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“人工智能+媒体”落点何处

2017-11-09 11:03:05

来源:青年记者2017年10月上   作者:张意轩 雷崔捷

摘要:  25秒能做什么?  2017年8月8日21时19分,四川省阿坝州九寨沟附近发生7 0级地震。地震发生后的约18分钟后,即21时37分15秒,中国地震

  25秒能做什么?

  2017年8月8日21时19分,四川省阿坝州九寨沟附近发生7.0级地震。地震发生后的约18分钟后,即21时37分15秒,中国地震台网的机器人便自动编写稿件,仅用了25秒就发出一篇540字的稿件,配发4张图片,并向媒体推送。①

  对于人类记者来说,25秒,可能还不够打开设备敲下第一行字,而人工智能就已经完成了数据挖掘、数据分析、自动写稿、配发图片、推送内容的全过程。

  “互联网预言家”凯文·凯利提出,人工智能将是未来20年最重要的技术。②对传播领域而言,迎接变化已成为必然。有学者就不无担忧地指出,传统媒体如果不抓住人工智能的发展潮流,将遭遇新技术发展的“降维打击”,③成为被人工智能率先颠覆的行业。

  AI来了,记者和编辑要失业了?

  人工智能来了,记者和编辑会丢掉饭碗吗?回答这个问题,首先要来看人工智能正在哪些方面应用于传媒领域。

  就目前来看,机器人写稿、智能新闻推荐,是最为人所知的人工智能从事传媒行业的应用。但人工智能对媒体从业者的影响,绝不限于此。

  (一)内容生产

  1.新闻写作机器人。2015年5月,美国国家公共电台的驻白宫记者、商业记者Scott Horsley与美联社机器人记者Wordsmith进行了一场新闻写作领域的人机大战。尽管Scott Horsley的稿子因其温度与想象力仍然赢得了近十倍于Wordsmith的拥趸,但后者仅用2分钟就写出了稿子。

  Wordsmith由Automated insights开发,被美联社采用后,它每季度要写接近3700家公司的财报。除了Wordsmith,国外还有不少公司在机器人写作方面取得进展。西北大学新闻系和计算机系共同研发了Narrative Science,专注拟人化输出,产品被应用在Forbes等网站。

  在国内,2015年9月,腾讯推出写稿机器人Dream Writer,发布首篇稿件《8月CPI同比上涨2.0% 创12月新高》。此后,Dream Writer持续发布新闻稿件,截至2016年第三季度,数量已达4万篇。④此外,新华社“快笔小新”、今日头条“xiaomingbot”、第一财经“DT稿王”、广州日报“阿同”、南方都市报“小南”,也都是此类产品。

  概言之,目前,新闻写作机器人主要适用于生成规范化、模式化、重复性高的新闻,以财经、体育新闻为主,形式多为快讯、短讯和财报。与人类记者相比,写作机器人有三点优势十分明显:

  一是速度快,能够确保新闻时效。通过引入机器学习,新闻写作机器人写作提高了新闻信息生产环节的自动化水平,采编发流程实现极大提速,一些机器最快的写稿速度甚至可以达到毫秒级别。

  二是产量高,能够满足长尾需求。《纽约时报》的机器人Blossom每天推送300篇文章,Automated Insight在2014年生产了10亿条新闻。⑤新闻产量实现量级跃升,强势覆盖一些传统媒体因人力不足无法报道、因关注度低不会报道的内容,可以相对较低的成本满足人们对于新闻信息的长尾需求。

  三是学习能力强,能够不断“进化”。新闻机器人可以通过不断吸收媒体大量稿件、熟悉语言风格,不断改进以适应不同需求。而且机器人不知疲倦、 尽职尽责,可以每天工作24小时不休息,也不会产生负面情绪与职业倦怠。

  2.新闻聊天机器人。“您好,我是两会智能客服机器人小端,很高兴为您服务!”2017年“两会”期间,人民日报客户端的首页右下角出现了一个方头方脑的小机器人,用户可以向它提问关于2017年“两会”的问题。

  据不完全统计,今年至少有12家国内媒体在“两会”报道中推出15款智能新闻机器人,呈现形式多为在自己的新闻APP或微信公众号中嵌入聊天机器人入口以及形态各异的实体机器人。这些聊天机器人,可以完成文字、语音、图片形态的交互问答,推送两会热点,并助力记者完成访谈。

  聊天机器人的核心技能在于语音识别,基于大数据和算法实现交互。近年来,国内外互联网公司均推出了各自的聊天机器人助手产品,包括苹果“Siri”、微软“小娜”和“小冰”、百度“小度”等,并逐步实现场景化的应用。具体到传播领域,在国外,Facebook构建了移动聊天应用Messenger机器人平台,纽约时报、华尔街日报、CNN等媒体都在该平台上开发了自己的机器人。2016年美国大选报道中,这些聊天机器人采访选民,开展民调,推送选举结果预测和选举新闻,用户参与广泛。

  新闻聊天机器人一方面可实现与用户的动态交互,并在后台持续搜集用户对资讯的反馈,让媒体与成千上万的读者建立“一对一”的关系成为可能;另一方面,也可以协助记者和编辑更为便捷、智能地完成自己的工作。

  3.智能“剪刀手”:短视频剪辑自动化。目前,短视频正处于风口,海量视频在各大平台媒体生成、传播。巨大的市场需求下,智能“剪刀手”应运而生。2016年,IBM人工智能系统Watson为惊悚电影《Morgan》剪辑了一条预告片。梨视频也从国外引进了智能剪辑软件Wochit,在遇到需要快速剪辑的国际新闻选题时,就可使用这一软件提供的“模板”,调用媒体库中的视频素材,快速制作视频。

  4.人工智能还能在内容生产的上下游环节辅助采编人员开展工作。在信息采集方面,无论是数据资源,还是图片资源,通过自动监测多种来源,人工智能都可进行智能化采集,并对信息实现高度规模化处理。如《华盛顿邮报》写稿机器人Heliograf就能够提醒记者它从数据中发现的异常现象,发掘潜在的独家新闻。令记者感到头疼的采访录音整理,也已可以通过语音识别产品,如科大讯飞等应用,迅速实现音频转文字。

  在内容呈现方面,人工智能还可以帮助记者和编辑进行数据的可视化操作,如美联社Wordsmith平台可以对数据和图表实施双向智能转换。

  在新闻事实核查领域,人工智能同样有所作为。如华盛顿邮报的事实检查工具Truth Teller,可以通过全程记录新闻报道中的文字、语音等信息,与“打假”数据库进行对比,一旦发现异常便会发出警报。

  (二)内容分发

  “你关心的,才是头条。”今日头条的这条广告词,已经为人所熟知。同样正在被快速使用的,是人工智能在内容分发方面的应用——根据用户特征进行个性化的内容推送。

  当前,资讯信息分发模式主要存在三种主要形态:媒体专业编辑、社交关系传播、算法推送。

  媒体专业编辑分发最为传统,由专业编辑判断信息价值,以人工编辑的方式策划、编排、组织内容,规划信息流的排序和呈现方式。较为组织化,社会属性强,传统媒体的新闻APP主要采用这种模式。

  社交关系传播则是借由平台,由用户根据关系链,通过如相互关注、订阅账号等行为,形成信息流,借助转发、评论、点赞等社交功能,可以强化一些内容的影响力,同时平台会对流量进行一定引导,微信、微博是这一模式的主要代表。

  算法推送是三种模式中最为年轻的,依托大数据和算法,根据用户的兴趣爱好、行为习惯、浏览历史等聚合内容并推荐给用户,并在分发推送后,再次观察用户行为,进一步调整推荐内容。这个动态过程不断循环,使得资讯信息与用户需求的匹配度趋向精准高效。今日头条、一点资讯、天天快报等是这一模式的典型产品。近年来,算法推荐不断升温,百度、腾讯、网易、搜狐等头部信息分发企业已纷纷加入算法推荐行列。第三方研究机构数据显示,2016年,在资讯信息分发市场上,算法推送的内容超过人工推送,获得高于50%的占比。⑥

  事实上,在当前的媒体环境中,竞争以平台为基础,拼的是服务和生态,单纯依靠编辑、社交、算法三种分发模式中的某一种,已不能满足竞争的需求:仅依靠人工编辑,效率偏低,不能满足信息需求;仅依靠社交,容易形成“信息茧房”和回音壁效应,导致信息封闭;仅依靠算法,则难以兼顾媒体的社会责任和价值观引导,“标题党”、口水文章泛滥,有价值但不一定受关注的内容被错过,用户陷入兴趣孤岛,机构也可能为了点击率,打起“擦边球”,过度满足人们对于色情、暴力、犯罪等“黄色新闻”内容的需求。因此,采用有所侧重的“三合一”分发模式是较为科学的策略,也已成为资讯类新闻客户端等信息分发平台的常见打法。

  (三)比对能力:人力VS人工智能

  就目前来看,将人类工作者和人工智能两者能力进行比对,可以得出以下结论:

  在较为简单和重复性、模式化的工作层面,人工智能的工作速度和产量已经对人类媒体工作者形成超越,在效率和成本方面的优势明显。

  但在现有的机器学习能力下,人工智能还没有办法和一流的人类记者、编辑在复杂写作上相竞争,在创造力、想象力和思辨力、判断力上相抗衡,情绪、情感、思想等较为微妙且难以量化为数据的要素,也决定了AI暂时无法直击“痛点”,在传媒行业完全取代人类。当然,也不能小看人工智能的深度学习能力,其升级进化还在不断推进。

  大佬们都来了,媒体又要掉队了?

  2017年年初,美国哥伦比亚大学新闻学院托尔数字新闻中心发布报告《平台新闻:硅谷如何重塑新闻业》。报告提出,社交媒体和科技公司对美国新闻业影响极大,甚至超过了从纸质媒体向数字媒体转变的影响。新闻机构传统的消息发布和出版职能正在被社交媒体和科技公司快速“接管”,后者现在掌控着受众看到什么、注意力在何处,乃至何种形式和类型的新闻会受到欢迎。⑦

  相比具有人力、物力、流量优势且已在人工智能+媒体的道路上大踏步前进的互联网公司,新闻媒体起步较晚且在技术、资金等方面都不占优势。鉴于人工智能带来的革命性影响,某种程度上,传媒行业正进入“极限挑战”模式,新闻媒体必须正视自身在这一最新潮流中的后发位置,采取措施积极应对。

  (一)新闻媒体存在先天不足

  1.资金、技术等关键资源弱势。人工智能研发周期长、研发成本高,需要资金和技术人才的高投入,而这两方面,恰恰是传统媒体的劣势。

  社交媒体和科技公司的新闻资讯服务产品有着传统媒体难以匹敌的强有力资本支撑。如百度以“all in”的态度发展人工智能,在过去的五六年间已投入200亿元人民币。对人才的争夺也在不断升温,根据领英的数据,过去3年,仅通过领英平台发布的AI职位增长近8倍。

  相较而言,新闻媒体以人工编辑职位为主,技术储备本来就相对不足。再加上资金实力和体制等多重原因,很难直接引入高水平的AI人才和在这一领域进行大规模投入。

  2.大数据累积少,“致命一环”缺失。人工智能的基础是大数据,要实现“AI+News”的最佳匹配,离不开对于用户数据的积累和挖掘。

  目前,在移动端上的应用TOP20中,9家来自拥有微信、QQ海量社交用户数据的腾讯,5家来自拥有淘宝、支付宝消费与交易信息的阿里巴巴,2家来自提供信息搜索、连接信息与服务的百度,这3家科技公司通过超级平台实现了对用户的大范围覆盖,能够最大程度地沉淀用户数据。⑧相比之下,国内的大多数媒体在用户数据积累方面存在先天不足。少数传统新闻媒体客户端或许在自己的平台也有数量不小的用户,但由于技术水平或意识不足,此前也缺少对用户数据的分析和挖掘,并未为AI时代的发展打下良好基础。

  (二)克服创新焦虑,冷静选择发展路径

  在PC互联网时代的媒体转型过程中,国内媒体纷纷将自己生产的内容“上网”,门户网站通常能够免费、或以较低的打包价,获得并发布这些内容。这给门户网站带来了流量和广告收益,却没有给传统媒体带来跨越式发展。

  进入移动互联网时代,人工智能技术助力新闻媒体转型升级,但同样的事情似乎还在发生。媒体不过是再把自己生产的内容发布在微信、微博和今日头条等APP上,并根据不同平台有针对性地进行内容创作与分发,却难以建成属于自己的入口级平台,将流量和数据拱手让人。

  眼看着要在同一个坑跌倒两次,新闻媒体应该及时调整策略,通过合作、投资等方式参与到人工智能+媒体的主场,而不是枯坐在冷板凳干着急,尽可能地补齐短板,利用好后发优势,盘活已有的用户数据,同时继续提升自身在内容生产领域的实力,把好版权关,提高在内容市场的议价能力和话语权。

  当然,在创新中,还需要警惕盲动和“假创新”。当下,由于创新焦虑,一些媒体选择了炒作徒有其表的“黑科技”和不断推出冠以全新概念的“试验品”。匆忙上马项目,不仅消耗了有限资源还难以取得回报,更有可能因此浪费巨大的机会成本。这些对新兴技术“应激过度”的产物,媒体业应保持足够的警觉,没有实际价值的“畸形儿”很快就会被抛弃,还念歪了创新经,阻碍抓住人工智能风口的有限机会做出真正的改变。面对步伐紧凑的科技创新,媒体机构要保持淡定和耐心,克制住速成和放弃两大冲动,“往大处想,从小处做”,找到现有业务体系中能够通过新技术解决的痛点,逐一击破。

  实现惊险一跃:人工智能给媒体带来的新机遇

  清华大学新媒体研究中心彭兰教授有一个论断:“我们正在进入智媒时代。”在彭兰看来,智媒时代的三个特征:万物皆媒,智能机器在某种意义上都有可能媒体化;人机共生,当人和智能机器会形成相互协作,带来全新的业务模式;自我进化,在深层次互动之间,人对机器的驾驭能力,以及机器对人的感知能力、领悟能力会相互促进。⑨

  在智媒时代,媒体站在传播者的角度观察传播的五要素,会发现两个层面的深刻变化。

  第一层面的转变发生在传播内容和传播渠道。当前内容市场空前旺盛,用户需求“升维”,远超大众传播时代的想象,内容被嵌入更为广阔的社会生活场景中;内容生产和内容分发在工作流程上有明显的分离趋势,但在工作逻辑上联系更为紧密,相互促进,相互依存。

  第二个层面的转变是受众、反馈这两个要素将统一于大数据,为算法和人工智能的深度学习提供“养料”,不断完善机器对人的感知和领悟。受众的自主性选择和个性化需求越来越受到重视,反馈环节得到强化,甚至成为必需品,并获得积极响应。

  设想未来,在人工智能构建下的全新媒介生态中,媒体的角色将从传播领域的生产者、控制者“进化”成为社会生态的服务者、共建者。从媒体向智媒的惊险一跃,新闻工作者们或许会延续人类的创造力优势,与机器协作生产并分发更具情感力度、思考深度、人性温度的优质内容,或许会跳出人类视角,转型为机器生产制定规则和维护秩序的“元新闻人”。人工智能的潮流已无法逃避,媒体行业如何实现自身“进化”的惊险一跃并稳稳落地,未来的路还很长。不想被机器淘汰,媒体从业者们也需要拥抱人工智能,迭代更新,升级自我。

  注释:

  ①东原:《期待机器人“写”出更精彩的抗震故事》,《北京青年报》,2017年8月11日

  ②叶静宇:《凯文·凯利:未来20年创业的方向就是将人工智能应用于某个领域》, http://www.jiemian.com/article/943213.html.20161107,2016年11月7日

  ③何慧媛 贺俊浩:《人工智能时代,媒体如何创新转型——“人工智能与媒体未来”研讨会综述》,《中国记者》,2017年第2期

  ④腾讯网企鹅智库 清华大学新闻与传播学院新媒体中心:《智媒来临:2016中国新媒体趋势报告》,http://tech.qq.com/a/20161115/003171.htm#p=1.201611,2016年11月15日

  ⑤《“快笔小新”和她的伙伴们》,http://news.xinhuanet.com/newmedia/2017-04/25/c_136199280.htm

  ⑥易观:《中国移动资讯信息分发市场专题研究报告2016》,2016年8月16日

  ⑦王悠然:《信息控制权从少数人转向大众 社交媒体正在重塑新闻业》,《中国社会科学报》,2017年4月14日

  ⑧Trustdata:《2017年Q1中国移动互联网行业发展分析报告》,http://www.199it.com/archives/585976.html,2017年4月25日

  ⑨智春丽:《人工智能,内容生产者的敌人还是伙伴》,《青年记者》,2017年7月上

  (张意轩:人民日报社新媒体中心主编;雷崔捷:人民日报社新媒体中心编辑)

来源:青年记者2017年10月上

编辑:qnjz