近日，互聯(lián)網(wǎng)前沿沙龍PRO舉行，相關領域專家就人工智能對于新聞業(yè)的影響進行了主題分享和圓桌討論。騰訊研究院發(fā)布了《人工智能時代：新聞業(yè)的謝幕與重生》報告，并就新聞業(yè)面臨的挑戰(zhàn)和機遇及新聞業(yè)的意義進行了思考和論述。以下為報告全文：

對于新聞業(yè)來說，這是最好的時代，也是最壞的時代。

在生產端，媒體終于邁進自動化門檻。機器人替代普通勞動力不僅發(fā)生在富士康等制造業(yè)，如今也進入智力密集的新聞業(yè)。騰訊DreamWriter如今已累計生成了三萬多篇稿件；全球最大通訊社美聯(lián)社早在2014年7月開始使用機器人新聞記者撰寫財報新聞。

在分發(fā)端，以天天快報、今日頭條為代表的個性化閱讀客戶端，也在掀起一場巨大的變革：把新聞的編輯發(fā)布權從人讓渡給算法。當然，算法終歸也是人來編寫，但是主導這一過程的不再是傳統(tǒng)的編輯，而是程序員或者由程序員和編輯組成的跨界小組。門戶網(wǎng)站在勃興十多年后又掀起了一場自我革命：那些最初招聘來的編輯將何去何從？在這之外，社交網(wǎng)絡則扮演著更為主流的新聞分發(fā)平臺角色——你的親人、同事、朋友正在成為決定你每天看什么新聞的那個人，從這點看，我們似乎又回到了人際分發(fā)的鄉(xiāng)村田園時代。

在接收端，深度閱讀可望不可及，純文字的傳統(tǒng)閱讀變得更為小眾化和精英化，圖片和視頻開始升格為21世紀主流文本表現(xiàn)形式。微信公眾號一篇圖文的平均閱讀時間只有區(qū)區(qū)80余秒，全球用戶都在經(jīng)受注意力渙散的閱讀大轉折。新世紀的數(shù)字難民，不再是無法接入互聯(lián)網(wǎng)的人群，而是沉溺在互聯(lián)網(wǎng)海量信息之中無比焦慮的網(wǎng)民。這無疑極具諷刺：我們面對著信息的大海，卻依然干渴難耐。海量信息在拓寬消費選擇邊界的同時，也加劇另一種短缺——過濾。

過去，傳統(tǒng)媒體扮演著信息過濾器的角色，這也是法蘭克福學派所批判的“景觀社會”——媒體只對社會做有選擇性的呈現(xiàn)，最終受眾得到是一個扭曲的景觀。今天，人工智能是否能夠呈現(xiàn)一個更加客觀還是更加扭曲的社會鏡像？人工智能之于新聞的影響，是正向還是負向、是技術性的還是根本性的、是短期還是長期？回答這些疑問，首先還需仰賴于以下幾個問題的解答：

“第一，相比其他行業(yè)，新聞業(yè)是否存在特殊性？”

我們從新聞客戶端中點擊一條新聞，與我們從自動售賣機中購買一聽可樂，這兩個動作是否可以等量齊觀，如果是，其區(qū)別只不過一個是為了滿足大腦、一個是為了滿足口腹之欲，那么我們完全不必為新聞業(yè)的跌宕起伏而擔憂。但如果我們承認，新聞不是一種簡單消費品時，那么衡量其價值的標尺，也不應該只有產值、活躍用戶數(shù)這些資本市場感興趣的維度。畢竟，在西方社會，媒體長期扮演著立法、司法、行政之外的“第四權力”的角色，它不僅取得了商業(yè)的成功，同樣也扮演著社會守夜人的角色。這一點也表現(xiàn)在好萊塢的價值觀中，從《羅馬假日》到《紙牌屋》，新聞從業(yè)者人物設定的主流都頗為積極、向上。

“第二、人工智能是否將全面替代記者編輯？”

現(xiàn)階段，無論是自動寫作軟件、還是視頻自動剪輯，都不過是對傳統(tǒng)新聞從業(yè)者的初級擬態(tài)，從這一點看，人工智能短期內取代的主要是菜鳥寫手，媒體老炮們的地位依舊巋然不動，理論上不會引發(fā)新聞業(yè)大規(guī)模的失業(yè)浪潮。但是，如果未來人工智能加速進化，發(fā)展出不同于圖靈機之外的技術邏輯，那才是新聞業(yè)真正的凜冬。

“第三，新聞業(yè)的意義是否正在轉變？”

我們無法想象五十年后的世界，一如五十年前無法預測今天的科技成就?；厮菪侣剺I(yè)十多年的歷史，兩大蛻變趨勢十分明晰：其一，新聞的生產和分發(fā)正在分離，傳統(tǒng)新聞機構容易依賴平臺公司的分發(fā)，且在內容生產上主動揣摩、跟進平臺算法吸引用戶注意；其二，新聞的意義之墻正在瓦解，社會教化、監(jiān)督功能弱化，娛樂功能空前膨脹。電視時代開啟的大眾傳播娛樂化浪潮，在互聯(lián)網(wǎng)時代更為澎湃，當物質生產日益豐腴的今天，娛樂在整個內容產業(yè)中發(fā)揮引領性作用，新聞業(yè)亦不能幸免，由此不難解釋，為何王寶強離婚事件引來數(shù)億群眾圍觀，而事關司法公正的聶樹斌案僅僅在社交網(wǎng)絡激起淺淺漣漪。

這正是當下新聞業(yè)所面臨的困境：擁抱人工智能可能被其吞噬，而抗拒新技術無異于自殺。從悲觀的角度看，人工智能正在摧毀傳統(tǒng)新聞業(yè)殘存的基礎；從樂觀的角度看，人工智能正在把新聞業(yè)變成一個全新的內容產業(yè)的一部分。

雪崩來臨：新聞業(yè)從用戶、內容市場到商業(yè)模式的大滑坡

在科技進步推動之下，新聞從業(yè)者所擁有的生產工具可謂前所未有的強大而又唾手可得：就在20世紀初，一篇新聞稿件的問世，從記者接獲新聞線索到采訪、整理、寫作、編輯、校對、排版、印刷、配送，全程往往需要經(jīng)歷十幾個環(huán)節(jié)，最快也需要在隔日才能抵達讀者。那個時代，人們習慣用“飄著油墨香味”形容最新消息。今天，人們早已無需通過嗅覺去感知新聞的新鮮度。這一切幾乎都可以在線完成，記者從社交網(wǎng)絡中獲取信息，在即時通訊軟件做視頻采訪，最終通過文字、圖片、視頻的方式直接發(fā)布，跳過了紙張、印刷、運輸環(huán)節(jié)，直接把新聞推送給用戶。這個推送動作，甚至不需要記者或編輯直接完成，而是通過一套算法推薦給感興趣的用戶。

過去十多年，傳統(tǒng)新聞業(yè)無疑是最早接受互聯(lián)網(wǎng)暴風驟雨般改造的行業(yè)之一，并無可避免地遭遇了歷史性的轉軌：門戶網(wǎng)站奪走了用戶、技術公司分流了廣告、就連記者編輯也紛紛轉行，以報刊、電視、廣播為代表的傳統(tǒng)新聞業(yè)遭遇令人瞠目結舌的一幕。革命性技術的出現(xiàn)，在新聞業(yè)中最初展現(xiàn)的是毀滅的一面，而建設的一面卻又讓習慣了線性編排、標準答案、統(tǒng)一聲音的人們，不得不學會在各式輿論噪音中建立辨識能力，有人繼續(xù)轉發(fā)“不轉不是中國人的”流言貼，有人在網(wǎng)絡里發(fā)現(xiàn)另一個中國；過去，數(shù)十家全國性新聞媒體生產了絕大多數(shù)新聞，今天，隨著自媒體千軍萬馬加入，內容生產的源頭變得千溝萬壑，內容多樣化和碎片化的同時，新聞本身的意義和面貌也在變得模糊，新聞客戶端的提法已經(jīng)讓位于信息分發(fā)平臺，新聞成為了一個過時的名詞。

一、員工和用戶的雙重遷徙：受眾的數(shù)字化轉身與行業(yè)性跳槽

2015年兩位普利策獎得主離開新聞業(yè)，再度敲響了傳統(tǒng)媒體的人才流失的警鐘。

39歲的加州地方報記者羅布·庫茲尼亞與兩位同事，用50多篇調查報道揭露當?shù)亟逃澑录瑯s獲當年的普利策獎地方報道獎。同時，來自南卡羅來納州《信使郵報》31歲的年輕記者納塔莉·哈夫，因參與報道該地嚴重的家暴與相關犯罪問題，獲得普利策公共服務獎。但不久后，兩位獲獎者都跳槽到公關行業(yè)，其中，庫茲尼亞給出的理由是“因為付不出房租?！?/span>

早在人工智能興起之前，傳統(tǒng)新聞業(yè)人才流失問題就開始凸顯。據(jù)美國皮尤研究中心統(tǒng)計，與前一年前相比，2016年美國的新聞編輯室減少了10%，盡管美國的日報新聞編輯室仍然有33000個全職雇員，但與20年前相比，雇員數(shù)目減少了20000個。

中國的情況也大同小異。2016年，《京華時報》、《生活新報》、《上海商報》、《今日早報》等在內的多家紙媒陸續(xù)停刊。2014年，南方報社離職員工人數(shù)達到202名，這一數(shù)據(jù)在2012年、2013年分別為141人、176人。

新聞行業(yè)所提供的薪酬不再能吸引頂尖人才。美國職業(yè)資訊網(wǎng)站CareerCast發(fā)布的2016年美國最差和最好的工作榜單（主要依據(jù)環(huán)境、收入、前景與壓力四項指標做評估），報紙記者連續(xù)三年被評為美國最差的工作。

2012-2016年中國報紙、雜志、電視、用戶到達率（百分比）和接觸時長（分鐘）變動表

比員工流失更殘酷是的用戶流失。

比起上世紀七八十年代紙媒的黃金年代，今天，除少數(shù)媒體外，絕大部分報紙、電視臺的用戶都在減少：ESPN在2016年失去了超過300萬訂閱用戶；美國《新聞周刊》、《時代》周刊的訂閱用戶如今還不到頂峰時期的一半；2016年，SkySports英超聯(lián)賽現(xiàn)場直播的收視率已經(jīng)下降了20%，而其競爭對手BT體育在同期的歐洲冠軍聯(lián)賽的收視率也下跌了40%。

中國情況也是如此。央視市場研究（CTR）-CNRS調查數(shù)據(jù)顯示，從2012年到2016年報紙、雜志、電視的用戶到達率和消費時間雙雙下滑：報紙的日到達率由2012年的53.9%下滑至2016年的32.8%，日均閱讀時長也由2012年的25分鐘下滑至2016年17分鐘；同期，雜志媒體的周到達率下降到15.1%，周均閱讀時長也從22分鐘下降到15分鐘；2016年，電視的日到達率為70.5%，較2012年下降了近13個百分點，日均收看時間也減少了半個多小時。

智能手機占據(jù)了用戶獲取信息來源的主渠道。路透社發(fā)布的《2015年數(shù)字新聞報告》顯示，在2015年9月所調查的12個國家中，平均每周使用智能手機獲取新聞的用戶達到46%，在一年內上漲了10%。

二、內容生產衰退：同質化與深度優(yōu)勢不再

員工和用戶的流失的同時，傳統(tǒng)媒體的內容生產能力也在退化。

美國皮尤研究中心曾經(jīng)在《改變中的新聞編輯部》的研究報告中談到了美國報紙目前面臨的問題，“美國報紙得到的是數(shù)字時代網(wǎng)絡觀念和技能的更新，以及膚淺內容的多元化展示，失去的是精致內容的生產能力?！?/span>

內容的同質化與深度報道優(yōu)勢弱化是新聞行業(yè)正在經(jīng)歷的病痛：

一是傳統(tǒng)媒體數(shù)字化和業(yè)務轉型逐漸成為工作重心。如今，傳統(tǒng)媒體深知轉型升級的必要性，幾乎都在緊跟互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的腳步，全面布局新媒體。為了順應受眾的閱讀習慣和閱讀方式，他們開辟多個內容接收終端，但其內容的質量和品質并沒有得到良好的延續(xù)。這種融合新聞直接催生了一批“多功能記者”，他們在采訪完成之后，同時為報紙、報紙網(wǎng)站和移動客戶端等多個平臺供稿。

大量記者疲于奔命于各種新聞發(fā)布會和突發(fā)事件現(xiàn)場，而鮮有時間去鉆研線索、琢磨一些專業(yè)深度報道，以至于《哥倫比亞新聞學評論》在2010年載文揶揄記者成了“奔跑的倉鼠”，文章稱：“編輯部的人數(shù)不斷減少，任務卻一直增加。一個NBC的白宮首席記者，一天要做16個出鏡采訪，主持一檔節(jié)目、客串兩檔新聞節(jié)目，還要在Twitter和Facebook上更新8-10次，寫3-5篇博文。和他一樣，大部分記者忙碌如轉盤上不停奔跑的倉鼠，強調速度，追求數(shù)量。但是，倉鼠雖然一直奔跑，卻仍停留在原地，新聞業(yè)也是如此?！?/span>

二是傳統(tǒng)媒體在深度報道重要領域的陣地失守。國際新聞和調查報道是傳統(tǒng)媒體在深度報道方面的重要領域。一方面，國際新聞報道數(shù)量持續(xù)下降。2013年，美國廣播公司、國家廣播公司和哥倫比亞廣播公司共計報道國際新聞1671分鐘，時長還不到20世紀80年代的一半。而數(shù)字新聞媒體由于得到更多的資金支持，反而有更多的資源在國際新聞這一領域大展拳腳；另一方面，充滿風險、高成本的調查性報道日益稀缺。根據(jù)亞利桑那州立大學在2009年所作的一項調查顯示，62%的美國報紙沒有調查性報道專職編輯，16%的日報表示正在縮減調查性報道的采編團隊?！睹绹侣剬W評論》提出，調查性報道記者編輯協(xié)會的成員已經(jīng)從2003年的5400名減少到2010年的4000名了。深度報道的從業(yè)人員減少、報道數(shù)量降低，直接削弱了傳統(tǒng)媒體的深度基礎。

美國學者蘭斯·班尼特曾反思，美國的新聞行業(yè)并沒有發(fā)揮應有的民主促進作用，其主要原因是整個美國新聞報道呈現(xiàn)出了四大傾向：個人化、戲劇化、片段化和無序化。例如，一些調查報道的初衷并非引導公眾認識社會問題、伸張正義，而是出于揭丑和戲劇化地曝光大人物以博得受眾眼球。

三、商業(yè)模式失靈：廣告收入流失到數(shù)字產業(yè)

近年來，越來越多的廣告營銷公司把注意力轉向數(shù)字領域，網(wǎng)絡媒體和移動平臺廣告也逐年上升，傳統(tǒng)平面媒體則備受冷落。

一方面，傳統(tǒng)媒體廣告收入逐漸降低，數(shù)字化轉型收效甚微。根據(jù)CTR媒介智訊數(shù)據(jù)統(tǒng)計，2016全年，報紙的廣告刊例下降38%以上，雜志和電視的廣告刊例降幅也分別達到30%和3%以上，而互聯(lián)網(wǎng)廣告、影院視頻、電梯廣告則保持了兩位數(shù)的增長。

另一方面，網(wǎng)絡廣告份額持續(xù)走高，新型的網(wǎng)絡廣告模式不斷興起。中國社科院新聞所今年6月份發(fā)布的《新媒體藍皮書：中國新媒體發(fā)展報告No.7(2016)》顯示，2015年中國廣告市場發(fā)生巨大變化，互聯(lián)網(wǎng)媒體廣告收入首次超過電視、報紙、廣告和雜志四家傳統(tǒng)媒體廣告收入之和。此外，新媒體還開辟了以實時競價為主的RTB廣告、以數(shù)字用戶定向為核心特征的DSP廣告等多種廣告模式，在廣告份額上也實現(xiàn)了發(fā)展。我國RTB廣告市場規(guī)模不斷提升，從2012年的2億元增長到2016年的112億元，發(fā)展速度驚人，這在一定程度上也反應了廣告商對網(wǎng)絡廣告的重視和依賴不斷加強。

我國RTB（網(wǎng)絡廣告）市場規(guī)模（億元）

中國傳統(tǒng)媒體的經(jīng)營困境并非特例。第56屆世界報業(yè)聯(lián)合會發(fā)表的《世界報業(yè)的發(fā)展情況》指出，世界報業(yè)聯(lián)合會涉及的80個國家，超過60%的國家報業(yè)發(fā)展都面臨著銷量下滑的困境。美國報業(yè)協(xié)會的數(shù)據(jù)顯示，美國報紙業(yè)2000年的的廣告營業(yè)收入為487.6億美元，到2009年降到了275.6億美元。谷歌廣告收入在2011年全面超過了美國報業(yè)的廣告收入。2013年，雖然美國報業(yè)通過數(shù)字訂閱、付費墻等多種措施進行營收的改革，營業(yè)額也有所回升，但全美還是有將近60%的廣告被谷歌奪走。

“機進人退”人工智能對新聞業(yè)的摧毀式創(chuàng)新

人工智能的發(fā)展，推動新聞業(yè)直接從手工業(yè)階段跨越到流水線大工業(yè)時代，從內容生產、渠道分發(fā)、用戶信息反饋，新聞業(yè)正在經(jīng)歷有史以來最為震撼的大變革。

資深的業(yè)內人士篤信人工智能將主宰未來的新聞業(yè)：彭博社總編輯JohnMicklethwait認為AI技術將對新聞業(yè)的未來起到?jīng)Q定性作用；《紐約》雜志作者KevinRoose稱“自動寫作將是未來新聞行業(yè)最佳發(fā)展趨勢?！盢arrativeScience預計，到2020年前后，90%以上的新聞報道都將由機器來完成。

在這一過程中，傳統(tǒng)報刊、電視、廣播媒體的影響力將進一步衰弱，而擁有技術優(yōu)勢的新媒體、特別是一些超級信息分發(fā)平臺開始成為新聞業(yè)的新樞紐，它們掌握先天的強大渠道分發(fā)優(yōu)勢，并借此進一步影響上游內容生產，以便更好滿足用戶胃口。

人工智能技術在媒體的應用，某種程度上也是一場機器對人力的大范圍替代，新聞業(yè)的靈魂正在從“寫作者的情懷”讓位于“工程師的嚴謹”，“機進人退”的幕布拉開了。某種程度上看，傳統(tǒng)意義上的新聞業(yè)正在消融。

一、內容生產智能化：新聞業(yè)的機器之心和魔幻之手

早在2006年，國外媒體就已開始應用人工智能寫作。相比于美國、英國等發(fā)達國家，中國人工智能在媒體領域應用的開始時間較晚，不過近幾年也在迎頭趕上。

1、文本生成：新聞業(yè)的機器之心

部分新聞媒體機構都已經(jīng)采用人工智能撰寫稿件。

由AutomatedInsights公司研發(fā)的Wordsmith寫作系統(tǒng)，其工作過程有點像填字游戲。用戶可以生成一些語法路徑，其中的信息可以下載和修改。比如，這樣一個句子“（某公司）的收入（增長/減少）的百分比（%）。Wordsmith接下來就把相關的公司財務信息填充到這個句子中去。類似的語法路徑應用廣泛：“（某足球隊）以（比分）擊敗（某另一足球隊）”或“（某電影）周末票房達到（美元）”等等。這些例子最終可以匯聚成一些豆腐塊文章。Wordsmith所生成文章的深度，主要取決于用戶加入的詞語和短語的總量。通過搭建這些句子段落，用戶可以確信Wordsmith能夠搞清楚語義關系。和受過新聞專業(yè)訓練的記者一樣，自動寫作系統(tǒng)也會犯錯誤。從2014年7月起，每一篇由Wordsmith生成的報道，美聯(lián)社都會安排編輯進行審查，每一次編輯對稿件的勘誤反饋，都會提升機器學習的能力。現(xiàn)在，Wordsmith的錯誤率比人類同行要低許多。

美聯(lián)社于2014年7月開始使用Wordsmith平臺撰寫財報新聞；《洛杉磯時報》通過寫作軟件，從抓取美國地質調查局發(fā)出的預警數(shù)據(jù)，到生成報道并發(fā)布，只需3分鐘。

其他機構應用人工智能進行自動化編輯情況

騰訊網(wǎng)、搜狐網(wǎng)、新華社等機構在人工智能方面也有所嘗試。

2015年9月10日，騰訊財經(jīng)推出自動化新聞寫作機器人DreamWriter，主筆發(fā)布了首篇新聞《8月CPI同比上漲2.0%創(chuàng)12個月新高》，該報道抓取了國家統(tǒng)計局發(fā)布的CPI相關數(shù)據(jù)，同時援引了行業(yè)專家和業(yè)內人士的分析。據(jù)DreamWriter的研發(fā)團隊透露，它的內容生產方式主要是基于大數(shù)據(jù)分析平臺，在短時間內選出新聞點、抓取相關資料，通過學習固定的新聞模板生成稿件，它的優(yōu)勢在于適用在信息量巨大的財經(jīng)資訊類新聞，在準確率和時效性上都完勝人類記者編輯。

2016年2月18日，搜狐宣布正式推出智能股市播報系統(tǒng)“智能報盤”，利用人工智能的自動跟蹤技術，及時捕捉股市動態(tài)，自動化生成并發(fā)布資訊。“智能報盤”基于對股市大盤和個股行情盤面變化，進行純粹客觀描述。

除了騰訊DreamWriter和搜狐的“智能報盤”，類似的還有新華社的機器新聞生產系統(tǒng)“快筆小新”。它通過對數(shù)據(jù)采集、加工，并進行自動寫稿、編輯簽發(fā)，以最快的速度地完成例如體育賽事、中英文稿件和財經(jīng)新聞的自動撰寫等。目前，“快筆小新”服務于新華社體育部、經(jīng)濟信息部和《中國證券報》。在新華社體育部，它可以快速生成中英文數(shù)據(jù)消息，包括每輪比賽的成績公報和積分排名；在《中國證券報》，它可以寫一句話的報盤、一段話的公司財報、快訊等。新華社機器人發(fā)稿系統(tǒng)研發(fā)團隊成員、技術局高級工程師熊立波曾介紹，機器人寫稿流程分數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)加工、自動寫稿、編輯簽發(fā)4個環(huán)節(jié)。技術上通過根據(jù)各業(yè)務板塊的需求定制發(fā)稿模板、數(shù)據(jù)自動抓取和稿件生成、各業(yè)務部門建稿編審簽發(fā)“三步走”來實現(xiàn)。

與普通的編輯人員不同的是，智能寫作機器人通過文本風格模式的識別，使用算法進行數(shù)據(jù)加工處理，并運用計算機程序自動化生成文本內容。相比普通的新聞記者，“智能記者”在時效性、準確性上更加具有優(yōu)勢可言。目前，人工智能在新聞媒體內容生產領域的智能化應用還處于比較基礎的狀態(tài)，能做到效率的提高，還未能進行更加深度的分析和解釋。

2、視頻剪輯：后文字時代的魔幻手

相比文字，人工智能在視頻領域的應用相對更為普遍。

圖片視頻信息獲取方面，無人機航拍、無人車地面拍攝、無人船的水下攝影等，通過最大限度延伸人類的拍攝能力，可以無死角呈現(xiàn)世界的全貌。此外，可穿戴設備在媒體領域的應用也逐步凸顯。例如一些智能眼鏡產品可以實現(xiàn)精準的拍攝和第一視角的圖片與視頻攝影錄制，推動了媒體領域的技術創(chuàng)新。

人工智能在圖片處理領域，利用神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習等技術，可以讓普通用戶也能享受奇妙豐富的藝術和娛樂體驗。俄羅斯科技公司研發(fā)的圖片處理軟件Prisma，能在短短十幾秒內，將手機相冊或隨意拍照的任意一張照片轉變成特定風格流派的圖片。與傳統(tǒng)濾鏡的簡單疊加不同，Prisma主要基于機器學習技術的應用，通過導入無數(shù)張圖像，不斷訓練其學習圖片的顏色、結構和紋理，進行各種風格的識別和圖片轉化。

其他機構人工智能技術在內容轉換方面的應用

二、內容分發(fā)智能化：編輯權利的讓渡

在很長一段時間，編輯掌握了內容分發(fā)的權利，我們讀什么、聽什么、看什么，都是由少數(shù)媒體精英所決定。今天，隨著用戶數(shù)據(jù)的積累，內容推送的權利，正在由有血有肉的編輯讓渡給算法。

相比人工分發(fā)，機器分發(fā)的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在效率上：

一是機器分發(fā)能夠對海量內容進行深度加工。人工智能干預的內容數(shù)目受限，往往集中于最熱門的頭部內容，而機器分發(fā)則可以覆蓋與用戶生活、個人興趣相關長尾的新聞報道之外的資訊，通過記錄、分析用戶的瀏覽行為，從信息源中提取分類、主題、標簽、風格等結構化信息，利用用戶的行為探索并發(fā)現(xiàn)有潛力的內容。

二是機器分發(fā)有助于跳出編輯的個人視野，算法排序的核心是根據(jù)用戶、內容、上下文信息決定實時計算每個內容的得分，按照得分進行排序。由于考慮到了用戶的信息，排序結果是個性化的。另外，模型的更新也是實時的，能夠充分的利用已有數(shù)據(jù)，指導下次分發(fā)，最大化的優(yōu)化分發(fā)效率。

但機器分發(fā)也存在一些不完善之處。Facebook就曾把一張曾獲普利策新聞獎的越戰(zhàn)照片誤判為黃色圖片，只因為機器把照片中為躲避炮火奔跑的小女孩裸露了部分身體。在中國，機器分發(fā)新聞引發(fā)的爭議主要集中在“信息窄化”和內容低俗化上，即推薦引擎不斷向用戶推薦其興趣范圍之內、甚至是帶有明顯低俗傾向的內容，以盡可能地誘導用戶沉浸其中、拖延停留時間。

國際一流的新聞出版服務機構已經(jīng)開始提供針對推特等社交網(wǎng)絡的新聞監(jiān)測服務，來幫助華爾街的金融客戶自動篩選與交易趨勢有關的新聞，以助于投資決策。

2015年，《紐約時報》副總編AlexandraMacCallum基于團隊工作中需要對文章進行針對性推送的繁瑣經(jīng)歷，提出應該對用戶關注度進行某種工具化的分析與預測，《紐約時報》數(shù)字部門研發(fā)的機器人Blossomblot由此應運而生。它能夠對海量文章進行大數(shù)據(jù)分析，從300篇文章中搜索并挑選出具有用戶偏好和社交發(fā)散效應的文章，同時推薦適合的內容與圖片集，憑借后端先進的機器學習技術獨立產生標題、摘要和配圖等工作。Blossomblot所推薦的內容將會被發(fā)布到Facebook和Twitter等社交網(wǎng)絡上?！都~約時報》內部統(tǒng)計結果顯示，經(jīng)過Blossom篩選后自動推薦的文章的點擊量是普通文章的38倍，這極大地減輕了他們的工作壓力，將工作人員從繁瑣而復雜的內容搜索分類中解放出來。

騰訊開發(fā)的天天快報，通過智能計算用戶的興趣，將各個端口的內容通過算法精確推送。天天快報先對用戶進行海量推薦，根據(jù)用戶屏蔽不感興趣的內容從而進行算法計算，最終推薦給用戶喜歡的內容；用戶獲取資訊的另一種方式就是自主選擇想看的頻道，設置頻道選項的時候可以手動調整已收藏頻道的順序，并且可以選擇添加想要的頻道。當用戶用微信或者QQ登錄后，即可立刻識別用戶的閱讀興趣。這種“算法+運營”的內容推薦機制，是基于騰訊的大數(shù)據(jù)以及用戶的閱讀習慣，讓用戶能看到自己感興趣的內容，同時通過運營又能防止信息閱讀單一的情況出現(xiàn)，其他領域優(yōu)質內容的推薦讓用戶不至于將生活局限在熟悉的領域。

三、內容監(jiān)測智能化：更好理解消費者

美國著名報人約瑟夫·普利策曾把記者比喻為國家之船的瞭望者，而人工智能似乎有可能比記者看得更遠、更深。

人工智能可以直接越過新聞本身，追蹤用戶的情緒變化。

Facebook在2017年3月宣稱，已經(jīng)在使用一套人工智能系統(tǒng)來監(jiān)測FacebookLive和Messenger中的不良信息，以幫助用戶防止自殺。這套系統(tǒng)基于對以往有自殺風險帖子的模式識別，對帖子中那些字眼進行分析，尤其是來自朋友的評論，比如“你好嗎？”、“我很擔心你”就是兩種不同的情緒，相應會觸發(fā)不同的信號。檢測到問題后，F(xiàn)acebook社區(qū)團隊會對帖子進行審核，確認后會與有潛在自我傷害風險的人聯(lián)系，建議他們尋求幫助。同時，人工智能會針對用戶親友突出顯示“自殺或自我傷害”報告，讓親友們意識可能存在問題。

通過分析大量的用戶數(shù)據(jù)，可以增進對消費者的行為認知水平。

2016年10月，騰訊推出國內首個基于移動瀏覽行為的數(shù)據(jù)分析工具——騰訊瀏覽指數(shù)。這套指數(shù)通過接入400多個APP、超過4億對用戶數(shù)據(jù)，可以提供基于行業(yè)、品牌和IP的熱點分類排行，如明星、汽車、手機、電視劇、游戲等；基于關鍵詞的瀏覽指數(shù)查詢，涵蓋瀏覽熱度及趨勢、熱門資訊、人群畫像、關聯(lián)瀏覽等緯度；針對特定事件、人群、品牌指定專題報告和定制化洞察報告。

美國科技公司NarrativeScience旗下的QuillEngage平臺不僅可以自動化生成詳盡的圖表式報告，還可以檢索用戶瀏覽路徑，跟蹤營銷廣告效果。QuillEngage通過數(shù)據(jù)統(tǒng)計各種網(wǎng)站用戶行為，了解和顯示用戶瀏覽或進入某一網(wǎng)頁的方式、網(wǎng)站所有人改善用戶體驗的手段，給網(wǎng)站管理員提供用戶的有效信息，如用戶關注的關鍵詞、廣告信息有效性等，持續(xù)跟蹤營銷廣告的效果?；谶@些跟蹤統(tǒng)計信息，敘述科學公司的自動化寫作機器人就可以此為基礎形成圖表報告，為網(wǎng)站所有者和廣告商更加精準投放廣告等信息提供策略。

四、內容終端智能化：萬物皆媒

未來的媒體行業(yè)將因其智能化連接而重新定義媒體。

媒體介質正在泛化，一如麥克盧漢所說“萬物即媒介”，一切能夠實現(xiàn)信息互聯(lián)的載體或社會信息活動都可以稱之為“媒體”。因此，媒體不僅僅局限于報紙、廣播、期刊等新聞性媒體，同時還包括微博、微信等社交媒體，以及美團、大眾點評等生活服務平臺，甚至未來整個物聯(lián)網(wǎng)。美國IT研究與顧問咨詢公司高德納（Gartner）預計到2018年，全世界將有60億臺設備用上人工智能技術，屆時人們將在互聯(lián)網(wǎng)家電、汽車等產品上與人工智能零距離接觸。

虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實技術為傳統(tǒng)媒體重建影響力提供了契機。

華爾街日報曾借用用戶手機的GPS定位及運動軌跡，根據(jù)用戶提供的公開數(shù)據(jù)創(chuàng)作了“看圖猜城市”的可視化互動新聞；在對2015、2016年全國兩會等重大會議的宣傳報道中，中央電視臺和新華社、《光明日報》等機構積極運用新媒體、新技術、新手段，實現(xiàn)新聞報道的立體化，提高了受眾參與的互動體驗性。

隨著科學技術的進一步發(fā)展，未來的人工智能在包括媒體領域在內的各個領域所發(fā)揮的作用將變得越來越大。除了覆蓋領域的擴張，在技術涉及的時效性、深度性和質量上都會有所突破，同時還能深入平民生活，實現(xiàn)人工智能的個性化發(fā)展。

潘多拉魔盒，新聞業(yè)未來的四大挑戰(zhàn)與應對

隨著內容生產、分發(fā)、用戶追蹤逐步自動化，新聞的教育、業(yè)務到社會影響已經(jīng)開始發(fā)生不可逆轉的結構性變化，如何讓傳統(tǒng)新聞業(yè)浴火重生，目前看，最大的可能是泛化內容產業(yè)的一部分。

一、新聞專業(yè)：算法會比人更客觀嗎？

算法正在成為現(xiàn)代社會運行的基礎設施，離開了算法的世界幾乎無法想象：旅行預訂網(wǎng)站無法買到票，在微博、微信朋友圈上看不到好友更新，甚至搜索引擎也無法給出答案。實際上，算法幾乎決定了人們在互聯(lián)網(wǎng)上看到的一切。

算法進入新聞業(yè)的生產、發(fā)布雖然較為晚近，但其巨大的革命性力量已經(jīng)顯現(xiàn)。在最近的美國總統(tǒng)選舉中，F(xiàn)acebook的新聞流算法引發(fā)了巨大爭議，并被認為有可能影響了大選結果。

以Facebook新聞色彩濃厚的熱門話題為例，推送熱門話題到頁面一般需要經(jīng)過三個步驟：首先，F(xiàn)acebook使用程序監(jiān)控網(wǎng)站內部關于一些話題的分享和評論，同時，外部的爬蟲抓取RSS新聞，搜索Facebook用戶還沒有開始分享的新聞。其次，當這些話題出現(xiàn)在Facebook的網(wǎng)站上時，管理員就會在1000家媒體上進行認證，并匹配標題、圖片和地點人物等相關數(shù)據(jù)。最后，另一個系統(tǒng)將已經(jīng)通過認證的熱門話題推送到桌面和移動端的首頁等。同一時間，任何一次刷新都會有有60-100條的熱門話題，而Facebook會根據(jù)每個用戶的個性化選擇和算法推送少于10條的話題。

《華盛頓郵報》曾經(jīng)對117名隨機的美國用戶做了抽樣調查，結果顯示，F(xiàn)acebook會根據(jù)用戶的性別、設備、使用習慣、居住地、年齡等進行個性化推送，比如關于福特皮卡的新聞，只推送給居住在農村而非城市里的用戶，藝人碧昂斯的任何動態(tài)信息主要推送給了大部分的女性用戶。而在測試的兩天內，推送給幾乎所有的用戶的熱門話題是一則關于世界首例“男性生殖器移植”的新聞，可見只有“獵奇+性”這樣的超級組合，在Facebook的算法看來是適合所有人的。

作為科技公司，F(xiàn)acebook和谷歌希望以算法全面取代人工編輯。

Facebook“趨勢”欄目編輯守則規(guī)定，編輯們的工作主要限定在基礎的修改和格式編輯，其功能并不是提煉新聞要點或者選擇新聞操縱娛樂，而是訓練算法。2015年8月底，F(xiàn)acebook解雇數(shù)十名新聞編輯，將熱門話題的編輯、推薦和排名全部交給機器算法以“保持公正性”。然而，幾天之后就有一篇關于新聞主播MegynKelly因為力挺希拉里被?？怂固叱龉镜募傩侣?，被頂?shù)紽acebook熱門話題榜的首位，之后很快又被Facebook緊急撤掉。

當然，在傳統(tǒng)媒體時代，假新聞同樣無法杜絕，但是社交媒體的出現(xiàn)，使得假新聞傳播的速度和廣度得到了爆炸式增長。Facebook針對其在美國大選中沒有采取有效措施打擊虛假新聞的指控，已宣布將聯(lián)手第三方調查機構加大打擊力度，并推出了新的防范工具。面對不斷增多、聲音漸趨一致的批評聲音，F(xiàn)acebook聯(lián)合創(chuàng)始人馬克·扎克伯格于2016年12月16日在自己的Facebook主頁中發(fā)布聲明，并表白道：“我們很早就已經(jīng)在著手解決這個問題，我們把這項責任看得很重。我們已經(jīng)取得了重大的進展，但還有更多工作需要做?！?/span>

谷歌則通過與媒體和社交平臺合作的方式來鑒別假新聞。2015年，協(xié)助成立了打假新聞組織“第一稿聯(lián)盟”（FirstDraftCoalition），與多家新聞媒體和科技公司一起聯(lián)手打擊假新聞，其中不僅包含紐約時報、法新社、CNN等老牌傳統(tǒng)媒體，更有Buzzfeed、Twitter和Facebook這樣的新媒體公司。

在中國，微信等社交平臺也在致力于打擊假新聞。從2014年10月起，微信聯(lián)合人民網(wǎng)、果殼網(wǎng)等一批具有影響力的機構建立了官方辟謠公眾號——“謠言過濾器”，用最權威的渠道不定期發(fā)布辟謠信息。此后，“謠言過濾器”公眾號中上線了一項名為“辟謠小助手”的服務，只需要將謠言的文字內容復制粘貼給“謠言小助手”，后者就會自動回復相關的辟謠結果?？紤]到微信中的謠言一半為復制粘貼的群發(fā)，此功能在應對微信謠言方面被認為起到了很好作用。

在甄別假新聞的過程中，科技巨頭們不但會面臨著技術上的問題，還有意識形態(tài)的問題。如果主觀地把一類言論或意識形態(tài)粗暴地定義為“惡意中傷”，又會傷及“言論自由”。

無論如何，算法的公正性直接決定了新聞的公正性。美國新聞網(wǎng)站Vox曾撰文指出，相比Twitter的時間線推送信息流，F(xiàn)acebook利用算法推送誤導了用戶，但這些算法給予高互動用戶較高的內容呈現(xiàn)優(yōu)先權，其采取的標準類似八卦小報，給用戶推送最吸引眼球的標題，卻完全不管文章是否公正、精確和重要。這種算法迫使類似《紐約時報》這樣有聲望的老牌媒體，也不得不亦步亦趨。

簡言之，算法主導下的新聞業(yè)，對人性弱點的迎合，對傳統(tǒng)新聞業(yè)社會責任的弱化、對娛樂性的無限放大，將是人工智能時代，新聞業(yè)面臨的根本性挑戰(zhàn)。

但是，拒絕算法無疑是自外于潮流之外，對于傳統(tǒng)新聞業(yè)來說，更明智的選擇是，把新聞專業(yè)主義貫穿甚至凌駕在算法之上，算法依然服務于新聞業(yè)所追求的真實和客觀，并隨時根據(jù)新的形勢進行算法的調整。在未來的信息供給中，傳統(tǒng)新聞業(yè)的大陸也許不復存在，但依然可以嘗試扮演社會燈塔的角色。

二、新聞從業(yè)者：記者編輯會大面積失業(yè)嗎？

機器替代人的陣痛才剛開始。

現(xiàn)階段，記者、編輯和機器尚能和平共存，美國國家公共電臺(NPR)的一份報告認為，相比Wordsmith，媒體老炮們的文本更具內涵和魅力。美聯(lián)社和AutomatedInsights也多次在公開場合表示，Wordsmith在生產了大量稿件的同時，還實現(xiàn)了零裁員，它讓記者從豆腐塊文章中解脫出來，騰出精力去提煉文章角度、挖掘更有深度觀點和更銳利的分析。

但是，從長遠看，機器同樣也能寫出媲美人類的深度特稿。

NarrativeScience聯(lián)合創(chuàng)始人、CTOKristianHammond2016年在接受美國《連線》雜志記者采訪時曾斷言，機器人將5年內獲得普利策新聞獎，未來20年，沒有機器不能寫的東西。不過，Hammond覺得寫作機器人不會替代現(xiàn)有的記者，相反它會顯著拓展新聞寫作的領域。

如果事實如同Hammond所料，那么對于新聞從業(yè)者來說，如果既不想轉行跳槽、又不想失業(yè)，該如何是好？專欄作家、暢銷書《認知盈余》作者克萊?舍基對媒體幸存者的建議也許值得思考：

第一，要擅長理解和表述數(shù)據(jù)；

第二，了解如何將社交媒體應用于新聞編輯；

第三，通過團隊協(xié)作和嘗試新鮮事物來竭盡所能地積累新聞編輯經(jīng)驗。

三、新聞教育：大學還有必要開設新聞系嗎？

如果機器人的稿件寫得和普利策獲獎者一樣好，大學還需要開設新聞系嗎？

美國人的回答是肯定的。人工智能在新聞業(yè)應用的不斷深入，倒逼美國高校也開始嘗試多學科融合的人才培養(yǎng)方式。

美國擁有全球最為完備的新聞傳播教育體系，新聞傳播類專業(yè)點約有1000多個。吳鋒、陳雯琪和章于炎等學者對美國十所頂尖新聞傳播類學院進行調查研究，形成《美國新聞傳播教育的最新進展與改革趨向——基于美國十所頂尖新聞傳播學院的調查統(tǒng)計研究》一文研究發(fā)現(xiàn)，這十所學校在新聞人才的培養(yǎng)方式上都體現(xiàn)了融合發(fā)展的趨勢：

在學位設置方面，大部分院校在本、碩、博三類層級上設立1-2種學位。本科包括新聞學、理學、文學三種學士；碩士包括新聞學、理學、文學、傳播管理、公共外交碩士；博士方面，美國密蘇里新聞學院早在1934年就授予了全美第一個新聞領域的哲學博士。另外雙學位教育盛行，涉及了藝術、商學、計算機、法學和社會科學等學位結合類型，在學位的設置上融合了廣泛的專業(yè)領域；

在專業(yè)設置上，這些大學注重專業(yè)的整合與細分兩個傾向。下表可見，佛羅里達大學、印第安納大學、南加州大學和密蘇里大學在專業(yè)方向數(shù)量較多，專業(yè)設置更加具體化。尤其是作為全世界第一個開設“融合新聞”專業(yè)的密蘇里大學新聞學院，其本碩的平均方向數(shù)達到34個。

美國十所新聞傳播類學院專業(yè)方向設置

密蘇里大學新聞學本科專業(yè)下設融合新聞、雜志新聞、新聞攝影、紙質與數(shù)字新聞、廣播電視新聞、戰(zhàn)略傳播、特殊項目六大“重點領域”，其下又細分有32個“興趣領域”，可見密蘇里大學不僅在專業(yè)方向上順應大勢，在個人定制專業(yè)方面也更加注重學生的個性化發(fā)展。

密蘇里大學新聞學院專業(yè)設置改革

在課程設置方面，這幾所大學以通識教育和專業(yè)課程并重。通識教育強調廣度，專業(yè)課程包括基礎性課程、實用技能課程、社會道德和法律課程等。由下表可見，這幾所學校除了通識性課程，在專業(yè)性課程的設置上尤其注重新聞與數(shù)字信息技術的融合，提升專業(yè)人才的媒體技能。例如在基礎性課程的設置上，俄亥俄大學還專門開辟了數(shù)字時代的媒體趨勢和媒介未來課程；在實用技能的課程設置上，佛羅里達與北卡羅納大學開辟了視覺新聞與視覺傳播課程，強調培養(yǎng)“一專多能”型媒體人才。在社會道德與法律類課程強調培養(yǎng)新聞人才的職業(yè)操守和道德規(guī)范，提高他們作為新聞媒體人的社會責任感。另外，這些院校強調課程的自主選擇性，所以在選修課程的設置比例上都要大于必修課程。

美國十所大學課程設置

目前，中國也已經(jīng)有一批院校開始培養(yǎng)探索新聞媒體人才多元技能。其中，中國人民大學新聞學院增設了“數(shù)字新聞傳播”、“跨媒體傳播實驗”等專業(yè)方向和課程，作為傳統(tǒng)新聞學專業(yè)人才培養(yǎng)模式改革的實驗田；南京大學金陵學院2007年率先開設媒體融合專業(yè)（方向），所參考的即密蘇里新聞學院的課程設置，采用國際流行的模塊化課程體系來培養(yǎng)復合型新聞人才；汕頭大學長江新聞與傳播學院也成立了國內新聞院校中第一個媒體融合實驗室。

未來，新聞系教學規(guī)模也許會縮小，并更多地融入到其他學科之中，但是作為一個擁有跨學科技能的畢業(yè)生而言，能夠擁有良好的文本組織能力、出色的人際溝通能力，已經(jīng)是邁入職場的良好第一步，相比其他職業(yè)而言，從事新聞業(yè)依然是一個不錯的職業(yè)起點。

新聞倫理，媒體還是第四權力嗎？

傳統(tǒng)媒體的衰落，不僅松動了其第四權力地位的基礎，同時也加劇了與政府、資本之間的平衡難度。

早期的西方人喜歡把包括報刊在內的媒體美譽為獨立于“三權分立”中立法、行政、司法之外的“第四權力”?！暗谒臋嗔Α贝碇藗兗挠杳襟w人作為瞭望者、監(jiān)督者、把關者，起到監(jiān)督政府、守望社會、制衡權力的重要作用。市場經(jīng)濟強化了新聞業(yè)的逐利性，高科技與人工智能的應用不再止步于新聞的生產，同時還被作為各種政治功能的輔助利用工具，這些行為不但沒有得到遏制，反而有些媒體還和政府關系“曖昧不清”，令媒體的“第四權力”名不副實。

特朗普當選后，就有輿論指向特朗普成功當選的原因是Facebook、Twitter社交網(wǎng)絡上充斥的各種虛假信息影響了選民的判斷力。雖然隨后Facebook公布了打擊虛假新聞的具體計劃，如提高機器分辨錯誤信息的能力、用戶更簡單的舉報、第三方機構核查，以及中斷假新聞站點使用臉書的廣告服務等，但多數(shù)都局限于技術層面。傳統(tǒng)媒體“一邊倒”趨勢和數(shù)字媒體作為攻擊武器入侵選舉，不禁令美國公眾在媒體的公正性方面產生質疑。

資本方對媒體的控制也在加深。

英國《衛(wèi)報》在2011年7月4日發(fā)布頭條消息，曝光默多克新聞集團旗下的《世界新聞報》曾經(jīng)于2002年非法入侵失蹤少女米莉·道勒手機，并竊聽她和其家人的電話信息，一時間將默多克新聞集團推上了風口浪尖。同時《衛(wèi)報》揭露，在米莉·道勒最初失蹤幾天里，記者還把米莉的短信刪除了一些，以便留出空間接收新信息。巨大的輿論壓力迫使《世界新聞報》關閉，但這一事件繼續(xù)發(fā)酵，進一步被曝出默多克同政府機關的親密關系。

算法主導下的新聞業(yè)是否會背離社會監(jiān)督的最初職責，媒體到底是獨立于政府和社會公眾的“第四權力”，還是作為政府機關以及利益機構的“第四部門”，成為需要著重考量的議題。

網(wǎng)絡表達渠道的多元化和信息分發(fā)的去中心化，媒體昔日強大的社會監(jiān)督功能的衰減不可避免，但是新的機遇也在出現(xiàn)：

首先，相對社交媒體的海量呈現(xiàn)，傳統(tǒng)媒體應進一步強化其信息過濾器功能，建立一道基于信息減法原則的過濾網(wǎng)，既發(fā)揮篩選高品質新聞的功能，同時充當好打擊假新聞、核驗事實真相的主場。

其次，要善于利用依托于社交網(wǎng)絡的公民監(jiān)督，正視“人人即記者”時代的到來——信息的消費者也可以是生產者，組織和引導好“公民記者”，是在一些突發(fā)事件報道中，利用分散化的在場人群，及時、準確地進行報道。

最后，在任何一個社會，作為中立、第三方的新聞媒體始終有其獨特的存在價值，這種價值并不僅僅表現(xiàn)在商業(yè)上，同樣也體現(xiàn)在社會、政治功能上，媒體也許不再是強大的“第四權力”，但至少應該守住社會燈塔的角色。