来源：《新闻爱好者》2019年第9期

【摘要】人工智能飞速发展的今天，新闻格局也在重构。算法新闻正在展现强大的发展势头。在算法新闻中，由于算法偏见、信息茧房等导致的新闻伦理失范问题，不但让我们重新呼唤新闻专业主义的回归，也让我们在算法新闻的大潮中寻找新的路径，来积极构建负责任的新闻生产。坚持工具理性与价值理性的统一，建立“人机协同”的模式，是我们重新构建新闻伦理的一条路径。

【关键词】新闻专业主义；算法偏见；信息茧房；人机协同

随着人工智能和互联网、大数据等科学技术的快速发展，新闻领域也正在发生着巨变。从印刷时代开始的传统新闻模式正在向“互联网+”时代更具有交互性和体验性的智媒体新型模式转向。人工智能算法作为一种技术，在新闻生产与推送的过程中，扮演着越来越重要的角色。对算法新闻的追求往往伴随着争议，尤其在新闻伦理层面的争论十分激烈。近年来，在算法新闻讨论中，我们常常可以看到各方不同的意见。算法新闻的发展趋势已经不可避免，新闻媒体如何能够借助这一场技术革命带来的红利，赋予新闻生产以新的价值和意义，这是所有新闻行业相关者所关心的问题。为此，笔者希望通过分析新闻伦理在新形势下所面临的挑战，来探讨如何让算法新闻实现更加良性的发展。

一、算法新闻的兴起

（一）何为算法新闻？

近年来学界对于算法新闻的概念讨论逐渐增多，使得这一概念逐渐成为具有专业性的术语。有关它的表述有机器人新闻、自动化新闻、数据驱动新闻、计算新闻和算法新闻。有观点认为采用“算法新闻”这一概念更为严谨。算法新闻是运用智能算法工具自动生产新闻并实现商业化运营的过程、方法或系统，它包括信息采集、储存、写作、编辑、展示、数据分析及营销等业务的自动化实现。该表述更准确地揭示了新一代新闻生产的本质特征及基本规律。[1]它具体包含了新闻编写、算法推荐、新闻平台的聚合分发等流程，它是有别于传统媒体的一种自动化新闻生产模式。其核心内容就是一套适用于新闻生产流程的算法机制，也就是技术在新闻生产中的比重被前所未有地强化。

自动写作技术先驱Narrative Science公司的联合创始人兼CTO哈蒙德在2011年就曾经预测，在未来的15年内，90%的新闻稿将由计算机算法写成。算法新闻近年来发展迅猛，显示了大数据和人工智能技术在新闻领域的巨大推动力，这也代表了未来新闻生产的趋势。

相较于以往，算法新闻的不同在于，它为新闻生产带来的变化是本质性的，其核心内容主要体现在两个方面：

一是传统新闻的编写主体是人，算法新闻中编写的主体则是机器。在传统媒体时代，新闻的采编和推送依靠的是记者编辑。而进入算法新闻时代后，在新闻的生产过程中包括了数据的抓取、信息处理和分析、新闻编写、新闻推送与分发。这一流程可以通过算法的自动化来进行。

二是新闻推送采用算法推荐。以前的纸质媒体和门户网站，主要通过人工编辑来进行新闻的分发和推送。而算法新闻时代，出现了更多的新闻聚合类平台。它们通过大数据的分析对用户群进行分类，利用推荐算法进行新闻的分类推送，为读者市场提供个性化的新闻服务。这无疑已经成为当前媒体生产模式的主要力量。

（二）算法新闻的实践与争议

算法新闻的技术应用近年来不断发展，从最初的机器人写作尝试开始，到现在的新闻推荐算法广泛的市场化应用，算法新闻给传统媒体带来了更多的挑战。在算法新闻最先开始应用的欧美国家中，对算法新闻利与弊的争论随着其在新闻生产领域的大步扩张越发激烈，甚至也带来更多矛盾与冲突。

一是机器人写作的推广应用。2006年，美国汤姆森金融公司开始使用电脑程序编写一些财经方面的新闻。这在当时引起了关注，质疑也随之而来。在随后的几年内，机器人写作发展迅速，一些自动化写作公司开始崛起，如Narrative Science公司、Automated Insights，Yseop等。在传媒领域，美联社、《华盛顿邮报》《洛杉矶时报》等媒体竞相投入使用机器人写作，Blossom，Heliograf，Quakebot，Wordsmith等新闻写作软件得到广泛应用。其快速、准确和高效的运作模式，确实给新闻生产带来了巨大的便利和好处。我国机器人写作步伐近年来也在加快。2015年，腾讯推出了由机器人写手Dream writer编写的第一篇新闻报道。新华社的“快笔小新”、“今日头条”的“张小明”陆续上岗。机器人写作是算法新闻最早也是最主要的形式。它一出现就展现了强大的优势。首先是它的高效。从率先在财经、体育新闻中大展身手，到扩展至更多领域，从最初的程序化写作，到开始尝试提供个性化新闻。其次是新闻生产自动化。它可以轻而易举地准确快速实现数据抓取和编写，把记者从重复性的琐碎劳动中解放出来。

但是，机器人新闻写作几乎在它投入新闻生产之初就受到了来自各方的质疑。其一，由于技术操作依靠软件和算法作为驱动，它被认为无法展现数据背后的深刻含义，也就是缺乏深度和个性。其二，同样为人所诟病的是，它缺乏人的言语的灵活性及情感表达，无法体现思想性与新闻信息的统一，也缺少与受访者直接的交流，尤其是情感上的沟通。因此，也有人将其称为没有温度的新闻。其三，机器人写作现在可以根据客户需求，制定个性化的写作模板。但是，在这个模板上输入信息的过程中同时也对某些信息进行了初步过滤。用户所看到的新闻可能只是事件的一个测写。算法新闻的实践证明，这一新兴模式的发展可能会面临更多的试错。

二是推荐算法设计下的新闻推送。当前，平台媒体已经成为新闻推送的主要场所。为了抢夺市场，Facebook，Twitter等媒体平台借助推荐算法，开始实行个性化的新闻推送。机器算法代替了人工编辑。通过数据抓取分析，对用户的兴趣爱好进行测算，进而将分析测算的结果运用到新闻推送中，针对不同的目标群推送其感兴趣的新闻资讯。这些平台媒体往往主导着新闻产品的聚合和分发，支配着新闻传播的流向。

推荐算法新闻主要分为：热门推荐、根据用户的兴趣爱好进行推荐。通过协同过滤原则，算法推荐新闻确实更为高效和精准。但是，也存在令人担忧的问题。用户往往因为有选择地接受某一类信息，而被屏蔽了其他方面的信息。由此引发的“信息茧房”效应往往不利于受众对社会公共事件的全面客观了解。用户沉浸在算法推荐下的信息圈内，形成一个个封闭式环境，不同的社会群体之间的壁垒将被强化。另外，机器算法推荐替代人工编辑，也会导致导向错误和低级垃圾信息通过平台传播，造成不良的社会影响。

三是传统媒体与新型媒体的竞争。皮尤研究中心（Pew Research）2016年的调查报告就显示，大多数美国人喜欢用手机看新闻，而在Facebook用户中，超过三分之二的人主要是为了看新闻而使用该服务。2016年有66%的Facebook用户通过这个社交网络来阅读新闻或新闻标题，这一数据在2013年底时只有47%。该中心2018年的报告指出，大约三分之二（66%）的人认为机器人账户发布的新闻对美国人时事的了解程度有很大的负面影响，几乎没有人认为它会产生正向影响。公众认为新闻环境中机器人产生的新闻越多，人们了解事实真相的难度就越大。2019年，皮尤中心的报告中也显示，Facekook，Twitter等媒体平台在政治、种族等方面的倾向性已经引起更多公众的担忧。

2017年，美国新闻媒体联盟（News Media Alliance）发表声明，认为Facebook和Google的数据演算法，单向决定了新闻的流量；另外利用众多媒体在网络上的新闻内容，又赚取高额网络广告收入。这种双头垄断让新闻媒体无力提供最优质的新闻，甚至用户经由算法将优先得到劣质的假新闻、吸收错误资讯。

在算法“主宰”新闻生产暴露出更多令人担忧的问题时，传统媒体人对新闻的专业性又重新被提及。可靠度最高的信源调查和事实核查机构Storyful的CEO Sharb Farjami在2017腾讯网媒体+峰会指出，人工编辑仍是事实审核的核心，应该由技术与人工双重审核来守护新闻的真实性。

确实，算法新闻带来了新的问题，如新闻报道缺乏深度和思想性，监管难度加大，以及新闻推送对用户的“人以群分”等。要提高新闻产品的质量，仅仅依靠技术和算法显然不够，还需要加强新闻从业者的职业道德和责任意识。而在这方面，新闻伦理确实处于尴尬的境地。

二、算法对新闻伦理带来的挑战

由于算法新闻结合了新的技术，以人工智能为载体，借助算法的优势，让新闻生产和传播驶上了“高速公路”。在这个不断强化的过程中，人在新闻生产中的主体性已经不再如过去那样牢不可破。有关人工智能会取代人工，近年来写作机器人会取代记者的观点常常引发业界的关注和讨论。然而，如前所述，在算法新闻领域走在最前列的西方国家，受众对于算法新闻的评价也褒贬不一。对之的讨论和质疑主要集中在新闻职业规范和道德伦理方面。为此，考察算法新闻中的伦理问题是一个非常重要的课题。在算法时代，新闻伦理需要面对的课题如下：

（一）对新闻专业主义的挑战

算法新闻的快速发展，对传统新闻媒体带来了冲击。最先受到冲击的就是传统媒体的权威性。现代新闻业经过长期的发展和积累，自身形成了一个职业规范体系，这就是新闻专业主义。传统新闻专业主义的核心，是要求新闻从业者必须服务于社会公共利益，为社会和公众提供真实、全面、客观、公正的新闻报道。陆晔、潘忠党曾经对新闻专业主义做过专门的概括和论述，得到比较多的认可度。其对新闻专业主义的表述如下：“新闻工作是门职业（occupation），当称之为专业（profession）时，我们特指从事新闻工作必须特定的专业技能、行为规范和评判标准，而这些又必须通过专业的训练才能获取，并被新闻从业者所同意。‘专业主义’（professional）的概念则远远超出了上述职业特征。它还包括一套定义媒介社会功能的信念，一系列规范新闻工作的职业伦理，一种服从政治和经济权力之外的更高权威的精神，以及一种服务公众的自觉态度。”[2]

新闻专业主义提出了有关新闻伦理的普适性原则，要求新闻媒体为新闻报道的客观与真实性负责，对社会公共利益起到正面的引导作用，具有积极的社会意义。传统新闻媒体在新闻专业主义的标准指导下，也形成了自身的权威性。但是，自算法新闻出现以来，新闻人的主体地位开始动摇，为了追求利益最大化，互联网媒体充分利用人工智能算法抓取信息，并自动化生产新闻，然后通过算法推荐来实现新闻的推送，新闻媒体的角色被不断分散弱化，非专业者同样可以借助算法编写新闻信息，甚至在新闻推送的过程中，传统媒体新闻把关人的地位被算法所取代，根据受众的喜好进行分类推荐，带来的是更多传统新闻媒体权力被弱化，新闻媒体的权威性被瓦解。

（二）信息茧房

在算法新闻中，人们可以获取更海量的数据。但是通过大数据分析和协同过滤原则，新闻产品被分类发送给不同的目标人群。这种新闻推送的方式，在一开始可能由于其精准投放受到不少平台媒体的青睐，认为它大大提高了受众选择性阅读的效率，为客户提供更便捷快速的信息消费。然而，这也带来了更进一步的问题，那就是信息茧房效应。

美国哈佛大学法学学者凯斯·桑斯坦在其《信息乌托邦——众人如何生产知识》一书中提出了“信息茧房”概念。在信息传播中，公众自身的信息需求并非全方位的，公众因只注意自己选择的东西和使自己愉悦的通信领域，久而久之，会将自身桎梏于像蚕茧一般的“茧房”中。一方面，信息茧房造成了“人以群分”的局面，阻碍了人对社会的全面认知，阻碍了公共信息的流通，也阻碍了公共利益话题的推广，对于更多人来说，犹如陷入精心分类挑选的井中，人成为“井底之蛙”。另一方面，信息茧房可能会造成更多的偏见和误解。用户在选择信息的时候，会过滤掉一些信息，并固守在自己的圈子里。“过滤气泡”“回声室”效应等概念，也都是从不同角度对算法机制下的用户接受信息的局限性做出的描述。

（三）算法偏见

算法偏见是指程序的设计者自身所带有的偏见，被带入到算法程序设计中，从而使算法在应用中出现了某种偏见。算法偏见带来的问题往往一开始具有隐蔽性，但是对受众差别化地进行区分，尤其涉及种族、宗教、性别、年龄时，可能会造成新闻传播的不公正不对称，从而使一部分人群受益而另一部分人群利益受到损害。比如Facebook的“偏见门”事件即为算法偏见导致的典型案例：Facebook被指责热门话题榜（trending topics）受到人为操纵，新闻筛查存在政治偏见。该事件引起了轩然大波。

人工智能发展速度在不断加快，新的算法优势下，新闻的生产取得了突飞猛进的发展，而相应的行业规范尚未来得及适应这一变化。面对人工智能算法的速度和强度，新闻记者和编辑难以做出快速应对。市场已经先行一步，为了在市场上抢占先机，不少媒体不得不加快自动化新闻生产步伐。在技术一骑绝尘的路上，职业伦理和行业规范被甩在了后面。这也使不少媒体人和新闻受众对算法新闻产生了信任危机。

三、新闻伦理缺失的深层原因

以上这些问题都反映出了算法新闻在职业道德层面面临的挑战，如何让媒体合理规范地利用算法来生产新闻产品？对自动化新闻生产流程如何监控？这促使我们必须认真思考人与技术之间的关系。笔者认为，算法新闻时代我们所面对的新闻伦理困境，其实质在于人与技术之间关系的失衡，具体表现为人对工具和技术的过度依赖导致价值理性的引导缺位。

（一）从工具理性和价值理性角度的切入

算法新闻带给新闻业最大的变化就是先进技术的使用，技术合理规范的使用可以避免新闻失范行为的发生。新闻从业人员对技术和算法运用得当，可以生产出好的新闻，起到良性的社会引导作用；反之，如果技术在新闻生产和传播中被滥用，将给社会公共利益带来威胁。因此，新闻生产和传播中，我们需要认真考察人与技术之间的关系。作为20世纪后期兴起的技术伦理学，在这方面做出过深入的研究。其目的在于研究探讨如何规范技术发展并解决技术发展所带来的社会问题。这些讨论对于新闻伦理的讨论也同样具有借鉴意义。早在20世纪初，著名的社会学者马克斯?韦伯的著述中就已经关注并进行了相关的论述。马克斯·韦伯对“工具理性”和“价值理性”的经典阐释，可以用来指导今天我们对算法新闻领域中的伦理问题的探讨。

马克斯·韦伯在其著作《经济与社会》（第一卷）中，提出了“工具理性”和“价值理性”的概念。他认为，“完全理性地考虑并权衡目的、手段和附带后果，这样的行动就是工具理性的”。价值理性总是“将价值观念一以贯之地体现在具体的行动进程中”。“完全是为了理性地达到目的而与基本的价值观无涉，这样的行动取向实际上也并不多见”。[3]

马克斯·韦伯对于这两个“理性”概念的讨论，是极具理论价值的。首先，他看到了工具理性对西方经济社会发展所产生的重要作用。其次，工具理性和价值理性，两者之间本就相互关联，不可分割。再次，他认识到价值观念对工具理性具有引导和推动作用。如果工具理性和价值理性达成内在的统一，将为社会进步和人的发展带来更大的推动作用。

（二）技术与道德的关系

在中国古代哲学中，尤为重视对于价值、道德的阐释。对于物的认识，也反映了中国古代对于工具和技术的思考。儒家提倡“义利观”，要成就“君子不器”的美德，道家提倡“物物而不物于物”，宋明理学强调“格物致知”，从中我们可以找到古人关于人与工具之间关系的思想根源。

当代新儒家的代表人物牟宗三先生认为，人具有“智的直觉”，认为德行是优先于知识的。他对道德与科学知识的关系问题的思考受到了后来者的关注。他认为道德是本，科学知识是末。道德比科学知识更高一层。没有道德的根本，科学会带来罪恶的物欲，但是没有科学知识，道德理性也难以实现。“从这个意义上讲，科学知识与道德是一个有机和谐的统一体，二者合则共存，分则两亡”。[4]科学与道德关系的思考，就是思考人如何对待科学技术、如何利用科学技术的问题。这也是人与技术之间关系的问题。处理好人与技术之间的关系，人工智能驱动下的社会各行业各领域的生产活动才可以合理有序地进行，包括新闻活动也是如此。

（三）伦理困境的实质是人机关系失衡

新闻报道本身就是以人为核心而展开的，技术介入新闻报道中，如果没有得到合理规范的制约，将会产生诸多失范问题，因此道德与伦理在新闻活动中不能缺位。可以说，算法新闻所引发的新闻伦理困境的实质根源是人机关系的失衡。对算法的依赖和技术在新闻生产中的不合理、不规范使用，导致了诸行业失范行为的发生，这也在考验着传统新闻伦理的底线。要破解新闻伦理规范的困境，就要改变人机关系在新闻生产与传播中的失衡状态。

四、人机协同——新闻伦理构建的新路径

由于技术在实践应用中没有得到相适宜的引导和规范，导致新的新闻失范问题出现。要化解这些问题，使新闻媒体得以保全自身的生存与发展，就需要从伦理层面对算法新闻的生产和传播进行分析与探讨，进而建构起新的新闻伦理规范和职业道德。通过反思人与工具、技术之间的关系，有助于我们探讨如何在新闻活动中正确看待算法以及合理规范地运用算法，使之服务于新闻传播的需要。在算法新闻中，人机之间的关系得到合理的设计，将有益于积极的新闻产品的生产和传播。当前，已经形成这样一种认识，“人机协同”将会是未来新闻生产的重要模式。同样，它也应该是算法新闻伦理构建中最重要的内容。

（一）人机协同体现价值的统一

马歇尔·麦克卢汉认为：“任何发明或技术都是人体的延伸或自我截除。这样一种延伸还要求其他的器官和其他的延伸产生新的比率、谋求新的平衡。”[5]近年来，业界对“人机协同”理论的讨论就是在谋求这种“新的平衡”。

“人机协同”，就是人与智能机器的交互协作。在人机协同中，人是智能的总开关，人居于统摄地位。从伦理层面来看，“人机协同”是对人与技术之间和谐统一和平衡状态的表述，人能够遵循人类道德规范的标准，合理、规范地利用技术来为人类社会服务，体现了工具理性与价值理性的统一。

未来新闻生产的方向，是人机协同的模式。首先，新闻算法的设计体现并符合新闻专业主义的价值观。不论是在传统新闻模式下还是在算法新闻模式下，新闻专业主义始终不可缺位，真实、全面、客观、公正的新闻依然是新闻生产的目的。在新闻专业主义的权威下，新闻媒体才能突破算法偏见，为社会和受众提供符合新闻媒体“良知”的报道。其次，机器人写作解放了新闻记者和编辑，使之从大量低端的、重复性的工作中解脱出来，转向更能够体现记者主观创造性的深度报道分析等新闻写作。再次，新闻从业者的“把关人”角色将更加突出强化。面对海量信息和大量机器人新闻产品，需要新闻专业人员进行专业判断、筛选和编辑，从社会公共利益出发，向受众进行推送。这才能让个体挣脱“信息茧房”的桎梏，塑造社会公共价值，构建一个良性的舆论环境。

（二）实现人机协同的策略

算法新闻的作用和未来不可限量。对此，我们必须从不同的层面来加强新闻伦理的构建。

第一，明确人在人机协同中占据主体地位，算法服务于人的需求。人不能迷失在信息与算法的迷阵中，而应该坚持人在新闻生产中的主导作用。在算法新闻中，记者和编辑的地位不可取代。在算法新闻时代，记者和编辑应该转向更能够发挥主观性的深度报道和访谈上来，通过人工智能技术提供的工具和信息，进行分析解读，为受众提供正确导向。在新闻内容审核中，也需要专业的编辑团队来进行把关。

第二，为算法植入价值观，坚持以社会主义核心价值观和传统文化为指导思想。“我们应该拥抱人工智能所引发的算法革命，构筑以人为本的人工智能型算法发展的战略，强调智能型算法的价值观，为沉浸式产品植入必要的干预机制，确保其朝着有益于个人和社会的方向发展”。[6]在算法设计和使用中，要以传统文化和社会主义核心价值观作为思想指导，防止在算法设计中带入设计者的偏见。

第三，完善行业规范中对算法使用规范的标准和要求。美联社在2017年推出了《人工智能工作手册》，对采编人员的技术素养提出了更高的要求，为避免人工智能可能引发的风险提出了应对策略，比如掌握一定的算法知识，定期更新机器输入范本，避免被人工智能牵着鼻子走。第一，在算法新闻生产全过程中加强算法设计和使用的透明原则，实行数据抓取、源代码、程序设计以及协同过滤结合人工审查的全公开，做到每个环节都有据可查，堵住算法演绎中可能出现的人为失误和偏见。第二，算法新闻时代需要复合型人才，新闻专业人员也必须具备人工智能方面的专业素养。未来要加强这方面的人才队伍建设。为此，要建立相应的培训、考察和考核标准，让从业者持证上岗。第三，加强新闻生产和传播全过程的监管。在全自动化新闻生产过程中，必须加强对新闻选题、选材和导向方面的人工审核；在新闻发布之后，对用户反馈和舆论走向进行监控，一旦出现问题，可以及时采取措施，防止问题新闻影响扩大化。第四，完善法律法规，尤其是机器人写作出现后，著作权、隐私权等问题将会更加突出，对此需要从法律上进一步细化；对于恶意和欺诈性的新闻报道行为，造成了恶劣的社会影响的，要建立全过程的追责机制；同时，也要普及和提高新闻从业者和受众在人工智能算法方面的知识产权意识。

五、结语

算法为新闻业插上了翅膀，算法新闻为新闻业带来了革命，也为用户带来了更快捷、更精准的信息服务。但我们也需要警惕算法背后隐藏的某些“陷阱”。“今天，新闻专业主义需要走出工业生产情境下的职业意识形态的范畴，成为浓缩并彰显民主的公共生活的‘元传播范本’之一部分，成为表达全社会文化价值体系、规范所有参与公共传播的人及其实践活动的范本。”[7]工业时代的印刷革命催生了新闻业的大发展，而进入强人工智能时代后，新闻业面临着又一个重要机遇。新闻专业主义的理想即便在人工智能成为大势所趋的时候依然具有人文主义的魅力。相信在“人机协同”这一模式的构建下，新闻伦理能够产生更大的约束力和规范力量，从而推动更加成熟的算法新闻时代的来临。

参考文献：

[1]吴锋.发达国家“算法新闻”的理论缘起、最新进展及行业影响[J].编辑之友，2018（5）：57.

[2]陆晔，潘忠党.成名的想象：中国社会转型过程中新闻从业者的专业主义话语建构[J].新闻学研究，2002（4）：46.

[3]马克斯·韦伯.经济与社会（第一卷）[M].上海：上海世纪出版集团，2010：114-116.

[4]颜炳罡.整合与重铸[M].北京：北京大学出版社，2012：196-198.

[5]马歇尔·麦克卢汉.理解媒介：论人的延伸[M].何道宽，译.北京：商务印书馆，2009：78.

[6]喻国明.为算法植入价值观[N].光明日报，2018-09-21.

[7]潘忠党，陆晔.走向公共：新闻专业主义再出发[J].国际新闻界，2017（10）：6.

（作者为上海社会科学院《社会科学报》编辑、记者）

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