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智媒时代机器人新闻对新闻伦理的冲击与重建

2017-11-28乔艳

新闻世界 2017年11期
关键词:智媒时代新闻伦理算法

乔艳

【摘 要】机器人新闻是人工智能技术拓展到传媒报道领域的创新实践,它的出现变革了传统的新闻生产模式和报道方式。但是作为一个还不完善的新生事物,它也不可避免地产生了一些新闻伦理方面的问题。本文从机器人新闻发展现状入手,重点分析机器人新闻生产背后的逻辑以及对新闻业造成的伦理冲击,思考在人工智能不断改变新闻生态的智媒时代,如何更好地使机器人新闻发挥自身价值。

【关键词】智媒时代;新闻伦理;算法

大数据、物联网、人工智能等技术的迅猛发展,推动了传媒格局的变革,“智媒时代”已经来临。顾名思义,“智媒”是“智能传媒”的简称,简单来讲,就是人工智能(Artifical Intelligence)与媒体的融合与变革,机器人新闻就是智媒的一种典型代表,这种以大数据为基础的智能化的新闻报道方式将会是新闻业的一次深刻变革。

一、机器人新闻的发展概述

早在40多年前,耶鲁大学就设计出“故事写作机器人算法”程序,当时计算机还只是充当辅助者的角色,生产一些比较简单的数据简讯。在人工智能的web3.0时代,这种“计算机辅助新闻”逐渐演化为“数据驱动新闻”。“机器人新闻”就是“数据驱动新闻”的主要产品之一,主要指利用计算机特定的程序对相关的数据信息进行抓取加工,自动生成人类可读的完整的新闻文本。

目前人们所熟知的机器人新闻生产系统有美国叙事科学”(Narrative Science)公司设计的“统计猴”(Stats Monkey)和同名软件(Narrative Science),该公司与《福布斯》杂志合作,制作和发布事实类财经新闻;“自动化洞察力”(Automated Insights)公司设计的Wordsmith,该系统已被美联社采用,直接参与“企业季度营收”类新闻的写作;还有伊索公司设计的“智识”(Savvy),该系统能将人工设定的逻辑自动应用于数据之中,还能将数据图表文字等自动转换为多种语言。[1]

国内媒体也竞相引入机器人新闻。2015年9月,腾讯的Dreamwrit首先在国内发布机器人撰写的新闻,相继推出四篇不同风格的CPI报道使机器人新闻得到极大关注;同年11月,新华社的第一位机器人员工“快笔小新”正式上岗,在短短几秒内即可自动生成财经报道;2016年,今日头条则借助里约奥运会这个契机,推出机器人xiaomingbot。虽然机器人新闻才刚刚起步,但已经成为一种新趋势。

二、机器人新闻引发的对新闻工作者价值的思考

机器人新闻从根本上变革了新闻生产的主体,实现了新闻生产由人到机器的转变。虽然现在机器人新闻尚处于初级阶段,但是其精准高产迅速的特点已经在挑战甚至超越了人脑的极限,势必会对传统新闻记者造成冲击和影响,引发新闻工作者对人机伦理的思考。换言之,针对人机冲突,未来新闻工作者的价值应如何体现?笔者认为可从以下几点着手:

(一)发挥新闻人的主体性

机器人参与到新闻生产中来,在一定程度上解放了媒体生产力,新闻工作者能够从繁杂的数据中抽离出来,有时间和精力从事更具有价值的新闻工作。就目前的新闻实践来说,机器人生产的新闻主要分布在财经类和体育类,技术发展的客观局限性决定了未来新闻人的专业素养将更加凸显。在人与技术的关系中,人是具有主观能动性和独立思考能力的,这就决定了技术只能作为一种工具辅助人的工作。所以,笔者认为,即使技术再发达,“职业记者将会消失”这一论断并不具有说服力。新闻人的主体性体现在具有深入调查新闻事实的执行力、具有独特的逻辑能力,以及特有的人文关怀等,真正触动心灵的新闻一定是包含新闻工作感性的情感与理性的逻辑。

(二)重塑新闻故事内核

不管媒体技术如何革新,新闻写作本质上是具有叙事逻辑和新闻要素的一种报道,“故事”这一要素在新闻作品中具有重要作用。《华尔街日报》曾一再强调,“讲一个好故事”是读者最基本和普遍的需求。[2]对新闻报道而言,讲故事的叙事方式能增强文章的可读性、趣味性和人情味;对受众而言,故事化的新闻能够抓住读者的注意力,容易引起读者共鸣。即使在智媒时代,故事内核这一关键要素在新闻报道中扮演的角色仍然举足轻重。机器人新闻写作是一种“自动获取数据+人工模板”的模式,在提供数据方面有不可比拟的优势,但是若没有人性化的思考,数据本身的量化并没有太大意义,这说明机器人新闻存在“去故事化”的缺陷,而这点恰恰是新闻工作者的优势所在。机器人新闻预示着“新闻工业化生产”时代的到来,未来生产更多“讲故事”的新闻才能赢得读者的注意力。

(三)新闻人与智媒优势互补

清华大学新闻与传播学院彭兰教授在《智媒来临与人机边界:2016中国新媒体发展报告》中,根据当下传媒格局的变化,提出了未来社会人机结合的畅想。她讲到,“未来的整个新闻写作会变成一种人机合一的写作体系,机器帮助我们发现选题,机器帮助我们拓展报道的广度、深度,机器帮助我们提炼规律,预判内容的传播效果,反过来指导我们写作的起点”。[3]这表明,在未来的人机合作中,机器人能够更高效地帮助记者挖掘新闻故事内核。在智媒时代,关于技术层面的憧憬有很多,但新闻生产应当遵循这样的价值范式:避免“唯技术”论的倾向,要让故事性这种要素内化于“新闻”二字之中。因此,做有温度的新闻需要人机合作,优势互补。

三、机器人新闻生产机制为受众构建的新逻辑

机器人新闻生产过程是:读入数据——测量数据中的新闻性——算法加工(包含各种新闻要素)——自动生成稿件。从本质上讲,机器人新闻其实就是一套人工设计的软件或者算法语言。“算法”包含一系列极其复杂的數字规则,它能够通过人为预先设置的程序或步骤解决特定的问题。但是“算法”本身已经包含了记者事先预设的报道框架、思维结构等,如果“算法”这一步骤出错,造成的负面影响波及面更广。换言之,预编程的机器不是被使用者所掌控,而是真正意义上的控制者。因此,机器人新闻生产机制将为新闻受众构建新的逻辑。endprint

(一)“算法”机制先天不足——受众易陷入“被计算好的公共领域”

将算法运用于新闻信息的采集和发布,最初目的是为了提高新闻生产效率,节约新闻工作者时间,使其能从繁杂的数据采集和分析中抽离出来,从事更多创造性的工作。但是,算法只具备处理数据的能力,不具备分析数据的能力。如果源头数据不具备权威性,一旦算法程序启动或发布,其后果就不堪设想。例如有些黑客会入侵金融系统,输入虚假数据,导致财经类的机器人新闻误导大众,进而造成股市极大的波动。

基特勒(Fredirch Kittler)認为,数字媒介的硬件和软件都具有隐蔽性。在软件的遮蔽下,用户看不到自己受到了硬件的限制;而软件本身可以使用户与计算机交流,但用户却一点都不知道其背后的详细过程,容易给人们造成一种开放的假象。[4]机器人新闻的出现重新定义了信息筛选方式,为个性化定制信息创造了便利的条件,但不可避免地存在人为参与制定筛选规则的问题。这种人工智能编发的信息是“过滤”后的信息,受众无法了解其“算法”步骤,更无法检验其科学性,核实其真实性。因此,这不仅损害了传统新闻价值标准,也使受众容易陷入“被计算好的公共领域”。

(二)“算法”机制下的用户——活在“过滤气泡”之中

埃利·帕里泽(Eli Parise)在《过滤泡沫》一书中提到,互联网服务会根据个人特征、行为、社会关系,创造出一种近乎于虚构的量身定制的现实。这时会出现这样一种结果:我们会深陷在“过滤泡沫”中,只能被动接受“过滤”的信息,却难以接收到能拓展或者挑战我们世界观的信息。“过滤气泡”理论主张运算机制会依据其设定的程序,决定受众能够看到的信息。目前,机器人新闻的算法还不能提供详细的背景信息或者解释说明来支撑自己作出的判断,帮助读者及时作出矫正。例如关于预测性新闻,机器人可能只会通过数据或人工模板简单地得出结论:“这是根据已有数据做出的预测”。但对这个预测背后的逻辑关系,却不能做出详细的解释说明。我们设想,机器人新闻如果没有一个信息来源较为权威的数据,那么我们很难相信它能通过数据得出一个不偏不倚的结论。这种由机器人算法“过滤”过的新闻就对受众形成了很大的误导,大众媒体的公共服务职能也受到侵蚀。

四、机器人新闻发展趋势与展望

机器人新闻的出现,使得“信息类”新闻生产变得更加高效和精确,在未来社会,机器人新闻想拥有旺盛的生命力,在“知识性”新闻方面有所突破是关键性的一步。无论新闻生产方式发生怎样的变革,新闻业都应遵循“工具理性”和“价值理性”二者相辅相成的发展理念,既要强调技术的开拓性作用,也要重视伦理道德。新闻业的发展离不开技术的推动,但也需要对新闻伦理的坚守。未来的新闻业人机共存,优势互补,相得益彰是我们期待的愿景。

注释:

[1]http://www.twitter.com/NailbiterBot.

[2]威廉·E·布隆代尔.华尔街日报是如何讲故事的[M].徐扬译.北京:华夏出版社,2010.

[3]彭兰.智媒来临与人机边界:2016中国新媒体发展报告[Z].北京:腾讯网媒体高峰论坛,2016.

[4]邓建国.机器人新闻:原理、风险和影响[J].新闻记者,2016(09).

参考文献:

[1]孙振虎,张馨亚.机器人新闻的发展与反思[J].电视研究,2016(06).

[2]黄可.机器人记者:本质、模式与意义[J].中国记者,2015(05).

[3]人工智能将如何颠覆新闻行业[EB/OL].http://m.techweb.com.cn/article/2016-11-17/2434777.shtml,2016-11-17.

[4]Jerry Kaplan.人工智能与媒体产业:影响与未来[Z].北京:腾讯网媒体高峰论坛,2016.

(作者:山西大学新闻学院新闻与传播专业2015级研究生)

责编:周蕾endprint

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