人工智慧編寫審新聞，你能分清么？信息傳播各個環節都有人工智慧

作者 網眼大觀君

近日有消息說，騰訊準備推出一款智能資訊APP——新聞超秘，發布的所有新聞都由機器人撰寫。所說，正處於內測階段的「新聞超秘」是這樣工作的：在全網範圍內搜索新聞內容，機器人按一定的分類篩選整合新聞簡報，最後通過語音交互將新聞發送給用戶。

人工智慧在新聞信息傳播中的應用不自今日始，近年來一直在新聞信息傳播的各個環節試用、使用，並且在已經取得了可喜的成績。

今年3月全國兩會報道，中國的多家傳統媒體就在人工智慧應用上進行了嘗試。人民日報中央廚房「請」來了實體機器人「小融」和虛擬機器人「小端」。兩會期間，「小融」在中央廚房大廳充當導覽、互動小助手；「小端」則在人民日報客戶端上回答網友問題。新華社的實體機器人「愛思」參與兩會採訪，其活動在網站、客戶端等平台上以短視頻形式播出；虛擬機器人「小新」則在客戶端上回答網友的問題。光明日報的虛擬機器人「小明」在客戶端實現了語音互答，網友上傳代表委員照片，機器人識別後能顯示出代表委員多方面的信息。深圳特區報將實體機器人「讀特」派到報社設於北京的演播室和廣東省代表團駐地。浙江衛視的實體機器人「小聰」作為機器人嘉賓主持，可與主持人親密互動。廣州日報的虛擬機器人「阿同」「阿樂」參與兩會報道，小帥哥「阿同」能分析政府工作報告，實現機器人寫稿；倩妹「阿樂」則可耐心回答網友有關兩會知識方面的問題。此外，還有河南廣電「飛象V仔」實體機器人、人民網—阿里雲ET虛擬機器人、香港大公文匯傳媒集團的實體機器人「小寶」、南方都市報的虛擬機器人「小南」等參與了全國兩會報道。

主持人與機器人共同報道兩會新

人類歷史上，先進的信息技術總是首先應用於傳播業的，紙張、印刷術，電話、電報、廣播、電視技術都是如此。人工智慧當然也不例外。

新聞信息，從信息產生的起點到受眾獲得這一信息，有一個較長的傳遞過程——這個傳播鏈條可分為五個環節：信息採集、信息加工、信息傳播、信息顯示、信息接收。作為一個行業，新聞信息從起點到終點，都需要經過這麼幾個環節。作為人的個體，獲取信息、獲得知識，所見即所得，無需這麼多環節，不過這是人的認知過程，不是新聞傳播事業！

信息採集環節：此環節的人工智慧應用可以是機器人採訪。在今年全國兩會上，新華社的「愛思」（Inspire）、浙江衛視的「小聰」、河南廣電的「飛象V仔」等，主要是作為輔助主持人出鏡，與常見的記者採訪尚有不少差距。不過，4月24日，中國智能機器人「佳佳」作為新華社特約記者越洋採訪了美國著名科技觀察家、《連線》雜誌創始人凱文·凱利。「佳佳」這位高模擬智能機器人與凱利的交互對話，頗有記者風範。作為機器人記者，這是具有標誌性意義的。這樣的智能「記者」，經過不斷的採訪實踐，在實踐中進行機器學習，有可能成為出色的記者。

無人機拍攝，是人工智慧在新聞信息採集環節比較成熟的應用，未來會有更多人工智慧代替人類進入危險區域採集信息。

無人機拍攝的天津塘沽大爆炸現

感測器信息採集是人工智慧在新聞信息採集環節的又一應用。利用感測器採集彙集信息，通過軟體匯總分析，最後由人寫出新聞，這被稱為「感測器新聞」。在這裡，感測器起到了信息採集的作用，最後通過人機合作寫出新聞。感測器常用於突發事件新聞、環境新聞、調查新聞的信息採集。央視的「據說春運」、東方衛視「外灘踩踏事件」報道，均是感測器應用的成功案例。

大數據分析會越來越多地用於新聞信息的採集分析。這又可分為兩種：一是選題策劃，一是信息數據收集。據說艾媒諮詢開發出一款軟體，可以根據網上的熱點、網民關注熱度及情感傾向，為媒體提供選題策劃參考。可以為媒體提供大數據分析的軟體，目前已經很多了，關鍵是如何根據自身需要應用它們。

信息加工環節：去年10月，英文《中國日報》通過整合人工智慧技術，通過採訪真人而製作虛擬視像，可全天候、全方位回答全球受眾的提問。虛擬視像新聞的主角是尼泊爾一位名叫布米卡的變性者。尼泊爾的「第三性」運動使該國成為亞洲地區第一個承認變性人士合法權益的國家，布米卡是該國第一位以「第三性」性別身份護照出國的變性人士。中國日報記者麥克前往尼泊爾對布米卡進行了20多天的密集視頻採訪，然後採用多項世界頂尖人工智慧技術完成後期製作。呈現在觀眾面前的布米卡雖然是虛擬視像，但可以像真人一樣，有思維能力，以現場直播的方式持續回答觀眾提出的問題。

中國日報的虛擬視像新聞

信息加工環節人工智慧的應用，有很多具體表現，如機器人寫新聞，利用演算法和機器學習，根據搜集的資料、數據，快速完成新聞稿件。這是一種簡單的新聞寫作，一般用於體育比賽、經濟新聞等。新華社「快筆小新」、騰訊「夢筆」（Dreamwriter）、今日頭條的「小明」（xiaomingbot）、華盛頓郵報的Heliograf、紐約時報BlossomBot、路透社的Open Calais、美聯社的Wordsmith、英國衛報的#Open001等等都具有快速寫稿的能力。騰訊「夢筆」機器人在里約奧運會期間，16天撰文了36萬字新聞。

VR/AR也是信息加工環節中人工智慧的應用。

編輯過程也會用到人工智慧，標題製作及內容摘要，機器可起輔助作用；原創與否、是否首發及搶佔第一落點，機器均可輔助編輯；機器校檢稿件、機器審核稿件也將被大量應用。現在的各個自媒體平台，基本上都是人工智慧在審核稿件、推薦閱讀。

利用大數據技術和人工智慧，提升用戶體驗，通過分析瀏覽人數、跳出率、跳出節點、用戶評論，甚至情緒波動、情感變化、腦電圖曲線等等數據，獲得用戶（讀者、聽眾、觀眾）對新聞內容、表達方式、版面安排等等的認可度、接受度、喜好度等，用戶點贊、踩、轉發等行為，從而調整內容、版面、推送時間和推送方式（這屬於信息傳播環節），可使用戶得到更好的體驗。

信息傳播環節：智能分發、個性化推薦，這是人工智慧在新聞信息傳播環節最常見的應用，當然現在還比較初級，準確度有待提高。智能分發，需要根據儘可能多的數據，利用各種演算法向受眾分發或推薦新聞。網站或APP的個性化版面拼排，需要人工智慧去完成。傳統媒體或網站不可能辦出適應1000個人個性化需要的1000份報紙或1000個網站版面，而人工智慧面對不同的受眾卻可以拼排出千萬個不同的版面來。

直播新聞以及全景式直播（從不同角度、不同方位直播一起事件），將越來越智能化；各種智能化感知用戶的場景的信息服務，如追身的新聞與信息推送、地理位置新聞推送、地理位置信息服務，等等，都要通過人工智慧實現。

信息顯示環節：信息顯示環節的人工智慧應用也有很多。將文字新聞轉換成聲音，便於聽新聞；將音頻、視頻新聞轉移成文字，便於閱讀或檢索，這都是通過人工智慧來實現的。情景化新聞，如VR/AR新聞，加工完成後，要通過顯示呈現於受眾面前；真人虛擬視像，也需智能顯示呈現給受眾。

信息顯示端人工智慧的應用很多，語音播報、機器與人的互動對答、智能搜索等等，都是。前面提到的今年全國兩會報道的人工智慧應用，如人民日報的「小融」「小端」，新華社的「小新」、光明日報的「小明」、廣州日報的「阿樂」、南方都市報的「小南」等等，都屬此類。

信息顯示的多端化，汽車將成為極為重要的終端，穿戴設備正在成為新終端，所有電器都會成為終端。多屏多端的智能連通與智能記憶呈現，正在走向成熟和完善。

信息顯示端的人工智慧應用，前景廣闊。智能搜索有長足進步之後，與高精度翻譯軟體、文字聲音轉換軟體結合應用，將大大改變現有的信息檢索與獲取方式，節省大量時間。

信息接收環節：也許可以說，到目前為止，信息接收環節是人工智慧應用最少的一個環節。對於人類來說，所有信息仍然主要需通過眼、耳、腦來接收，信息形式仍然主要是文字、圖片、聲音、視像。鼻子，雖然可以聞知，皮膚，雖然有觸覺，但通過它們獲取的信息少而又少。從用戶——人的角度檢視，目前還沒有智能獲取信息的應用，不過，智能手機、智能電視、智能穿戴設備，以及良好的用戶體驗，已經大大改善了人類接收信息的條件，優化了接收信息的環境。

不過，最近有報道說，腦電波與電腦對接的「腦機對接」研究有新進展，未來8至10年有可能通過腦電波與電腦進行信息交換。如果此項技術獲得突破，信息接收環節的人工智慧應用將拓展出一片蔚藍。

前面是從新聞信息傳播的五個環節來分析人工智慧在新聞信息傳播中的應用，還有一種分類方法，將人工智慧在新聞信息傳播中的應用分為兩類：智能新聞生產、智能新聞閱聽。智能新聞生產，包括新聞信息採集、新聞信息加工環節的人工智慧應用；智能新聞閱聽，則包括新聞信息傳播、顯示、接收環節的應用。

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