人工智能语境下新闻编辑室的变与不变
2020.01.09 16:45:3410637人已看




人工智能语境下新闻编辑室为什么要进行变革




人工智能技术的迅速发展,已经对传统新闻编辑室产生了较大的冲击。这些冲击主要表现为两个方面:新闻生产领域被外部不断侵蚀和新闻生产及播放内部流程的不断改变。尽管如此,全球新闻编辑室人工智能技术的总体应用率仍然偏低。




第一,新闻编辑室面临着互联网技术公司人工智能新闻生产的激烈竞争,促使其独有新闻生产及传播领域被逐渐侵蚀、模糊。现代人工智能技术凭借其强大的数据整合与算法分析能力,正在对整个人类社会产生深刻影响。目前,许多全球知名的大型互联网企业,如谷歌、脸书、微软和苹果等,凭借自身在资本、技术、用户等方面的优势,纷纷展开布局并介入新闻领域,不断抢滩传统新闻编辑室的市场。




例如,亚马逊公司于2014年推出了“回声”音箱(Amazon Echo),借助人工智能应用程序Alexa来获取和播放新闻。短短几年内,Alexa的应用程序已经从最初的13个增至20000多个,其中用于新闻播报的更达到2300多个。




紧随其后,谷歌与苹果公司在2016年和2017年分别推出了智能音箱Google Home与Home Pad。据美国商业网站Business Insider统计,有66%的用户利用智能语音设备来获取新闻。在这种情况下,许多传统新闻报业公司,如美国《华盛顿邮报》《纽约时报》、英国《卫报》等,不得不积极与智能音箱的生产公司进行合作,将自身制作的新闻转变为语音节目,借助其音箱端口播出。




因此,面对大型互联网公司在人工智能技术方面的天然优势,传统新闻编辑室的独有领域正在被不断地侵蚀,新闻业的界限也日渐模糊。若传统新闻编辑室不积极进行转型,在智能新闻生产与播放领域加大资金及技术投入,则必将失去既有新闻业的传统优势,甚至有可能破产、消亡。




2017年初,美国哥伦比亚大学新闻学院托尔数字新闻中心发布的报告《平台新闻:硅谷如何重塑新闻业》指出,社交媒体及科技公司已经对传统新闻业形成较大的冲击,甚至有可能超过纸质媒体向数字媒体转变的影响。




而且,移动智能媒体还能更精准地捕捉用户所需新闻的形式与类型,并据此进行定靶式新闻投放。相比之下,传统新闻媒体不具备这样的优势。故而,互联网及人工智能技术所带来的挑战,使得传统专业媒体必须加快转型,将传统优势与新媒体技术深度融合,才能保持传统媒体的主导地位,不为新媒体所取代。




第二,传统“我写你看”式的单向新闻采编、生产、传播模式逐渐向交互体验式的双向模式演进,新闻编辑室面临着与新媒体不断融合与发展的新机遇。目前,传统新闻采编、生产、分发的流程正在不断发生改变,这与人工智能及移动互联网技术的深入发展密切相关,具体而言,主要受到游戏与虚拟技术、播客媒体模式的影响。许多新闻编辑室为了吸引更多用户,积极采用游戏和虚拟技术以加强与用户的互动性并增加用户黏性。




例如,英国广播公司和《华盛顿时报》等新闻编辑室都开发“新闻游戏”,将游戏的趣味互动与新闻报道结合起来。对此,领导研发小组设计工作的软件开发经理珍·卡斯特宁表示:“我们认识到新闻编辑室里需要更多工具的加入,以便记者们讲述他们的故事,并让我们的终端用户更多地参与进来,这样读者就不仅仅是在阅读文章,而是可以做小测试、参与投票和多轮投票。”




由此可见,游戏虚拟技术已深深地渗入新闻采编及制作的过程之中,许多国际主流新闻编辑室,如美联社、美国广播公司、《纽约时报》都已经采用该技术,并加强与该类型技术公司的合作。




除了游戏及虚拟技术的影响之外,播客的全球性影响也使得用户新闻消费模式发生了改变。播客是一种全新的广播形式,可以选择收听的内容、时间及方式,也可以自己制作并上传给网友进行分享。




目前,播客借助智能手机及移动设备的普及,已经成为全球音频消费市场的重要力量,用户规模及节目下载量不断攀升。《2019年美国网络数字报告》显示,在今年,美国12岁以上的人口中,听播客的总人数首次超过50%,每月至少有9000万听众,从而带动了有声读物销量也大为增加。对此,发布该报告的调研公司爱迪逊调研公司高级副总裁汤姆·韦伯斯特说:“超过一半的美国人说他们曾经听过播客,播客已经成为主流。”




这种只有热门电视节目才可能达到的下载量,被称为播客的“连播效应”(Serial effect)。由此可见,新闻叙事创新并不仅仅是由人工智能技术本身所驱动,而且播客的新闻报道模式并不需要昂贵的接收设备,同时也方便大多数人群接收,这也就是所谓“收听”的魅力。




第三,虽然越来越多的新闻编辑室使用人工智能技术,但实际上该技术在全球新闻编辑室的应用仍然相对较为滞后,需加强对一线新闻工作者的技术培训。当前,国际社会的主要新闻媒体已经广泛采用人工智能技术来采编、生产、传播新闻稿件,许多用户觉得人工智能技术似乎已经广泛应用于新闻媒体之中。




事实上,全球多数新闻编辑室的人工智能技术应用仍然相对滞后。美国国际记者中心的调研发现,新闻编辑室中技术人员比例仍然偏低,只有5%的职员有技术背景,2%的新闻编辑室会雇用技术人员;管理层较前沿记者在智能媒体方面经验更加丰富,其比例达到64%,而记者的比例只有45%;多数新闻编辑室的角色转变较慢,82%人员比例仍然停留在传统新闻媒体的记者、编辑及专栏作家上,只有18%的社交媒体编辑、数字新闻制作人、智能新闻分析编辑为新媒体职务;




记者在新闻编写中采用的数字技术也相当有限,大多数新闻编辑室采用了基础性的四种技术:在社交媒体上推送评论占72%,拍摄数字照片比例为61%,与用户在社交媒体上互动占58%,多个平台播发信息比例为56%。




此外,美国国际记者中心在调研中也注意到,在新闻编辑室的决策层面上,对数据分析的智能应用相当不足。调查报告中显示,只有45%的新闻编辑室会在日常进行数据分析,而且主要关注的是页面浏览量,大概占据75%的比例;对互动型数据关注度较低,如转发量比例只有46%,转化率仅为18%,滚动浏览深度更低,只有16%;




而且,许多一线记者也认为,他们所需要的数字技术培训与新闻编辑室决策层所认为的并不一致:虽然有52%的记者希望有数据新闻的培训,但只有40%的新闻编辑室能够提供培训;即使是能够提供社交媒体搜索与数字核查培训,也只有22%的记者认为该培训有用等等。




由此可见,尽管人工智能技术发展迅速,全球主流新闻媒体也积极采用人工智能技术,但所占比重仍然较低,且如何使技术更新与培训、应用不脱节,也是传统新闻编辑室面临的一大挑战。




新闻编辑室的改变:借助人工智能技术,改变传统思维、技术手段及组织结构




第一,在思维上,要打破传统新闻的编辑与运作思维,变“传统媒体”思维为人工智能的“算法思维”,推动传统新闻编辑室向全媒体人工智能新闻编辑室转变。2017年,中国互联网络信息中心联合中科院科技战略咨询研究院共同发布《中国人工智能创新发展蓝皮书》,明确提出人工智能技术的飞速发展使全球社会面临从互联网思维向人工智能思维转变的变革。




蓝皮书认为,人工智能思维主要体现为更有效率、更能够规模化地满足多样化需求,促使人与信息之间的关系由“人找信息”向“信息找人”转化:前者指用户运用搜索工具寻找自己需要的资源,后者则对用户找寻信息之时生成的数据进行算法分析,从而可以根据用户的偏好而向其推送相关的信息。




这给新闻编辑室带来的直接转变就是,传统新闻素材采集、生产及投放过程的基本流程,必须依据人工智能思维去思考和架构。这对传统新闻编辑室来说,是在人工智能及大数据技术下的颠覆性思维冲击与变革。




随着人工智能技术逐渐应用于新闻行业,以“信息找人”为导向的新闻采集将成为当前新闻编辑室的中心。这种“算法思维”的实质在于,必须运用计算机科学的智能技术去寻找新闻资料、设计框架并理解用户的行为,核心在于抽象与自动化。




这实际上意味着人类新闻行业发展重心的改变,也意味着传统新闻编辑室工作思维必须及时转变。以人工智能技术驱动的新闻思维,核心在于能够持续、高效地管理、分类和生产新闻内容,从海量数据中挖掘新闻专业热点,并逐渐形成智能思维的洞察方式及思维能力。




从这个角度来说,这不仅要求新闻编辑人自身及时转变专业思维,也需要整个新闻编辑室与时俱进,通过思维模式的变化来构建全媒体的智能新闻编辑室。这种思维的转变将使传统新闻编辑室改变滞后的根本局面,能够在激烈的新闻行业竞争中保持不败之地。




第二,在技术上,必须结合大数据及人工智能技术,提升新闻生产的技术水平与创新能力,推动新闻素材采集、内容制作及投放人工智能化。人工智能技术的不断进步,促使新闻编辑室不断提升新闻生产中的智能技术含量。特别是机器学习、电脑摄像、音频及视频算法、智能语言等技术的应用,有助于新闻编辑室自身技术水平及新闻创新能力的提升。




不过,智能新闻生产及有效传送需要两个基本条件:一是需要智能算法技术不断完善与提升,避免算法错误导致新闻采编及生产错误;二是需要构建及维护海量内容的数据库,保证智能新闻算法能够不断完善与改进。




这两个条件都需要海量的新闻素材数据及用户分析数据,但缺陷在于需要大量的财力及物力去支撑。因此,新闻编辑室可以根据自身情况,或者自我开发智能新闻生产技术工具,或者与第三方智能技术公司合作开发。目前,欧美各国大型新闻媒体普遍采取自我技术研发与新闻外包采编合作相结合的办法,而多数中小型新闻编辑室则更倾向于选择与学术机构合作研发,从而尽可能节约成本。 




以美联社的新闻生产及发送为例,该公司主要采取与人工智能技术公司合作的方式。一是制订合理的公司人工智能发展规划。如在2015年~2020年规划中,美联社明确将智能技术的应用作为重要的战略发展方向。




二是成立专门的委员会落实评估。为了促进美联社内部各部门人员的交叉培养,该委员会将根据定期调研情况,每周召开相应的会议,讨论人工智能技术投资的部门及项目支持。




三是制定判断与衡量采用技术及项目的标准。对于美联社而言,新技术能否节省人工时间、提升效率等,都是采用该人工智能技术的重要衡量要素。




国内采用人工智能技术走在前列的新华社已于2017年底推出智能化生产平台“媒体大脑”,主要是智能检测、分析、识别构成新闻的元素,依此获取数据并快速生成文字、图片、语音及视频格式的新闻,甚至可根据地理位置、天气情况等多维数据实时生产“数据新闻”。凭借该平台,新华社已经具备从数据采集到新闻生产的“一条龙”的能力。




第三,在组织上,设立人工智能技术引进、新闻采编、专业人才储备的专业部门,精简工作流程、提升工作效率,推动人工智能新闻编辑室更加专业化。要使传统新闻编辑室转变为智能新闻编辑室,就必须优化既有的部门组织与工作流程。因此,新闻编辑室可设立人工智能专业部门,负责直接推进编辑室智能新闻生产与播发的改进。




一是实现新闻采编、生产及播放的流程智能化。达成这一目标,一方面需要记者能够做到用智能算法来剪辑音频、识别声音与转换文字、人脸识别、与用户交谈及回应等;另一方面需要记者等采编人员不断借助数据发问,并需要加强智能培训与大数据学习,提升新闻报道的质量。




二是建立传统媒体人与外部数据、新闻专家的合作机制,并可以打破传统的用人机制,灵活地采用项目组制。根据项目需要组合技术人员,并注重绩效激励,鼓励智能新闻模式的创新,同时也要加强与外部智能新闻专家的合作。




三是积极储备人工智能人才,加强对传统新闻人的智能技术培训。在智能新闻的生产过程中,引进数据专家来维护、监测系统的运作,撰写出适合新闻范本的算法程序,确保工作流程高效、无误,这都需要培养一批智能新闻人才来实际操作,所以要在智能人力资源上加大投资与培训。




近年来,美联社、英国广播公司、新华社等全球知名新闻编辑室,均在积极推动组织流程人工智能化。例如,英国广播公司的新闻实验室早在2013年就推出“结构化新闻”(Structured Journalism)系列项目,其中的“榨汁机”(The Juicer)系统助推其新闻生产过程的智能化。




通过运用智能技术,逐渐替代记者、编辑、摄影师等从事的简单、枯燥甚至危险的采编工作,通过数据分析、音视频文字转换、自动语音聊天等方式,使新闻生产过程大为简化。全球知名新闻编辑室均从智能化中受益不浅,所以在人力资源投资方面也舍得加大投入,引进智能新闻人才并加快对员工的数据技术培训,以保持新闻行业的可持续发展。




新闻编辑室的不变:人工智能不能改变传统的伦理规范及新闻准则




尽管人工智能技术给新闻编辑室带来了诸多技术进步,但并非意味着它能够完全颠覆新闻编辑室自身应遵守的伦理规范及新闻准则,而是应该在技术发展的基础上,更好地坚守新闻行业的规范及其准则底线。




一方面,新闻生产应用人工智能技术可能会出现道德及伦理问题,需要新闻编辑体现自身的价值,即要成为智能新闻的最后把关人。




人工智能技术属于算法程序,容易产生偏差及错误。例如,2016年,微软公司在聊天平台推特上发布了最新聊天机器人Tay,希望它通过与网友的对话交流,不断学习并自我完善智能技术。然而,没过多久,这个聊天机器人在学习过程中,就接连发布“我恨犹太人”“女权者下地狱”等不良言论,迫使微软公司不得不停止其运作。




这表明,尽管人工智能本身并没有价值观倾向,但它在算法编程过程中,通过与社会的互动过程,其逻辑模式所形成的道德、价值观立场可能会出现错误。因此,当新闻编辑室将人把关新闻的责任嵌入智能生产价值链之时,必须有相关的道德或伦理委员组织来监督、审查人工智能新闻的生产运作,以防出现违背人类基本价值观的错误。




对于新闻编辑室而言,鉴于当前海量的数据及技术应用日益普遍,审查大量的数据是否符合道德标准也将花费较多的时间与精力。因此,新闻记者及编辑人员需要提升自身在数据伦理与数据道德方面的技术水平,能够较早发现问题,理解数据透明度与规则,对社交媒体平台提交的处理数据及时反馈,避免被人工智能误导。




对此,《卫报》编辑保罗·查德威克曾撰文讨论新闻报道和人工智能之间的关系,他在文中提醒,使用人工智能增强新闻报道的时候需要考虑技术是否有违新闻准则。记者要有算法可能“撒谎”或产生误导的意识,并需要用传统的验证技术,例如交叉检查来源、比较不同文件等来检查结果。只有这样,才有可能使公众更能够接受人工智能新闻的生产及播送,进而对传统新闻编辑室也有更大的认同与接受度。




另一方面,人工智能的广泛应用必须有助于建立编辑室与用户之间的信任关系,即编辑室继续坚持新闻的“透明性原则”。




新闻业为公众所认可的根本原因在于,它在历史发展长河中形成了坚守公共价值、服务社会的透明原则。透明性原则一般指新闻的采集、组织和传播对公众公开,让新闻编辑室的内部和外部都有机会进行监督、监察与批评,甚至直接介入新闻生产过程之中。




这一原则在本世纪初正式提出后,旋即引起了西方乃至世界新闻学界和媒体机构的关注与普遍赞同,并已经成为国际新闻界的共识。透明性已被认为是“衡量媒体在提供信息时所具有的自信程度的最佳标准,是一家媒体组织建立公信力的途径”。




从音频广播、视频电视,再到互联网时代,新闻编辑室通过开放透明的传播体系,形成了代表社会主流的透明公开价值理念,并与用户建立信任关系。然而,人工智能广泛应用只是新闻业形式上的变革,透明、公开的价值理念并没有贯穿智能新闻生产,毕竟智能新闻的采编过程是属于幕后的工作流程。




因此,用户无法确定智能新闻生产过程是否带有偏见或被操纵,有可能将新闻生产过程带入“黑箱”操作,从而导致与既有透明性原则相违背,这将改变新闻业所坚守的文化理念。




不仅如此,当新闻媒体利用人工智能技术不断向用户推送其喜欢的内容之时,也会使用户失去获得多元信息的机会,从而使其陷入长期接收同质化信息的环境之中,这对用户自身的成长及新闻生产的“透明度”原则形成严峻挑战。




特别是,当前许多新闻编辑室已经严重依赖新媒体平台对用户相关数据的采集,并借此不断向其推送其喜欢的内容,导致用户长期处于同质化的信息环境之下,不愿或难以获得多元化的信息,从而形成错误的价值观理念。




这是对新闻行业长期坚持的“透明性”原则的严重挑战,也将使新闻编辑室的公平性地位受到用户的严重质疑。例如,脸书公司曾经长期依赖于智能算法,并不断向用户推送其喜欢的新闻内容,形成了所谓的“信息茧房”,严重影响了信息环境的公平与有效性。




因此,脸书用户数据的泄露被认为曾因此而影响了美国总统大选的走向,从而使用户对算法的公正、透明性形成严重的质疑与不满。因此,必须使用户了解人工智能收集的个人数据、数据的敏感性及对自身隐私权影响的大小。




对我国人工智能新闻编辑室发展的启示




第一,加快采用人工智能技术,提升新闻编辑室新技术的应用水平和自动化程度,与世界主流新闻行业的智能新闻传播接轨。我国新闻行业也应尽快加强人工智能技术的采用,避免西方媒体进一步控制信息流,进而有可能被全球主流新闻行业排除在外的危险。




因此,积极应用人工智能科技,接受机器学习及算法应用的现实,并将其逐渐由传统新闻采编及播发,转变为向移动媒体及网络新闻智能播发,从而保持时效性及引导性,使民众及时获取有效信息,这都需要我国新闻媒体更加广泛采纳人工智能技术,不断引进人工智能新闻人才,增强新闻编辑室的智能实力,并积极拓展新闻采编的新颖性、编写过程的客观性、突出社会主义价值观的引导性,使其能够发出主流声音,并保持我国新闻媒体行业能够与世界主流媒体的智能新闻比肩,扩大国际影响力。




第二,采用智能新闻技术的同时,也要更加注重体现以人为本的关怀精神及新闻专业价值,为用户提供更有温度的新闻。无论智能科技如何创新发展,服务于人永远是新闻行业的发展目标与核心。因此,即使人工智能再接近人类思维,甚至代替人类做出基于所谓理性的决策,也无法理解优秀记者或编辑所拥有的想象力、访谈力及胸怀天下的从业初心。这种独特情感及其社会价值观是智能新闻无论如何也取代不了的。




因此,既要避免对智能新闻科技批判、抵制的陈旧态度,又要避免完全依赖智能新闻的幻想,运用这种科技为我国新时代的社会主义建设服务,保持价值关怀,正确引导民众的社会价值观,使其能够接受智能新闻的新生事物,又能保持理性的思维判断,避免不良新闻的误导及其消极影响。




第三,积极推进与国外主流人工智能新闻编辑室的合作,共同提升我国新闻媒体的国际竞争力,在世界新闻业发出“中国声音”。目前,人工智能技术仍以欧美国家为领先,其新闻行业在智能新闻领域应用上也走在全球前列。对于我国的新闻媒体而言,必须坚持开放的思维,积极与国外主流媒体就人工智能新闻生产进行密切的联系与交流,学习并借鉴国外媒体如何应用智能科技来提升新闻行业的竞争力及其国际影响,并将其转化为我国媒体在国际社会的影响力。




欧美新闻行业既有的经验及教训,我国新闻媒体各界都应该努力去思考及认真反思,更好地抵制新闻不良价值观和风气对我国社会的影响,促进我国新闻媒体行业的人工智能应用更加健康地发展。


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