人工智能技术对新闻生产影响与再造.doc

人工智能技术对新闻生产的影响与再造 　　内容提要本文阐释了人工智能技术对新闻生产的三方面影响：一、新闻生产方式由专业生产过渡为“专业生产+社会生产+机器人生成”；二、议题设置方式由流水线生产的线性传播模式过渡为个性化、精准化生产；三、媒体运作模式由“内容为王”过渡为全产业链运作模式。文章同日寸指出，人工智能技术不可能彻底取代人工，它所推动下的议题设置权力让渡给社交关系和算法生成也可能带来隐患：受众陷入过往经验的狭隘境地等 关键词人工智能机器人大数据新闻生产 谷歌公司的AlphaGo战胜世界顶尖围棋选手李世石的新闻，再次引发了人们关于人工智能技术的热议：记者未来会不会被机器人替代？ 在大数据、云计算和人工智能技术的支撑下，苹果的SIRI、百度的度秘、微软的小冰等都已经在媒体行业大显身手。人工智能技术将使新闻生产更加高效便捷，受众行为分析更加精准，媒体传播效果更加优化，它对新闻的内容生产、议题设置、运作方式等带来革命性的影响 一、全新的新闻生产：从专业生产，走向“专业生产+用户生产+机器人生产” 2015年9月，腾讯财经推出了自动化新闻写作机器人“Dreamwriter”，用时一分钟写出了第一篇报道；11月，新华社写稿机器人“快笔小新”正式上岗，可以写体育赛事中英文稿件和财经信息稿；2016年3月，韩国写稿机器人上岗，仅0，3秒就写出一篇股市行情的新闻稿。一时之间，引发各界猜想：机器人上岗，是否意味着记者的终结日来临？ 计算机自动生成的机器人新闻，尽管在国内尚属新鲜事，但是国外几年前就已成为现实，机器人早已开始协助写稿、编辑、校对等。路透社、美联社、《纽约时报》《洛杉矶时报》、雅虎、赫芬顿邮报等传统媒体和互联网公司都已纷纷采用机器人生产新闻 成立于2007年的AutomatedInsights公司，是一家由美联社及其它投资者合资的科技公司。它既为美联社自动编写新闻，也为雅虎、康卡斯特等客户服务。它可接受任何数据格式，通过算法找出事件的来龙去脉，生成叙述性长短文章、财务报表、可视化图形等，并实时推送至各个终端。A1有超过3亿模板可以供不同的新闻使用，它们在2013年就产生了3亿篇新闻，2014年产量达到10亿篇。2014年7月，美联社开始使用该公司的WORDSMITH软件批量生产财经新闻。过去，每季度美联社仅出产约300篇财报新闻，现在不知疲倦的机器人每季度可出产4400篇，产量大幅增加。2015年3月，机器人记者功能再次升级：使用自动化编辑器扩大算法范围、传感器搜集实时数据等 机器人还可以协助美联社将NBA比赛、橄榄球赛的流水账式记录，统计整合成一篇报道。过去，专业体育记者一边看电视一边查官网数据一边写稿子；如今，机器人新闻可以全部自动识别所有球员的得分、助攻、篮板、抢断、盖帽等，之后机器人根据这些数据，结合关键球员的表现，球队排名等赛况写出报道 2011年在美国创立的NarrativeScience公司，2014年得到了1000万美元的新一轮融资。公司CEO斯图亚特SfuartFrankel）称，该公司的Quill平台可以分析结构化数据，从而理解这些数据的重要性，最终可以无限生成接近完美的书面内容。NarrativeScience的核心是将人工智能与大数据进行技术融合，从而产生简短的文字表述或结构化的报告内容并不断提升算法，使语法更具人情味。它可以生产快讯，亦可生产深度报道，文风可严肃、可诙谐亦可辛辣。福布斯网站等多家知名媒体已成为其客户 随着人工智能技术的逐渐成熟，机器人的计算能力和学习能力不断提升，传统新闻生产的方式将逐渐被颠覆。过去依靠专业记者生产内容（PGC）的手工模式，继走向“专业生产+用户生产”（PGC+UGC）的Web20模式后，又将走向Web30新阶段：算法生成内容（AAC），与PGC～UGC三者鼎立 新华社副社长刘思扬6月在圣彼得堡国际经济论坛讨论人工智能对新闻业影响时认为，未来人工智能至少会从内容生产和消费两端对媒体发展带来变革。人工智能与物联网、大数据深度结合，将催生真正意义上的“精准媒体”，在图像识别、视频处理、跨文本翻译、数据库激活等领域，推动媒体融合快速发展 短期而言，体育报道、财经报道、房地产分析报告、民意调查、市场调研报告等比较容易实现标准化生产的领域，人工智能的应用迅速普及推广。如路透社使用OPENCALAIS的智能解决方案，《纽约时报》使用BLOSSOM分析大数据推荐好文章，《华盛顿邮报》应用TRUTHTELLEE专职核查新闻，《洛杉矶时报》使用智能系统应对地震等突发事件，《卫报》使用OPEN001软件进行内容筛选、编辑排版并最终生成报纸等，把记者从琐碎的日常工作中解放了出来 二、全新的议题设置：从流水线生产，走向个性化定制 传