摘要：媒体融合进入深水区，数字化改变了容易改变的传播环节后，开始改变难以改变的生产环节，智能生产成为解题之义。国际形势、疫情等外界形势不断变化，诸多不确定因素带动公众对优质内容的需求不断增加。从印刷术的发明到电报、电话、互联网的问世，传媒业发展史是一部技术史，而传播内容的好坏决定了媒介品质。浅层次融合导致了诸如优秀人才流失、深度报道短缺、受众受困于“信息茧房”等问题，始终没有将技术与优质报道的优势结合起来。深度优雅的专业报道决定了媒体的未来，而技术不仅可以为挣扎于效率、收入、时效等诸多困境中的写作者提供继续向前的“利器”和“拐杖”，还可以通过写作机器人等方式直接进入生产环节。文章运用文献研究法、个案研究法，对智能生产赋能优质内容的现状、问题及发展策略进行分析，希望在“信息茧房”时代，产出更多具有价值的内容。

关键词：智能生产；优质内容；写作机器人；媒体融合；信息茧房

中图分类号：G210.7 文献标志码：A 文章编号：1674-8883（2022）09-0001-03

一、智能生产赋能优质内容的现状

（一）智能生产是媒体融合走向深入的基石

媒体融合是信息时代形成的媒介发展理念，包括媒介形态融合与技术、经营方式等元素的融合，这一概念最早由麦克卢汉提出，尼葛洛庞蒂、伊契尔·浦尔、亨利·詹金斯等人将其发展，他们对融合的讨论涉及所有权、策略、结构、信息采集、新闻表达等方面。

“智能生产”的概念来自智能制造，也许因为技术在现实世界中没有大范围改变生产方式，目前学界对技术如何影响新闻生产形态进行了较多论述，但很少用一个统一词语集中概括技术赋能写作、提高劳动生产率的方式，在此，可以将其总结为“智能生产”。

新闻业具有事业和产业双重属性，随着媒介系统越来越多被纳入市场化进程，商业属性越发明显，面对自身营收、转型压力，媒体机构需要保持创新精神与科研投入，提高内容生产效率，降低成本，增加市场容量，增加自身核心竞争力。

在体制机制、运营管理、技术、内容、渠道、平台等诸多融合中，技术和内容是最重要的两个环节。2014年《关于推动传统媒体和新兴媒体融合发展的指导意见》发布，将媒体融合上升为国家战略。2019年1月25日，中共中央政治局就全媒体时代和媒体融合发展举行第十二次集体学习时，习近平总书记强调，“推动媒体融合发展、建设全媒体成为我们面临的一项紧迫课题”。2020年6月30日，中央全面深化改革委员会第十四次会议审议通过了《关于加快推进媒体深度融合发展的指导意见》，强调推动媒体融合向纵深发展，要“建立以内容建设为根本、先进技术为支撑、创新管理为保障的全媒体传播体系”。

计算机技术不断发展，数据量迅速增加，人们对数据的使用成为技术变革的核心动力，从最初改进统计、产品销售或者提供决策支持，发展到机器智能的产生。目前传媒界对技术赋能生产的讨论主要集中在定制新闻、自动化新闻、传感器新闻、算法新闻、互联网平台等分散的讨论中。比如，个性化定制新闻是指基于场景和大数据分析定制的具有个人风格的新闻；传感器新闻是指利用安装在某些特定对象上的传感器，搜集数据，提供选题线索；分布式新闻是指多位写作者基于一定工具和平台，分配报道任务，协同写作。

彭兰认为智能可以在内容生产的各个环节发挥作用：信息采集上，通过传感器、社交机器人采集信息；写作上，技术与人结合，增加深度；反馈上，可以用设备检测用户情绪变化；在全过程通过与竞争对手或过往数据的对比，进行优化[1]。

（二）优质内容难以满足需求

不管音视频如何发展，深度报道因为可以为读者提供价值高昂的精神和知识产品，依然是用户阅读的刚需，尤其随着全球化逆潮导致的国际形势变动不居，以及疫情难以有效控制带来的不确定因素增加，公众对深度报道的渴求前所未有地加大，尽管深度报道一度由于行业结构变化和人才流失等问题式微，疫情期间《三联生活周刊》《财新》等媒体的报道，展现出了业界应有的水准。

从中国媒体实践来看，“内容”大范围受到重视是在改革开放后，由于新闻观念革新的推动及信息浪潮的冲击，“内容”越来越受到传受双方的注目，业界越发认识到，单纯向受众提供资讯的方式，难以满足他们对深度内容的需求。业界主动追求之下，进入21世纪的十年，媒体迎来深度报道的黄金十年。

随着信息技术、互联网技术的高速发展，新媒体异军突起，传统媒体陷入危机，媒体格局、传播方式发生深刻变化，内容建设迈上新的台阶：字节跳动用算法快速把人们喜爱的内容推送到位；人民日报探索的“中央厨房”实现了一次采集、多次生成、多元传播的生产流程优化；优秀的从业者都在探索有效的媒体融合路径等。在此背景下，却又不得不面对一个事实：不少信息内容质量存在问题，深度报道被碎片化信息蚕食。柳斌杰认为，主流媒体官方资源多、政治意识强、导向正确，但有时不太接地气；而大多数普通老百姓身手不离的新媒介，在算法操作下，以市场和受众多少为导向推送的信息五花八门、乱七八糟甚至低俗不堪[2]。

内容是媒体的灵魂，优质内容意味着媒体价值和权威。“媒体作为一种精神性产业，具有精神与物质双重属性，受众在接受其物质性产品后，主要是消费其精神性产品。”黄晓新称，“媒体产品只有在其精神性内容被受众接受后，才有可能进行再生产，实现循环往复的生产消费”[3]。

后真相时代，走过信息碎片的阴影，人们对优质内容的呼声到达顶峰。不管怎样融合，都应该时刻守护新闻初心，正如舒德森所说，为那些与大多数人的生活息息相关的事务赋予意义，为复杂世界的运转方式提供解释。

二、写作机器人被寄予厚望

写作机器人是新闻生产智能化的體现之一，因其更加智能，实现难度更大，所以引起的讨论也最多。写作机器人是利用数据算法自动生成新闻的人工智能软件，可以影响数据采集、数据加工、撰写、把关等新闻生产各个环节，属于人工智能的分支。2016年，阿尔法狗战胜李世石，将人工智能带入公众视野，写作机器人也风靡一时。

机器写作开始于2006年美国汤姆森金融公司用计算机程序写金融报道，随后，在美国出现叙事科学公司、自动化洞察力公司等机器写作公司，英国Arria（阿里亚）与俄罗斯搜索引擎公司也都是提供自动化内容生产技术的优秀企业。传统媒体中最早采用机器写作的是华盛顿邮报。

腾讯和字节跳动是中国最早进入智能写作领域的技术公司，传统媒体阵营中，新华社和第一财经走在前列。机器人写作主要依赖两大技术：大数据技术，从海量数据中进行分析；自然语言处理技术，让机器人理解人的语言，并将数据转化为人类能看懂的语言。

机器人写作优势明显，主要包括五个方面：信息采集便捷、精确、及时；可以不分时段全天候工作；从事数量庞大的规模化写作；智能分发，通过向用户撰写、分发感兴趣的小新闻，赢得关注；降低从业者劳动强度，赚取长尾利润。

目前，我国互联网公司与媒体机构均有探索，但媒体机构的技术更新落后于互联网公司，双方的探索均处于初级阶段。

三、智能生产赋能优质内容的问题

技术是提升生产效率的利器，也是媒体融合的基础。大数据、算法、区塊链、5G等新技术层出不穷，在摧枯拉朽改变传播渠道后，逼迫从业者思考利用技术提高传媒生产效率的路径，但是从目前的实践来看，技术虽然开始影响新闻生产各环节，但生产应用还处于初级阶段。

包括写稿机器人在内，重视智能生产的初衷，是把写作者从繁重的资料搜集、分析等模式化工作中解放出来，将精力放在深度思考和写作中，从事更具智慧和难度的工作，但事件的走向似乎南辕北辙，本是为了提高深度写作效率而被寄予厚望的智能生产，在实际应用中却出现了许多问题，比如适用范围窄、侵犯隐私、同质化、造成“信息茧房”等，其中最重要的问题是，写出的报道深度不够，缺乏创新、优雅与温度，报道内容停留在浅层次阶段，缺乏分析与观点。

（一）智能技术停留在浅层次阶段

智能生产目前还停留在弱人工智能的浅层次阶段，不利于深度报道的生产。以机器人写作的工作原理为例，主要包括模板写作和文本生成两种技术。

模板写作是主要方案。通过媒体人总结相关领域报道经验，或者从历史文本中挖掘模板，找出标准化句式和内容，再把语料库、内容分析的高质量数据自动填充到模板中，模板也可以替代为计算公式、规则等结构化数据[4]。

文本生成技术是通过神经网络技术从海量数据中学习报道经验，最终根据素材写成文章。只有依靠大量模型，建立起“深度神经网络”后，人工智能才会逐渐走向强人工智能阶段。以阿尔法狗为例，采集超过3000万步棋谱走法后，形成智能棋法。先行者自动化洞察力公司旗下写作平台已拥有3亿种新闻写作模板。

喻国明在《今天的媒介融合应当怎么做》一文中称，做好媒体融合的重点在于要真正解决好“从0到1”的创新问题，而不是进行“从1到100”的大规模复制。目前，无论是模板还是数据分析技术、神经网络技术都不足以为深度报道提供支撑，它们理应成为“从0到1”的基础创新问题。

当下的新闻生产力研究，对伦理和技术关注多，而对生产的具体环节，比如数据标注与储存等关注较少，不利于弱人工智能走向强人工智能。吴璟薇、郝洁认为，未来还需要提高深度学习和语义分析能力，从发现选题线索到深度分析，再到生动表达和智能传播等各个环节，向更精深方向发展[5]。

（二）人才队伍难以有效融合

人才是智能生产的基础，多数媒体没有资金单独聘请技术人员，或者虽然承受高昂代价聘请了技术人员，却存在技术人员与媒体人员难以融合的情况。难以融合的情况主要有内容部门与内部技术团队难以融合、内容部门与外部技术公司难以融合两种情况。

在内部，多数媒体由内容生产者主导与技术人员的合作，媒体人员不清楚开发什么技术，而技术人员不了解前方实际，很难给出具体意见。技术强调审美和互动，却增加了媒体人的工作量，双方的专业理念在实际工作中经常产生碰撞冲突。与外部技术团队合作时，主流媒体“三审三校”的编审制度保证了新闻的稳定和专业，但这些问题在技术人员那里，则意味着层层审核和返工，影响了效率和创新[6]。互联网公司并没有将其研发的媒体化工具，赋能新闻生产一线。

四、智能生产赋能优质内容的对策

（一）增加技术投入，加强媒介技术创新

科技是科学和技术的统称，工业革命之前，科技发展缓慢，在造纸术、印刷术对传媒业的带动下，世界文明进程加快，并在科学启蒙的推动下，促使工业革命到来，此后两百年，从蒸汽机、电，到原子能、半导体、无线电和光纤，信息技术占比越来越高，成为科技发展主旋律。

1948年，香农提出的信息论让信息科技从自发阶段走向自觉阶段。根据吴军在《信息传》中的讲述，信息技术本质上是信息传输、处理和存储的技术。在大数据思维的基础上，人们可以实现许多之前难以实现的梦想，构建更有效的商业环境和更加现代化的社会，旧产业嫁接大数据之后，往往会改造成新产业。

媒体机构应该加大技术投入，提高媒介技术创新水平。根据童兵、陈绚主编的《新闻传播学大辞典》提出的定义，媒介技术创新是指媒介机构在生产经营中把新技术创造性地应用于生产经营活动，以求获得预期的社会效益和经济效益的过程和行为。

智能生产尤其是写作机器人，是强技术与资金壁垒领域，且先发优势明显，容易形成强者恒强局面，新闻机构应尤其重视。

（二）加强顶层设计，促进技术和媒体人才有效融合

人工智能的发展是一条漫长的征途，分为感知智能、认知智能、决策智能三个阶段。在通往强人工智能的路上，技术人才需要与媒体人才相结合。为此，需要媒体机构通过顶层设计，从整体和全局出发，制定系统性解决方案，避免技术人才和内容人才在工作过程中出现冲突和摩擦，直至将目标执行到位。

在具体工作过程中，技术人才应建立丰富、权威的数据库，作者随时调取关键模块化数据，甚至可以利用人工智能技术总结报道规律，预判内容效果，指导写作。彭兰在文章中举例，纽约时报旗下的R&D实验室正在采用“粒子化（搭积木）”方式写作，即将可以重复利用的知识编码为一个“粒子”，不同粒子组成可以自动更新的时间轴。传媒机构可以研发各自领域的写作模板，同时提供技术平台和写作软件，供写作者积累“粒子”。

内容从业者则需要进一步强化“手艺”，促进媒体专业知识的进一步沉淀和积累，关于这些手艺具体是什么，彭兰举例：新闻现场的观察与调查、新闻价值的专业判断与新闻的专业解读、人类思想与情感的传达、社会现象与问题的思考、超越常规的“异想天开”[3]。

五、结语

信息的发展得益于科技，科技的发展承载着信息，两者都是为了克服混沌状态的不确定，都是为了加强个体行动的自主能动性。技术与内容是传媒业的一体两面，从历史上看，双方要么处于平衡状态，要么一方相对强势、一方相对弱小，呈螺旋式上升状态，博弈之后再次实现新平衡。媒体融合是一项系统工程，转型并非一蹴而就、一帆风顺，经历诸多“非常态”探求之后，终需回归传媒本质，向智能生产要效率，写出并向公众提供更多有价值的内容。

参考文献：

[1] 彭兰.智能时代的新内容革命[J].国际新闻界，2018（6）：88-109.

[2] 柳斌杰.大变局之下传媒的重构与能力再造[J].新闻战线，2022（2）：12.

[3] 黄晓新，刘建华，卢剑锋.中国传媒融合创新研究报告（2020—2021）[M].北京：中国书籍出版社，2021：3-19.

[4] 许向东，郭萌萌.智媒时代的新闻生产：自动化新闻的实践与思考[J].国际新闻界，2017（5）：29-41.

[5] 吴璟薇，郝洁.智能新闻生产：媒介网络、双重的人及关系主体的重建[J].国际新闻界，2021（2）：78-97.

[6] 肖鳕桐，方洁.内容与技术如何协作？：行动者网络理论视角下的新闻生产创新研究[J].国际新闻界，2020（11）：99-118.

作者简介？于静，硕士在读，编辑，研究方向：传媒经济学。