摘要：近年来，人工智能被普遍提及，无论是媒体报道中还是一些热门话题中，都能够看到对人工智能话题的热切讨论。在传媒业中讨论的焦点便是“人工”是否会被机器取代？从目前的发展情况看，人工智能的飞速发展已经超出了人们的预料，其正以前所未有的发展速度逐渐走入人們的工作与生活，越来越多的领域都能看到人工智能的影子。随着人工智能的日渐普及，人们对人工智能的了解也逐渐深入。因此，有许多互联网企业、传媒机构等对人工智能技术的理论与应用进行了深入研究。

关键词：人工智能时代；传媒；科技发展

中图分类号：G206 文献标志码：A 文章编号：1674-8883（2021）12-0076-03

基金项目：本论文为湖南省教育厅科学研究项目“人工智能时代传媒伦理的规范与构建研究”成果，项目编号：18C1267

一、引言

人工智能技术不断进步，其与传统行业的不断结合产生了许多令人意想不到的变革。与此同时，很多人们不曾预料的问题也逐渐映入视野。很多相关学者、科学家认为解决这些问题还需要经历漫长的时间才能达到人工智能的奇点。在市场中，有我们熟知的亚马逊、微软、谷歌等几个硅谷人工巨头公司发起的人工智能联盟，不难看出，这些企业都在努力向人工智能的未来发展前行。

二、人工智能发展概述

人工智能的发展历史大约只有不到百年，但是人工智能技术如今却已深入到了各个领域中，医疗、电子、社交、教育等等，与人们的生活早已有了密切联系。“智能”这一词汇的来源并不陌生，其最早由荀子提出，其意本为智慧与能力；而如今随着科技的不断发展壮大，智能最大的含义便是运用自身掌握的各类知识在不同的环境之下做出一系列反应的能力。人的智能大多体现在思考能力与理解反应能力两方面。

20世纪之初，智能界中充斥着关于计算机新理念与数理逻辑方面的研究，被称作人工智能之父的图灵创立了自动机理论；麦克罗伊与皮茨提出了拟脑机器理论，为人工智能未来的发展之路起到了良好的推动作用。“人工智能”这一理念最早出现在20世纪50年代，并且当时大多数参与研究的人员几乎在后期都成了人工智能的专家，在促进人工智能的发展中作出了许多贡献。在20世纪六七十年代之时，又掀起了一轮新的热潮——“专家系统”，以及80年代初 “神经网络模型”的提出直接将“人工智能”的发展推行到一个新的高度；直至进入21世纪后，人工智能发展的高浪被掀起了一层又一层，不断涌现出一批批人工智能学派主义，这些学派主义在人工智能的发展之路上产生了非常深远的影响。

对于传媒业而言人工智能早已不陌生，随着人工智能的落地，“机器取代人类”的话题成为众多学者讨论的重点。一些学者对此话题秉持乐观主义，认为人类与智能完全可以在实践中相互融合；也有人认为机器就是机器，人类不可能被机器取代；还有人对人工智能的到来具有防范心理，认为机器一旦拥有自主性，便会出现“人退机进”的颠覆式变革。因历史发展阶段不同，传媒业的发展也在不断变革，在传媒业不断发展的同时，人工智能技术也日渐成熟。随着人工智能技术的不断成熟，究竟是谁进谁退成为当下人工智能发展中面临的主要问题。近年来，在人工智能的不断发展之下，传统媒体遭到一轮又一轮的挑战。通过各项数据的对比不难发现，传统媒体已经逐渐进入到转型的关键时期。如今，人工智能在传媒业中覆盖了从策划、采访、编辑一直到审核发布的整个过程。如何借助人工智能技术对人工进行重构，首先需要对相关技术的具体特性进行深入了解。

三、人工智能在传媒领域的运用

第一，人工智能具备的一系列特性。在之前的机器使用中，大多会出现应用性能差的情况，只能对已经整理好的数据进行系统化处理，没有自主意识，所以在大多数情况下机器依旧无法真正做到直接取代人工。近年来，随着我国大数据信息时代的推动，加之人工神经网络算法的出现，使这一情况慢慢发生了改变。人工神经网络算法能良好地识别图片、视频、语言文本中的信息，甚至对图片视频内的所有人、物，包括人的情绪等行为进行分辨。如今，来自社会各界的媒体新闻络绎不绝，编辑不需要再如过去一样对这些信息进行逐一阅览，通过应用人工神经网络算法技术可以直接把其中有价值的信息直接筛选出来。另外，人工神经网络算法对社交网络中的自然语言也可进行有效分析，对于发现潜在的新闻热点非常有效，对视觉素材的加工处理可以根据具体内容自动匹配对应的图像信息，并且自动添加文字等信息。在处理音频的模式中，也可以将录音内容直接转录，直接将录好的信息进行翻译。可见，人工智能算法的出现给业态转型创造了良好的条件。

第二，人工智能辨别事物的能力并不是与生俱来的，要想使机器技术得到不断提高，也需要一个不断学习的过程。学习过程根据机器设定模式不同学习方式也不同，大多数情况下学习类型与案例教学的模式类似，先学会例子总结规律变化，然后再举一反三[1]。例如运用人工神经网络算法区分表情，便可以将各种表情相片做好标识制成训练集，再对各类表情进行分类，最终制成模型。此时，机器便可以分辨出人的表情。利用现代化数字科技，将素材数字化之后，再通过计算机进行学习便可以使这类技术得到不断的升级。这对于传媒工作者而言可以减轻许多工作量，由机器对复杂的稿件进行受众偏好的判别，可以有效地减少传媒工作者工作量，提高其工作效率。

第三，在人工智能与传媒业的工作衔接中，最常被运用的便是机器写作功能，主要是通过算法将数据自动变为人们需要阅读的文章，这种方式在市场上已经得到了广泛的应用，如新华社的“蜡笔小新”、美联社的WORDSMITH等，不需要过多的人工操作便可以直接生成大量的新闻报道，这也是近年来机器代替人工的最直观的体现。这种应用的操作流程主要为先利用算法对所需要的数据进行收集，然后对新闻价值进行具体分析，再匹配适合的文章格式与模板，便可以输出文章，其中最不可或缺的便是自然语言生成技术。自然语言生成技术最早在对于灾害预警、竞赛播报、财经新闻播报的运用较多，有其固定的模板。但是随着算法的不断进步，也推动了自然语言技术的发展，其已经能够对部分文章进行个性化创作，可以迎合当下最受大众欢迎的文本特征及与大众爱好相对应的语言风格。

第四，人工智能领域中的摄像机器人以及无人机的最大特性便是可以进行智能采集，是人力无法实现的用更加广阔的视角进行无间断的采集。为了有效地为写作提供丰富的参数，可以将人工网络神经算法技术与多传感器结合，便能够对现场具体情况做到实时反馈。另外，如果需要机器对不同场景或者火线进行识别，便可以在此功能中引入识别模式算法，这并不需要人工参与摄像角度的调整，直接使用机器便可以对摄像角度、光圈焦点等参数进行自动调整。另外，如果需要进行高速跟拍便可以运用识别算法摄像机器人，此算法已经被广泛运用到各种赛事的播报中。比如在里约奥运会中便通过水下机器人捕捉到很多独特角度的精彩瞬间。在各地新闻的报道中，现在也逐渐运用上无人机进行拍摄，对于新闻的取材方面给予了较大的帮助，通过此种方式取材也可以在一定程度上保证战地记者的安全。另外，无人机不仅可以用来取景拍摄，也可以进行数据采集，也可以运用无人机的原理为机器学习提供有力的素材。通过无人机与摄像机器人的有效结合可以将地形、气候等进行有效收集后给更深层次的数据挖掘提供强有力的支撑[2]。

四、关于人工智能所取代的具体分析

在人工智能技术的不断发展下，传媒业整体的新闻编审工作都被重构，转变为人机协同发展的模式，在这种情况下，有两类人群最先受到智能化的冲击。

第一，通过许多的实验研究发现，一旦实现了自动化技术，便会直接被自动化取代。在技术领域的不断变革下，最先被改变的基本都是最符合机器原理的人；从生产的角度出发，可以明确知晓，对于传媒业来讲，生产优质内容是众多传媒工作者一直崇尚的目标，但是在传媒业内却存在很多“搬运工”。虽然“搬运工”有很多，但是对于提升内容价值的效果并不好。尤其是在如今网络如此发达的背景之下，运用搬运工的模式虽然不会造成很大的成本，但是往往会带来一系列弊端。而人工神经网络算法可以通过自然语言技术生成丰富的语言形态及内容，以满足用户所需。与此同时，在新闻界也存在许多内容筛选以及多层审核方面的制度问题，人工神经网络算法在对部分内容的筛查以及审核工作方面的效率早已远远超出了人工操作，为了能够有效缩短工作耗时，在未来的工作中其完全可以承担一部分只用算法的工作。

第二，观念保守，无法有效利用新技术的人。当人工智能大规模地应用到传媒领域后，帮助传媒工作者减少了工作量。此时，传媒人员便可以运用空出来的时间将自己掌握的技术知识充分调动起来，重视对内容质量的提升，对于采集而来的信息内容进行深度挖掘。只有这样，才可以为传媒工作创造更大的价值。但是对于观念保守，无法有效利用技术优势的人而言，会被束缚手脚，无法真正做到自由合理地安排工作内容，依旧每天重复着几乎没有任何价值且繁杂的工作。因为工作流程较复杂，会浪费大量时间，经过烦琐的工作流程之后，创造出的信息价值却仍然难以满足市场所需。因而，在人工智能的浪潮席卷之下，如果无法合理运用技术优势来处理工作，最终极有可能被人工智能直接取代。

五、依旧需要“人工”的“智能”

如今，人工智能的发展几乎已经走到了传媒的边界之处，甚至需要对传媒的概念重新进行定义，但是目前还有很多人工智能并不属于人类的通用智能。目前，在与技术的融合工作中，传媒人的工作流程虽然在一定程度上进行了重构，但是若想取代依旧很难，具体表现为以下几个方面。

（一）人工神經网络算法的准确率

对于新闻而言，真实性是新闻的基础，在过往的人工智能使用中，人们给人工智能技术贴上了真实、精准、理性的标签。但是人工神经网络算法的分辨力主要是通过机器进行学习最终得到相应数据，学习的样本更是通过人工标记后形成，同时对于训练集的准确率要求非常高，训练集提供的学习数据不可以出现丝毫的偏差，否则会直接导致机器出错。此前有一个关于石油开采及森林消失的报道，中国新闻社运用算法学习的方式对于森林相关的信息进行收集，之后再利用系统对其进行识别，发现森林消失完全是因为随意开采石油，但在后续的回访中发现事实并非如此，真正导致此种情况出现是因为受灾者想要获取商业利益。之所以会有如此大的不同，是因为数据出现了偏差，而如果想要更正这种情况就必须通过人工矫正。这样就需要传媒工作人员清楚算法的基本规范，明白通过怎样的计算方式才可以使最终的结论更加准确[3]。另外，对训练集进行编辑时，最好由不同的人共同完成，防止出现算法带入个人偏好的现象，同时对于内容以及素材审核方面也需要人工进行管理。

（二）增强价值导向度

习近平总书记强调：“要旗帜鲜明坚持正确的政治方向、舆论导向、价值取向。”算法是否具有价值观，一直以来都是专家学者深入研究却还未得出任何结果的一个论题。对于传媒而言，能够明确的是算法的价值观输出会直接影响到受众的价值观。如果不对此采取防范措施，算法便会只向大众推送其偏好的内容，会大大削弱传媒的地位。因此，如果采用推送算法，就必须由人工介入来确保价值导向的发展以及内容的丰富性，可适当对受众进行画像，定制推送内容，以此将价值导向升华至新的高度。

（三）内容具有一定的深度

通过对众多新闻的对比可以发现，机器新闻除信息冗杂缺乏营养外，在报道中还缺失了人类的兴奋、失望等情绪，机器新闻报道在语言风格、内容逻辑方面都存在严重不足，这些不足虽然会随着算法与训练集的不断完善被削弱，但报道内容中富含的更深层次的意义仍然无法充分挖掘。一篇优秀有质量的报道离不开专业的传媒工作者，以及其深入现场后对获取的一手资料。通过机器设备纵然也可以进行详细的实地记录，但是无法与传媒工作者深入现场后产生的感受及其与当事人的实际接触相比。

（四）从“人工+工具”到“智慧+智能”的转变

随着人工智能时代的到来，传媒工作者编辑的工作再也不仅仅只是编辑，更多的变为操控机器、内容设计的工作。这种说法固然有理，但是这种形态更多还是依附于传统的“人工+工具”这一视角，如果单单把人工智能当作一种工具，便偏离了最初的行进轨道，变为了单纯的对效率的追求[4]。但是如今的传媒业面临的问题并不是效率如何，更关键的是大众需求、舆论导向、传播媒介的变化。如若传媒业再想继续突破新的高度，便需要对自身的发展理念与能力做到进一步升华。在人工智能时代不单单是机器识别拥有了“人的思想”，其技术甚至足以替代人工，对于很多人力无法完成的工作，比如对数据的进一步探索，运用人工智能技术便可以轻松完成，还能进一步挖掘更深层次的可能性，进一步推动传媒人整体价值观的展现，形成人机协同的“智慧+智能”的发展形势。

六、结语

纵观历史潮流，每一个时间段都会有新事物得到发展，在历史的长河中，人工智能的发展早已对人们的生活产生了质的影响。从过去的石器时代一步步发展为如今的人工智能时代，每一项新技术都需要经历漫长的时间对其进行研究。人工智能已经不算一个新鲜事物，早已逐步深入到人们的生活中。包括在如今的传媒业中，人工智能的浪潮也早已席卷而来，逐渐重构了传媒业的传统模式。如果无法运用技术优势便很容易被人工智能取代，但是也有很多地方是人工智能无法比拟的。可见，人工智能的成熟发展标志着一个时代的进步，并不需要担心人力会被智能取代，只要善于将人工与智能完美配合，便可以提高我们的工作质量，以便于相关工作人员能够将更多精力放到对内容深度的探索。此外，不要刻意将人工智能理解为一部没有思想的机器，而是将其理解为可以与人工共存的一次明确自我价值的机会，同时也是推动传媒业发展的机会。

参考文献：

[1] 孟筱筱.人工智能时代的风险危机与信任建构——基于风险理论的分析[J].郑州大学学报（哲学社会科学版），2020（05）：120-125.

[2] 雷想.机遇与困境：人工智能视域下的传媒新业态和伦理思考[J].东南传播，2020（06）：32-34.

[3] 新华社“人工智能时代媒体变革与发展”课题组.人工智能时代媒体变革与发展[J].大数据时代，2020（02）：66-71.

[4] 刘启文.浅谈人工智能对传媒业的冲击和隐私权保护[N].中国产经新闻，2019-12-31.

作者简介：朱洲（1990—），女，湖南宁乡人，硕士，讲师，研究方向：新媒体营销。