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一種對於傳媒未來技術創新邏輯的探析喻國明 姚飛[1]以互聯網為代表的新傳播革命正在重構我們的世界，新技術引發全新的社會形態，構建全新的社會關係，為新聞傳播媒介的發展與創新提出了一系列全新的要求，傳統的理論和實踐範式難以解決新技術帶來的一系列新業態、新機制和新邏輯，發展和運作範式的改革便成為當下傳媒發展的當務之急。一、人工智慧技術的加盟為傳播領域的信息超載提供了新的技術解決範式近年來，人工智慧應用於新聞實踐的趨勢越來越明顯，2014年美聯社使用撰稿軟體Wordsmith平台撰寫財報文章，2015年騰訊啟用自動化新聞寫作機器人Dreamwriter，新華社推出自動寫稿軟體「快筆小新」。業內人士普遍關心的問題在於，人工智慧在傳媒行業的發展呈現何種態勢？機器新聞寫作有哪些優勢和不足？ 誠然，人工智慧的發展正呈現出一種加速發展的態勢。人工智慧的概念在上世紀60年代以前便提出，但真正形成一些規範化的概念和理論是60年代，並形成了一陣小高潮。但由於當時的計算機技術的限制，隨後的一段時間它只是停留在人們幻想中或童話層面的產物，很難提高到產業級別乃至社會級別的層面。隨著互聯網技術和數字化技術的出現和發展，計算性能越來越好，人們又重新點燃了對人工智慧的熱情。實際上，今天是個人被激活的年代，可被整合利用的社會要素要比過去任何時代都更為豐富，而且人的主觀能動性被極大地調動。社會在進行管理和資源配置時所要處理的信息量有了巨大的提升，光靠傳統的人力思維去管理是行不通的。封建時代和資本主義時代的不同在於，一個是要用高度的集權來管理，一個是鼓勵扁平化的管理。這是信息超載后對管理規範和管理範式所提出的新要求，而現在又到了一個新的超載時代，這種信息超載需要新的技術支持，也需要為人們制定新的遊戲規則。從機器的角度來說，這就要求有更高效的信息處理模式和解讀信息、應用信息的新方式，這一定是和人工智慧聯繫在一起的。新聞傳播領域的人工智慧和兩方面因素相關，一個是內容生產，一個是信息通路。從信息通路和信息導引的角度來看，人工智慧已經成為傳播領域精確制導的關鍵資源、成為傳播產品的標準配置。在當前個性化、分眾化消費的時代，如果產品還停留在不問目標的普遍「撒網」、目標對象不明晰的水平上，那該產品的價值實現相對就會比較低。內容配置基於用戶洞察的數據會成為特殊的信息通路，使合適的資訊和合適的人在合適的場景彼此之間形成耦合，這就是人工智慧時代「信息通路」的功能體現。現在的大數據的使用其實是和人工智慧的信息處理方式聯繫在一起的，它會成為用戶洞察、效果評估和內容渠道構建的關鍵。當前任何一種基於現代化模式的生產都應該有智能化處理的數據與之搭配，如此一來，才能達到條條大路通羅馬的效果，而這恰恰是「今日頭條」為何能夠為3億5千萬用戶提供個性化資訊的原因所在。反觀人民日報的「中央廚房」，其實它還停留在傳統的內容生產層面，即使有所謂的規模效應，它也無法為3億5千萬的用戶提供個性化的資訊。當前的用戶洞察和演算法還不夠聰明，還停留在基於用戶行為數據的層面，實際上真正好的演算法是依靠關係數據才能真正解決對於用戶需求的「洞察」。因此，從這個意義上說，如果「今日頭條」處理自己採集到的用戶的行為數據外，如果能同時獲得微信、微博等社交軟體的數據，了解到用戶平時是和哪些人打交道，打交道的頻次如何、打交道的品質如何，人們的社會交往的「圈子」是什麼樣的。傳媒企業就可以基於同一圈子的用戶對同一類信息的普遍性的需求來探測該圈子的用戶的基本信息與話題需求。未來「聰明的演算法」可以基於你所處的不同圈子的關聯計算出該圈子裡的人關注某一話題信息的強度，強度達到一定閾值后，系統就會自動向你推送相應的信息資訊，這就是基於關係的用戶洞察。人作為一種關係性的動物，就是通過關係來劃定其社會半徑和行動空間的。對用戶關係的把握，其實就是在一定程度上把握了用戶交往和社會實踐的需求。這樣的計算能較為全面地把握住用戶需求的基本面和重點，但這種計算目前最大的問題在於資源的獲得必須有賴於關係數據資源的開放，而目前關係數據資源的開放是個難以解決的大問題。今日頭條作為一個演算法型的媒體平台，但它卻無法拿到微信、微博和淘寶等用戶基礎龐大平台的關係數據。解決當前這一困局有兩種可能性，一是未來大數據行業普遍意識到掌握單一數據不如數據共享公用所帶來的信息增值對於各方的價值更大而有規則地開放彼此的數據。如此一來各家大數據公司就有可能基於這一既定的規則互相開放並複合使用彼此的數據。這些規則的制定並不難，關鍵是看各方有沒有開放合作的意願。事實上現在各方已經開始意識到了彼此合作的重要性，如何邁出第一步是一個關鍵。二是資本市場簡單粗暴的收購併購，比如今日頭條被騰訊收購或者兩家公司合股成為一家公司，這樣一來雙方都能獲得更多的關係數據。這種關係數據的獲得對於企業演算法的優化的價值是非常明顯的。當前各家媒體公司在用戶洞察方面的數據演算法還存在缺陷，但這並不是計算性平台致命的缺陷，只是該演算法目前還不夠好、不夠完善，有待進一步的提升、進一步的智能化。因此人工智慧和大數據的結合將會成為2017年科技行業發展的一個現象級趨勢。有人說，2017年自動學習會成為一種通用技術。智能化的一個基礎性的技術手段就是讓機器按照人設定的規矩和格局來運行。假定我們要定義「生氣」這一詞語，通過海量的調查后將「憤怒」、「仇人」等出現頻率較高的詞語定義為「生氣」的關聯詞語，並根據這一邏輯去解讀文本，判斷該文本在多大程度上有「生氣」的情緒。這種手法就是語義的定義標籤，如果用人工識別的方式會非常的繁雜，但如果用計算學習的方式來運行就會相對簡單。在對成千上萬的文本進行處理的機器人學習過程中，難免會出現一些異常，我們要做的就是根據出現的異常對機器人學習進行修正，不斷的完善。另外，相對於前面我們所談到的如何了解用戶的需求、如何實現精確推送和用戶關聯，機器新聞寫作更聚焦於內容生產。內容生產這一領域明年會出現更多的機器新聞寫作風格化的嘗試。早期的機器新聞寫作給人的感覺是機械的，缺乏人性的風格、沒有情感和溫度。其實在大數據的支持下，機器可以根據大量的文本閱讀和文本結構的分析來對「風格」進行定義，從而形成特定的風格，比如用年齡來劃分風格。一旦機器讀取了足夠的數據，它就能意識到某一年齡段的表達風格，甚至掌握男性和女性、嚴肅人群和八卦人群之間表達風格的差異。這種機器新聞寫作的風格只要在大數據文本讀取的數量達到一定額度后便會形成。基於這種特殊的表達風格，機器新聞寫作輸出的文本就不會像以往那般機械、那般冷冰冰。這種表達風格就會呈現出明顯的人類的風格，事實上這在美國已經出現。未來市場上的機器人新聞寫作使用範圍會越來越廣，寫作風格會越來越具有人情味。如此一來，未來機器新聞寫作就會有所進步，不會再讓人感覺機械化和金屬感，而是越來越有人的溫度。我相信這是一個大趨勢，而且機器新聞寫作將跳出短訊的限制，更多地運用到長篇文章和「有特定立場」的評論。機器學習是人工智慧的第一項普及化技術。一些簡單重複、數量龐雜的工作可以用人工智慧中的機器學習的方式來替代，減輕人信息加工的負擔。根據現階段技術發展的邏輯，我們有理由預計，2017年用於數據處理的人工智慧技術將會有一些重大突破。現在對基於用戶洞察和基於數據找尋信息傳播的路徑這一塊的要求越來越高，這是傳播績效最基本的要求。而要開發非共性的「利基市場」、開發分眾化的「長尾市場」，一定要有相關的數據作為路徑導引和技術支撐。因此明年在這一領域會有比較大的提升。用戶洞察、數據路徑輔之以機器學習，會成為傳媒業普遍使用的人工智慧的一種方式。在人際交互方面，人工智慧也能幫助人去採集必要的相關資訊。《環球時報》的總編胡錫進就某一爭議性話題撰寫社論前，他通常會從其專家庫中挑選左右各派的幾位專家，在聽取他們的意見后才下筆撰稿。這種傳統工業化流程的社論撰稿模式其實是可以藉助人工智慧來完成。人工智慧能判斷出眾多專家的立場和政治標籤，通過綜合各派專家觀點，如此一來在撰寫評論時，話語空間和結構性把握相對來說會更加到位、更有把握。這就是人機如何互動的具體應用。其實有些東西對人來說是困難的，但對機器來說是簡單的。只要符合一定的規則，進行重複性的檢索和採集對機器來說是再簡單不過了。相反，如果我們要從跨界的角度來找到兩者的關聯，機器卻很難做出一些超越其界限的評判，因為機器是在人制定的規則範圍內運行的。李世石和Alpha Go在圍棋對決中贏了一局恰恰是因為李世石下了一招很陌生的棋，但這步棋卻超出了Alpha Go的認知範圍，從而導致Alpha Go在後面的應對中顯得很業餘。現在機器對於規範性的文本可以進行很高效的處理，但一旦規則變了機器就跟不上，這時候就需要人的幫助。因此人是跨界的實現者和設計者，人知道如何實現不同資源的調度和「混搭」，而機器卻很難實現這種「混搭」。這其實是未來一段時間內人和機器之間最大的不同。人有天生的直覺和跨界的通感能力，現階段的機器還沒有這類跨界與通感能力。我們可以通過直覺和頓悟去把握一個人、一種事態的感覺，但機器卻無法理解和模仿這種行為。人工智慧在未來的傳播生產中直接輸出新聞文本和輔助新聞寫作方面都會起到極大的作用。以機器翻譯為例，現在的軟體翻譯越來越智能化、精準度越來越高，這就是在海量文本認讀的大數據條件下所形成的「能力」。如果按照過去喬姆斯基所建立的語言轉換的規則來運行，機器是永遠做不好的。因為人的表達是有著千差萬別的情境性的。理論規則只能說明一個大的邏輯路徑，按照這種規則和邏輯去進行不同語言的轉換，永遠處理不好其表達的細節問題表情達意的關鍵，有的時候，「差之毫厘謬以千里」正是語言轉換的一般現實。因此，如果按照類似於喬姆斯基的語言規則來做語言翻譯的話，你會發現這是一條不歸路。我們是很難窮盡語言的豐富性的。因此，當前人工智慧要通過海量的文本閱讀，在文本閱讀當中去抓取語言表達的辭彙之間的相關性特徵和規律。這就是為什麼現在機器翻譯越來越人性化、口語化的原因所在。這其實是現在的大數據處理和過去的小數據處理之間巨大的不同。過去機器的計算量決定了它只能處理很少的數據，「千年蟲」的產生就是在這樣的背景下產生的。以後人工智慧依靠高效的并行計算可以達到生物級別的理解。三、傳媒機構在使用人工智慧進行寫作、傳送和資訊配置時必須承擔起相應的責任，以維持社會保持平衡中庸的姿態健康發展。其實，人工智慧有兩種掌握方式：機構掌握和個人掌握。目前，人工智慧的成果、手段和技術更多是掌握在機構手裡，比如百度、新華社等。現階段人工智慧的使用其實是需要大量的人力物力的投入，個人還無法達到相應的要求。機構在使用人工智慧進行寫作、傳輸和資源配置時必須要清楚人工智慧可以做什麼，不能做什麼，機構必須要擔當這種責任。社會是多元、複雜的，平衡中庸是這個社會健康發展的永恆之道。因此當機構掌握這些人工智慧技術時，社會對機構的要求就會相對更高。當人工智慧技術向下滲透到普通人都可以掌握時，普通人也可以利用人工智慧進行資源的調動和內容的生產。那時就需要更多的專業工作者去平衡內容的結構，而非生產內容。概言之，就是對內容的表達邊界、開放和匯總提供更多的平衡機制。今天「今日頭條」平台已經不是在生產內容，而是在配置內容。未來的專業工作者的能力表現並不在於他能寫什麼、他能表達什麼，而是對社會信息的表達和配置有更強的平衡能力、更多元的制衡機制。這應該是未來專業工作者價值所在。過去傳統的專業主義追求的是為弱勢群體說話，未來則是為弱勢一方提供信息的支撐、保障和資源支持，使弱勢一方不再弱勢，各方力量相對均衡。新華社過去提供的是文字、圖片和視頻的支持，現在也開始提供數據的服務。換句話說，隨著技術的進步，機構提供的服務、資源手段和產品形式各不相同。過去我們是通過自己傳播、自我發言，未來的表現形式可能有更多數據的支持、資源的調度。這也是專業工作者未來的工作手段。順便指出，現在學界和業界興起了人工智慧的討論熱潮，但目前的人工智慧還停留在比較低維的階段。按照科學家的推斷，現在的人工智慧只能達到三歲小孩的智力水平。前不久媒體陸續報道出一些機器人傷人的新聞事件，引起了小範圍的恐慌。機器人主動傷人是一件很可怕的事情，但迄今為止發生的所有機器人傷人事件都是因為程序的錯亂。因此，現在談機器人擁有獨立意識還為時尚早。對於人工智慧發展的焦慮，其實從學術的角度來看這種憂慮有必要的。作為研究者事先要做好預判，當這個時代真正到來時我們就能通過預防就 可以使負面影響降到最低。30年前我們還說社會主義社會不會出現英國霧都、日本水俁病這種情況，但反觀今天霧霾等環境污染確實出現了，其實只要我們對工業化的發展有清楚的認識，對工業化有所防範的話我們付出的代價會低很多。其實研究前置是沒有錯的，但這種研究前置沒必要對公眾進行大肆宣傳，引起老百姓的恐慌。在可預見的未來，認知智能和情感智能是尚無迅速到來的可能，因此它暫時就沒有必要成為一個社會性的話題。現階段它更應該是一個學術性話題。學術界應該對這一問題給予更多的關注，但在大眾傳播中不要過度的渲染。只有當認知智能、情感智能逐漸發展成為一種現實時，我們才需要在全社會層面進行宣傳，我覺得現在還遠遠沒到動員全社會進行防範的階段。當然，現階段一些人工智慧所造成的負面影響我們是可以適當防範的，比如當下智能推送所造成的「信息繭房」的負面效果，但類似於「人工智慧超過人類智慧」、「人工智慧何時戰勝人類」這種超前的言論其實只是一個純粹邏輯的問題，還不是一個現實的問題。 四、人工智慧孵化下的VR技術的出現並不會對新聞生產傳播模式產生顛覆式的改變，它只是在原有的空間聚合型表達的基礎上增添了一種時間進程型表達，以使人們對現實的把握更為全面客觀。相比圖片、視頻等載體，VR技術所提供的沉浸式體驗往往會給受眾帶來全新的感知，從而達到意想不到的傳播效果。但基於對VR技術邏輯的把握，我們認為VR新聞不會對新聞生產模式產生顛覆式的改變。須知，任何一種新的新聞表達方式只是使得人們看待世界的角度和方式更豐富一些，多了一些認識的窗口。VR的創新在於它表達事物的方式。過去任何一種事物表達方式都是空間聚合型的，從空間的角度來聚合事實。而VR表達是一種時間上的進程式表現，它可以用時間線來呈現內容。VR使人看待事物的角度有了時間和空間兩種不同的維度，這就使人對現實的把握更全面、多樣。VR是一種將現實和想象無縫連接的技術。過去人們的壞情緒只能發泄在現實平台上，現在有了VR技術人們也能發泄到虛擬平台上。如此一來，人們的壞情緒得到了有效的釋放，同時又不會對現實世界造成傷害。在現實生活中，我們發泄情緒可能得通過罷工遊行、罵人動粗等一些越規行為來釋放，但在虛擬平台上我們肆意折騰一下也不會造成太大傷害。人們可以在虛擬空間中享受新的社交方式和生活體驗，其中產生的價值是無可估量的。當然這種價值未必完全覆蓋其它媒介的價值，它只是為人們增加了一個維度。與此同時，我們也要注意處理彼此之間的結構合理化和功能銜接的問題，而不至於使某一端形成對人們生活的過度佔用。我們做腦電實驗時會發現人們看印刷媒介產品和電子媒體產品形成的腦機制反應的部位和強度是不一樣的。儘管如今印刷產品的地位逐漸被人們遺忘，但以後人們可能為了腦保健而保持閱讀適當的印刷讀本，這對腦功能的協調是大有裨益的。必須指出，VR本身會有更多的臨場感、更多身臨其境的刺激。過去人們很少有機會在第一現場出現，更不用說頻繁地出現了。人一生當中可能沒多少機會遇上山崩地裂等重大災難事故。但VR技術卻能帶你無數次出現在泥石流爆發、火山噴發等災難現場，以及遊行示威、暴力衝突及戰爭的第一現場。VR的確會使人更多地接觸到第一現場，但這同時也會增加人的信息壓力。因為信息超載會造成信息污染，但其實人也是可以自我控制的。VR最大的好處是不僅能讓人有臨場感，還能讓人跳出場景的限制，有了上帝視角。多個視角事實上能平衡人們臨場感覺的刺激性，一旦跳出現場人們就會意識到這種身臨其境其實只是技術帶給我們的壓力。VR在提出一個難題時也會給人提供解決的辦法，這就好比人們第一次看禁書會很刺激，但看多了就會產生疲勞感、產生生物本能的保護。未來我們或許需要對人們使用VR技術進入刺激性現場的次數進行某種限制，以達到保護人的效果。當然，這只是我們的一種簡單臆測，應該會出現更為巧妙的方式，但未來自我控制的規避機制應該是會建立起來的。[1]喻國明：教育部長江學者特聘教授，北京師範大學新聞傳播學院執行院長，人民大學新聞與社會發展研究中心主任；馬思源：北京師範大學新聞傳播學院2016級碩士生。【冬粉福利】歡迎加入喻國明教授冬粉交流群一、加群步驟：mengmeinm）實名標註身份（姓名+供職單位/就讀學校+職位/就讀專業）。②在自己的微信朋友圈分享公眾號「喻國明」中近期發布最新文章，並將朋友圈截圖發給盟妹；文章分享朋友圈時不要分組。二、本群群規①進群后修改群名片，格式為：姓名+供職單位/就讀學校+職位/就讀專業。②喻國明教授本尊在群中，小夥伴們可以和喻老師探討問題、交流思想，不能發硬廣。③盟妹會在群里發布喻國明教授公眾號推送的最新文章、講座和活動預告，本群小夥伴請在自己的朋友圈分享喻老師公眾號所有的最新文章④禁止發布黃賭毒邪教恐怖主義等違法違規信息。⑤不能私自拉人進群。⑥本群為喻老師個人強關係冬粉群，人數有限，「優勝劣汰」在所難免，請群友遵守群規，珍惜機會。PS：真愛粉還有機會獲得與喻老師線下見面侃大山、參加喻老師出席/主持的活動，甚至共進晚餐等額外福利哦。