这个新传前沿考点,70%的概率会出现在今年考研真题中!

 新闻资讯     |      2020-06-17 18:56

近日,中国传媒大学新媒体研究院联合新浪AI媒体研究院发布《中国智能媒体发展报告(2019-2020)》,旨在对全球人工智能媒体发展背景、产业生态、应用情况及发展趋势进行研判。同时,报告聚焦了国内七大年度优秀案例以及疫情期间的智媒创新服务,从中管窥中国智媒的发展潜力。

看点1:全球人工智能“军备竞赛”已经启动,中、美、日、英、欧盟等国家及地区纷纷制定顶层设计、战略布局和关键政策保障人工智能发展,中国人工智能发展迎来政策红利和投资热潮,顶级科技公司逐鹿人工智能赛道。

看点2:华盛顿邮报、纽约时报、美联社、彭博社、BBC、GiveMeSport等外媒在智能采集与智能生产环节优势突出;Facebook、Google、Amazon等科技平台智媒体化趋势显著。平台智媒化和智媒平台化发展加速汇流。

看点3:全球智能媒体产业生态在基础层、技术层与人工智能产业的架构支撑保持一致,应用层则形成了更适配媒体行业应用场景或需求的软硬件产品及解决方案。

看点4:当前,人工智能贯通信息采集、内容生产、内容分发、媒资管理、内容风控、效果检测、媒体经营、舆情检测、版权保护九大环节,驱动中国媒体的智能化迭变。

看点5:对国内主要通讯社、报纸、广播、电视、媒体网站、新媒体智媒转型的专项调研结果显示:多数国内媒体机构高度重视智能化战略,但整体仍处于起步阶段,技术基础薄弱、专业人才缺乏和资金投入不足是目前智媒转型面临的三大挑战。

看点6:中国智能媒体发展势不可挡。在主流价值导向引领下,以计算机视觉、强化学习、知识图谱、情感计算等关键技术领域加速突破,推动媒体认知智能升级,全链智媒应用得以纵深发展,智媒商业化得以实质性突破。新型主流媒体与头部商业平台将成为智媒生态两大中坚力量,而先进技术、创新管理和内容建设协同发展将持续激活媒体AI能力。同时,伦理标准、职业规范的建设成为行业关注焦点,为智媒行业健康高速发展保驾护航。

看点7:国内智能媒体发展百花齐放,领先智能媒体路线践行者为行业发展带来了宝贵经验,本报告将详解CCTV微视AI in TV模式、封面新闻智能泛内容生态、广州日报智能化融媒体方阵、闪电新闻“AI+广电”融媒体资讯平台、新华社智能化编辑部、新浪新闻智能化媒体平台、央视网“人工智能编辑部”七大年度案例。

看点8:新冠疫情期间,人工智能助力疫情防控、集结战“疫”舆论宣传工作,人工智能在疫情信息采集、疫情报道内容生产和新闻播报、舆情分析、内容分发、鉴谣辟谣及信息治理等方面形成了多个优秀应用案例,成为战胜信息疫情的“特种智能部队”。

智媒是以技术为导向的一种媒体形式,智媒时代,以人为主导的媒介形态开始被打破,各种智能物体及新技术的交互融合,推动传媒产业链的新变革。人工智能、物联网、VR/AR等技术的发展是驱动媒体智能化的直接技术动因,并最终使智媒成为未来媒体发展的一种主要趋向。可以看出,智媒的技术基础主要是人工智能技术,一般认为人工智能可以分为“弱人工智能”和“强人工智能”。

弱人工智能即针对特定的应用领域的人工智能技术,学界和业界已经有了显著的成果。比如语言翻译、自动驾驶、图像识别等。强人工智能是一种未来人工智能状态的概念,强人工智能的人工智能系统的智能行为至少能够达到与人类一样的程度,能够完成各种认知任务。弱人工智能与强人工智能之间的鸿沟一直难以跨越,研究者们进行了各种尝试但是未能实现突破。美国国家科技委员会也认为,强人工智能至少在几十年之内是无法实现的。现阶段智媒的技术基础仍处于弱人工智能的阶段。

智媒时代是人工智能与互联网、传媒业融合的时代,该时代以新技术为基础,万物皆联,万物皆媒,机器能够进行自我学习,实现信息从生产、分发、交互到消费过程的全自动化。这一时期传统媒体行业与其他行业协同创新发展,形成了新的媒体业态环境,再造了媒体的组织结构。智媒时代的发展过程中传媒业革新了信息生产流程,使产品形态得到丰富,商业模式升级,打造出全新的产业链。

1、万物皆媒。在过去,媒体都是以人为主导。智能媒体发展时至今日,部分与人生活密不可分的物品及生产相关的系统,都可以成为为人类提供信息的媒介。人工智能技术赋予了这些物体或系统分析、发掘、预测及生产信息的能力,用户接受信息的来源平台不再单一。

2、人机合一。目前,智能时代的发展趋势是人的智能与人工智能机器融合发展,在媒体智能化的进程中,单单依靠技术,人很容易被偏见和欺骗影响。只有人的智能与智能物体结合,在实践的过程中进行调查核实,才有助于构建新的人工智能理论以指导智媒朝着更好的方向发展。

3、自我进化。智能媒体具有自我学习的能力,衍生出能自我控制、自我进化的信息处理控制能力。智能媒体通过对算法的改善,对数据认知的结果,能够形成自我循环的智能程序,使智能媒体能够自感受、自处理、自反馈、自修改,提高传播效率。

智媒时代的新闻生产是依靠人工智能技术基于前期采访和数据分析基础的再生产。生产从“记者导向”转移到了“技术导向”,使新闻生产不再仅仅依靠专业记者采编信息汇总,转向采编→生产→分发→体验智能化。

1、新闻生产系统智能化升级。从信息采集、加工到发布的过程,人与机器、环境等一切可成为媒体的事物都将参与进来,处于物联网中的一切物体都能够成为信息采集者。这个系统就是基于采集的信息形成的大数据库和精进的算法技术实现的,也有利于分布式新闻的发展,社交平台上的大部分自媒体都会成为这个系统的一员。

2、机器人协助采集新闻线索。新闻生产趋于人和机器的协作,机器可以将人从繁琐的事物中解脱出来,使人的视野和感觉不再具有局限性。未来机器人可以帮助我们发现选题、发掘新闻线索,拓宽新闻报道的广度和深度,对新闻传播效果进行预判,引导人的写作思路。

3、新闻生产紧跟用户社交兴趣热点。用户接受新闻靠社交和个人兴趣。新闻生产只有了解用户的社交渠道和浏览新闻习惯及兴趣范围,才能做到精准推送,实现按需创作。为用户提供匹配的新闻生产,通过社交渠道扩大新闻的效度,同时关联相关的网络服务,就可以为用户提供附加价值,吸引用户使用匹配生产的新闻。

4、新闻生产以用户多元化体验为目标。人工智能技术与媒介融合,通过AR和VR,用户可以基于终端将新闻投射在特定的场所,通过虚拟信息与真实世界相结合,增强用户对新闻新鲜、趣味、交互的体验。

5、新闻生产过程注重智能化反馈。传统新闻生产机制中,受众参与程度很小,属于信息的被动接受者。而在智媒时代,受众地位进一步提高,新闻生产过程中注重受众对新闻内容的反馈,智能系统根据反馈,实时在新闻中增加新的信息。

就目前智媒发展状况来看,当前人工智能.在传媒界的应用还处于“弱人工智能”阶段。所谓“弱人工智能”是指模拟人活动或动物智能解决各种问题的技术,包括问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、专家系统及人工神经网络、机器学习、模式识别以及机器视觉等。该阶段,人工智能主要依托算法,面向图像和语音识别、机器翻译以及自然语言处理、以VR为代表的沉浸式传播等领域。虽然智媒处在“弱人工智能”阶段,但它给传统新闻传播行业带来的颠覆性变革却不容小觑。

算法技术主要应用于自动化新闻和算法推荐领域。按照卡尔森(Carlson)的定义,自动化新闻生产是“将数据转化为新闻叙事文本的算法过程,其中涉及的人力干预仅限于最初的编程活动”。而算法推荐是以定制化信息服务为出发点,使用特殊的推荐引擎系统,借由机器算法推选出用户感兴趣的内容,并将其推送至用户端。

从具体应用上来说,在国外Facebook早已解散了负责“热门话题(Trending)”的团队,改以利用人工智能算法来抓取数据,通过对用户搜索、浏览的分析,对热门搜索词进行排序,抓取热门话题呈现给受众。在国内,今日头条可谓是算法推荐的先驱平台。

算法可以解释为“用于解决某一特定问题或达成明确的目标所采取的一系列步骤”。这样做的好处在于快速、准确,数据丰富且强调之间的相关性,缺点在于“生活情景、生活意义”被忽视,由于不强调因果性和思维上的逻辑性有可能导致因果颠倒、信息失实的现象发生。换言之,人工智能的技术操作逻辑是“一切皆可量化”,而在新闻专业主义中所强调的人文价值被忽视,数据与人文精神的匹配成为人工智能亟待解决的问题。

算法犹如一个未知的“黑箱”——用户并不清楚算法的目标和意图,也无从获悉算法设计者、实际控制者以及机器生成内容的责任归属等信息,更谈不上对其进行评判和监督。到了智媒时代,一些较有影响力的聚合类新闻资讯平台进入用户视野,其影响力和用户范围十分广大,进一步弱化了主流媒体的影响力。由于这类资讯平台和内容平台本身不是专业媒体,对于新闻伦理问题并不重视。在新闻信息生产过程中更多依靠算法的判断,“把关人”权力逐渐被算法消解。因此就有了今日头条CEO张一鸣曾表示“算法没有价值观,今日头条不设置总编辑”的观点。

机器人新闻压缩了内容生产流程的环节。机器的自动化带来环节合并,如Veo公司的产品能全景追踪体育赛事,在无人监管模式下,自动追踪体育场上的动向,并将素材自动组合成片,将拍摄、剪辑、后期多个环节进行整合。在国内,如新华社的“快笔小新”、腾讯财经的“Dreamwriter”、今日头条的“张小明”和第一财经的“DT稿王”都是机器人新闻投入媒体应用的例证。它们依赖先进的机器学习算法,提取新闻事实中的数据、资料加以整合,转化为新闻文本。利用机器人写稿,可大大减少新闻写作者的工作量,将其工作重心转移到提高对新闻的深度分析上来。自动化新闻尤其适用于财经金融、体育等方面的报道,根据其“人工模板+自动化数据填充”的内在设定,可以极为快速地向受众传递新闻事实。

当然,现在讨论机器人是否能够取代人类还为时尚早,学者喻国明就认为“机器取代人”其实只是一个纯粹逻辑的问题,还不是一个现实的问题。目前机器人新闻发展的关键问题是,人和机器如何在人机对话中实现功能的互补和价值的匹配。在大跨度的复杂变量的处理和判断方面、在微妙情感关系的处理和表达方面,尤其是在价值规则的制定和参照框架的选择方面,人的智能和介入不可或缺。

那么,未来的机器新闻写作是否会停留在这类程式化的写作模式中?答案也许是否定的。“微软小冰”与《钱江晚报》等媒体的合作,就在向更广泛的领域延伸。“基于大数据分析,小冰可以准确追踪受众关注的热点和话题,并以此为基础有的放矢产出与投放信息。”由此可见,机器人新闻的出现已经颠覆了传统新闻生产者的定位,原本由人为主导的新闻内容生产变为人机共同协作甚至以机器为主体自动化完成。在未来,传播者和内容生产者的角色被重新定义,谁是新闻生产主体?谁控制着内容输出?机器人新闻在传媒界如何被界定身份等都是我们将要面临的不可回避的问题。

以VR为代表的场景式、沉浸式传播,也逐步渗透到新闻传播领域,并且已经有了一些有影响的作品。2012年,《新闻周刊》记者诺尼·德拉佩纳与学生帕尔默·洛基拍摄了第一部VR纪录片《饥饿洛杉矶》,这也是VR第一次显示它强大的新闻叙事潜力。2015年开始,美国新闻界全面应用VR技术,出现了《丰收的变化》《无家可归者》等新闻作品。就国内而言,2015年,财新网拍了《山村里的幼儿园》,讲的是农村基层的故事。此后的两会大量使用了VR直播,主要是全景展示,让普通老百姓通过VR/AR加入国家政治生活的最高情景当中。

从传播学角度来说,VR有三个核心特质:一是沉浸,传播不再是信息,不再是观点,而变成一种体验植入你的身体,这就是传媒作为人的延伸的重要体验;二是互动;三是想象。

VR/AR对于传统新闻业而言,它最大的意义在于,创造了场景式传播。学者彭兰甚至从构成要素的角度将场景提升至与内容、形式、社交并列的地位,称之为媒体的第四种核心要素,将人们所处的“空间环境、实时状态、生活惯性和社交氛围”归纳为场景的基本要素。

梅罗维茨则创造了一种全新的社会场景观念——“情境”(situation),既包涵了物理场景(房间和建筑物等),又囊括了媒介所创造的信息场景,将场景作为构建社会事实的重要维度。对于受众而言,这种场景化传播所带来的是跨越时空的“全觉接受”,即不同场景的相互交叉促使人们的身体所在地与交流空间可以分离,但处于不同时空的人们可以在意识上共享同一时空。当不断更新的传收界面持续中介我们的生活世界时,跨越时空的全觉传收以前所未有的速度贯穿人们的社会生活,更新社会文化的结构方式、表现方式。实际上,全觉传收“更加符合人类交往交流的自然状态,更加符合人类自在自发的交往交流方式”。由此形成收受者从语境模糊到清晰、从单一感官到全觉获取的立体传收模式。

我们对于智媒的发展应该持有审慎的态度,这并非是要阻止和限制智媒的发展,而是在深刻洞察其所带来的问题后,寻求相应的解决方案和对策,从而让智媒更好地为人类服务。重回新闻专业主义核心精神,将智媒发展纳入依法治理的轨道,深化认知与人的主观能动性的发挥是解决问题的关键。

面对算法“黑箱”所带来的一系列问题,如何在这个新的信息角逐场构建应有的伦理秩序和操作规范已经迫在眉睫。由于当前的媒体传播平台已经不仅仅限于传统媒体,一些商业化组织和企业成为这个领域巨头的趋势明显。

技术对公共领域的深度入侵、人类对技术的过分信赖,以及相关企业对业内伦理规则的选择性失明正在导致一个风险社会的出现。在智媒背景下,有必要从更宽广的视域来审视和重构传统的新闻专业主义。

从理论层面上来说,工具理性和价值理性应达到平衡。学者吴飞、田野认为,新闻的专业主义理念是工具理性和价值理念的混合体。算法机制具备工具理性特点,但它目的至上,忽略了价值理性中那些义务、尊严、美等信念。因此建议通过人机交互加强智能算法中人的主体性,即通过人+机器、机器帮人,让人工智能更好地体现人的主导性和价值观,最终实现技术理性与价值理性共融。

从技术层面上来说,算法应该透明。按照新闻透明性的要求,通过公开信息披露,无论是否属于新闻从业人员,只要对新闻作品及其生产制作流程感兴趣,均享有监督、核查、评判甚至参与到新闻采集、生产以及分发过程的机会,用户借此可以更多地了解新闻生产过程及其背后的设计逻辑。这种透明包含算法要素的透明,即对数据质量、可信度、准确性、误差范围、采样范围、缺失值、机器学习过程中训练数据的规模等进行必要说明;算法程序透明,即算法程序的推理规则,如分类、数值推测、推荐等,其中包含的准确度、基准值、置信水平、外部接口的开关、输入与权重的可调整性以及呈现给终端用户的界面设计等;算法背景透明,即自动化新闻生产过程中是否有人工编辑和记者的干预,以何种形式、在什么程度上参与,谁应对报道的准确性负责,媒体机构应该予以明确说明。

可以预见,智媒必将给人们的生活带来巨大的变化,这也加剧了制定行业规范和配套完善法律法规的必要性和迫切性。美国南部卫理公会大学管理信息科学专家迈森(Richard O. Mason)在其《信息时代的四个伦理问题》中,提出了著名的“PAPA”理论,即:信息隐私权(Privacy)、信息正确权(Accuracy)、信息产权(Property)、信息资源存取权(Accessibility)。从专业行业协会来看,各国也形成了从事信息技术企业行为规范的基本伦理原则。如在美国计算机协会(Association of Computing Machinery,ACM)的十二条伦理守则中,第一和第三条分别是“对社会和大众的福利要有所贡献”“诚实和值得信赖”;加拿大信息处理学会(Canada Information Processing Society CIPS)的伦理准则第三条和第五条分别是“抵制错误信息”和“不提供误导信息”。此外,英国计算机学会(British Computer Society)、日本电子网络集团(Electronic Network Consortium)等都也制定了类似的职业伦理守则。

2017年7月8日,我国国务院印发《新一代人工智能发展规划》,提出“建立人工智能法律法规、伦理规范和政策体系,形成人工智能安全评估和管控能力”,可以视为国内对规范人工智能发展迈出的重要一步。当然,距离真正实现智媒进入依法治理的轨道还有很长的路要走,但这种制定业内规范和法律法规的意识不可或缺。

美国学者曾经提出过“共进共存”理论,这个理论认为,媒介的演进从不以替代原有媒介为演进方向,而是在既有媒介基础上叠加式地向前发展,由此形成不断创新的媒介生态环境。媒介的“共进共存”的关键,是经过人的选择后存续下来的媒介形态。这也就是说,在任何一种传播新样态出现时,真正决定其发展方向的还是人。施拉姆说:“归根究底说来,媒体的格调是由阅听大众来决定的。在大众手里,他们掌握着一张王牌,问题在于他们愿不愿来参加牌局。”其实,参加牌局的方式有很多种,他们既可以像施拉姆所言,“使自己成为机警而又有鉴别能力的阅听大众”,也可以成为积极参与的从事媒介监督的大众,通过媒介行动主义(Media Activism)实践来对信息内容、媒介行为进行监督和督促,通过自己能动的建设性作用,来实践自己的传播权。在人与媒介技术的互动中,既需要媒介技术的使用者提升媒介素养,以抵制强大媒介技术对人的心理和行为产生的“促逼”作用,也需要专业新闻从业人员的新闻价值观及时更新,不仅要顺应时代的潮流,熟悉掌握并合理使用人工技能技术,还要提高个人的社会责任心,加强人的主体性与能动性。

[1] 新浪新闻.中国传媒大学新媒体研究院新浪AI媒体研究院:中国智能媒体发展报告(2019-2020)