方曦 江蘇省廣播電視總臺新聞廣播部

人工智能時(shí)代傳統(tǒng)媒體發(fā)展趨勢展望及思考

方曦 江蘇省廣播電視總臺新聞廣播部

本文對人工智能在傳媒業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述介紹，對人工智能時(shí)代，傳統(tǒng)媒體發(fā)展趨勢進(jìn)行展望及思考，提出在人工智能時(shí)代要積極應(yīng)對，穩(wěn)步構(gòu)建人機(jī)協(xié)作的互補(bǔ)共生體系，儲備力量，打造“全媒體記者”+“算法工程師”的人才高地。

人工智能 趨勢展望 應(yīng)對思考

1．引言

北京時(shí)間2017年8月8號21點(diǎn)19分，四川阿壩州九寨溝縣發(fā)生里氏7.0級地震。10多分鐘后，21點(diǎn)37分15秒，一條全文585字的地震速報(bào)消息經(jīng)由中國地震臺網(wǎng)官方微信率先在全球發(fā)布，內(nèi)容涵蓋速報(bào)參數(shù)、震中地形、熱力人口、周邊村鎮(zhèn)、歷史地震、震中天氣等八方面權(quán)威數(shù)據(jù)，同時(shí)配有五幅圖片。這條消息的作者，是中國地震臺網(wǎng)人工智能系統(tǒng)，寫作耗時(shí)25秒。往前追溯，2017年1月17號，《南方都市報(bào)》寫稿機(jī)器人“小南”上崗，首篇300多字的春運(yùn)報(bào)道生成用時(shí)不到一秒。

機(jī)器人也來寫稿了，媒體記者、編輯的飯碗還端得穩(wěn)嗎？一時(shí)間，各種討論、擔(dān)憂甚囂塵上。事實(shí)上，不止寫稿，人工智能在傳媒領(lǐng)域的實(shí)踐早已從最初的數(shù)據(jù)搜集，延展到內(nèi)容生產(chǎn)、渠道分發(fā)等各環(huán)節(jié)。今年三月的全國兩會上，人工智能首次被寫進(jìn)政府工作報(bào)告，列為需要加快研發(fā)和轉(zhuǎn)化的五大技術(shù)領(lǐng)域之一。七月，國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，提出到2030年，我國的人工智能理論、技術(shù)與應(yīng)用總體要達(dá)到世界領(lǐng)先水平，成為全球主要的人工智能創(chuàng)新中心。這意味著發(fā)展人工智能已經(jīng)上升到國家戰(zhàn)略層面。未來，在傳媒業(yè)，人工智能可能取代人力嗎？它又會給這個(gè)行業(yè)帶來哪些改變和影響呢？

2．人工智能在傳媒業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀

人工智能試水傳媒業(yè)后，以人為主導(dǎo)的媒介形態(tài)逐漸被打破。在生產(chǎn)端，媒體巨頭加緊布局，爭先恐后地邁進(jìn)自動化門檻；在分發(fā)端，智能客戶端遍地開花，人機(jī)互動愈發(fā)個(gè)性化。線索搜集、處理，內(nèi)容生成、分發(fā)，產(chǎn)品推廣、反饋......不夸張的說，在上述流程的各個(gè)環(huán)節(jié)，我們或多或少都能直觀感受到人與機(jī)器的應(yīng)用連接。

2.1 寫稿機(jī)器人：試水內(nèi)容生產(chǎn)，依托大數(shù)據(jù)出稿件

機(jī)器人寫稿，被認(rèn)為是人工智能在傳媒業(yè)的顛覆式創(chuàng)新。環(huán)顧四周，美聯(lián)社有“WordSmith”、《華盛頓郵報(bào)》有“Heliograf”、新華社有“快筆小新”、騰訊有“Dreamwriter”、今日頭條有“張小明”......似乎是一夜之間，全球媒體紛紛推出自家的寫稿機(jī)器人。機(jī)器人是如何寫稿的？稿件質(zhì)量怎么樣？我們來做個(gè)梳理盤點(diǎn)。

（1）格式化的財(cái)經(jīng)、賽事消息

這是目前機(jī)器人寫稿最常應(yīng)用的領(lǐng)域。以美聯(lián)社為例。2014年7月，美聯(lián)社與一家科技公司達(dá)成協(xié)議，使用對方的Wordsmith平臺自動編發(fā)企業(yè)財(cái)報(bào)。三個(gè)月后，這套人工智能系統(tǒng)通過算法學(xué)習(xí)，掌握了新聞寫作的基本規(guī)范。彼時(shí)，它每個(gè)季度平均能出4000篇財(cái)報(bào)。到了2015年，美聯(lián)社將Wordsmith的應(yīng)用范圍擴(kuò)大到體育板塊，并透露，下一步還將開發(fā)算法，爭取將文字消息自動轉(zhuǎn)換成廣播音頻。

在國內(nèi)，這類機(jī)器人的代表有新華社的“快筆小新”和今日頭條的“張小明”?！翱旃P小新”現(xiàn)供職于新華社經(jīng)濟(jì)信息部、體育部以及《中國證券報(bào)》。機(jī)如其名，無論是一句話報(bào)盤，還是長篇大論的公司財(cái)報(bào)，人類記者花幾十分鐘甚至幾個(gè)小時(shí)才能寫就的稿子，“快筆小新”分分鐘能生成若干條。

今日頭條的“張小明”更加專注體育圈。里約奧運(yùn)會開賽一周，“張小明”六天生成兩百多篇稿件，平均每天出稿三四十篇。有業(yè)內(nèi)人士評價(jià)，高產(chǎn)還不是它的最大優(yōu)點(diǎn)，“張小明”上崗的更大意義在于，它能一場不落地關(guān)注奧運(yùn)賽場上每一場需要它關(guān)注的比賽。這些比賽有些是常人眼中的冷門項(xiàng)目，但從反饋來看，用戶關(guān)注度并不低。換句話說，“張小明”的出現(xiàn)，不僅彌補(bǔ)了媒體人手有限的短板，所觸發(fā)的長尾效應(yīng)更是出乎意料地顯著。

（2）大數(shù)據(jù)解讀稿

擅長撰寫這類稿件的機(jī)器人代表是微軟中國研發(fā)的“小冰”。近一兩年，“小冰”頻繁亮相各大媒體平臺，先后擔(dān)任過東方衛(wèi)視早間新聞主播、中國教育電視臺選角導(dǎo)演、優(yōu)酷自頻道人工智能主播等。如今，它的新身份是《錢江晚報(bào)》特約記者，在報(bào)社APP“浙江24小時(shí)”設(shè)有專欄。

“小冰”的數(shù)據(jù)處理、分析能力很強(qiáng)，加上有微

軟必應(yīng)搜索大數(shù)據(jù)支撐，它能輕松捕捉用戶興趣點(diǎn)。常態(tài)工作中，它會以“一個(gè)標(biāo)題、一幅圖片、一段概要、兩種觀點(diǎn)”的形式，自動抓取熱點(diǎn)事件，羅列交鋒觀點(diǎn)，邀請網(wǎng)友互動點(diǎn)評。與此同時(shí)，它還會不定期地推出數(shù)據(jù)解讀稿。比如今年春節(jié)后推出的作品《全國烹雞地圖來了，哪種“雞”征服了你的味蕾》。這是一篇基于大數(shù)據(jù)，盤點(diǎn)國人吃雞喜好的策劃報(bào)道。由編輯確定選題，工程師定制模板、研發(fā)算法，“小冰”自動分析生成。文章梳理了八道最受大家歡迎，以雞為食材的過節(jié)菜肴，又根據(jù)南北差異，繪制了一幅栩栩如生的全國“雞菜”地圖，選擇在春節(jié)剛過完上線，應(yīng)景又生動。

和其他機(jī)器人一樣，“小冰”也會寫一些文體賽事類消息。所不同的是，它的預(yù)測能力驚人，成功預(yù)測過的賽事包括：格萊美獎(jiǎng)、奧斯卡獎(jiǎng)，還有多場NBA比賽。準(zhǔn)確度之所以如此之高，源于“小冰”具備了將學(xué)習(xí)模型用于全網(wǎng)數(shù)據(jù)的分析能力，說到底，還是依賴大數(shù)據(jù)。

2.2 聊天機(jī)器人：優(yōu)化產(chǎn)品分發(fā)渠道、提升人機(jī)交互體驗(yàn)

要說和機(jī)器人聊天，估計(jì)大家最先想到的是蘋果Siri。其實(shí)，不止蘋果這類科技公司，很多新聞機(jī)構(gòu)也在搶占聊天機(jī)器人的新風(fēng)口。聊天機(jī)器人，普遍具備更強(qiáng)的關(guān)鍵詞識別能力，在人機(jī)互動的過程中，它們會將用戶使用過的關(guān)鍵詞，搜集反饋至數(shù)據(jù)庫，經(jīng)由勾勒、復(fù)刻用戶畫像，精準(zhǔn)定位、定向推送，由此實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品分發(fā)渠道的優(yōu)化。

今年四月，F(xiàn)acebook在F8開發(fā)者大會上宣布，聊天機(jī)器人Chatbot上線。Facebook Messenger向開發(fā)者開放，它將助力媒體實(shí)現(xiàn)人機(jī)對話。很快，包括美國有線電視新聞網(wǎng)CNN、英國《衛(wèi)報(bào)》在內(nèi)的傳媒巨頭紛紛試水。

CNN的聊天機(jī)器人每天會向用戶定點(diǎn)推送頭條新聞。每條推送下方都有三個(gè)選項(xiàng)：閱讀全文、獲知梗概、向CNN提問。只要提問，機(jī)器人就會自動捕捉問題關(guān)鍵詞，分析比對后，為用戶推送匹配的資訊。英國《衛(wèi)報(bào)》的美食機(jī)器人“Sous-Chef”則有教人做菜的本事。但凡有想吃卻不會燒的菜，咨詢“Sous-Chef”，它就會根據(jù)食材、做法等關(guān)鍵詞，為用戶定制菜譜推送。

2.3 虛擬編輯：智能化輔助生產(chǎn)，解放媒體人力

全天自采新聞很多，哪一些更適合在社交平臺呈現(xiàn)？美國《紐時(shí)時(shí)報(bào)》虛擬編輯Blossomblot解決這個(gè)問題很拿手。Blossomblot每天都會過濾社交平臺上的海量文章，并根據(jù)大數(shù)據(jù)預(yù)判、抓取最具價(jià)值的內(nèi)容推薦推廣。來自報(bào)社內(nèi)部的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，經(jīng)由Blossomblot篩選后自動推薦的文章，點(diǎn)擊量是普通文章的38倍。

英國機(jī)構(gòu)Full Fact去年研發(fā)出一款新聞自動核查校對程序。它能從幾十家英國新聞網(wǎng)站搜尋信息，一旦發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)謠言，就會澄清、粉碎它們。項(xiàng)目負(fù)責(zé)人自信，事實(shí)核查所經(jīng)的各個(gè)環(huán)節(jié)再不久的將來都將實(shí)現(xiàn)智能化。

3.人工智能會取代媒體記者、編輯嗎？

機(jī)器人出稿有多快？騰訊機(jī)器人“Dream Writer”一天能寫超過2000篇財(cái)經(jīng)科技類稿件、500篇體育類稿件。第一財(cái)經(jīng)的“DT稿王”，一秒能寫28個(gè)字，一分鐘就是1680個(gè)字。美聯(lián)社機(jī)器人“Wordsmith”一個(gè)季度能出4000篇公司財(cái)報(bào)。如此高產(chǎn)高效，的確非人力所能及。

人工智能在傳媒領(lǐng)域的實(shí)踐有多火？以國內(nèi)媒體為例，據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，僅僅今年全國兩會期間，從中央到地方，就有12家媒體推出了15款智能機(jī)器人。從終端形式看，推出實(shí)體機(jī)器人的媒體有5家，推出虛擬機(jī)器人的有5家，兩者兼有的2家。

如此蓬勃的發(fā)展勢頭，不由讓人疑惑：會有那么一天，人類記者、編輯被機(jī)器人取代嗎？事實(shí)上，類似的擔(dān)憂在人工智能付諸實(shí)踐的若干領(lǐng)域都在不斷被討論。這些擔(dān)心并非空穴來風(fēng)。高盛去年的一篇調(diào)查報(bào)告就提到：當(dāng)下，人工智能帶來的自動化及效率提升在各領(lǐng)域都縮減了約 0.5%到1.5%的勞動工時(shí)。這意味著，今后，越是低附加值的領(lǐng)域，人類越容易被人工智能所取代。只是，在傳媒領(lǐng)域，這種擔(dān)心的結(jié)論為時(shí)尚早。

3.1 人工智能實(shí)踐暫時(shí)離不開人為干預(yù)

一個(gè)顯而易見的事實(shí)是：至少目前，機(jī)器人參與的所有媒體實(shí)踐都離不開人為干預(yù)，因?yàn)樗蕾嚨乃惴ā⒛０?、大?shù)據(jù)，短期內(nèi)都離不開人。

（1）自動成稿需要人為干預(yù)

現(xiàn)階段，機(jī)器人成稿“快”是優(yōu)點(diǎn)，但行文格式單一、可讀性差，也是回避不了的硬傷。對照出稿流程，按需定制的新聞模板決定了成稿框架；用戶的參與熱度左右了大數(shù)據(jù)維度；技術(shù)人員開發(fā)算法的水平，影響到出稿的準(zhǔn)確度。有鑒于此，機(jī)器人寫稿的應(yīng)用范圍才會更多集中在需要數(shù)字說話的財(cái)報(bào)、賽事領(lǐng)域。其他需要深入采訪，或者強(qiáng)調(diào)個(gè)性化表達(dá)的調(diào)查報(bào)道、評論、訪談?lì)愺w裁，至少目前，機(jī)器人還無法勝任。

（2）深度學(xué)習(xí)依賴人為干預(yù)

人機(jī)互動，不僅僅是人與機(jī)器聊天，優(yōu)化分發(fā)渠道、定制推送產(chǎn)品的過程，也是機(jī)器人充實(shí)大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)的過程。通常，研究人員需要花幾年時(shí)間來確定目標(biāo)對象的屬性、特征，搭建重點(diǎn)模型，再通過算法、代碼，幫助機(jī)器人理解模型特征。之后，在人機(jī)互動的過程中，機(jī)器人會自動搜集、比對、標(biāo)記接收到的數(shù)據(jù)，并根據(jù)優(yōu)先級，做出針對性的吸納、學(xué)習(xí)。經(jīng)過這個(gè)過程，機(jī)器人的圖像識別能力和語音辨別能力會呈幾何級的提升，并且理論上，它接觸到的數(shù)據(jù)越多，就越聰明。一個(gè)影響很廣的例子，是谷歌公司的圍棋智能程序“阿爾法狗”，它與人類棋手交鋒越多，就越熟悉人類的出棋套路，針對性的見招拆招。

了解了原理，不難發(fā)現(xiàn)，機(jī)器人深度學(xué)習(xí)，起碼有兩方面依賴于人為干預(yù)。一是研發(fā)人員的前端準(zhǔn)備，后端跟進(jìn)、監(jiān)控，不斷完善模型和算法；另一個(gè)就是用戶反饋。反饋數(shù)據(jù)決定著數(shù)據(jù)庫的體量和質(zhì)量，數(shù)據(jù)有效性越高，機(jī)器人的智能化水平也就越高。反之，則會導(dǎo)致機(jī)器人黑化，通俗的說法，就是機(jī)器人學(xué)壞了。

典型的例子是微軟聊天機(jī)器人Tay。初次亮相時(shí)，Tay表現(xiàn)得彬彬有禮。然而上線僅僅24小時(shí)，它在和人互動時(shí)就爆了粗口，甚至屢屢發(fā)出涉及種族主義的不當(dāng)言論。在做出緊急下線Tay決定的同時(shí)，微軟方面也曾無奈地表示，Tay學(xué)習(xí)能力很強(qiáng)，它擁有將搜集到的信息內(nèi)化的能力，但卻無法辨別信息好壞。由于使用者的不確定性，這種照單全收模式，直接導(dǎo)致了Tay的黑化。如此看來，機(jī)器人智能化的水平高低，不僅有賴于技術(shù)的研發(fā)、完善，與使用者的素質(zhì)也休戚相關(guān)。打個(gè)形象的比方，現(xiàn)階段，離開了人機(jī)互動，機(jī)器的初始智能就像一張白紙，白紙上能畫出什么樣的畫，則取決于人為干預(yù)。

3.2 人工智能尚在試水，未涉及核心采編業(yè)務(wù)

客觀的說，相比科技企業(yè)，媒體還不具備人工智能的開發(fā)實(shí)力。盡管爭先恐后地試水態(tài)度值得肯定，但細(xì)看之下，目前，除少部分媒體引入人工智能時(shí)，有從戰(zhàn)略到執(zhí)行的系統(tǒng)方案外，更多媒體還是在體系內(nèi)的某個(gè)環(huán)節(jié)做針對性的有限嘗試，且人工智能依賴的大數(shù)據(jù)，多由科技公司開放平臺提供。比如Facebook開發(fā)的Facebook Messenger chat平臺，目前這個(gè)平臺上有11000多個(gè)聊天機(jī)器人，專長覆蓋了新聞、財(cái)務(wù)、娛樂、生活等各大門類，CNN、英國《衛(wèi)報(bào)》等西方媒體試水的聊天機(jī)器人就是基于這個(gè)平臺。

必須看到，盡管系統(tǒng)戰(zhàn)略、技術(shù)平臺尚不具備，但行業(yè)內(nèi)盲目跟風(fēng)，快速上馬人工智能項(xiàng)目的現(xiàn)象依然存在，一些媒體推出的所謂黑科技，短暫亮相后，很快銷聲匿跡。這種應(yīng)景式的被動應(yīng)承，自然不會涉及媒體核心采編業(yè)務(wù)。機(jī)器人取代記者、編輯，也就成了無稽之談。然而這種行動過當(dāng)，帶來的是資源浪費(fèi)，機(jī)會成本損失。

4．人工智能時(shí)代，傳統(tǒng)媒體發(fā)展趨勢展望

4.1 積極應(yīng)對，穩(wěn)步構(gòu)建人機(jī)協(xié)作的互補(bǔ)共生體系

我們正處在由技術(shù)革新推動的行業(yè)轉(zhuǎn)型期，媒體智能化時(shí)代已然迫近。在可預(yù)見的未來，人工智能技術(shù)將對媒體生產(chǎn)、傳播的方方面面產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。新技術(shù)更新迭代速度快馬加鞭，傳統(tǒng)媒體無法視若無睹，更不可能置身事外。要想守住陣地，不能一味沉溺于內(nèi)容為王的路徑依賴，而要順應(yīng)發(fā)展，采取“升維”思路，變“傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)思維”為“人工智能思維”，將“Think Mobile”轉(zhuǎn)換為“Think AI”，站在戰(zhàn)略高度，探索嘗試“內(nèi)容+技術(shù)+市場”的全產(chǎn)業(yè)鏈運(yùn)營。

當(dāng)前，行業(yè)內(nèi)對發(fā)展人工智能還存在兩種非理性的狀態(tài)：一種是一擁而上地炒作，另一種則是過分保守、謹(jǐn)慎觀望。必須承認(rèn)，機(jī)器在數(shù)據(jù)處理、分析、核查等輔助生產(chǎn)方面的能力確實(shí)比人強(qiáng)，將這些優(yōu)勢善加利用，能夠極大提升媒體效率，節(jié)約成本、解放人力，讓編輯、記者有更多時(shí)間、精力去創(chuàng)作有溫度的作品。因此，理性看待人工智能，不回避、不盲從、不驚慌，積極構(gòu)建人機(jī)協(xié)作的互補(bǔ)共生體系，最大限度將兩者優(yōu)勢放大，形成合力，將是未來一段時(shí)期，媒體轉(zhuǎn)型升級的主要趨勢。

另一方面，媒體兼具政治、經(jīng)濟(jì)雙重屬性。任何時(shí)刻，無論技術(shù)如何發(fā)展，不分性質(zhì)、類型、領(lǐng)域，堅(jiān)持把握正確輿論導(dǎo)向，始終是對媒體統(tǒng)一、共性的要求。這種堅(jiān)持只有依靠采編人員多年積累的專業(yè)素養(yǎng)才能把握準(zhǔn)確。因此，無論人工智能如何創(chuàng)新，媒體人始終要謹(jǐn)記，機(jī)器只會是輔助人力的高效工具，而人才是新聞生產(chǎn)和傳播的主體。

4.2 儲備力量，打造“全媒體記者”+“算法工程師”的人才高地

大數(shù)據(jù)，是發(fā)展人工智能的基礎(chǔ)和前提。未來，誰擁有的數(shù)據(jù)量越大、質(zhì)量越高，誰就越能占據(jù)制高點(diǎn)，獲取發(fā)展的主動權(quán)。當(dāng)前，行業(yè)內(nèi)正處在向媒體融合縱深發(fā)展的關(guān)鍵期，行業(yè)轉(zhuǎn)型升級箭在弦上，對從業(yè)人員的要求，也從最初的熟練掌握采編業(yè)務(wù)，提升到兼具圖片、音視頻處理能力，能夠靈活對接全媒體平臺發(fā)稿等。

媒體需要復(fù)合型人才，更需要復(fù)合型的人才隊(duì)伍。如果說全媒體記者和互聯(lián)網(wǎng)用戶為大數(shù)據(jù)采集提供了取樣支撐，那么“算法工程師”則是賦予機(jī)器深度學(xué)習(xí)能力的靈魂工程師。他們運(yùn)用數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)知識，為實(shí)現(xiàn)人工智能目標(biāo)，搭建模型、設(shè)計(jì)算法，訓(xùn)練機(jī)器人按需搜集、處理、加工數(shù)據(jù)，并通過后期追蹤完善，不斷提升機(jī)器人的業(yè)務(wù)水平。在可預(yù)見的將來，傳統(tǒng)媒體若想占據(jù)人工智能實(shí)踐的更多先機(jī)，應(yīng)當(dāng)發(fā)揮技術(shù)對創(chuàng)新的引領(lǐng)作用，針對內(nèi)容生產(chǎn)、用戶平臺等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，加大技術(shù)力量的儲備。去年，“今日頭條”遠(yuǎn)赴美國硅谷招兵買馬，開出百萬年薪招募資深算法構(gòu)架師，一度引發(fā)轟動，未來，這種對技術(shù)人才的重視和培養(yǎng)或?qū)⒊蔀槌B(tài)。