人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。1956年，时任美国达特茅斯学院数学系助理教授的约翰·麦卡锡正式提出了“人工智能”的概念。62年来，不同学科的学者们对人工智能进行了大量研究，其概念也随之变化拓展。尽管目前中外学者对人工智能的概念尚未达成统一，但赋予机器以人类智力一直是人工智能努力的方向，人工智能正在成为国际竞争的新焦点和社会生产力的新引擎。
当前，人工智能技术使广电媒体进入到“智媒时代”， 广电媒体需要密切关注人工智能对传统新闻业态所带来的巨大冲击，及时建立与人工智能技术相匹配的新闻业务新范式，力求在人工智能时代重塑广电媒体新闻业态的核心竞争力。
一、人工智能对传统广电新闻业态的冲击与变革
人工智能的发展分为弱人工智能、强人工智能和超人工智能三个阶段。在弱人工智能阶段，机器基于基础性的算法模型，在文本、语音识别、视觉理解和自然语言处理方面具备了一定的反馈和处理能力，但机器并不真正拥有智能;在强人工智能阶段，机器能够推理和解决问题，甚至具有自我意识;在超人工智能阶段，机器则在所有领域都表现得比人类更为聪明。目前，人工智能的发展处于弱人工智能向强人工智能过渡的阶段，人工智能技术使广电媒体新闻业态在生产端、分发端和用户端发生了深刻变化。
(一)新闻生产端：从人力生产到机器生产
在传统的新闻生产中，新闻工作者往往依赖于受众的新闻爆料或特定的“线人”、组织而获得有价值的新闻线索。互联网的出现，在很大程度上改变了新闻工作者获取新闻线索和素材的方式。在常规的事实核查手段之外，人工智能为快速搜集和梳理互联网社交媒体上的可靠新闻线索提供了有效途径。
美联社News Whip公司2014年1月开始利用社交网络分类监测系统辅助报道决策，该公司通过算法分析能够预测79%的主要热点新闻，使记者高效地发现新闻线索，做出选题决策。路透社于2016年11月公布了其利用人工智能技术开发的新闻线索挖掘软件——“路透新闻追踪器”(ReutersNews Tracer)。这款软件的算法设计了40项指标，用以对社交媒体上发布的信息进行评分，当综合评分达到设定的阈值时，路透社的新闻记者就会考虑对其进行人工调查和报道。
如今，机器人完全可以胜任初级的重复性的新闻内容生产，自动化新闻在媒体行业的普及速度日益加快。
2009年，美国西北大学开发的StatsMonkey软件自动从网页中抓取大学棒球比赛的数据，12秒内就生成了一条简讯，这是世界上人工智能技术首次在新闻业态的应用。2014年，美联社开始使用写稿软件Wordsmith撰写公司季度财报文章，成为第一个采用人工智能写作的世界级新闻媒体。
在中国，机器人写作新闻已经不是新鲜事物。2015年，腾讯财经开发的写作机器人Dreamwriter开始撰写新闻稿件，稿件的发布时间与国家统计局公布的信息几乎没有时差。Dreamwriter还可针对不同目标用户，同时撰写“常规版”“民生版”“研判版”三种风格的新闻稿件。此后，国内各大媒体纷纷发布了自己的自动写稿机器人，如新华社的“快笔小新”、今日头条的“张小明”、南方都市报的“小南”等。
人工智能机器人所生产的自动化新闻不仅有文字和图片格式，也包括音视频格式。《今日美国报》使用Wibbitz人工智能软件来生成短视频。路透社开发的一款体育报道软件可以将NBA比赛图片生成幻灯片式的短视频，并自动生成三段式报道的音频解说。国内方面，科大讯飞可以实现用智能语音和文本分析技术制作有声读物，让机器人自动生成抑扬顿挫、带有特定说话人特色的语音;新华社于于2017年12月通过“媒体大脑”生成了中国第一条MGC视频新闻。
由于工作性质的复杂性和创造性，长期以来，新闻主播的工作一直很难被机器所替代。随着人工智能技术的飞速发展，AI主播已经悄然走向新闻节目的前台，改变着人们对于新闻主播的习惯性认知。
上海东方传媒集团与微软合作，于2015年12月推出了虚拟机器人主播“小冰”。作为历史上第一个专职的人工智能主播，“小冰”负责主持东方卫视《看东方》早新闻的天气播报板块。除了涉足电视，“小冰”也融入了广播节目。“小冰”可以自主生成新闻、评论、有声少儿读物，还可以写诗、唱歌，适合多种广播节目样态。黑龙江广播电视台在十九大报道中，将虚拟主播“小智”请进了演播室，实现了人类主播与机器虚拟主播的对话。
国外方面，日本放送协会(NHK)从2018年4月起开始在节目中引入人工智能主播Yomiko。Yomiko通过综合众多著名主播的阅读新闻稿件的录音，加上之前的对本地口音、地名、专有名词的录入，可以模拟真人主播的声音，流利地播报为它写好的新闻稿件。
(二)新闻分发端：从人工编辑、机器推荐到智能交互
进入到互联网时代，伴随移动互联网的兴起，新闻内容的生产者开始与新闻内容分发平台分离，新闻分发方式开始从人工编辑手动选取模式向机器基于用户画像智能推荐模式转变。
进入到人工智能时代，智媒体技术提供了更多内容抵达个体用户的方式，一对一智能交互的新闻分发方式日益成为主流。
全球最早推出“聊新闻”这一智能交互新闻分发方式的是美国大西洋月刊旗下的数字新闻网站Quartz。2016年2月，Quartz发布了当时罕见的互动式新闻阅读功能，全程通过对话交互的方式完成新闻推送。
国内出现“聊新闻”的模式略晚于国外：百度于2016年年底在“百度新闻”手机APP中推出了聊新闻功能。用户通过几轮聊新闻，“中美贸易战”的来龙去脉就基本呈现了出来。
(三)新闻用户端：从传统接收装置、智能手机到智能硬件
在人工智能、物联网、虚拟现实等新技术的推动下，广电媒体的用户硬件终端也在不断迭代升级当中，传统的收音机、电视机和手机等终端硬件逐渐被智能硬件所替代。
人工智能音箱是以智能语音技术为基础的智能硬件，经过多年的技术创新和产品化尝试，现已成为人工智能音频技术的入口级产品。
在美国市场，亚马逊的两款智能音箱Amazon Echo和Echo Dot占据了70%的份额。这两款产品都配备了亚马逊语音助手Alexa。苹果公司在2017年的全球开发者大会上发布了HomePod智能音箱。这款音箱拥有6个麦克风，用户可通过语音与它进行语音交互，了解最近的新闻、询问体育比赛结果等。
国内厂商于2017年6月起相继发布多款智能音箱，包括喜马拉雅FM的“小雅”，阿里的“天猫精灵X1”，小米的“小爱同学”，百度的“raven H”“小度在家”等。小米在2017年智能音箱发布会上，还与中央人民广播电台官方音频客户端“中国广播”达成战略合作关系。
长虹、暴风、小米、TCL、乐视、海尔、联想、微鲸等电视厂商相继发布人工智能电视，语音交互是各厂商主推的与用户互动交流的方式。
二、人工智能在广电新闻业态应用中存在的问题
尽管人工智能技术已经从新闻的生产端、分发端和用户端全面渗透至广电新闻业，但是在人工智能技术持续火热的背后，亟待理性客观地去梳理分析当前技术发展水平下，人工智能在广电新闻业态应用中所存在的问题。
(一)“人工智能”概念被过度消费
从现实情况来看，“人工智能”的概念存在被过度消费的现象，具体表现为过分夸大“人工智能”的作用和影响，如认为人工智能已经完全超过人类智能、机器将替代记者编辑主持人、动辄就给智能硬件冠以“人工智能”标签的观念和做法。
以人工智能电视为例，尽管业界都非常看好人工智能电视市场的前景，但我国在面部识别、体感识别、情感识别等其他更深入的人机交互方式上还处于探索阶段。即使在语音交互层面，目前的人工智能电视也面临着语音识别准确率受外界因素影响大、对自然语言的语义理解能力差等交互难题。
(二)人工智能新闻产生“信息茧房”效应
美国学者桑斯坦在《信息乌托邦——众人如何生产知识》一书中提出，在信息传播中，公众只注意自己选择的和使自己愉悦的信息，将自身桎梏于像蚕茧一般的“茧房”之中。用户从主动阅读变为被动接收，决定用户接收新闻的权利被转移给算法，长此以往，用户会逐渐失去多元化信息的接触机会，沉浸在自己爱好选择的环境之中，导致认知能力和判断能力的退化。
人工智能时代，广电媒体在“用户导向”的新闻生产和分发逻辑下，也会倾向于为用户生产和推送符合用户需求的音视频新闻。在人工智能技术尚未发展到可以真实、系统地洞察用户需求的情况下，这种专注于个性化的新闻生产与分发仍然无法摆脱“信息茧房”效应的困扰，由此造成公众应知而未知的新闻未能送达公众手中，广电媒体的大众公共信息服务功能会因此受到影响。
(三)人工智能新闻的算法隐藏偏见
算法是一组基于某种指定计算将输入数据转换为所需输出的编码的过程。2017年，皮尤研究中心推出的《算法时代》研究报告指出：“算法的客观中立仅仅是理想。创建算法的人即使尽量做到客观中立，也不可避免地受到自身成长环境、教育背景、知识结构和价值观的影响。”
广电媒体所生产的人工智能新闻，也不可避免地会受到算法偏见的影响。为减少算法偏见对人工智能新闻所带来的污染，广电媒体需要在算法设计之初，尽量保证算法的客观、公正与真实性，并与媒体所秉承的价值观保持一致。
(四)人工智能新闻欠缺新闻理性
新闻事实背后的真相以及对事实的深度解释，机器很难去捕捉和分析，在稿件生产过程中，机器不具有情感、道德和人文关怀精神。与人工智能相比，人类智能最大的优势在于根据复杂的社会情境对新闻事实作出判断和逻辑关系的推理，广电媒体新闻工作者所具有的新闻理性是机器人无法比拟的。
以舆论监督类新闻为例，机器人记者没有政治意识和大局意识，如果任由机器人主导新闻生产，将会降低公众对广电媒体的信任度，削弱新闻媒体的监督功能。
(五)人工智能新闻使公民面临隐私泄露、数据不当使用的风险
人工智能新闻的线索搜集、稿件撰写和精准分发都是建立在对海量用户的数据和分析基础之上的，是以让渡个人隐私为前提的。披着个性化服务的外衣对个人隐私的侵犯将是人工智能新闻面临的一个巨大困扰，甚至会成为一个重要的安全问题。
随着人工智能技术在新闻传播领域的渗透，基于用户数据的采集方式将更为隐蔽，范围也将不断扩大，用户容易失去对数据收集的知情权。广电媒体在为用户提供人工智能新闻的同时，也将面临侵犯公众隐私的风险。此外，数据开源虽然可以使信息增值，但同时也会面临数据被不当利用的风险。
三、人工智能时代广电媒体新闻业态的重塑
技术是推动传媒业不断发展的动力，新的传媒生产力的出现会对原有的传媒生产关系进行重构，同时也会为传媒的发展释放出巨大的成长空间。
(一)新闻生产：以人为主导的人机协同
在人工智能技术的发展过程中，人的主观能动性和创造性始终是第一位的，以人为主导的人机协同生产将是人工智能时代广电媒体新闻生产的主流趋势。
未来，新闻的生产者更加多元，用户对新闻质量的要求不是降低了而是更高了。广电媒体作为最有实力的新闻生产者，最终将回归专业的新闻生产者的定位。
“人机协同”的新闻生产方式便于人工智能和人类智能发挥各自优势，新闻产品的数量和质量将会大幅提升。
在新闻生产领域，广电媒体还要格外关注新型机器人新闻产品——“传感器新闻”。广电媒体可以通过摄像头、无人机、行车记录仪等智能传感器采集设备，自动监测发现新闻事件，自动生成数据新闻。
(二)新闻分发：新闻价值与用户偏好的算法协同
广电媒体所生产的人工智能新闻必须坚持“经济利益必须服从社会效益”的新闻价值取向，并且不断对人工智能新闻的分发算法进行改进。
在新闻分发算法构建阶段，广电新闻工作者要与算法工程师紧密沟通，将新闻舆论导向、新闻事件的社会效应等新闻价值理念融入算法的设计中，将新闻价值算法化和模型化。未来，由广电媒体推送至用户的新闻产品将兼顾到新闻价值与用户偏好，实现二者的协同分发。
(三)新闻终端：与人工智能软硬件商协同开发视听终端
人工智能时代，万物皆媒体，所有终端都可以成为新闻的入口。广电媒体应积极与人工智能软硬件商合作，提前布局人工智能视听终端，不可再固守频率、频道等既有垄断资源。
对于广播媒体，要积极抢占人工智能音箱入口。人工智能音箱的应用场景不仅局限于有人驾驶或无人驾驶的车载环境，在居家休闲场景也有广阔的空间。
对于电视媒体，人工智能电视具有成为智能家庭入口的优势。未来的人工智能电视将不仅是家庭智能媒体中心，还将是智能家庭管家，可以与家里的其他智能设备互联互通。
除此之外，VR/AR/MR设备、可穿戴设备也正在成为新闻传播的新型终端，广电媒体也应密切留意。
(四)媒体竞争力：数据资源与内容资源的协同
数据是新闻生产的新思维、新资源，人工智能技术的应用是以大数据资源和内容资源为基础的。未来媒体之间的竞争，在一定程度上表现为数据平台与数据采集、处理能力的竞争：谁掌握的数据资源多，谁就能在数据权力的博弈中占据优势;谁擅于利用数据并经营数据，谁就将享受数据驱动带来的红利。
相对于互联网企业，广电媒体在数据资源建设上具有天然劣势。广电媒体要充分利用现有的有线电视网络、IPTV网络，尽早建立数据维度丰富、数据接口可扩展的用户数据库;同时，积极与互联网企业合作，从互联网端导流沉淀广电用户数据。
(五)媒体组织架构：从科层制向扁平化管理机制演变
大胆预测，传统的频率、频道制将会在广电媒体内部逐渐消失，一个大型广电媒体将来可能会拥有成百上千的工作单元，这些工作单元将专注于为用户生产特定垂直细分领域的内容。
伴随着管理机制的变化，广电媒体内部还会建立基于人工智能传媒技术的新型内容统筹部门——人工智能总编室。单一型的技能或知识掌握者必将会让位于擅长理解、分析、应用和表述数据的复合型知识人才，只会对新闻素材进行复制、粘贴的媒体工作者将会被最早淘汰出新闻传播岗位。
(六)新闻失范：法律法规约束与公众监督的协同
针对人工智能新闻可能出现的新闻失范的问题，广电媒体应建议立法机构和行业管理部门尽早出台针对人工智能新闻的法律法规与规章制度，同时制定媒体内部的管理细则，明确人工智能新闻的内部问责机制。
除了法律法规和规章制度的约束，公众监督也是防止人工智能新闻失范的重要举措。公众是人工智能新闻的用户和潜在侵权对象。公众的积极监督与举报，对人工智能技术导致的新闻失范行为也会起到制约作用。
四、结语
人工智能技术与新闻的结合是不可逆转的趋势，是广电媒体不容错过的风口。苹果公司首席执行官蒂姆·库克对人工智能曾有一段令人深思的评价：“我并不担心机器人会像人一样思考，我担心人像机器一样思考。”风口之上的广电人应顺应时代需求和技术革新的变化，从个人、机构、技术、体制机制和法律层面积极应对，让人工智能技术成为新闻传播工作的得力助手，继续推动广电媒体新闻业蓬勃发展。
