人工智能时代广电新闻业态的发展策略探究

时间:2019-09-27

　　摘要：本文从新闻生产、新闻分发和新闻用户终端等方面分析人工智能在新闻业态的应用现状, 从数据、内容、人才、机制等角度阐释广电新闻业态在人工智能时代所面临的挑战, 围绕用户数据库建设、新闻生产流程重塑、人才队伍打造、运营机制建立四个方面论述广电媒体新闻业态在人工智能时代的发展策略。

　　关键词：人工智能; 广播电视; 新闻业态; 发展困境; 突围策略;

　　从报纸到广播电视, 从PC端新闻门户网站到手机新闻App, 每一次传媒生产力的技术跃升都会引发新闻业态的变革。当前, 国内广播电视媒体正加速与新兴媒体的融合, 人工智能这一新型变量的引入使得广电媒体的未来发展趋势充满不确定性。移动互联网的迅速崛起业已对传统广播电视新闻业态形成巨大冲击, 受众分流不断加剧。人工智能时代, 网络媒体的技术基因相较于广电媒体更为贴近人工智能技术, 如果广电媒体不能未雨绸缪、及时跟进, 将会不可避免地再次遭遇重大挑战。如何构筑广电媒体在人工智能时代的新闻传播核心竞争力, 是广电新闻人必须认真思考和亟待解决的课题。

　　一、人工智能在新闻业态的应用现状

　　人工智能是关于可实现感知、推理和行为的计算的研究。1其发展分为弱人工智能、强人工智能和超人工智能三个阶段。在弱人工智能阶段, 机器具备一定的文本、语音、视觉与自然语言的反馈和处理能力;在强人工智能阶段, 机器可推理和解决问题;在超人工智能阶段, 机器则几乎在各个领域完胜人类智力。2目前, 人工智能在新闻业态的应用主要涉及新闻生产、新闻分发和新闻用户终端等几个领域, 整体技术应用水平仍处于弱人工智能阶段。

　　1. 人工智能在新闻生产领域的应用

　　新闻线索的有效挖掘是新闻生产工作的关键。3目前, 人工智能技术已经可以辅助人类记者快速追踪网络上有价值的新闻线索。以路透社 (Reuters) 开发的路透社新闻追踪器 (Reuters News Tracer) 为例, 当某条线索评价值达到或超过阈值时, 人类记者便可对这条线索进行人工调查并决定是否进行报道。4

　　在新闻内容生产上, 机器生产内容 (MGC) 已被广泛应用于国内外新闻业, 比如, 美国的写稿机器人Wordsmith和中国的写稿机器人Dreamwriter的发稿效率远胜人类记者。写稿机器人所擅长的稿件类型不限于模式化的图文稿件, 也包括音视频稿件, 比如, 《今日美国报》 (USA TODAY) 通过人工智能生产软件Wibbitz可生成辅以音频解说的短视频。2017年12月26日, 新华社发布了国内第一条MGC视频新闻, 该视频由智能媒体生产平台制作。5

　　长期以来, 新闻主播因其工作的灵活性与复杂性很难被机器替代。随着技术不断进步, 人工智能主播开始走向新闻节目前台。微软“小冰”是国内颇具人气的人工智能主播。“小冰”2015年12月起开始担任东方卫视《看东方》栏目的主持人;6之后相继与北京青年广播、湖南音乐之声、河北综合广播合作推出多档广播节目。7黑龙江广播电视台在十九大专题报道中尝试以AI主播“小智”与人类主播对话的形式进行新闻播报, 丰富了时政新闻节目的样态。

　　2. 人工智能在新闻分发领域的应用

　　传统广电新闻分发的方式是通过人工节目编排向受众进行大规模分发。8移动互联网的发展促使新闻生产者与新闻分发平台分离, 新闻分发方式由人工手动编辑模式向机器基于用户偏好推荐模式转变。9人工智能时代, 一对一智能交互新闻分发方式日渐成为主流。以聊天机器人为例, 利用文本或语音交互方式, 媒体与用户之间可实现新闻内容的个人化分发。10美国数字新闻网站Quartz和国内的“百度新闻”客户端均已推出“聊新闻”智能交互新闻分发方式。11

　　3. 人工智能在新闻用户终端的应用

　　在人工智能技术推动下, 收音机、电视机和手机等传统新闻用户终端硬件正让位于以人工智能音箱和人工智能电视为代表的智能硬件。人工智能音箱是以智能语音交互技术为基础的音频智能硬件。作为新型的新闻用户端, 人工智能音箱因其拥有自然的对话体验和多元的场景应用日益被新闻媒体看重。国外的代表性产品有亚马逊 (Amazon) 的智能语音控制设备Echo、苹果公司 (Apple Inc.) 的智能音箱Home Pod;国内有“天猫精灵X1”“小爱同学”“小度在家”等。自2016年7月起, 长虹、小米等众多电视厂商相继发布带有“人工智能”标签的电视。从现实情况看, 语音交互仍是各人工智能电视厂商主推的与用户互动交流的方式, 人工智能电视在算法、硬件和技术上仍需不断发展和成熟。

　　二、人工智能时代广电新闻业态面临的挑战

　　尽管人工智能技术已逐渐渗透进传统广电新闻业, 但在人工智能概念持续升温的背后, 广电新闻人应清醒意识到目前人工智能技术在广播电视的应用尚处于初级水平。随着人工智能技术的发展由弱人工智能向强人工智能过渡, 广电新闻业态的发展将会面临诸多挑战。

　　1. 数据挑战

　　人工智能应用以大数据为前提条件。用户对新闻信息的需求更加个性化、精准化。为了能够向用户生产和推送符合用户个人偏好的新闻, 广电媒体需要通过采集海量用户数据, 利用大数据对机器进行深入、细致的训练, 从而使机器具有智能, 让机器能够真实、系统地洞察用户偏好。现实情况是, 广电媒体受制于自身由点到面、单向传输的传播特点, 在新闻用户的信息采集上存在天然劣势, 单纯依靠现有的广电用户终端难以实现海量化的用户数据采集与分析。

　　2. 内容挑战

　　人工智能时代, 广电媒体若想为新闻用户提供智能化、精准化的新闻产品, 还需以数量庞大、垂直细分、碎片化的内容资源为基础。从实际情况看, 广电媒体虽具备专业的新闻内容生产能力, 但新闻内容的生产尚未形成规模化、标准化和集约化, 新闻产品的标签过于粗糙, 新闻产品的互联网化程度不够。

　　3. 人才挑战

　　传统广电新闻业态所需要的主要是采编播人才;互联网时代, 广电媒体呼唤的是全媒体新闻人才;人工智能时代, 广电媒体所急需的运营人才将是内容算法工程师和用户大数据分析师。如果说采编播人才和全媒体新闻人才尚可在广电媒体内部进行孵化的话, 那么人工智能运营人才在广电内部成功孵化的难度将明显加大。

　　4. 机制之困

　　当前, 国内广电媒体的内部管理架构仍是以频率、频道为主要内容生产单元的科层制管理体系。随着传媒生产力的不断进步, 这种传统的内部管理机制越发不适应媒体融合的时代要求, 主要表现为:广电内部传统业务与新媒体业务的人为割裂;广电内部难以形成基于用户个性偏好的垂直细分领域的批量内容生产能力。人工智能时代, 新闻产品提供商对用户信息需求的洞察将实现从用户画像到用户塑像的转变, 广电媒体现行的内部管理机制与用户对新闻信息更为挑剔的个性需求之间的矛盾将会日益凸显。

　　三、人工智能时代广电新闻业态的发展策略

　　作为新型传媒生产力, 人工智能势必会重塑原有媒体生产关系, 释放出巨大的媒体发展空间。广电媒体需要准确把握人工智能与广电结合的新趋势, 尽早谋划广电新闻业态应对挑战的发展策略, 推动广电新闻业态与人工智能的深度融合发展。

　　1. 建设适应人工智能发展趋势的广电用户数据库

　　广电媒体用户数据库的建设可从内部和外部两个维度同时展开。内部维度的用户数据主要来自于广电媒体自有的用户平台, 如IPTV、有线电视网络和自有App等。外部维度的用户数据既包括广电媒体各种第三方新媒体平台, 如微信公众号、头条号、抖音号等, 也包括与广电媒体合作的各种人工智能软硬件厂商。广电用户数据库要有良好的兼容性, 保证内外部平台的用户数据均可导流沉淀。此外, 广电用户数据库还要有良好的扩展性, 能够为未来新型用户数据生成平台预留接口。

　　2. 重塑符合用户精准个性需求的广电新闻生产流程

　　人工智能时代, 广电媒体新闻生产的原则将由“以节目定位为方向”转变为“以用户个人的精准信息需求为方向”。以节目为载体的新闻产品将逐渐弱化, 取而代之的将是碎片化的短新闻产品。现有的频率、频道也将为基于用户需求的垂直细分工作单元所取代。这样的工作单元在大型广电媒体集团内部会有数百个甚至上千个, 每个工作单元的工作人员不多, 但会专注于某个垂直细分领域的全媒体内容生产。

　　3. 打造深谙人工智能时代新闻传播规律的人才队伍

　　深谙新闻传播规律又掌握人工智能技术的复合型专业技术人员将是人工智能时代新闻业态最为稀缺的人才。面对巨大的人才缺口, 广电媒体可从两个方面来打造人工智能时代的新闻人才队伍。一是内部培育, 引导广电媒体现有的高水平专业记者从事复杂度高的创造性新闻生产。通过对人工智能所提炼的包含数据处理与分析结果的新闻半成品进行深层次处理, 高水平专业记者能够为用户提供兼具思想性和人情味的深度新闻产品。二是外部引进, 重点引进内容算法工程师和用户大数据分析师。需要强调的是, 广电媒体是党的重要新闻宣传阵地, 广电媒体的人工智能新闻必须始终把社会效益放在首位。为减少“信息茧房”效应和既往新闻算法的偏见, 广电媒体必须优化人工智能新闻分发算法。在算法编程阶段, 广电权威新闻专家要与算法工程师密切协作, 将党对新闻舆论工作的要求算法化和模型化, 将新闻事件的社会效益优先化, 实现用户价值与新闻价值的协同。

　　4. 建立合乎人工智能时代广电媒体发展规律的运营机制

　　人工智能时代, 广电媒体发展的内生动力将从以频率、频道为主的块状支撑向以垂直细分领域工作单元为主的线状支撑演变。为统筹管理好数量众多的垂直细分工作单元, 适应生产部门扁平化的变化趋势, 广电媒体内部的运营机制也应进行相应调整。应成立两个重要的新型业务统筹部门:一个是人工智能媒资管理中心。该部门负责将各个工作单元生产的海量新闻产品进行精细化的标签处理, 并进行网络化储存。另一个是人工智能总编室。该部门将负责把各个工作单元生产的海量新闻内容与用户的个人需求相匹配, 并进行新闻分发和分发后用户行为数据的统计分析。

　　四、结语

　　人工智能与新闻业的结合是不可逆转的趋势, 是广电媒体不容错过的风口。苹果公司首席执行官蒂姆·库克 (Tim Cook) 对人工智能曾有一段令人深思的评价:不担心机器会像人一样思考, 相反, 更担心人像机器一样思考。12风口之上的广电人应顺应时代需求和技术革新的变化, 利用人工智能技术继续推动广电新闻业的蓬勃发展。

　　注释
　　1 [美]温斯顿:《人工智能》 (第三版) , 崔良沂、赵永昌译, 第3页, 北京清华大学出版社2005年版。
　　2 张君昌、熊英:《智能广电将全面迎来智能服务新阶段》, 《传媒》2017年第16期。
　　3 张志安:《人工智能对新闻舆论及意识形态工作的影响》, 《人民论坛·学术前沿》2018年第8期。

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