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AI技术赋能下新闻生产机制变革及产品类型拓展

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  • 更新时间2022-11-16
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摘    要:当AI机器人成为新闻生产的重要主体之一,传统新闻工作者不但能够从一般性劳动中解放出来,有更多精力投入深度新闻生产,而且AI机器人还将促进新闻生产过程的智能化转型。在新闻生产流程方面,AI技术正在重构新闻生产机制,其在数据端可实现海量多维数据集成,在选题端可实现精准分析和高效策划,在内容端可实现人机协同,精准分发。在产品创新方面,AI技术正在拓展新闻产品类型,催生体验式新闻、虚拟主播新闻、传感器新闻等新产品类型。


关键词: AI技术; 新闻生产:生产机制:新闻产品;


在传统新闻生产过程中,新闻工作者需要完成采访、选题、写作、编辑、分发和收集受众反馈等一系列工作。在AI技术不断发展的背景下,新闻生产变得越来越智能化。一方面,在大数据、云计算、人工智能等新技术的推动下,传统的选题策划转变成了以数据分析、舆情分析为主的数据智能化选题。这种选题策划机制的转变有助于新闻工作者更好地了解受众关注点,精准推出符合受众预期的选题。另一方面,在当前的新闻生产过程中,AI技术也能够生成和分发高效、标准、及时的规范化新闻,提高新闻生成和传播的效率[1]。在实践探索方面,2017年,新华社联合阿里巴巴成立“新华智云”科技有限公司,旨在帮助新闻工作者更好地采集、创作、分发新闻内容;2019年,人民日报社联合百度成立了“人工智能媒体实验室”,该机构充分运用AI技术在图像、语言、文字、多媒体等领域的智能化属性,为人民日报社新闻团队提供了更高效的内容创作工具;2022年,全国两会期间,中央广播电视总台央视频推出总台首个拥有超自然语音、超自然表情的超仿真主播“AI王冠”,其在两会新闻报道中为用户带来了最新的内容解读。在AI技术赋能下,我国的新闻业态发生深刻变革,新闻生产正变得更加智能化、精准化、多元化。


一、AI技术赋能下新闻生产主体的重构

(一)受众的主体性地位得以彰显

在传统的新闻内容生产模式中,职业生产内容(OGC)和专业生产内容(PGC)是主要模式,新闻工作者在其中扮演主导性角色。在大数据、云计算、AI等技术的推动下,用户生产内容(UGC)、机器生产内容(MGC)等也成为新闻内容生产的重要组成部分。在新技术加持下,新闻内容生产的主体更加多元化,各生产主体的生产和分发效率也越来越高[2]。新闻受众不再是被动的信息接收者,而是能够通过网络平台主动表达自身想法的舆情参与者。如用户在微博、微信等新媒体上发表的个人观点或话题,可能在短时间内成为网络讨论的热点,同时众多社会性的话题亦可对专业新闻媒体内容生产产生重要影响。此外,在互联网环境下,新闻受众群体庞大,仅靠人工监测难以准确把握相关热点,大数据、云计算等新技术可以实时追踪社会热点,辅助新闻传播机构开展新闻选题工作。在智能化工具不断普及、用户数据日益丰富的背景下,新闻工作者运用人工智能对新闻受众进行数据分析和兴趣捕捉,能够更精准地把握受众信息需求,从而使受众的主体性地位得以彰显。


(二)AI机器人的介入

随着信息科技的发展,机器生产内容(MGC)已从理论走向实践。在国内,2015年腾讯旗下的自动撰稿机器人Dreamwriter发布了我国首篇由机器生产的新闻稿件。2017年,Dreamwriter的撰稿速度进一步提升,创作一篇标准的新闻稿耗时不超过0.5秒,生产效率远超自然人。今日头条旗下的“张小明”(xiaomingbot)也是生产效率极高的智能撰稿机器人,在里约奥运会期间,该机器人每日撰稿的数量超过30篇,发稿速度几乎与赛事直播同步,展现了极高的输出效率[3]。在国外,部分知名媒体已推出了AI机器人应用,大量的AI机器人新闻代替了传统的新闻生产。从技术特征来看,人工智能技术的发展使机器拥有了强大的识别、分析、输出和分发功能,在撰写部分标准化文稿时,其能够快速提炼相关素材并自动生成文字内容。相比于人工操作流程,这一方式在达到同等稿件质量的标准下,耗时更短、成本更低。虽然当下的AI机器人应用主要集中在体育赛事、交通、经济数据等标准化新闻内容的生产领域,但是随着技术的发展,人工智能将具备更强的分析能力和更多维的输出能力。


(三)解放新闻工作者

由于AI技术的高效率,传统新闻工作者能够从常规的程式化工作中解放出来,尤其是标准化的数据类新闻报道的格式性强、时效性要求高,AI机器人生产与分发此类新闻报道则具有明显优势。但是,观点类、人物类等深度新闻报道仍然需要自然人主导,人工智能仅能作为一种辅助工具。目前,我国已具备比较完善的新闻从业人员职业资格准入制度,新闻工作者大都具备较高的文化素质和职业素养,而AI机器人仅依靠特定的计算机算法,缺乏对道德、情感等方面的深度认知,如果由AI机器人深入开展新闻创作,则容易在价值观、道德观等方面出现误导性差错。此外,高质量的新闻能准确把握受众的关注点,立足基本的道德立场进行新闻叙事,使大众感受到新闻事实、新闻温度和明确的价值取向,而AI机器人生产的标准化新闻内容虽然可以作为正常的播报类消息服务受众,但是仍然难以胜任个性化的专题新闻生产。当然,AI技术的发展将大大降低新闻工作者的劳动强度,使其能有更多精力进行深度新闻生产与报道。


二、AI技术赋能下新闻生产机制的变革

(一)数据获取更便捷智能

在新闻发掘的过程中,数据至关重要。传统的新闻生产受限于数据的可得性,论证材料的采集难度较大。随着AI技术的广泛应用,新闻工作者能够便捷地获取大量数据资料,包括网络数据、传感数据、历史数据等,因而提高了新闻发现的效率。一方面,基于特定的数据挖掘、数据分析算法,新闻工作者可以获取海量的资讯、图片、多媒体内容,例如,在2020年全国两会期间,新华社的“媒体大脑”通过对会议内容进行实时系统监控以及整合海量信息,由此生成的“媒体热词”大大提高了新闻工作者发现新闻热点的效率。另一方面,在物联网技术不断发展的背景下,智能移动通信终端、可穿戴传感设备已经成为服务大众生活的新兴智能化工具,其收集的相关数据同样能为新闻生产提供参考。在空间维度,传感器能够记录天气状况、温度、湿度以及个人所处的地理位置、环境等数据,可完整刻画个体的行为状态;在时间维度,传感器能够记录个人日常生活并积累丰富的大众偏好数据。在多维数据和AI技术的共同作用下,新闻工作者能够从海量数据中发现规律,在多元信息中寻找新闻价值点,从而更有效地开展新闻创作实践。


(二)选题策划更精准高效

在AI技术的协助下,新闻生产的选题分析将更加智能化。一方面,AI工具有较强的数据挖掘能力,可以通过网络对各类数据库进行检索,定向提取相关的数据信息;另一方面,AI工具能够开展大数据分析,将原本无序、非结构化的数据,整理输出为结构化的数据,并能够按照特定的标准进行数据分析。在AI工具的协助下,新闻工作者仅需要输入相关的选题关键词就能够获得相关数据分析的可视化报告,之后还可以借助AI工具进行选题研判。新闻工作者在策划选题的过程中,还可以借助AI工具对拟定的备选题目进行传播模拟,从而估算出不同选题的传播效果,进而辅助选题决策工作。新闻工作者利用AI技术在数据处理、数据运算、模拟分析等方面的优势,结合自身在选题方向、新闻视角等方面的经验,能够有效提升新闻选题的精准度,输出更高质量的新闻作品。


(三)内容创作与传播更具效率性

人机交互与协同是一次颠覆传统新闻生产的革命,机器的标准化优势和自然人的创意优势被充分发挥,从而推动新闻生产向更高质量、更高效率的方向发展。在内容创作方面,AI工具能够自动输出新闻内容,其输出效率高、内容质量稳定,基本能够在标准化新闻报道中替代人类劳动。随着技术的发展,AI撰稿机器人的功能不再局限于对文字、图片等静态内容的处理,其视频内容输出功能也日渐完善。比如,2018年新华社推出的“媒体大脑·MAGIC短视频智能生产平台”,能够根据新闻素材编辑和生产短视频消息,创作1条短视频仅需6秒。在新闻传播方面,随着AI技术在新闻创作领域越来越成熟,未来的智能化工具将可以通过对历史新闻内容的模仿、学习,使创作的内容更符合用户阅读习惯。目前,今日头条、腾讯看点等新媒体平台均可以依托AI技术进行智能化信息分发。此外,用户与机器也在交互发展并影响信息传播的过程,同时,用户与机器交互的数据还可为后续的新闻信息推送提供依据,从而大大提升新闻传播的效率[4,5]。


三、AI技术赋能下新闻产品类型的拓展

(一)体验式新闻

在AI技术的推动下,体验式新闻将成为可能。体验式新闻能够根据用户偏好精准匹配新闻内容,推动新闻产品的持续创新。尤其是随着AR、VR技术的发展,新闻工作者可以组合应用AI、AR和VR生产新闻,通过打造虚实交错的动态空间,为用户提供沉浸式的阅读体验。从体验式新闻的实践探索来看,2013年,美国传媒业巨头甘内特集团旗下的《得梅因纪事报》推出的VR新闻作品《丰收的变化》,该作品生动地呈现了4家农场的历史性变化,通关式的小游戏还为作品增添了趣味性。在国内,2015年人民日报全媒体平台就推出了“9·3胜利日大阅兵”VR全景新闻,观众能够借此全方位地感知阅兵现场的景象。从平台来看,目前央视频、四川在线、上游新闻等众多主流新闻媒体均在网页、App等终端开通了VR/AR专栏。


(二)虚拟主播新闻

由AI技术开发的能够自动进行新闻播报的虚拟化主播,不仅能够在语言表达、表情、姿态等方面达到拟人化的效果,还能够降低人工成本,提高新闻视频的生产效率。从数据处理上看,虚拟化主播能够在特定领域自动读取数据,并按照特定的语气、姿态进行新闻播报。在特殊环境下,虚拟化主播也可以前往较为危险的区域,如灾难现场、战场等,由此减少新闻记者外出播报的危险。在2018年的世界互联网大会上,新华社和搜狗公司联合推出了我国首个AI主播,随后还推出了多款升级版AI主播,新版本的AI主播更加拟人化,其交互性、灵活度也获得了大大提升。2020年,韩国推出首位AI主播,其以该国著名女主播为原型,逼真度较高且具有极高的工作效率,能在1分钟内快速生成1000字的播报视频,并且可以实现24小时不间断播报。2021年,《每日经济新闻》联合小冰公司打造了全球首个全流程由人工智能技术驱动的新闻直播电视栏目—“每经AI电视”,其标志着视频新闻播报真正进入了“无人化”时代。可见,虚拟AI主播不仅能够参与新闻稿件撰写、新闻选题等过程,还具有新闻播报、新闻采访等功能,能自动完成从新闻采集、撰写再到播报的工作,且在标准化新闻播报方面比自然人主播更全能。机器不是来取代人的,而是来帮助人的[6]。因此,借助这些AI技术开发出来的虚拟化主播,能在一定程度上提高新闻视频生产效率和生产质量。


(三)传感器新闻

在传感器技术不断发展的背景下,新闻业界利用传感信息输出新闻作品,将是未来新闻生产的发展趋势。传感器所感知的客观信息与人类活动密切相关,其能够对风力、温度、湿度等自然环境以及地点、时间、人物等新闻信息进行记录,因而能够较为全面地呈现新闻场景。在AI技术的赋能下,传感器获得的数据能够被有效整理,并通过智能化算法输出文字、图片和视频,从而获得更精准的数据可视化信息[7]。2018年,获得“全球数据新闻奖”当中的“年度数据可视化”奖项的英国路透社作品《生活在难民营》就是一部传感器新闻佳作,其综合运用了卫星定位、地理遥感、水文、难民点等数据系统,呈现了孟加拉国难民营的整体景象和生动细节。在国内,新华智云研发的“媒体大脑”拥有智能媒体生产平台“2410”,能够整合多个传感器终端的数据,针对特定时间进行自动数据提取和分析,并完成稿件撰写、新闻播报、视频编辑与输出等工作。比如,在2017年“杭州彩灯街爆炸事件”中,“2410”就利用该区域的摄像头、传感器等装备获取信息,捕捉了事件发生时的图像、路况、环境等内容,自动生成并分发了多条新闻简讯。


四、结语

AI技术通过重塑新闻内容生产与传播价值链,推动了新闻业态的深刻变革。在AI技术赋能下,个性化、沉浸式的新闻产品层出不穷,大大优化了受众的新闻感知体验。然而,AI技术催生的新闻生产变革也存在部分不良影响,其在赋能新闻生产机制创新的同时,也带来新闻伦理、版权认定等方面的新问题,甚至可能引发新闻生产主体的职业危机。随着人工智能在新闻业态的普及,面对人工智能算法在新闻生产与传播中的风险,学界与业界应密切关注并积极寻找对策,以保障新闻业态的健康有序发展。


参考文献

[1] 曹凤洁,吕晖.从媒介延伸论看AI在新闻生产中的应用[J].新闻研究导刊,2020(13):6-7,141.

[2] 刘军.AI新闻短视频在广电行业快速转型中的积极作用[J].北方传媒研究,2020(05):43-48,53.

[3] 付晓光,吴雨桐.论AI新闻写作的逻辑特征:基于Dreamwriter报道与人工报道的对比分析[J].现代出版,2021(01):48-55.

[4] 张雅婷,张丽萍.AI对新闻业的解构与重塑[J].新闻论坛,2019(06):7-10.

[5] 邢梦莹,卢静.智媒时代新闻主播内容生产与传播模式重构[J].出版广角,2019(10):28-31.

[6] 傅丕毅,陈毅华.MGC机器生产内容+AI人工智能的化学反应:“媒体大脑”在新闻智能生产领域的迭代探索[J].中国记者,2018(07):30-32.

[7] 彭兰.数字时代新闻生态的“破壁”与重构[J].现代出版,2021(03):17-25.