【原创研究】人工智能在新闻传播中的运用：实践探索与伦理困境
0分享至史安斌（清华大学新闻与传播学院教授、博士生导师）高姝睿（清华大学新闻与传播学院硕士生）原载于《青年记者》2022年第19期导读人工智能在新闻传播中的运用目前已经从节省人力成本、提高效率发展到延伸专业新闻工作者的感知范围、强化其判断能力的阶段，在新闻生产、呈现和分发等环节都开展了创新性的实践探索。但是，人工智能的运用也为新闻媒体带来了社会偏见扩散的伦理困境。从技术可供性的视角来看，人工智能（AI）是对计算机科学领域可以模拟、延伸、拓展人类智能的技术的统称，不仅具有思考和自主判断的能力，也具有学习和合作的能力。最初人工智能在新闻传播领域的使用是为了代替重复性高的简单工作，随着智能传播的进一步深入，人工智能在推动新闻传播的实践创新的同时，也成为新闻媒体提升其影响力和公信力的“助推器”。信息技术的飞速发展驱动社会全方位深入转型，人工智能与去中心化、去中介化、万物互联共同构成了Web3.0的四大时代特征。[1]从“机器学习”（ML）到“自然语言处理”（NLP）的人工智能技术优化了新闻生产链，提供包括信息自动探测、数据提取和验证、文本和图表生产、新闻策展和文本自动标注等拓展从业者效率和影响力的实用工具。总的来说，目前人工智能在新闻传播行业的前沿运用主要是助力生产效率的提升、呈现方式的多元化和分发的精准化。但是，前沿技术的使用并不能保证新闻传播品质的提升，这就如同互联网和社交平台依靠机器分发的新闻在真实性和平衡性上都比不上报纸和广电等依靠人工把关的传统媒体。从本质上说，新闻生产系统的效用有赖于其输入和产出的信息的品质和可用性的高低。对于无论是依赖传统媒体还是新媒体的新闻传播系统而言，“垃圾进则垃圾出”（GIGO）是一条经久不衰的通则，而其在社交平台主宰的新闻传播生态中尤为突出。由于缺乏传统媒体的把关机制，新闻记者和编辑对信息和数据的掌控权在社交平台主宰的传播系统中被算法剥夺，而后者参与新闻生产和分发的原理和机制以“商业机密”为由被关在“黑箱”之中，缺乏透明性与易解性。在智能传播时代，新闻界遭遇的最显著的伦理挑战是算法对社会偏见的放大和极化作用。社会偏见在机器生产新闻文本的过程中披着“客观”的外衣进行再生产，并且在算法分发的过程中通过“定制化”的方式扩散。智能传播中的偏见和歧视导致党派和种族之间的冲突，撕裂了社会共识，加剧了“乌卡”（VUCA）时代的动荡不安。本文以智能新闻传播的全链条再造为切入点，对人工智能在新闻传播业界应用的前沿动态进行梳理，并对算法的“负向”助推作用进行分析；以路透社、BBC等主流媒体机构与学界、信息技术行业的跨界合作为例，分析“新闻机器人”和算法在内容生产、呈现和分发之中的应用及其产生的媒介偏见风险和解决方案，以期为国内同行提供镜鉴。人工智能在新闻传播中的应用前沿人工智能在本世纪初就进入新闻传播学界和业界的视野，通过各方协同创新将“机器写作”“虚拟主播”“精准分发”等提高内容生产分发效率和传播力的未来愿景逐步变成现实。另外，新媒体和前沿科技的广泛运用也改变了媒体从业者的生存环境，在为新闻生产“添翼”的同时也带来了“失能”的隐忧。调查显示，美国新闻机构的从业人员数量从2008至2022年间减少了26%，以互联网和社交媒体为首的新技术挤占了传统媒体记者和编辑的生存空间。[2]为此，在当下竞争加剧和资源匮乏的大环境中，新闻传播业界应当把人工智能视为转型升级的“突围”方向。人工智能在新闻传播业界的前沿应用着眼于“人机耦合”视角，为媒体从业者注入新的创新，而非落入“技术中心论”的窠臼，陷入使用机器简单替代专业新闻生产的“勒德教”（Luddite）困境。总的来看，人工智能在新闻传播中的应用前沿主要集中于以下三个领域。第一，新闻生产。人工智能可以成为新闻记者和编辑的“助手”，运用智能语音识别技术将其从转录音频或视频采访的重复性劳作中解放出来，从中节省出时间和精力能够投身于深入思考和专业解析中，从而提升新闻报道的品质。早期的AI运用集中于有关股市变动和体育赛事等“公式化”的主题写作。近年来，AI也开始赋能专业记者和编辑处理数据深入分析和调查报道线索识别等更为复杂的工作。除了财经和体育新闻报道，AI也进入了法治新闻等更为专业化的领域当中。近来，一套名为“立法新闻提示表”（LNTS）的人工智能新闻报道系统被广泛运用于法治新闻的报道场景当中。[3]这个由AI驱动的新闻报道辅助工具可以通过系统搜索和收集与美国各州立法会议有关的具有新闻价值的事件，为记者及时提供事件背景数据，从而方便他们进入更为深入的后续采访。例如，今年6月美国最高法院做出有关“堕胎权”的仲裁后，引发舆论的高度关注。各州立法机构也纷纷展开辩论，制定相应的法案。对于这类具有高度争议性和关注度的议题，AI系统可以在数据出现井喷或异常时向记者发送“新闻预警”，提供包含相关事件背景信息的模板文本。地方媒体的专业记者和编辑借助于LNTS分析议员之间的对话，可以监测和跟踪他们之间的“拮抗”关系，从而对各州立法的结果进行准确的预测，影响舆论的走向。这套AI新闻报道系统还可以帮助记者捕捉到日常工作中难以发现的线索，将新闻生产者的“触角”延伸至以往报道匮乏甚至于完全缺失的领域。例如，通过历时性的资料收集，该系统可以汇总各州议员的投票历史，判断特定人选的投票结果是否与之前的立场相悖，并向记者及时提供相关数据，使其能够把更多的时间和精力投入深入的思考和解读中。显而易见，这套系统可以有效节约人力和财力，可以自动生成包含从众多新闻网站之中收集的信息线索的“菜单”或“食谱”供记者随时调用和搭配。另外，该系统还借助于传感器技术来帮助新闻媒体完成远程资料和数据的收集工作。在堕胎立法争议的报道中，加利福尼亚州、佛罗里达州、得克萨斯州和纽约市等新闻“热点”地区都对该系统开放了当地立法机构和会议的访问权，从而大大提升了新闻媒体跨地域的报道效率。值得注意的是，LNTS是多方合作联手开发的创新成果，专业记者、编辑、数据科学家、工程师、新闻学院的教授携手合作，推动产学研一体化的全链条再造，为解决长期以来新闻业界、学界和教育界之间相互“脱钩”的积弊探索出了一条新的道路。[4]第二，新闻呈现。AI的运用可以优化和丰富新闻报道的表现方式，增强了产品、内容与用户之间的互动性，帮助用户获得临场的个性化体验，同时也提供更为高效的信息服务。算法推荐系统可以根据用户的偏好和所处场景，为其提供定制化的环境信息和服务，有效提升用户黏性。2022年2月，路透社和从事AI研发的“合成媒体”（Synthesia）公司发布了世界上首个以虚拟主播为中心的自动化播报系统。该系统建立在路透社视频素材库的基础上，将专业体育主播的影像和与AI相结合，创建了一个可编程的虚拟主播来进行赛事报道和分析。路透社的图片摄影和视频报道为这位虚拟主播提供信息和观点，甚至可以细化到主播的一招一式，不仅无需任何的人工脚本、编辑和制作，还能够自动创建新闻摘要和字幕，根据传统媒体和社交平台的需求创建与之适配的不同播放版本。[5]2021年初，BBC管理层关注到62%的在线用户每天收听播客，时间从30分钟到4小时不等。为此，BBC与微软合作开发了AI辅助的播客App，借助深度神经网络创建出具有自然语调和清晰发音的合成语音。起初作为BBC名牌系列节目“生活方案”（TheLifeProject）”的一部分推出，将16篇新冠肺炎疫情期间为读者提供生活指南的专题文章以音频方式呈现。获得广泛好评后，该产品又拓展内容，精选BBC网站特色垂类频道的优质文章以播客形式推出。用户可以在电脑、智能手机等多个终端上获取这个App，在浏览精选文章时会收到“收听文章”提示，并且可以选择后台不间断的播放以获得“伴音”体验。更具特色的是BBC为此开发的合成语音系统。此系统具有位于柔和音域的声音，以其圆润、拟人化的音质给人温馨的感受。此外，合成语音还具有更为显著的包容性和适应性，音频可以在文本编辑时根据不同的需求自动更新，并根据不同的内容调整播报的音调和音色[6]。第三，新闻分发。在信息过载时代，运用AI不仅能够对新闻媒体生产内容进行精准分发，提高触达率，还可以为用户提供定制化、个性化的信息。初代“新闻推送”功能主要是基于时效性的考量，辅以AI可以将基于内容的推荐、协同过滤和时序流行度相结合，采用“混合概率”的新模式而非传统的“相似性”原则进行推送。谷歌新闻（GoogleNews）是这一新模式的先行者，通过计算历史点击数据或互动频率等数据预测用户的偏好，根据每名用户的不同配置信息为其量身定做“我的日报”。基于内容的算法推荐和用户之间的协同过滤可以满足不同的用户在“冷启动”“短暂兴趣”“长期偏好”等三个方面获取定制化的内容需求，并将用户的兴趣标注为对某些内容特征的偏好，从而维持更长时间的关注度，尽可能降低由“冷启动”带来的用户数据的“稀疏度”。借助于“协同过滤”可以合并用户近期的兴趣和浏览行为，满足短时间内用户对信息新鲜度和热度的需求。总的来看，人工智能新闻推送系统有利于通过提供个性化信息的方式增强用户黏性和忠诚度，通过提升用户的消费意愿提振新闻产品的价值转化。当前AI在新闻传播领域的应用不仅可以给予新闻生产者更多的便利，也可以在新闻呈现上更加人性化，并为用户提供个性化的内容消费体验。但不容忽视的是，AI算法在提高新闻传播运作效率的同时，也蕴含着“把关人”权力转移的危机，从而成为加剧偏见和谬误扩散的催化剂，导致国家和社会在种族、党派、性别等议题上的撕裂。智能传播中的偏见扩散从本质上看，AI是人类编程基于特定目标，对数量庞大的特定数据集进行“训练”的成果。基于数据的质量、根深蒂固的社会偏见和蓄意煽动群体对立冲突的行为，AI可被用于生产和扩散虚假信息，固化偏见，加剧分裂。更有甚者，由于“算法黑箱”的存在，人们无法识别出这些虚假信息和数据的来源和形成方式，这就进一步提升了互联网治理的难度。在新闻生产的过程之中，“算法偏见”的主要来源并非是算法本身，而是底层数据的收集和筛选结果。新闻生产算法模型分为“训练器”和“筛选器”两部分。“训练器”的偏差主要是在基础数据库和训练过程中产生；而“筛选器”则可以根据“训练器”的预测模型使用包含人类决策和带有社会偏见的数据进行“次级训练”。例如，在海量新闻文本基础上“训练”出来的“词嵌入”技术强化了固有的有关性别的刻板印象，而算法设计者即便没有突出性别偏见，也依然会因为被其他变量编码而将带有性别偏见的词条“嵌入”最终显示的文本当中。更有甚者，人类也会蓄意利用算法偏差误导和操纵偏见，这便是“计算宣传”的由来。2022年2月，丹麦哥本哈根大学进行多模态人工智能感知研究的学者杜尔（BrianL.Due）在其论文中将散播社会偏见的人工智能技术分为三类，一是社交机器人，二是平台内置算法工具，三是人工合成的虚假人物“档案”。首先，目前从“社交机器人”（socialbots）到“深度伪造”（deepfake）等多种借助于人工智能技术的计算宣传手段层出不穷。大量蓄意散播偏见的社交机器人在Facebook和Twitter等全球性社交平台上泛滥成灾。这些“僵尸军团”在关键性议题上散播海量的带有偏见和歧视性的“谬讯”（disinformation），误导公众认知和舆论，降低了民众对政府、媒体等公共机构的信任度，让选举、公投等政治活动的走势发生戏剧性的逆转，甚至于挑动暴力行为和群体冲突，从而加剧了社交平台的“武器化”倾向。[7]其次是特定社交平台内置的人工智能工具所产生的社会偏见。这些以提升工作效率为目标的工具基于“规范性分析”的机制，通过将下一步行动“嵌入”算法来操控用户的行为偏好。例如，社交平台上的词句联想和自动生成的功能和对图片、视频选择的暗示或诱导，都会影响用户对下一步行动的决策。如果使用特定的数据对这些工具进行“训练”，就会导致社会偏见的隐性扩散。杜尔对Twitter的“人工智能裁剪”进行研究后发现，虽然这一工具帮助用户自动选取“精华”部分作为缩略图进行展示，但它优先选择的往往是白人而非少数族裔。再次还有利用“虚拟网红”来散播似是而非的偏见性内容。虚假的“合成人设”拥有比“社交机器人”更加拟人化和有说服力的背景资料，在社交平台上更容易成为受到粉丝追捧的网红意见领袖（KOL）。在“领英”（LinkIn）等交友平台上，出现了一个名为“凯蒂·琼斯”（KatieJones）的网红，她与多名美国政界顶级人物建立社交网络。美联社在对其照片进行分析和比对之后宣告此人不存在，她的面部特征都由人工智能进行合成，并将此类行为定性为社交平台上兴起的“隐身间谍”活动。在新闻呈现的方式上，机器人的形象设计在外观和语音上反映了一定程度的社会刻板印象，并通过与用户的精准互动促进了偏见的深度“内嵌”。在新闻机器人的多元呈现方式中，最为明显的伦理困境便是性别偏见，这种偏见主要来源于对机器人的“类人化想象”。最为常见的是具有性别特征的机器人与不同工作与任务相联结的“职业偏好”。例如，虚拟主播通常设定为青年女性，而虚拟评论员通常设定为中年白人男性，这在一定程度上复刻了传统媒体实践中的“刻板印象”。另外，调查显示，用户会更多与具有女性特征的机器人产生情感上的亲近与信任，并且默认“女性”机器人更适合从事信息服务类的工作。目前最普遍使用的AI机器人是“语音助手”，而具有“专属性”和“服务性”的语音助手通常被设定为青年女性，例如Windows系统的小娜（Cortana）、苹果系统的Siri和亚马逊的Alexa等。这样的人设不仅加深了原有的性别偏见，而且出现了用户“调戏”语音助手的大量案例。“小娜”的语料编写者透露，在其上线初期的对话请求中包含了大量的色情露骨内容。为了解决这个问题，2019年3月，哥本哈根大学的语言学家和软件工程师合作，推出了全球首个无性别语音助手Q。其音质采集自五个不同性别的原型并进行合成和训练。系统研发者还在欧洲进行了4600人次的测试，最终将Q呈现为频率在145赫兹上下的“中性”声音。Q的出现是对AI固有的“无意识偏见”的揭示和反抗，目的是彻底消除智能传播领域的性别刻板印象，充分彰显新媒体的社会责任。这意味着人工智能在新闻传播领域的运用逐渐跳脱了技术中心主义的窠臼，成为社会改革和进步的工具，也意味着AI在新闻传播领域的实践创新中，应当制定更高的产品标准，更为严格地界定用户特性。[8]在新闻的推荐分发上，算法对内容可见性和可及性的影响会导致“拟态环境”中对特定事件不同观点呈现的权重失衡，从而导致新闻舆论场撕裂和极化。在平台化时代，算法接管了长期以来传统媒体“把关人”的角色。因此，持有不同立场的社群将偏见的扩散归咎于平台出于政治目的对“新闻菜单”的选择性呈现。除了算法本身的偏差之外，相关研究发现，在线广告定位中的种族差异相当显著，用户生成的在线数据会产生固化偏见的“反馈闭环”，导致种族偏见成为智能传播中的“抗解问题”。虽然从理论上讲，不同观点的数据库储存应当体现“权重均衡”的原则，但用户的搜索行为会打破这种均衡状态。他们更加频繁点击含有某种观点的内容，尤其是在受到算法推荐的诱导之下。这样一来，算法之中的协同过滤机制对特定观点会更加“敏感”，某一方信息的可见性会呈现出几何级数的增长。目前，社交平台已经成为首要的新闻来源，每天数十亿全球用户的点击和搜索行为客观上起到了固化偏见和加剧分裂的作用。近来，AI助推偏见扩散的“抗解难题”引发各方关注，要求强化算法治理的呼声越来越高。美国国会就偏见、“误讯”和内容审核等议题召开了多次听证会，传唤Facebook创始人扎克伯格等社交平台巨头。一些民权组织也发起了诉讼，迫使后者承担起打击仇恨言论和调整算法模式的责任。智能媒体时代社会偏见的治理平台化时代，社交平台算法的广泛运用加剧了社会偏见扩散的危机。算法本身的机制性偏差和一些使用者的蓄意利用，都使得算法成为危害社会公平正义的重要因素。除了强化法制层面的“他律”进行“治标”之外，推动和深化技术“自律”才是治本之道。对社会偏见扩散进行消弭需要从算法核验、智能偏见探测和人机耦合三个方面入手，充分发挥人工智能和人类智能的协同作用。首先是算法核验。从算法在新闻传播之中的运用逻辑入手，对算法依托的基础数据库和算法运行的规则进行公平性核验。并且对AI新闻产品的生产、呈现方式和分发结果进行监管，消弭算法对社会偏见的催化作用。第一个步骤是加强数据的“预处理”，让数据库储存数据保持精准和公平，有意识降低算法推荐与输出结果的关联性，由此生产出能够呈现不同立场和观点的新闻文本。AI新闻应当通过有意识地增加更多“数据点”来适当提高非主流观点的权重，并且在数据处理的过程中引入“反事实公平”（counterfactualfairness）的核验方法，从而对边缘弱势群体的歧视性内容进行“稀释”和“过滤”，确保信息传播的公平性。第二个步骤是完善对技术的“后处理”，根据模型输出预测的结果，对输出内容按照“适配公平化”的原则进一步修正。第三个步骤则是在增强透明性的同时，增强算法系统的“易解性”，主要是对具体决策的达成方式和导致结果的数据特征进行合理化解读，帮助用户核查在决策过程中所考量的因素是否包含偏见。[9]其次是智能偏见探测。为了加强对假新闻和仇恨言论的打击，新闻传播学界和业界联手开发了各类评估新闻文本的偏见和可靠性的算法工具。这些工具普遍存在的缺陷是，AI在对信息和观点进行识别的过程中，通常依据的是词句的本义，而对于与其引申义相关的戏仿、恶搞、反讽则显得力不从心，这些细微而灵活的语义变化还不能被传统的“自然语言处理”（NLP）技术所捕捉和理解。2022年初，美国普渡大学计算机科学教授戈尔德瓦瑟（DanGoldwasser）将机器学习技术与社会关系和行为模型相结合，开发出一种更好理解社交媒体帖子发布者意图的算法工具。他指出，不论是理解简短推文还是“迷因”（meme）的含义，识别隐性偏见的算法工具都要增加理解叙事过程和语境信息的功能，而如何将对语言符号的理解进行概念化，这正是未来算法工具的转型升级过程中应当解决的首要问题。[10]“算法审核”是目前较为成熟的有效工具之一。在缺乏人工监督和干预的情况下，机器人通常会在“特征优先级”方面选择带有偏见性的语素作为算法推荐的最佳预测因子。这类工具的使用可以帮助机器人纠正这一趋向。例如，对于YouTube等视频网站而言，使用“算法审核”可以帮助我们了解哪些类型的视频会被优先推荐，其推荐系统是否有意散播偏见性信息。虽然“算法审计”和“反事实公平”等工具引入新闻传播业的成本还比较高昂，实际运用还比较有限，但“智能偏见预测”已经成为提升算法治理水平的突破点，未来成果及其广泛运用值得期待。再次是人机耦合。在人工智能得以广泛运用的当下，“人类智能”的作用不仅没有被削弱，反而在算法治理中得以强化，这一点在新闻传播领域表现得尤为突出。人机耦合与协作也被证明可以在新闻生产、呈现和分发的过程中有效阻断偏见的扩散，提升新闻媒体的公信力和可靠性。调查显示，算法依赖于数据库的特性可以为新闻用户提供“客观”“准确”的观感，但是用户对真人记者的信赖度又高于新闻机器人和算法推荐。因此，从理论上说，机器自动生成的文本与真人记者的专业素养相结合，能够实现智能传播可信度的最大化。从实践运用来看，人机耦合与协作需要依赖跨学科、跨领域的技术研发，协商如何在新闻传播实践中“内嵌”道德标准，并建立起行之有效的“算法问责”制度。“人机耦合”的尝试不仅是制度和标准的建立，更重要的是借助于机器的力量提升人类的道德伦理水平。因此，识别算法偏见也是给新闻传播业界提供了一个重新思考人类决策公平性的机会，具体包括在何种情形下需要倚赖人的判断，允许人以什么方式进行判断，谁来决定何时达到“偏见最弱”的条件，从而将算法推荐“安全释出”？在哪些情况下可以允许完全自动化的决策？这些问题无法通过优化算法的方式解决，也不能完全交付机器。与评估算法相比，回顾和评定人类使用AI时的实际情况则要复杂得多，这也引发了有关“程序公平”和“结果公平”的讨论。当媒体从业者意识到由人类训练的算法出现偏见时，不应该简单叫停或禁用，而是应该考虑潜在的人类行为是否违背了社会公平原则，同时也对人类决策进行相关的偏见测试。新闻媒体提高自动化决策的标准，也意味着应当对人类决策提出更高的要求。[11]简言之，从道德伦理的层面来看，“人机耦合”的最终目标是推动人类智能与人工智能的共同进步。小结与展望人工智能在新闻生产中的运用目前已经从节省人力成本、提高效率发展到延伸专业新闻工作者的感知范围、强化其判断能力的阶段。人工智能可以在生产过程中拓展记者搜集新闻线索的范围，并增强他们对新闻内容的理解，在新闻呈现阶段为用户带来更加多元的体验，并且在新闻分发的过程中为用户筛选出类似于“我的日报”这样的定制化内容。但是，AI运用也为新闻媒体带来了社会偏见扩散的伦理困境。为了回应这一挑战，新闻传播学界与业界共同努力，通过在技术维度上的“算法核验进化”和社会维度上的“人机耦合”为消除偏见和维护社会公平开辟了创新路径。应当看到，消除机器算法的偏见与消除人类社会的偏见一样充满挑战性。在现实生活中，偏见以隐蔽的方式影响对特定群体和个人持有的态度和行为。消除偏见的主要阻碍便是偏见的“无意识性”。这种隐形的偏见是在日常生活中不断接触到的关于他人的直接和间接信息中日积月累而形成的，与对“他者”认知的发展交叠在一起贯穿于整个人生的发展历程之中。消除偏见的另一个困难是偏见的“有效性”。偏见已经在某种程度上演变为一种可以增强决策过程的“保护机制”，尤其是当决策面临的风险较高时，人们通常会选择墨守成规的“保险方案”，从而将根深蒂固的偏见保持下去。心理学领域用于隐性偏见预测的一种行之有效的偏差评估工具是“内隐联想测验”（IAT）。其结果显示，虽然可以使用技术手段提示个体存在的隐性社会偏见，但依旧很难带来个体行为的改变。偏见作为人类社会中无法根除的痼疾，应当实施更为长期化、系统化的举措来消弭其负面影响，阻断其扩散机制。在智能传播时代，社交平台作为公众获取信息的首要渠道既要推进人工智能的深入运用，也要重塑传播生态，弥合社会裂痕，维系人类社会的长治久安。从更为宏观的层面上看，模拟和拓展人类智能的人工智能技术应当嵌入人类社会运作的方方面面，推动包括新闻传播在内的各个领域内的创新探索。在“人类智能”力有不逮的情境下运用“人工智能”对社会偏见进行有效治理，也应当在“训练”人工智能走出其伦理困境的同时，带动人类社会在道德伦理水准上的共同提升。参考文献[1]XuY,GuanK,LeiL.Reviewontheprinciple,ProgressandApplicationofBlockchainTechnology[C]//JournalofPhysics:ConferenceSeries.IOPPublishing,2020,1651(1):012041.[2]MASONWALKER.U.S.newsroomemploymenthasfallen26%since2008[EB/OL].（2021-07-13）.https://www.pewresearch.org/fact-tank/2021/07/13/u-s-newsroom-employment-has-fallen-26-since-2008/.[3]HoweP,RobertsonC,GraceL,etal.ExploringReporter-DesiredFeaturesforanAI-GeneratedLegislativeNewsTipSheet[J].SpecialIssueTheme:AIandtheNews,2022:17.[4]BarbaraGutierrez.Canartificialintelligencehelpjournalists?[EB/OL].2022-07-01.https://news.miami.edu/stories/2022/07/can-artificial-intelligence-help-journalists.html.[5]ReutersStaff.ReutersandSynthesiaunveilAIprototypeforautomatedvideoreports[E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摘要：随着科技不断进步，人工智能时代的到来已经成为不可逆转的潮流。在新闻传播领域，人工智能产生的影响不容小觑。文章以案例分析的形式，从新闻采集智能化、新闻生产自动化、新闻分发个性化等角度分析人工智能给新闻传播带来的变革，同时也指出人工智能这把“双刃剑”带来的问题——客观上助长了虚假新闻的生产和传播、机器人写作缺乏个性化和人情味、算法推荐导致信息茧房和尖叫效应等。文章提出，面对这样的变革和挑战，作为新闻工作者，既不能妄自菲薄，认为自己将被技术取代，也不能因噎废食，否定技术本身。为了摆脱人工智能造成的困境，应该明确人的主体地位，在此基础上促进人机协同，使人工智能技术为我所用。同时要不断完善法律法规，对人工智能技术的应用加强制度化监管，保障受众合法权益。
关键词：人工智能；新闻传播；困境；应对策略；人机协同
中图分类号：G210.7文献标志码：A文章编号：1674-8883（2022）04-0088-03
随着科技的不断进步，人工智能技术逐渐渗透到社会生活的各个领域，新闻传播也由此迎来了翻天覆地的变化。从信息采集到内容生产，从新闻分发到内容呈现，各个环节都能看到人工智能的身影。但是，在大大提高生产和传播效率、为用户带来便利和个性化服务的同时，由于人工智能技术尚处于弱智能阶段，其不完善之处也导致了新闻失实、信息茧房、侵犯著作权和隐私权等一系列问题。
一、人工智能在新闻传播领域引发的变革
人工智能（ArtificialIntelligence，AI），是研究和开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。简单地说，人工智能就是模拟人的智慧进行活动的技术。
过去，信息的获取主要依靠记者的采访活动，一篇新闻报道要经过采访、整理、写作、编辑、校对、排版、印刷和配送等多个环节。而如今，从新闻写作机器人到个性化算法推荐，再到AR、VR新闻等，人工智能技术在新闻领域的应用深刻改变了新闻传播的各个环节。
（一）新闻采集的智能化
如今，大数据已经成为重要的信息采集路径。运用数据挖掘、大数据分析，以及图像、语音、视频识别等技术，计算机能够从大规模的数据库中寻找新闻选题、发现新闻线索、采集新闻素材，时效性、便利度等都发生了质的飞越。
值得一提的是，人工智能技术在数据分析方面的能力同样可圈可点。运用自然语言处理技术，计算机可以理解文本并找出前后文之间的联系。如果说自然语言生成善于“写”，那么自然语言处理就善于“读”。自然语言处理在新闻业务中的应用主要包括读取文件、国际新闻编译、文本摘要提炼等。
2017年2月，科技媒体“i黑马”推出了一则有趣的数据新闻——通过分析42万字的民谣歌词，研究民谣歌手们在唱些什么。它抓取42万字的民谣歌词，通过自然语言处理技术对歌词进行情绪和个性分析，再用信息图的形式将分析结果呈现出来。显然，像这样对海量数据进行处理，是记者难以胜任的。
通过对文本的分析进行新闻预测也是人工智能的强项。“智能预测性新闻，是指计算机程序在对现有信息流分析的基础上，对未来可能出现的发展或结果进行准确的预测，提供新闻报道。”[1]通过在数据库中检索分析、建造模型，人工智能基于复杂的算法和机器学习对未来做出预测，目前这一技术已被应用于预测体育比赛结果、股票行情、物价涨跌等。
（二）新闻生产的自动化
机器人也能撰写新闻，这样曾经充满科幻色彩的想法，在人工智能时代已经成为现实。写作机器人，其实是一种自然语言生成引擎，能够在输入结构化、标准化数据后，自动寻找报道角度，并将报道角度和数据相匹配，进而生成文本。相比于传统的记者写稿，写作机器人大大提高了信息生成的效率。
早在2014年，美聯社就开始使用一款由Wordsmith平台推出的机器人撰写部分稿件。这个写作机器人的工作过程像做一道填空题，用户可以设定这样一个句子“（某公司）的收入（增长/减少）百分之（数字）”，只要将相关的公司财务信息填充到句子里，就可以形成一则短消息。这个写作机器人一个季度就可以产出3500篇短新闻，效率是记者人工写稿的十倍。
2015年9月，腾讯财经推出新闻写作机器人Dreamwriter。由它撰写的首篇新闻《8月CPI同比上涨2.0%创12个月新高》，引用了CPI的相关数据和行业专家及业内人士的分析。新华社的写作机器人“快笔小新”能够独立完成体育赛事、财经新闻的自动报道。目前，快笔小新主要用于撰写体育、财经等领域的新闻。
（三）新闻分发的个性化
在传统媒体时代，受众对于媒体提供的信息处于被动接收的状态，因此要花大量时间和精力去筛选自己需要或感兴趣的新闻。而这一问题在人工智能时代被很好地解决了。算法推荐系统掌握着用户的信息和对新闻产品的使用行为，在此基础上推断用户的信息偏好，从而进行个性化的信息推送，使新闻推荐从千人一面变成千人千面。
今日头条就是算法推荐的典型代表。今日头条通过与传统媒体、门户网站以及自媒体进行合作获得内容，让用户自行选择感兴趣的领域。在此基础上，记录用户数据，利用算法技术，对用户进行个性化信息推荐。今日头条在激烈的媒体竞争中得以脱颖而出，也说明了用户对于这种个性化推荐的认可。
目前，最常应用的算法推荐包括基于内容的推荐、协同过滤推荐和混合推荐。基于内容的推荐，依托对用户过去所浏览的新闻的记录与分析，将类似的新闻内容推荐给用户。协同过滤推荐，就是向用户推送与其兴趣相类似的其他用户所浏览的内容，或者是利用用户浏览不同类型的内容所产生的数据，由系统推测用户可能感兴趣的信息并进行推送。混合推荐，就是将多种算法结合起来，在目前最为常用，也更符合多元的信息资讯需求。
二、人工智能在新闻传播领域造成的困境
任何一项新技术在应用中都不可避免地存在负面影响，人工智能在新闻传播领域的应用概莫能外。目前，人工智能仍处于弱智能阶段，实际应用中也暴露出很多问题和隐患。
（一）客观上助长了虚假新闻的生产和传播
在新闻生产环节，依靠机器人撰写新闻可能导致新闻失实。这是由多种因素导致的。
首先，数据源的失实会直接导致新闻失实。写作机器人的数据来源包括新闻网站、社交媒体等。任何数据源的错误都会直接导致机器人生产信息的失实。不仅如此，数据在解释事件发生的因果关系方面的能力尚不完善，如果不能理清因果关系，或者出现因果关系倒置等现象，则必然导致新闻失实。而对机器人报道进行核实也非常困难，进一步增加了新闻失实的风险。
其次，借助算法進行个性化推荐，则可能扩大失实新闻的传播范围。如今，人工智能能够代替记者进行内容生产，代替编辑进行内容把关，再根据算法进行个性化推荐。一旦媒体机构的出发点不再是满足受众的新闻需求，而是提高点击率和广告曝光率，追求自身的经济利益，那么人工智能就可能成为“帮凶”，使“标题党”、垃圾信息和虚假新闻被广泛传播。
（二）机器人写作缺乏个性化和人情味
新闻报道是记者将采集到的信息按照一定逻辑进行编排的过程，需要记者对大量信息进行筛选、取舍、组织和加工，这一过程中体现着记者的职业道德素养和人文精神。这些恰恰是机器人所不具备的。
写作机器人依靠事先设定好的报道程序模板进行写作，这就决定了它缺乏新闻记者必备的思考判断力。新闻模板在处理相对简单的新闻报道时，会导致报道内容的单调和同质化。所以，写作机器人目前主要应用于财经、体育和天气等领域新闻报道。
需要进行深度报道的领域，写作机器人的弊端便暴露无遗。优秀的深度报道不能光靠“写”来完成。深度报道需要记者现场挖掘信息，了解社情民意，厘清事件的来龙去脉、因果关系，对隐藏在数据和文字背后的信息进行深入挖掘、深度思考和分析。而这些都基于一定的社会经验和情感认知，现阶段的机器人是无法完成的。
（三）算法推荐导致信息茧房和尖叫效应
为了给用户提供个性化的使用体验，新闻的推送越来越有针对性。人们的每一次点赞、关注、转发，都会变成数据被实时记录。在大数据技术的帮助下，算法机制真正做到了投其所好。
技术力图为人类提供更好的服务，依靠算法进行个性化推荐的初衷也是积极的，但在实际应用过程中却带来了隐患。如果用户只能接收到自己感兴趣的信息，眼界就会变得狭窄，思维也越发固化，仿佛桎梏于一个信息茧房。信息茧房是算法、大数据推荐等大众传播技术和“我们只听我们选择的东西和愉悦我们的内容”[2]这种大众心理共谋的结果。
网络时代是流量为王的时代，为了获得关注和流量，标题耸人听闻、内容空洞虚假的劣质新闻被推送和转发。这种现象就利用了心理学上的尖叫效应，通过低俗内容唤起人们的猎奇心理，或是批评指责，目的是获取点击率，进而牟利。由于缺乏严格的管理和监督，基于算法的新闻推荐技术客观上助涨了这种新闻的传播。
（四）受众合法权益得不到有效保障
人工智能技术对受众权益的侵犯主要包括对用户和对创作者两个方面。
对于用户隐私权的侵犯存在于新闻分发和接收的环节之中。大数据技术得以应用的前提就是获得海量的用户数据。为了给用户提供个性化的定制服务，就需要深挖用户的使用习惯、兴趣爱好等。因此，随着人工智能技术在新闻领域应用程度的加深，信息的采集变得更加隐秘、无处不在。
目前，在个人隐私保护、个人敏感信息识别等领域的技术还很不完善，用户的隐私得不到有效保障。近年来，脸书、亚马逊、谷歌等互联网公司都出现过侵犯用户隐私的事件。产品的个性化与对用户的隐私保护成了一对此消彼长的矛盾。
自动化写作则可能导致对他人著作权、知情权的侵犯。算法以提炼的数据为基础生产出新的文本，而数据从何而来？很多新闻机构会使用自身数据库中的文本给机器进行学习，但不排除某些机构会通过爬虫获取数据，这就对文本原作者及其所属机构构成了著作权和知情权的侵害。
三、人工智能时代新闻传播困境的应对策略
诚然，人工智能技术的利用远没有达到理想状态，但不可因噎废食。应当积极通过多种渠道解决技术带来的问题，思考如何优化其发展路径。
（一）明确人的主体地位，让技术为我所用
近几年，人工智能将替代人类，失业率将大大提高，此类悲观论点甚嚣尘上。诚然，人工智能技术在很多方面表现出超越人力的巨大潜力，但记者也有很多无法被取代的优势。记者应该明确自己在新闻活动中的主体地位，利用其新闻敏感对事件作出报道价值的判断和决策；要根据事件选择报道的方式、角度和手法，制定报道方案；要时刻保持自己的人文关怀。
同时，记者要充分发挥深度报道能力。人类的思维模式是横向的、网状的，能够聚焦多个事件之间的关系。而人工智能的思维是纵向的、二维的。因此，记者要挖掘事实网络之间的相互关系，以单个事件为切口，深入全局化的报道中。
当然，记者也要加强在人工智能技术方面的知识学习，使技术为我所用。“智能时代，编辑记者更重要的工作是设计、指挥、操控机器如何干活”[3]。无论科技如何发展，人在技术开发与应用中始终占据主体地位，任何技术都是为了延伸人的感官体验而产生的。
（二）优化新闻分发和传播机制，打破信息茧房
信息茧房是看似高效的人工智能传播技术所带来的负面影响。打破信息茧房，就要让受众能够获得来自各个领域、与自己观念有差别的信息。流通的信息环境，才能让他们拥有更加多元包容的价值观。
一方面，现在的新闻个性化推送主要基于用户检索信息时输入的关键词和点击的信息。因此，可以丰富个性化推荐算法的数据记录和分析范围，综合考虑用户行为习惯和社会信息环境变化；也可以将记录下的数据及时向用户反馈，引导用户对自己的使用习惯和信息偏好进行反思和调整。
另一方面，要提高算法的透明度，维护用户的知情权。算法需要获取大量数据，作为新闻机构，有责任向公众披露人工智能技术的应用流程，接受公众的监督和建议。新闻机构也有责任告知受众，人工智能技术在实际应用中存在的伦理风险。
（三）完善法律法规，加强制度化监管
随着人工智能技术对新闻生产过程的全方位渗透，人机协作在未来很可能成为主要的新闻生产模式。要制定专门的智能新闻相关规定，约束和消解人工智能技术内在的伦理风险。
首先，要规范人工智能技术的使用标准，从立法层面明确人工智能技术涉及的数据范围和适用领域，提高算法的透明度。用户信息被过度采集和滥用的根本原因，就在于算法具有高度复杂性，容易“暗箱操作”。为此，监管部门应该做出规范，要求企业使用用户可以理解的语言，对数据采集的规则进行公开。
其次，要根据新闻实践活动完善相关规定，严格新闻工作者的职业道德准则。人工智能技术的发展，对新闻工作者提出了更高要求，新闻工作者必须坚守新闻的真实性、客观性等原则。同时，在大众泛娱乐化、部分不良媒体为了逐利传播虚假新闻的背景下，新闻工作者更应该勇担舆论引导的重任，坚持实事求是的作风，加强宣传党的方针政策，弘扬社会主义核心价值观。
四、结语
人工智能技术的应用，给新闻传播带来了前所未有的变革，极大提高了信息生产和传播的效率，但同时也不可避免地存在一些问题——不良媒体制造的假新闻在人工智能技术的加持下广泛传播、用户陷入信息茧房、隐私权和知情权等合法权益被侵犯……这些都需要传媒人在探索中不断完善。相信在新闻机构、新闻工作者和用户的共同努力下，人工智能技术一定能够向造福人类的方向不断发展。
参考文献：
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作者简介？石滢琪，硕士，编辑，研究方向：新闻采编。
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摘要随着社会经济、文化、科技的不断发展，新闻传播也发生了技术性的变革。如今，新媒体等被广泛的运用，使新闻传播进入了全新的数字信息化时代，也为新闻传播带来了巨大的影响。数字媒体技术在人们的日常生活中也被应用的越来越广泛，对新闻传播的影响也越来越大。我们说的新媒体技术简单的说就是通过新的技术手段，对信息进行传播，它拓展了新闻传播的途径，增强了新闻传播的速度。新媒体技术为传统技术带来了积极影响的同时，也带来了挑战，所以只有不断发展，不断的创新，才能更好的推动新闻传播的发展。本文从现代信息传播新技术的快速发展，一夜之间打破了传统媒体的垄断地位，剖析了现代信息传播新技术给传统媒体带来的生存困境及发展对策。传统媒体在新技术不断应用于信息传播的背景之下，只有积极拥抱新技术，创新发展，才能借助新技术的发展大势，融入信息化时代的大潮中。关键词:新技术，新闻传播，影响
一、绪论在2015年时，《中国新媒体技术发展白皮书》中，对于新媒体这个概念，做出了具体解释，主要指的是以数字化为核心内容的作品，通过现代网络作为载体来进行传播，利用完善的服务体系，将作品发送到网络终端，让用户消费的这一个过程。在该解释中，强调网络是主要的传播手段，而光盘等媒介内容不属于新媒体的范围。其次，在媒体不断数字化的背景下，王宏指出，新媒体包含的内容十分广泛，不仅包括硬件上的数字技术介质，如能够对数字信息内容进行存储，接受，和传播的设备，对于一些存在数字形式的信息内容的软件，也是新媒体所包含的内容。在部分学者看来，在狭义上，新媒体只是在网络以及移动终端的基础下进行传播，和传统纸质媒体不同的媒体形式。特别是近几年来，随着新媒体技术的快速发展，各种传播平台不断兴起，如微博，微信以及客户端等，传播形式也是丰富多样。不可否认的是，在新闻领域的多个方面，如新闻的传播形式，新闻的信息采集，新闻的内容生产等，新媒体技术都发挥着越来越重要的作用[1]。
(一)研究背景由于时代的不断发展，科学技术也在不断的向前发展。如今新媒体的发展是以互联网技术为基础的，并通过许多的途径来传播新闻，比如说移动直播、微博、微信、VR技术等。通过这些新的技术，受众可以更好的去理解一些事物，可以更好的和传播者进行交流。现如今，快节奏的生活需要网络的便捷性这一功能，这样人们才可以更快的获取信息，让人们可以随时随地的了解新闻，这从很大程度上满足了受众的需求。因此新媒体技术的出现为新闻事业的发展提供了更加广阔的渠道，也随之提出了高层次的要求。从20世纪70年代开始，网络技术就取得了很大的进步，到了90年代互联网及多媒体技术的不断发展与提高，信息化社会不断的加强，人类社会逐渐步入信息网络社会，在全球信息化的今天，网络以成为日常生活不可或缺的一部分，它不仅担当着社会上舆论导向的传播作用，而且为人们的衣食住行提供了便利。如今，科技越来越发达，各种科学技术被运用到了新闻传播上，更好的促进了新闻传播的发展，使人们能够更加方便快速的获取新闻信息。新技术的发展促进了新闻传播方式的改变，丰富了新闻传播的内容。
(二)研究的目的由于科技的不断进步，新媒体技术也不断的在发展，它促进了新闻传播方式的改变，丰富了新闻传播的内容。但这个影响不仅是积极的，它还是会有消极的一面。本文旨在研究新技术对新闻传播方式的影响，积极的影响是什么，消极的影响是什么，通过本文让人们去更加深入的了解，从而更好的去利用新技术，以更好的去获取新闻信息，为人们提供便利。
(三)理论概述1、新媒体的含义在2015年时，《中国新媒体技术发展白皮书》中，对于新媒体这个概念，做出了具体解释，主要指的是以数字化为核心内容的作品，通过现代网络作为载体来进行传播，利用完善的服务体系，将作品发送到网络终端，让用户消费的这一个过程。在该解释中，强调网络是主要的传播手段，而光盘等媒介内容不属于新媒体的范围。[1]2、新闻传播施拉姆曾说：“传播渗透到我们所做的一切事情中，它是形成人类关系的材料，不断延伸我们的感觉和我们的信息渠道。”传播学对人、对社会的影响如此深远，而作为传播学的重要组成部分——新闻传播也毫不逊色于传播学。
(四)研究方法文献研究法：通过阅读大量的文献资料、期刊论文、网络调查等内容从理论上找到更可靠的依据。
(五)研究的内容和意义新闻传播速度的发展是新闻人一直想要去实现的目标，也是新闻传播活动要去实现的目标。时代在不断向前迈进，传播的技术手段也在不断变化发展，移动直播、VR技术等传播新技术日新月异。新技术带来的这些新的功能，为传统媒体带来了极大的冲击和挑战。在2015年时，《中国新媒体技术发展白皮书》中，对于新媒体这个概念，做出了具体解释，主要指的是以数字化为核心内容的作品，通过现代网络作为载体来进行传播，利用完善的服务体系，将作品发送到网络终端，让用户消费的这一个过程。在该解释中，强调网络是主要的传播手段，而光盘等媒介内容不属于新媒体的范围。其次，在媒体不断数字化的背景下，王宏指出，新媒体包含的内容十分广泛，不仅包括硬件上的数字技术介质，如能够对数字信息内容进行存储，接受，和传播的设备，对于一些存在数字形式的信息内容的软件，也是新媒体所包含的内容。在部分学者看来，在狭义上，新媒体只是在网络以及移动终端的基础下进行传播，和传统纸质媒体不同的媒体形式。特别是近几年来，随着新媒体技术的快速发展，各种传播平台不断兴起，如微博，微信以及客户端等，传播形式也是丰富多样。不可否认的是，在新闻领域的多个方面，如新闻的传播形式，新闻的信息采集，新闻的内容生产等，新媒体技术都发挥着越来越重要的作用[1]。因此，木文通过梳理新型技术在新闻传播中的使用来分析新型技术对新闻业务带来的积极影响和消极影响。时代不断发展，新闻传播也跟着时代在不断改变，从之前的纸质、广播、在到现在的电视媒体。在新型媒体技术不断的变化下，新闻的传播方式逐渐的趋向数字化发展。并且，新媒体以其个性化的方式为新闻传播带来好处的同时，也带来了许多不利因素，但其对新闻传播的影响也是不能忽视的。所以，这篇文章让人们更加深入的了解新技术对新闻传播的影响，可以使人们更加方便的去获取信息。引导他们更好的去利用新技术带来的便利。同时，也对新闻传播受新媒体技术的影响进行了研究，为新闻传播的现代个性化发展提供参考。
二、在新闻传播中新技术的应用及其影响新闻传播的传统方式也被叫做“大众传播”，传播这个大家族被人为地分为五种类型，这其中包括群体传播、人内传播、组织传播、人际传播和大众传播。五种传统传播都有很明确的自身特点，在很大程度上我们能够轻易将其辨别。但是在数字媒体技术潜移默化的影响下，新闻传播的五种传统形式界限被突破。如果是传统新闻传播，那么我们可以很轻易的辨别出大众传播和人际传播的之间的不同。但是如果涉及到数字媒体，那么二者将会变得笼统难分，因此想要将二者区分则相对困难。在网络技术迅猛发展的背景下，现代社会很多的大众传播媒介都已经变成了网络技术，并且许多的互联网产品被运用在人际传播中，加之它的大众化趋势愈发明显，因此人际传播也就愈发的大众化[2]。新型的媒体为了赢取传播效果，传播的媒体把受众细分，让大众传播显得人性化，在我们的日常生活中，微博、微信就是常见的例子。微博每一个人有一个独立的帐号，里面的功能特别的多，在微博里面，每个用户都有自己所关注的人，有自己的粉丝，自己可以灵活的掌握和运用，它是开放的，每个人都可以使用，去发表言论，能够参与到舆论当中，甚至能够在舆论的前端。新媒体技术促使了一系列新的媒介传播形式的诞生。随着时间推移社会大众的生活中渐渐走入了微博、微信和客户端等新媒体。这些产品将在不同的终端上产生效应，譬如通过手机、iPad等移动终端和传统互联网等渠道微信和微博将得以运用，另外通过移动终端这一途径客户端将产生其专门的产品效应[3]。那么这里就不得不提到微信、微博传播信息的方式，它们不仅可以帮助用户将想要分享的实时照片、视频在极短的时间里发布出来，当然在与朋友分享生活的同时，用户们还可以利用微信进行交流，为彼此发布的照片点赞，除了这些信息传播手段以外，它们还结合了秒拍、短视频、语言和视频聊天、“摇一摇”、漂流瓶等传播方式，同时为了让用户们更加便利的获得新闻消息，网页版的新闻被挪动到了移动终端。在这些先进技术的影响下，用户们改变了以往对阅读的需要和习惯。对那些传递信息的人来说，在新媒体的带动下信息传播也就出现了一片广阔的新天地。
（一）、传播媒介多元化1、微博实现内容共享自从有了微博、微信，许多传统媒体都开设了自己的微博和微信平台，媒体充分利用这两个渠道发布实时新闻、收集意见、收集评价反馈。为自身的发展提供了便利，促进了自身的发展。到现在，一些传统媒体已经将自己的微博、微信运营得很好。比如：新浪微博的媒体汇，汇聚了各地各类传统媒体，实现了不同媒体类别之间内容的共享。2、微信发布实时新闻一年一度的两会召开是市场上众多媒体杂志一展身手的时候。今年两会召开时《人民日报》的表现极为突出，它的“中央厨房”系列通过HS、VR、可视化图表、小视频等全新手段演绎出了不一样的全新玩法，尤其要提到的是被其微信公众号推送的五条关于HS技术的相关新闻，这篇新闻达到了两千万的阅读量，每一篇的阅读量都超过了十万次，更是有五百万名用户对《人大新闻发布群，傅莹邀请你加入群聊》这条HS页面点击阅读。众多新媒体们在收到用“微信群聊”开展新闻发布会，这一方法传递出的积极效应以后更是争相模仿。因此《摇一摇，听xxxx政府工作报告原声》也被纳入到了微信“摇一摇”的功能中，为了体现“摇一摇”的精髓，报告要点被这款HS产品做成了关键词，因此用户们只需要摇一摇便可以轻松改变关键词，通过这样的方式不仅可以获得该关键词下的原文报告，还可以听到xxxx的声音，鉴于这些先进的体验，该产品在上市当天就已经获得两百多万名用户的点击[4]。
（二）、传播技术形式多样化1、推出可视化新闻为了将繁杂的新闻信息变得简单、具体、可视，可视化新闻被“两微一端”推行。通过这样的方式，简洁的文字加上一张图就生动形象的把《政府中国报告的十大新鲜词，赶快学起来!》中的相关要点内容传递给了社会大众。2、引入直播技术《实时云直播，朋友圈里看两会》这一产品在结合图片文字、视频、音频以及直播信号等各种各样的元素后，成功的被“中央厨房”通过微信推出，这一产品在上线的前六天便已经有超过510万人次的访问量。用户点击进入该页面时可以看到不同人员发布的信息，比如：两会小编、摄影师等，用户在阅读这些心思时可以对自己感兴趣的新闻点赞，也可以通过不断刷新来获得更多即时的重要信息。另外，通过视频直播两会的方式也被微博引进，通过直播这种方式，点击阅读两会主持和参与的用户更是超出14.7亿次。3、利用VR技术现在比较大热的黑科技VR也在今年两会被多家媒体运用到报道中。《人民日报》、新华网、中新网、百度新闻、新浪新闻等多家媒体用全景摄像机记录两会的盛况。使用者要想阅读全景式的报道可以利用手机点击各大媒体VR的专题页，这种全景式报道毫无疑问可以让使用者对新闻的感受更加形象立体，也就更容易让使用者对新闻的内容着迷，让他们产生一种自己就在新闻前线的感觉，这可以让他们更加容易对该报道感同身受。除了这些功能以外,VR作品也被《人民日报》运用在客户端上，通过《VR带你进会场政协大会这样开幕》这样的作品使用者们足不出户就可以参加到大会的开幕中去，好像自己就处在大会现场，真真切切的听着国歌奏响，听着代表致辞。
（三）、传播的内容发生了变化1、内容更具个性化和人性化微信和客户端的同类新闻推荐的来源是基于大数据。国内的新闻客户端种类繁多，所有客户端的定位和侧重点都是独特的，比如腾讯新闻的特点就是结合其他媒体所收集的新闻信息，然后经过关键词来迅速搜索出各种媒体所报道的同一主题的新闻。这样以来，无论是从新闻的实质消息，或者从新闻的发布源看来，供受众选择的就更多[6]。同样地，受到数字技术影响，多样性的新闻传播还包含了人性化，它的人性化体现在数字技术通过记录下用户日常在新闻客户端的浏览信息的信息量和侧重点，并形成大数据，进而根据用户的需求进行个性化的调整，最终让每个受众享有自己定制的新闻内容，这种进步是传统的新闻传播形式无法做到的。在数字技术的不断运用，以及新媒体技术的广泛应用下，在大数据背景下一些新闻的APP通过报道，使受众在阅读新闻时（比如腾讯新闻APP的浏览），当输入关键字或是某一主题时，相关的新闻报道就会弹出，使受众能够更好的关注新闻的进展，同时也让受众有了更广泛的选择。2、受众对新闻内容的自主选择性不断增强就以微博上的新闻为例子，微博上的热搜榜是因为某个话题的持续关注度高而选出来的热点事件，这个热点事件是由公众对这一事件的点击率选出来的，也就是说关注度。但在以往的传播中，热点的事件一般都是社会上关注度较高的事件，还有就是媒体对于这一信息的重视程度，但是微博的出现却打破了这一惯例。网络的千变万化，新闻的热点也是五花八门，但这些热点都是比较浅显的，所以这时候就需要传统的媒介配合，对一些有价值的新闻热点进行深度挖掘报道，来引起人们的关注，使这些问题得到有效的解决。3、舆论监督新闻的增长在互联网的广泛运用和发展中，新型媒体技术，在一定程度上打破了新闻与娱乐、广告、言论之间的界限，新闻报道趋向了娱乐化，使新闻的严肃性减少了，但相反的是，受众的参与度不断得到提高，人们能够运用微信、微博对所传播的新闻给予有效的反馈，这就为新闻报道的规划与调整提供了意见。此外，媒体通过微信、微博这些传播渠道开展一些活动，在活动过程中受众可以运用本身有的权利，对新闻进行评选与监督，从而实现新闻舆论的监督，这在一定程度上提升了新闻的真实性。除了受众发表评论以外，还能实现用户参与媒体组织的专题讨论，并进行投票和调查，每个公民都能通过投票来进行舆论监督，新闻舆论监督的功能就在这些传播活动中得到进一步的强化。4、新闻传播的内容更具有互动性数字媒体中的微信、微博本身具有互动性、广泛性、更新快速性，实现了新闻的快速传播。例如：在13年发生的微博热门事件，在北京庆丰包子看到了我们的xxxxxxxx正在吃早饭，没过多久xxxx就餐的各种图片就在微博上发出了，经过微博的大量分享转发再经过传统媒体的发布，“庆丰包子”就这样上了微博热搜，迅速成为了热门的话题。在以往，在国内，关于我们国家高层领导人的报道，通常都要经过国家级的大型媒体来传播报道。这一次，xxxx在庆丰包子吃早饭的消息在微博平台上得到了首次发布。可以看作是新技术发展在新闻传播中的突破。当今新媒体技术的发展，对传统的新闻传播形式来说，是一场“传媒技术革命”。我们要有勇气直面、应对、顺应时代的发展[5]。
三、新型技术给新闻传播带来的问题新型媒体的崛起以及技术的创新不仅为传统媒体的消息发布和扩散提供推动性的帮助，在无形间也来带去了负面消极影响。不管在微博还是微信社交平台上，人们都享有自由民主发言的权利，只要个人愿意想要发表言论，就都可以作为传播者。很多媒体、自媒体如今都有自己的微信微博平台，他们在上面发布信息，与受众间的交流，当受众想知晓其想了解的新闻和信息时，第一想到的不会是媒体，通常是通过其他社交平台来了解。这就说明了传统媒体已经不是唯一获取新闻信息的渠道，自媒体使得传统的一些媒体逐渐丧失新闻来源的优势，于是，新媒体技术开始引起了媒体行业的重视。所以，新技术也为传统媒体带来了挑战。
（一）、客户的隐私受到了威胁在技术不断发展的今天，某些正当的或者一些不正当的渠道来收集新闻或者数据，让群众们的私人隐私暴露越来越多有时甚至让国家安全和军事机密都受到威肋。在如今，一些社交网络中的公司，有时向用户隐瞒这些信息的用途，让用户变得越来越不信任。在全球化信息的今天，大数据环境下数据的关联性更强，那些琐碎的数据能够通过一定的关联物匹配起来，但有时这些信息能够被识别出来，使用户的隐私安全问题受到威胁，所以客户的隐私安全问题应将提到监管部门、立法部门和其他相关机构的日程之上。随着无人机价格的降低，无人机走入了人们的生活中，无人机成为了人们娱乐的一种设备，这样就使它的本身的用途降低了，这样也意味着无人机等设备威胁着公共安全。
（二）新技术冲击了伦理道德互联网把虚拟化变成现实，将小时候就在银色屏幕长大的儿童们，十分困难辨识和体验到现实的蓝天。除此以外，如今的网络直播大大提高了曝光度，博得了人们的眼球，但如此火热也会促成黄赌毒以及暴力信息的扩散和传播导致庸俗低级化浪潮的出现[7]。随着传播的信息难度越来越小，正能量、有价值的内容传播的同时，负能量的信息也同时进行着传播。而互联网中的信息自由与隐私保护助长了网络行为的任意妄为。发生在互联网上的辱骂，谣言，偷窃，欺诈等行为，使伦理道德受到了冲击，所以受众应做出道德判断，采取道德措施。
（三）、新技术的发展威胁到了传统媒体新技术的诞生虽然给专业媒体的新闻发布和扩散提供了有利帮助，但也使传统媒体的发展带去了阻力。无论在微博还是微信社交平台上，人们都享有自由民主的发言权利，个人只要愿意，他们都是信息的传播和发布者。许多媒体和自媒体在当下都拥有微博账号和微信公众号，在平台上发布信息，和受众交流，就能到其微博或者微信上寻找到有关信息。这也说明了传统媒体已经不是新闻发布和扩散的唯一方式，自媒体让传统媒体慢慢减少信息来源的优势，由此让媒体行业得到重视。
四、防范和减少消极影响的途径(一)、运用法律和政策等手段，加强网络控制网络的进步为新闻传播业带来了有利影响的同时，也带来了一些不利影响，比如，关于用户信息泄露的问题，这个问题可以成为一些犯罪分子利用的工具。因此，加强网络的法规制度建设，是十分重要的任务。还有就是应该大力培养网络执法人员，通过技术手段防止各种网上违法的行为，确保网络的健康发展。
（二）、利用传统媒体的影响，减少新媒体产生的不良影响在信息的可信度上与真实性上，公众还是对传统媒体更加的认可，而在一些时候，公众有时不清楚事实真相，使得别有用心的人利用网络媒体散布谣言，使公众心理产生恐慌。因此，应当借助传统的媒体，及时公布事情的真相，使公众了解事实真相，减少公众的猜疑和恐慌。
五、结论“两微一端”HS技术，黑客技术，以及各种平台直播等新型媒体的技术让如林的新闻和信息传播更加方便快速有趣，这些平台都具有极高的互动性，和自主普泛性，如今以上各种优势在慢慢改变人们的人际交流和交往方式。新媒体技术的创新和发展也让新闻传播得到了全新的业态，因此，传统媒体在未来的新闻发展的道路上，如何能利用新技术不断的发展自身，这是一个难题。新技术给新闻传播带来一场“媒体革命”，它让大家重新了解了“新闻”。新媒体极大改变了新闻传播，新闻传播得到了革命性的变化，极大改善了新闻信息发布的便利。新媒体技术的互动方便效率性极大改观了群众对新闻传播的了解，使新闻传播进入了一个新的发展阶段[8]。在全球信息化的今天，如何利用好新型媒体技术为新闻传播带来的有利因素是人们需要重视的关键。新技术改善了新闻思想，它所带来的影响对于新闻传播来说是亘古未有的。就新型技术来说，新型技术带给媒体界的意义是不可估量的，我们不应只看重它的缺失点而排斥它，应迎面接受它。而对于以前的传统媒体来说，要懂得运用新技术，融入这个大的热潮中，让新技术更好地为新时代的新闻传播服务。
致谢在这次论文选题和写作的过程中，我的导师给了我巨大的鼓励和帮助，在此，我对我的老师表示由衷的感谢。除此之外，我还要对我的家人表示感谢，是他们不断培养我，为我鼓劲和加油，给了我动力。使我一步一步地向前迈进。同时，我还要对我寝室的室友以及所有关心我的朋友们表示感谢，是你们陪伴我走过了很多美好的时光，让我有了很多美好的回忆，在我遇到挫折，不开心的事的时候，你们关心我、给予我帮助。就像在这次写论文的过程中，你们都给了我很多宝贵的意见，让我能更好的完成论文。在此对老师和家人朋友们由衷的感谢！
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