人工智能参与新闻工作在美国媒体编辑部早已不是新鲜事。新闻业的创新者越来越多地借助人工智能及其相关技术来推动新闻业价值链上所有环节的发展：从新闻采编到内容生成再到产品分发。作为全美较早开始使用计算机和机器人进行写作的新闻机构，美联社通过对数据科学家、计算机记者、业内人士和学者的访谈，结合自身几年来的实践，推出了一份关于人工智能辅助下编辑部实践“增强新闻”的工作指南。这份指南清楚阐述了“增强新闻”的特点和风险；分析了人工智能对于未来新闻业发展的潜在推动力及其持续性影响；介绍了人工智能相关技术对新闻业的助益；对人工智能如何高效、积极辅助编辑部工作提出了思考。

2013年以来，改变线性工作流程、从繁重工作中解脱出来、消化更多数据、挖掘内幕、产生高附加价值的内容，只是美联社应用智能机器参与新闻工作获得的成果的冰山一角。人工智能不仅能完成美联社的体育新闻报道和上市公司财报新闻，它还可以帮助记者分析数据、验证趋势；从众多的信息来源中发掘原由和深意；看见肉眼不能看见的事物；将数据、声音转换为文本或将文本转化为视频和音频；理解人类的情感；分析事物所处客观环境的多个方面；识别文本和颜色等。总体看，人工智能将在未来几年让新闻业收获更多益处，而所有这些益处就汇聚成了新的新闻业务形式，美联社称之为“增强新闻”（Augmented Journalism）。

什么是增强新闻？

关于“增强新闻”，最核心的三个术语是“自动化”（automation）、“人工智能”（Artificial Intellect，简称AI）、“认知技术”（Recognition Technique）。“自动化”即减少人工工作，将记者从繁杂的初级劳动中解脱，让公众更快看到新闻。而“人工智能”和“认知技术”是指，参与新闻工作的智能机器具有“自我”意识，具有一定程度的识别能力，它的“思维”或“智力活动”可以用于信息输入和新闻生产。

“增强新闻”的一个典型案例来自于国际调查性报道记者联盟的实践。两年前，该联盟组织了400多名记者参与分析《巴拿马造纸业黑幕》报道的数据、邮件、文件，总数据量达2.6兆兆字节。最初，该联盟没有利用任何人工智能技术，但发现人工分析这些文件工作量太大且容易出错。于是，该联盟网站应用开发者Matthew Caruana Galizia希望人工智能对这则调查报道有所助益。Galizia说：“后来，通过利用人工智能，团队很快完成了原始文件分析。”

另一个案例来自美联社。以往，美联社金融新闻记者每三个月就要发布一次上市公司财报新闻，这是一项典型的重复劳动。三年前，一个自动化报道项目被引入上市公司财报新闻，这样每个季度记者的工作量减少了很多，但美联社推出的上市公司财报新闻的数量确是原来的12倍，错误率也大幅降低。

人工智能在新闻业中的潜力

从“增强新闻”的实践可以看到，人工智能辅助编辑部工作确实带来诸多好处，总体看，它在新闻业中还具有这样一些潜力：

首先，参与繁琐的初级任务，将记者解放出来进行更复杂的、更高质量的报道和分析工作。

其次，增强与记者的交流与协作。

第三，帮助记者从大规模的语料库中筛选数据、文本、图像和视频。

第四，帮助记者更好地与受众交流，并帮助记者深度卷入受众。

第五，推动新闻业产生更多全新的新闻品种

人工智能辅助下的“增强新闻”存在的风险

当然，任何一项技术的应用总是存在争议，人工智能技术从诞生那一天起就从来不乏反对者，它在新闻业的应用也招来诸多质疑。从实践角度看，已知的风险包括：

首先，算法的风险。一方面，算法生成新闻的准确性取决于人工输入算法的原始数据的准确性，如果原始数据出错，则算法生成的新闻就会出错。另一方面，算法和人一样，具有“偏见”。

其次，打破工作流程的风险。引入任何新系统都将打破传统编辑部的工作流程。引入人工智能的时机和必要性都需要深思熟虑。在编辑部，每一个职位都有其存在的特殊性，有些职位更适合智能机器，有些则必须依赖人工。这意味着，在一个人工智能辅助工作的编辑部，记者的日常责任可能会改变，但随意裁减记者的岗位，将会对新闻生产带来负面的影响。

此外，智能化报道系统自身需要维护和监测。美联社经验丰富的编辑通常会负责向机器输入报道范本，并时常对范本进行更新。尽管从外部看，美联社很多常规报道由机器完成，并没有人工干预。但在内部，机器是需要持续性维护和更新基础数据的，用于监测机器错误并修正的工作是需要人工来完成的。当工作流程因为人工智能的引入而改变时，编辑部需要守住的底线是让工作流程变得更好更高效，而不是被人工智能牵着鼻子走。

第三，对采编人员的技术素养提出更高要求。一个用人工智能辅助工作的记者应该具备怎样的特殊技能？他必须乐于协作。那些擅长和数据科学家、计算机记者打交道的记者会被安排进人工智能辅助工作的编辑部。数据科学家是指具有技术能力来操作“增强新闻”中的人工智能系统的人。他们首先是科学家，但他们也已经懂得什么是构成好报道的重要因素，他们知道如何与记者沟通。计算机记者的主业还是采写新闻，但他们需要懂得人工智能体系如何运转，如何将人工智能合理运用到“增强新闻”中。更重要的是，他们可以和数据科学家无障碍交流。《纽约时报》首席技术官Nick Rockwell表示，“我们已经在编辑部雇佣了越来越多具备编程技术的记者”。

人工智能的相关技术

机器学习

机器学习可以帮助记者从数据构成的大规模语料库中提取结论；利用监测学习找到已知输入数据和已知输出数据之间的联系。

自然语言生成技术

自然语言可以帮助记者以更高效和友好的方式分析数据；但在复杂数据环境下生成机器写作新闻需要对自然语言生成系统进行更多的检测。

语音技术

语音技术可以让最复杂的软件变成用户友好型工具。文本转换成语音，比如：添加画外音，需要注意如何为不常见的名字和短语加注语音提示；语音转换为文字，可以使誊写、配音等工作自动化，将记者从这种初级劳动中解脱出来。

视觉技术

人工智能视觉技术可以让编辑部的创意和编辑程序提速。但图像识别体系的准确性依赖于输入它的原始数据的准确性。因此，在输入原始数据时要尽可能广泛地采集图像。

机器人技术

尽管无人机对新闻采访来说是一个非常有用的工具，但对它的限制也日趋严格。记者必须清楚这些限制。机器人凭借深度学习系统可以帮助记者完成很多人工工作。

人工智能的持续性影响

正如这份报告所言，这些技术为新闻业拓展了新的视野，也给新闻业带来巨变。新技术到来之时，传统媒体人和机构也在寻求应对数字时代新闻业重大挑战的解决方案。

人工智能不仅帮助新闻机构在经济动荡时期节约生产时间和盈利，同时它也让新闻机构在新闻数量大规模增长的时代得以跟上行业发展的脚步。

社交平台在当今新闻生态链上扮演越来越重要的角色，新闻机构需要实时跟踪新闻消费者的需求趋势。专业的监测系统，比如那些由专业技术机构研发的受众监测软件或工具正在为传统新闻机构提供更多数据，帮助他们确定受众的需求趋势、流动趋势，并让新闻机构更迅速的对报道作出调整。

除了规模大、范围广和速度快之外，人工智能还促使新闻更加精确。

纽约媒体实验室执行总监Justin Hendrix认为人工智能很大程度上代表了媒体运营的变革方向。“从文本到图像到视频到音频，媒体已具备机器可读性。数据科学的应用，从机器、深度学习到人工智能正席卷整个新闻业，并深刻改变媒体的生产方式、新闻的发布渠道，以及受众的消费习惯和媒体盈利格局。从自动化到增强新闻，媒体机构正推动机器人完成更多工作来实现经济利益。效率和最优化的工作可以覆盖新闻工作的整个流程。未来，人工智能可能会改变新闻机构的资产负债情况。”

Hendrix同时也强调了对变革担忧：“机会与挑战总是并存，媒体面临的主要挑战在于如何吸纳技术人才来推动新技术在新闻实践中的应用。同时，一些客观负面因素也需要警示，比如“假新闻”“过滤气泡”、隐私和网络安全，这些因素给个人、媒体机构和社会带来深远的负面影响。”

结论

这份工作指南认为，人工智能就像是传统新闻的“花园”中的技术入侵者。这个技术带来的影响很大程度上将是一部人工记者如何适应人工智能的历史，而不是智能机器如何工作的历史。因此，在总结未来人工智能可能对新闻业产生何种影响的同时，该指南也提出了一些思考：

·技术持续变化，而新闻不会改变。人工智能可以提升新闻报道的效率、强化报道效果，但不能替代人工记者。人工智能可以协助完成报道过程，但只有记者才能将碎片化的素材整合起来，形成创造性新闻产品。

·人工智能和人类一样存在偏见，且容易犯错。人工智能系统的好坏，很大程度上依赖于人工输入它的原始数据的质量。

·人工智能不是万能钥匙。人工智能不能解决所有问题。随着技术进步，人工智能的分析会更加精确，但总是会有技术解决不了的新挑战不断困扰新闻业。

·记者了解技术才能在人工智能的应用中掌握主动。人工智能系统是复杂的，它在编辑部的用途也是多样化的。记者越了解这种工具，就越能使其高效地为之服务。

·记者应用人工智能需要坚守新闻伦理。新闻工具的改变，并不代表新闻本质的改变。人工智能服务于新闻编辑部，同样需要遵循长久以来被坚守的新闻伦理原则。

（原文The future of augmented journalism:A guide for newsroom in the age of smart machines，来源于网站insghts.ap.org）

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