化解智媒新聞生產敘事局限的對策及思考

張瑒

2019年02月15日09:34  
 

來源:《視聽》2019年第2期

摘要:智媒新聞生產是新型主流媒體的發展趨勢,智媒的優勢和局限並存。本文著眼機器新聞寫作的特點,分析其現存的敘事局限,提出以人為主角地位的“人腦+智能”的四點針對策略。

關鍵詞:智媒新聞生產﹔敘事局限﹔對策

2009年,世界上第一篇智能機器人寫作的新聞報道①,引領新聞媒體進入以智能化驅動的內容生產2.0時代。新聞業界不斷探討智能新聞生產對人類記者的影響。2017年前,業內的觀點傾向悲觀。比如,2015年一則新聞殺手“鵝毛筆”的報道認為:“一旦寫作軟件找到重新組合的思路,那些仍然將新聞寫作稱為藝術的家伙都將失業。” ②此事挑起了人類會被智能寫作軟件取代的隱憂。這是人類對智能寫作未知發展前景的不安全感和愚昧的自卑表現。

2017年后,智媒新聞生產技術逐漸推廣使用,隨著神秘面紗的揭開,智媒的優勢和局限並存,人類記者開始對它進行更多的了解及思考。如何利用優勢和規避不足,讓智媒新聞寫作成為“人的延伸”,如何積極迎接人工智能的挑戰,做到人機協作,更高效、更迅速地推進新聞報道,成為當下的熱門話題。過於悲觀的判斷——智能新聞生產會讓人類“下崗”,或者盲目樂觀放大智媒新聞生產的缺點,認為它無法超越人類,都不是馬克思主義新聞觀的正確態度。

回首新聞傳播業的曲折發展史,人類敢於迎接挑戰、不斷借助媒介發展自我的進化精神是最耀眼的閃光之處。所以我們應該靜下心來,理性看待智媒新聞生產在敘事方面的形式和局限,並梳理對策,用科學、發展的眼光服務用戶,抓住即將到來的時代機遇。

一、智媒新聞生產的形式

智媒即智慧媒體,是利用情景感知計算,分析信息消費者的環境、行為和偏好,提供與用戶需求相匹配的內容、產品和服務,以提升消費者的用戶體驗。其特征為:第一,以互聯網、大數據為技術支撐的新聞生產全線智能化﹔第二,多終端全天候覆蓋,可以滿足用戶時間碎片化需求﹔第三,情景感知、分析用戶,提供個性化服務。

智媒新聞生產主要從事機械性、程式化的工作。它的快速反應和大數據分析能力,在突發新聞和財經新聞的報道方面,可以彌補人類身體的局限。而另一方面,它的創造性新聞採訪能力和邏輯思考“進化”到人類水平,還有漫長的道路。現有的智能新聞生產形式以“粒子化”和模塊化為主。

(一)“粒子化”生產模式。即在每一篇文章中,對可能被重復利用的每個知識進行編碼,使其成為一個“粒子”。文章發布后可以很方便地把“粒子”檢索與提取出來引入到新的文章中③。“粒子化”生產模式適用於新聞報道的生產。新聞的六要素就是“粒子”,再根據時間節點和標志性事件,可以通過超鏈接擴大為“粒子系”,豐富新聞報道的信息量。

(二)模塊化生產方式。粒子化生產模式奠定了模塊化的基礎,使得新聞在技術上和內容上都可以實現快速拼接。假設新聞模塊的各個要素是真實信息,畢竟智媒的客觀性遠高於人類。然而離開了人類的專業性把關拼湊出的宏觀世界是否真實,存在不可避免的隱患。

之所以形成模塊化的生產方式,源於智媒新聞內容生產延續了網絡新聞制作的分層特點,網頁的超鏈接使得新聞傳播從形式上實現模塊化,讓用戶在閱讀過程中隻接觸部分模塊。如果需要還原拼湊事實,必然受到用戶的情緒、立場、偏見及媒介素養水平的干擾。模塊的組成方式,需要用戶的再加工。

模塊化生產方式是新聞市場發展的大勢所趨,它是雙刃劍,既需要全民媒介素養的提升,又離不開主流媒體對信息的分辨、遴選、推送等輿論引導。

二、智媒新聞的敘事局限

人工智能的新聞生產的發展方向,一直以來都在模仿人的能力和情感。它在寫作領域實現了寫作消息、詩歌、小說等。但是新聞價值的判斷能力依舊需要新聞的專業能力和專業經驗。以大數據分析為技術指引,人工智能無法與人類在社交、情感以及專業經驗方面的復雜思考進行新聞內容生產創作水平進行比較。那麼智能新聞生產在敘事方面受到哪些局限呢?

(一)新聞體裁的局限

新聞體裁分為新聞報道和新聞評論兩大類,這兩大類又可以細分為不少於十種體裁類型。從現有的智媒新聞生產來看,主要集中於消息體裁的生產。追溯其原因,消息的六要素適合碎片化的可還原性。雖然符合機器寫作的瞬時時效和程式化需求,但是符合此類敘事體裁的新聞,往往以突發事件、動態新聞或體育類、財經類新聞為主,選題范圍狹窄,局限性強。先進的新聞生產技術與新聞敘事體裁的單一之間產生矛盾,從而無法滿足用戶的需求,必然導致用戶的體驗無法持續提升。

(二)不夠溫情的局限

智媒新聞敘事偏重時效和新聞六要素的有機羅列,對於新聞中人的發展以及故事的敘述缺乏感性的新聞語言表達。在信息的傳播效果上缺失溫情,久而久之,用戶將出現審美疲勞,厭倦這種機械的敘事風格。

(三)新聞評論的導向局限

智媒新聞生產敘述的“粒子化”和模塊化,追求快速的新聞報道先行,有可能造成報道+評論的組合當中后續新聞評論的“真空”。而新聞評論的體裁特點,不會像報道那樣直觀、迅速地瞬時產生。如果新聞報道與新聞評論之間的時差過大,會使主流媒體喪失輿論引導的主動權。

三、智能新聞生產未來的走向——人腦+智能

圖靈機器人④提出讓計算機不僅僅完成信息處理而達到“智能”,通過對話達到理解人的“情感”。這是從信息時代向智能時代的邁進。尼葛洛龐帝把智能設備比作機器仆人、電子秘書,可見人工智能與人的差別在於高智能與高智商的區別。

計算機可以提升人對大數據的解讀能力,對經驗的歸納能力,對打破空間局限的搜索能力。智能新聞生產是對記者延伸,人機配合即人工智能成為人類記者的助手,是未來化解新聞內容生產敘事局限的趨勢和方向。

(一)新聞生產的分工

機器進入採訪領域。人工智能的情商無法替代人類。在新聞採訪的社交環節,人際交流的信息採集和採訪,人腦對表情、動作、氣氛等情緒因素的“心有靈犀”以及默契程度,其效果優於機器。可以將人類記者的情感溫度融入新聞寫作,提升新聞的故事性和內容生產的人文關懷。除此之外,在採訪的其他環節,例如觀察採訪、非正常拍攝、危險拍攝等,可以由機器代替。目前美聯社大膽啟用智能機器與無人機相結合,採集傳統記者無法採集的信息,延伸了人類的能力極限。

(二)新聞生產流程的變革——從單一生產環節到智能流水線

新聞內容的智能化隻進行替代人工的機械化生產,無法進行創造性生產,將智能生產與記者優勢互補,促進新聞生產的效率提升。美聯社與Wibbitz公司合作,研發出文字和圖片生成視頻技術。該技術是通過文字裡的關鍵詞,搜索到相關照片和視頻,自動軟件將素材生成類似幻燈片的“照片視頻合集”。在此基礎之上,編輯人員可以對圖片視頻進行再加工,加入字幕、增減素材或調整順序。

2017年12月,新華社“媒體大腦”人工智能平台上線,我國首條MGC視頻新聞發布。2018年11月MGC3.0版AI智能合成主播上崗,一條新聞視頻從數據採集到生成,平均用時不到1分鐘。新聞視頻生產採、編、播、發的智能流水線逐步完善。傅丕毅⑤表示:“媒體大腦並不是要以人工智能取代記者,而是以技術幫助記者,提高效率,從而進行更多的創造性、思考性採訪。”人腦+人工智能、技術+內容,新聞朝著更真、更快的方向發展。

(三)新聞評論的PUGC模式發展趨勢

新聞評論傳統的PGC模式,在時效性上落后於智媒新聞報道的速度,容易產生輿論“真空”。未來新聞評論可以借助碎片化、層級化,實現PUGC模式的公民新聞評論導向化、精細化生產。

(四)人的主角地位

智能新聞生產出現以來,人類記者從“談人工智能色變”到理性接納,是新聞記者認識並理解智媒的過程。智媒對於人類而言,是“助手”的角色,它將記者從繁復的勞動中解放出來。新聞工作者應更有信心控制和開發智媒新聞生產往更有價值的創造性方向發展。所以提升新聞工作者對智媒新聞生產的理解與駕馭能力,更能彰顯人的主角地位。

注釋:

①2009年10月11日,第一篇由機器人寫作的新聞稿件出現,那是一篇關於棒球賽報道的新聞稿件,而創作者正是美國西北大學智能信息實驗室研發的寫作機器人。該報道的寫作形式並不是單一的碼字,而是通過機器人自動識別比賽過程中的重大事件進行編寫。

②“鵝毛筆”:新聞殺手[N].國際金融報,2015-12-14(05).

③彭蘭.移動化、智能化技術敘事下新聞生產的再定義[J].新聞記者,2016(1).

④圖靈機器人是以語義技術為核心驅動力的人工智能公司,致力於“讓機器理解世界”,產品服務包括機器人開放平台、機器人OS和場景方案。通過圖靈機器人,開發者和廠商能夠以高效的方式創建專屬的聊天機器人、客服機器人、領域對話問答機器人、兒童/服務機器人等。

⑤傅丕毅是新華智雲科技有限公司董事、CEO。

(作者單位:山東傳媒職業學院)

(責編:趙光霞、宋心蕊)

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