷尼大数据以大数据、云计算、人工智能技术为支撑，实时监测全网海量舆情信息，并通过文本挖掘、自然语言处理、可视化分析技术来提供舆情监测、智能报告、趋势预测、舆情画像、危机预警等信息。[8]

对网络舆情的有效预警与管控，无疑是网络时代舆论引导的重点和难点，而AI技术的发展与应用，为解决这样的难题提供了有力的工具和手段。

四、对多维信息的识别与审核

互联网时代的信息传播是多媒体传播，除了海量的文字信息需要审核管控，还有大量的声音与图像信息。AI不仅在文字信息的把关方面表现出色，在视频与音频信息的审核把关中同样起到了重要作用。国外该应用领域比较有代表性的是Facebook和Google。

2016年，Facebook开发了一款新型工具，通过人工智能对用户的视频直播内容进行实时监控识别，如可对身体裸露、暴力等敏感内容进行干预。Facebook还将人工智能技术巧妙运用在视频播放中，它可根据视频中人物服饰、身材、发型等识别并标记人物，方便用户日后检索。[9]Google声称其机器学习系统在视频审核上的准确度和速度都已经超过人类。2019年初，它开始利用新技术手段对YouTube视频进行严格审查，严禁不符合规定的视频上传。[10]

国内的图谱科技在2012年开始就着手研究“深度学习”技术，并与浙江大学国家重点实验室展开合作，率先推出基于图像识别技术的第三方内容审核服务，用于识别色情、暴恐、小广告等违规图片和视频，并于2014年初创建并开放了提供各类图像识别能力的云服务平台。[11]

作为全球领先的CDN服务商，网宿科技在2016年也与图谱进行合作，并于2017年推出了基于AI技术的“内容审核服务”。成千上万的UGC（用户生成内容）内容和直播内容，仅靠人工审核是难以实现的，必须依靠智能化的信息处理技术才有可能完成。

但在目前，AI对于视频、音频信息的审核不能像审核文字信息内容那样精准，主要是因为机器系统无法像对文字信息一样对图片或者视频精准地提取关键词，经常会将一些无关的视频内容错误地与垃圾内容混为一谈，但随着技术发展及数据累积，机器对图像及音频的内容识别、过滤能力会逐步加强。

目前，人工智能已经成为传媒行业进行信息把关不可或缺的重要手段，但它并不能完全代替人工审核。人工智能+人工审核应该是很长一段时期内进行传媒内容审核的最佳把关模式，既能兼顾效率和质量，也能考虑到整体成本。但由上文可见，由对文字信息的编辑与校对，到对新闻传播信息的真伪审核与垃圾信息的鉴定，再到对病毒式信息传播的预警与把控，AI的把关不仅贯穿了信息传播的整个过程，还覆盖了文字、音频与视频等多种媒介信息类型，其智能化、高效性的把关模式是传统媒体所不具备的，这是智媒时代新闻传媒所特有的新型“把关人”。

未来，随着AI技术的进一步发展，它必将对传媒产业带来更加深远和广泛的影响。传媒行业只有时时关注人工智能所带来的全方位挑战，深入研究挑战可能带来的重大影响，才能在实践中不断变革，顺应未来发展趋势。

本文转自公号：中国网络传播协会

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