（云南财经大学）
摘要：随着人工智能的快速发展，它对我们的生活产生了越来越大的影响。并且，人工智能技术已经渗透到互联网、医疗、语音识别等技术型领域。随着传媒技术的进步和智能化浪潮的掀起，新闻报道的形式和生产方式也逐渐多样化，人工智能影响着现代新闻的生产。本文简述了国内外新闻业中人工智能的发展历程，并对人工智能背景下新闻业的变革作了分析及展望。
关键词：人工智能；互联网；新闻业
一、人工智能的内涵
1936年,24岁的英国数学家图灵提出了“自动机”理论,把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步,他也因此被称为“人工智能之父”。人工智能（Artificial Intelligence）这一概念的提出最早可以追溯至1956年美国达特茅斯学院一次研讨会。在这次名为“人工智能夏季研讨会”的会议上，时任达特茅斯学院数学系助理教授约翰·麦卡锡第一次明确提出了人工智能的概念。1965年，哲学家休伯特·德雷福斯发表了题为《炼金术与人工智能》的文章，这一概念开始被广泛认可。
60多年来，不同学科领域的研究者们发展了众多理论，其概念也随之扩展。其中，比较有代表性的是美国麻省理工学院教授帕特里克·亨利·温斯顿对人工智能的定义，即：那些使知觉、推理和行为成为可能的计算的研究。
二、新闻传播业人工智能的发展
人工智能技术同样在新闻传播业得到发展。当然，国外的新闻传播行业对于人工智能的应用达到了很先进的地步，无论是“计算机辅助报道”、“机器人写作”和“语音识别”等方面都得到了长足的发展。我国的人工智能在新闻传播领域起步较晚，但是对于人工智能在新闻业的投入应用是发展迅速的。
（一）国外新闻传播业人工智能发展状况
机器人写作最早出现于美国，在2006年3月，美国信息供应商汤姆森金融公司开始运用电脑程序代替财经记者自动撰写经济和金融方面的新闻；2010年，美国西北大学开发出StatsMonkey软件，自动从网页抓取比赛数据信息，并在几秒后完成新闻创作。最受人们关注的是2014年3月的一篇由新闻机器人撰写的报道，它在不到5分钟的时间里将搜集到的美国地震局测量的数据直接转化成短消息，在经过人工校对后发表在洛杉矶时报的网站上。
（二）国内新闻传播业人工智能发展状况
国内，腾讯、今日头条、阿里和百度是国内写稿机器人技术应用最早和最为成熟的平台。2015年9月10日，腾讯财经消息《8月CPI同比上涨2.0%创12个月新高》就是由一款自动新闻写作软件Dream writer完成的。11月，新华社也正式推出新闻机器人“快笔小新”参与写稿项目，它可以迅速完成体育、财经等数据类相关的稿件。2017年1月，南方都市报社写稿机器人“小南”上岗，推出第一篇共300余字的春运报道，1秒完成，效率惊人。今日头条的“张小明”让写稿机器人的技术水平提升到了2.0的时代。
三、人工智能对新闻传播业产生的积极影响
（一）从专业生产走向“专业生产+用户生产+机器人生产”
随着人工智能技术的逐渐成熟，机器人的计算能力和学习能力不断提升，传统新闻生产的方式将逐渐被颠覆。过去依靠专业记者生产内容（PGC）的手工模式，继走向“专业生产+用户生产”（PGC+UGC）的W eb2.0模式后，又将走向W eb3.0新阶段：算法生成内容（AAC），与PGC和UGC三者鼎立。
未来人工智能至少会从内容生产和消费两端对媒体发展带来变革。人工智能与物联网、大数据深度结合，将催生真正意义上的“精准媒体”，在图像识别、视频处理、跨文本翻译、数据库激活等领域，推动媒体融合快速发展。
（二）从流水线生产走向个性化定制
人工智能技术的核心是数据挖掘。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆媒体的受众分析将比以往更精准，内容的聚合与分发，将更加精准化、智能化、对象化、个性化。通过大数据挖掘技术、个人信息行为追踪，新闻机构可以做到为用户智能推荐，实现个性化的新闻定制。
通过大数据挖掘，机器人可以更精准地预测未来。人工智能通过对数据处理，可以极大提高出稿效率，对突发事件实现快速反应。与此同时，媒体人借助人工智能技术把内容输送到算法推荐平台，实现精准传播。
四、人工智能的不足
（一）数据收集可能侵犯隐私
当人工智能应用于新闻生产领域，新闻素材的来源更加广泛。比如，在信源捕获方面，大量的数据收集可以成为新闻生产的原始材料。人工智能的应用大大增加了新闻素材，但存在可能侵犯用户隐私的问题。因为人工智能是基于云计算和大数据而从庞大的数据库中抓取的数据，但是大数据的抓取行为本身就存在可能侵犯用户隐私的问题。在网络信息技术高度发达的今天，用户的一切网上行为都处于一种被“监视”的状态，在网上留下自己的信息，导致个人隐私泄露的案例频发。
（二）个性化定制易形成“信息茧房”
人工智能依托用户个人兴趣爱好偏向，通过对信息的收集、整合与加工，为用户提供个性化的新闻内容。另外，人工智能的应用满足了用户对于新闻信息“长尾”的追求。个人比较冷门的兴趣爱好、关注的内容都可以在这里得到满足，进一步促成了深度的内容定制。但是根据用户个人的兴趣爱好进行信息推送容易形成用户的“信息茧房”。导致个人对特别感兴趣的信息无限制地获取，而对此领域之外的信息一无所知。这种热衷于一些事物，而对其他事物一无所知的现象将会导致人们习惯顺从地接受媒体提供的各类信息，并且认为媒介提供的信息真实可靠，慢慢丧失了批判能力，对于媒介提供的信息不加思考、全盘接受。
（三）模式化现象严重
人工智能通过算法的优选，摒弃了冗余信息的十扰，让用户能够直接接收最有用的内容。机器人在写稿件时，首先从数据库中依据挖掘到的数据找出符合新闻需求的信息，然后进行结构化处理，把数据进行排列组合，最后用设定好的模板形成新闻报道。在这种情况下产生的新闻报道就存在模式化严重的问题。从“快笔小新”的新闻生产中可以看出：由于生硬地套用人工制作好的模板，机器人所写的稿件难免存在单调、乏味的问题。
五、未来的发展趋势
如今，人工智能被广泛地应用于新闻生产领域，人们开始担忧先进的机器人写手会取代传统的新闻记者。其实尽管当下人工智能大行其道，可以协助我们获取、加工与整合数据信息，甚至是分发数据信息，但是人始终是判断数据信息真伪价值的决定性因素，对于数据信息的分析解读也需要人类完成。当前，机器人还无法写出内容比较复杂的社会新闻，只能做一些以数据为基础的报道。未来是人同机器协作的时代。在新闻生产中，机器会与人类随时协作，共同完成数据的提供与内容的生产。未来的新闻写作体系很可能是一种人机合一的机制。
参考文献
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[7]李蕾，王小捷.机器智能[M].北京：清华大学出版社，2016
作者简介：陈中强（1989年—）男，汉族，辽宁人，硕士研究生，云南财经大学，传媒学院，专业为新闻与传播专业；
王鸿泽（1994年—）男，汉族，陕西人，硕士研究生，云南财经大学，传媒学院，专业为新闻与传播专业。
论文作者:陈中强 王鸿泽
论文发表刊物:《知识-力量》2018年9月下
论文发表时间:2018/9/27
标签：人工智能论文; 新闻论文; 机器人论文; 数据论文; 信息论文; 新闻业论文; 内容论文; 《知识-力量》2018年9月下论文;