人工智能去年被考了20多次，这个专题怎么能漏掉！
据不完全统计，2020年至少有22所高校在新传考研试题中以人工智能命题。其中10所高校直接以考核对新闻传播或对新闻业的影响。
真题回顾
① 人工智能环境下，机器人对新闻生产的影响。（2020 复旦大学）
② 试论述人工智能对新闻传播业的影响。（2020 北大MJC（包括健康传播））
③ 人工智能技术对于新闻传播业的改变和影响，以及它对新闻业带来了哪些挑战和新问题？（2020 陕西师范大学）
④ 结合资讯类 APP 使用体验，谈人工智能对信息传播的负面影响。（2020 南昌大学）
⑤ 人工智能对新闻传播领域的影响。（2020 山东大学）
⑥ 人工智能向善，结合媒介技术发展谈谈对传播学的影响。人工智能如何向善一场科技与哲学的“跨界对话”。（2020 西南大学）
⑦ 请论述人工智能对新闻传播的影响（2020 北京邮电大学）
⑧ 试论述人工智能的发展给新闻传播活动带来的影响。（2020 中国海洋大学）
⑨ 人工智能技术对广告运营的影响。（2020 上海外国语大学）
⑩ 人工智能对新闻业的影响。（2020 北京外国语大学）
⑪ 论述人工智能对传统新闻业带来的影响。（2020 安徽师范大学）
⑫ 人工智能对新闻业的影响。（2020 山西大学）
⑬ 人工智能时代对记者的新闻伦理的影响及对策。（2020 南京师范大学）
① 人工智能下的新闻生产，以及传统新闻业应当如何应对。（2020 华东师范大学）
② 人工智能时代对记者的新闻伦理的影响及对策。（2020 南京师范大学）
③ 谈谈人工智能在新闻领域的应用情况，它带来了哪些风险和挑战，如何应对？（2020 重庆大学）
总的来说，大多数高校均以论述题的形式考核，只有两所高校以名词解释的形式考核人工智能的概念。
向着城市的灯守着我
咬破了冷静的思想
你的眼睛里闪动
无人知道的地方
——小冰
”
图片来源：《阳光失去了玻璃》词条
三起三落的发展之路
时间回到1956年的夏天，在达特茅斯夏季人工智能研究会议上，约翰·麦卡锡、马文·明斯基、纳撒尼尔·罗切斯特和克劳德·香农，以及其余6位科学家，共同讨论了当时计算机科学领域尚未解决的问题，第一次提出了人工智能的概念：
尝试找到如何让机器使用语言、形成抽象和概念、解决现在人类还不能解决的问题、提升自己等等。
对于当下的人工智能来说首要问题是让机器像人类一样能够表现出智能。
达特茅斯学院，图片来源：东方日报
当时，美苏正处于冷战时期，对前苏联监听内容需要大量人工翻译，有科学家乐观的估计只需五年时间，人工智能的机器翻译系统就能替代人工翻译，但过了五十年，该理想都还未能实现。
到上世纪60年代，人工智能对于其承诺的愿景，大多没有做到，1973年，英国发表了James Lighthill报告，批评人工智能研究进展令人失望，建议暂停对其的研究，英美政府停止资金支持，人工智能陷入了长达十年的首次寒冬。
上世纪80年代，霍普菲尔德网络、神经网络反向传播算法和专家系统等突破，人工智能再次热门起来，但因受限于计算力和数据，人工智能进入了第二个“冬天”。
人工智能60年发展史|图片来源：DT财经
进入21世纪，随着深度学习的提出，人工智能又一次掀起浪潮。
而真正让人工智能为人熟知的事件是，2016年由谷歌旗下DeepMind公司开发的AlphaGo，在与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行的围棋人机大战中，以4比1的总比分获胜。
这一刻，即使是之前对人工智能一无所知的人，也终于开始感受到它的力量。
发展至今，人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）并不是等同于机器人，其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，也即由人工制造出来的系统所表现出来的智能。
具体包含算法写作（机器人写作）、个性化推荐、图像视频识别、语音、人脸识别等多种技术。人工智能的特征可以从两个方面来看，一是“人工”，二是“智能”。“人工”是指由人创造的；“智能”则涉及到意识、自我、思维等等。
图片来源：新民晚报
“梯子很长，但远远够不到月亮”
人类一方面惊叹于科技发展的速度，另一方面，
担忧下一个被机器取代的
会不会是人类自己。
双方对人工智能是否会威胁人类的最大分歧来源于对“人工智能”的不同理解。
马斯克语境中的“人工智能”主要是指“强人工智能”（或“通用型人工智能”），即具备处理多种类型的任务和适应未曾预料的情形和能力。而扎克伯格所说的“人工智能”是指狭义的业领域的人工智能能力。
目前科学界对“强人工智能”何时会实现尚无定论。超过半数的科学家及技术研究者认为“强人工智能”在2045年之前不会实现，而非技术领域的群体则预测它会在更短的时间内实现。
人工智能对新闻传播业的影响
人工智能技术在近几年取得了高速的发展，部分媒体的报道将人工智能长期的担忧变成了人们短期的焦虑。但随着人工智能在媒体行业的应用越来越广泛，众多媒体人也不免担心：
记者的饭碗还能保得住么？
人工智能技术背景下，新闻传播业受到了哪些影响呢？
从新闻生产来看，机器人写作使新闻生产自动化，带来新的传播速度。
2014年美国加州曾发生一次4.4级的小地震，《洛杉矶时报》凭借机器人记者撰写的新闻稿成为最快报道该新闻的媒体。国内新华社也于2016年11月18日推出了写稿机器人“快笔小新”。新闻业生产内容出现了“PGC+UGC+MGC”的模式，机器人写作也逐渐成为发展趋势。
但是随着用户和机器生产的内容占比增大同时，议题设置的权利让渡给用户和机器。
用户的新闻素养参差不齐，不能有效把控并反映有价值的新闻，生产的内容良莠不齐。而机器人也无法挖掘出新闻背后深层次的原因，可能造成新闻过于流于表面，导致新闻失实。
从新闻分发来看，算法推荐实现了个性化定制。
国内今日头条、腾讯内容开放平台等利用大数据，通过机器算法用户画像等，为用户推送个性化内容，替用户免去了筛选信息的时间。
但是算法推荐本身存在算法歧视问题，个性化定制也会使受众陷入信息茧房之中；更有甚者，机器人生产和算法推荐掩没了记者存在的价值，还会造成记者的职业认同危机。
从新闻接收来看，人工智能创造了新的阅读体验。
运用人工智能，新闻呈现方式可以更加互动化，能够产生智能化的交互体验。如聊天机器人与虚拟视像，给用户带来了新的视觉化、互动化阅读体验。
从新闻机构来看，人工智能正促使国内外各大新闻媒体组织方式转型。
如 2012 年美国《纽约时报》推出集文字、音频、视频、动漫、数字化模型；2017 年新华社发布了中国第一个媒体人工智能平台——“媒体大脑”，智能化新闻报道。
新闻传播业的应对之路
那么新闻业又该如何应对人工智能所带来的新局面呢？它究竟是新闻业的敌人还是伙伴呢？
培养全能型记者
一方面，传统媒体需要引进和培养复合型的人才，记者应具备多元化的知识结构，除了具备传统采编技能外，还要懂得文图片、视频的制作技能以及微博、微信等新媒体平台的发稿流程。
改变现有的人才结构
媒体队伍不能局限于中文、新闻、传播等文科领域的人才，还应大量引进IT人才，满足媒介融合趋势，尤其是对算法工程师的引进，以满足大量的数据统计和演算。
建立平台型媒体
随着人工智能技术的崛起，传统媒体不能画地为牢、作茧自缚，应打破藩篱，主动开展新媒体的一体化运营，同时做好内容集成服务商，实现平台共享。
人机协同
新闻业的一些岗位会被机器人所替代，但新闻作品需要的是有感情温度、有人性的写作。
未来人工智能应该在快捷、计算、个性分发等领域发挥优势，让人工从一些繁琐的基础工作中解脱出来，以便在调查研究、深度报道、评论分析等方面生产更优质的内容，以取长补短。
面向未来，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。
参考文献
1. Harry Wu，人工智能潮起潮落，方向始终如一|数据科学50人·陶大程，2019
2. 邬学宁，邬学宁：未来30年人工智能将影响人类命运，2018
3. 吕 倩，
http://media.people.com.cn/n1/2019/0117/c424555-30563039.html ，2020.08.01;
4. 吴松延，人工智能对新闻业的影响与应对策略，超星期刊，2020.07；
5. 腾讯研究院等，人工智能，2017.11.
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