【TWINHOW观察：新闻业】

自动化网推好(TWINHOW)高质量发展联盟(平台)观察：

1、深度报道和评论将是人类记者今后的主战场，人类稿件中所体现的报道视角、创造力、思辨性便是难以被自动化稿件替代的价值所在。

2、深度学习、机器学习、深度神经网络、强化学习、自然语言处理等基于人工智能的智能自动化科技将广泛应用于新闻业。

3、“智慧+人文”将替代目前细分的新闻、中文、计算机等专业，打通传统的专业分野，实现跨界融合。

 

 

人文追求是内生动力

科技智慧是外部力量

“智慧+人文”是必然走向

 

 

元宇宙概念席卷全球，其内核是虚拟现实、增强现实、人工智能等新技术将成为媒介融合走向更深层次的强大助推力。那么，在人工智能助推媒介融合的趋势下，新闻界该如何定位，如何应对？

 

 

科技智慧是外部力量

新闻媒体作为社会全生态链中的一环，既受到社会整体技术发展的影响，也为社会整体技术的发展设置议题，推动整体波浪式前进。

2021年12月20日，小冰公司联合每日经济新闻打造的“每经AI电视”正式上线，虚拟主播的形象是应用小冰深度神经网络渲染技术建模生成，节目内容则是“每经AI电视”利用最前沿的人工智能技术。

人工智能大幅提升了新闻业智能化生产与传播的水平，扩展了媒介形式，丰富了传播主体，不仅催生出了即时数据新闻、互动新闻、自动化新闻、传感器新闻等多种新闻形态，还建构了AI虚拟主持人、机器人对话互动、舆论热点预测等多种应用场景。

深度神经网络是当前计算机人工智能“深度学习模型”发展最成熟的一种，深度神经网络擅长于图像、视频、语音这类数值建模任务，而像符号建模、离散建模、混合建模，需要去探索深度神经网络之外的深度学习模型。但任何一种新技术要取得广泛成功都需经过长期探索，以深度神经网络中最著名的卷积神经网络为例，就是成千上万研究者和工程师30多年不懈探索、改进的结果。

人工智能有弱人工智能、强人工智能、超人工智能三个发展阶段，全球的人工智能水平大部分都处于弱人工智能阶段，只有真正具备“深度学习”能力的人工智能，才是强人工智能。

人文追求是内生动力

新闻产品具有信息+文化的双重属性，新闻业的发展也不仅仅是为了提高内容生产与传播的效率，更被赋予了意义表达和价值建构的使命。中国科学院计算技术研究所教授白硕分析认为，写作机器人有四大难点：一是归因，二是举证，三是应景，四是个性风格。多年过去，写作机器人在这4个难点领域依然没有取得实质性突破。

目前，机器人写稿最常见的用途，一是利用结构化数据生成稿件，这一应用颇为广泛，但模板化痕迹明显;二是在挖掘用户数据的基础上，对用户加以个性化推送。自动化新闻的生产流程也相当固定：提取数据+套用模板+生成稿件+人工把关。在灾害、体育、财经等报道领域，机器自动抓取、匹配、分析形成的数据类消息、快讯，其生产速度、持久性、精准性远超人类记者，但语言生硬、乏味，无法给读者带去思考和感动，无形中消解了人文关怀。

由此可见，深度报道和评论将是人类记者今后的主战场，人类稿件中所体现的报道视角、创造力、思辨性便是难以被自动化稿件替代的价值所在。随着人工智能技术的发展，虚拟现实(VR)/增强现实(AR)和新闻报道制作结合已成为传媒业界发展的一大趋势，新闻产品由此出现了一个新样态——沉浸式新闻。元宇宙除了技术赋能，将更大依赖于内容创意与内容生产，现有的自动化新闻生产仅能提供信息，而包含叙事艺术和人文视角，并让人沉浸的故事，将作为内容主体强势回归。

“智慧+人文”是必然走向

从弱人工智能阶段进入强人工智能阶段还需要长期努力，人机共存、人机协同的新闻业生产与传播模式，将仍是相当长时间内的主流。就媒体记者而言，“人机协同”的合作深度也正与媒介融合的不同层次相对应，记者需要找到共存关系中的最佳定位。

在媒介互动阶段，新闻报道团队主要呈现组合趋势：传统记者与程序员、数据分析员、设计人员实现跨学科合作。目前《浙江日报》已经按照这一组合式路径在探索，技术团队、运营团队与传统记者团队共同开发出类型更为丰富多样的媒体产品。

在媒介整合阶段，记者将获得跨媒介、差异化的发展平台，系统集成思维将发挥不同类型记者的潜能，有效避免无序竞争带来的同质化产品，在细分与垂直领域深耕。

在媒介大融合阶段，记者将不再是传统认知体系中的记者，他们文理融通，既具备良好的新闻专业能力，又能对AI写稿的信源、内容甚至算法程序进行审核把关，具备前代记者所不具备的数据素养和信息编码能力的“智慧人文型”记者。那时候只有厚基础、宽口径的通识教育才能满足各行业发展对人才的需求，“智慧+人文”将替代目前细分的新闻、中文、计算机等专业，打通传统的专业分野，实现跨界融合。

新闻舆论工作是意义与价值观的承载与表达，要善于以内容为导向运用技术工具，更好地利用和发挥新媒体技术优势，而非以技术工具为导向解构内容。(石天星 李茸)