人工智慧編寫審新聞，你能分清麼？資訊傳播各個環節都有人工智慧

作者 網眼大觀君

近日有消息說， 騰訊準備推出一款智慧資訊APP——新聞超秘， 發佈的所有新聞都由機器人撰寫。 所說， 正處於內測階段的“新聞超秘”是這樣工作的：在全網範圍內搜索新聞內容， 機器人按一定的分類篩選整合新聞簡報， 最後通過語音交互將新聞發送給用戶。

人工智慧在新聞資訊傳播中的應用不自今日始， 近年來一直在新聞資訊傳播的各個環節試用、使用， 並且在已經取得了可喜的成績。

今年3月全國兩會報導， 中國的多家傳統媒體就在人工智慧應用上進行了嘗試。 人民日報中央廚房“請”來了實體機器人“小融”和虛擬機器人“小端”。 兩會期間， “小融”在中央廚房大廳充當導覽、互動小助手；“小端”則在人民日報用戶端上回答網友問題。 新華社的實體機器人“愛思”參與兩會採訪， 其活動在網站、用戶端等平臺上以短視頻形式播出；虛擬機器人“小新”則在用戶端上回答網友的問題。

光明日報的虛擬機器人“小明”在用戶端實現了語音互答， 網友上傳代表委員照片， 機器人識別後能顯示出代表委員多方面的資訊。 深圳特區報將實體機器人“讀特”派到報社設於北京的演播室和廣東省代表團駐地。 浙江衛視的實體機器人“小聰”作為機器人嘉賓主持， 可與主持人親密互動。 廣州日報的虛擬機器人“阿同”“阿樂”參與兩會報導， 小帥哥“阿同”能分析政府工作報告， 實現機器人寫稿；倩妹“阿樂”則可耐心回答網友有關兩會知識方面的問題。 此外， 還有河南廣電“飛象V仔”實體機器人、人民網—阿裡雲ET虛擬機器人、香港大公文匯傳媒集團的實體機器人“小寶”、南方都市報的虛擬機器人“小南”等參與了全國兩會報導。

主持人與機器人共同報導兩會新聞

人類歷史上， 先進的資訊技術總是首先應用於傳播業的， 紙張、印刷術， 電話、電報、廣播、電視技術都是如此。 人工智慧當然也不例外。

新聞資訊， 從資訊產生的起點到受眾獲得這一資訊，

有一個較長的傳遞過程——這個傳播鏈條可分為五個環節：資訊採集、資訊加工、資訊傳播、資訊顯示、資訊接收。 作為一個行業， 新聞資訊從起點到終點， 都需要經過這麼幾個環節。 作為人的個體， 獲取資訊、獲得知識， 所見即所得， 無需這麼多環節， 不過這是人的認知過程， 不是新聞傳播事業！

資訊採集環節：此環節的人工智慧應用可以是機器人採訪。 在今年全國兩會上， 新華社的“愛思”、今日頭條的“小明”（xiaomingbot）、華盛頓郵報的Heliograf、紐約時報BlossomBot、路透社的Open Calais、美聯社的Wordsmith、英國衛報的#Open001等等都具有快速寫稿的能力。 騰訊“夢筆”機器人在裡約奧運會期間， 16天撰文了36萬字新聞。

VR/AR也是資訊加工環節中人工智慧的應用。

編輯過程也會用到人工智慧，

標題製作及內容摘要， 機器可起輔助作用；原創與否、是否首發及搶佔第一落點， 機器均可輔助編輯；機器校檢稿件、機器審核稿件也將被大量應用。 現在的各個自媒體平臺， 基本上都是人工智慧在審核稿件、推薦閱讀。

利用大資料技術和人工智慧， 提升用戶體驗， 通過分析流覽人數、跳出率、跳出節點、用戶評論， 甚至情緒波動、情感變化、腦電圖曲線等等資料， 獲得使用者（讀者、聽眾、觀眾）對新聞內容、表達方式、版面安排等等的認可度、接受度、喜好度等， 用戶點贊、踩、轉發等行為， 從而調整內容、版面、推送時間和推送方式（這屬於資訊傳播環節）， 可使用戶得到更好的體驗。

資訊傳播環節：智慧分發、個性化推薦， 這是人工智慧在新聞資訊傳播環節最常見的應用， 當然現在還比較初級，準確度有待提高。智慧分發，需要根據盡可能多的資料，利用各種演算法向受眾分發或推薦新聞。網站或APP的個性化版面拼排，需要人工智慧去完成。傳統媒體或網站不可能辦出適應1000個人個性化需要的1000份報紙或1000個網站版面，而人工智慧面對不同的受眾卻可以拼排出千萬個不同的版面來。

直播新聞以及全景式直播（從不同角度、不同方位直播一起事件），將越來越智慧化；各種智慧化感知使用者的場景的資訊服務，如追身的新聞與資訊推送、地理位置新聞推送、地理位置資訊服務，等等，都要通過人工智慧實現。

資訊顯示環節：資訊顯示環節的人工智慧應用也有很多。將文字新聞轉換成聲音，便於聽新聞；將音訊、視頻新聞轉移成文字，便於閱讀或檢索，這都是通過人工智慧來實現的。情景化新聞，如VR/AR新聞，加工完成後，要通過顯示呈現於受眾面前；真人虛擬視像，也需智慧顯示呈現給受眾。

資訊顯示端人工智慧的應用很多，語音播報、機器與人的互動對答、智慧搜索等等，都是。前面提到的今年全國兩會報導的人工智慧應用，如人民日報的“小融”“小端”，新華社的“小新”、光明日報的“小明”、廣州日報的“阿樂”、南方都市報的“小南”等等，都屬此類。

資訊顯示的多端化，汽車將成為極為重要的終端，穿戴設備正在成為新終端，所有電器都會成為終端。多屏多端的智慧連通與智慧記憶呈現，正在走向成熟和完善。

資訊顯示端的人工智慧應用，前景廣闊。智慧搜索有長足進步之後，與高精度翻譯軟體、文字聲音轉換軟體結合應用，將大大改變現有的資訊檢索與獲取方式，節省大量時間。

資訊接收環節：也許可以說，到目前為止，資訊接收環節是人工智慧應用最少的一個環節。對於人類來說，所有資訊仍然主要需通過眼、耳、腦來接收，資訊形式仍然主要是文字、圖片、聲音、視像。鼻子，雖然可以聞知，皮膚，雖然有觸覺，但通過它們獲取的資訊少而又少。從用戶——人的角度檢視，目前還沒有智慧獲取資訊的應用，不過，智慧手機、智慧電視、智慧穿戴設備，以及良好的使用者體驗，已經大大改善了人類接收資訊的條件，優化了接收資訊的環境。

不過，最近有報導說，腦電波與電腦對接的“腦機對接”研究有新進展，未來8至10年有可能通過腦電波與電腦進行資訊交換。如果此項技術獲得突破，資訊接收環節的人工智慧應用將拓展出一片蔚藍。

前面是從新聞資訊傳播的五個環節來分析人工智慧在新聞資訊傳播中的應用，還有一種分類方法，將人工智慧在新聞資訊傳播中的應用分為兩類：智慧新聞生產、智慧新聞閱聽。智慧新聞生產，包括新聞資訊採集、新聞資訊加工環節的人工智慧應用；智慧新聞閱聽，則包括新聞資訊傳播、顯示、接收環節的應用。

當然現在還比較初級，準確度有待提高。智慧分發，需要根據盡可能多的資料，利用各種演算法向受眾分發或推薦新聞。網站或APP的個性化版面拼排，需要人工智慧去完成。傳統媒體或網站不可能辦出適應1000個人個性化需要的1000份報紙或1000個網站版面，而人工智慧面對不同的受眾卻可以拼排出千萬個不同的版面來。

直播新聞以及全景式直播（從不同角度、不同方位直播一起事件），將越來越智慧化；各種智慧化感知使用者的場景的資訊服務，如追身的新聞與資訊推送、地理位置新聞推送、地理位置資訊服務，等等，都要通過人工智慧實現。

資訊顯示環節：資訊顯示環節的人工智慧應用也有很多。將文字新聞轉換成聲音，便於聽新聞；將音訊、視頻新聞轉移成文字，便於閱讀或檢索，這都是通過人工智慧來實現的。情景化新聞，如VR/AR新聞，加工完成後，要通過顯示呈現於受眾面前；真人虛擬視像，也需智慧顯示呈現給受眾。

資訊顯示端人工智慧的應用很多，語音播報、機器與人的互動對答、智慧搜索等等，都是。前面提到的今年全國兩會報導的人工智慧應用，如人民日報的“小融”“小端”，新華社的“小新”、光明日報的“小明”、廣州日報的“阿樂”、南方都市報的“小南”等等，都屬此類。

資訊顯示的多端化，汽車將成為極為重要的終端，穿戴設備正在成為新終端，所有電器都會成為終端。多屏多端的智慧連通與智慧記憶呈現，正在走向成熟和完善。

資訊顯示端的人工智慧應用，前景廣闊。智慧搜索有長足進步之後，與高精度翻譯軟體、文字聲音轉換軟體結合應用，將大大改變現有的資訊檢索與獲取方式，節省大量時間。

資訊接收環節：也許可以說，到目前為止，資訊接收環節是人工智慧應用最少的一個環節。對於人類來說，所有資訊仍然主要需通過眼、耳、腦來接收，資訊形式仍然主要是文字、圖片、聲音、視像。鼻子，雖然可以聞知，皮膚，雖然有觸覺，但通過它們獲取的資訊少而又少。從用戶——人的角度檢視，目前還沒有智慧獲取資訊的應用，不過，智慧手機、智慧電視、智慧穿戴設備，以及良好的使用者體驗，已經大大改善了人類接收資訊的條件，優化了接收資訊的環境。

不過，最近有報導說，腦電波與電腦對接的“腦機對接”研究有新進展，未來8至10年有可能通過腦電波與電腦進行資訊交換。如果此項技術獲得突破，資訊接收環節的人工智慧應用將拓展出一片蔚藍。

前面是從新聞資訊傳播的五個環節來分析人工智慧在新聞資訊傳播中的應用，還有一種分類方法，將人工智慧在新聞資訊傳播中的應用分為兩類：智慧新聞生產、智慧新聞閱聽。智慧新聞生產，包括新聞資訊採集、新聞資訊加工環節的人工智慧應用；智慧新聞閱聽，則包括新聞資訊傳播、顯示、接收環節的應用。