【摘要】人工智能技術(shù)促使傳媒業(yè)提高了內(nèi)容生產(chǎn)率、用戶到達率，增強了傳受互動，改善了閱讀體驗。但智媒體的快速發(fā)展存在擠占專業(yè)媒體的信息發(fā)布權(quán)、挑戰(zhàn)社會共識的形成、引發(fā)“信息繭房”效應(yīng)等隱憂。政府、傳媒和公眾需要共同協(xié)作，在人機協(xié)同、以人為本的前提下，將正確的價值觀和輿論導向融入算法設(shè)計，促使智媒體在構(gòu)建新型主流媒體平臺，推進國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化中發(fā)揮更大的作用。
【關(guān)鍵詞】人工智能 智媒體 “信息繭房” 算法透明
【中圖分類號】G206 【文獻標識碼】A
當下，人工智能應(yīng)用于新聞傳媒業(yè)已然成為一種潮流，智媒體成為傳媒業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的新引擎。在媒體享受智能化所帶來的紅利時，也出現(xiàn)了諸如信息生產(chǎn)發(fā)布主導權(quán)被擠占、社會輿論共識被挑戰(zhàn)及“信息繭房”等問題。正確看待智媒體的發(fā)展與優(yōu)勢、應(yīng)對人工智能技術(shù)帶來的隱憂，已經(jīng)成為人們關(guān)注的焦點。
智媒體在內(nèi)容生產(chǎn)和推送中的優(yōu)勢
隨著人工智能技術(shù)的不斷進步，國內(nèi)外傳媒業(yè)開始將其應(yīng)用到線索采集、選題決策、內(nèi)容生產(chǎn)、產(chǎn)品分發(fā)以及用戶互動等環(huán)節(jié)。實踐證明，人工智能技術(shù)提高了新聞信息的生產(chǎn)率、到達用戶的精準率，改善了用戶的閱讀體驗。
智能化采編有效提升了內(nèi)容生產(chǎn)效率。實現(xiàn)全天候、高時效、多形態(tài)的新聞信息生產(chǎn)與發(fā)布，需要對處于分散狀態(tài)、難以共享的媒體資源進行高度整合、集中管理和統(tǒng)一調(diào)度。當前，在人工智能技術(shù)的支持下，新聞信息的生產(chǎn)、發(fā)布得以突破以往主客觀條件的約束。比如，針對媒體大數(shù)據(jù)抓取、公共傳感系統(tǒng)以及普通網(wǎng)民發(fā)布的海量數(shù)據(jù)，新聞生產(chǎn)者可以通過音視頻處理、語音識別和人臉識別等技術(shù)，在紛繁復雜的零散信息中發(fā)現(xiàn)線索、提煉選題。智能技術(shù)的使用有助于減少耗費在采集、整理、傳遞信息等過程的時間和人力，有效提升了新聞信息的生產(chǎn)效率。把機器或者程序能做的交給機器和程序，從而把人力解放出來，從事具有創(chuàng)新要求和需要發(fā)揮想象力的工作，這是自工業(yè)革命以來自動化革命的基本理念。以數(shù)據(jù)技術(shù)為核心的媒體智能化，推動新聞生產(chǎn)由“大而全”向“全而深”轉(zhuǎn)化，不僅可以采集更全面的數(shù)據(jù)信息，而且更有利于縱深開掘，生產(chǎn)出蘊含高附加值的內(nèi)容。
優(yōu)化分發(fā)流程實現(xiàn)了對用戶的高效觸達。現(xiàn)代社會是一個信息劇增的社會，人們在生產(chǎn)海量信息的同時，也在工作、生活和學習中消費著這些信息。出于節(jié)省時間和精力的考慮，人們對個性化信息的需求日益緊迫，從對信息量的追求轉(zhuǎn)向?qū)π畔①|(zhì)的重視。傳統(tǒng)媒體時代，新聞從業(yè)者依據(jù)媒體的受眾定位，通過人工對內(nèi)容進行選擇和發(fā)布，這是一種線性、中心式的分發(fā)模式。到了互聯(lián)網(wǎng)時代，內(nèi)容的制作和傳播分離，出現(xiàn)了非中心式的分發(fā)模式。在社交平臺的推動下，泛在的用戶成為了分發(fā)主體，交往關(guān)系成為信息傳播的重要因素，內(nèi)容在相互交織的社交網(wǎng)絡(luò)中實現(xiàn)分發(fā)。智媒體的算法分發(fā)不僅通過分析用戶行為得出用戶的精準畫像，同時也對信息價值進行評估，是對二者進行有效適配的智能化推薦。如今，大量的新聞聚合平臺以及社交平臺都增加了優(yōu)先推薦的功能，這在很大程度上替代了傳統(tǒng)的人工發(fā)布模式。通過算法推薦實現(xiàn)針對性的內(nèi)容分發(fā)，解決了移動互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下內(nèi)容對接的痛點，將各類信息有的放矢地推送至大量的用戶終端。
智能化全景式生產(chǎn)改善了用戶體驗。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，人工智能、大數(shù)據(jù)和5G等技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用拓寬了人們的線上生活方式，為用戶提供了個性化的信息和服務(wù)。媒體不再局限于依靠文字、圖片和音視頻為用戶搭建信息場景，VR、AR、語音識別、自然語言處理、計算機視覺、深度學習等新技術(shù)不斷融入，形成了全方位、立體化的全景式新聞生產(chǎn)模式。在這種場景下，用戶從新聞事件的旁觀者向參與者、體驗者的角色轉(zhuǎn)化，人工智能、VR和AR技術(shù)增強了新聞信息的可視化、可聽化，大大豐富了用戶體驗，從感官上賦予用戶更強烈的臨場感和代入感。
智能識別提高了內(nèi)容審核的效率。無論是出于內(nèi)容生產(chǎn)還是輿情監(jiān)測的需要，對事實和觀點進行把關(guān)是任何媒體不可或缺的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。目前互聯(lián)網(wǎng)上的有害信息主要有政治敏感信息、涉恐涉暴信息、色情信息、虛假事實信息以及廣告法敏感詞等，它們常常以多種形態(tài)出現(xiàn)。如果完全依賴人力對以驚人速度增長的用戶原創(chuàng)內(nèi)容（UGC）實施識別、監(jiān)控和過濾，難免會因時間緊、工作量大而產(chǎn)生糾錯滯后、遺漏差錯等問題，一些有害信息經(jīng)過加工改造所生成的變種更是不易被發(fā)現(xiàn)。新聞媒體利用海量、權(quán)威、優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)資源，建立針對視頻、音頻、圖片、文本信息的智能識別模型，可以精準高效地識別各類有害信息，人工智能通過深度學習和長期的數(shù)據(jù)訓練，能夠提高自動抓取有害信息的效率，規(guī)避內(nèi)容風險。
智媒體快速發(fā)展的隱憂
近些年，國內(nèi)外的主流媒體在人工智能領(lǐng)域進行了諸多探索與實踐，可以說人工智能的技術(shù)與理念已經(jīng)滲透至傳媒領(lǐng)域的各個方面。但“智能”并不是“萬能”，在線索搜集、選題決策、內(nèi)容生產(chǎn)、優(yōu)先推薦等環(huán)節(jié)，智媒體時常出現(xiàn)失序、失范現(xiàn)象。
一是傳播主體泛化擠占新聞傳播的主導權(quán)。人工智能技術(shù)促使內(nèi)容生產(chǎn)、運營和分發(fā)的門檻不斷降低，政府機關(guān)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、自媒體等多元主體加入到信息的生產(chǎn)與傳播領(lǐng)域。廣大受眾不再僅依賴于專業(yè)性媒體了解外界發(fā)生的事情，反而更多地通過社交媒體平臺了解事件的全貌。“眾產(chǎn)”“眾創(chuàng)”的媒介生態(tài)使得信息生產(chǎn)主體日漸泛化，專業(yè)性主流媒體的核心地位不斷被擠占。與此同時，人工智能也逐漸替代了職業(yè)新聞工作者的部分職能，動搖了其在新聞生產(chǎn)、傳播中的職業(yè)地位。傳統(tǒng)媒體時代，新聞信息生產(chǎn)與分發(fā)的基礎(chǔ)是對社會情景、新聞價值、讀者需求的綜合判斷，其以內(nèi)容為主導，對受眾形成持續(xù)性影響。而算法邏輯則是建立在數(shù)據(jù)、流量的基礎(chǔ)上。比如，熱搜作為微博算法中較為重要的機制，推動平臺中熱度較高的內(nèi)容到達用戶終端，形成“強者恒強”的格局。在算法流行的環(huán)境下，可以通過及時“參考”甚至是“搶”熱搜來實現(xiàn)更大的傳播效果。算法的介入改變著新聞信息的生產(chǎn)和傳播邏輯，使得智能化平臺的權(quán)力地位不斷上升。當新媒體尤其是信息聚合平臺利用算法規(guī)則前所未有地激發(fā)了互聯(lián)網(wǎng)用戶的表達欲之后，用戶原創(chuàng)內(nèi)容被源源不斷地快速生產(chǎn)出來。新興媒介技術(shù)的時空邏輯決定了產(chǎn)能優(yōu)先于質(zhì)量的價值排序，也塑造了與之相應(yīng)的消費習慣。
二是對形成輿論共識和堅守新聞?wù)鎸崢?gòu)成挑戰(zhàn)。算法推薦因其能夠提升信息的推送效率、帶來優(yōu)質(zhì)的用戶體驗，而被國內(nèi)外的大多數(shù)新聞客戶端和社交媒體平臺采用。但是，算法推薦技術(shù)在把我們從海量信息的繁雜搜索中解脫出來的同時，也消解了專業(yè)傳媒的“把關(guān)”功能。以往，新聞編輯在選擇新聞時會綜合考慮用戶的“應(yīng)知”“欲知”“未知”，如今依靠用戶精準畫像，在推送信息時則凸顯了“欲知”的因素。依據(jù)算法對信息作出排序和推薦，減少了用戶聽到不同聲音和看到不同觀點的機會，過于迎合用戶的偏好和價值取向，必然導致“信息窄化”。傳播媒體理應(yīng)擔負的公共信息服務(wù)功能被削弱，增加了形成輿論共識和社會凝聚力的難度。此外，基于人工智能的換臉、語音合成、視頻生產(chǎn)等技術(shù)，可以大大降低制作虛假新聞和謠言的成本，使得“眼見為實”也變得“不靠譜”了?；谌斯ぶ悄芗夹g(shù)的虛假新聞和新型謠言，增加了政府有關(guān)部門和專業(yè)媒體甄別、核查工作的復雜程度，新聞?wù)鎸嵭悦媾R更大考驗。
三是在個人數(shù)據(jù)處理上的法律與倫理風險。數(shù)據(jù)是人工智能時代的重要資源，其背后蘊含著巨大的經(jīng)濟價值?；ヂ?lián)網(wǎng)無時無刻不在產(chǎn)生著海量的涉及個人身份、行為、信仰、觀念以及情感和社交關(guān)系的數(shù)據(jù)，對這些數(shù)據(jù)的收集、存儲、使用，必然涉及法律和倫理層面的問題。比如，英國劍橋分析公司在非法獲取大量臉書用戶數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，通過分析這些用戶的興趣和偏好，向他們精準投放新聞和廣告，潛移默化地對其商業(yè)消費和政治傾向產(chǎn)生影響。個人數(shù)據(jù)的指向性明確、商用價值較大，尤其是經(jīng)過深入挖掘，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)所蘊含的某種關(guān)系或規(guī)律時，將會進一步提升數(shù)據(jù)的價值，為數(shù)據(jù)開發(fā)者帶來更大的利益。在數(shù)據(jù)時代，隱私被侵犯的概率以及善后的難度成倍增加，一旦造成傷害，就無法補救，即使你刪除了原文，無數(shù)影像文件依然存在。隨著各類傳感器獲取數(shù)據(jù)信息并用于新聞傳播活動，算法決策、算法推薦更需要以尊重個人數(shù)據(jù)所有權(quán)、尊重用戶隱私和保障數(shù)據(jù)安全為前提。
四是對個體用戶的“信息繭房”效應(yīng)。“信息繭房”一詞出自哈佛大學法學教授凱斯·R·桑斯坦的《信息烏托邦》一書。該詞在研究算法影響的論文中頻繁出現(xiàn)，反映出學界對算法推薦左右人們社會認知的擔憂。長期以來，人們的閱讀行為屬于自主閱讀，出于需要或興趣。正如選擇性接觸理論所闡述的，人們會基于自身的立場、觀點和態(tài)度等傾向于專注某些領(lǐng)域的信息，回避那些與自己既有傾向相悖的內(nèi)容。隨著算法成為當前媒體智能化的主流，智能推薦成為形成“繭房”的催化劑。在其作用下，自主閱讀逐漸讓位于被動接收，原本受眾可以把控的信息接收權(quán)轉(zhuǎn)移給了算法，而算法推薦的多是合乎受眾“胃口”的信息。由于信息多樣性不足，致使受眾的認知在“樂享其成”中被禁錮于類似“繭房”的有限領(lǐng)域內(nèi)。隨著算法日益精密、技術(shù)不斷提升，智能化的信息分發(fā)模式反而把許多人困在信息的“繭房”，使其失去了探索未知、創(chuàng)造不同可能性的機會。“信息繭房”不僅會導致受眾認知能力、判斷能力的衰退和個人信息結(jié)構(gòu)的失衡，更會阻礙人的全面發(fā)展和對社會的全面認識。
對智媒體發(fā)展負面影響的應(yīng)對策略
收益往往伴隨著風險。需要通過擺正技術(shù)與價值的關(guān)系、提升算法透明度、完善相應(yīng)倫理法規(guī)等舉措，規(guī)避和消除人工智能技術(shù)在傳媒業(yè)應(yīng)用中所產(chǎn)生的負面影響。
一是糾正“技術(shù)至上論”，堅持守正創(chuàng)新。人工智能在傳媒業(yè)的應(yīng)用突顯了技術(shù)理性的價值，但是，我們不能無視新聞傳播活動中人的主導性，而陷入“技術(shù)至上論”的窠臼。盡管內(nèi)容生產(chǎn)者日漸多元化，但在人機協(xié)同的生產(chǎn)模式中，要想采制出有思想、有溫度、有品質(zhì)的內(nèi)容產(chǎn)品，人的主觀能動性和創(chuàng)造性始終是第一位的。在人工智能時代，我們依然需要尊重新聞傳播規(guī)律，用時代的眼光來審視新技術(shù)對傳媒業(yè)的影響。人工智能技術(shù)只是服務(wù)于新聞傳播實踐的工具，屬于手段創(chuàng)新、形式創(chuàng)新、方法創(chuàng)新的范疇，真正直抵人心的依然是蘊含人生意義、價值觀的內(nèi)容。因此，在改革創(chuàng)新的同時，不能舍本逐末，要準確把握人工智能的特點和發(fā)展趨勢，做好頂層設(shè)計，應(yīng)用人工智能技術(shù)挖掘傳播內(nèi)容、拓展傳播渠道、增強閱讀體驗，只有實現(xiàn)內(nèi)容創(chuàng)新與形式創(chuàng)新的最佳適配，才能生產(chǎn)出高品質(zhì)的新聞產(chǎn)品，更好地服務(wù)于新聞輿論工作。
二是理解算法邏輯，把握價值導向。目前，智能技術(shù)正被廣泛地應(yīng)用于各大媒體平臺，為了更好地駕馭這種新技術(shù)，新聞從業(yè)者需要強化算法思維，深刻認識算法邏輯，理解媒體與算法之間的共生關(guān)系。一方面，新聞從業(yè)者需要堅持“經(jīng)濟利益必須服從社會效益”的新聞價值取向，堅守傳播倫理，規(guī)避“流量邏輯”，對算法推薦的合理性進行動態(tài)監(jiān)測，不斷改進與調(diào)適，在工具理性與價值理性之間尋求到平衡點。既適應(yīng)平臺的算法規(guī)則，又能在理念和實踐上調(diào)整算法的利益偏向，實現(xiàn)新聞價值與用戶偏好的算法協(xié)同。另一方面，新聞從業(yè)者需要與算法工程師密切合作，將輿論導向、社會效益等概念融入算法設(shè)計中，將新聞價值、輿論引導算法化和模型化，共同促進主流算法的發(fā)展，實現(xiàn)內(nèi)容理解的智能化、內(nèi)容供給的多樣性。
三是突出算法透明，提升誠信公平。算法透明實質(zhì)上是新聞生產(chǎn)的透明性問題。新聞生產(chǎn)的透明性指的是公開新聞信息的采制與發(fā)布過程，賦予受眾監(jiān)測、品評及參與新聞生產(chǎn)發(fā)布的權(quán)利，打破內(nèi)容生產(chǎn)者與用戶之間的“隔斷”，使原本的“不可見”變得“可見”。算法的數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)篩選、運算規(guī)則等容易受到多種人為因素的影響，并被嵌入算法模型之中不易察覺。但是，新聞業(yè)是一項服務(wù)社會、服務(wù)大眾的事業(yè)，這是算法透明的邏輯起點，我們不能以算法自身的復雜性以及“算法黑箱”的高深莫測作為托辭。智能化媒體有義務(wù)適度公開其算法的運行機制、設(shè)計目的等，這種“坦誠”不僅有利于媒體規(guī)避一定的風險，更有助于增加公眾對內(nèi)容生產(chǎn)者、內(nèi)容質(zhì)量的信任感。單純從技術(shù)角度制定統(tǒng)一的標準、實現(xiàn)完全的算法透明有較大的難度，當前可以考慮由值得信賴的第三方核查機構(gòu)對涉及公眾利益、為公眾關(guān)心或有爭議的算法進行檢查評估，并通過行業(yè)協(xié)會將“算法透明”納入智媒體生產(chǎn)推送是否合乎規(guī)范的考量指標。
四是自律他律相配合，確保善用可控。構(gòu)建適用于智能媒體的法律法規(guī)和職業(yè)倫理，不僅需要法律專家和人工智能技術(shù)人員的通力合作，更需要政府部門、企業(yè)媒體以及公眾的共同參與、相互協(xié)作。政府出于輿論安全、導向正確等的考慮，需要監(jiān)管算法技術(shù)在傳媒領(lǐng)域的應(yīng)用情況，制定相應(yīng)的倫理法規(guī)以明確算法技術(shù)的適用范圍，并進一步建立問責機制、制定問責標準。各大媒體資訊平臺以及具有較強社交屬性的內(nèi)容分發(fā)平臺等，為了嚴防技術(shù)失控、倫理失范等情況的出現(xiàn)，在完善自身算法審查機制的基礎(chǔ)上，需要明確自身所要擔負的責任和義務(wù)，制定評估規(guī)則，增強算法透明度。公眾是人工智能產(chǎn)品的用戶及可能的被侵權(quán)對象，在提高媒介素養(yǎng)的同時，可以通過舉報等方式，參與到監(jiān)督算法是否公平公正、智媒體行為是否失范的工作之中。從科學技術(shù)發(fā)展的歷史可以看出，只有科技進步與社會倫理規(guī)制和倫理原則的相關(guān)要求相一致，并對科學技術(shù)的發(fā)展結(jié)果做出合乎倫理價值的評價，以引導科學技術(shù)朝著正確的方向發(fā)展，才能夠持續(xù)地推動人類社會的文明進步。
當前，在某些領(lǐng)域人工智能正逐漸替代或者輔助新聞傳播工作。但是，復雜信息的甄別、新聞價值的判斷、時度效的把握尤其是非常規(guī)報道的靈活變通等，皆非當下人工智能所擅長，再加上運行中存在的各種需要修正的問題，使得智媒體的“善用”“善管”離不開人的參與。“全面、權(quán)威的信息，深入、理性的觀點，才是社會輿論與心態(tài)最穩(wěn)固的基礎(chǔ)。”“技術(shù)和算法終究是工具，是末；思考的樂趣、價值的塑造、知識的完善，才是目標，是本。算法主導的時代，更需要把關(guān)、主導、引領(lǐng)的‘總編輯’，更需要有態(tài)度、有理想、有擔當?shù)?lsquo;看門人’。”只有在新聞工作者扎實的理論功底、較高的政策水平和精湛的業(yè)務(wù)能力的基礎(chǔ)上，智媒體才能在構(gòu)建新型智能化主流媒體平臺、推進國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化的過程中發(fā)揮更大作用。
（作者為中國人民大學新聞與社會發(fā)展研究中心研究員，中國人民大學新聞學院教授、博導）
【注：本文系中國人民大學持續(xù)支持類科研基金項目“大數(shù)據(jù)時代計算傳播學的理論與實踐”（項目編號：17XNL003）階段性成果】
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責編/馬寧遠（見習） 美編/楊玲玲
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