騰訊的Dreamwriter、新華社的快筆小新，AR、VR新聞，算法推薦， 人工智能技術在新聞傳播領域的全面滲透是近年來的一個現(xiàn)象級的發(fā)展。可以看到，這也是學界和業(yè)界關注的重點。

Part1：人工智能在新聞領域的典型應用

新聞采集：利用大數(shù)據(jù)技術、傳感器來實現(xiàn)信息的采集，能夠在很大程度上提升信息采集的效率。如傳感器新聞，大數(shù)據(jù)新聞。

新聞生產(chǎn)：人工智能在新聞生產(chǎn)方面主要是機器人生產(chǎn)新聞，如國內騰訊的Dreamwriter、新華社的快筆小新、今日頭條的Xiaomingbot。

新聞分發(fā)：利用算法推薦技術，實現(xiàn)個性化推送，滿足不同用戶需求。以算法推薦為主的新聞聚合平臺主要有：今日頭條、一點資訊、天天快報、Buzzfeed。

新聞體驗：目前，人工智能在新聞體驗方面的應用主要是VR、AR新聞，可以提升用戶的沉浸式體驗，使其身臨其境。如紐約時報的《流離失所》、《雪崩》，CGTN的《功夫傳奇：揭秘少林》。

Part2：人工智能對新聞業(yè)的積極影響

一 內容生產(chǎn)效率提升

人工智能在新聞生產(chǎn)中一個重要的應用則是機器人寫作。2017年8月，四川九寨溝發(fā)生7級地震。震后25秒，一條由機器人撰寫的新聞就發(fā)布了出來，包括震中地形，速報參數(shù)等等，及時迅速的發(fā)布了地震的相關信息。

事實上，自2011年美國Narrative Science公司的新聞寫作軟件出現(xiàn)以來, 越來越多的媒體開始在財經(jīng)、體育等專業(yè)新聞領域開始機器化寫作, 國內騰訊的Dreamwriter、新華社的快筆小新、今日頭條的Xiaomingbot等寫作軟件也開始了常規(guī)化運作。

雖然新聞從業(yè)者對于機器人寫作存在一些質疑，例如缺乏人情味，缺乏內容深度等，但其在一些專業(yè)領域的應用確實能極大的提高內容的生產(chǎn)效率，如財經(jīng)新聞、體育賽事報道、突發(fā)自然災難性報道。

另一個好處則在于，當新聞從業(yè)者們從這些機械的內容寫作中解放出來，他們就會有更多的時間和精力致力于深度報道或專業(yè)評論。

二 場景化、智能化推送

智能化媒體能更好地洞察每個個體用戶在特定場景下的行為與需求, 并智能推薦其所需要的信息與服務。

人們在不同場景下的需求是有差異的, 而構成場景的基本要素應該包括:空間與環(huán)境、用戶實時狀態(tài)、用戶生活慣性、社交氛圍等, 對用戶所處的場景的洞察與分析, 將依賴于包括可穿戴設備在內的移動終端以及處于各種時空環(huán)境中的智能化物體。

伴隨著場景化、精確化用戶分析的, 是用戶與內容之間的智能化匹配。

各種智能物體不僅可以為用戶場景分析提供數(shù)據(jù)或依據(jù), 也能作為新聞接收的終端為用戶提供無所不在的信息獲取。

三 新聞分發(fā)個性化

在國內，以“今日頭條”、“一點資訊”為代表的新聞聚合平臺主要依據(jù)算法推薦為用戶推送新聞，能夠最大限度的滿足用戶的個性化需求，在一定程度上也能增強用戶粘性。

個性化算法是搜索引擎算法的一個升級, 它把個性作為算法中的核心變量, 凸顯了個人偏好的意義。

個性化算法在未來還會進一步優(yōu)化, 對用戶需求的解讀能力與匹配精確度還會不斷提高。

四 新聞體驗臨場化

VR新聞能夠帶給用戶身臨其境的體驗，在一定程度上也能更設身處地的體會當事者的心情。如《紐約時報》的一篇著名的VR報道《無家可歸的孩子》，用戶通過這種形式能夠更深切的體會到難民的心情。

盡管以往的電視直播在視覺上傳達了一定的“現(xiàn)場感”, 但觀眾與現(xiàn)場的關系是基于二維畫面的“觀看”, 這種現(xiàn)場感是建立在經(jīng)過加工的現(xiàn)場上的, 在某種意義上, 甚至是一種“假現(xiàn)場”。

而新的技術將創(chuàng)造媒體用戶與現(xiàn)場的新關系——“臨場”, 即進入現(xiàn)場。

網(wǎng)絡視頻直播、VR和AR等新技術可以從不同方面推動新聞用戶在新聞事件中的“臨場感”或“進入感”。尤其是VR/AR, 它們可以營造出讓用戶在三維空間里直接“到達”現(xiàn)場的體驗, 讓用戶360度沉浸于現(xiàn)場。

Part3：人工智能對新聞業(yè)的消極影響

一 信息繭房

信息繭房由美國學者凱斯.桑斯坦在《信息烏托邦》一書中提出，指人們的信息領域會習慣性地被自己的興趣所引導，從而將自己的生活桎梏于像蠶繭一般的“繭房”中的現(xiàn)象。

如今，以今日頭條、天天快報、一點資訊等為代表的平臺，主要通過“個性化推薦”為用戶進行信息推送。

雖然這種私人化、定制化需求能在很大程度上滿足用戶，但長此以往，用戶會疲于思考，只習慣于接受自己感興趣，與自身觀點一致的信息，最終被困在像蠶繭一樣的桎梏之中，無法逃脫。

而用戶在這樣的環(huán)境下，又容易產(chǎn)生回音壁效應，即信息或想法在一個封閉的小圈子里得到加強。

長此以往，人們會越來越疲于思考，逐漸變得偏激，無法接受與其相悖的觀點。

最終加劇群體極化，不利于社會整合，導致社會的撕裂。

二 隱私問題

隱私問題也是值得關注的另一問題。大數(shù)據(jù)、算法推薦等人工智能技術都是建立在大量的數(shù)據(jù)基礎之上。

大數(shù)據(jù)技術基于對數(shù)據(jù)的抓取、挖掘與分析，算法推薦基于對用戶畫像的描繪，這些都涉及到了用戶隱私。

雖然他們在一定程度上給新聞業(yè)帶來了好處，但隱私泄露問題絕對不容忽視。此前，F(xiàn)acebook就泄露了5000萬用戶數(shù)據(jù)，遭受了自創(chuàng)建以來的巨大危機。

（圖源網(wǎng)絡）

三 新聞倫理

如今，AR、VR新聞已經(jīng)越來越普遍，其所帶來的臨場化體驗與觀看普通平面新聞的感受大相徑庭，它一方面能夠讓人仿佛置身其中，但另一方面也正因為這種體驗，讓人分不清虛擬與現(xiàn)實。

VR新聞“第一人稱”的“在場感”容易誘發(fā)片面情緒化輿論滋生。VR新聞營造顯化“在場感”效果越強, 受眾心理感受度就越強, 沉浸其中并對眼前“事實”充分信賴, 很多時候會以直接感官體驗代替頭腦理性思考, 誘發(fā)情緒化的輿論, 長期處在VR新聞信息環(huán)境下, 甚至會對人的認知與行為造成情緒化、沖動等不良影響。

四 算法運作黑箱

算法范式運作的黑箱即技術無意識，技術無意識是一種強大而不可知的信息技術的運作, 它產(chǎn)生并存在于我們的日常生活中。

當算法應用在新聞生產(chǎn)中時, 它通?？勺灾骺刂坪吞幚硇畔?、評估情況、做出決定, 而且最重要的是, 無人監(jiān)督或授權行事。

由于算法經(jīng)常以微妙且不透明的方式嵌入對象和系統(tǒng)中, 因此在很大程度上形成了只有在錯誤或失敗時才被注意到的技術無意識。

面對算法在新聞推送中的技術無意識及由此帶來的不良影響, 我們需要做的并不是將其否定, 而是應積極尋找相應對策以糾正這一偏差。

人工智能對于新聞業(yè)產(chǎn)生的影響不容忽視，但對于人工智能，我們不能用非黑即白的眼光去看待。

正如梅塞尼所言：技術可能帶來社會問題，但技術也在解決社會問題，而人類擁有管理和控制技術的能力。

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