（山东大学（威海） 威海 264209）

聊天机器人（Chatbot）是基于人工智能原理，模拟人类进行对话或文字交谈的程序。世界上最早出现的聊天机器人Eliza诞生于1966年，由麻省理工学院的约瑟夫·魏泽鲍姆开发。[1]自2016年马克·扎克伯格在Facebook Messenger平台推出聊天机器人的应用程序编程接口以来，聊天机器人被广泛应用于在线客服、个人助理等多种商业场景。[2]聊天机器人信息整合、消息提醒、即时发布等功能也被应用于新闻行业，CNN、BBC等老牌媒体纷纷涉足新闻聊天机器人这一领域。

以人工智能为代表的新技术正在重塑新闻产品的形态，通过交互叙事生成具有用户个人意义的叙事内容。[3]新闻聊天机器人利用机器程序仿真与人类的对话，基于通讯界面以互动形式向用户推送新闻。其操作模式类似即时通讯软件，在顺应用户使用习惯的同时，建构出一对一的亲密互动情境。现阶段的新闻聊天机器人还处于弱人工智能阶段，缺乏真正意义上理性思考、制定决策的能力，新闻文本的筛选和编辑主要依靠人工，机器完成的只是互动对话的过程。

一、新闻聊天机器人的类型

（一）基于搭建平台：“依附式”与“独立式”

笔者借鉴分发平台搭建模式的分类，[4]将新闻聊天机器人分为“依附式”与“独立式”。“依附式”新闻聊天机器人依托Facebook Messenger、Twitter等大型社交平台存在，这些第三方平台凭借长期的成功运营累积了可观的用户基数，成为传统媒体投放新闻聊天机器人的主要阵地。“依附式”新闻机器人的操作遵循用户在原平台中建立的使用经验，缩减手机空间的占用成本，用户不必切换应用即可获取多方媒体资讯。

“独立式”新闻聊天机器人是独立的手机应用程序，使用过程不依附第三方平台或账号。如中央人民广播电台的“下文”聊天机器人需要通过苹果或安卓应用商店下载使用，用户通过注册独立身份账号浏览新闻。“独立式”新闻聊天机器人不受平台技术限制，能够自主开发技术性更强、更具特色的专属功能。将用户与独立账号一一对应，有利于媒体在提供个性化服务的同时进一步开发用户价值。

（二）基于对话方式：“封闭式”与“开放式”

新闻聊天机器人与人的沟通一般以对话问答的形式进行。在封闭语境下，用户与机器人的互动只能从预设的某些路径中进行选择，预设路径会以菜单栏或选项的形式呈现。“封闭式”新闻聊天机器人会主动向用户弹出新闻内容，并在底端提供两个及以上的预设回复，用户只能被动地选择深入阅读或浏览下一条新闻。这种聊天机器人虽能确保运行效率和系统稳定性，却封锁了用户基于兴趣进行主动探索的可能。

而在开放语境下，用户可通过输入自定义文本对“开放式”新闻聊天机器人发布指令，机器人通过抓取数据库中的信息并进行算法匹配进行反馈。目前Facebook Mes⁃senger平台中绝大多数聊天机器人都具有开放式互动机制，但仅限于完成初级交流任务。现阶段新闻聊天机器人的“开放性”形式远大于实质，更复杂性的指令需通过菜单栏完成。

（三）基于文本类型：“摘要式”与“详述式”

新闻聊天机器人作为一项为受众筛选、推送新闻的服务，类似于RSS（简易信息聚合）订阅功能。按新闻聊天机器人推送的新闻文本类型可分为“摘要式”和“详述式”。“摘要式”新闻聊天机器人承担着类似引荐的功能，即在对话过程中用简短的文字或图片概括新闻，引导受众点击超链接跳转至新闻网站上的原文章。它能极大保证新闻的原创性、完整性和专属性。

“详述式”新闻聊天机器人依靠对话形式实现新闻推送，新闻被加工成数段碎片化语言，以互动的形式推送。受众通过向下划动对话界面阅读完整内容，无需跳转至其他网站。“详述式”新闻聊天机器人由编辑对新闻进行二次加工，其消息可能不止源于一家媒体，被改编后的新闻文本元素丰富多样，以多媒体形式呈现，以层层递进的故事讲述模式打造深层次阅读体验。

二、新闻聊天机器人对传统新闻生产的创新

（一）打破传统报道形态，建构多元新闻场景

新闻聊天机器人融多种信息传播技术为一身，口语化、碎片化的叙事方式对传统的新闻报道的内容文本和呈现形式进行破坏式创新。

从形式上看，新闻聊天机器人用超链接“折叠”大量文本，将深浅阅读的选择权交给受众，更好地将内容嵌入受众的碎片化时间。借助新闻摘要，受众可以针对感兴趣的内容展开“折叠”，进行高效率的跳跃式阅读。

从内容上看，新闻聊天机器人颠覆了长久以来单调乏味的文字报道，采用语音、视频、图片等多媒体互动叙事方式，提供受众多模态（multimodality）的新闻文本，[5]建构多元的新闻场景。受众动用全方位感官接触信息，体验无缝连接的沉浸式阅读。依附于移动终端的新闻聊天机器人在吸收新技术方面有着天然优势，传统新闻媒介难以望其项背。

（二）整合多方资源，明辨信息真假

数字媒体时代充满了真实与虚拟的内爆，信息传播的广泛性、迅速性为谣言的滋生提供温床，而新闻聊天机器人则为打击“假新闻”提供了新的可能性。一方面，新闻聊天机器人可以收集各方消息，最大程度还原事实全貌，引导受众理性思考；另一方面，新闻聊天机器的反馈机制可以充分调用广大受众的力量进行事实核查，及时发现并扼制谣言的流传。

新闻编辑在为聊天机器人撰写对话脚本的过程中会引用多方消息来源，有利于打破传统媒体间相互隔绝的壁垒，增加信息的流通率和利用率。2018年4月25日“下文”在对加拿大多伦多货车冲撞行人事件的报道中援引加拿大和国内多个权威媒体发布的信息，并在消息下方注明原网页链接，便于受众追溯新闻来源、核实消息真伪，新闻网站也可通过与聊天机器人合作增加流量，实现双赢。

此外，新闻聊天机器人的互动式对话打破了单向线性的传播方式，通过拓宽反馈渠道引导受众参与新闻的生产环节与核查环节。2016年Buzzfeed在美国大选期间推出的聊天机器人Buzzbot通过与用户对话获取新闻素材，它将用户在新闻现场拍摄的照片、视频作为第一手资料直接推送给其他受众，这些新闻素材也发挥着澄清谣言的功能。[6]正如《连线》杂志创始主编凯文·凯利所言：真相不再由权威决定。在新闻核查方面，新闻聊天机器人可以调动广大受众的积极性，对海量数据进行收集、发布和反馈，使谣言迅速浮出水面。

（三）增添新闻“温度”，满足情感需求

新闻聊天机器人将单向的推送模式变成双向的互动模式，在满足人们环境监测的需求之外还具有情感功能。“下文”以对话的形式呈现新闻信息，每发送出一则新闻资讯之前，对话框都会显示出“正在编辑”图样，使阅读体验实现从“读新闻”到“聊新闻”的转变。在符号元素的应用上，“下文”有丰富的表情包和emoji库存，打破了传统新闻严肃呆板的形式，与年轻用户群的审美趣味相契合。

然而机器人只是代码组成的程序，并不能真正意义上消除人们对社交的渴望、对孤独的恐惧。新闻聊天机器人也在尝试搭建人与人之间的沟通桥梁，建构更加紧密的用户关系网。在完整阅读一篇新闻后，“下文”会引导受众进入聊天室，就该新闻事件与他人进行深入交流，形成以兴趣和关注度为区隔的网络社区。用户在社区讨论中不断完善个人观点，通过发表意见、寻求认同来赢得尊重并实现自我价值。

（四）基于“长尾”和“社群”的盈利模式

牛津大学路透新闻学研究所发布的《2018年新闻、媒介与技术发展趋势和前瞻》指出，2018年媒体出现“去平台化”趋势，更多媒体将从Facebook这样的平台中撤出。“去平台化”意味着媒体经营战略将从“接触+广告”转向“参与+订阅”。[7]新闻聊天机器人正在成为传统媒体创新盈利模式的“蓝海”，其丰富的渠道、内容、技术资源为媒体商业模式转型提供多种可能性。

在内容生产越来越强调个性化的数字媒体时代，新闻聊天机器人通过数据算法，精准刻画用户画像，用个性化定制内容满足用户“千人千面”的需求。个性化新闻推送能有效开发利基市场，用数据引擎激活长尾内容，实现“传者中心”向“用户中心”的转变。

基于个人兴趣的推送模式也会促进社交需求和价值认同的相互对接，以信任和人脉为核心的社群经济模式成为媒体产品盈利增长的新热点。[8]“下文”的“聊天室”功能有利于完善用户的社交体验，用户在放松娱乐、实现信息交换的同时也会投入自己的时间和精力，获取对网络社群的归属感与依赖感。“下文”正在尝试打造“新闻+知识”、“新闻+服务”的新型生态链，并有志于完善用户的个人关系链，通过打造更丰富的社群生态，挖掘知识付费、用户服务等更多长尾价值。[9]

三、弱人工智能：当前新闻聊天机器人的局限

（一）对人类语言理解不足

现阶段新闻聊天机器人对语言的理解只是停留在表层，还未触及深层语义，没有达到有问必答的程度，只能依靠预设程序运行，这也是当前人工智能技术处于弱人工智能阶段的表现。因此绝大多数情况下所谓的“智能”只停留在形式层面，所谓的“开放式对话”本质上是基于有限关键词的匹配搜索，并根据结果对相关新闻进行整合推送，新闻聊天机器人离人类所期待的人工智能相去甚远，文本识别和语义识别水平亟待提升。

（二）“智能”、“智慧”难平衡

为了与人类更加流畅自然地对话，机器人需要加强学习能力、数据筛选能力和自我进化能力。机器人可以通过机器学习变得更智能，却无法拥有像人类一样明辨善恶的智慧。微软于2016年3月在Twitter上推出了面向“千禧一代”的人工智能聊天机器人Tay，在上线的24小时内就因被网友“教导”成了种族狂热分子而黯然退场。[10]新闻聊天机器人的智能化过程应秉持“工具理性”与“价值理性”并重的原则，在完善人机互动体验的同时，更好地实现自身的社会价值。

结语

当前新闻聊天机器人正在建构传媒业的新版图，创新着新闻收受方式和新闻文本的叙事方式。虽然在发展初期，新闻聊天机器人还有很多局限，比如智能化程度不高、用户体验欠佳，但随着人工智能技术的发展，新闻聊天机器人会日臻完善，成为智媒时代新闻生产的新方向。