【作 者】李林容：西南政法大学新闻与传播学院
【摘 要】人工智能在新闻传播业中有很多应用，笔者认为其中的核心意义在于其运行的环境及路径。以人工智能在新闻传播领域得以运行的环境为起点，本文对“结构化”传播环境的形成过程及其重要性进行了解析，然后从具体实践出发，推导出了人工智能时代大众传媒发展的四大新路径及其在结构化传播环境中的生存逻辑。
【关键词】人工智能 结构化 大数据 虚拟现实 场景化
对于人工智能的研究大多基于单一的视角，即对单一路径的探究，例如数据新闻、算法新闻等。但如果要对人工智能与新闻传播业的融合进行研究的话，还需要一种“全景式”的视角。首先要探究一个重要的问题：人工智能在新闻传播业得以运行的环境基础是什么，然后才能回答新的传播路径是如何产生的。这些路径又以怎样的逻辑相互连接起来的？这样的连接方式将形成怎样的传播图景？
一、结构化传播环境的搭建
早在1956年，人工智能领域的首届研讨会就已经在达特茅斯学院成功召开。人工智能并不是一个新兴事物，在这60多年的时间里，人工智能一直存在于我们的周围。近年来，新闻媒体、小说、电影等对其的大量宣传将人们对人工智能的热情不断地推向高点。人工智能的存在感越来越强，除了这些外在的宣传因素外，还因为人工智能所能生存的基础设施的逐渐形成与完善。与其说我们被人工智能技术所包围，不如说是被人工智能得以成长的环境所包围。无人驾驶汽车首先在美国、英国与德国等发达国家投入使用并不仅仅是因为这些国家掌握了先进技术，而是其结构化的车辆行驶环境，包括整齐划一的街道、完善的交通规则、有序的交通等，使得无人驾驶汽车能够安全自由地行驶。
新闻传播业也显现出了同样的图景，人工智能与新闻传播业融合最关键的要求是一个相适配的环境基础。因此，虽然人工智能在新闻传播学领域已经有了很多应用，但其中的核心意义并不仅仅在于人工智能科技的发展，而是在于人工智能实际运行环境的成功搭建。
1.“硬环境”的搭建
这里的“硬环境”是指人工智能传播手段得以运行的硬件技术条件。与人工智能相关联的技术系统十分复杂，为了叙述更为清晰，这里主要从“信息”本身与“人”本身两个维度的技术手段进行阐述。首先，从信息的角度来看，大部分技术的目的在于祛除或消解信息本身的杂乱无章、不可预知与复杂性。因为，只有有序的、可读的、可分类的信息才能流畅地在人工智能传播渠道中运行。其中比较典型的是“数字化”技术，数字化技术将海量的新闻信息数字化，使之能够以数字信息的形式存储在数据库中，这就消解了信息本身的纷杂属性。
另一维度，是对人类信息的处理技术，即去除人类信息的混乱性与无法预知性。其中涵盖的硬件技术十分多样，包括互联网、移动智能手机、遥感定位技术、深度学习、神经网络技术等。这些技术能够合力将人类实时更新的上网痕迹、地理位置与消费行为等复杂且混乱的信息转化成数字信息并进行存储。这样，人类产生的信息或者说人类本身就变得“可读”“可理解”甚至“可预测”了。通过对传播系统中的信源（信息）、信宿（人类）的技术处理，一个可供人工智能传播路径运行的“硬环境”就初步成型了。值得注意的是，处理“信息”与“人”的硬件技术并不是独立运行的，相反，这是两个平行的过程。
2.“软环境”的搭建
这里的“软环境”主要包括两个方面，第一个方面是使人工智能新闻能够自由、合法、有序运行的规则与章法。任何一次科技的变革都是对法制制度的一次挑战，因为只有在规章制度的规范下，才能最大程度地避免传播乱象的产生。规章制度的核心作用在于消除新闻传播过程中的歧义与模糊性，从而使得新闻传播行为更加井然有序。国家层面上主要是指法律法规的建立，例如2017年6月《中华人民共和国网络安全法》的出台，对大数据新闻等新型传播路径中涉及的信息数据安全问题作了明确的规范。从行业的角度来看，主要是指人工智能新闻专业主义与新闻价值观的建设，这是对新闻工作者素质、价值观、专业性的培养与规范。
“软环境”的第二方面是指人类惯习的形成。人工智能传播活动的实践需要人类惯习的支持，即人们选择的自动化。例如，在当今时代，当人们得知了地震发生的消息后，为了进一步了解事件的发展情况，绝大部分人会首先通过网络、新媒体寻找新闻信息，而不是以往的买报纸或打开收音机听广播。这就是人们对信息传播渠道选择习惯的转变。布尔迪厄所定义的“惯习”有一个很重要的特质——无意识性，这是指“集体和个人的实践基础上逐渐获得的一种在无意识的情况下依规律行动的能力”[1]。人工智能传播手段的运行需要人们形成一种自动化、无意识的选择智能新闻的习惯，而这种习惯是通过长期的、缺乏明确意识的、沉浸式的、却又合乎目的一次次选择形成的。
结构的过程是一个创造的过程，用维柯的话来说，这个创造的过程是人类固有的、永恒的、确定的特性。传播“结构”的创造包括上述的信息本身与人类信息的数字化、规章制度的建立、惯习的形成等。那“结构化”的传播环境是如何形成的呢？传播“结构”之“结构化”是这些“结构”在创造与运行过程中汇集与互构的复杂的、交互的、长期的实践活动。换言之，“软环境”与“硬环境”是人类构造力量的产物，是整个传播环境中的一个个结构要素，这些要素的创造往往来自于人类的本能与时代发展自然的推动。而“结构化”才是这些要素“实践的场域”，数字化、规则制度、惯习等结构要素持续不断地从事着自我生产与相互生产的实践，进而搭建了“结构化”的传播环境。正如无人驾驶汽车无法在道路秩序混合、车道标志不明、规章制度不完善的印度等地区运行，人工智能新闻传播路径也很难在智能手机、互联网普及度极低、数字化程度不高、习惯收听广播新闻的非洲国家运行，因为它们缺乏智能技术得以实践的环境基础。
为了让人工智能传播路径在我国自由运行，我们就需要不断地增加其实践环境的结构化程度。当结构要素的互动程度、融合程度越高，环境的结构化程度也相应越高。而当传播环境结构化程度越高，制造在其中运行的人工智能传播路径越容易，这些路径发展的可能性也就越大。例如，当智能触屏技术、谷歌眼镜、大数据等结构要素形成合力时，VR新闻才在近几年飞速发展。这就解释了为什么人工智能技术早在60年前就已经出现，但是在近几年猛地刷新了其在人们心中的存在感。因为，虽然大数据、智能算法、神经网络等技术已经发展了几十年，但是，由于它们发展程度的局限性等原因，它们并没有形成深度地互动关系，或者说它们的结合程度还没有达到今天的高度与深度，所以并没有构建出成熟的结构化传播环境。因此，高度结构化环境的核心是一个成熟的“关系网络”，这个“关系网络”是各个“配套设施”之间有机的、动态的、紧密的内嵌与互构活动所形成的。
二、结构化环境生成的传播新路径
人工智能传播形式得以普及的不是更加发达的人工智能技术，而是结构化程度更高的传播环境。高度结构化的传播环境会打造出全新的信息传播生态，进而引发新的媒体传播路径的井喷式爆发。下面，笔者将结合具体的实践详细地讨论在结构化环境中成长起来的四大人工智能传播形式。
1. 大数据新闻
对于人工智能而言，它的关键技术是大数据挖掘。大数据不仅是一门技术，更为重要的是，大数据思维是信息时代的主导思维方式。科学技术对人类社会的推动力远不如思维方式来的重要，可以说，是大数据思维方式缔造了谷歌、阿里巴巴、百度等大型互联网公司。大数据思维与工业革命、全球工业化时期的“机械思维”相对。“机械思维”的核心思想是确定性（可预测性）和因果关系。[2]换言之，机械思维存在于“小数据时代”，由于数据量有限，所以精确性、事物与事物之间的因果联系显得尤其重要。但是，随着互联网引发的信息时代的到来，海量的数据使得信息的确定性与强因果规律越来越难以发现。在这一背景下，大数据思维开始取代传统的机械思维，而大数据思维的核心思想是承认信息的不确定性，并且用“相关性关系”替代因果关系。
大数据思维在新闻领域的应用，催生了大数据新闻的新样式。学者喻国明认为：“大数据新闻是基于大数据分析思维的新闻报道，是数据驱动新闻更高一级的形态，代表了未来新闻发展的一种趋势。”[3]那么，大数据新闻是如何运用大数据思维进行新闻生产与分发的呢？在新闻生产的环节，新闻业者可以利用大数据库的海量数据寻找数据之间的相关性关系，进而发现新的新闻线索。《卫报》利用大数据对骚乱者的地址、位置，贫困地区分布等数据进行处理与分析，然后发现了伦敦骚乱事件与贫富差距之间的正相关关系。《路透社》将罗兴亚难民营中临时厕所与水井的距离进行大数据分析，然后得出了两者的距离与安全卫生隐患直接连接的结论。通过多年的积累，大数据的数据量已经足够大，数据维度也很丰富，并且数据还具有了完备性，大数据的这三个特征使得数据新闻工作者放弃了传统的寻找事件因果关系的新闻生产方式，而是采用“强相关性”的证据创造新的新闻线索，从而指导之后的新闻生产与报道环节。强相关性很难通过直接的观察与分析得出，而是数据统计与分析的结果。如果没有大数据分析作为基础，我们不可能发现上述的事物间“隐秘的”联系。由此可见，大数据新闻的生产环节就是一个利用数据、挖掘相关性的过程。
在新闻的分发过程中，大数据也有了新的功能——消解传播路径与效果的不确定性。当人工智能与大数据、物联网等进行深度融合和全方位渗透后，必然会催生出真正意义上的“精准媒体”。通过“数据化精确制导”，我们可以运用人工智能技术把内容输送到算法推荐平台，以实现精准的新闻分发。如果说，过去的小量数据只能反映新闻事件的某个侧面，具有一定片面性，那么大数据能立体化、全景式展现事物全貌，让我们可以从不同侧面、不同角度进行考察，以提升媒体人对于事物发展的精确性和预判性。在此背景下，智能预测性新闻将成为一种新的高级新闻报道形式。通过大数据挖掘，智能机器可以更精准地对未来趋势进行预测。这种数据挖掘就是“从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息过程”[4]。大数据的精准性与预测性带给新闻业者的是新的信息传播规律，对这种规律的应用可以最大程度地消解新闻传播路径中的不确定性。
2. 机器人新闻
智能机器人是人类生命系统的模拟产物，也是人工智能科技的高级表现形式。智能机器人与新闻传播业的结合诞生了引人注目的“人工智能记者”，自动写作被预言为未来新闻行业最佳发展趋势。一般而言，机器人新闻主要是指机器通过较为固定的文本模式识别，利用计算机程序对相应的数据信息进行抓取和处理，自动生成新闻文本。
目前，人工智能记者在新闻行业的使用并不普遍，多处于尝试性的阶段。对于记者主要的新闻采集及撰写任务，人工智能也主要在撰写环节发挥作用，极少涉及新闻采访。机器人新闻写作也是以财经新闻为主，主要是发挥人工智能优秀的数据处理能力。例如，腾讯公司发布了2018年第一季度的财政报告，写作机器人会先“阅读”一遍财报，抓取重要信息；之后与往年的财报数据、同行业的财报数据进行比较分析；然后撰写一篇腾讯公司2018年第一季度的业绩分析；撰写完毕后，依旧会有人工编辑对其进行审核与润色。从这一过程我们可以看到，写作机器人目前的能力是有限的，对写作模板的依赖比较严重，无法达到人类直抒胸臆的境界。写作机器人的运行方式与人脑有很大的区别。人脑写作来源于对事物的理解，而机器人写作则是源于对已有事物的学习与利用。当机器人面对一份新的财务报告时，它首先要做的是搜寻自己系统中所存储的之前的关于财务报告分析的新闻稿，然后自动的寻找新财务报告与之前财务报告的相关性与连接，从而“拼凑”出一份新的财报新闻稿。因此，写作机器人极大地依赖于编程技术，而不是推理、逻辑、情感、视觉与语言等通用功能。它们不能做任何未经训练的事情，这就决定了目前的机器人写作不具备人类的创造性。尽管如此，我们不能否定机器人写作对新闻业颠覆式与破坏式的创新。因为我们可以预测，高级机器人将在不久的将来全方位地影响新闻业的内容生产、分发、监测和终端等重点环节。
3. 场景化新闻
对大众传媒来说，要想在碎片化、离散化、移动化传播语境下真正吸引受众注意力，最好的方法是情景式互动，即通过数据挖掘提供契合用户体验的媒体场景应用，让读者在不知不觉中被触动，并引发其信息消费行为。在这一背景下，场景化新闻的重要性被提到了一个新的高度。只有人工智能技术可以洞悉用户在不同场景下的需求，帮助处理该提供怎样的信息服务，如何有效处理环境与人、人与人之间的关系等复杂问题。
（1）场景化与大数据。大数据与场景化通常是彼此依存，处于交融状态中。我们可以在线下充分利用人们日常真实的生活场境下的媒体接触空隙，实现高频广告传播和有效到达。首先需要通过大数据去获知某用户的存在，然后去勾勒出这个用户的画像：去了解他的年龄层次、文化层次、消费能力等。然后是场景化呈现，需要通过数据去了解这位用户喜欢出现的购物地点、购买的产品，并对其下一步行为进行预判，以及相应的引导推荐。如此，通过不断积累该用户的数据并加以场景化应用呈现，就能够实现大数据的场景营销，这种场景营销，即是把与该用户相关的时间、地点、环境、行为、关系等诸种数据都关联上。
（2）场景化与个性化。我们已进入到了一个“场景新时代”，智能化场景时代与过去不同的是它能通过场景感知来高效解决现实问题，更符合个体此时此刻的需求。也即是说，服务是个性化的，是智能化的，因为在特定的场景中会产生特有的需求，并会随着时间与地点而发生变化。这种场景感知式服务，能迅速对每个个体的背景资料、个性特点、个人偏好、媒体使用惯习、活跃时间等进行多维度分析并加以掌握。而且你越是经常使用“他”，“他”就越能读懂你，成为你的贴心个人助理。因而，只有有效把握用户的生活环境，再造媒体场景，才有助于媒体提供更具个性化、更精确的服务。
（3）场景化与智能化。人工智能通过物联网等技术进入到人们的生活与工作诸种场景中。智能媒体将推测出特定场景的限制和用户潜在的需求，运用智能语音方式或是虚拟设备，在碎片化时间中推送特定场景下的私人化知识需求。智能化知识服务并非是单一的大数据分析挖掘，或把集成的知识资源打包推送出去，而是在特定场景中让智能服务与用户需求间的价值匹配更精准，包括在空间和时间维度上与潜在客户需求之间的智能匹配。所谓的场景匹配，“即是在生产和分配媒介内容的时候做到内容与用户之间基于场景数据的供求关系的准确配置”[5]。比如从出版服务属性来说，知识服务将着重以用户为核心，并基于不同的时空和场景，更注重对用户服务需求的及时捕捉和智能推送，以实现服务与需求的智能匹配，由此带来新闻价值的聚合与重塑。
4. 虚拟现实（VR）新闻
随着人工智能技术、人脑仿生计算、虚拟助手、虚拟现实技术不断嵌入到更多的智能机器与终端设备中，人们的生存方式、思维方式和行为模式发生了改变。当前，VR（虚拟现实）/AR（增强现实）技术不断发展，数字对现实的模拟能力也愈发的强大。VR技术作为人工智能的前沿科技，VR新闻作为智能新闻生产与呈现的一种创新性应用也逐渐进入新闻场。
首先，生产沉浸式新闻。某种程度上所有的现实都是虚拟的，当虚拟世界与现实世界融为一体，便出现了沉浸式体验。沉浸式新闻是“指一种能让观众获得新闻故事中描述的事件或情形的第一人称体验的新闻生产形式”（德拉佩纳，2010），它具有的全景展示和全时空感，摆脱了传统新闻的叙事“框架”束缚。虚拟现实新闻传播既改变了新闻的叙述方式，又大幅度提升了用户体验。虚拟现实新闻的叙事逻辑是从读者视角出发，让读者身临其境，并使其成为事件的“中心”。这种新颖的报道样式突破了时空边界，易引发受众与记者、编辑的共鸣和感同身受，也吸引着大众对特定主体的情感体验与关注度，如情感性沉浸，特定的场景通常蕴含着受众特定的情感，从此意义来说，虚拟现实的力量之一就在于它能赋予大众与新闻故事之间一种独特的情感联系。
其次，打造交互式体验。随着读者阅听模式和体验方式的不断改变，交互性是虚拟现实传播的主要亮点之一，人们在阅读时越来越注重交互性体验、综合性体验以及互动反馈的智能化，人机交互方式更趋于人性化、自然化。VR新闻建构的虚拟环境将人与具体场景的交互性融入了虚拟传播中，它在为阅听者提供自主解读视角的同时，促使受众脑洞大开，进行内容与体验的双重交互式构建。毋庸置疑，VR新闻明显改变了传统新闻报道单向、线性的传播模式，提升了交互式对话传播理念，以优化用户体验为目标。像出版社可以通过VR出版物的互动性、生动性和故事性，来激发儿童对出版物的兴趣和爱好，满足儿童在知识性和娱乐性方面的双重阅读体验需求。
三、新传播路径与“结构化逻辑”
通过对四大主流人工智能传播路径的分析，我们发现，不同特性的传播结构要素“共在”于一个统一的高度结构化传播环境之中，它们互相作用、互动与影响，从而打造了独一无二的“结构化逻辑”。历史证明，清晰、明确的分类与区分往往存在于事物出现的初级阶段，联结、相互作用、日益模糊的界限才是事物发展的终极方向，例如传统媒体与新媒体的融合、国家权力与社会权力之间“零和博弈”模式的逝去等。基于此，我们可以推测，“大数据新闻”“场景化新闻”“机器人新闻”等区分式的新闻传播路径划分不会存在很久，因为这不符合“结构化逻辑”的运行特征。
首先，“结构化逻辑”强调的是结构要素的整体性与内在的连贯性。一方面，结构化传播环境的总规律决定了结构中各个部分的性质。以大数据、智能算法、神经网络科技等为核心技术构架的传播系统，影响着大数据新闻、机器人新闻、VR新闻与场景化新闻的传播方向、强度与形态。另一方面，结构化传播环境并不仅仅是这四大传播新路径的集合体。场景化新闻需要大数据技术为其给用户贴上标签；VR新闻需要场景信息作为支撑。换言之，结构化的传播环境并不是这些传播路径间的零和游戏；相反，它们相互融合、连接与影响，产生了单一路径独立于结构化环境之外不具备的新的属性，而正是这种独特的聚合规律决定了结构化传播环境的总形态。
其次，“结构化逻辑”认为结构化传播环境是一个动态的有机体。这主要是因为“结构”之“结构化”是一个变动不居的过程。“硬环境”与“软环境”中大量的结构要素有着多样的排列组合形式。大数据新闻、机器人新闻、VR新闻与场景化新闻只是现阶段人工智能与新闻业融合实践中形成的比较成熟的路径。人工智能科技的发展日新月异，规章制度也在实践的基础上逐渐更新，人类的信息接受惯习也在变化，这必然会催生出更多的智能新闻传播路径。另外，正如前文所述，联结、相互作用、日益模糊的界限才是事物发展的终极方向，形式上的分类只是暂时的阶段。大数据新闻、机器人新闻、VR新闻与场景化新闻四者之间也存在着丰富的转换程序。“VR大数据新闻”“机器人场景新闻”等组合形式的出现并不是凭空臆想。在结构要素各种有机转换、排列、组合的过程中，新的可能性将不断涌现，整个结构化的环境不停的运转，富有极强的生命力。
最后，“结构化逻辑”最终将带来有序的传播环境。为了生存与繁衍，人类在杂乱无章的大自然中建立起了系统的规则秩序。同样，为了和谐健康运转的传播环境，我们以“结构化逻辑”为指导，搭建了越发结构化的新闻传播环境。结构化的传播环境会让我们无意识的、自动的接收到最为恰适的信息流。例如3D建模和flash动画技术打造的世界杯VR新闻、大数据打造的财经新闻等。这些新闻传播路径不仅贴合新闻本身的特性，也与个人的新闻接收习惯相关联。虽然“有序”“有章可循”的传播环境是“结构化逻辑”的终极意义，但是，这并不是一蹴而就的，而是一个从“无序”走向“有序”的过程。目前，我们正处于人工智能技术带来的传媒发展新路径的初级阶段，网络谣言、虚假新闻、数据泄露等现象干扰着人们的正常生活、国家秩序与传播生态。但这些问题将在“结构化逻辑”带来的高度结构化环境中得以解决。
四、结语
人工智能引发的变革是深刻的且不自觉的。大数据新闻、机器人新闻、场景化新闻、VR新闻，这些人工智能与新闻业的融合路径并不是独立生长起来的，相反，通过结构化逻辑的连接，这些新型的新闻传播形式已经不知不觉地交织在了一起，并将逐步形成愈发高度化的结构化传播环境。学术界对于人工智能新闻的研究应该建立新的“认知图绘”，除了专注于单一人工智能传播路径的研究，传播“结构”之“结构化”问题应该成为新闻传播研究的新议题。
参考文献
[1]罗钢，王中忱. 消费文化读本[M]. 北京：中国社会科学出版社，2003.
[2]吴军. 智能时代：大数据与智能革命重新定义未来[M]. 北京：中信出版社，2016.
[3]喻国明. 从精确新闻到大数据新闻——关于大数据新闻的前世今生[J]. 青年记者，2014（24）.
[4]梁颖锋. 数据挖掘技术在压力管道安全管理工作中的应用研究[D]. 中北大学硕士论文，2011.
[5]胡正荣. 智能化：未来媒体的发展方向[J]. 现代传播，2017（6）.
