BBC＆半島電視台數字領袖：道德規範混沌之時，並無AI焦慮

如果以後可以通過無人機把機器人投入戰區，報道戰場一線最新資訊，那個時候，我們又該如何討論關於機器人記者的新聞倫理呢？

機器人可能還需要再修鍊幾年，但現在，與之相關的討論已經開始——至少，在新聞行業關於AI技術的討論不在少數。本月初，在半島電視台的未來媒體領袖峰會上，一群媒體以及機器學習領域的專家圍繞「如何構建人工智慧的道德標準」展開討論。本期全媒派（ID：quanmeipai）受權編譯哈佛尼曼新聞實驗室（Nieman Lab）一文，帶來專家的見解。

提問：AI道德規範如何在新聞業落地

無人機能把機器人扔到戰區去做報道嗎？機器可以不用吃飯休息，卻無法理解當下發生的事情，無法理解人與兵器之間的關係——致我們未來的同事。

——Morwen Williams （@morwenw），2018.3.5

AI的道德規範是在卡達的會議期間探索的幾個主題之一，關注點主要落在數據安全、雲計算以及人工智慧如何自動化並增強新聞工作，正如Mohamed Abuagla所言：「數據已經變得比石油更有價值。」

AI已經滲透到傳媒業中，從鋪墊故事發展到審核評論，AI的應用無處不在。機器人戰地記者可能仍是一個不成熟的想法，但是隨著機器學習演算法的日益加強，人工智慧的更新換代正以驚人地速度出現。雖然機器比人工更能提高效率，但在像新聞這樣以人為中心的領域，新聞編輯室如何才能將AI的道德規範付諸實踐呢？

BBC新興技術和戰略方向主管Ali Shah闡述了他對新聞領域AI應用的道德準則的看法，半島電視台數字媒體執行總監Yaser Bishr也分享了他對AI在新聞業的未來的一些思考。

BBC：要讓人們意識到AI產生的影響

在他的主題演講和隨後的小組討論中，Shah向聽眾介紹了BBC與人工智慧相關的業務及其產生的用戶影響。他說：「我們總是對機器學習做出評判，實際上我們真正需要做的是對人的能力做出判斷。我們需要反思的是，把這項工作交給機器是對的嗎？當我說要增強某個部分的作用時，我實際上是在強化哪種價值判斷？」

Shah解釋了BBC在拍攝時如何使用AI來調整拍攝角度和剪輯，如何更快速搜索記錄下來的數據，如何在BBC的在線播放器上滾動字幕建議用戶繼續觀看。BBC和微軟也都嘗試了語音界面人工智慧。但他強調，這些人工智慧是在幫助實現自動化，可以增強和放大人類記者的工作，而不一定是替換或取代記者，「因為機器學習並不能解決我們面臨的所有問題。」他說。

BBC是世界上最受信任的新聞品牌之一，但Shah指出，BBC需要在組織信任和個人機構信任之間保持平衡。「我們將不得不在功能、有效性以及它在社會和業務中所扮演的角色之間取得平衡。」

他還談到培養AI設計工程師和預期用戶的必要性：「記者們在報道這個話題方面做得很出色，但我們作為從業者的工作就是把這些都告訴用戶，讓他們知道機器學習和人工智慧對他們產生過什麼影響。」BBC曾發布過有關人工智慧技術的解說視頻。他說：「我們應該始終記住，媒體是人們理解現代世界的『把關人』。」

「AI的應用改變了我們的行為，我們的決策受到影響，社會規範也發生變化，但我們必須自主地意識到這些機器學習對我們產生的影響。」@Ali Shah #未來媒體領袖峰會#。

——半島電視台(@AlJazeera)，2018.3.6

Shah說：「這不是要放慢創新速度，而是審慎地考慮到底哪些問題才是關鍵。選擇一個合適的節奏很重要。」

半島電視台：要加速制定AI道德規範

Bishr是半島電視台AJ+新媒體實踐的負責人之一，他還利用Facebook平台將粉絲聚集到半島電視台的Jetty播客網路上。他也強調，我們需要謹慎對待人工智慧。

Bishr說：「我們在AI領域所經歷的進化速度，已經一騎絕塵。」他談到了這項技術的巨大進步，「都在說創新，但我認為，有關規範政策的討論也應提上日程，跟上創新的發展速度。」

在與微軟的Rainer Kellerhais，卡達計算研究所的Ahmed Elmagarmid以及Shah的交流中，Bishr再次強調人工智慧演算法容易禁錮人，並舉了微軟的Twitter機器人作為例子，來說明AI存在輸入和輸出偏倚的風險。他說：「風險不僅存在於機器的訓練過程中，而且在機器的執行過程中。」

「在新聞、信息生產的過程中，一定程度上會存在偏見，因為信息是由人類收集的，因此存在編輯干擾。」

——半島電視台（@AlJazeera），2018.3.6

Elmagarmid反駁了Bishr對AI發展速度的擔憂：「事物在運動，但運動是連續且有過程的。」他平靜地說，「我們有時間去適應它，我們有時間駕馭它。我想如果我們回顧工業革命，回顧蒸汽機的發明，會發現這其實是一樣的過程，因為人類總是認為新技術存在威脅。」

Elmagarmid對AI充滿希望：「AI發展到一定程度，你就不是簡單地擁有一個編輯部，而是擁有一個更好、更高效、更聰明的編輯部。」

但Bishr依然反對：「人工智慧無法跟工業革命相提並論。」他補充道，「我們現在並不急於使用AI。」

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