【摘 要】人工智能嵌入新聞寫作是當前以及未來新聞業(yè)的發(fā)展趨勢。本文梳理了AI新聞寫作的應用現狀和相關研究，從可見性、數據缺陷和技術依賴三方面對其潛在風險進行了分析，提出智能敘事是未來走向人機共生新聞寫作新生態(tài)的必經之路。

【關鍵詞】AI；新聞寫作；智能敘事

人工智能（Artificial Intelligence，下稱AI）一詞最早于1956年在美國達特茅斯舉辦的夏季人工智能研究計劃會議中提出，一般定義為“能夠正確解析外部數據，同時從這些數據中學習并利用學習成果進行靈活調整以實現特定目標和任務的系統”[1]。換句話說，AI的目的和功能即在于通過模擬人類智慧來進行復雜決策。早在2006年，美國湯姆森公司就已經開始使用AI撰寫經濟和金融類新聞稿件。我國媒體行業(yè)對人工智能的應用可追溯到2015年由騰訊財經開發(fā)的寫稿機器人Dreamwriter，它可以借助算法快速生成稿件，將重要資訊及時傳播給受眾。2022年，作為生成式人工智能（Generative artificial intelligence）的ChatGPT的發(fā)布為新聞寫作帶來了更加廣闊的應用前景，也在不斷展開的實踐中重新塑造著新聞業(yè)的形態(tài)與邊界。因此，對于“AI+新聞寫作”的研究不僅具有重要的理論意義，更能在現實層面實現對相關主體的多重反哺。

一、AI新聞寫作的應用現狀與研究梳理

（一）多元化參與：“AI+新聞寫作”的應用現狀

人工智能在新聞寫作領域的應用目前主要可以分為三部分。首先是自動化寫作。AI基于模板和數據驅動可以快速且大量地生成從體育比賽到財經市場等較為基礎和簡單的新聞稿件。例如，《華盛頓郵報》在里約奧運會上采用了名為Heliograf的智能寫作機器人，它能夠對輸入的數據進行分析整理，將數據與模板對應詞進行有效配對，組成完整的新聞稿件然后發(fā)布在不同的社交平臺。不僅如此，自動化寫作還可以針對不同用戶群體進行專業(yè)化的個性定制，以滿足多元文化圈層受眾的閱讀習慣。其次是智能輔助寫作。AI可以通過對海量數據進行搜集、整理甚至交叉核實，并根據記者和編輯的需求對數據集進行再秩序化，從中提煉出基于特定角度的線性邏輯，最終幫助記者完成新聞的高效寫作。例如，新華社使用的“快筆小新”通過文本摘要技術，對龐大素材庫中的詞句進行分析和評估以抽取其中的關鍵知識點，最后生成精簡的摘要供記者編輯參考使用。最后是基于自然語言處理的交互式新聞寫作。ChatGPT即這一技術的顯著代表，新聞從業(yè)者可以使用日常語言與之進行持續(xù)對話引導其生成符合需求的寫作文案，從而在人機交互的更高維度實現專業(yè)內容的精細化生產。

當前人工智能對傳統媒體的改造升級正在朝著全方位、系統化的方向進行。以深圳報業(yè)集團為例，其不僅以AI為中心建立起貫穿新聞采寫、主播、視覺和編輯的智能生態(tài)系統，還推出采用大模型和數據挖掘等技術的“深報妙筆”AI公文助手平臺，將智慧寫作惠及各種社會職能主體。這無疑是當前我國AI新聞寫作及新聞業(yè)極具創(chuàng)新性的成果。

（二）相關研究梳理

目前關于“AI+新聞寫作”的研究大致可以分為四個方向。第一是針對人工智能對新聞寫作內部范式和邏輯的影響研究。例如，喻國明等認為機器新聞寫作不僅在工作模式、數據處理和算法模型等方面具有較大優(yōu)勢，也會對新聞從業(yè)者的思維形態(tài)和工作習慣產生一定的影響。[2]第二種是對機器人新聞寫作的局限與不足進行的理性探討。如王江濤通過對Dreamwriter作品進行分析發(fā)現，段落結構連接不流暢、事實與觀點邏輯錯位、現實與歷史敘事內在沖突是AI新聞寫作在類型化敘事方面存在的問題，而其新聞語言的準確性和個性化表達相較于人類記者也顯現出明顯的局限性。[3]第三類是從技術哲學的角度對AI新聞寫作進行的反思性審視。例如，楊保軍從主體性和主奴辯證法的角度提出“智能機器是人的本質對象化的產物，智能新聞是人作為主體的意志體現”的觀點，深刻強調了人類在智能生態(tài)中應該堅守的主體地位。[4]第四類是針對著作權和知識產權等法律問題展開的跨學科討論。如郭娟和宋頌圍繞機器人寫作中存在的權利歸屬、認定侵權、法律保護等議題，結合現行法律規(guī)范進行了細致的探討和分析。[5]

二、主體性之思：AI新聞寫作的風險分析

（一）不可見與不可知：作為黑箱的人工智能

AI新聞寫作雖然表面上向人類許諾了一個更具效率的進步主義未來，但其在可見性方面存在的本體性風險卻常常在實踐過程中被大多數人所忽視。可見性是指系統或數據的可監(jiān)控性和可觀察性，即作為主體的人類能夠了解系統運行狀態(tài)或數據變化的程度。人工智能作為代表科學和理性的智慧裝置介入人類生產實踐中時，其經由“知識－權力”結構產生的優(yōu)勢地位使得記者和編輯傾向于較少檢視其生產內容的合理性。此外，人工智能內部技術運行的不可知性和機器算法過程的不可見性，同樣導致缺乏對新聞內容的邏輯結構進行足夠的審核。這就使得人工智能在看似解放人類生產力的過程中，削弱了記者編輯作為把關人的監(jiān)管主體性，也在一定程度導致了假新聞和虛假信息的被動產生和傳播。即便是如今代表最先進生產力的ChatGPT也常常面臨文獻來源真實性和數據分析科學性的質疑。這也進一步意味著人機協作的工作模式由于AI內部機制的不可見和不可知同樣在實際運行過程中存在著無法回避的準確性問題。正如有學者指出的，人工智能的黑箱化過程可能帶來“‘流量工廠’驅逐優(yōu)質新聞、定制推送回化社會分層、技術平臺反收編新聞機構”等社會格局的變化。[6]而當人類和機器著作權的問題缺乏清晰界定時，將會進一步加重信息操縱和虛假新聞的泛濫，這種基于可見性機制的系統性風險不得不引起學界和業(yè)界的高度重視。

（二）數據訓練缺陷：文化和語言的偏見

人工智能的訓練離不開機器對海量數據的學習，而數據的客觀性（objectivity）和包容性（inclusiveness）則是另一影響AI新聞寫作的關鍵因素。由于大量學習數據均從用戶社交場域獲得，這就不可避免地使得人類用戶的語言和文化習慣被整合進人工智能的思維邏輯之中。不僅如此，當文化強勢群體對文化困難群體形成信息密度覆蓋時，弱勢文化就很難在機器分析權重中保持平等性，這也就導致人工智能在進行新聞寫作時由于對某一文化了解的不足甚至誤讀而生產出不具備可讀性的稿件，損害媒體集團和品牌的公眾形象。例如，2023年谷歌推出的人工智能大模型Gemini在圖像生成方面對歷史客觀性的違背就體現出訓練數據對AI表現的影響，而當記者試圖使用AI生成圖像表現新聞觀點時將會產生潛在的巨大風險。這種風險，本質上仍然是新聞業(yè)在面對嵌入式人工智能時進行主體性讓渡所帶來的消極結果。在對外傳播中，對于AI的使用更需要建立科學合理的內容核查機制，以防止在跨文化語境中所可能產生的種種適應性風險。

（三）技術依賴：生產力發(fā)展的潛在風險

人工智能的強大算力和信息整合能力使得人類工作者不可避免地對其產生一定程度的技術依賴，這在專業(yè)化程度不斷提高的現代社會尤其明顯。然而，這種技術依賴有可能對生產力的發(fā)展尤其是創(chuàng)新思維的拓展帶來潛在風險。當新聞記者的創(chuàng)意思維得不到足夠的訓練，就會進一步影響新聞生態(tài)的未來運行，甚至給生產力的發(fā)展帶來負面影響。不僅如此，對技術的過度依賴還可能導致新聞機構在面對突發(fā)情況時無法有效應對，進而對經濟和政治等其他社會系統產生結構性的影響。這種風險本質上也是技術對人主體性的不斷蠶食所帶來的結果，需要通過相關制度和法規(guī)的制定加以防范。

三、智能敘事：走向人機共生的新聞寫作新生態(tài)

人工智能在新聞寫作領域的應用雖然面臨諸多潛在風險，但其作為人機關系的新一代表現形式，改變和重塑新聞業(yè)的底層邏輯卻是一個不可否認和無法逆轉的現代化過程。AI技術的不斷加速發(fā)展成熟指向了一個以“智能敘事”為核心的人機共生新聞寫作新生態(tài)。智能不僅是AI的應有之義，也是其嵌入生產實踐所應遵循的基本法則。智能也絕不是AI對作為自然智能的人類的主體性剝奪，而是二者在更高維度的有機融合。因此，未來的AI新聞寫作應當是在機器參與和人類參與之間保持平衡的工作。

（一）理智與情感：智能敘事的多維內涵

智能敘事需要從認知智能、感知智能、行為智能和情感智能四方面來理解，它們分別代表了系統或個體處理信息、解決問題和做出決策的能力、感知和理解環(huán)境的能力、執(zhí)行動作和行為的能力，以及理解、表達和應對情感的能力。這意味著人類與AI需要在以上四方面通過協商與合作達成一致，進而推動新聞敘事能夠在吸收雙方優(yōu)點的基礎上兼具準確度、洞深力和價值性。對于AI來說，實現以上四種智能形態(tài)需要其不僅能夠讀取數據，更要能聽、能看并綜合外部輸入作出理性的判斷。人工智能公司OpenAI 2024年5月發(fā)布的基于轉換器的生成式預訓練模型（Generative pre-trained transformer）GPT-4o或為這一愿景的實現提供了潛在的技術可供性。GPT-4o支持對文本、語音和視覺等多種媒體形態(tài)進行高速處理，用戶不僅可以上傳圖片詢問ChatGPT關于圖片內容本身和相關衍生的知識信息，還可以與ChatGPT進行實時通話，通過向其展示外部環(huán)境中發(fā)生的復雜事件來要求其做出解釋和評論。此外，GPT-4o還配備了一個能夠捕捉情緒并做出實時響應的語音助手，向模擬真人交互邁進了重要的一步。人工智能處理視聽覺信息功能的增強意味著其能夠在更加多元和復雜的場景與人類進行協同工作，在識別自然圖像信息的基礎上發(fā)表來自AI本身的看法，同時它還能夠將言語中的情感信息進行提取并加以分析，協助人類作出基于理智和情感的最終判斷。這相較此前僅作為應用程序和僅依靠文字進行交互的“機械”人工智能來說，未來的AI正在變得更加聰明和智能，并能夠嵌入包括眼鏡、手表等在內的可穿戴設備中，從而更好地適應記者在社會田野復雜環(huán)境中的工作需求。AI與記者和編輯的有機接合將進一步創(chuàng)造超級新聞采編個體，實現生產成本的不斷縮減和生產力的大幅提升。這一切都為我們指向了一個以智能敘事為核心的更加大有可為的未來新聞業(yè)。

（二）智能新聞生態(tài)：智能敘事的理論外延

以智能敘事為核心的新聞寫作需要嵌入作為整體的智能新聞生態(tài)才能發(fā)揮最大功效。智能新聞生態(tài)首先以公眾對人工智能的普遍接受為基礎。只有當用戶在日常實踐中建立起對AI樂觀的實用主義態(tài)度，智能敘事生產的新聞產品才會被逐步接受，新聞業(yè)也才能真正完成從以人為主到人機共生的范式轉換?？傮w來說，智能新聞生態(tài)是工具和交往兩大要素對傳統的全方位超越。工具包括技術（如區(qū)塊鏈、自然語言處理等）、平臺（如元宇宙）和基礎設施（如中央處理器等）等在內的軟硬件，交往則指與新聞生產和傳播有關的不同主體之間的互動及其形成的知識、規(guī)則和慣例。這種全方位超越體現在工具應用的進一步智能化、創(chuàng)新化和高質量化，而交往行為則能夠實現對這種工具環(huán)境的全方位適應。這一方面意味著新聞生態(tài)所依賴的各種裝置能夠有效驅動人工智能對整體新聞系統的有機融合，從而使得AI能夠真正作為專業(yè)化主體參與信息生產；另一方面也意味著新聞生產者、傳播者與接受者能夠在由AI深度參與的新聞場域內實現信息的基本認同與價值共享，較少出現由知識結構差異而導致的道德焦慮。最后，智能新聞生態(tài)還對新聞人才的素質和培養(yǎng)提出了一定的要求。正如牛津大學路透社研究院所指出的，新聞機構的競爭環(huán)境、產品供應、制作工作流程和商業(yè)模式將有可能在生成式人工智能和基于人工智能的媒體產品的沖擊下發(fā)生根本性的變化。[7]這就要求高等院校和媒體機構等組織將對AI的學習和應用提前納入培養(yǎng)和實踐的版圖，以塑造能夠適應未來智能新聞生態(tài)的從業(yè)者和研究者，為國內國際傳播雙循環(huán)的發(fā)展格局積蓄力量。

四、結語

數字時代各項技術的發(fā)展正在以前所未有的速度改變著新聞業(yè)乃至傳媒業(yè)的方方面面。人工智能不僅是計算機科學的分支，也是元宇宙存在的基礎設施。當前關于AI對新聞寫作的影響眾說紛紜，甚至有人悲觀地認為記者這一職業(yè)將被機器取代。不可否認，僅具備簡單信息搜集能力的記者面臨一定的危機，成熟的記者也需要應對學習AI知識所帶來的轉型壓力，但唯有經過與AI的深度磨合進而實現人機共生的工作形態(tài)，記者才能在未來的新聞業(yè)開辟屬于自己的一方天地。

注釋：

[1]Haenlein， M.， and Kaplan， A. A brief history of artificial intelligence： On the past， present， and future of artificial intelligence[J]. California management review， 2019， 61（04）： 5-14.

[2]喻國明，劉瑞一，武叢偉.新聞人的價值位移與人機協同的未來趨勢——試論機器新聞寫作對于新聞生產模式的再造效應[J].新聞知識，2017（02）：3-6.

[3]王江濤.機器人新聞寫作的局限與不足——基于騰訊財經寫作機器人Dream writer作品的分析[J].傳媒觀察，2016（07）：12-14.

[4]楊保軍.簡論智能新聞的主體性[J].現代傳播（中國傳媒大學學報），2018，40（11）：32-36.

[5]郭娟，宋頌.“機器寫手”的著作權問題研究——以機器人代寫新聞為例[J].寧德師范學院學報（哲學社會科學版），2015（02）：27-31.

[6]仇筠茜，陳昌鳳.黑箱：人工智能技術與新聞生產格局嬗變[J].新聞界，2018（01）：28-34.

[7]David Caswell. AI and journalism： What's next？[EB/OL]. （2023-12-19）[2024-5-16]. https：//reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/news/ai-and-journalism-whats-next.

（作者單位：河北日報報業(yè)集團）

責編：周蕾