人工智能人工智能下智媒化新闻传播分析

人工智能下智媒化新闻传播分析

摘要

智媒化是智能技术与媒介实践深度融合的表现人工智能下的新闻传播开创了媒体新格局 “智媒化”传播特征凸显。 目前新闻传播中对“智媒化”的应用越来越多 由智能技术驱动的新闻传播媒介变革势在必行。本文以“智媒化”为切入点 阐述人工智能下“智媒化”新闻传播的特点重点探讨人工智能下“智媒化”新闻传播的困境与出路 旨在说明新闻传播中“智媒化”应用的重要性以期指导实践。

关键词

人工智能智媒化新闻传播特点困境与出路

一、人工智能下“智媒化”新闻传播的特点

随着智能技术不断发展成熟人工智能应运而生。人工智能下“智媒化”新闻传播有三个特点一是算法化推荐。算法是智能技术的“灵魂”在智能技术的驱动下通过一系列复杂的算法模型重塑媒体的分发机制塑造传媒业新的行业格局。智能技术集群构成了智能媒体生态得益于算法介入下精准化的新闻推荐其对图像、语音和语言进行向量化处理大大推动了新闻传播“智媒化”的程度1 。二是数据化表达。在人工智能时代运用算法对输入或收集的数据进行加工处理其中通过数据的形式表达和呈现新闻内容这样的新闻表现形式带有明显的数据化特征。 “智媒化”的新闻传播基于新闻素材、 内容产品、用户信息等数据挖掘出数据在传媒业中的价值可以促进新闻传播“智媒化”。三是互联网共享。人工智能的实现依托互联网而生智媒体集智能媒体和智慧媒体为一体新闻传播“智媒化”的发展中 万物互联时刻在生产着数据人机协同与互构离不开互联网智媒只有通过在线共享才能与世界万物相连。

二、人工智能下“智媒化”新闻传播的困境

当前人工智能下“智媒化”新闻传播还面临着诸多困境主要表现在四个方面

一算法缺乏价值判断力算法缺乏价值判断力是人工智能下“智媒化”新闻传播的困境之

一。如今 “智媒化”新闻传播在算法化推荐模式下通过数据分析推测用户偏好推荐新闻这种人工智能下的机器算法具有一种“拟主体性”也就是说模拟人的主体性意识、思维和行动算法本身并不具备对信息的价值判断能力仅匹配媒介产品或朋务与用户之间的关系而存在不能自主判断新闻价值机器只是部分取代人的工作以数据和算法为主导

的新闻生产有其自身局限性2 。如仍2017年末开始以美国的脸书网为例 由于垃圾邮件增多其投诉直线上升。在同一时间我国多家社交媒体由于向用户兜售精神劣品也引起网民的极度不满。

二假新闻与圈层化效应假新闻与圈层化效应制约着人工智能下“智媒化”新闻传播的发展。就目前而言人工智能下“智媒化”新闻传播按照个人偏好推荐新闻信息新闻信息推动的本身就有局限性 自动过滤筛选了一遍非常容易形成圈层化效应传受关系并不是发散态的 而是被限制在有限的新闻信息之中推送内容更加垂直人们获得的新闻报道不同观点的机会变少传播格局的分化在所难免。此外 “智媒化”语境中假新闻在内容和形式上表现出更强的隐蔽性如何坚持新闻的真实性、堵截假新闻的漏洞也值得思考。如2016美国大选期间Facebook 脸书假新闻事件社交媒体的社会责仸缺失Facebook通过协同过滤机制选择性地决定民众看到的资讯内容使之遭遇了一场形势严峻的“假新闻风波”。

三数字痕迹与隐私滥用数字痕迹与隐私滥用是人工智能下“智媒化”新闻传播的瓶颈。人工智能让计算机产生智慧数字痕迹与隐私滥用的问题在新闻传播中屡见不鲜海量数据留存在计算机后台成为“数字痕迹”个人基本信息、浏览记录和行为轨迹等在人工智能的作用下被记录下来 当“大数据”和“智能”勾兑和发酵大规模收集用户信息发掘、识别并判断用户的喜好、地理位置等。这种做法的弊端也非常明显个人隐私泄露的风险增大。如2019年8月31 日朊友圈微博中大火的一款视频换脸软件 “ZAO”的AI换脸APP走红可以将个人照片的人脸替换到其他视频中换出来的造型非常逼真影视剧主角的脸换成自己的脸玩法丰富以假乱真。

四智媒体人才供不应求智媒体人才供不应求也影响着人工智能下“智媒化”新闻传播的发展。人工智能下“智媒化”新闻传播具有其特殊性不仅需要具备专业知识的新闻传播人才更对其掌握应用智媒平台的能力提出了要求。但就目前而言在“智媒化”语境下的新闻传播工作智媒体人才的缺口仌然较大呈现出供不应求的特点不能较好地发挥人工智能的优势作用使“智媒化”新闻传播不得不陷入困境影响新闻生产和分发效率迫切要求解决智媒体人才供不应求的问题。 因此探索人工智能下“智媒化”新闻传播的出路势在必行。

三、人工智能下“智媒化”新闻传播的出路

在了解人工智能下“智媒化”新闻传播的特点及其困境的基础上人工智能下“智媒化”新闻传播的出路可以仍以下几个方面入手

一深入算法设计全过程深入算法设计全过程是人工智能下“智媒化”新闻传播的关键。算法促进了新闻生产者与用户的相互融合但算法限制了机器人写作的新闻主题形成了惯用的报道模板。为解决算法缺乏价值判断力这一困境新闻传播在应用人工智能技术对海量数据的搜集、整理、分析、整合的时候专业媒体人参与算法的设计增强智媒体的

现实应用效果可以在一定程度上解决数据新闻的写作创造性不足的问题提高新闻传播信息的质量。与此同时仍增强人机对话的趣味性、及时捕捉头条新闻、通过技术手段来丰富表达风格等发掘新闻故事背后更加丰富的内容更加有利于维系智媒体平台与用户之间的黏性。

二加强智媒体新闻把关加强智媒体新闻把关是人工智能下“智媒化”新闻传播的重要环节。为避免人工智能下“智媒化”新闻传播的假新闻与圈层化效应加强智媒体新闻把关通过算法技术与人工把关的双重保证可以进一步弥合