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王蔚
人工智能是近年来互联网领域的一个热词，更是一个受到各国政府高度重视的研究领域，有人甚至把它与宇宙开发、生命科学并列称为当代最引人注目的三大前沿科技领域。对于新闻业而言，机器人写作早已不再新鲜，算法推荐也渐成标配，人工智能的应用正在不知不觉中日益深入。人工智能与新闻业之间的故事，虽不复杂却影响深远，值得好好谈一谈。
一般而言，人工智能是一种技术科学，主要是用于模拟、延伸和扩展人类的智能的理论、方法、技术及应用系统。从我国人工智能发展的情况看，国家与科技企业对人工智能领域的重视和投入，有力地推动了人工智能产业的发展。
从国家层面看，政府对于人工智能的重视程度逐渐增强。2017年，人工智能被首次写入全国政府工作报告。国务院也印发了《新一代人工智能发展规划》，提出六方面的重点任务和一系列保障措施，要求到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能核心产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元；到2030年，我国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。工业和信息化部印发了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018—2020年）》，部署了人工智能在未来三年的重点发展方向和发展目标，提出了四方面的主要任务，力争到2020年，实现“人工智能重点产品规模化发展、人工智能整体核心基础能力显著增强、智能制造深化发展、人工智能产业支撑体系基本建立”的目标。
从企业层面看，追随着国际知名互联网企业纷纷收购AI技术相关公司的浪潮，中国互联网巨头BAT们也在2017年继续发力，将人工智能视为未来互联网企业不可或缺的技术领域，纷纷在人工智能领域布局。如百度宣布了开源自动驾驶系统Apollo；阿里宣布投资千亿成立达摩院，在全球各地建立实验室，启动人工智能领域争夺战计划；腾讯宣布正式在计算机视觉、智能语音识别、自然语言处理等领域进军AI。从艾媒咨询发布的数据看，2018年，中国人工智能产业将达到238.2亿元，比2017年增长56.6%。
2014—2019年中国人工智能产业规模及预测
数据来源：iiMedia Research
在国家和企业资源倾斜的背景下，人工智能技术的应用也应该更为多元。目前，最为基础的，有些也是普及程度最高的人工智能应用，是在某个局部的专业领域进行技术突破。如今天非常火爆的语音识别、智能导航、算法推荐、无人驾驶汽车等，都属于这一类基础应用。这些基础的人工智能应用，大部分都是在占有大数据的基础上，通过对数据的学习、统计、分析，按照预算的标准对最好的结果予以推算和呈现。而在2017年12月，一种新的学习方法横空出世。创造了AlphaGo的谷歌旗下的Deepmind团队公布了AlphaZero，Zero的学习方法不同于AlphaGo，它从零开始，通过自我对弈强化学习，在多种任务上达到或超越人类水平。这或许意味着，人工智能的创造不仅是对人类智能的模仿，还可以成为对人类智能的改造、升级甚至重新发明。
除了这些基础应用之外，更加进阶的人工智能应该是将专业领域的人工智能技术相互融合在一个系统中，从而创造出更加智能的应用产品。如智能机器人协助人们从事各类工作，智能化的物联网将终端延伸到虚拟或现实的设备。2017年10月，沙特阿拉伯授予智能机器人索菲亚以公民身份，这是人类历史上第一个获得公民身份的机器人。在大数据逐渐成为互联网时代重要生产资料的环境下，越来越多的领域将接受人工智能技术的改造，我们的交通、医疗、教育、安防等公共系统都将进一步智能化，人类个体也将使用越来越多的智能穿戴设备，并为智能机器人的融入留出慷慨的空间。这样的智能社会终将到来。
在智能社会到来之前，人工智能对当前新闻业的介入已经非常深入，这种介入是全方位的，完全覆盖了采访、写作、编辑、传播、应用等新闻生产传播全链条。
人工智能对新闻业的介入最初体现于写作环节。早在2007年，美国科技公司Automated Insights就推出了新闻编写的软件WordSmith，用于撰写财经类和体育类新闻稿件。只要导入最新的数据，每分钟最快可以生成2000篇报道。
2014年，美联社开始用WordSmith写稿，刚开始仅应用于写财报新闻，随着学习能力的提升，又介入到体育板块。这个机器人的财报新闻产出效率几乎是新闻记者的十倍，其表现在业界引起震动。伴随着传统媒体的转型，美国的主流报纸机构几乎都拥有机器人写稿的“标配”。中国的机构媒体和商业媒体也迅速跟进，出现了一大批写稿机器人：新华社的“快笔小新”、南方都市报的“小南”、第一财经的“DT稿王”、腾讯的“DreamWriter”、今日头条的“张小明”、搜狐的“智能报盘”等。
在信息编辑方面，人工智能也有新的探索和尝试。英国的《卫报》，用人工智能生产了报纸《Open001》，整个报纸的内容筛选、编辑与排版全部由人工智能完成。此外，《纽约时报》的“R&D Editor”系统和路透社的“OpenCalais”系统，都可以通过文本阅读和分析，为文章编辑合适的标签。利用对数据采集和编辑方面的技术优势，人工智能大大提高了内容生产的时效性、准确性和数量规模。
人工智能在传播环节的介入，主要表现在算法技术不断精进，信息分发和推荐能力不断增强。算法能够在大数据时代进行精准的数据分析，一方面可以更好地识别头部内容，更好地捕获点击量；一方面可以建立用户画像，把握用户潜在需求，实现个性化的精准投放，从而给长尾信息带来阅读价值。从具体应用看，《纽约时报》的Blossom就是一款专门做内容分发+个性编辑的人工智能产品，它可以对社交平台上的内容进行大数据分析，研判哪些信息更具社交媒体传播效应，并据此对《纽约时报》的内容进行筛选和分发。经测算，由Blossom筛选后自动推荐的文章的点击量是普通文章的38倍。
在国内，今日头条的推荐算法在业内备受瞩目，和百度进行信息搜索的算法类似，今日头条的算法同样建立在对信息内容的分析之上，但不同之处在于，百度的算法是面向大众的，而今日头条的算法面向独立用户。它根据用户的上网行为为用户画像，从而为用户推荐其关心的信息，力图做到“千人千面”“投其所好”。Facebook、Twitter等社交平台也利用算法推荐，提升用户黏性。还有很多媒体采用聊天机器人的方式来分发信息，如CNN、BBC、《华尔街日报》（Wall Street Journal）、《华盛顿邮报》（Washington Post）等都先后在Facebook Messenger、Kik、Slack等社交媒体平台上推出聊天机器人，
可以和用户进行交流并获取用户对信息的精确需求。
值得一提的是，一些聊天机器人正在实现新闻采访的功能。如Buzzfeed推出的BuzzBot，可以对身处新闻现场的用户进行调查采访，并向他们征集现场图片、视频等一手资料。这些资料可以经由后台编辑，用于进一步的新闻生产。
对于呈现信息的终端设备，人工智能也有非常宽广的发挥空间。人工智能对信息终端的应用主要表现在终端不断地智能化、复合化，远远超出了受众对终端的想象。目前能看到的产品中，AI网络音箱已经成功借助语音识别技术，既成为一台能够进行网络信息服务的信息终端，也同时成为一台进行智能家居服务和管理的终端。未来，随着物联网的实现，万物互连的同时，也可能造就各种形态的智能终端，完全颠覆现有的信息接收模式，也使信息本身能够拓展更加广泛的传播场景，从而反过来影响和改造新闻生产的内容和流程。
随着今后人工智能对图片、视频内容的识别技术的提升，对图片信息、音视频信息的规模化生产也成为指日可待的信息生产领域。未来在大数据日益丰富、人工智能学习能力和算法能力日益提升，其写作领域和编辑领域将进一步拓展。目前难以驾驭的深度报道、政治新闻等，也有可能成为人工智能的新写作技能。当这些都成为现实，那我们必然迎来一个全新的新闻业。
毋庸置疑，人工智能使人们的生活更加便捷，因此获得了大众的积极评价。许多人工智能的基础应用都围绕人们的切实需求而研发，比如语音识别有助于解决翻译问题，继而促进沟通；智能导航有助于人们更好地把握路况，继而把握时间；算法推荐有助于人们甄别与筛选信息，继而更精准地获取信息；无人驾驶汽车有助于人们摆脱驾驶的束缚，继而用节约的时间创造其他价值。不难看出，人工智能的一个重要功能在于：不断将庞大而繁杂的信息清晰化，为人们认识事物提供更好的参照。
在信息传播领域，还有一个积极评价在于，由于人工智能的介入，管理者将可以更好地进行互联网治理，从而打造一个更加良性的互联网空间。比如，人工智能对人类语言、表情、图片、视频等信息内容的识别技术以及学习技术的升级，能够在大数据分析的基础上，更好地把握社会心态，从而为相关政策制定提供更为准确的参考，帮助管理者更加科学地进行决策。再如，人工智能技术有助于识别网络谣言及其他不适宜信息的存在、传播、发布规律，是一个很好的信息治理工具。2017年9月，中国科协和腾讯联合组织了一个“慧眼”行动，旨在通过人工智能的深度学习最终实现机器识别、专家分包，从源头上控制谣言的发布和传播。
这只是一个初步的实践，未来人工智能在网络信息治理方面还应当有更大的作为。
新闻业对人工智能的应用虽在不断推进，却评价各异。面对机器写稿，坊间都承认它给新闻业带来了巨大挑战，常常见到有“记者哭晕在厕所”的议论。当然也另有文章认为，人工智能在新闻业应用中有很多局限，提出人工智能只是一种辅助，只善于帮助记者从事信息密集领域的基础分析，而记者“能集中精力进行深入细致地调查，撰写更有深度的文章，进一步发挥‘铁肩担道义，妙手著文章’的时代功能”。
然而，《机器人写稿，记者要哭晕在厕所？》《机器人写稿，让记者饭碗更稳》《2年了，号称“抢记者饭碗”的写稿机器人怎么样了？》等大批类似文章，依然透露出新闻业面对机器写稿时的焦虑和纠结。实际上，全球媒体在互联网兴起的环境下，近年来一直在压缩就业岗位，记者的饭碗早就被科学技术抢去很多。今天，如果说在机器写稿擅长的领域，开始有财经记者、体育记者“哭晕”，随着机器写稿能力的提升，更多的记者、编辑需要重新思考和整理自己在人工智能时代的定位和价值。
对于新闻业来说，还必须面对的一个残酷事实是，人工智能发展的前沿并不掌握在新闻业手中，新闻业也不是人工智能最首要的应用阵地。很明显，全球人工智能的发展都存在一种资本化的趋势。目前，Google、IBM、Yahoo、Intel、Apple等公司，成为在人工智能领域收购、研发新技术投入最多的公司，在国内则是BAT三家互联网头部公司在人工智能领域的大手笔布局，这些互联网大鳄们将人工智能领域变成了“有钱人的游戏”。国内国外，互联网的信息传播格局由互联网大鳄们打造，信息传播的未来同样由其规划。与此相较，新闻业对人工智能的应用及本行业对人工智能相关技术的驱动作用明显滞后。
这个现象带来的一个重要后果就是，人工智能技术正在对信息传播秩序予以重塑，同时其中并没有刻意留给新闻业更多主导权。很显然，大资本的投入带来更高质量的算法推荐技术，继而带来更大的传播力和影响力。对于机构媒体而言，在互联网逐渐兴起的进程中，其依赖信源垄断、渠道垄断而形成的传播力和影响力已经衰退，黄金时代已经渐行渐远。在人工智能逐渐兴起的当下，新闻生产的全链条正在经历新的变革。和互联网发展初期的引擎技术、商业门户一样，人工智能技术正在帮助互联网巨头和商业媒体对机构媒体的传播力和影响力进行新一轮的争夺和收割。在占据大数据这一信息时代的基本生产要素的前提下，人工智能将占据重塑信息传播秩序的主动权，而机构媒体在被卷入人工智能浪潮的同时，也不得不黯然接受这个残酷的现实，并继续在人工智能那里索取新的空间。
与信息生产和传播相关联的是，在信息的接受环境方面，人工智能很有可能塑造不关心价值、更关心效率和享受的民众。技术的发展总是诉诸利润和效率，它具有政治性和自主性。对于人工智能而言，它更倾向于生产和传播那些能够有点击量回报的信息，由此形成了学界所批判的“过滤泡泡”“回音壁”“信息茧房”等现象。虽然照顾了用户爱好，却很可能忽视用户的拓展需求以及更高层面的价值需求。随着机构媒体传播力和影响力的衰落，那些更有深度的、对精神成长更有益的、更加关注公共领域的信息由于很难“自带流量”，从而被算法技术排除在外。虽然它依然可以进入“长尾”空间，但它的公共性价值则大打折扣。长此以往，人工智能所携带的技术逻辑将有可能塑造更倾向于追求效率和享受的大众，而这一点，却与诉诸公共性的新闻业的价值观南辕北辙。
那么这一次，机构媒体又要在人工智能技术的发展中被商业媒体甩得更远了吗？人工智能时代，新闻业的边界和价值又在哪里？当人工智能被用于在总统大选中操纵个体选民，对于人工智能技术发展知之甚少的新闻业又该如何守护社会的公共利益？
很显然，人工智能对新闻业的业态和价值观都有很大的冲击，其对新闻业的最终影响尚未有乐观的判断，但遗憾的是，新闻业依然要热情地拥抱人工智能。
面对这一趋势，我们能够想到的，一方面是积极地将新闻业发展的外部技术环境改造得更加符合新闻业的价值观，在人工智能研发的规则制定中，应当加入对公共性的考量。2017年1月，美国举行“Beneficial AI”会议，建立了阿西洛马人工智能原则（Asilomar AI Principles）。其中与公共性相关的原则包括：“研究目的：人工智能研究的目标，应该是创造有益的而不是不受控制的智能。”“研究文化：人工智能的研究者和开发者应该培养一种合作、互信与透明的研究文化。”“人类价值观：人工智能系统的设计和操作，应和人类尊严、权力、自由和文化多样性的理想相一致。”“共享利益：人工智能应该造福尽可能多的人。”“共享繁荣：人工智能创造的经济繁荣应该由全人类广泛共享和受惠。”“军备竞赛：应当避免致命武器的军备竞赛。”
类似的人工智能研发规则，尚未成为全球认可的版本，但这个方向值得有关领域努力。毕竟公共性涉及每个个体的利益以及未来人类发展空间，而这个空间的塑造，不应该由掌握人工智能技术的互联网巨头们所主导。统一的发展规则，有助于限制人工智能技术发展背后的工业主义逻辑，增加对公共价值的考量。
而另一方面，是在新闻业的内部建设人工智能应用的公共规则、培养人工智能的公共品格。新闻业确实应该深入人工智能应用，这是人类社会发展的技术逻辑决定的。但与此同时，新闻业应当重新审视互联网时代效率至上的衡量标准，是否影响了新闻业的公共性。今天，人工智能再次把新闻业的生产效率提升了几个层级，很多机构媒体和商业媒体都在炫耀由机器写稿、算法推荐等人工智能技术带来的新一轮的效率增加，饱含着对人工智能大幅提升点击量的殷切期待。或许，在这个技术创新的又一个出发点，正是一个反思新闻业公共性的好时机。
（王蔚，上海社会科学院新闻研究所，副研究员）