官媒又出大招！人工智能高频考法就只有这 | 考前冲刺03

爱传播新传考研 2023-03-28

大家好，今天继续为22考研的小伙伴带来我们的公益专栏【考前冲刺-答题专栏】。临近考试还有20多天的时间，只有不断地“知识点输入+答题输出”才能一点一点积累起答题的手感和熟练度。所以，我们的初试押题专栏，就是从输入到输出给你整套的答题提升训练。
往期推送：

⚠️如何参与本次考前冲刺-答题栏目？

我们将在微信公众号仿真押题专栏推文中公布每期的题目
在微博@爱传播新传考研中参与答题（每期仿真答题将会有三位幸运鹅的答案会被点评批改！）

⚠️仿真答题“食用指南”👇1.用约30秒看一眼题目，提取题目关键词。
2.思考答题思路，即如果在考场考到你会以怎样的逻辑展开？
3.将你的思考速记在纸上。
4.与我们给出的“参考思路”对比，尤其是你没想到的知识点，反复记忆几遍。

前几天，人民日报协同人民中科共同发布了面向内容安全的跨模态视频搜索引擎——“白泽”。这是人民日报2021年推出的重磅新媒体产品，对于偏爱考查新技术的院校考生来说，白泽一定要重点关注哦！

“白泽”搜索引擎主页面

人民日报作为我国第一主流媒体，其大动作都会受到学界业界的广泛关注，甚至会引起一波革命性质的潮流，比如“中央厨房”、“智能创作人”。各位童鞋即可将其作为一个案例积累，也需要围绕此案例搭建计算传播学、智能传播学专题。

相关真题：

计算传播（名词解释，陕西师范大学 710,2020；名词解释，西安交通大学 440,2020；名词解释，南京大学 440，2019；名词解释，四川大学 636,2020；名词解释，华东师范大学，334，2021）

结合新媒体技术发展，评述计算传播学的当前发展应用以及未来（综合，上交 440，2020）

简述计算传播（计算传播学）（简答，中南财经政法大学 334,2021）

人工智能对网络传播的影响（简答，华中科技大学 334,2021）

人工智能对传媒业的影响。（论述题，上海大学，334，2021）

人工智能对于新闻媒体生产的技术革命（简答题，中传新闻学 814，2020）

智能化媒体对新闻生产的影响（简答题，华南理工 334，2019）

智能传播技术对传媒内容产品的影响，如何应对？（论述题，中国人民大学 610，2020）

论述人工智能时代下新闻传播新生态（河海大学，2019）

请论述人工智能对新闻传播的影响（论述题，北京邮电大学 440，2020）

智能媒体时代新闻生产的新模式（简答题，辽宁大学，334，2021）

人工智能是生产与传播新闻的技术工具？（辨析，华中师范大学 334,2021）

人工智能取代新闻工作者人力劳动的利弊（简答题，同济大学，615，2021）

简述人工智能对新闻传播业的影响（简答，西北大学 440，2021）

人工智能在新闻业的应用（简答题，安徽大学 334，2020）

人工智能对新闻传播的影响（论述题，华中师大 334,2019）

人工智能对新闻传播领域的影响（简答题，山东大学 334，2020）

人工智能对新闻传媒行业的影响（案例分析题，上海师大 440，2019）

人工智能对新闻事业的影响（简答题，中海洋 440，2020；简答题，山西大学 334，2020）

人工智能对新闻业的改变和影响、已经对新闻业的问题和挑战？（论述题，陕西师范大学 334,2020）

人工智能和传媒业的状况和挑战（论述题，北师大 938，2019）

模拟题

1.白泽（名词解释）

2.结合白泽，请简析计算传播学/智能传播学（论述题）

3.请举例分析人工智能在新闻业的应用（论述题）

白泽？偶像恋人？

“白泽”搜索界面

一般来说，所有平台都会有一个内容风控大脑，是对全网海量内容进行高通量感知、机器理解、智能检索并自主进化的计算平台，而“白泽”则是该计算平台的核心组件。

当前，各大主流媒体已进入多模态阶段，可实现文字、图片、视频搜索，但相互间的壁垒依然存在，人民网进入跨模态搜索领域，实现文字、图片、音视频互联互通，而实现这一设想的是“白泽”引擎。

“白泽”引擎，基于跨模态视频检索的策略，其跨模态引擎可实现单模态语义理解、多模态信息融合、跨模态语义关联，补全单一模态信息不足的现状，打破模态间信息孤岛。

“白泽”引擎将文字、图片、语音和视频等不同模态信息映射到一个统一特征表示空间，以视频为核心，学习多个模态间统一的距离度量，跨越文字、语音、视频等多模态内容的语义鸿沟，自动关联多模态间关键要素。

在此背景下，“白泽”引擎无需配置传统内容搜索所需的复杂匹配规则，通过自然语言描述即可快速检索出相同语义的视频，在不需要依赖大规模算力的情况下，有效应对新事件和突发事件，资源复用率高。

如何记住白泽呢？大家可以这样想，白泽原本是喻为中国古代神话中的瑞兽，能言语，通万物之情，知鬼神之事，“王者有德”才出现，能辟除人间一切邪气。而“白泽”是针对内容安全，结合对境内外多平台内容的检索，可跨平台实现文本搜图片、文本搜视频、图片搜视频、视频搜视频、图片搜文字、视频搜文字等功能。相当于是，白泽旨在去除网络世界的“乌烟瘴气”。

白泽——计算中心

“白泽”显然是建立了一个“计算中心”，虽然只是内容分类、识别和索引。计算传播是指数据驱动的、借助于可计算方法所进行的传播过程，而分析计算传播现象的研究领域就是计算传播学。目前，社会传播现象的实证研究大多基于实验法和问卷调查，在测量层面上无法还原海量的异质性的个体互动。但网络科学的发展给传播学带来了新的研究方法和资料，即利用大数据挖掘、分析的方法，进行各种各样“数字足迹”的挖掘探索。目前计算传播学方兴未艾，它与真实人类行为数据的紧密结合的范式特征，使其势必会有更大的发展空间。

人工智能在计算传播研究中的应用主要有以下三种（巢乃鹏，2019）：

1.自动化内容分析

计算传播是采用计算机辅助的自动化内容分析技术，有监督的机器学习（Supervised Machine Learning, SML）和语义网络分析（Semantic Network Analysis, SNA）为自动化内容分析提供了更加有效的算法实现和技术支持。机器学习将正确标注的数据作为输入以训练算法模型，训练的过程要求机器分类器（classifier）与人类编码者在样本数据集的编码结果上达到高度一致，尽管计算机并不具备语言和语义理解的能力。通过对人工编码材料的学习，有监督的分类方法能够有效弥合传统内容分析和自动内容分析之间的鸿沟。此外，无监督（unsupervised）自动化内容分析方法也被广泛运用于诸如风险沟通研究中。（白泽则属于这类）

2. 情感分析/意见挖掘

情感分析（Sentiment Analysis）或意见挖掘（Opinion Mining）通常被定义为寻找主体对特定实体的观点、态度或情绪的任务。在新闻传播领域，如政治传播、公共传播和品牌传播相关的研究中，主要用于判断相关文本所包含的态度是积极、正面的还是消极、负面的。

3.社会网络分析

在计算机科学中，社会网络分析是一个非常新的研究领域，可以看成网络知识发现或网络挖掘的一个分支，涉及数据挖掘、机器学习、信息抽取与检索等不同领域。

人工智能的高频考法

人工智能是近几年的反复一个热点，人工智能自2016年学界对此展开了热议，也正是从2016年开始，人工智能成为了考研的考点（考题内容如下所示），主要是以人工智能对新闻传播/传媒的影响为考题内容，个别学校还会以人工智能为评析材料要求考生写一则800字的评论，但万变不离其中，还是考察的是人工智能对传媒的影响。(可看上述前文)

人工智能与传媒智能化

尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

而什么叫智能？人工智能专家尼格尼维斯基将其定义为机器具有“学习和理解事物、处理问题并做出决策的能力。” 于“阿尔法狗”能够像人一样决策，与人类顶级棋手对弈，并战胜对手。这是目前人工智能的代表性成果之一。所谓智能化，强调的是，在人机交互过程中，机器逐步具备类似于人类的学习和理解事物、处理问题并做出判断及对策的能力。传媒的智能化是互联网智能化发展的重要部分。

人工智能（智媒）特征

1 万物皆媒：过去的媒体是以人为主导的媒体，而未来，机器及各种智能物体都有媒体化可能。

2.人机合一：智能化机器、智能物体将与人的智能融合，共同作用，构建新的媒体业务模式。

3.自我进化：人机合一的媒介具有自我进化的能力，机器洞察人心的能力、人对机器的驾驭能力互为推进。

人工智能对新闻传媒业的影响

1 用户行为的互联网智能化。

用户行为的互联网智能化强调的是“新一代互联网用户越来越适应在互联网平台上搜索信息、消遣娱乐、分享信息、创造内容。” 伴随着智能手机的普及和技术进步，用户也正在不断进化。进化之后的新型智能化用户的特点也有三点：

一是，出生于互联网商用之后（1994 年之后），智能化生活是其初始生活方式；

二是，手环 \ 智能眼镜 \ 智能头盔等可穿戴设备将成为其传媒生活的标配，最明显的案例是某米手环；

三是，他们（典型的 95 后、00 后）擅长于在互联网，尤其是移动互联网上消费比特、创造内容、生活娱乐。

2. 传媒核心内容生产的智能化。

传媒核心内容生产的智能化有三点发展最为迅猛：

一是机器新闻。机器新闻是指运用算法对输入或搜集的数据自动进行加工处理，依靠计算机程序自动生成完整的新闻报道。2014 年 3 月 18 日，《洛杉矶时报》的地震新闻自动生成系统 Quakebot 首开机器新闻的先河以来，人工智能已经深度渗透到美联社、路透社等境外传媒机构的财经报道、体育评论、灾难报道等领域。2015 年 9 月 10 日，腾讯发布中国首条“根据算法在第一时间自动生成稿件”《8 月 CPI 同比上涨 2.0% 创 12 个月新高》。此后，新华社立即跟进，于当年 11 月 7 日推出“快笔小新”机器新闻生产系统。该系统能够从数据采集、数据加工、自动写稿、编辑签发四个环节，快速完成体育赛事、中英文稿件和财经信息稿件的自动撰写。

二是智能传感器成为新闻的重要来源和中介者，智能终端成为信息传播的最重要载体和获取手段。带有智能传感器或处理器的各种物体正在成为新闻信息的采集者、中介者甚至发布者。2015 年 10 月，央视推出的“数说命运共同体”专题中，5 位数据分析员用了 21 天分析从 GPS 系统获得的“全球 30 万艘大型货船轨迹”分析比对的航运数据超过 120 亿行。

三是VR、AR 技术进入新闻生产领域，正在成为用户端增强互动体验的“利器”。谷歌、脸谱等互联网平台正在布局拓展“VR”“AR”产品，部分转型中的传统媒体非常重视将虚拟现实和增强现实技术导入新闻产品体验，重铸传媒市场优势。2016 年 3 月两会期间，新华社、《经济日报》《法制晚报》《光明日报》等媒体，都利用 VR 设备360 度全景报道两会；除了拍摄视频外，很多媒体还推出 VR 报道图片，例如，新浪网推出 VR 全景式图片报道《人民大会堂全景巡游》，网友打开手机，就可以完成对人民大会堂内部各个方位的场景体验。

3. 传媒平台的智能化

传媒作为在线社会信息传播系统同时也在不断向智能化进化。尤其是算法技术的不断进步，促进着传媒社会信息传播生态系统的“算法”化。例如，创建于 2012年 3 月的今日头条，是一个典型的智能化社会信息传播平台。基于数据挖掘的推荐引擎产品，它为用户推荐有价值的、个性化的信息，成为目前国内移动互联网领域成长最快的智能新闻产品服务平台之一。今日头条的迅猛发展秘诀在于算法技术，其导入人工智能核心技术之一的“算法”及其他技术，形成五大优势：

其一，社交和用户行为分析。用户可使用微信、微博、QQ 账号或注册今日头条账号登陆今日头条，根据用户社交行为、阅读行为、地理位置、职业、年龄等挖掘出兴趣，通过社交行为分析，5 秒钟计算出用户兴趣。通过用户行为分析，用户每次动作后，10 秒内更新用户模型；

其二，自然语言处理和图像识别技术。对每条信息提取几十个到几百个高维特征，并进行降维、相似计算、聚类等计算去除重复信息。对信息进行机器分类、摘要抽取，LDA 主题分析、信息质量识别等处理；

其三，基于机器学习的推荐引擎。根据人的特征、环境特征、文章特征三者的匹配程度进行推荐；

其四，实时海量数据处理构架。实时推荐，0.1 秒内计算推荐结果，3 秒完成文章提取、挖掘、消重、分类，5 秒计算出新用户兴趣分配，10秒内更新用户模型；

其五，精准定位人群传播。根据用户所在城市，自动识别本地新闻，精准推荐给当地居民。可根据用户年龄、性别、职业等特征，自动计算并推荐其感兴趣的资讯。具备这样五大优势的社会信息传播系统，事实上也是一个智能传播系统。这样的智能平台，既是用户洞察追踪平台，又是内容生成平台、自动推荐平台和智能经营平台。

（注意注意这段思考的逻辑方式非常新颖，让人眼前一亮）

人工智能新闻业的伦理风险

1．传播内容：易形成新闻偏见、新闻失衡，缺乏新闻价值。人工智能不像人一样具有情感，其缺乏新闻工作者的人文关怀，以所谓的技术客观性遮蔽了新闻工作者应坚守的职业伦理和社会秩序，放大了伦理失范。而且，互联网信息泥沙俱下，基于广泛数据挖掘的人工智能技术不仅增加了公民隐私权、著作权受侵犯的风险，还延续了新媒体的媒体暴力、媒体审判和新闻失实等现象，形成传播的二次失范和次生失范。

（1）同时人工智能技术具有隐蔽的偏见和欺骗性，如果我们向机器人提供了带有偏见和倾向的数据，机器人新闻也会带有这种偏见和倾向，而受众往往因为对机器人新闻缺乏认识，把人工智能的筛选模式当成客观筛选方式。这一特征蒙蔽了部分把机器人新闻奉为真实客观写照的受众，使得有偏见的机器人新闻比有偏见的人工新闻更易影响受众。此外，网中同类新闻材料的抓取来获取更多信息，从而形成文本。由于它缺乏现场的感官体验，往往会忽略隐藏在新闻背后的人为因素，只具备表面客观事实的真实，对于深层次的真实却因为算法的制约无法探知，造成新闻真实的不全面，这在本质上是对新闻真实性的背离。

（2）基于算法的热点新闻单纯迎合受众，容易导致新闻失衡。在新闻价值方面，人工智能新闻生产和分发模式导致受众对社会公共利益的关注让位于用户的个人趣味，公众应知而未知的新闻未能送达公众手中。不加人工干预的人工智能技术损害了传统的新闻价值标准，使大众媒体的公共服务职能受到严重的影响。

（3）有些机器人新闻空有技术噱头，违背新闻报道的基本要求. 写稿机器人并无个体的区别，会造成严重的新闻同质化现象。同时机器人的写作语言枯燥乏味，难以表达复杂情感，在写作视角、原创力、思辨性、新闻价值等方面都存在短板。机器人新闻满足了公众对于“快新闻”的需求，使公众沉浸在技术的“神秘成果”中，往往对新闻内容产生不加批判的信任。

2. 传播媒介：舆论监督作用被削弱。

与人类记者相比，写稿机器人不具备舆论监督的能力，没有大局意识，哪些问题可以报道，在什么时机报道最适宜，报道之后会取得怎样的效果等，写稿机器人都无法判断，也不擅长发表具有引领作用的深刻见解。由机器人主宰新闻生产，长此以往会降低公众对媒体的信任度，削弱新闻媒体的监督功能。

3.受众：信息安全和著作权得不到基本保障

智能热点搜集使公民数据陷入非法收集、过度分析的危险。精准的智能分发是以让渡个人隐私为前提的，深挖用户信息、阅读习惯给用户带来便利的同时，也侵犯了公众的隐私，让便利和隐私成为悖论。由于新闻来源不透明，机器人新闻写作源素材的抓取使用，在无形中侵犯了公民的著作权，使版权保护形同虚设。

4. 传播效果：使受众深陷“信息茧房”，对社会产生负面影响

人工智能时代，内容推送的权力正在由人类编辑让渡给智能算法。智能分发平台基于受众的个人画像和阅读行为，推测出受众的阅读偏好，将受众认同和想了解的信息以不同的形式重复推送，造成受众的信息接触面越来越窄，沉浸在智能分发平台为他们编织的“信息茧房”中。当用户长期只接触一类信息时，就会进一步强化自己的主观观点，导致视野的偏狭和思想的封闭、僵化甚至极化，陷入过往经验的狭隘境地。同时，仅以用户兴趣作为内容衡量标准往往会造成隐含负面价值取向的内容被大量推送，这样很容易为用户造成“很多人都有这种价值取向”的印象。一旦用户大量接触负面价值取向新闻，并认为新闻中的价值取向广受认同，基于趋同心理，就会在行动上向“大多数”人靠近，甚至重塑价值观，带坏社会风气，令越来越多的人丢失正确的价值观。

解决策略

1.新闻工作者：发挥人的主体性，实现新闻生产和传播的“人机共生”

首先，智能算法用于分析数据、发现热点事件和重大事件并提供初稿，随后记者将通过深入调查、深度思考完善新闻报道，最后由智能推荐将信息有计划性地送达用户手中。面对信息爆炸和人工智能快速发展的趋势，新闻记者要积极应对，发挥人的主体地位，增强深度分析和深入调查能力，提升对人工智能技术的运用与把控，实现“人机共生”，促使未来的新闻业向更加高效、智能的方向发展。

2. 新闻机构：增强人工智能技术透明度，明确责任主体

新闻机构除了要增强智能新闻的透明度，还要明确智能新闻的问责机制，机器人犯了错到底由谁来负责，智能算法的设计和编写者是人类，人类是智能新闻的“元作者”，要对源数据的版权和准确性负责。如果单单把责任推给程序设计者显然是不合理的，所以，为每一则智能新闻分配责任人是有必要的，由他们做好新闻的审核和检验，做到人机责任捆绑，在机器人客观公正的基础上加上新闻工作者的专业把控，能够有效避免人工智能技术所导致的传播伦理失范问题的产生。

3. 技术层面：技术革新加人工把关，从新闻源头加强对可能导致伦理失范信息的过滤

首先，应规范技术的适用范围和使用标准，使技术应用与内容选择保持平衡关系。其次，应该以技术发展加强机器人对新闻数据质量的判断，通过严密的算法对新闻源头进行过滤。由机器人生产的新闻应明确标注数据来源、内容的生成方式，真正做到“有方法可依，有数据可查”，从源头上避免虚假新闻的产生。再次，在技术未完全成熟前，应由新闻从业者充当“把关人”的角色，进行数据管理和程序的验证，保证源数据真实可用。最后，为了减轻智能分发所造成的“信息茧房”问题，需要提升智能算法的运算程序。

4. 法律层面：法规政策和监管力量双管齐下，促进人工智能良性发展

人工智能技术在新闻传播领域的发展极其迅速，而相应的法律法规还存在许多空白点，需要建立强有力的法律法规和管理制度，一方面要维护人工智能技术对人类社会实现的价值，另一方面要最大限度地防止人工智能对人类社会产生的威胁。

参考文献：

张志安刘杰. 人工智能与新闻业：技术驱动与价值反思[J].新闻与写作.

靖鸣娄翠. 人工智能技术在新闻传播中伦理失范的思考[J].出版广角.

彭兰. 更好的新闻业，还是更坏的新闻业？——人工智能时代传媒业的新挑战[J].中国出版.

喻国明. 人工智能的发展与传媒格局变化的逻辑[J].新闻与写作.

巢乃鹏.人工智能与计算传播学[J].人民论坛·学术前沿,2019,No.180(20):20-31+107

人民网，《你好，“白泽”！》，2021-11-24

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