郭艳红

摘要：大数据时代，新兴媒体对社会的影响越来越大，新闻客户端、各类层出不穷的社交媒体已经成为人们的第一信息源。但万事万物不论怎么发展，理论付诸实践都离不开技术的支持。同样，媒体融合也需要用技术来破解发展瓶颈。文章旨在讨论人工智能技术在新闻媒体行业的实际应用，看人工智能技术如何影响新一代媒体的现实发展。

关键词：新闻 媒体 人工智能

2019年1月25日，第十九届中央政治局在人民日报社进行了“全媒体时代和媒体融合发展”的第十二次集体学习。随后，习近平总书记发表了关于“加快推动媒体融合发展，构建全媒体传播格局”的重要讲话，他强调，当下中国的信息化给新闻媒体融合发展带来时代机遇，要充分把握好这个信息时代的机遇。于是，研究媒体产业新思路、新发展成为传媒人最新也是最严峻的课题。笔者认为，人工智能技术（AI技术）将成为媒体融合发展的关键竞争力和核心技术，在此前提下，推动人工智能关键核心技术自主创新，将人工智能运用在新闻的采集编制、批量生产、分发、有效接收及最終反馈中，并用主流价值导向驾驭“算法”，才能实现新闻媒体与人工智能的深度融合发展。

人工智能在新闻媒体中的应用

人工智能是一门多融合学科，融合了计算机科学与技术、统计学、脑神经学和社会科学等，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用，并通过专业的人工智能平台来收集、组织和分析数据以及使用人工智能。人工智能在媒体行业的应用场景主要集中于自然语言处理、视觉处理、语音合成、用户画像、智能监测等方面，通过自动抓取新闻、语音识别、智能翻译、机器自动写稿、AI主播、AI虚拟主持等实际业务深度融合，推动媒体向智能化发展。

智能媒体生产服务平台。利用摄像头、传感器、无人机等智能信息采集设备，模拟记者的眼睛获取信息，这样可以实时监测最新新闻动态、自动搜索有效的新闻线索，并自动调用该新闻线索的相关地理位置、是否有相关历史数据资料、判定同类事件详细信息，最终对内容智能生产，之后进行特定的数据分析、数据可视化分析、新闻稿件的撰写、视频后期剪辑、后期配音等一系列工作。

智能视觉处理。视觉处理主要包括对人脸、物体、场景和动作的识别。智能视觉处理可以对图片内容进行详细分析，并基于深度学习，进行大规模的数据训练。对目标物多维度分析，将其分门别类，输出智能分类的Logo。除此之外，智能视觉处理还可自动截取关键帧及精彩片段，精准识别目标物中的色情、垃圾广告、辱骂、涉政信息等敏感信息和违规内容，并进行标注和报警，为后期剪辑人员省去较多烦琐工作流程及步骤，同时也防御了内容风险。

智能语音识别及处理。语音识别能力是一种较为成熟的技术，主要应用于媒体行业，它可以为记者量身打造，可将采访、会议等录音内容自动转写为文字，自动同步至PC端，大幅提高媒体从业人员的工作效率，使媒体从业人投入更多精力专注于内容等软创作上。语音识别中有一项重要的内容叫“远程识别”，指的是无论人们身处何地，通过人类的声纹信息，都可以方便、快捷地实现身份识别。这种技术不仅应用于金融等领域，也应用于新闻媒体行业，语音识别技术可以为新闻媒体人量身定制语音新闻，也可以通过语音识别系统进行身份认证和远程识别。

智能新闻分发。主流互联网新闻发布App多如牛毛，未来人们不论在哪里看新闻，依托面向未来的智能硬件和国内一流的分发渠道可以将新闻内容触达到用户。曾有学者对传统媒体的分发和互联网分发能力进行对比，虽然人们概念上对传统媒体的认可度还是相当高，因为传统媒体一直深入人心，但从技术层面来看，传统媒体是处于劣势地位的。传统媒体在发展过程中虽也多少参与了智能化进程，但是其不具备新兴的互联网企业所拥有的技术和数据资源，这一优势是传统媒体无法比拟的。因此，传统媒体被迫借互联网平台分发，从而处于相当被动的地位。相比来说，微信、微博、抖音等互联网分发平台自主推动算法的改进，沉淀了大量的用户数据，利用大数据分析，为不同受众精准推送感兴趣的新闻资讯，不仅拉近了媒体与用户间的距离，同时也扩大了媒体的影响力，实现了双赢。

智能版权监测。新闻版权问题一直是新闻工作者比较关心的话题。原创永远是内容创新的动力，智能版权监测是将原创新闻等内容进行快速版权登记，并在第一时间进行全网版权监测。智能版权监测可以通过简单明了的报表形式，告知原创作者其原创内容在互联网中的引用及传播情况，让原创作者第一时间知道自己的版权是否被侵犯，从而合理地保护自己的原创内容。

智能用户识别。通过先进的人脸识别技术，精确定位海量图片中的人物，并对其进行分门别类，构建图像中人物的关系图谱，提升新闻线索发现的效率，从而有效地提高图片的使用效率。结合媒体用户的行为数据，输入特定的用户人脸图片，针对不同用户群的特征给出可视化分析报告，这样不仅可以帮助媒体从业人员深度了解自己的用户，同时也提高了工作效率。

人工智能推动新闻媒体模式变革

人工智能技术不仅重塑了新闻内容生产的业务流程，还改变了传媒产业价值链上的各个环节，催生出一个崭新的新闻媒体业态。

新闻内容生产模式变革。传统新闻业的新闻信息采编、生产、传播、反馈等环节之间，基本靠人工把控，是一种线性的新闻生产模式;而AI技术的参与彻底打破了原有的局面，改变了传统意义上的原有的新闻生产模式。

新闻分发平台变革。新闻的传统分发模式经过AI技术的成功参与后，新闻的分发平台得以延伸。AI技术对于新闻分发的关键技术支撑在于其可以根据潜在用户之前浏览过的信息，通过大数据的形式抓取用户感兴趣的新闻内容，并在此基础上进行多角度、全覆盖的信息内容分发，并及时通过大数据的抓取获得信息的反馈。这样一来，不仅可以实现个性化用户定制，而且还可以积累有效的客户数量。AI技术对于新闻分发平台的助力是显而易见的。

新闻内容以算法机制为数据来源——“算法新闻”。算法新闻是指基于计算机算法程序，新闻读写机器人自动生产新闻的过程。当然，新闻读写机器人可以最大程度保障新闻内容的精准度和可靠性。读写机器人的问世使得自动生产新闻得以实现，也让原本发展成熟的计算机自然语言技术领域得以延伸和发展。读写机器人能够从大量的结构化数据中自动生成文本，这一项AI技术在新闻传播领域的广泛应用造就了当下的“算法新闻”。今日头条正是基于算法机制，利用人工智能技术和算法技术的优势，在本就人气极高的状态下，生成资讯报告，使其成为热度最高的新闻巨头。

公民参与度提高。传统的新闻以渠道新闻为主，而AI技术的介入让自媒体的发展蓬勃向上，让非专业新闻传播者通过大众媒体、自媒体向社会发布自己掌握的新近发生的、人们关注的重要信息，让言论自由得以充分体现。2020年新冠肺炎疫情的爆发给自媒体发展提供了有利条件，通过非官方发布的消息，一方有难八方支援，公民的个人意愿、分享等意识得到充分体现。

人工智能与新闻媒体融合发展展望

AI技术在新聞媒体中的应用是把双刃剑，未来是对抗还是共赢，是个值得讨论的话题。AI技术在与新闻媒体融合发展的同时也存在较多问题，比如信息泄露问题、算法新闻不确定性等。对于当前的人工智能，有业内人士认为，它的发展还处在初级阶段，“相当于人类五六岁的小孩”。在信息安全方面，仍然有信息安全无法保护及使用方法不当等风险存在，这是因为AI技术在快速抓取用户信息的同时，也会造成用户的信息或多或少的泄露，如果网络安全技术或者访问控制技术把控不严，会造成无法挽回的后果。大量不法之徒为了一己私欲，利用大数据从事违法犯罪活动，比如有了大数据的准确抓取，不法之徒可以更容易判断具有哪类行为特征的人更容易被诈骗，其诈骗手段也更具针对性。随着人类社会的不断进步和计算机技术的不断发展，AI技术与新闻媒体行业更加相得益彰，但目前不得不考虑所谓的“算法新闻”如果在新闻写作方面的应用不当，一味地追求效果、效率最大化，完全忽视传统新闻的价值判断与深度解释，一味追求速度而忽视质量，就会导致信息的不确定性，会导致新闻媒体的社会责任以及影响力下降。因此，“算法新闻”仍有着很大的发展空间，在未来，人与机器一定会实现机器辅助、人机协同、人机合一，让新闻内容不再单纯地被计算机算法牵制。

结语

人工智能技术与新闻媒体融合发展是一个长远的话题。人工智能发展迅猛，未来的前景不可预估。从目前发展情况来看，我国媒体融合发展仍有很大的发展空间，新闻媒体行业通过大数据等技术整合，会实现流程的更加优化、平台的更加创新升级，从而更加符合新闻媒体行业的实际操作流程。整合优化的媒介资源和生产要素，达到信息内容、技术应用、平台终端、管理手段的互通互融的目的。从提升安全技术能力和水平出发，防范数据源头泄露，增加数据安全系数，保证新闻媒体准确及时的发布信息，从而充分扩大新闻媒体的强大影响力和竞争力，催生真正的新型主流媒体。（作者单位：山西传媒学院）

参考文献：

[1]傅丕毅，商艳青，张宁宁.“媒体大脑”的智媒演变：万物为媒 人机共生[J].传媒，2019（04）：16-18.

[2]杨皓.浅谈大数据与人工智能在新闻实操中的作用[J].城市党报研究，2020（01）：77-79+83.

[3]任鼎.大数据时代新闻媒体的智能发展之路[J].中国传媒科技，2020（01）：31-33.

[4]刘莹.人工智能技术和大数据在新闻媒体中的应用[J].传播力研究，2019，3（20）：260.