智能时代：传媒业发展现状、挑战与趋势

　　党的十八大以来，习近平总书记把创新摆在国家发展全局的核心位置，高度重视人工智能发展，多次谈及人工智能重要性，为人工智能如何赋能新时代指明方向。近年来，我国先后颁布了一系列国家级战略规划，启动实施人工智能重大项目、推动人工智能学科建设、布局人工智能创新发展实验区，不断强化人工智能基础理论和关键技术研究，促进人工智能与经济社会的高度融合。

　　人工智能技术的突飞猛进带动了媒体行业的飞速发展，全球新闻传播领域呈现出智能化发展趋势。人工智能技术不仅重塑了新闻生产的整个业务流程，而且改变了传媒产业价值链上的各个环节，还催生出新的媒体业态。人工智能技术在与新闻媒体结合的过程中具有广泛的应用领域和想象空间，甚至可以将人工智能视为下一代新闻媒体的生态环境。

　　人工智能时代，传媒业应坚持守正创新，在变革中厘清变与不变的认识，把握坚持与发展的关系，避免走入“技术至上论”的迷思。牢牢坚持内容为王，在任何时候都不能丢掉主流媒体的内容优势，同时努力运用智能技术提升传播力、引导力、影响力、公信力。必须明确“人机协作”中居于主导地位的仍然是人，人工智能技术是服务于新闻信息策、采、编、发的工具，不能完全代替人。媒体从业人员应认真践行“四力”要求，不断增强脚力、眼力、脑力、笔力，采写有思想、有温度、有品质的新闻。

　　课题组深入调研国内外媒体智能化发展情况，了解人工智能领域代表性科技公司的前沿进展，同时面向国内百余家媒体开展问卷调查，调查范围涵盖通讯社、报纸、广播、电视、网站、新媒体业态等各类媒体机构。综合深度调研以及问卷调查结果，我们有以下发现：

　　一、现状分析

　　近几年，国内媒体融合深入推进，传统媒体正在发生嬗变，大量新闻信息内容不仅通过报刊、广播、电视等载体传播，还向网站、“两微一端”等新的传播渠道拓展。随着算法推荐、语音交互、计算机视觉等技术的不断发展，新型主流媒体建设提速，国外媒体对人工智能的探索运用也如火如荼。传媒业希望借助人工智能技术高效地进行内容的生产、分发、管理，打造媒体与用户之间的互联互动的新生态，助力转型升级与融合发展。人工智能正深度融入传媒产业链的各个流程和环节，催发一系列的化学反应。

　　※一是国内传媒业对人工智能技术的应用呈现积极态势，有助于舆论引导能力和传播效果的增强。

　　超八成（81.8%）受访者认为国内传媒业对智能技术的应用呈现出积极态势。人民日报、新华社、中央广播电视总台以及不少地方媒体积极迎接人工智能时代到来，创新体制机制，整合各方资源，释放新闻生产力，智能化新技术、新产品不断涌现。近半数（49.2%）受访者认为人工智能技术的应用，使媒体舆论引导能力增强，传播效果提升明显。

　　※二是国内多数传媒对人工智能技术的应用程度及效果一般，不少传统媒体智能化建设迟缓。

　　超四成受访者表示，目前国内传媒业对人工智能技术的应用程度及效果一般。受限于资金、人才、技术等方面的问题，不少传统媒体智能化发展方面动作迟缓：一方面一些传统媒体的移动化、数字化转型已举步维艰，盈利模式不清、人才流失严重，智能化发展需要的关键技术和设备成本投入高昂，成为其不能承受之重；另一方面很多传统媒体的技术力量薄弱，不具备自主研发和搭建平台的能力，很难实现人工智能技术的快速落地和持续迭代，因此部分传统媒体应用人工智能面临重重阻碍和困难。受访者普遍认为新媒体业态、机构对于人工智能技术的应用效果好于传统媒体。

　　※三是人工智能技术对媒体采编发流程的影响很大，已渗透至新闻领域各环节。

　　人工智能对媒体采编发流程的影响最大，对编辑工作、媒体机构品牌的影响也比较大，相对而言对记者工作、经营工作的影响小一些。随着人工智能技术的不断成熟，国内外传媒业都开始将其运用到新闻生产传播的各个环节，数据挖掘被用于寻找新闻线索，机器人写作被用于内容生产，算法推荐接管内容分发等。人工智能已经渗透至信息采集、内容生产、内容分发到与用户互动等全链条。数据表明，国内新闻工作各业务环节中，人工智能应用渗入程度最高的环节集中在舆情监测/线索收集、内容精准传播、用户画像等方面。人工智能应用对新闻报道的时效性、个性化新闻分发的精确度、新闻生产效率提升等方面的帮助作用最为受访者认可。

　　※四是算法推荐新闻、AI合成主播等智能技术应用，令媒体从业者印象深刻。

　　受访媒体人印象最深的智能应用是今日头条算法推荐和个性化信息流分发，新华社推出的AI合成主播、“媒体大脑”。人工智能技术驱动的新的媒体业态中，受访者印象最深的集中在视频平台（快手、抖音等）、资讯定制类平台（今日头条、一点资讯等）及网络社交类平台（微博、微信等）。受访者知晓程度最高的五项智能技术是AI合成主播（39.0%）、算法推送新闻（39.0%）、机器人写稿（37.6%）、舆情监测/新闻热点抓取和预测（36.2%）和智能检校（监测新闻稿件中的可疑或高危文本/图片并进行预警）（34.1%）。综合受访者在使用频率、易用性、重要性、对效率的提升程度等维度的打分情况，传媒领域落地的五大“明星”智能技术是：原创识别及盗版追踪、视频字幕生成、算法推送新闻、图片视频自动分类以及采访助手（自动把采访的语音或视频转化成文字辅助编辑写稿）。

　　※五是人工智能对传媒业影响巨大，将助推新业态产生及媒体融合发展。

　　超八成（87.4%）受访者认为人工智能对传媒业整体影响大。近七成（67.2%）受访者认为，人工智能将不断催生新的媒体业态。今日头条、一点资讯、快手等虽然声称自己不是媒体，但它们运用人工智能技术实现算法推荐分发，并积极打造内容生态平台，业已成为具有媒体属性的新兴业态。82.9%的受访者认为国内媒体融合发展进程中，人工智能技术的应用空间大。55.9%的受访者认为人工智能将与媒体“深度渗透（融合）”，助推媒体融合向纵深迈进。

　　二、问题与挑战

　　人工智能与媒体各业务环节深度融合，实现了提质增效，但在发展进程中，面临不少问题与挑战。对于媒体自身而言，技术基因先天不足、队伍能力跟不上发展要求以及理念、成本等问题在国内外传媒界普遍存在。与此同时，随着人工智能技术越来越多介入新闻生产和传播实践，其双刃剑效应愈加明显，失序失范现象频现，一系列新问题新挑战接踵而至。

　　※一是观念认知水平滞后于智能化发展趋势。

　　有效推动人工智能技术应用与媒体创新变革，理念必须先行。调查数据显示，59.7%的受访者认为，推进媒体智能化发展，首先要全员刷新观念、提高认识水平。没有充分的思想认识和正确的思想观念，就难以有科学的发展战略和创新策略。目前，媒体应用人工智能最常见的观念和认知误区表现在三方面：一是在观念上，对运用人工智能加速媒体融合“雾里看花”，认识不充分、不到位。二是在认知上，对人工智能技术在新闻生产领域具体环节的应用效果，还存在“看不见”“看不起”“看不懂”的情况。三是一些媒体机构对于人工智能重视程度不够，缺乏清晰的发展目标、实施路径和战略规划。

　　※二是传统媒体体制机制不能有效适应变革。

　　首先，表现在传统组织架构、业务流程的不适应。问卷调查数据显示，63.9%的受访者认为媒体应对人工智能的挑战首先应注重改造传统的采编发业务流程。近年来，一些媒体先行先试，在空间意义上完成了平台架构和外部形态的改造，但在实际生产运作中还需要进一步理顺生产关系、重构新闻生产流程。其次，是资金制约。人工智能相关软硬件的引进开发及数据库构建管理需要较高资金投入，在当前传统媒体整体业绩下滑背景下，不少媒体表示“有心无力”“没钱投入”。第三，人才队伍建设面临新课题。一些传统媒体人员队伍能力跟不上媒体智能化发展要求，不能熟练运用新技术、新手段，存在“本领恐慌”。缺乏媒体智能化发展所需的复合型人才、创新性人才，特别是在技术、运营等部门，领军人才少之又少。传统媒体由于体制机制掣肘，大多存在人才“用不好”“留不住”“招不来”的难题。

　　※三是传统媒体机构技术基因先天不足。

　　技术是媒体发展变革的第一生产力。从全球范围看，不少传统媒体积极拥抱人工智能技术，努力转换角色，从内容生产者向平台运营者转化。然而，如何科学合理地研发、运用智能化技术，提高人工智能技术的本土化水平，开发满足市场需求的新场景、新模式，确保应用水平与技术本身的发展水平相匹配，始终是媒体智能化转型的一大痛点。调查结果表明，75.3%的受访者认为媒体应对人工智能的挑战最重要的是增强采编队伍技术储备和创新能力。当前，技术基础设施不足、技术实力不足、人工智能技术应用水平与创新能力有限、媒体机构与技术公司的合作模式有待优化，是影响人工智能技术在媒体落地应用的四个主要问题。

　　※四是数据标注成为智能化发展瓶颈。

　　提高人工智能应用水平，大规模、高质量的数据积累必不可少。媒体机构在内容生产、用户服务过程中会产生海量的新闻素材数据及用户行为数据，但大量的数据资源并不能直接用于人工智能的算法训练。调查数据显示，59.5%的受访者认为，面对人工智能的挑战，要高度重视内容数据化。目前，国内不少媒体已在这方面展开积极尝试，但海量的新闻稿、历史图片、视频数据等数据资源，需要投入大量成本，进行“数据清洗”（Data cleaning）以及标框工作，生成高质量的信息化数据。对于数据的清洗整理、加注标引、入库管理需要大量的财力及物力去支撑。因此，对于大多数媒体而言，从“数字化”时代进入“数据化”时代，还有很长的路要走，媒体在布局人工智能战略之初，就必须注意到数据的重要性，着力打造完备的数据源和处理庞大数据系统的能力。

　　※五是智能化发展给形成舆论共识和防止假新闻带来挑战。

　　推荐算法基于用户精准画像进行内容筛选推送，提升了新闻生产个性化和新闻推送准确率，同时，由于侧重迎合个人偏好，导致“信息窄化”，形成“信息孤岛”。长此以往，舆论趋于分化、极化、碎片化，形成社会共识、增强社会凝聚力难度加大。与此同时，人工智能技术滥用误用引发虚假新闻危害，基于深度学习、虚拟现实等的换脸技术、语音合成技术、视频生成技术大大发展，虚假文本及音视频成为“新型谣言”。调查结果显示，半数以上（54.5%）受访者认为，假新闻的识别难度加大是影响人工智能发展的重要问题。传统假新闻尚可通过多种渠道验证真伪，但在人工智能技术“黑箱化”的趋势下，信息来源和真伪的判断难度加大。

　　※六是用户数据安全与隐私成为不容回避的伦理风险。

　　基于广泛数据分析的人工智能技术大大增加了公民隐私受侵犯的风险，对个人信息的非法使用和采集，对数据来源缺乏安全有效保护，易于造成隐私泄露，出现信息安全问题。调查中，半数受访者认为，隐私保护难度加大已成为人工智能在传媒业运用中存在的重要问题。在媒体智能化发展进程中，用户在与媒介接触的过程中生成了海量数据，在基于用户个人资料、行为数据提供更精准更优质服务的同时，保障数据安全、尊重用户隐私十分重要，必须时刻关注在保护用户数据方面是否存在漏洞，加强对用户隐私的保护，落实相应的人工智能安全策略。

　　三、对策与建议

　　随着媒体融合发展进入新阶段，人工智能已经不再仅是一种趋势，而是媒体产业变革的重要驱动力，谁在智能化领域占得先机，谁就能掌握媒体变革的主动权。从技术发展角度看，目前尚处于“弱人工智能”时期，国内外媒体对人工智能技术的应用更多属于初步探索，一些智能化理念从技术规划设想到真正实践应用还有很长的路要走。随着科学技术的不断发展，人工智能将持续推动变革新闻媒体的形态与业态，面对新变化和新态势，我们提出以下建议：

　　※一是谋划智能化发展战略，探索技术发展新路径。

　　主流媒体应当根据自身的发展特点和实际情况及早谋划、尽快制定智能化发展战略，抓住人工智能、大数据、云计算、区块链等发展战略机遇，探索技术发展新路径，打造新的竞争优势。具有资源优势的中央级媒体需要进一步发挥引领作用，积极探索技术发展新路径，加大对人工智能的自主研发投入，掌握技术核心，打造智能化、移动化、可视化、社交化等自主可控的新媒体平台；同时，加强与头部科技公司的技术研发合作，拓展前沿技术引进渠道。其他媒体机构应当有选择地走技术自主研发或者技术引进之路，确保在智能化发展浪潮中不落伍、不掉队。

　　※二是转变传统思维观念，顺应智能化发展新趋势。

　　正如互联网对传统媒体带来的冲击一样，无论个人意愿如何，人工智能已经深入影响传媒业的发展变革。传统媒体机构需要培养新的观念理念顺应智能化发展新趋势，探索新的体制机制、新的组织架构、新的业务流程以及新的人才队伍，进行彻底的智能化转型。传统媒体人需要主动转型，改变旧式的媒体思维，深化对人工智能发展趋势的认识，提高对技术运用与内容创新关系的认知，不断适应人工智能技术的发展潮流。

　　※三是变革新闻生产体制机制，切实发挥技术引领。

　　人工智能技术对新闻生产方式的影响，将直接推动未来媒体的发展。主流媒体的融合发展与智能化创新，不仅是成立新部门、运用新技术，而且要推动媒体资源的全面融合，以核心技术、关键技术为依托再造新闻生产全流程。人工智能时代，主流媒体不仅要重视技术研发与应用的资金投入，而且要尽快创新变革新闻生产的体制机制，依靠新的制度实现技术与新闻生产各要素的优化整合，更好地吸纳资源、吸引人才，构建管理扁平化、功能集中化、产品全媒化的融合发展体系，真正释放科技潜能、不断激发创新活力、切实发挥技术引领。

　　※四是推动内容智能化创新建设，增强舆论引导力。

　　人工智能等新科技能够推动新闻报道的形式创新、手段创新，但内容创新是根本。主流媒体在引入并运用新科技的基础上，要进一步推动前沿技术充分赋能内容创新，把内容创新与形式创新有机结合。传媒业不仅要注重新技术的使用，更要提高内容的深度挖掘和技术对内容表现和传播的适配性，使得新闻内容与前沿技术应用无缝对接。同时，主流媒体要充分借助人工智能等前沿科技深入研究新媒体传播规律和受众市场，不断改进产品设计、优化产品形态、提高产品质量，切实增强舆论引导力。

　　※五是全面整合市场资源，推动媒体融合纵深发展。

　　人工智能与5G、大数据、云计算、物联网、区块链等新兴科技产业一同改变着传媒业的发展生态。传统媒体机构只有不断跨界整合市场中的科技资源与技术力量，在产品融合、终端融合、渠道融合、人员融合等各方面实现跨越式发展，才能在信息市场中重握主动权，逐步构建起合理的信息传播生态圈及价值体系。中央级媒体拥有得天独厚的资源优势，必须作为主力军和排头兵积极探索技术资源整合的方式方法、渠道途径及发展道路，充分发挥科技赋能效应，推动媒体融合纵深发展。

　　※六是重视挖掘数据价值，重塑传媒业核心竞争力。

　　主流媒体在长期发展过程中积累了大量丰富宝贵的采编资源，为其不断提高报道质量、有效履行职能发挥了重要作用，应当充分挖掘数据价值，探索打造一体化大数据管理体系，利用先进算法和算力，实现数据资源的整合共享、数据标引、数据清洗、人工智能训练以及结构化存储。主流媒体应当将大数据分析能力融入新闻生产全流程，使新闻生产流程从基于经验升级至基于数据，探索建立传媒业特有的数据生态，打造数据驱动型媒体，重塑核心竞争力。

　　※七是打造智媒体新型团队，培育全媒化人才队伍。

　　智能媒体需要匹配“智能+”的编辑记者，未来的新闻人才队伍应当是复合型的，既需要复合型的个人，更需要复合型的团队，“全媒体编辑记者+人工智能工程师”可能将成为基础配置之一。主流媒体需要科学制定全媒体、智媒体人才的发展整体规划，改变传统招聘重采编轻技术的现状，加大智能技术人才的选聘力度；加强传统采编人员的智能技术培训，提升采编人员之间、人机之间的协同创新能力；探索专家型编辑记者培养与融合报道能力提升的有机结合，构建专业型和全媒型人才成长的“双路径”。

　　※八是探索法律伦理规约，确保人工智能可管可控。

　　传媒业在开展人工智能的研发和应用中，需要把握住以人类价值观为导向的方法论，充分考虑人的良知和情感，避免出现安全失控、法律失准、伦理失常等问题，如当前各大新媒体资讯平台需要不断完善算法推荐机制以确保舆论安全等。随着技术的发展，人工智能的能力将不断增强，应当尽快从法律法规层面制定符合媒介伦理的规则和标准，严防技术失控、保护用户隐私、确保人工智能产品皆可溯源，使人工智能既要具备“智慧”又要确保其 “善用”。

　　四、趋势展望

　　目前，人工智能对传媒业产生深刻影响，从内容生产自动化，到智能分发精准化，再到内容形态多样化和运营管理系统化，其业务流程和生态体系发生着翻天覆地变化。未来，将呈现以下发展趋势：

　　※一是主流媒体加速融合发展智能化进程。

　　人工智能在媒体融合发展中的效应，一方面在于提高媒体全要素生产率；另一方面，人工智能将推动媒体更好发挥在国家治理体系现代化中的作用。构建共享、共建的智能化新型主流媒体平台，打造公共信息服务的智能媒体矩阵，或是媒体融合发展的重要方向。

　　※二是新媒体业态将不断涌现。

　　传媒业态和内容样态逐渐增多，“四全媒体”内涵和外延都将继续扩展，新平台、新终端、新交互工具不断演化迭代，机器人新闻、传感器新闻、区块链新闻等新闻品类将蓬勃发展。

　　※三是行业巨头愈发重视关键核心技术的研发。

　　科技公司技术研发将致力于专用芯片、算法平台和垂直数据为重点的人工智能生态体系，提供更优质的服务；通过多种技术路径，推动人工智能质的飞越。主流媒体通过自主研发和外部合作，为解决采编审发、版权保护、盈利模式等痛点提供有效路径。

　　※四是主流媒体集团与头部科技公司越来越强大。

　　随着技术在新闻传播实践中的作用增大，媒介组织形态将出现新的分化、组合。主流媒体集团和头部科技公司具备更强的资源吸附能力，在传媒业中起到技术引领作用。一部分媒体机构逐渐边缘化甚至消亡，一部分媒体机构转入长尾市场和垂直领域。

　　※五是人机深度融合成为提升新闻工作者“四力”的未来常态。

　　人工智能将更深入全面地介入媒体信息采集、内容生产、分发反馈等各个环节，辅助新闻工作者延伸“脚力”、提升“眼力”、增强“脑力”、创新“笔力”。人工智能应用模式将从组织层面和项目层面走向个体化、常态化，科技赋能+人文赋能成为人机融合的新基点。

　　※六是媒体专业界限更加宽泛。

　　新兴媒体业态使得记者和编辑的角色边界更加宽泛，算法和用户在传播体系中权重越来越大。专业人才和普通用户的媒介素养将深度重构，传统以文科专业为主的体系将持续调整，跨专业、复合型特征更为凸显。

　　※七是智媒体将提供更有温度的产品服务。

　　媒体将能够更好地感知受众的情绪变化，推送更贴近用户心境的新闻信息产品，同时更准确地研判大众对于社会热点事件的情绪反应和舆论走向。

　　※八是音视频生产消费将迎来全方位升级。

　　人工智能技术的发展将进一步提升音视频内容的生产效率、拓展创新创意的空间，基于不同场景的音视频内容消费将呈现爆发式增长，语音交互技术带来人机交互界面的重塑，帮助媒体开拓新的流量入口。

　　※九是传媒业版权保护的意识与能力将不断增强。

　　人工智能等前沿技术将进一步助力解决版权保护问题，提供内容变现、盈利模式创新的智能化技术支撑，将催生传媒版权领域的新规则与新生态。

　　（新华社“人工智能时代媒体变革与发展”课题组）

附：2019年度“人工智能时代媒体变革与发展”研究报告全文及问卷调查结果

      原文链接：http://www.xinhuanet.com/politics/2020-02/20/c_1125601646.htm