人工智能技术在新闻传播领域的应用

2023-12-20薛瑶瑶

记者摇篮 2023年10期

□薛瑶瑶

人工智能概念提出的时间较早，但人工智能技术近几年才在新闻传播中得到一定的应用，技术应用还不是十分成熟。目前主要应用于新闻信息采集、新闻内容生产、新闻信息审核监督、新闻分发等环节，在新闻传播领域应用有着良好的优势，具有应用研究的必要性。

一、人工智能技术在新闻传播领域应用的特点

1.新闻生产突破时空维度

人工智能技术在新闻信息采集、新闻内容生产中的应用，突破了新闻制作时空维度的限制，重塑新闻制作流程，构建多时空的新闻来源渠道。在新闻采集中，使用新闻事件范围内的公共传感器、摄像头等采集新闻信息，短时间内完成现场信息的全面收集。以地震报道为例，媒体在第一时间就可获取地震等级、震中位置、地震区域内的人口、自然环境、地理环境、地震现场等数据，采用机器写作即时出稿，同步完成新闻信息的分发。人工智能技术延伸了新闻制作的深度与广度，新闻制作更加快速、准确，释放新闻生产的潜力，节约新闻生产的时间及成本。

2.机器与人双向交互

人工智能技术实现了人机交互，在新闻领域衍生出对话新闻模式，基于声控智媒实现用户与机器交互，进而达成与新闻的交互，通过语音声控、语音搜索等，令用户进一步掌握获取新闻信息的主动权。比如百度的小度助手、小米的小爱同学等，均是以硬件为载体，以人工智能技术为核心的智能服务设备，适用于不同的应用场景，点对点地提供新闻信息服务。人工智能技术在用户接收与反馈领域也表现出良好的双向交互优势，如在新闻审查中，可识别带有情绪的词语，可准确识别异常信息、错误信息，保证新闻信息的质量，还可用于新闻评论的管理，及时发现错误言论与有害信息，甄别谣言，避免错误信息在新闻媒介中的存在及传播。

二、人工智能技术在内容生产中的应用

1.机器智能生产新闻内容

机器智能生产新闻是在采集新闻信息的基础上，机器利用图像识别、视频识别等技术，理解新闻信息并判断新闻价值，然后借助大数据处理技术、智能算法技术等，进行新数据与原有数据的关联、检索、语义安排等完成新闻内容的生产，也就是机器写作的概念。机器写作主要是依靠计算机程序生成新闻内容，利用大数据分析处理，及时生产出个性化、丰富化的新闻内容，适用于数据分析领域的新闻生产，如财经、体育等。

机器写作改变了新闻内容生产的原始模式，带给新闻内容生产巨大的调整。

一是生产动态化，产出高效化，动态新闻资讯生产质效良好。二是机器写作具备自我学习能力，语料库资源丰厚，新闻叙事语言风格运用贴合实际且丰富多样。三是大数据处理技术实现海量数据信息的有效管理，以及在专家知识库的支持下，具有逻辑推理与判断能力，使机器写作具备准确识别、判断、归纳、整理、分档等功能。四是大数据挖掘技术在机器写作中的嵌入，并与自然语言处理技术的结合，基于新闻时间点展开空间维度的数据挖掘、关联，纵横向、立体化的分析处理数据，最终展示出客观世界新闻的全貌。

2.机器写作应用方向

从新闻生产者的角度来看，由机器写作负责重复烦琐的信息识别、处理、存储、分析等工作，自身能有更多的精力与时间投入到深度报道中，并且可建设多个新闻传播平台，由机器写作提供新闻稿件。机器写作可以长时间不间断地生产新闻内容，且全天候秒级生产。此外，机器写作融合了人工智能技术、大数据处理技术、语料库等，自动化、批量化生产视频、图片、声音及文字等多种形态的新闻内容，同时还可根据用户需求、喜好等生产相应的新闻内容，甚至是根据用户的生活场景，提供相匹配的定制化产品。在合适场景、合适地点推荐与用户需要相匹配的新闻内容和产品，为新闻媒体精细化运营提供支持。互联网中新闻媒体的用户基数非常大，通过用户画像，精准定位用户需求，完成精准营销，对于新闻传播领域的发展大有裨益。

3.机器写作应用的优势与劣势

机器写作能准确呈现新闻事实，有些新闻信息及资料人工无法辨别真伪，机器写作基于语音、视频、图片等识别技术，对新闻信息进行真实性的辨别，以避免新闻报道失实的发生。虽然机器写作在质量、速度、准确性上存在优势，但机器不会像人一样带有感情地思考，写作呈现出机械化、金属化的特点，生产的新闻工业气息浓厚，缺少新闻本该有的温度。现代人工智能技术水平还难以保证机器写作的品质与深度。

随着机器拟人化水平的持续提升，在大数据的支撑下，机器写作可以模仿人的写作风格、叙事特点与写作手法等。目前，新闻传播领域对于机器写作的应用还存在着一定的争议，认为其影响了新闻的公信力，需要在应用机器写作过程中，明确其应用的边界，平衡内容结构，人机相互协作，输出高质量的新闻内容与产品。

三、人工智能技术在新闻分发中的应用

1.机器算法

智能推荐是当下新闻传播领域主流的分发方式，利用机器算法重塑传统的网络编辑分发机制，集合了网络编辑分发、搜索引擎分发、社交分发等优势，由人工智能精准匹配用户与新闻内容，满足了用户的个性化需求。在新闻分发中，由机器算法替代了传统的人工分发，其成为分发新闻质量的把关者，冲击了新闻媒体原有的新闻价值选择标准。机器算法不仅用于新闻的分发，还涉及信息检索、整合、分析、挖掘等，对于传统的新闻媒体来说，是一次数字革命、智能革命，推动新闻传播由“信息传播”向着“知识传播”转型，使机器算法延伸至公共舆论场。

机器算法在新闻传播领域应用的效果，主要是由大数据及其计算能力决定。在新闻编辑中，算法收集数据，成为新闻信息源，间接作用于社会舆论，甚至影响着社会情感。大数据是算法模型的基础，具有全网传播的能力，易引起新闻传播“窄化”问题。在受众接收方面，算法决定着用户接收到的信息，限制了受众获取新闻信息的自由度，影响着受众对世界的感知。

2.机器算法应用方向

网络谣言治理中，专门构建谣言防范机制，建立防范谣言数字模型，给出具体的教育对策。基于用户反应行为数据打造谣言预测模型库，用于识别和预测谣言。利用计算机仿真技术，模拟谣言演化过程，确定动态演化规律，制定预防与治理谣言的对策。针对造谣者、易信谣者采取信用分级管理机制，建立相应的数据库，进行谣言动态实时治理。

在舆论监测中，采用机器算法智能分发新闻信息，根据用户关心关注的内容推送新闻信息，采用新数据、新方法等，动态监测指导新闻舆论。新闻传播领域内机器算法可应用的方向较多，智能分发侧重于人的感性需求，满足于用户对新闻信息真实性、时效性等的基本需要，改善了新闻展现方式，提高了用户对主流新闻的关注度。

四、人工智能技术在用户接收与反馈中的应用

1.用户接收中的应用

人工智能技术的终端应用为用户的接收端，基于机器算法的新闻信息与产品的分发方式，实现个性化、场景化的新闻推荐。算法精准定位了用户需要，吸引用户注意力，提高用户对公共话题的关注度，使新闻内容生产与用户信息消费相互结合、一体化运作，而智能终端设备建立了用户与新闻生产端的连接，实现用户的接收。现阶段VR、AR技术带给人们沉浸式的体验，在新闻传播领域的应用，实现人机之间的良好交互，比如，智能语音交互、体感交互、虚拟现实等。VR、AR 技术的新闻呈现方式，要求媒体建设良好的媒介环境。当前，VR 新闻内容制作技术成熟度不够，而声控智媒发展状况良好，语音控制实现人机交互，像是智能音箱，用户通过人机对话查找自身所需的新闻信息，进而为新闻传播开辟了新的渠道。智能语音助手，建立人与智能设备之间的对话，语音控制实现设备的操作，将“AI 语音+大数据+深度学习”进行了深度融合，适用于多种应用场景。声控智媒在新闻传播领域的应用还处于起步阶段，技术还有待进一步完善，但未来可期。

2.用户反馈中的应用

人工智能评论审核系统具有精准识别信息、权限设置、即时拦截、智能屏蔽、智能纠错等功能，使用爬虫技术获取评论信息及留言数据，利用算法识别审核平台的内容、用户转发的内容等，并基于用户大数据对用户进行精准的画像，完成用户访问权限的设置，精准拦截、智能屏蔽异常信息，还可及时纠正评论中的错别字。在新闻传播领域，该系统在获取用户评论及反馈信息的同时，也具有净化舆论环境的作用。以智能音箱为例，不同新闻形态之间可以相互转换，打破了新闻传播原始的音频生态，同时突破了领域边界，为新闻媒体跨界合作创造了条件，智能音箱与物联网、智能家居的结合，为用户提供更好的新闻接收体验，人机之间智能应答，用户根据自身喜好及所需接收信息。再者，用户侧的智能接收终端，实时记录并反馈用户操作行为、阅览的新闻信息等，媒体侧动态收集用户大数据，实时接收用户反馈，为用户需求分析、智能推荐、用户画像等奠定了信息数据基础保障。

五、人工智能技术在信息采集中的应用

1.新闻智能传感器

新闻传播领域在人工智能时代，新闻信息采集在运用人工智能技术的基础上，整合利用大数据技术，实现新闻信息的智能化、自动化、实时化采集，进而衍生出新闻传感器的概念。传感器本质是一种信息检测与收集装置，通过监测感受被测量的信息，经过转化被测量信息，最终以电信号或是其他信号形式进行传输。之所以称之为传感器，是因为其延长了人类的五官，具备记录、存储、显示、控制、传输信息等作用。基于人工智能技术的新闻传感器，其在新闻传播领域信息采集中的应用途径主要有公共设施途径、“众包”途径、政府部门途径，以及媒体利用现有成熟的商业设备，建设自己的新闻传感器系统，直接使用传感器采集信息及无人机途径。新闻传感器在实践应用中，可从原有的传感器资源与媒体专门打造的传感器系统中收集数据，实现媒体自主的数据收集及生产，且收集到的数据需使用计算机解读，其中“众包”占比较高。

2.传感器应用方向

智能传感器在新闻传播领域主要有两个应用方向。一是作为新闻源，主要负责采集新闻信息数据，增加了采集的维度，扩大智能感知的新闻采集范围，保证数据收集的全面、完整、可靠，然后通过大数据分析与挖掘，预测新闻事件未来发展趋势，完成预测性新闻报道。如果用于新闻用户需求、用户反馈，以及阅读习惯、基本信息、阅读行为等的数据分析，完成用户画像，则可以为新闻生产提供准确的用户信息，实现定制新闻、个性化新闻的生产。

二是作为用户反馈机制，柔性可穿戴的传感器具有捕捉混合动作、生物反馈、高效灵活分析等功能，可采集用户心理、生理、情感、情绪等数据，获取更深层次、更加精准的用户信息，对于新闻生产的智能化变革来说意义重大。通过公共设施传感器、媒体自身传感器系统及用户侧传感器等，自动收集、处理、分析数据，深挖数据之间的逻辑关系，从中挖掘出具有价值的新闻线索，为新闻记者提供工作方向，并可提升新闻的真实性，使传感器成为新闻源、用户反馈机制，更好地服务于新闻生产。

3.传感器应用的优势

“传感器+人工智能技术”在新闻传播领域已经得到了良好的应用，以新华社发布的“媒体大脑”为例，整合运用机器生产内容（MGC）与人工智能（AI），采用了大数据处理技术、智能算法技术、云计算、物联网等，具备报道线索、规划、采访、生产、分发、反馈等功能，在机器智能生产过程中，使用传感器、摄像头、无人机等完成新闻信息的收集，快速、准确、智能化收集新闻线索与新闻材料，实现信息采集更高层次的延伸，帮助提高新闻媒体的生产力。智能传感器成为记者获取信息的重要工具，拓展新闻信息采集的维度，弥补人类感官的局限，获取不同时间维度、空间维度的信息，描述现在、预测未来，动态采集信息，实时展示检测对象的动态与发展趋势。处于不同空间的传感器，检测信息更加广阔，新闻事件洞悉视角更加宽广。