摘要人工智能正在成为下一个10年的大风口，大部分传统报业却仍在从事着“刀耕火种”，采访靠“嘴巴子”“笔头子”，新闻线索主要靠政府发通知、腿勤跑行业、热线和网络舆情。一线记者疲于奔命，却深感常常抓不住热点，视野不够开阔，垂直不够深度；夜班编辑战战兢兢，越怕犯错误，越容易在版面上出错。好不容易见报的稿子，又时常苦于反馈寥寥，与读者无从交流……而在互联网新闻业，仍然存在着大量低效的人工劳动，制作一个新闻专题，往往需要2天的时间搜集各种信息和材料；遇到经济类新闻，一大堆数据算来算去，恨不得手脚并用，还容易出错……
关键词人工智能；新闻；报纸；互联网
中图分类号G2文献标识码A文章编号1674-6708（2017）189-0006-02
有人会说，“今日头条”等公司已经实现了内容算法的智能抓取，新闻业还需要跟着在后面跑吗？我们必须搞清楚，“今日头条”等平台开发的智能，目前仅限于已有内容的抓取和分发，并没有对新闻内容的生产提供实质的帮助，而这正是新时代赋予新闻业的社会责任，也是我们安身立命之本。那么新闻业当前急需哪些人工智能的研发？如何加强高科技在传统行业的应用，是纸媒转型的重要拐点。
1纸媒记者需要“智能秘书”
“智能秘书”并不是一个实体机器人，而是一款软件，可以定制服务，为记者搜集、分析和处理大量的基础工作，将记者的精力解放出来，投入到创造性的创意和思考中去，提升新闻的报道水平。
以一名市级媒体的科技口记者为例，通过软件的提前设定，首先，“智能秘书”每天可以为记者抓取本市所有市级、区级科技主管部门和各级科协的当日公开内容；抓取本地所有科研机构、大学、企业研发等当日公开信息；抓取本省、全国、乃至世界主要国家当日最前沿的科研发布。抓取的大量线索，可以自动生成目录，每天早晚两次向记者分发，由记者根据新闻性决定是否深入采访，从而生产出原创性新闻作品。
其次，“智能秘书”还可以为记者提供简单的分析处理服务。比如，记者在撰写一篇经济报道时，需要比对该市近10年的人均可支配收入和人均GDP同步增长情况，“智能秘书”在深度学习相关资料后，迅速生成人均可支配收入和人均GDP增长的曲线，应用到报道中，令人一目了然。
最后，“智能秘书”应该具备深度学习的能力，在记者所负责的行业中大量阅读海量数据资料，成为“专家型秘书”，从而帮助记者成为“专家型记者”。让记者在报道每一个选题时，都站在前人的基础上更上一层楼，大大提高新闻的水准。
2人工智能应成为媒体中央厨房标配
媒体发展到当今的融媒体时代，“中央厨房”成为龙頭工程，意在推进媒体深度融合。作为升级版的编辑部改造模式，“中央厨房”标志着媒体编辑指挥系统的重大转型。过去，同一媒体集团的报、网、微、端各自为政，现在媒体负责人则可以依靠这个“超级枢纽”，常态化地调控、指挥“媒体矩阵”。传统媒体和新兴媒体的工作人员在此协同作业，实现全媒体产品的采集、制作与发布。笔者多次到各地媒体的“中央厨房”参观学习，印象颇深。一块块大屏幕上滚动播放着各地新闻，后方编辑一边与前方记者沟通，一边搜集信息补充稿件，值班总编像作战一样快速签发一条条
新闻……
快则快矣，但遇到大事件，“中央厨房”快速生产的新闻又容易缺乏深度，萝卜快了不洗泥，由于减少了把关的关口，在数据和新闻事实上还容易出差错。事实证明，一般媒体的“中央厨房”，往往是原有资源和技术的流程再造，但缺乏智能软件的有利支撑，一圈电视屏幕盯紧新闻，那是20世纪90年代的常见场景。
首先，从指挥中枢来说，技术发展到今天，值班总编和主任完全可以通过前方记者的视频设备实时看到现场情况，而不是电话汇报，根据现场实际情况指挥和保障采访。
其次，编辑在后方可以根据新闻需要和记者的请求，利用智能软件为记者提供资料。比如，记者赶赴现场采访一栋起火的大楼，后方编辑可以利用智能软件快速检索、分析和整理这座大楼的信息：隶属单位、建设年代、户数、建筑风格构造和以往险情等，让稿子立即全面丰富起来。
再次，后方编辑通过智能软件提前获得新闻的数据，比如记者前去采访一场经济形势的发布会，后方编辑通过大数据整理分析获得的数据，与记者提供稿件比对，很容易发现错误或可以提高的地方。比如，某记者写了一篇GDP发布的快速新闻，笔误将GDP形成了9000亿元，增速8%，而编辑获得的大数据是去年本市GDP为8600亿元，已经比对立即发现数据有误。
3人工智能应成为打击虚假新闻的利器
当前，传统媒体寻求突破、传统网络媒体遭遇瓶颈，新式算法媒体平台和自媒体信息繁杂，如何更好地掌握规律、制定规则，让人工智能能够更有效地甄别虚假和低俗内容并控制其传播，是当前业界和学界要重点研究的问题。
甄别和控制网络虚假信息传播已经成为一个世界性话题，虚假信息往往经过网络和自媒体出现爆炸式传播，辟谣的信息反而达不到传播的效果，等于受众看到了虚假信息却看不到辟谣的
信息。
互联网企业的反应，却是更多地借助技术手段。如脸谱推出“事实核查工具”，邀请用户通过下拉菜单将他们看到的可疑新闻报道在该平台上进行标记。第三方事实核查人员随后分析标出的报道，并判定其为真实报道还是虚假新闻；谷歌新闻实验室发起成立了一个名为“FDN”的新闻学术和技术联盟，研究方向主要是社交媒体新闻的原创判断和真实性认证。我国的互联网平台也做出了多方努力。例如，北京字节跳动科技公司在“今日头条”平台上，依靠人工智能技术，模仿人脑机制，对低俗图片的拦截率较之前纯人工拦截提高了73.71%；针对“标题党”现象，一些网站构建了“人工+机器”的模式构建防火墙，对敏感词、标题党和虚假信息进行技术性拦截。
算法没有价值观，目前还不具有超越人脑的能力，如何更好地掌握规律、制定规则，给算法提供正确指引，让人工智能能够更有效地甄别虚假和低俗内容并控制其传播，是当前热点问题。媒体应该拥有智能工具，通过对网络平台上虚假及低俗内容传播者生产的内容进行文本分析，对其传播行为进行跟踪研究，以掌握其心理特征及行为特征，支持识别模型的构建。通过对人们网络信息接收和接受的心理特征及行为的分析，建立模型，探索如何通过算法干预这一过程，阻断虚假及低俗内容的传播，减低其传播效果。此外，针对虚假嫌疑的新闻源，可以利用智能软件进行多个方向的搜集分析，降低虚假新闻上线见报的可能。
4结论
总之，“中央厨房”再造了新闻生产和传播流程，但在工具的具体应用上，还需要一场深刻的智能软件革命。懂技术的往往不懂新闻流程，懂新闻流程的往往不懂新技术，需要对两个领域的人才融合，充满为新闻业革新技术的激情，愿意在此领域建功立业，才能实现新闻业智能的突破。
作者：曹为鹏
参考文献
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