張志安：人工智慧對新聞輿論及意識形態工作的影響

本文簡述了以算法為核心技術的人工智能，在新聞傳播行業中的應用現狀及發展趨勢，並分析了算法、人工智能給新聞輿論和意識形態工作帶來的機遇與挑戰。

在此基礎上，文章圍繞如何在人工智能時代做好新聞輿論與意識形態工作提出以下對策建議：推動主流媒體在移動客戶端等領域積極運用算法技術，跟上人工智能化的發展潮流；對新聞傳播人工智能化、算法推送的負面效應實施必要矯正；促進人工智能時代網絡輿論和意識形態治理研究。

近年來，以算法、機器學習等為核心技術的人工智能，在新聞生產與傳播領域的應用對新聞輿論和意識形態工作產生了一定的影響，也產生了不少爭議。比如2017年9月份人民網針對今日頭條為代表的算法推送導致的負面傳播效果，發表了一系列批評文章，今日頭條也通過增加人工編輯、強化內容審核、說明算法規則等方式來進行算法矯正和公開回應。

本文聚焦於新聞傳播行業中算法、人工智能的應用現狀及其趨勢，分析人工智能給新聞輿論和意識形態工作帶來的機遇與挑戰。在此基礎上，針對如何在人工智能時代做好新聞輿論與意識形態工作提出一些對策建議。

01

人工智能在新聞傳播領域的應用及趨勢

在新技術浪潮的影響下，人工智能已受到越來越多媒體和企業的推崇與採納，算法推薦、機器人寫作、個性化推薦、語音機器人等人工智能技術被日益頻繁地應用於新聞傳播領域的選題策劃、信息採集、內容生成和產品分發等環節，以職業媒體人為主體的傳統新聞生產正在逐漸進入多元行動主體參與、專業化與智能化並重的時代。

針對人工智能如何影響新聞業，有新聞學者和業者認為，人工智能既通過機器人寫作改造新聞內容的生產環節，又通過智能算法推薦改造內容分發環節1。我們認為，算法、人工智能在新聞傳播領域的應用，主要體現在以下方面：

（一）新聞內容的生產環節

作為人工智能的核心技術之一，機器學習通常包括監督式和無監督式兩種，新聞領域內運用的人工智能技術主要是前者。監督式學習主要輸入和輸出已知信息，把數據“喂”給算法後按照給定規則填充公式化的表達，繼而生成新聞報道2。

“機器人寫稿”一般就是採用監督式學習進行自動化新聞寫作的應用，主要運用程序算法，通過開放平臺的數據接口或授權，快速抓取、生成、發佈和推送垂直領域的動態消息。目前，“機器人寫稿”較早應用在證券新聞、賽事新聞、地震新聞等數據容易模板化的報道領域，主要由機構網站提供信息接口，由機器快速抓取而後生成並推送新聞3。

例如，2017年四川九寨溝發生7.0級地震，中國地震臺網的機器人僅用25秒時間就快速生成和推送了關於地震的快訊報道，其中包括了速報參數、震中地形、熱力人口、周邊村鎮/縣區、歷史地震、震中簡介、震中天氣等內容4，各新聞要素一應俱全。這種動態消息的生成和發佈，儘管只是融合新聞報道的前端環節，發揮的是快速播報、信息提醒作用，尚未涉及更多的深度信息或講故事層面，但再專業的記者也難以在半分鐘內完成這樣的快速編寫5。

可見，人工智能與新聞業的結合，首先主要解決的是新聞報道和推送的速度問題，帶來新聞傳播的新時效，並直接改變了突發事件報道的新聞生產流程6。

（二）新聞產品的呈現環節

人工智能還被應用於新聞產品的呈現環節，讓新聞的呈現方式更加智能化、互動化，由此提升用戶消費內容的交互體驗。《2017未來媒體報告》曾預言，未來的新聞是用來體驗的，而非僅僅用來閱讀7。隨著語音識別、語音處理技術的不斷成熟，中外互聯網公司近年來也推出了一系列“語聊機器人”產品，比如蘋果“Siri”、微軟“小冰”和百度“小度”等。

此外，一些媒體也將此應用到新聞報道領域，推出智能新聞機器人。如美國數字新聞網站Quartz旗下的移動新聞客戶端，其APP界面打開後就出現一個聊天窗口，會以聊天方式推薦新聞，如果用戶感興趣想知道更多詳情，可通過窗口下方的選項與APP進行互動和追問，這個過程中，不時還會穿插各種有趣的表情包。Quartz副總裁兼執行主編扎克•西沃德表示，“聊天式新聞大大提高了用戶粘度，用戶停留的時間變長了”8。

類似的技術運用，將新聞從過去以內容為主導的單向傳播變成了以技術為驅動的互動對話，把過去的“看新聞”、“讀新聞”變成了“問新聞”、“答新聞”

（三）新聞資訊的流通與消費環節

上述“機器人寫稿”和“語聊機器人”主要是人工智能技術對新聞內容生產和呈現環節的優化和改造，而資訊在終端的智能分發和個性化推薦則是人工智能技術對新聞流通與消費環節的變革10。

過去，無論是報紙版面還是門戶首頁，都主要由人工編輯根據新聞價值和媒體定位來篩選稿件，他們推薦什麼、讀者才能看到什麼，新聞的篩選和排列主要基於職業新聞工作者的價值判斷和人工編輯，且考慮更多的是大眾的普遍需求、內容的權威性和公共性，而非用戶的個人興趣。

如今，包括騰訊新聞、網易新聞等商業門戶網站的資訊客戶端，和今日頭條、一點資訊等聚合型資訊分發平臺，依託對每個用戶興趣的精準捕捉、需求極致化滿足的算法推薦機制而建立起了強大的傳播優勢。

有調查顯示，在新聞推薦資訊的精準性方面，2017年算法首次在用戶感知上超越新聞和社交推薦11。也就是說，相比於編輯的人工推薦和社交網絡的“協同過濾”，算法推薦在用戶個性需求精準化感知和極致化滿足上更有優勢。

今日頭條算法既根據用戶選擇的“頻道推薦”，又結合用戶瀏覽不同內容的行為記錄和時間場景，同時記錄用戶所在的地理位置等信息，比較精準的捕捉用戶對不同內容的個性需求，繼而向用戶推薦個性化、定製化的資訊，增強其使用粘度和閱讀時長。目前，基於智能算法為主導的內容篩選和分發機制，使今日頭條成為資訊聚合分發平臺領域的領先者。

越來越多的媒體平臺和資訊終端開始採納以“今日頭條”為代表的“算法+推薦”模式，即基於用戶閱讀新聞的傾向性和個性化偏好，通過算法為不同的用戶推送和呈現他們所感興趣的內容。讓內容主動“找到”對它感興趣的人，新型分發機制為內容與用戶間的匹配提供了新的傳播方式12。這種以用戶興趣為導向的智能化分發方式，導致了新聞資訊消費環節的革命性變化，其所產生的傳播效果乃至對傳媒生態的影響是全新而深刻的。

單純依託算法進行的內容推送和信息傳播，也引發了一些主流媒體的隱憂和部分用戶的反思。比如，過度推崇算法推薦的平臺可能存在一定程度上的價值觀偏差，算法推薦內容可能對用戶製造“信息繭房”、“過濾氣泡”等負面效應。儘管算法推薦新聞引發了不少爭議，但算法推薦對資訊分發效率的提升、對用戶個性需求的滿足，使其已經成為新聞分發的主導機制。

隨著人工智能在新聞傳播領域應用的普及和深化，以及物聯網興起或“萬物皆媒”時代的到來，從智能收集與編寫新聞，到智能推送與分發新聞，再到智能傳感器採集更廣闊類型的生產生活信息和發佈新聞，人工智能所帶來的生產流程和傳播機制變革，將在新聞傳播領域持續進行。

02

人工智能給新聞輿論與意識形態工作帶來的機遇與挑戰

作為新聞傳播行業中先進生產力的代表，人工智能對推動主流媒體和新興媒體的融合發展無疑是具有積極的促進作用。但如果從技術的政治社會屬性角度來看，先進的技術並不一定會完全造就積極的社會後果，尤其在注重社會效益的新聞輿論與意識形態工作領域。總體上，人工智能給新聞輿論與意識形態工作既帶來機遇，也帶來新的挑戰。

（一）人工智能對新聞輿論與意識形態工作帶來的機遇

人工智能可以提升主流資訊傳播的力度

01

推動傳統媒體與新興媒體融合發展，是需要用互聯網的思維方式來創新表達方式與技術形態的，而不僅僅是內容在渠道層面的從傳統介質向數字化介質平移。人工智能在新聞傳播領域上述幾個層面的應用表明，至少在新聞生產與傳播的形式上，它是極其具備互聯網基因的。

快速反饋、靈活交互、精準匹配與個性化服務，這些是確保主流媒體的內容始終具備先進傳播力的基石。比如，圍繞重大突發事件進行的新聞傳播，基於人工智能的技術優勢，能快速地生成報道、推送和分發，這樣可極大地提高“網絡闢謠、阻擊謠言、披露真相”的效率，從而避免因不實消息的傳播所導致的情緒割裂和意識形態激化等問題。

因此，人工智能可讓主流媒體的新聞輿論與意識形態工作在傳播形態上更具有互聯網屬性，包括更快速的信息採集與內容生成、更友好用戶體驗的內容呈現、更具個性化優勢的資訊分發，從而增強新聞輿論工作的感染力和傳播力。

人工智能可以提升主流資訊傳播的精度

02

人工智能的背後，是以大數據的收集、分析和處理作為其技術基礎的。在突發性事件或社會爭議性公共問題的討論中，不同的人群往往會形成不同價值傾向的觀點和訴求。基於大數據技術的成熟，運用人工智能的精準化推送，主流新聞的內容流通可以圍繞用戶畫像而變得更加的精準。也就是說，通過大數據分析和人工智能推送機制，主流媒體可針對關注公共議題的特定人群進行更加智能化、針對性的時政內容推送，從而提高輿論引導的針對性和精準性。

（二）人工智能對新聞輿論與意識形態工作造成的挑戰

1

新聞傳播領域內人工智能當下的應用場景更多還是感性化與實用性的，無法促進受眾公共意識的培育

當前，基於人工智能的信息推薦更多的是針對人的感性需求，信息消費主要立足於感官刺激或實用需求的滿足，而且往往是需求與供給的相互強化。這就很易造成新聞消費與網絡空間的過度娛樂化、碎片化，乃至低俗化，從而

此外，加上社交網絡傳播所產生的“回聲室”（echo chamber）效應，導致信息在封閉的小圈子中得到傳播，受眾對新聞內容的重要性判斷會有所偏差。比如，受眾會過度依賴於某類信息，或接觸到的信息會相對同質化，由此較難觀察到重大公共事務背後不同立場的觀點和信息。

實際上，算法技術的運用中既會考慮個性化特點，還會考慮相似人群的需求、信息消費的時空場景等因素。因此，經由算法推送導致的娛樂化、煽情化信息過剩的傳播效果，其責任主體並非由平臺設定的機制，而是由用戶行為、興趣和相似人群的需求特點所共同決定的。

2

人工智能的資訊推薦易造成“信息繭房”，加劇社群區隔，從而不利於主流意識形態的整合

基於人工智能的信息分發，以用戶的個性化需求為導向，只給他“他喜歡的”，甚至是隻給他“他願意聽的”，很容易形成導致人視野窄化和觀點極化的“信息繭房”，加重社會不同人群的心理區隔，從而在公共交往層面不利於不同社群的相互認知和相互理解，給主流意識形態的統合性引領工作帶來挑戰。

信息窄化容易造成用戶的認知偏狹，使其被情緒化的片面信息所影響，對整體社會和公共議題的判斷可能會有失平衡或理性。此外，還可能會逐漸降低用戶對公共議題的關注度，降低他們參與公共事務討論和行為的意願13。僅僅由機器或者由用戶自身決定信息的分發，既在實質上消解了傳統主流媒體的“把關人”功能，也將導致一部分受眾弱化了完整接收信息的能力。為此，一點資訊負責人認為，有價值的內容推送不能由機器發揮全部作用14。

3

人工智能對網絡內容建設、傳播格局的影響，將突出體現在平臺媒體優勢強化、主流媒體影響弱化方面

從內容建設的角度看，人工智能輔助生產新聞的數量將相對有限，而經由人工智能技術推送的新聞將更加偏向軟性化和娛樂化。由此，導致嚴肅新聞所獲得點擊量和到達率會受到客觀限制，這可能使得傳統主流媒體在融合轉型過程中，特別是針對移動端內容的生產和傳播，產生更加註重吸引眼球、強化點擊效果的內容偏好。

從傳播格局的角度看，平臺型媒體依託算法等人工智能技術，將形成更大的傳播優勢和盈利能力，傳統主流媒體由於缺乏技術、資本、盈利能力而面臨更加邊緣化和影響力弱化的風險。移動互聯網時代的本質是實現“所有人跟所有人之間的鏈接”，信息傳播的強勢入口必然是具有強社交屬性的，這方面，以微博、微信和今日頭條為代表的“社交+資訊”平臺比傳統主流媒體相對狹窄的“資訊”定位更加具有吸引力和用戶粘性。

4

人工智能對傳媒業生態和傳播效果的評價體系具有革命性影響，導致主流媒體面臨進一步被邊緣化的風險

由人工智能和算法塑造的傳播效果評價機制，總體上偏向於用戶主導、情感主導和興趣主導，從而導致嚴肅型內容不可能佔據評價體系上的優勢。因為傳統嚴肅型的主流新聞報道和正面宣傳其評價體系主要由領導批示、同行讚譽和專業獎項來構成，相對來說，傳播效果的評估是相對封閉的。而經由算法輔助而進行的傳播，內容的傳播效果往往可以通過精準的數據形式而被透明化呈現。

比如，按規定推送在“今日頭條”頭部位置的主流時政新聞，每天有多少人在點擊、多少人在評論，都是非常直觀顯示的。由此，針對宣傳效果的評價權和話語權會面臨透明化、數據化的風險，這實質上也會深層次影響主流媒體長期承擔的意識形態傳播主導權。

03

人工智能時代如何做好新聞輿論與意識形態工作

人工智能將深度地影響新聞業

基於新聞傳播領域中人工智能的應用情形及其給新聞輿論和意識形態工作所帶來的機遇與挑戰，本文圍繞如何在人工智能時代做好新聞輿論與意識形態工作，主要給出以下對策建議：

推動主流媒體跟上人工智能化的發展潮流01

人工智能是先進傳播力的代表，只有跟上技術潮流才能充分利用好技術給新聞輿論和意識形態工作帶來的新的機遇。所以，要通過政策或資金扶持的方式，強化主流媒體對人工智能技術的採納應用，重點扶持人民網、新華社客戶端、封面傳媒、澎湃新聞等中央和地方主流客戶端的技術升級，提升它們的智能化水平，從而切實提升主流媒體內容生產、智能分發的技術水平和競爭優勢。

這方面，今日頭條採取的向主流媒體新聞客戶端輸出算法和部分數據支撐的做法，可以有所鼓勵。相關的技術合作，可以幫助區域化的主流媒體更精準的掌握本地用戶需求、更智能的推送個性化內容、更有針對性的進行輿論引導。

針對新聞傳播智能化的負面效果進行必要矯正02

鑑於資訊傳播的人工智能化存在弱化公共性、降低嚴肅內容傳播優勢、加劇社群區隔等負面效果，有必要採取行政手段對商業網站的智能分發和算法推送機制進行適當引導，推動其形成理性把關意識、承擔更大的社會責任，更好把握用戶個性需求和優質內容推送、算法推薦和人工編輯的平衡關係。

具體對策上可採用以下做法：①對優質的正面宣傳作品和報道，進行優先推薦，在頻道設置、內容推送方面強化“優先權”；②嚴格審核過度煽情的不良內容，對發佈導向存在長期偏差的自媒體賬號進行關閉處理，從源頭上減少負面信息的供應量；③在算法推送的規則之外更加強化人工編輯的作用和價值，尤其針對“兩會”新聞等重大主題策劃進行的宣傳報道，要藉助多種技術手段的輔助，實現更大範圍、更強效果的傳播。

探索人工智能時代網絡輿論和網絡意識形態治理研究03

新聞輿論與意識形態工作離不開學術研究的科學指導與理性支撐，要充分利用人工智能技術和大數據分析方法，建立更加高效、科學、精準的綜合輿情研判和分析體系，尤其是優化研究網民情緒、態度、歸因邏輯和行為預測的方法論。此外，鼓勵採用跨學科方法實現科研的文理交叉，運用“輿情仿真”等系統建立人工模擬社會系統，從而強化輿情預判和風險預警水平，提高網絡意識形態引導的能力。

當然，在人工智能時代做好新聞輿論與意識形態工作，既需要在線上基於先進傳播技術的支撐來實現主流意識形態的傳播與引領，更要在線下做好矛盾化解、利益協調與社會公平正義維護等相關工作。

註釋：

1馮怡：《從機器人小冰看人工智能+新聞的創新探索》，《中國記者》，2017年第6期：第48~50頁。

2仇筠茜、陳昌鳳：《黑箱：人工智能技術與新聞生產格局嬗變》，《新聞界》，2017年第1期：第28~34頁。

3張志安、劉傑：《人工智能與新聞業：技術驅動與價值反思》，《新聞與寫作》，2017年第11期：第5~9頁。

4中國地震臺網：《四川阿壩州九寨溝縣發生7.0級地震》，載

http://mp.weixin.qq.com/s/qHf2ln1sFwftkZyOyZ8yRA，2017年08月08日。

5張志安、劉傑：《人工智能與新聞業：技術驅動與價值反思》，《新聞與寫作》，2017年第11期：第5~9頁。

6同上。

7李釗：《人工智能先驅預測未來媒體十大趨勢》，《科技日報》，2016年10月27日：第001版。

8刺蝟公社：《在人工智能和新聞的結合上，國外媒體已經飛起來了？》，載http://mp.weixin.qq.com/s/pwAkf9-VLNoKLOpwEMIIvg，2016年12月06日。

9張志安、劉傑：《人工智能與新聞業：技術驅動與價值反思》，《新聞與寫作》，2017年第11期：第5~9頁。

10同上。

11企鵝智酷：《中國新媒體趨勢報告2017：通向媒體新星球的未來地圖》，載https://xw.qq.com/cmsid/20171116A0AB6200，2017年11月16日。

12張志安、劉傑：《人工智能與新聞業：技術驅動與價值反思》，《新聞與寫作》，2017年第11期：第5~9頁。

13張志安、李靄瑩：《2017年中國新聞業年度發展報告》，《新聞界》，2018年1月：第4-12頁。

14《解讀：一點資訊為何能率先拿到“新聞牌照”》，傳媒大觀察，2017年11月1日。

15張志安、李靄瑩：《2017年中國新聞業年度發展報告》，《新聞界》，2018年1月：第4-12頁。

注：此文首發於《學術前沿》（2018年4月下：96-101頁），作者：張志安，《人工智能對新聞輿論及意識形態工作的影響》。

（中山大學傳播與設計學院博士生湯敏對本文有貢獻）

張志安：中山大學傳播與設計學院院長、教授，復旦大學信息與傳播研究中心、武漢大學媒體發展研究中心研究員。研究方向：當代中國新聞業、新聞社會學、大數據與互聯網治理。

閱讀更多 全球芝士 的文章

關鍵字: 輿論 人工智能 大數據