困境与反思：新闻智能化生产与传播的技术思考.pdf

声屏世界 2023/6 下SHENGPINGSHIJIESHENGPINGSHIJIE困境与反思：新闻智能化生产与传播的技术思考阴 刘益凡摘要院在全球化数字浪潮下袁人工智能与算法推荐深入应用到新闻生产与传播领域袁AI 技术的赋能深刻改变着新闻与传播的话语权力格局袁人工智能语境下新闻的生产与传播也面临着困境遥新闻智能化生产与传播的发展不仅是新闻内容生产与接收方式的改变袁更体现出新闻价值与新闻内在要素的革新袁新闻伦理失范尧信息茧房尧情绪高于理性的后真相等现实困境愈发凸显遥在智能化生产时代袁新闻界也需要平衡利用价值与算法之间的博弈袁不断重构新闻生产与传播的思维模式袁从微观尧中观尧宏观三个维度进行路径优化袁让智能化生产更加符合新闻专业主义遥关键词院新闻智能化 生产与传播 新闻伦理新闻智能化是指利用算法推荐设计的人工智能软件自动生产新闻、推送新闻的一种新闻生产与传播的模式。它凭借准确、迅速、高效的优势广泛应用在新闻生产与传播领域，特别是体育、金融等模式化生产的新闻领域，越来越多的新闻机构利用算法技术收集用户的数字痕迹，构建数字化动态画像，为用户推送个性化的新闻内容。在这样的生产与推送逻辑下，基于技术对庞大数据的快速筛选和精确传播能力，传统新闻的把关环节逐渐由算法技术负责，并形成了一套可以被执行的规则，而随之出现的信息茧房、隐私泄露、新闻客观性受损等新闻伦理失范现象也值得关注。研究现状在算法技术融入新闻领域之前，专业媒体和社交媒体都进行了不同方面的实践，但基于人工编辑把关与分发的模式终究无法满足用户巨大的信息需求，之后由社交媒体特别是新闻聚合平台率先利用算法技术进行新闻分发。国内众多学者嗅到算法新闻的价值，做了众多前瞻性研究，陈昌凤等人的论文 技术与价值的理性交往:人工智能时代信息传播算法推荐中工具理性与价值理性的思考 从工具理性与价值理性的角度出发，借助法兰克福学派的文化批判理论对当下的算法新闻生产与传播提出批判性反思。喻国明的个性化新闻推送对新闻业务链的重塑 文章，基于受众知情权的保护问题开展分析，并提出社交媒体算法透明度的问题。1张潇潇的论文 算法新闻个性化推荐的理念、意义及伦理风险 讨论算法可能引发的相关风险和对新闻生产领域带来的冲击，并呼吁在算法新闻实践中既要发挥技术理性，也要尊重价值理性，在新闻伦理的基础上开展智能化生产与传播。彭兰在 假象、算法囚徒与权利让渡:数据与算法时代的新风险 中认为算法使人“幸福地被操纵”，并认为算法看上去是为个体提供人性化服务的，“但是它其实是对个体进行控制的另一种手段”。这些文章都不约而同地将视角放在算法伦理层面上，不过更多讨论的是由算法革命所带来的范式变革与其背后的技术理性与价值理性之间的博弈，并未将视角集中在由此产生的伦理问题层面。人工智能在新闻生产与传播领域的应用新媒体与算法技术的发展加速了人工智能在新闻领域的应用，机器写作、虚拟主播、精确分发等大大提高了新闻生产力与分发传播效率，这些前沿技术在为新闻生产与传播提供良机的同时，也带来了新闻专业主义失范的困境。总的来说，智能化新闻生产与传播主要集中于以下三个领域：机器人写作院 数据化范式加速新闻生产效能袁 抑或引发新闻伦理失范遥 人工智能可以成为新闻记者和编辑的助手，通过智能语音识别技术可以快速将录音转变为文字，让记者从繁杂的简单翻译劳动中脱离出来，有更多时间投入到更加具有深度的专业解析中去。当下，机器人写作逐渐成为现实，通过对往期数据的收集与分析，机器人可以判断其背后的发展趋势，快速整合资料，帮助记者处理数据，提高数据分析的效能。机器人写作现在主要集中在财经、体育等数据明确、趋势较为明朗的领域，并在技术不断革新的浪潮中向着法治新闻方向探索。体育新闻智能化生产是以真实的新闻数据和分发反馈等为基础，通过智能生争鸣与探讨第三只眼13声屏世界 2023/6 下SHENGPINGSHIJIESHENGPINGSHIJIE成满足体育新闻内容生产更快速、更高效、更精确的生产原则。智能化新闻的生产虽然具备快速抓取数据并分析生产文稿的优势，但涉及到问题与话题类型以及体育精神的挖掘与传递方面的内在要素时仍存在着技术盲区，欠缺新闻价值要素的体育新闻在一定程度上也会有损体育新闻的价值。加之数据真实、文本故事客观性、算法逻辑碎片化等特点，体育新闻的自动生产也会加剧技术理性高于价值理性的现象形成，使得体育新闻内在的精神意义和价值思考被抹除，造成技术偏见。对于一些灾难性报道，报道时效就显得尤为重要。智能化新闻生产可以快速根据数据所反馈的信息，在几秒钟内生产一则要素齐全的消息，让用户第一时间把握信息，提高新闻的整体价值，但在这些快速生成的灾难性报道中也存在着摒弃新闻专业主义中以人为本的基本宗旨的现象，使得智能化生产出现技术理性高于价值理性的失范现象。算法推荐院 智能化推送确保信息到达率袁 抑或构筑信息茧房加剧群体极化遥 新闻智能化精确推送是新闻传播过程中不可或缺的一环，客观推荐逻辑让位于算法推荐，实现用户的个性化推送。算法推荐的基础是借助大数据分析，精确定位用户的偏好领域，从而将相关信息和用户进行精确匹配，提高信息分发和传递的精确性和有效性，此类算法推荐已广泛应用于新闻的分发。算法技术对内容分发的意义在于实现从“人找信息”到“信息找人”的转变，极大地提高了用户的信息获取效率与信息价值性。2让新闻用户能够在海量化的信息中找寻到最适合自身兴趣的内容，并避免用户在信息检索与筛选过滤中消耗大量时间和精力，提高新闻阅读的使用体验，其中主要的推送模式可以分为内容偏好、时序流行度、协同过滤三个维度。内容偏好是以用户先前的浏览记录和内容偏好为基础，通过数据分析帮助用户搭建动态的标签画像，为用户推送有关视频。算法通过对用户在新闻客户端以及短视频平台上搜索、点赞、转发新闻等行为数据的分析，构建用户的动态画像，以期在之后的信息推送中迎合用户需求，满足差异化推送需要。内容偏好的新闻算法推送模式本质上是对用户注意力的一种收割和对长尾用户的深度挖掘。“时序流行度”则是针对一些社会突发的热点事件，实时插入到用户的推送列表中，提高用户的信息接收效率。协同过滤算法运行准则除了依据用户画像外，也会根据用户反馈的信息不断修改用户标签画像，完善算法推荐机制。以每日头条为例，算法会根据视频的不同标签将新闻内容分发给对应标签的用户群体，并计算相关时间内该视频的阅读率、点赞量、转发量、关注量、评论量等直观数据，然后以此为根据计算出该新闻的热度，若热度在短时间内急速提高，则算法会将该新闻推荐给更多潜在用户或标签画像与该新闻相似的用户，如果在这个过程中仍能获得较高流量，则会再次推荐，直至该视频成为热门新闻，登上该时段的热度榜。由此可见，以每日头条为代表的聚合性平台的协同过滤算法本质上是一种流量至上的推荐机制，以算法与用户之间的互动为前提，以流量高低为推荐新闻的参考标准。3作为一种新兴技术，算法在设计之初就融入资本、权利等异质要素，有着“黑箱”模型的技术特质，这也决定了算法推荐在实践操作中的不可解释性。从新闻价值维度看，算法推荐过滤用户不感兴趣的内容，有效缓解了用户在海量信息里探寻有效信息的压力，但长期的信息偏食也使用户主动获取信息的自我意识和多元化信息选择权逐渐旁落，在算法的“奴役”下加深自我的信息封闭。以每日头条为主要代表的聚合性平台也存在同类信息推送与信息窄化的现象，当用户点赞或评论某一类型内容后，系统会大量推送同质化的信息，将用户置于单向化的信息洪流中。用户在算法推荐提供的愉悦信息驱动下，自我的心理诉求与主观感受被无限放大，而客观性、真实性等被视为新闻生命的价值要素也逐渐让位给情感、主张、偏见等个人化的信念，用户越来越关注那些能够调动他们情绪、兴趣、利益的新闻内容，并沉浸于碎片化、个性化、趣味化的信息孤岛中。传统把关人角色逐渐由人向算法让渡，而算法只能对新闻的热度和用户标签画像进行排序，无法保证新闻的真实性和专业度，这也加剧着社交媒体平台中大量未经把关的标题党、虚假信息和低质量新闻的泛滥。特别是面对当下层出不穷的热点事件与后真相新闻，在非理性情绪的裹挟和流量的驱动下，大量煽动性的内容被生产出来，夸张、情绪化、偏激内容不断刺激着用户的情绪。用户长期沉浸在情绪化的新闻景观中，不断加剧自身的固有偏见，也加剧着群体极化出现的可能性，促使网络舆情风险点的形成。从这个意义上看，算法分发并未让人们见识到更为广阔的世界、更为多元的信息、更为新颖的观点、更为理性的引导，而是将用户隔绝在信息的茧房之中。4新闻平台基于用户画像构建的千人千面在实质上造就的并不是更加多元化的人，而是单向度的人，让用户在信息闭环中窄化自身的视野，降低信息分辨能力。AI 新闻院超真实景观满足受众需求袁抑或加剧野真实的瓦解冶。AI 在新闻领域的应用为新闻呈现提供了更多可能，不仅丰富了报道形式，还提高了用户与内容之间的互动争鸣与探讨第三只眼14声屏世界 2023/6 下SHENGPINGSHIJIESHENGPINGSHIJIE性，帮助用户获得临场的个性化体验，而虚拟主播的出现更是加速了新闻领域智能化趋势。2022 年，路透社发布世界上首个以虚拟主播为核心的自动化播报系统，该系统在路透社素材库的基础上将专业体育主播的影像与 AI 相结合，创造出一个可编程的虚拟主播，实时根据赛事的进展分析和报道比赛近况。虚拟主播的一招一式仿佛都是真人一般，并且还能自动创造和填充新闻摘要和字幕，并根据不同媒体平台适配不同的内容版本。此外，VR 在新闻领域的应用也不断丰富着新闻形态，通过传感器将新闻场景中的人与物相关联，让一切现场事物都变得可视化，凭借丰富的表现形式和独特的制作流程，通过对场景的多重选择，让用户身临其境地感受新闻现场，提高新闻信息的可信度，为用户带来沉浸式的体验。技术革新带来的沉浸式新闻，可能会使用户将关注点集中于“体验”上，而忽略新闻事件背后所要传达的重要信息。AI 新闻带来的沉浸式体验也会加剧真实世界的撕裂，使用户沉迷于真实甚至超真实的世界中，对新闻信息意义的追求转向对视觉的迷恋，超真实世界取代了真实世界，加剧了真实的瓦解。在沉浸式体验的新闻内容中，由于新闻的“约束”和“框架”消失了，用户可以更加自由地选择并接收相关信息，这也导致现实世界与虚拟世界出现伦理冲突，一些软色情或隐藏式擦边球内容潜伏在沉浸式体验中，让用户沉迷于虚拟的世界中，加剧了现实世界的割裂与“真实”的瓦解。新闻智能化生产与传播的优化逻辑国家层面院 完善上层建筑袁 用主流价值观引领算法逻辑遥 新闻智能化生产与传播已成为新闻领域不可回避的潮流，为顺应时代发展趋势，国家应该从战略层次发挥整体的引领作用，完善新闻生产与传播发展和治理双重引导的治理体系，为智能化新闻生产与传播降温，让算法与人工智能为推动新闻生产与传播提供更加丰富的机会。5同时也要兼顾个性化推荐与主流价值导向内容推荐权重，优化算法模型，用主流价值观引领算法逻辑，打破“唯流量”的商业算法模式。平台层面院压实平台主体责任袁加强平台算法监管遥 网络平台在享受算法推荐带来的技术红利时也应该压实自身的主体责任，提高对于算法的掌控能力和新闻分发业务水平，降低算法“黑箱”带来的不利影响。一方面要确保人工智能和算法推荐在真实的路径上恪守客观性与新闻专业主义，明确算法推荐的价值导向，优化算法路径，帮助用户撕破算法推荐筑成的信息茧房，提高信息获取能力；另一方面要优化平台算法推荐的技术监管系统，加强把控平台内部不良、虚假、偏激等新闻信息，不断提高平台算法应用的风险防控能力。用户层面院完善自身野媒介菜单冶袁提高算法素养遥 用户是算法推荐新闻生产与传播中的关键一环，用户要不断提高自身的算法素养，理性看待算法带来的技术红利。用户要提高自身的媒介素养和鉴别新闻信息价值的能力，强化主体意识，培养自身多元渠道获取信息的习惯，完善自身“媒介菜单”。另外，对于算法加权推荐带来的同质化传播效应与群体极化，用户要积极跨越交往互动圈层，努力建立起不同类型信息生产或消费的信息纽带，推动多元意见与观点的跨圈层交流与传播，降低由群体极化舆论风险点形成的可能性。结语正如彭兰所说：“面对一个无可回避的算法社会，我们只有提高对算法的认识与驾驭能力，才能成为算法的主宰者，而不是其囚徒。”人工智能和算法推荐为智能化新闻生产与传播带来了新鲜的血液，但也带来信息茧房、隐私泄露、群体性孤独等诸多问题。针对智能化生产中出现的伦理问题，需要国家、平台、用户三者从多个角度出发，开展综合整治，避免技术更迭带来的负面影响。渊作者单位院湖北文理学院文学与传媒学院冤参考文献院1喻国明,杨莹莹,闫巧妹.算法即权力:算法范式在新闻传播中的权力革命J.编辑之友,2018(05):5-12.2杨洸,佘佳玲.新闻算法推荐的信息可见性尧用户主动性与信息茧房效应院算法与用户互动的视角J.新闻大学,2020(02):102-118+123.3林爱珺,刘运红.智能新闻信息分发中的算法偏见与伦理规制J.新闻大学,2020(01):29-39+125-126.4仇筠茜,陈昌凤.基于人工智能与算法新闻透明度的野黑箱冶打开方式选择J.郑州大学学报(哲学社会科学版),2018,51(05):84-88+159.5任莎莎,田娇.算法新闻的伦理困境及其解决思路要要要以野今日头条冶为例J.传媒,2018(06):89-91.争鸣与探讨第三只眼15