以互联网为代表的新传播革命正在重构我们的世界，新技术引发全新的社会形态，构建全新的社会关系，为新闻传播媒介的发展与创新提出了一系列全新的要求，传统的理论和实践范式难以解决新技术带来的一系列新业态、新机制和新逻辑，发展和运作范式的改革便成为当下传媒发展的当务之急。一、人工智能技术的加盟为传播领域的信息超载提供了新的技术解决范式近年来，人工智能应用于新闻实践的趋势越来越明显，2014年美联社使用撰稿软件Wordsmith平台撰写财报文章，2015年腾讯启用自动化新闻写作机器人Dreamwriter，新华社推出自动写稿软件快笔小新。业内人士普遍关心的问题在于，人工智能在传媒行业的发展呈现何种态势?机器新闻写作有哪些优势和不足?
诚然，人工智能的发展正呈现出一种加速发展的态势。人工智能的概念在上世纪60年代以前便提出，但真正形成一些规范化的概念和理论是60年代，并形成了一阵小高潮。但由于当时的计算机技术的限制，随后的一段时间它只是停留在人们幻想中或童话层面的产物，很难提高到产业级别乃至社会级别的层面。随着互联网技术和数字化技术的出现和发展，计算性能越来越好，人们又重新点燃了对人工智能的热情。
实际上，今天是个人被激活的年代，可被整合利用的社会要素要比过去任何时代都更为丰富，而且人的主观能动性被极大地调动。社会在进行管理和资源配置时所要处理的信息量有了巨大的提升，光靠传统的人力思维去管理是行不通的。封建时代和资本主义时代的不同在于，一个是要用高度的集权来管理，一个是鼓励扁平化的管理。这是信息超载后对管理规范和管理范式所提出的新要求，而现在又到了一个新的超载时代，这种信息超载需要新的技术支持，也需要为人们制定新的游戏规则。从机器的角度来说，这就要求有更高效的信息处理模式和解读信息、应用信息的新方式，这一定是和人工智能联系在一起的。新闻传播领域的人工智能和两方面因素相关，一个是内容生产，一个是信息通路。从信息通路和信息导引的角度来看，人工智能已经成为传播领域精确制导的关键资源、成为传播产品的标准配置。在当前个性化、分众化消费的时代，如果产品还停留在不问目标的普遍撒网、目标对象不明晰的水平上，那该产品的价值实现相对就会比较低。
内容配置基于用户洞察的数据会成为特殊的信息通路，使合适的资讯和合适的人在合适的场景彼此之间形成耦合，这就是人工智能时代信息通路的功能体现。现在的大数据的使用其实是和人工智能的信息处理方式联系在一起的，它会成为用户洞察、效果评估和内容渠道构建的关键。当前任何一种基于现代化模式的生产都应该有智能化处理的数据与之搭配，如此一来，才能达到条条大路通罗马的效果，而这恰恰是今日头条为何能够为3亿5千万用户提供个性化资讯的原因所在。反观《人民日报》的中央厨房，其实它还停留在传统的内容生产层面，即使有所谓的规模效应，它也无法为3亿5千万的用户提供个性化的资讯。
当前的用户洞察和算法还不够聪明，还停留在基于用户行为数据的层面，实际上真正好的算法是依靠关系数据才能真正解决对于用户需求的洞察。因此，从这个意义上说，如果今日头条处理自己采集到的用户的行为数据外，如果能同时获得微信、微博等社交软件的数据，了解到用户平时是和哪些人打交道，打交道的频次如何、打交道的品质如何，人们的社会交往的圈子是什么样的，那么就可以基于同一圈子的用户对同一类信息的普遍性的需求来探测该圈子的用户的基本信息与话题需求。未来聪明的算法可以基于你所处的不同圈子的关联计算出该圈子里的人关注某一话题信息的强度，强度达到一定阈值后，系统就会自动向你推送相应的信息资讯，这就是基于关系的用户洞察。人作为一种关系性的动物，就是通过关系来划定其社会半径和行动空间的。对用户关系的把握，其实就是在一定程度上把握了用户交往和社会实践的需求。这样的计算能较为全面地把握住用户需求的基本面和重点，但这种计算目前最大的问题在于资源的获得必须有赖于关系数据资源的开放，而目前关系数据资源的开放是个难以解决的大问题。
今日头条作为一个算法型的媒体平台，但它却无法拿到微信、微博和淘宝等用户基础庞大平台的关系数据。解决当前这一困局有两种可能性，一是未来大数据行业普遍意识到掌握单一数据不如数据共享公用所带来的信息增值对于各方的价值更大而有规则地开放彼此的数据。如此一来各家大数据公司就有可能基于这一既定的规则互相开放并复合使用彼此的数据。这些规则的制定并不难，关键是看各方有没有开放合作的意愿。事实上现在各方已经开始意识到了彼此合作的重要性，如何迈出第一步是一个关键。二是资本市场简单粗暴的收购并购，比如今日头条被腾讯收购或者两家公司合股成为一家公司，这样一来双方都能获得更多的关系数据。这种关系数据的获得对于企业算法的优化的价值是非常明显的。
当前各家媒体公司在用户洞察方面的数据算法还存在缺陷，但这并不是计算性平台致命的缺陷，只是该算法目前还不够好、不够完善，有待进一步的提升、进一步的智能化。因此人工智能和大数据的结合将会成为2017年科技行业发展的一个现象级趋势。有人说，2017年自动学习会成为一种通用技术。智能化的一个基础性的技术手段就是让机器按照人设定的规矩和格局来运行。假定我们要定义生气这一词语，通过海量的调查后将愤怒、仇人等出现频率较高的词语定义为生气的关联词语，并根据这一逻辑去解读文本，判断该文本在多大程度上有生气的情绪。这种手法就是语义的定义标签，如果用人工识别的方式会非常的繁杂，但如果用计算学习的方式来运行就会相对简单。在对成千上万的文本进行处理的机器人学习过程中，难免会出现一些异常，我们要做的就是根据出现的异常对机器人学习进行修正，不断地完善。
另外，相对于前面我们所谈到的如何了解用户的需求、如何实现精确推送和用户关联，机器新闻写作更聚焦于内容生产。内容生产这一领域明年会出现更多的机器新闻写作风格化的尝试。早期的机器新闻写作给人的感觉是机械的，缺乏人性的风格、没有情感和温度。其实在大数据的支持下，机器可以根据大量的文本阅读和文本结构的分析来对风格进行定义，从而形成特定的风格，比如用年龄来划分风格。一旦机器读取了足够的数据，它就能意识到某一年龄段的表达风格，甚至掌握男性和女性、严肃人群和八卦人群之间表达风格的差异。这种机器新闻写作的风格只要在大数据文本读取的数量达到一定额度后便会形成。基于这种特殊的表达风格，机器新闻写作输出的文本就不会像以往那般机械、那般冷冰冰。这种表达风格就会呈现出明显的人类的风格，事实上这在美国已经出现。未来中国市场上的机器人新闻写作使用范围会越来越广，写作风格会越来越具有人情味。如此一来，未来机器新闻写作就会有所进步，不会再让人感觉机械化和金属感，而是越来越有人的温度。我相信这是一个大趋势，而且机器新闻写作将跳出短讯的限制，更多地运用到长篇文章和有特定立场的评论。
二、人类智能与人工智能应当在人机对话的机制中实现功能互补和价值匹配
机器学习是人工智能的第一项普及化技术。一些简单重复、数量庞杂的工作可以用人工智能中的机器学习的方式来替代，减轻人信息加工的负担。根据现阶段技术发展的逻辑，我们有理由预计，2017年用于数据处理的人工智能技术将会有一些重大突破。现在对基于用户洞察和基于数据找寻信息传播的路径这一块的要求越来越高，这是传播绩效最基本的要求。而要开发非共性的利基市场、开发分众化的长尾市场，一定要有相关的数据作为路径导引和技术支撑。因此明年在这一领域会有比较大的提升。用户洞察、数据路径辅之以机器学习，会成为传媒业普遍使用的人工智能的一种方式。
在人际交互方面，人工智能也能帮助人去采集必要的相关资讯。《环球时报》的总编胡锡进就某一争议性话题撰写社论前，他通常会从其专家库中挑选左右各派的几位专家，在听取他们的意见后才下笔撰稿。这种传统工业化流程的社论撰稿模式其实是可以借助人工智能来完成。人工智能能判断出众多专家的立场和政治标签，通过综合各派专家观点，如此一来在撰写评论时，话语空间和结构性把握相对来说会更加到位、更有把握。这就是人机如何互动的具体应用。
其实有些东西对人来说是困难的，但对机器来说是简单的。只要符合一定的规则，进行重复性的检索和采集对机器来说是再简单不过了。相反，如果我们要从跨界的角度来找到两者的关联，机器却很难做出一些超越其界限的评判，因为机器是在人制定的规则范围内运行的。李世石和Alpha Go在围棋对决中赢了一局恰恰是因为李世石下了一招很陌生的棋，但这步棋却超出了Alpha Go的认知范围，从而导致Alpha Go在后面的应对中显得很业余。现在机器对于规范性的文本可以进行很高效的处理，但一旦规则变了机器就跟不上，这时候就需要人的帮助。因此人是跨界的实现者和设计者，人知道如何实现不同资源的调度和混搭，而机器却很难实现这种混搭。这其实是未来一段时间内人和机器之间最大的不同。人有天生的直觉和跨界的通感能力，现阶段的机器还没有这类跨界与通感能力。我们可以通过直觉和顿悟去把握一个人、一种事态的感觉，但机器却无法理解和模仿这种行为。
人工智能在未来的传播生产中直接输出新闻文本和辅助新闻写作方面都会起到极大的作用。以机器翻译为例，现在的软件翻译越来越智能化、精准度越来越高，这就是在海量文本认读的大数据条件下所形成的能力。如果按照过去乔姆斯基所建立的语言转换的规则来运行，机器是永远做不好的。因为人的表达是有着千差万别的情境性的。理论规则只能说明一个大的逻辑路径，按照这种规则和逻辑去进行不同语言的转换，永远处理不好其表达的细节问题表情达意的关键，有的时候，差之毫厘谬以千里正是语言转换的一般现实。因此，如果按照类似于乔姆斯基的语言规则来做语言翻译的话，你会发现这是一条不归路。我们是很难穷尽语言的丰富性的。因此，当前人工智能要通过海量的文本阅读，在文本阅读当中去抓取语言表达的词汇之间的相关性特征和规律。这就是为什么现在机器翻译越来越人性化、口语化的原因所在。这其实是现在的大数据处理和过去的小数据处理之间巨大的不同。过去机器的计算量决定了它只能处理很少的数据，千年虫的产生就是在这样的背景下产生的。以后人工智能依靠高效的并行计算可以达到生物级别的理解。
三、传媒机构在使用人工智能进行写作、传送和资讯配置时必须承担起相应的责任，以维持社会保持平衡中庸的姿态健康发展
其实，人工智能有两种掌握方式：机构掌握和个人掌握。目前，人工智能的成果、手段和技术更多是掌握在机构手里，比如百度、新华社等。现阶段人工智能的使用其实是需要大量的人力物力的投入，个人还无法达到相应的要求。机构在使用人工智能进行写作、传输和资源配置时必须要清楚人工智能可以做什么，不能做什么，机构必须要担当这种责任。社会是多元、复杂的，平衡中庸是这个社会健康发展的永恒之道。因此当机构掌握这些人工智能技术时，社会对机构的要求就会相对更高。当人工智能技术向下渗透到普通人都可以掌握时，普通人也可以利用人工智能进行资源的调动和内容的生产。那时就需要更多的专业工作者去平衡内容的结构，而非生产内容。概言之，就是对内容的表达边界、开放和汇总提供更多的平衡机制。今天今日头条平台已经不是在生产内容，而是在配置内容。未来的专业工作者的能力表现并不在于他能写什么、他能表达什么，而是对社会信息的表达和配置有更强的平衡能力、更多元的制衡机制。这应该是未来专业工作者价值所在。
过去传统的专业主义追求的是为弱势群体说话，未来则是为弱势一方提供信息的支撑、保障和资源支持，使弱势一方不再弱势，各方力量相对均衡。新华社过去提供的是文字、图片和视频的支持，现在也开始提供数据的服务。换句话说，随着技术的进步，机构提供的服务、资源手段和产品形式各不相同。过去我们是通过自己传播、自我发言，未来的表现形式可能有更多数据的支持、资源的调度。这也是专业工作者未来的工作手段。
顺便指出，现在学界和业界兴起了人工智能的讨论热潮，但目前的人工智能还停留在比较低维的阶段。按照科学家的推断，现在的人工智能只能达到三岁小孩的智力水平。前不久媒体陆续报道出一些机器人伤人的新闻事件，引起了小范围的恐慌。机器人主动伤人是一件很可怕的事情，但迄今为止发生的所有机器人伤人事件都是因为程序的错乱。因此，现在谈机器人拥有独立意识还为时尚早。
对于人工智能发展的焦虑，其实从学术的角度来看这种忧虑有必要的。作为研究者事先要做好预判，当这个时代真正到来时我们就能通过预防就可以使负面影响降到最低。30年前我们还说社会主义社会不会出现英国雾都、日本水俣病这种情况，但反观今天雾霾等环境污染确实出现了，其实只要我们对工业化的发展有清楚的认识，对工业化有所防范的话我们付出的代价会低很多。其实研究前置是没有错的，但这种研究前置没必要对公众进行大肆宣传，引起老百姓的恐慌。在可预见的未来，认知智能和情感智能是尚无迅速到来的可能，因此它暂时就没有必要成为一个社会性的话题。现阶段它更应该是一个学术性话题。学术界应该对这一问题给予更多的关注，但在大众传播中不要过度的渲染。只有当认知智能、情感智能逐渐发展成为一种现实时，我们才需要在全社会层面进行宣传，我觉得现在还远远没到动员全社会进行防范的阶段。当然，现阶段一些人工智能所造成的负面影响我们是可以适当防范的，比如当下智能推送所造成的信息茧房的负面效果，但类似于人工智能超过人类智慧、人工智能何时战胜人类这种超前的言论其实只是一个纯粹逻辑的问题，还不是一个现实的问题。
四、人工智能孵化下的VR技术的出现并不会对新闻生产传播模式产生颠覆式的改变，它只是在原有的空间聚合型表达的基础上增添了一种时间进程型表达，以使人们对现实的把握更为全面客观相比图片、视频等载体，VR技术所提供的沉浸式体验往往会给受众带来全新的感知，从而达到意想不到的传播效果。但基于对VR技术逻辑的把握，我们认为VR新闻不会对新闻生产模式产生颠覆式的改变。须知，任何一种新的新闻表达方式只是使得人们看待世界的角度和方式更丰富一些，多了一些认识的窗口。VR的创新在于它表达事物的方式。过去任何一种事物表达方式都是空间聚合型的，从空间的角度来聚合事实。而VR表达是一种时间上的进程式表现，它可以用时间线来呈现内容。VR使人看待事物的角度有了时间和空间两种不同的维度，这就使人对现实的把握更全面、多样。
VR是一种将现实和想象无缝连接的技术。过去人们的坏情绪只能发泄在现实平台上，现在有了VR技术人们也能发泄到虚拟平台上。如此一来，人们的坏情绪得到了有效的释放，同时又不会对现实世界造成伤害。在现实生活中，我们发泄情绪可能得通过罢工游行、骂人动粗等一些越规行为来释放，但在虚拟平台上我们肆意折腾一下也不会造成太大伤害。人们可以在虚拟空间中享受新的社交方式和生活体验，其中产生的价值是无可估量的。当然这种价值未必完全覆盖其它媒介的价值，它只是为人们增加了一个维度。与此同时，我们也要注意处理彼此之间的结构合理化和功能衔接的问题，而不至于使某一端形成对人们生活的过度占用。我们做脑电实验时会发现人们看印刷媒介产品和电子媒体产品形成的脑机制反应的部位和强度是不一样的。尽管如今印刷产品的地位逐渐被人们遗忘，但以后人们可能为了脑保健而保持阅读适当的印刷读本，这对脑功能的协调是大有裨益的。
必须指出，VR本身会有更多的临场感、更多身临其境的刺激。过去人们很少有机会在第一现场出现，更不用说频繁地出现了。人一生当中可能没多少机会遇上山崩地裂等重大灾难事故。但VR技术却能带你无数次出现在泥石流爆发、火山喷发等灾难现场，以及游行示威、暴力冲突及战争的第一现场。VR的确会使人更多地接触到第一现场，但这同时也会增加人的信息压力。因为信息超载会造成信息污染，但其实人也是可以自我控制的。VR最大的好处是不仅能让人有临场感，还能让人跳出场景的限制，有了上帝视角。多个视角事实上能平衡人们临场感觉的刺激性，一旦跳出现场人们就会意识到这种身临其境其实只是技术带给我们的压力。
VR在提出一个难题时也会给人提供解决的办法，这就好比人们第一次看禁书会很刺激，但看多了就会产生疲劳感、产生生物本能的保护。未来我们或许需要对人们使用VR技术进入刺激性现场的次数进行某种限制，以达到保护人的效果。当然，这只是我们的一种简单臆测，应该会出现更为巧妙的方式，但未来自我控制的规避机制应该是会建立起来的。
