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【摘要】：新闻传播领域中，人工智能技术（AI）的应用提高了数据新闻的生产速度，满足了用户私人订制的需求，但也存在信息茧房作用增强、信息泄露、内容浅显化的问题。
【关键词】：人工智能 新闻传播 应用 影响
2017年11月30日，麦肯锡研究机构发布的报告称，到2030年，全球多达8亿个工作岗位将会被自动化机器人取代，这相当于当今全球劳动力的五分之一。该报告涵盖了46个国家和800多个职业，发达国家和新兴国家都将受到影响。如今，人工智能也逐渐深入到新闻领域，北京师范大学张洪忠教授认为，传播者、传播内容、传播渠道、传播效果这四个环节都发生了翻天覆地的变化。
1.人工智能的概念
1946年，美国军方研究出世界上第一台电子数字计算机，并用“人工智能”这一词去描述计算机的核心价值。1956年，斯坦福大学麦卡锡教授与明斯基、罗切斯特和申农等10多位青年学者在美国达特茅斯大学举办了一场学术研讨会，提出了“人工智能（Artificial Intelligence，AI）”这一术语，其定义为：“使一部机器的反应方式像一个人在行动时所依据的智能。因此，达特茅斯会议被视为是人工智能这门新兴学科诞生的标志。后来，美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授给人工智能下了这样一个定义：人工智能是关于知识的学科，是怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。从人工智能所實现的功能来定义是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能，如判断、推理、证明、识别学习和问题求解等思维活动。美国麻省理工学院Winston教授则认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能的工作。”北京师范大学新闻传播学院教授、博士生导师张洪忠将其定义为：基于大数据、算法和云计算三项技术基础，开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论和方法的新技术，是制造智能机器、可学习计算程序和需要人类智慧解决问题的科学和工程。
2.人工智能在新闻领域的应用
（1）VR、AR技术在新闻传播中的应用
VR是虚拟现实（Virtual Reality）的简称，是一种通过构建交叉式三维动态模拟环境为用户提供沉浸式体验的新兴技术。随着VR电视、头盔、眼镜等可穿戴设备的发展，VR技术也逐渐深入到新闻领域，应用于新闻纪录片、新闻专题甚至是新闻直播，在一定程度上打破了原有的视听规则和时空关系，将文字、图像、声音、视频等多媒体形式融为一体，为受众提供亲临其境的体验。例如，《纽约时报》在2015年成功拍摄的第一部VR纪录片《流离失所》（The Displaced），展现了被战争摧残的三个难民儿童的悲惨生活。2017年9月，澎湃新闻推出的《中国，你来写》H5产品，用户点开H5，“中国”二字就会跃入眼帘，同时也会自动生成一幅水墨画卷，描述了中国5年以来的成就。
（2）机器人写稿
机器人写稿，是指以庞大的高质量数据库和原有的写作模板为基础，通过运用算法自动生产新闻，主要应用于数据新闻领域，例如财经、体育、交通等。早在2010年，Narrative Science公司便已开发出一款名为Quill的机器自动新闻写作软件，它不仅能自拟新闻标题，还能写新闻报道。2015年1月，美联社利用机器新闻记者发布题为《苹果第一季度营收超华尔街预测》的报道，该报道仅在苹果公司发布第一季度财报后数分钟后。而国内，腾讯财经、新华社、第一财经、今日头条也进行了开发并应用。2015 年 9 月，腾讯财经一篇名为《8月 CPI 同比上涨 2.0%创 12 月新高》的新闻稿注释道：“本文来源：Dreamwriter，腾讯财经开发的自动化新闻写作机器人，根据算法在第一时间自动生成稿件。”新华社在2015年11月率先在中央级媒体中使用“快笔小新”编写新闻。该机器新闻写作程序能够快速搜集数据、分析数据并完成稿件成文，生产速度十分快。第一财经的“DT 稿王”将功能定位为“从数据分析到内容决策的系统服务”。2016 年里约热内卢夏季奥林匹克运动会中，Xiaomingbot不但可以针对数据库中表格数据和知识库生成自然语言的比赛结果报道，还能利用体育比赛文字直播精炼合成比赛过程的总结报道。
3.人工智能对新闻领域产生的正负效应
人工智能对于媒体而言，就像一把双刃剑，其正面影响主要在于：
首先，生产数据新闻的速度十分快，而且分析准确。在写稿时，机器人先从海量数据库中找出符合新闻主题需要的原始数据信息，通过一系列结构化处理、清洗，把数据信息重新排列组合，形成高质量的结构化数据，最后套用设定好的固定新闻模板将文本呈现出来。例如，今日头条的 Xiaomingbot在里约奥运会时总共生成约 500 篇的赛事资讯和简讯，平均每天生成 30-40 篇稿件，报道速度最快时为 2 秒/篇，这在一定程度上将传媒人大量从繁琐工作中解放出来。
其次，满足用户信息的私人定制。机器人能通过追踪个人的网络注册、行为痕迹的记录等获取个人特征信息（包括个人的年龄、性别、职业、兴趣、情感等）、用户网络环境、用户社交特征等相关信息，然后根据这些信息输出个性化、多样化的内容，从而满足不同社会阶层、年龄段的受众群体。例如，最早做个性化推荐新闻的今日头条会利用算法综合实现对用户偏好和个性需要的挖掘。也就是说，个体客户端所呈现的信息是不同的。
但是，人工智能在满足用户私人定制的同时，也存在增强信息茧房效应的问题。桑斯坦在其著作《信息乌托邦》中说：公众只注意自己选择的东西和使自己愉悦的东西的通讯领域，久而久之，会将自身束缚于像蚕茧一般的“茧房”中。人工智能的环境下，写稿机器人以受众需求为导向，而受众犹如“魔弹论”中的靶子，只能被动地接收并接受。在信息茧房效应下，不同社群之间的沟通难度逐渐加大。
其次，信息泄露问题。媒体之所以能利用人工智能向不同的个体推荐不同的内容，是因为它在一定程度上获得了个人的相关信息，这就增大了个人信息泄露的风险。另一方面，算法机制环境下，不同个体收到不同的信息，也就是说这些信息是极具个人特征的，我们可以通过一个人的客户端就可以推断某个个体的兴趣、爱好、情感等，加大了个人隐私被曝光的可能性。
最后，内容浅显化。碎片化阅读时代，信息是无限爆炸的，而每个人的时间、精力都是十分有限的。为了能够获取更多的浏览量，有些媒体不惜“依靠标题抓眼球”。一旦某用户被其吸引并浏览，其行为就被记录下来，在算法的作用下，该用户就会陷入恶性循环之中，严重影响了阅读体验。在数据新闻发展的同时，
我们不能放弃对新闻事实做质性分析和文字描述的工作，毕竟文字记录才具有表达丰富性和叙事故事性的特征，更能体现新闻产品的人文关怀和新闻活动的本质。
结语
随着人工智能的发展，越来越多的传统领域会受到巨大的挑战。但是，人工时代不应当是一个机器统治人的时代，而是人用机器拓展人的能力的时代。我们要认清人工智能在新闻领域方面的影响，从而促进新闻领域的健康发展。
【参考文献】
【1】尼克.人工智能简史[M].北京：人民邮电出版社，2017：1.
【2】N.J.尼尔逊， 石中一. 人工智能原理[M]. 科学出版社， 1983.
【3】Patrick Henry Winston. 人工智能[M]. 清华大学出版社， 2005.
【4】张洪忠， 石韦颖， 刘力铭. 如何从技术逻辑认识人工智能对传媒业的影响[J]. 新闻界， 2018（2）.
【5】牛帅. 会写新闻的机器人[J]. 世界知识， 2014（9）：11-11.
【6】桑斯坦. 信息乌托邦[M]. 法律出版社， 2008.
【7】喻国明， 刘界儒， 李阳. 数据新闻现存的问题与解决之道——兼论人工智能的应用价值[J]. 新闻爱好者， 2017（6）：4-7.
作者简介：喜罕娇（1993—），女，汉族，籍贯为河南省平顶山市。研究生，同济大学。
【关键词】：人工智能 新闻传播 应用 影响
2017年11月30日，麦肯锡研究机构发布的报告称，到2030年，全球多达8亿个工作岗位将会被自动化机器人取代，这相当于当今全球劳动力的五分之一。该报告涵盖了46个国家和800多个职业，发达国家和新兴国家都将受到影响。如今，人工智能也逐渐深入到新闻领域，北京师范大学张洪忠教授认为，传播者、传播内容、传播渠道、传播效果这四个环节都发生了翻天覆地的变化。
1.人工智能的概念
1946年，美国军方研究出世界上第一台电子数字计算机，并用“人工智能”这一词去描述计算机的核心价值。1956年，斯坦福大学麦卡锡教授与明斯基、罗切斯特和申农等10多位青年学者在美国达特茅斯大学举办了一场学术研讨会，提出了“人工智能（Artificial Intelligence，AI）”这一术语，其定义为：“使一部机器的反应方式像一个人在行动时所依据的智能。因此，达特茅斯会议被视为是人工智能这门新兴学科诞生的标志。后来，美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授给人工智能下了这样一个定义：人工智能是关于知识的学科，是怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。从人工智能所實现的功能来定义是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能，如判断、推理、证明、识别学习和问题求解等思维活动。美国麻省理工学院Winston教授则认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能的工作。”北京师范大学新闻传播学院教授、博士生导师张洪忠将其定义为：基于大数据、算法和云计算三项技术基础，开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论和方法的新技术，是制造智能机器、可学习计算程序和需要人类智慧解决问题的科学和工程。
2.人工智能在新闻领域的应用
（1）VR、AR技术在新闻传播中的应用
VR是虚拟现实（Virtual Reality）的简称，是一种通过构建交叉式三维动态模拟环境为用户提供沉浸式体验的新兴技术。随着VR电视、头盔、眼镜等可穿戴设备的发展，VR技术也逐渐深入到新闻领域，应用于新闻纪录片、新闻专题甚至是新闻直播，在一定程度上打破了原有的视听规则和时空关系，将文字、图像、声音、视频等多媒体形式融为一体，为受众提供亲临其境的体验。例如，《纽约时报》在2015年成功拍摄的第一部VR纪录片《流离失所》（The Displaced），展现了被战争摧残的三个难民儿童的悲惨生活。2017年9月，澎湃新闻推出的《中国，你来写》H5产品，用户点开H5，“中国”二字就会跃入眼帘，同时也会自动生成一幅水墨画卷，描述了中国5年以来的成就。
（2）机器人写稿
机器人写稿，是指以庞大的高质量数据库和原有的写作模板为基础，通过运用算法自动生产新闻，主要应用于数据新闻领域，例如财经、体育、交通等。早在2010年，Narrative Science公司便已开发出一款名为Quill的机器自动新闻写作软件，它不仅能自拟新闻标题，还能写新闻报道。2015年1月，美联社利用机器新闻记者发布题为《苹果第一季度营收超华尔街预测》的报道，该报道仅在苹果公司发布第一季度财报后数分钟后。而国内，腾讯财经、新华社、第一财经、今日头条也进行了开发并应用。2015 年 9 月，腾讯财经一篇名为《8月 CPI 同比上涨 2.0%创 12 月新高》的新闻稿注释道：“本文来源：Dreamwriter，腾讯财经开发的自动化新闻写作机器人，根据算法在第一时间自动生成稿件。”新华社在2015年11月率先在中央级媒体中使用“快笔小新”编写新闻。该机器新闻写作程序能够快速搜集数据、分析数据并完成稿件成文，生产速度十分快。第一财经的“DT 稿王”将功能定位为“从数据分析到内容决策的系统服务”。2016 年里约热内卢夏季奥林匹克运动会中，Xiaomingbot不但可以针对数据库中表格数据和知识库生成自然语言的比赛结果报道，还能利用体育比赛文字直播精炼合成比赛过程的总结报道。
3.人工智能对新闻领域产生的正负效应
人工智能对于媒体而言，就像一把双刃剑，其正面影响主要在于：
首先，生产数据新闻的速度十分快，而且分析准确。在写稿时，机器人先从海量数据库中找出符合新闻主题需要的原始数据信息，通过一系列结构化处理、清洗，把数据信息重新排列组合，形成高质量的结构化数据，最后套用设定好的固定新闻模板将文本呈现出来。例如，今日头条的 Xiaomingbot在里约奥运会时总共生成约 500 篇的赛事资讯和简讯，平均每天生成 30-40 篇稿件，报道速度最快时为 2 秒/篇，这在一定程度上将传媒人大量从繁琐工作中解放出来。
其次，满足用户信息的私人定制。机器人能通过追踪个人的网络注册、行为痕迹的记录等获取个人特征信息（包括个人的年龄、性别、职业、兴趣、情感等）、用户网络环境、用户社交特征等相关信息，然后根据这些信息输出个性化、多样化的内容，从而满足不同社会阶层、年龄段的受众群体。例如，最早做个性化推荐新闻的今日头条会利用算法综合实现对用户偏好和个性需要的挖掘。也就是说，个体客户端所呈现的信息是不同的。
但是，人工智能在满足用户私人定制的同时，也存在增强信息茧房效应的问题。桑斯坦在其著作《信息乌托邦》中说：公众只注意自己选择的东西和使自己愉悦的东西的通讯领域，久而久之，会将自身束缚于像蚕茧一般的“茧房”中。人工智能的环境下，写稿机器人以受众需求为导向，而受众犹如“魔弹论”中的靶子，只能被动地接收并接受。在信息茧房效应下，不同社群之间的沟通难度逐渐加大。
其次，信息泄露问题。媒体之所以能利用人工智能向不同的个体推荐不同的内容，是因为它在一定程度上获得了个人的相关信息，这就增大了个人信息泄露的风险。另一方面，算法机制环境下，不同个体收到不同的信息，也就是说这些信息是极具个人特征的，我们可以通过一个人的客户端就可以推断某个个体的兴趣、爱好、情感等，加大了个人隐私被曝光的可能性。
最后，内容浅显化。碎片化阅读时代，信息是无限爆炸的，而每个人的时间、精力都是十分有限的。为了能够获取更多的浏览量，有些媒体不惜“依靠标题抓眼球”。一旦某用户被其吸引并浏览，其行为就被记录下来，在算法的作用下，该用户就会陷入恶性循环之中，严重影响了阅读体验。在数据新闻发展的同时，
我们不能放弃对新闻事实做质性分析和文字描述的工作，毕竟文字记录才具有表达丰富性和叙事故事性的特征，更能体现新闻产品的人文关怀和新闻活动的本质。
结语
随着人工智能的发展，越来越多的传统领域会受到巨大的挑战。但是，人工时代不应当是一个机器统治人的时代，而是人用机器拓展人的能力的时代。我们要认清人工智能在新闻领域方面的影响，从而促进新闻领域的健康发展。
【参考文献】
【1】尼克.人工智能简史[M].北京：人民邮电出版社，2017：1.
【2】N.J.尼尔逊， 石中一. 人工智能原理[M]. 科学出版社， 1983.
【3】Patrick Henry Winston. 人工智能[M]. 清华大学出版社， 2005.
【4】张洪忠， 石韦颖， 刘力铭. 如何从技术逻辑认识人工智能对传媒业的影响[J]. 新闻界， 2018（2）.
【5】牛帅. 会写新闻的机器人[J]. 世界知识， 2014（9）：11-11.
【6】桑斯坦. 信息乌托邦[M]. 法律出版社， 2008.
【7】喻国明， 刘界儒， 李阳. 数据新闻现存的问题与解决之道——兼论人工智能的应用价值[J]. 新闻爱好者， 2017（6）：4-7.
作者简介：喜罕娇（1993—），女，汉族，籍贯为河南省平顶山市。研究生，同济大学。