新华网融媒体未来研究院副院长鞠靖
人工智能+新闻的现状：压力与慌乱并存
大家都在谈人工智能对媒体的影响，也都在想办法应对这种影响，我个人感觉是重“实”有余，务“虚”不足。“实”是指现在各家都在强调分发、收入、利润，这些方面做得有余，“虚”是指从新闻生产的角度来看，如何探索用人工智能的技术辅助新闻报道，基本上是没有做太多工作。
人工智能究竟能给新闻业带来什么？做人工智能的技术人员不了解新闻业，媒体人同样也没有认真地研究人工智能，但大家都很焦虑地谈论着人工智能。一方面，面对人工智能的发展和新闻行业的竞争压力，“记者会被机器取代”的问题一再被人们提及；另一方面由于技术进步、媒体转型、新兴媒体崛起等原因，媒体自身压力很大——可以说人工智能对于整个新闻行业的影响是压力与慌乱并存。
人工智能被神化，现实作用暂时有限
今天大家在热火朝天地讨论“记者被机器人取代”的问题，似乎迫在眉睫了。但耶鲁大学、牛津大学对352位人工智能专家采访后发现，可能要到2026年，人工智能才能达到高中水平的写作能力。单就写而言，10年内记者被替代的可能性不大。
对于新闻业来说，人工智能所起的作用应该是“增强”，而不是替代。它能够丰富采集信息、分析信息、报道新闻的方式。《纽约时报》一边裁员，一边又增设了一个岗位叫“增长编辑”，作用就是在技术发展、数据丰富的情况下，帮助新闻部门增强自己采集信息、分析信息、表达信息、分发信息的能力，其结果是读者数量的增长、文章在各个渠道阅读、转发、评论数量的变化。我觉得这就是人工智能带来的变化。但人们有时候又把人工智能看得太神了，比如在新闻的采集、编辑、审核这三个领域，至今还没有看到特别好的创新产品，因为人工智能很多事还办不到的。
以新闻采集领域为例，最直接的工具是录音笔，你用最高端的器材可能也会发现它与新闻报道所要求的使用场景、精准度差距还是很大。再如无人机，目前能给新闻行业提供的主要服务还是航拍，如果不能进一步提升智能控制水平以及信息采集能努力，能够给新闻行业带来的帮助还是有限的。
在写作编辑领域，人们对于机器写稿也过度神化了。机器人确实能在财经、体育等个别领域帮助我们写作，但在提高效率、节约成本方面乃至提高传播效果方面究竟有多大的作用，还是值得探讨。
首先，哥伦比亚大学数据新闻研究中心Tow Center把机器人写稿称为“自动化新闻”，如果需要人工填充模板，这实际上离机器人写稿还有距离。
其次是数据问题。以体育赛事比分的报道为例，需要有赛事数据后台直接跟媒体连接，否则无法支撑写作。但中国有多少机构有这种接口开放给媒体，这要打个问号。再比如写稿机器人是使用大量数据进行深度学习训练后的产物，数据量越大越有效，具体到财经、金融这个领域，我们又有多少机构愿意把原始数据拿出来给你训练它？如果是通过爬虫采集数据来机器人写稿，那就意味着采集来的实际上是已有的二手数据，那么所谓的速度、效率又从何谈起呢？现在很多媒体都在做机器人写稿，但机器人写稿究竟有没有那么神，它的应用场景与应用空间究竟有多大，我个人是怀疑的。
人工智能究竟能给新闻业带来什么？
1.更丰富的新闻产品形态
在产品形态上，人工智能的加入可以让新闻产品变得更丰富。比如会话式新闻，人工智能推送一条简讯，然后根据用户反馈进行内容分发，像聊天机器人一样；再如文摘式新闻，平均几秒就会推送一条简讯，100字以内的财经新闻，用户看了摘要感兴趣即可往下阅读；还有对话式网络阅读，把很长的网络小说以几百个字为单位发送，百字读完之后，用户有兴趣可以点击继续阅读，再发送几百字。
值得一提的是，我们对于声音媒体的重视程度还是不够，还有很大的发展空间。国外有一款类似读新闻的产品，10秒以内读完一条新闻，如果有兴趣继续阅读，可以将详细的新闻报道读给你听，而这里面可以赋予个性化的声音，这也会让新闻更多样化。
2.新闻信息采集和审核方面的突破
在新闻采集端，可能不再单纯依赖所谓权威部门发布信息，而是媒体自己采集信息，比如无人机、传感器等，这种获取信息的途径和速度就会大大提高。我们编译了美国的《传感器与新闻》一书，很快将正式出版，将介绍传感器等技术在新闻行业应用的具体案例、操作方法，以及由此产生的其他变化。
第二是审核端。真实性是媒体的生命线，如果人工智能将事实核查这个问题往前推进，那么未来人工智能在新闻领域的应用会有更大空间。比如路透社，实际上已经在进行着这样的探索。
3.在深度报道领域，人工智能未来可期
在深度报道这个领域，技术能做些什么，也很值得思考。我们在调查报道里投入大量人力、物力、财力、时间，最后稿子还要被审核、剪辑，发布完成之后就结束了，这是很大的浪费，我们应该以运营IP的理念来运营深度报道。
一方面，人工智能能否提升深度报道的效率，丰富信息发掘的手段，包括线索发现、资料收集、数据分析、逻辑判断等，这是我们可以考虑的。我们曾经和国家话剧院联合开展话剧《战马》的实验，用生物传感技术测量观众观看《战马》时的体验，如果将这些数据及其分析结果引入深度报道，将大大丰富记者的报道手段。这种帮助记者获得此前无法获得的信息的能力，就是我们说的技术对记者的“增强”。
另一方面，如何将深度报道的价值最大化？比如美联社很注意运用新闻的“元数据”，实际上就是“数据的数据”，比如一张图片的尺寸、拍摄时间、拍摄地点等。对调查报道中的重要信息、节点信息，用人工和机器的方式生成元数据，通过对元数据的处理对报道进行分割处理、实时更新。这种元数据与之前的数据关联会产生很多新的组合，在此基础上再根据用户反馈继续挖掘深度报道的价值，这里面就有很多人工智能可以做的工作。再比如深度报道的语音播报，深度报道三五千字，用户确实没有时间仔细阅读，但可以一边开车一边听，这是新闻生产者能给加以利用，并让深度报道价值放大的地方。
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