新聞生產(chǎn)模式人工智能應(yīng)用分析

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摘要：人工智能作為一門(mén)新興的學(xué)科和技術(shù)，對(duì)社會(huì)發(fā)展產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響，并在包含新聞媒體在內(nèi)的諸多領(lǐng)域有了重要應(yīng)用。本文從新聞寫(xiě)作和內(nèi)容投放分發(fā)兩個(gè)方面介紹人工智能技術(shù)在新聞行業(yè)中的應(yīng)用。在新聞寫(xiě)作方面，介紹WordSmith和Dreamwriter兩種機(jī)器寫(xiě)作軟件，并分析人工智能可能帶來(lái)的變革和人機(jī)協(xié)作發(fā)展前景。在內(nèi)容投放分發(fā)方面，則概述推薦算法的分類和利弊，并以今日頭條為例，簡(jiǎn)要分析其實(shí)際運(yùn)用。

關(guān)鍵詞：人工智能；新聞寫(xiě)作；內(nèi)容投放分發(fā)；應(yīng)用分析

人工智能的研究?jī)?nèi)容涉及神經(jīng)科學(xué)、計(jì)算機(jī)、心理學(xué)及認(rèn)知科學(xué)，主要模擬和拓展人類個(gè)體和群體智能。由于計(jì)算機(jī)軟硬件技術(shù)不斷提高，人工智能的理論研究和技術(shù)實(shí)踐都取得了顯著發(fā)展，并成功應(yīng)用于金融貿(mào)易、交通物流、新聞媒體等領(lǐng)域。人工智能技術(shù)與新聞業(yè)的融合，改變了傳統(tǒng)的信息生產(chǎn)流程和傳播方式，從內(nèi)容采集、新聞寫(xiě)作、投放分發(fā)到效果反饋，每個(gè)階段都實(shí)現(xiàn)了新的創(chuàng)造和顛覆［1］。本文對(duì)人工智能技術(shù)在新聞寫(xiě)作和內(nèi)容投放分發(fā)兩方面的應(yīng)用進(jìn)行一個(gè)綜合分析，并探討它在新媒體環(huán)境下給新聞生產(chǎn)模式帶來(lái)的變革。

一、新聞寫(xiě)作：機(jī)器化

傳統(tǒng)媒體寫(xiě)稿、編輯等工作都由人來(lái)完成，隨著信息技術(shù)的發(fā)展以及人們對(duì)信息需求量的攀升，基于傳統(tǒng)媒體的稿件編寫(xiě)方式無(wú)法實(shí)時(shí)提供有效信息給用戶。因此，將智能化技術(shù)、大數(shù)據(jù)處理技術(shù)應(yīng)用于新聞稿件的自動(dòng)編寫(xiě)是媒體行業(yè)智能化升級(jí)的一個(gè)重要方向。

（一）機(jī)器人寫(xiě)稿得到廣泛應(yīng)用最早的機(jī)器人寫(xiě)稿軟件是2007年創(chuàng)立的美國(guó)公司AutomatedInsights開(kāi)發(fā)的名叫WordSmith的軟件，該軟件為美聯(lián)社自動(dòng)編寫(xiě)過(guò)很多有關(guān)企業(yè)財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)的新聞。此后，《紐約時(shí)報(bào)》《華盛頓郵報(bào)》《衛(wèi)報(bào)》等媒體也逐步將人工智能技術(shù)應(yīng)用到新聞采編的多個(gè)環(huán)節(jié)。在國(guó)內(nèi)，騰訊財(cái)經(jīng)于2015年開(kāi)發(fā)了一款自動(dòng)寫(xiě)作新聞軟件——騰訊寫(xiě)作機(jī)器人（Dreamwriter）。據(jù)報(bào)道，Dreamwriter可以對(duì)信息內(nèi)容進(jìn)行自動(dòng)處理和分析判斷，以最快的速度生成稿件，甚至可以在一分鐘之內(nèi)完成。2015年9月10日，Dreamwriter了第一篇題為“8月CPI漲2%創(chuàng)12個(gè)月新高”的稿件，內(nèi)容引用了中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局當(dāng)日的8月居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)數(shù)據(jù)，并援引了包括國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、銀河證券分析報(bào)告等多名分析師的觀點(diǎn)，還穿插了中國(guó)降息的背景及CPI（居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)）的含義。從行文上看，這樣的寫(xiě)作方式與媒體記者日常的消息稿有較高的相似度。除此之外，今日頭條的Xiaomingbot、新華社的快筆小新等也被廣泛地應(yīng)用到各類媒體中。

（二）機(jī)器人寫(xiě)稿能否代替人工寫(xiě)稿機(jī)器人寫(xiě)稿的廣泛應(yīng)用，也引發(fā)了一個(gè)擔(dān)憂，即機(jī)器人能否替代新聞工作者？2015年，美國(guó)公共廣播曾找來(lái)速度最快的優(yōu)秀ScottHorsley與機(jī)器人WordSmith進(jìn)行一場(chǎng)新聞寫(xiě)作比賽，雙方被要求就一家餐廳的經(jīng)營(yíng)情況寫(xiě)篇短文［2］。WordSmith用2分鐘完成，則花了7分鐘，機(jī)器人在速度上具有明顯的優(yōu)勢(shì)，但真人撰寫(xiě)的內(nèi)容更有創(chuàng)造力，語(yǔ)言更詼諧，能給出更深層次的、個(gè)性化的分析，這是人工智能目前無(wú)法替代的。機(jī)器的特長(zhǎng)在于海量資訊素材的模式化處理上的高效率，但是在微妙情感關(guān)系的處理和表達(dá)方面，尤其是在價(jià)值規(guī)則的制定和參照框架的選擇方面，人的智能不可或缺［3］。因此，高質(zhì)量的新聞稿需要有記者的個(gè)性化分析和細(xì)膩的文字才能產(chǎn)生。

（三）人機(jī)協(xié)作將實(shí)現(xiàn)新突破毫無(wú)疑問(wèn)，智能化內(nèi)容編寫(xiě)技術(shù)的橫空出世會(huì)引起新聞生產(chǎn)模式的變革。從新聞制作過(guò)程的角度來(lái)看，人工智能帶來(lái)的最顯著變化在于將新聞?dòng)脩艉蛡鞑バЧ系叫侣勆a(chǎn)中。因此有學(xué)者認(rèn)為，媒體的智能發(fā)展“重新定義了社會(huì)信息化、社會(huì)生活和社會(huì)結(jié)構(gòu)，重新定義了企業(yè)和媒體，重新定義了媒體市場(chǎng)和行業(yè)運(yùn)行機(jī)制，甚至重新定義了信息時(shí)代，人類社會(huì)正在快速走向智能互聯(lián)時(shí)代和智能通信時(shí)代”［4］。智能化技術(shù)在一定程度上解放了新聞工作者，它能協(xié)助記者搜集、分析信息，使記者從信息“提供者”轉(zhuǎn)變?yōu)椤敖忉屨摺?，將工作重點(diǎn)放在機(jī)器人無(wú)法進(jìn)行的深入報(bào)道和調(diào)查報(bào)告上［5］。而媒體人除了提高自身的新聞專業(yè)能力以外，還要學(xué)會(huì)如何更好地運(yùn)用技術(shù)。因此，人機(jī)協(xié)作才能推進(jìn)新聞媒體行業(yè)向前發(fā)展。

二、內(nèi)容投放分發(fā)：精準(zhǔn)化

當(dāng)信息傳播由“傳者本位”轉(zhuǎn)變?yōu)椤笆苷弑疚弧敝螅绾钨N近用戶需求，在信息海洋中為用戶篩選出他們感興趣的信息，成為了傳播者們需要考慮250技術(shù)與應(yīng)用的問(wèn)題。在此背景下，算法推薦系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生，它的首要任務(wù)是根據(jù)用戶的個(gè)人偏好，從大量繁雜的信息中為其推送感興趣的內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦。經(jīng)過(guò)二十多年的發(fā)展，算法推薦系統(tǒng)已經(jīng)在電子商務(wù)、視頻網(wǎng)站、社交平臺(tái)、新聞媒體等多方面得到廣泛應(yīng)用，并取得了良好成效。

（一）推薦算法概況根據(jù)算法思想的區(qū)別，可以將推薦算法大致分為三大類。第一類為基于內(nèi)容的推薦算法，其原理是通過(guò)某用戶喜歡和關(guān)注過(guò)的項(xiàng)目尋找類型匹配的項(xiàng)目，并將其推薦給該用戶。此類推薦算法簡(jiǎn)單，推薦準(zhǔn)確，但其僅考慮內(nèi)容之間的匹配度，忽視了不同用戶間的匹配度，并且多次推薦相似內(nèi)容可能引起審美疲勞。第二類為協(xié)同過(guò)濾算法，該算法在基于內(nèi)容的推薦算法的基礎(chǔ)上，充分考慮了用戶的匹配度，但在初期會(huì)面臨冷啟動(dòng)問(wèn)題。其實(shí)現(xiàn)過(guò)程主要包含搜集用戶信息、相似度計(jì)算、生成推薦列表這三個(gè)步驟［6］。第三類為混合推薦算法，其核心思想是通過(guò)加權(quán)、串聯(lián)或并聯(lián)等方式，對(duì)多種推薦算法進(jìn)行建模，再利用集成學(xué)習(xí)方法實(shí)現(xiàn)多種算法的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)與有機(jī)融合。

（二）推薦算法在新聞內(nèi)容推薦上的運(yùn)用——以今日頭條為例今日頭條是時(shí)下新聞資訊類APP當(dāng)中的佼佼者，而設(shè)計(jì)推薦算法模型為用戶推送個(gè)性化內(nèi)容也是該應(yīng)用的一大特色。2018年1月，今日頭條資深算法架構(gòu)師曹歡歡公開(kāi)了該應(yīng)用的算法原理。今日頭條的算法推薦系統(tǒng)，由協(xié)同過(guò)濾算法、LR算法等組合而成，模型結(jié)構(gòu)可根據(jù)不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景作出相應(yīng)調(diào)整。今日頭條選取了四個(gè)典型推薦特征為算法提供數(shù)據(jù)。第一類是相關(guān)性特征，包括內(nèi)容的關(guān)鍵詞、來(lái)源、主題等的屬性是否與用戶相匹配，即搜尋用戶興趣點(diǎn)。第二類是環(huán)境特征，包括用戶所處的地理位置、時(shí)間。第三類是熱度特征，包括全局熱度、分類熱度、主題熱度和關(guān)鍵詞熱度等，平臺(tái)可以向普遍用戶推送當(dāng)時(shí)熱度較高的內(nèi)容。第四類是協(xié)同特征，主要是通過(guò)用戶行為分析用戶間的相似性，將有相似興趣、行為的用戶關(guān)聯(lián)到一起，便于擴(kuò)展算法推薦范圍，改善推送內(nèi)容固化現(xiàn)象［7］。由于今日頭條的內(nèi)容量非常大，單以模型預(yù)估進(jìn)行內(nèi)容推薦難以實(shí)現(xiàn)，因此推薦系統(tǒng)中還設(shè)計(jì)了召回策略。召回階段的任務(wù)是考慮用戶的愛(ài)好、歷史行為和熱度等，從數(shù)量龐大的內(nèi)容庫(kù)（千萬(wàn)條內(nèi)容）中選擇一個(gè)較小的候選集（數(shù)百到數(shù)千條內(nèi)容），這個(gè)候選集能更精準(zhǔn)地抓住用戶需求。

（三）以算法為基礎(chǔ)進(jìn)行內(nèi)容推送的利弊1.直擊用戶痛點(diǎn)，增強(qiáng)用戶黏性。通過(guò)推薦算法對(duì)信息的篩選，更多有效信息能直接傳遞給用戶。從原來(lái)的用戶主動(dòng)搜尋獲取信息或海量信息流推送的被動(dòng)接受，轉(zhuǎn)變?yōu)榛谟脩襞d趣需求和信息智能推送的雙相匹配。這給用戶帶來(lái)了極大的便利，能讓用戶獲得較好的使用體驗(yàn)感，有利于增強(qiáng)用戶黏性。2.推送內(nèi)容同質(zhì)化，容易形成“信息繭房”。桑斯坦認(rèn)為，在信息傳播中，公眾自身的信息需求并非全方位的，若只注意自己選擇的東西和使自己愉悅的信息，久而久之，會(huì)將自身桎梏于蠶繭一般的繭房中［8］。推薦算法持續(xù)根據(jù)用戶的喜好和過(guò)往行為進(jìn)行推送，常常出現(xiàn)推薦內(nèi)容同質(zhì)化的情況。用戶一旦固化了閱讀領(lǐng)域，就會(huì)對(duì)該領(lǐng)域的信息越來(lái)越熟悉，而對(duì)其他方面的問(wèn)題知之甚少。長(zhǎng)此以往，用戶的自我信息結(jié)構(gòu)將不完整，信息面也將窄化。3.娛樂(lè)信息泛濫，缺少深度信息。算法推薦推崇的是技術(shù)理性和數(shù)據(jù)理性，以淺層次的、基本的興趣需求為基點(diǎn)，容易出現(xiàn)娛樂(lè)信息泛濫，深度信息難以接收的現(xiàn)象。而這樣的情況實(shí)際上以“精神鴉片”剝奪了人獨(dú)立的思考能力，起到了“麻醉”效果，長(zhǎng)此以往，會(huì)導(dǎo)致用戶對(duì)社會(huì)公共事務(wù)失去興趣。

三、結(jié)語(yǔ)

隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟和計(jì)算機(jī)處理能力的不斷提升，人工智能應(yīng)用領(lǐng)域的廣度和深度都得到了前所未有的發(fā)展。相對(duì)而言，人工智能技術(shù)在新媒體的應(yīng)用起步較晚，但帶來(lái)的變革卻是令人震撼的。未來(lái)，人工智能技術(shù)與大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的進(jìn)一步有機(jī)融合將為新媒體領(lǐng)域的信息采集、新聞撰寫(xiě)、數(shù)據(jù)處理、運(yùn)營(yíng)推廣等多個(gè)環(huán)節(jié)提供嶄新的發(fā)展思路，為新聞行業(yè)帶來(lái)更加高效、高質(zhì)的運(yùn)營(yíng)模式。

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作者：楊書(shū)涵 徐星 單位：安徽大學(xué)