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人工智慧對新聞傳播領域的影響

北大胡師姐

北大新傳院研究生

專業從事新傳考研輔導6年

帶出百餘名學員成功考上北大等名校

滬江CCtalk年度TOP10名師

18北大新傳考研334真題:人工智慧技術對新聞傳播領域的影響,請結合案例談一下你的觀點。

答題思路

首先閱讀題目,划出關鍵詞:「人工智慧」和「新聞傳播領域」,考的問題是影響,自然聯想到機遇與挑戰,往往這時候我們還要加上自己對這個話題的展望。可以看到這道論述題的整體思路是比較明晰的,考生們一般可以想到的,並不是很難,關鍵是你的答案是否能在眾多試卷中脫穎而出。因此這道題目更多在於考察你對人工智慧的認識,對新聞傳播領域的界定。

AI是非常火的辭彙,但是你能不能言之有物,你有沒有留意平常熱點呢?新聞傳播領域很寬泛,但是你不能凌亂的堆砌你所知道的要點,這些點是受到人工智慧較深影響的方面,你沿什麼線索去整理呢?這些也是你答這道題要思考的。

案例!案例!一定要積累的足夠~最後你的回答是否可以升華到更高的層面?人工智慧作為一種顛覆性技術,分析它時可以應用一些學者關於技術的思考,回歸到技術與社會的關係。

為你準備的答案,僅供參考,相信你以後會寫出更好的看法~

一部人類的新聞傳播史, 即是媒介技術的發展史。

從1453年古登堡在萊茵河畔發明的金屬活字印刷引發首場人類通信技術革命, 全球首份報紙、1609年的《通告報》呱呱墜地起,人類也因此擁有「不出家門知天下事」的「千里眼」;20世紀初無線電波技術的出現,新聞插上無線電波的翅膀跨越崇山峻岭,人的聽覺能力得以延伸, 成為媒介科技造福下的「順風耳」。

當下,以深度神經網路為基礎, 結合雲計算、大數據及移動互聯網技術的人工智慧浪潮已經崛起,我們已經進入「互聯網下半場」———人工智慧化時代,技術將首次從物理空間對人體的延伸、邁向最終以取代人類大腦為方向的目標發展。這一媒介技術的時代性飛躍, 也給新聞業帶來全新的挑戰。

人工智慧是什麼?

人工智慧, 英文Artificial Intellegence, 簡稱AI, 實質上是一種具有機器功能的計算機系統, 起初是為了利用計算機模擬人腦而提出的概念。人工智慧的特徵可以從兩個方面來看, 一是「人工」, 一是「智能」。「人工」是指由人創造的。「智能」, 則涉及到其它諸如意識、自我、思維等等。

它的特徵也體現在用機器來模擬人的思維, 或讓機器具有與人類相當的智能。人工智慧的理念,簡單來說, 即是以人類的智慧研究、開發、創造出堪與人類大腦相平行的「機器腦」。這種「類人」化的智能技術, 嚴格意義上屬於計算機科學的一個分支, 即在計算機演算法基礎上, 進行大數據 (Big Data) 的收集、分類、清洗、評估、提取、分析處理與輸出, 不斷完成「自我升級」。

人工智慧對新聞傳播領域的影響

(一)人工智慧為新聞傳播帶來的新變化。

首先國際上各大新聞媒體組織方式正經歷著一場「轉型」。新聞媒體業進擊大數據新聞領域、成立數據新聞部。2009年3月, 英國《衛報》 成立全球首家數據新聞部;2012年12月, 美國《紐約時報》推出集文字、音頻、視頻、動漫、數字化模型;2014年英國廣播公司 (BBC) 設立「新聞實驗室」 (News Lab) , 並於2016年實現Open Media的數據采編系統測試並投入實踐。

其次對於新聞報道方式的影響:開啟了數據驅動新聞的全新時代。對於新聞業而言, 基於計算機輔助報道 (CAR) 形式、「使用和通過演算法來尋找和講述故事」 的新聞報道模式、計算新聞、機器人新聞、演算法新聞學、自動化報道等應運而生, 其核心均建立在以技術工具為導向的演算法思維之上。

基於演算法的圖像數據新聞正進入日常新聞報道領域,極具視覺衝擊力和互動效果的交互地圖與信息圖示迅速發展, 以數據圖形來進行信息表達與傳遞, 充分利用數據分析下直觀、有趣、超語言、大信息量的圖形優勢, 使受眾更為高效準確獲取所需信息, 香港《南華早報》對香港財政預算的報道、財經新聞網數據可視化實驗室2016年中國樓市的報道, 便是這樣生動的實例。

再次對新聞報道互動式體驗時代的來臨。從傳統新聞報道「我寫你看」的單向傳播模式, 到信息化時代的新聞雙向傳播模式, 再到人工智慧時代新聞的閱讀中互動式體驗不斷增強, 新聞報道對於讀者而言不再僅僅是內容的呈現, 還是體驗的過程。

例如, 2016年百度新聞上線最新版的「聊新聞」APP, 即只要點擊「聊新聞」的功能按鈕就可以向機器進行提問, 查尋所需新聞信息, 進行新聞深度閱讀。人工智慧甚至會在互動過程中不斷收集用戶感興趣的內容信息, 再根據其興趣點進行更為精準、個性化的新聞分發與推送;同樣, 以沉浸(Immersion)和在場(Presence) 為核心概念的虛擬現實 (VR) 、增強現實 (AR) 等可視化技術的發展與應用, 更是給讀者帶來了全新的沉浸式新聞事件體驗。

最後,「機器人寫稿」開始在各大新聞媒體網站上加速布局。寫稿機器人的優勢在於對信息處理的超強能力。通過對大量數據資料的快速收集、加工與整理, 再按照文字模板編製而成的新聞稿, 目前已廣泛見於財經資訊及體育新聞上。

例如, 2017年8月8日, 九寨溝突發地震, 中國地震台網機器人記者僅用25秒完成從稿件撰寫到分發的新聞報道全流程。與傳統記者相比, 機器人寫稿的優勢還在於可以根據網路點擊的數據活躍度, 瞬間篩選出下一個熱點信息進行新聞合成與推送。

(二)人工智慧給新聞傳播領域帶來的挑戰:

首先人工智慧技術使新聞機構和記者的工作面臨被取代的危機。當演算法實現逐步優化, 人工智慧通過用戶瀏覽行為數據能準確將個性化、聚類化、標籤化的新聞信息投送給不同的新聞受眾群體, 大量的傳統新聞機構還有存在的必要嗎?

事實上, 基於這種個性化新聞定製的「世界上第一家沒有記者的新聞媒體」即美國移動新聞服務運營商News Republic已然產生, 並與全球超過1650家新聞機構建立了合作關係;當「寫稿機器人」成功落地福布斯網站、美聯社、彭博社、《洛杉磯時報》《今日頭條》等各大媒體, 人工智慧有可能在未來的階段實現從弱人工智慧 (Top-down AI) 到強人工智慧 (Bottom-up AI) 的升級,屆時人類記者的優勢將受到更嚴重的挑戰。

其次對新聞專業主義價值觀的衝擊。人工智慧技術給新聞業帶來的變化, 不僅限於大數據所帶來的衝擊, 更加涉及對整個新聞行業的立足點———專業主義價值觀的挑戰與質疑。在「新聞是對新近發生的事實的報道」的定義背後, 實際承載著新聞從業者本身所肩負的人文關懷、社會告知與權力監督等使命。

然而, 人工智慧的技術運作邏輯是「一切皆可量化」, 在「演算法」邏輯思維下, 其得出的數據結果只會造成「主體建構被抹殺」和「生活意義被取消」 ;同樣, 當下的人工智慧只會根據新聞的閱讀點擊率去判斷該新聞的熱點價值, 而不會像傳統新聞記者那樣, 會以秉承新聞作為「社會公器」的專業主義視角, 去進行社會新聞的選取與生產。

再次對新聞時效性的衝擊。時效性是新聞報道的生命線, 是新聞存活及構成新聞價值的重要條件, 但媒介技術一日千里的發展使人們的時間觀念產生根本性的變革, 「機器人寫稿」的出現, 則使得人類記者在新聞報道「時效性」上更是望塵莫及。

2015年5月, 美國國家公共電台 (National Public Radio, NPR) 駐白宮資深記者Scott Horsley與美聯社機器人編輯Wordsmith進行了一場寫稿比賽, 就同一家餐飲公司新鮮出爐的財務報告進行短訊報道。結果Wordsmith僅用2分鐘就完成整篇報道, 而Scott Horsley則用了7分鐘———哪怕在文章質量上略勝一籌, 與人工智慧強大的信息收集、整理能力與快速套用新聞模板的寫稿速度相比, 人類記者在新聞報道的「時效性」上註定輸給了人工智慧。

最後對新聞「客觀性」的衝擊與「後真相」時代的來臨。客觀性新聞原則是新聞工作的準則與依據, 由此衍生出的「新新聞主義」、調查性報道、精確新聞學、公民新聞學等系列學說, 更代表了業界學界對新聞客觀真實性的不懈探索與追求。

然而, 「後真相」一詞近年來的不斷閃現, 無疑對新聞報道客觀性的基本原則產生動搖。技術促進了人的延伸與連接, 通過網路聚合相同興趣、觀點、情感、價值觀的個體, 並以此形成網路社群。人工智慧技術「個人定製」的推薦系統的出現, 更是利用演算法機制精準地生產和推送信息,,不僅滿足用戶個性化、社群化的信息興趣和需求, 而且還加固了社群, 使成員生活在「信息繭房」之中, 不斷強化其各種認識偏見, 最終進一步加劇了「後真相」時代特徵。

(三)人工智慧時代,新聞的出路

首先探索人機相互補充的模式。是通過人體與非有機計算機設備結合形成新一代的「半機械人」 (Cyborg) 以順應人工智慧時代的發展潮流, 還是不斷探索機器人永遠無法模仿的、人類「獨有」的靈性領域。

其次「慢新聞」理念。在媒體技術不斷發展、機器人寫稿一秒傳千里的「快時代」的當下, 「慢新聞」的理念已經得到一些專業媒體的推崇。新聞界不能單純為了追求速度而氣喘吁吁地往前趕, 而是想要精心打造一套成熟的編輯理念。「快」是屬於技術的時間;「慢」節奏是屬於人的時間。

「慢新聞」留給人類記者來做, 以推出更具思想深度與人文厚度的新聞產品與以「短平快」見長的機器人新聞稿並存。

最後維護新聞本身的「客觀性」,新聞記者需要承擔更多責任,提供可靠的、系統的、「慢新聞」式的深度報道。

因此, 「後真相」時代的來臨對新聞解讀的專業度、權威性和公信力提出了更高要求, 它不僅可以衍生出更高的公眾參與度和媒體品牌忠誠度, 也直接決定了用戶為「真實有深度」的內容付費的意願和花費在獲取新聞內容上的時間。

參考文獻

徐來 黃煌《「新聞是什麼」人工智慧時代的新聞模式演變與新聞學教育之思》

全球傳媒學刊 2017年12月

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