人工智能与新闻媒介的传播机制融合探究_马慧.pdf

99传播研究人工智能与新闻媒介的传播机制融合探究马慧大数据、算法、5G通信，以人工智能为代表的技术力量，对媒体进行了全面的重构。媒介构建了一种“智慧媒介”一体化体系，使得以往的“链”式的新闻生产方式发生了巨大的变化，“素材采集、内容生成、内容产出”等过程被人工智能技术所渗透，智能化的信息生产模式正在成为主导趋势。数据新闻、视觉新闻、算法推荐新闻等给使用者提供了更加多样化的新闻体验。特别是5G技术的到来，使新闻业的生产力前所未有地提高，VR/AR的能力大大提高，对新闻的情景构建也更加关注，“云生产”已经实现，新闻的各种新形式也随之呈现出来。更重要的是，高质量、全面的媒介人才越来越被传媒所重视，而新闻媒体人机之间的协作已经是一种必然趋势。关键词：人工智能；新闻媒介；传播机制；融合探究一、绪论随着人工智能技术在新闻生产中的特殊运用，传统的新闻生产模式和生产手段都出现了巨大的变化，智能化、自动化、场景化已经是当今信息产业发展的一个重要特点。5G、大数据、算法、虚拟现实等技术与AI技术的融合，使新闻内容呈现出多种新的形式，从而使读者获得更多的信息服务。在这一过程中，新闻生产者的成员结构、角色也发生了变化。然而，基于大数据、云计算和人工智能技术的智能化传媒的兴起，给整个新闻产业的发展造成了巨大的冲击。它既包含了技术上的信息风险，新闻制作中的道德风险，也给新闻生产者带来职业危机。在信息技术日益深入的今天，如何准确地把握信息传播中存在的各种问题，并提出相应的对策，成为学术界和实务界的普遍关切。为此，进行深层次的探讨是十分有意义的。二、人工智能和新闻媒介传播的融合（一）历史分析。媒介即是信息，新媒体呈现信息的方式也更加丰富。人工智能在新闻领域的运用，比如机器人的新闻写作，比如新闻线索的挖掘，比如AI新闻主播，对传统新闻局限进行了突破。就拿新闻主播来说，1978年1月，随着中央电视台新闻联播开播，新闻主播这一职业出现在大众面前；到上世纪90年代，中央电视台一系列知名电视栏目开播，涌现出了许多明星主持人，这是中国电视新闻主播发展的一个里程碑；2000年后，主持人品牌化成为电台、电视新闻节目吸引观众的王牌。进入21世纪，人工智能技术发展提速，2018年中国出现首款人工智能机器人来播放新闻，自此，AI主播在新闻领域频频登上舞台，人工智能技术与新闻深度融合，成为媒体智能化升级的重要成果。如央视财经的AI主播“姚小松”，由央视财经频道和搜狗公司联合推出，他可以实现24小时不间断播报新闻，几乎不会出现口误等差错，且能在较短的时间内完成大量的新闻报道，打破了新闻报道所需要的时间与时效性之间的矛盾。人工智能新闻在动态上，是人们内在要求更快速、更全面的新闻报道的延伸。从效果上来看，它打破了传统记者数量、时间和精力的局限。（二）应用理论。媒体技术的发展是人们感知的一种扩展，比如，电视就是一种“看”和“听”的扩展。但是，这一扩展是不平衡的，因为每个媒体技术都只是扩展了人类特定的感觉，而不是所有的感觉。“迎合人性”就是为了满足人类的天性，而AI的信息发布也正是这样，他们从最底层的人类角度来满足人们的需求。人类被束缚在一个被本能所创造出来的“茧”里，这个“茧”的危险并不是来自于“封闭”，而是来自于“直觉”的“选择”，忽略了“理智”所需的“知识”。传媒发展中的人性化趋向应当更加具有内涵，而不能仅限于感性的重新均衡。在这一点上，作者认为，在人类情感发展过程中，既要达到人类情感的重新均衡，又要在人类本性的指导下，才能使人类的情感得到健全，从而达到人类的合理发展。每个媒体技术都是对前一种媒体技术产生的问题进行弥补，然后再将其揭示出来。但是，在网络社会中，AI新闻的价值主要体现在技术上，网络上内容提要2023年第7期采写编100传播研究所出现的信息爆炸等问题，还没有得到很好的弥补，随着MGC进入到了信息生产者的行列，信息的爆炸性问题更加严重，信息茧房、假新闻等问题也随之显现，这些都是媒体今后要研究的问题。三、人工智能新闻生产分发体验模式创构（一）人工智能赋能新闻生产。“人工智能+人才”是新时期的一种新型的信息生产方式。比如，人工智能新闻能够利用传感技术对新闻资讯的源路径进行三维优化。感应器是基于物联网的，它可以覆盖在穿戴设备、物联网、智能芯片、无人机、卫星等领域，并将其反馈给各大媒介。感应性的报道增加了客观真实性，真实地反映了真实的事件；增强了新闻报道的时间和空间的间隔。通过对感应器收集到的数据进行技术处理，可以预测未来的新闻。作为一种生产因素，将感知技术融入到新闻生产过程中，不仅提高了新闻的获取效率，而且还对新闻的生产方式进行了重构。（二）从人到物扩充信息来源边界。传统的新闻媒介多数情况下会形成生产出版的衍生链，比如报纸的生产和出版是密切联系在一起的，报纸一旦出版，就可以立刻通过不同的途径分发给大众，但是因特网的出现，使报纸的制作与发行体系首次分开；门户网站和搜索引擎成为了信息传播的主要渠道，它们通过采集和传播传统媒介所产生的信息，将其传播到自身的网络上，以此来吸引受众的关注，进而产生业务收益；社会化媒介的兴起使得网络传播成为了一种新型的传播方式；各种媒体平台都有发布消息的能力，提供各种信息发布、销售等业务。在AI技术得到发展的今天，由于算法的广泛应用，使得各种媒体发布的方式都在互联网时代步入了一个全新的阶段。前面已经提到，媒体发布平台是信息发布的终端，也是发布的始端，它利用网络技术将人和信息进行链接。在某种意义上，媒体的传播和使用者的服务是有重叠的，比如各种智能手机的软件，它们既是媒体的发布者，又是信息的接受者。四、人工智能赋能新闻媒介传播存在问题（一）新闻生产系统：新旧生产力的冲突。在新、旧生产率的转换中，存在着数据霸权、隐私入侵、假新闻等诸多问题。在人工智能的世界里，通过感应器收集到的数据，已经破坏了新闻工作者和消息来源的联系。首先，通过传感器收集信息，容易存在没有经过许可、或是一次许可的问题，也就是说，许多传感器没有经过使用者的许可就收集了使用者的资料，或只在一次被许可之后，就不再发出任何警告；其次，收集到的资讯不会让使用者感到“安心”。这正是个人隐私问题的本质，也就是由新的资讯收集力量所引起的一场社会矛盾。在这一矛盾中，媒体、用户、技术、资本四个方面都有利益关系，而用户又是信息来源。媒介在获得使用者资料时，必须以使用者的资讯为材料，面对使用者的压力，也就是“个人隐私权”之争；媒体要想获取新的市场，必须有资本和技术的支持，这就是技术与资本之间的紧张关系，也就是所谓的“信息垄断”。（二）新闻分发系统：算法分发及其后果。人工智能时代，信息发布的对象就是人类，而算法则会根据不同的方式来分配信息。但是，该方法无法完全复刻出算法的设计者和用户的意愿，而且，从一开始，该方法就存在着设计者的主观偏好。根据现有的研究成果，多数算法分布方法具有清晰的参量和可阐释性。可阐释性的意思是，人类能够看到“黑盒”的内在，了解一些平台的规则是怎样进行判断的。不过，还有很多平台并没有将自己的发布方式公布出来。如果在这种平台上发布的规则是无法解释的，那么就说明算法会根据自己的意愿向特定的用户发布特定的信息，而用户却无法了解算法为何做出这样的决定。（三）新闻体验系统：新体验与新问题。信息超负荷并非只存在于人工智能的新闻中，自图书问世之后，曾有人说，图书会造成人类的阅读负担，随后，报纸、电视、网络等媒体形式相继问世，也论证了这一观点。针对网络内容超载问题，目前主要的办法是“适度断连”，但这并不是一种可行的方法。此外，为了能够实现这一目标，可以采取一些特定的限制性手段比如自动过滤，让使用者无法在网络上搜索到大量的数据。当使用者的媒体素质提升后，资讯超载问题就会迎刃而解，可怕的是当内容超载的时候，容易出现劣币驱逐良币的问题。从这种角度来看，我们可以把网络环境下的信息质量问题看成是信息体验体系集成的一种异化。在一个社会制度里，作为一个整体的系统，它必须与其他系统进行有效协调，以确保整个系统的正常运行。五、人工智能赋能新闻媒介传播优化策略（一）新闻生产系统：多利益主体间冲突的优化策略。新闻产品体系中的矛盾主要有两种：一是人力与机械的矛盾，二是人力与人力之间的矛盾。人力与机械的矛盾包括隐私问题、记者的工作问题、人力验证和机械验证能101传播研究力的矛盾；人力与人力的矛盾主要有“机器人”的原创版权问题以及“媒介”的存在问题。解决隐私问题，主要有以下几种方法：第一，以合法的形式对使用者的资料进行收集，而在收集的过程中，只能收集到特定的数据，并且要遵守相关的规则，并对使用者的个人资料进行严格保密，以防止因资料泄露而造成危险。二是探讨利用新技术来弥补因收集到的资料而导致的缺陷，如该技术能够清晰地获取资料，以及保护使用者的个人隐私。乍一听似乎有些自相矛盾，但就现阶段而言，区块链技术是一个值得深入研究的领域，它能够确保收集到的数据的真实性和可靠性，并且能够保护被收集者的匿名。记者的工作问题，实质上是“人机”之间到底是“耦合”还是“替代”问题。这个问题主要有以下几种解决方案：第一，在新闻编写层面，记者可以在如体育、金融等简单、重复的新闻报道中退场，将空间留给人工智能去发挥，而记者可以向新闻调查、人物采访等深度新闻领域开辟疆土，这样“人机”双方可在各自擅长的领域充分发挥优势。第二，在新闻发稿层面，记者可以在机器人编写的原始素材上面，充分发挥人的优势二次加工，加强对新闻的审核验证以及舆论引导功能，在这点上，人工智能永远无法替代人脑。第三，在新闻传播方面，记者还应该积极拥抱人工智能发展的新时代，自觉、主动地学习人工智能技术，不断提升自身的核心竞争力，充分发挥人工智能的传播优势，积极协同合作，实现人机共赢。（二）新闻分发系统：算法分发问题优化策略。当前，算法本身具有某些特点，如算法黑箱、算法偏见和算法囚徒等。由于算法中“黑盒”问题的关键是它的输入量是不确定的，而且由于用户无法了解其决策过程，所以可用“可解释性”“透明性”来解决这个问题。“可解释性”要求算法的编写者向用户解释算法是如何作决策的，而“透明性”要求算法的编写者将源代码公开，以保证其可以被检验。虽然这两种方式目前操作起来具有难度，但是随着人们的媒介素养提高和人工智能领域法律法规的不断完善，此问题能够被较好地解决。算法偏差产生的主要原因有两个：一是算法的主观偏好被嵌入到了系统中，二是由于大量的数据积累，使得群体中的偏差被无限扩大。避免算法偏差的第一步是承认人工智能的局限性，在解决算法偏差问题时，必须将人工筛选和算法筛选相结合。人类是守门员，自然会对自己的判断产生偏颇。结果表明，无论是对计算还是对人类来说，都是非中性的。为此，在算法的设计中增加了一个修改的参量，为人的筛选留下了空间。其次，开发人工智能应用程序的公司应当对其产品更加透明，这不仅需要开发者自醒自觉，还需要尽快推动人工智能领域相关法律法规的健全。（三）新闻体验系统：主动断连与自我克制优化。智能化技术增强了人与人之间、人与内容之间、人与服务之间的联系。所以，在信息体验中，用户与其他用户、内容和服务之间存在着过度的联系。正是因为太多的连线，让使用者的信息超载，再加上使用者的偏好，让虚拟的场景发生了变化。要解决上述问题，必须有技术公司、媒体和政府的共同努力。首先，媒介与技术应该在算法上进行深入协作。对此，作者提出以下几点意见：在发布的时候要考虑到使用者的偏好和人工推荐，当使用者的阅读时间超过了某个时段，就会自动提示或者关闭新的文章。其次，商业媒介必须把企业的利润与公众的价值结合起来。而商业媒介的经营方式就是通过集中和二次销售来吸引使用者的注意，但若只追逐企业利益而罔顾公众利益，长远而言，则无法获得企业利益。人工智能为人类的扩展提供了信息技术，指出了媒体技术向人文发展的方向。智能化技术使人的生产力得以扩展，并使人的经验得到提升。在传播中，人、算法、内容三者相互影响，媒介理解能力提高，媒介和使用者的关系也随之提高；用户和媒体之间的交互作用不断加强；在信息传播过程中，受众的信息感受呈现出一种“人本化”“内生化”的倾向。