【优先发表】基于人工智能技术的出版流程智能再造——智能出版研究述略
杨勇[4]将人工智能的研究途径归纳为两条：一是以“专家系统”为典型代表的应用计算机程序实现类似人类智能行为活动；二是以“人工神经网络”为研究对象的应用生物学知识研究大脑的智能活动。周振华[5]强调人工智能的本质是思维模拟，据此，将人工智能划分为以记忆层次为主的人工智力、具备符号交流能力的人工生命以及具备情感思维能力的人工智慧三个层级。目前，我国人工智能应用处于弱人工智能阶段，主要集中在人工智力层次，为人类思维的延展与功能性助手。未来，人工智能将达到人工智慧层次，即强人工智能阶段，有可能危及人类，需要特别审慎对待。这些学者将人工智能的概念概括为“机器像人类一样思维”。
钟义信[6]认为人工智能就是指人类所制造的智能，其研究任务为理解自然智能奥秘，创造人工智能机器，增强人类智力能力。秦雪冰[7]指出人工智能主要指的是技术意义上的智，是在无生命体或类生命体上实现人类智力。这些学者将人工智能的概念概括为“机器像人类一样理性地思维”。
张新新[12]38在文章中采纳了“最大收益的计算机程序，该程序可感知环境，并做出合理的行动”的观点，并进一步指出，根据现代决策体系，人工智能是能够自主感知、决策、执行和控制的计算机软件程序和硬件设备。人工智能的三要素分别是数据、算法和算力。其一，关于数据。数据是人工智能的基石和“燃料”，有大量的数据资源，人工智能才可能有好的发展。出版活动中的各类产品形态，如图片、条目、图书、知识库、数据库等，都是数据的表现形态，其价值还需要深度挖掘。其二，关于算法。人工智能发展的一个主要引擎是算法，尤其是深度学习的算法。算法是人工智能的核心,数据用来训练算法，IT界通常把这个过程叫“喂数据”，把数据称为“奶妈”。没有数据，再好的算法也很难进行有效升级。算法的迭代,涵盖从技术层面的创新到思维方式的转变，意味着人工智能乃至社会生态的无限可能。其三，关于算力。目前的算力是基于图形处理器（graphicsprocessingunit，简称GPU）的计算效率。算力也是重要的基础，如果计算效率不行的话，人工智能不可能发展到较高程度。算力包括计算能力、存储能力，算力的核心是芯片。
随着人工智能技术的发展，人工智能的概念也在逐步演化，由最初的“像人类一样行动”到“像人类一样思维”，再到“像人类一样理性思维”，最后到“像人类一样自我学习，不断调整策略”。通过梳理人工智能概念的演化，笔者认为目前人工智能的核心要素是“像人类一样感知、思考、决策、行动、控制”，主要特征表现为自动化、自主化、智能化，而大数据和深度学习则是目前第三次人工智能浪潮的两大基石。
2.智能出版内涵探析
随着出版业的数字化转型，陆续出现了“融合出版”“智慧出版”“智能出版”等新概念。什么是融合出版，出版界尚无清晰的定义，赵宏源[13]给出的定义是“通过不同出版类型在内容、渠道、平台、经营、管理等方面相互渗透、融合形成的一种新兴出版形态”。笔者认为融合出版主要是指依托人工智能、5G技术、区块链等高新技术，生产满足用户个性化阅读需求的多模态出版物的出版形态。在融合出版形态中，满足个性化需求将贯穿于整个出版流程，而个性化需求信息的获取需要通过人工智能和大数据等高新技术，所以说“融合出版”将体现人工智能在出版行业的应用。关于智慧出版，杨志辉[14]将其定义为运用人工智能等技术手段，建立多样性的数据库，智能化管理出版流程，实现出版物的互联网化、个性化、互动化。谢炜[15]则将智慧出版概括为数字出版的新的发展阶段，融合发展的下一阶段，知识生产、传播与出版的融合速度将达到前所未有的高度。关于智能出版，宋伟、刘禹希、王金金[16]将其主要特点概括为进一步解放和发展出版生产力，出版物的作者不仅是人类,出版物的受众逐步转变为内容用户。笔者认为智能出版是智慧出版的更高阶段，不仅能满足用户个性化的阅读需求，还能实现出版流程的智能化。
“融合出版”“智慧出版”“智能出版”是出版领域研究者们长期致力研究的课题。综合现有研究成果，本研究认为人工智能在出版行业的应用，不是简单地将人工智能技术应用于某一出版物，而是一个逐步深入的动态系统，是以场景化应用为主要特征，将出版的各个环节与人工智能深度融合的产物，旨在提高出版效率、出版质量，最大限度满足用户个性化阅读需求，实现出版行业的高质量发展。所谓智能出版，是数字出版发展的高级阶段，是将智能化的数字技术应用于出版产业链的结果，是以智能化的数字技术作用于编辑、复制、加工、传播等环节的新型出版，是出版业内部流程和外部产品（服务）都呈现出自动化、自主化、智能化特点的出版新模式、新阶段与新业态。智能出版的未来场景是以5G、区块链、人工智能等技术为支撑，建立健全众智众创、协同创新的生产管理流程，提高数字内容生产、流程管控、发行传播的智能化水平，研发、应用和推广支持智能选题策划、智能审校、智能排版、智能印刷、智能发行等的技术工具集，研发支持战略研判、决策的智能化管理集成平台，研发面向用户提供智能化服务的集成平台，提供智能化的精神文化产品和服务，全面提升新闻出版业的数字化、数据化和智能化水平。
二、智能出版政策分析
2016年3月，阿尔法围棋（AlphaGo）战胜世界围棋冠军、职业九段棋手李世石，引发了全社会对人工智能技术的关注，人工智能被认为是最具战略性、挑战性的前沿技术领域。也是在2016年3月，人工智能被写入国家“十三五”规划纲要。2017年3月，人工智能首次被写入政府工作报告，报告指出要加快人工智能技术研发和转化；2018年3月，人工智能再次被写入政府工作报告，强调加强新一代人工智能研发应用；2019年3月，政府工作报告将人工智能升级为“智能+”，强调深化人工智能研发应用。人工智能连续三年被写入政府工作报告，从“加快”“加强”到“深化”，说明我国人工智能逐渐由萌芽阶段、初步发展阶段、稳步发展阶段过渡到蓬勃发展阶段，更加注重人工智能技术的应用落地，以及与其他产业的融合。
出版业也开始探索人工智能技术与出版产业的融合发展。国家新闻出版署出版融合发展（武汉）重点实验室发布的《2018年中国出版融合发展报告》指出出版智能化将进入快速发展阶段，是未来中国出版融合发展的十大趋势之一。[17]《2018—2019中国数字出版产业年度报告》指出人工智能技术应用场景正在日益深化，在优化出版流程方面正在发挥巨大作用，人工智能在出版行业的应用已经取得初步成效。2019年8月，科技部、中央宣传部等六部门联合下发了《关于促进文化和科技深度融合的指导意见》，将文化与科技融合提到了前所未有的高度，同时为人工智能与出版行业的深度融合提供了良好的政策环境。2020年5月，中宣部文改办下发了《关于做好国家文化大数据体系建设工作通知》，其中提出了“中国文化遗产标本库建设”“中华文化素材库建设”“国家文化大数据云平台建设”等八大重点任务，并指出要“健全工作协调机制，制定工作计划，用足用活政策，多渠道筹措建设资金，努力开创工作局面。”
人工智能技术是当前最具挑战性的前沿技术领域。我国高度重视人工智能技术与传统产业的融合发展，各部委出台多项鼓励政策，分别从规划调控、财政调控、标准调控等多个方面支持出版行业大力引入人工智能及其相关技术，加快融合创新发展，深化出版行业数字化转型升级，推进出版行业高质量发展。
三、智能出版流程再造
智能出版的应用场景除了可以提供数据出版、AR出版等智能化出版产品和服务，还能实现出版流程的智能再造和重塑。步入人工智能时代，出版流程将在“群体智能”理念的引导下、辅以知识体系的构建实现再造[12]39，出版流程的智能化是传统出版流程与数字出版流程的一体化、协同化、同步化。[18]14
1.选题策划
众所周知，图书出版流程始于选题策划，选题策划是图书出版的基础和关键。在出版业竞争日趋激烈的环境下，选题策划的重要性不言而喻，强化选题策划意识、加强选题策划工作，已成为出版界的共识。然而，传统出版流程中的选题策划主要依靠编辑日积月累的文化素养和大量调研工作，也就是说，出版单位能否推出具有良好社会效益和经济效益的出版物主要取决于编辑个体，但由于编辑个体的局限性，比如所做的市场调研样本不全，可能导致获取市场信息不准确，难以把握同类型出版物的市场表现，因此，编辑策划的新选题总是存在一定的出版风险。
韦克等[19]在《预见未来：人工智能如何赋能图书出版》中指出数据是人工智能的燃料，数据不仅使人工智能变得更加智能，而且还提高了其准确性。人工智能时代，在选题策划阶段，可通过分析大数据，应用全局思维和科学化手段，将人为因素导致的损失降到最低，精准掌握目标读者的阅读喜好，依据当下市场态势作出效益预判，充分论证选题的科学性、合理性，避免出现同质化出版，从而最大化地提高选题的成功率。武菲菲[20]提出在选题策划时，出版单位将依托数据挖掘算法和深度学习技术，获取网上的热点信息，结合用户需求进行智能分析，形成相关领域的知识图谱，节约人力成本，形成选题策划的初步方案。范军、陈川[21]等认为依据数据信息搭建的知识图谱，可形成预测经济效益的销售预测模型，根据作者、书名、定价等因素模拟图书销售情况，从而进一步论证选题的科学性，有效规避出版风险，最终确定选题方案。此外，孙庆生[22]指出未来人工智能还会依据编辑输入的选题偏好，进行运算筛选，迅速输出涵盖选题偏好、推荐作者及目标用户等数据的策划方案，编辑可以据此确定最终选题方案。张新新提出如何以“去中心化”的群体智慧进行选题策划和创作，并给出解决方案：一是可以依托人工智能，“基于群体智能的‘众智众创众筹’理念，优化运用智能蚁群算法、人工鱼群算法、烟花爆炸算法等群体智能算法，可探索研发众创撰稿、协同创作的工具系统，以起到众筹众智、集中专业领域智慧提供个性化、定制化知识解决方案的效果。”[18]15二是“可运用区块链的技术原理，构建专业出版领域的联盟链，或者构建出版企业的私有链。在静态层面，建设含有时间戳的选题区块链，辅以知识标引技术，逐步建立健全某细分选题的历史顺序数据库，可追寻细分选题领域的区块链内第一个作者至最近的作者，便于进行选题的归纳和梳理；在动态层面，运用传播机制，就细分选题向全网节点发起广播，得到大多数的共识以后采用股份授权证明机制（delegatedproofofstake,简称DPoS），通过代币发行和分配奖励机制，高效、全面地聚集起细分选题的全链区域内的智力资源，最终以去中心化的方式全面、高效地完成选题策划和组稿工作。”[23]
德国新兴出版公司的写作社区平台Inkitt，应用独特的数据驱动技术，建立人工智能算法，分析作品风格和读者的阅读特征，挖掘具有潜在畅销可能的电子书书目，进而完成一些电子书的纸质版的出版工作，那些事先标注为“畅销书”的电子书，绝大部分都成为了货真价实的畅销书。全球领先的学术出版商爱思唯尔与伦敦大学学院（UniversityCollegeLondon，简称UCL）共同建立的“UCL大数据研究所”，应用人工智能技术抓取研究热点，辅助研究人员确定研究方向。2014年，京东集团应用人工智能技术分析京东图书销售数据和用户行为数据，联合新世界出版社出版了第一本基于读者需求的图书《大卫•贝克汉姆》。2017年，浙江出版集团开发了选题策划和新书提印辅助系统，通过对出版物销售数据的分析，帮助编辑获取相同、相似选题的图书流通情况，辅助决策新选题是否列选。
随着人工智能技术的深度赋能，出版单位在选题策划之前，可以通过人工智能技术在大量的、不完整的、有噪声的、模糊的以及随机的应用数据中，提取隐含在其中的信息和知识，挖掘用户感兴趣的知识和话题；在选题策划过程中，通过人工智能和大数据技术，依据用户需求和热点话题，构建相应的知识图谱，形成初步选题方案；在形成选题方案后，进一步应用人工智能模拟产品销售，分析销售数据，最终确定、优化选题方案。借助人工智能技术确定的选题方案，将更加合理、科学，实现预期销售量的概率也更高。
2.内容创作
无论出版载体如何变化，金石、简牍、丝帛、纸张乃至荧屏，也无论印刷技术如何发展，石印、木印、机印乃至数字印刷，内容始终是出版的灵魂，“内容为王”始终是出版业的核心价值。坚持“内容为王”，就要充分重视作者的作用。出版物是否拥有好的内容，作者的创作发挥着关键作用。随着自然语言处理技术的快速发展，出版内容自动化生产的模式已基本成型，正如杨鸿瑞、万岩[24]所指出的那样：应用人工智能技术，对重要法规、著作、标准、年报等进行语义分析和快速摘要，可以实现自动编写和辅助编写，从而提高文稿编写效率。人工智能在内容创作方面的应用主要体现在自动编写与创作、智能翻译辅助编写，以及可以实现个性化内容的实时创作。
（1）自动编写与创作
在撰稿过程中，依靠人工智能技术，基于大数据分析结果和深度学习技术，可自动生成文本内容。肖欣延、吕雅娟、吴甜[25]依据输入内容，将文本生成技术划分为数据到文本生成和文本到文本生成两种，百度语音搜索、百度语音对话、百家号为典型的文本生成产品。梁健楠、孙茂松等[26]在研究中，基于海量数据，应用循环神经网络模型，提出了一种新颖的集句诗自动生成模型，该模型可根据用户输入的诗句，智能化输出完成的集句诗。龙源旗下人工智能平台“知识树”，能够根据编辑定义的一部分内容自动组成剩下的内容。2017年，微软小冰应用人工智能技术独立创作了世界上首部完全由人工智能创作的诗集，该作品是基于500余首现代诗，花费100小时，反复循环学习训练10000次后完成的。人工智能创作的诗与诗人的创作最大区别在于缺乏情感。2019年，学术出版商施普林格•自然（SpringerNature）出版了第一本由机器学习生成的书籍——《锂离子电池：机器生成的当前研究摘要》，全文250页，概述了锂离子电池领域的最新研究成果。创作这本书的是一款先进的人工智能机器人Beta。Beta是由德国歌德大学应用计算机语言学实验室与施普林格•自然集团共同开发研制而成。这本书的创作过程包括对5.3万篇论文进行统计分析，自动创建文献列表，自动编写摘要，以及在创作论文时引用文献的外部链接，并将所有这些数据汇总、编排成一本完整的书。除了前言，该书所有内容都是由Beta完成的。[27]
（2）智能翻译
（3）智能编辑
据英国《卫报》2020年5月30日消息称，微软决定用人工智能写作取代其新闻网站的编辑团队。其实关于人工智能取代新闻编辑写作的讨论一直都是人们关注的话题，微软的这一宣布，标志着人工智能取代人工编辑写作的时代已经来临。
综上，人工智能技术可以实现自动创作、自动编写，可以辅助编辑进行智能翻译，还可以实现个性化内容的编辑写作。人工智能正在逐步取代内容创作者，并在消灭平庸创作的同时，鞭策内容创作者提高创新、创作能力。未来，人工智能进行内容创作将成为一种常态，但由于人工智能只是依据输入的逻辑和信息进行整合、生成内容，所创作的内容缺少“温度”和“深度”。
3.智能编校
人工智能技术可贯穿图书编校活动的整个流程，高效完成图书审校任务，有效提升编校质效，辅助图书设计工作。2018年，方正电子携手北京印刷学院成立“智能审校联合实验室”，合力研发“智能审校系统”，此举加快了智能审校的发展。2019年8月14日，由知识产权出版社自主研发的“中知编校”智能图书编校排系统在北京发布上线。该智能化编校排系统应用大数据思维和现代信息技术改造传统出版流程，可在XML数据格式下完成审稿和校对，实现电子化折校，并辅以智能化校对、开放式知识库、原稿留痕、自动排版等功能，具有管理精细化、统计精准化、多数据格式输入/输出等特点。方正智能辅助审校系统，为创作、编辑、审核、发布等出版各环节的人员提供辅助的内容审核及校对服务。通过审校系统，作者、编辑、校对等人员可以随时在审校系统中对内容进行多种维度的检查，并根据检查结果独立或批量改正稿件内容，从而提升稿件质量。
4.智能印刷
目前，我国印刷业在绿色化发展战略推动下，正朝着智能印刷发展。《印刷行业“十三五”时期发展规划》指出“‘十三五’期间，旨在推动我国印刷业加快‘绿色化、数字化、智能化、融合化’发展，将我国由印刷大国转变为印刷强国”。2018年，国家新闻出版署发布《中国印刷业智能化发展报告（2018）》，指出“2018年是我国印刷业全面推进智能化发展元年，到2020年为我国印刷业智能化的启动期”。印刷行业作为典型的劳动密集型传统行业，提升智能化印刷水平一直是印刷行业的主攻方向。吴理哲[36]指出仅拥有智能软硬件的智能印刷还未真正达到智能化水平，需要辅以智能化ERP管理系统来落实智能化。人工智能技术将进一步提高印刷业的智能化水平，从根本上改变生产流程，实现印刷企业及其供应链中各个模块的融合，并制定合理的印刷策略，深化与供应商和客户之间的联系。
游伴奏[37]将智能印刷工厂必备的三大特征概括为实现人、机、物等基础生产元素的深度互联，保障各个生产模块及各个车间信息的实时传输，朝着柔性化、敏捷化、智能化到信息化趋势发展。丁传杰[38]将印刷智能化定义为运用数字化技术、信息化技术以及自动化技术，进行业务、生产、印刷等流程管理与控制，优化印刷流程，提升印刷效率，保证印刷质量。除印刷流程智能化基础应用之外，向飒[39]进一步提出“按需化生产印刷”，依据用户对知识元的需求，智能化构建相应的知识体系，生产个性化的多模态出版物，有效解决库存积压、库存不足等问题。
虎彩印艺股份有限公司于2019年着手布局全国智能化工厂，已建成4个数字印刷基地，旨在实现小批量、多品种、个性化定制服务。近日有消息称，惠普将联手微软小冰，依托人工智能创造技术，开发高度定制化的马赛克种子图，极大地简化设计流程，显著提高规模化数字印刷的效率。中国图书进出口（集团）公司启动了“中国图书全球按需印刷”项目，出版商通过互联网将数字化图书内容传递到世界各地，根据读者的需求，灵活安排印刷数量。
随着2017年“人工智能应用元年”的来临，以自动化、智能化为标志的智能印刷步入了高速发展的快车道。一方面，人工智能技术可以创造智能化设备，取代人工的部分脑力活动，实现短周期、低成本印刷流程的自动化生产；另一方面，基于知识元、知识体系的构建，人工智能可实现个性化的按需印刷。当前我国智能印刷高速发展，但在全球范围内，仍处于初级阶段。在不同模块之间的高度集成、印刷设备的真正智能化等方面依然存在诸多瓶颈，智能印刷还需深入开展研究。
5.智能营销
图书营销是图书出版的关键环节，高效地开拓销售市场、洞察读者行为、挖掘读者需求，是出版企业盈利的根本保证，是传播文化的重要渠道，是构建品牌和赢得顾客忠诚度的重要手段，更是出版企业屹立于市场竞争中的制胜法宝。如今，随着图书零售市场价格竞争日趋激烈，如何制定契合市场的营销策略成为出版企业维持市场秩序、保持生态平衡的有效途径之一。人工智能技术的发展将赋能出版商业模式，驱动营销方式创新，制定全面、科学、前瞻、长期的营销策略，从而带动好的选题策划，推动出版行业充分发挥社会责任、文化传播责任和主观能动性。
在智能营销领域，可运用区块链技术，“将印前定稿的私链内部版权数据与外部版权联盟链进行融合，实现数据互通互融、跨链合作交易，高效快速达成版权交易”[40]。同时，可运用用户的大数据，精准描绘年龄、性别、学历、职称、民族、区域、阅读偏好等用户特征的信息，充分挖掘交互数据，对其中的留言、献花、点赞、评论、收藏等数据进行标引、计算和分析，发现目标用户的阅读喜好，洞察目标用户的消费规律，进而成功地将图书产品及数字出版产品推送给终端用户，起到直联、直供和直销的效果，发挥大数据的辅助营销决策、推动精准营销的应有价值。[41]
人工智能在出版营销中的应用已屡见不鲜。京东营销360应用人工智能和大数据技术，在疫情期间，通过分析用户购买需求，为商家提供选品建议，帮助完善店内图书的库存结构，实现精准营销，助力京喜商家实现日均销售增长390%。据悉，近几年内，以互联网图书销售为主的亚马逊将构建400余家线下实体书店，较于现有实体书店，其最大特点在于应用人工智能和大数据技术将线上与线下相结合，依据线上用户的行为信息，在线下按类别将最受欢迎的图书摆放在最显眼的位置，方便用户选择购买。
随着智能化时代的到来，人工智能技术正在引领传统的图书营销向智能化营销转变。首先，人工智能技术可以为出版企业制定全面、科学、前瞻、长期的智能化营销策略提供支撑，有效解决库存积压、库存不足等问题，实现利益的最大化；其次，人工智能技术可以为用户快速寻找个性化、定制化图书提供便捷；最后，人工智能技术还可以为广告商提供广阔的发展空间。将人工智能技术引入图书营销的同时，还应该保持冷静地思考，尽管人工智能技术为图书营销创造了新模式，但是完全脱离人工的智能化营销，笔者认为还有一段很长的路要走。图书营销侧重于全面性，完全依靠机器实现的智能化营销很容易使用户陷入“信息茧房”中，所以还需要人工干预辅助营销，在短期内完全实现智能营销是不太可能的。
四、结语
今年全国两会期间，人工智能再次成为代表委员们的热议话题之一，我国人工智能将继续处于高速发展态势。笔者在梳理上述出版领域人工智能研究时发现，大部分学者的研究聚焦于人工智能对内部出版流程的重塑，对于出版行业外部的知识服务、大数据出版、VR/AR出版、智能机器人等相关研究相对较少。人工智能在出版行业的应用还有漫长的一段路要走，智能出版时代还未真正来临。大量人工干预的选题策划，缺乏“温度”“高度”“深度”“厚度”的内容创作，专业领域词汇欠缺的智能审校，不同印刷模块的高度集成，以及“信息茧房”式的营销，等等，这些问题制约了人工智能与出版行业的深度融合和良性互动。
行文至此，建议出版共同体——政产学研各界，以久久为功的精神，持续聚焦人工智能研究，分别在数据、算法、算力三要素层面，在大数据、增强现实、虚拟仿真、机器撰稿、内容推荐、知识服务、智能机器人等细分领域，全面、深入、透彻地研究人工智能技术原理，在学懂、弄通智能技术原理的基础上，聚焦数字技术与出版产业深度融合，不断找寻大数据、人工智能、区块链、5G技术等在出版产业的应用场景。
参考文献
[1]张新新.出版业融合发展的趋势与对策建议[J].中国编辑，2016(5)：66-70.
[2]张新新.人工智能引领新闻出版转型升级——2018年数字出版盘点[J].科技与出版，2019(2)：44-54.
[3]涂序彦.何谓“人工智能”？概念、对象、内容及方法[J].软件世界，1999(1)：34-36.
[4]杨勇.智能化综合评价理论与方法研究[D].杭州：浙江工商大学，2014.
[5]周振华.思维的认知哲学研究[D].太原：山西大学，2016.
[7]秦雪冰.智能的概念及实现：人工智能技术在广告产业中的应用[J].广告大观(理论版)，2018(1)：27-31.
[8]蔡新霞.我国人工智能概念股上市公司盈利能力及其影响因素分析[D].广州：广东外语外贸大学，2018.
[9]刘克松，程广明，李尧.人工智能概念内涵与外延研究[J].中国新通信，2018，20(14)：140-141.
[10]田书帆.人工智能的概念及应用探讨[J].数字通信世界，2018(2)：136.
[11]李程.基于人工智能技术的新型出版智库建设浅析[J].出版广角，2020(4)：6-10.
[12]张新新，刘华东.出版+人工智能：未来出版的新模式与新形态——以《新一代人工智能发展规划》为视角[J].科技与出版，2017(12)：38-43.
[13]赵宏源.融合出版中的个性化解读[J].中国传媒科技，2020(3)：41-43.
[14]杨志辉.学术期刊数字化出版到智慧出版的变革[J].编辑之友，2019(1)：36-41.
[15]谢炜.智慧出版：数字时代的学术出版转型之路[J].文献与数据学报，2019，1(4)：97-103.
[16]宋伟，刘禹希，王金金.智能出版：开启后数字出版新业态[J].传媒观察，2018(8)：24-29.
[17]2018年中国出版融合发展报告[J].科技与出版，2019(5)：6-20.
[18]刘华东，马维娜，张新新.“出版+人工智能”：智能出版流程再造[J].出版广角，2018(1)：14-16.
[19]韦克，樊文,赵依雪，等.预见未来：人工智能如何赋能图书出版[N].国际出版周报，2019-12-16(7).
[20]武菲菲.人工智能技术与出版行业的融合应用[J].出版广角，2018(1)：26-28.
[21]范军，陈川.AI出版：新一代人工智能在出版行业的融合创新[J].中国编辑，2019(5)：64-71.
[22]孙庆生.让出版事业与人工智能共舞[J].中国出版，2017(17)：16-20.
[23]张新新.区块链技术在新闻出版业的应用原理与场景展望[J].中国传媒科技，2020(5)：7-13.
[24]杨鸿瑞,万岩.以智能化引领出版融合新生态[J].出版广角，2019(16)：6-10.
[25]肖欣延，吕雅娟，吴甜.文本生成技术及其在百度产品中的应用[J].人工智能，2018(1)：92-99.
[26]梁健楠，孙茂松，矣晓沅，等.基于神经网络的集句诗自动生成[J].中文信息学报，2019，33(3)：126-135.
[28]顾心宇.人工智能翻译的应用与发展[J].科技传播，2019，11(5)：111-112.
[29]姚立伟.AI再下一城！全球首本由人工智能翻译的图书面世[EB/OL].(2018-08-22)[2020-09-12].http://tech.163.com/18/0822/16/DPQVEQQE00099504.html.
[30]孙玉玲.人工智能时代数字出版产业发展前瞻[J].出版参考,2017(9)：13-15.
[31]陈进才.人工智能时代出版流程再造的机遇与挑战[J].现代出版，2020(2)：89-91.
[32]叶延春.浅谈智能审校的基本功能和应用现状[J].传播与版权，2020(3)：43-45.
[33]王晓光.人工智能与出版的未来[J].科技与出版，2017(11)：4-6.
[34]曹沁颖.人工智能对出版业的影响及应对浅析[J].科技与出版，2017(11)：7-10.
[35]刘银娣.学术出版领域的人工智能应用：现状、挑战与应对[J].科技与出版，2019(1)：64-68.
[36]吕理哲.智能印刷的挑战与机遇[J].今日印刷，2019(1)：61-62.
[37]游伴奏.基于三大特征的智能印刷工厂建设[J].今日印刷，2019(12)：30-33.
[38]丁传杰.人工智能：新时代铸造印刷新未来[J].微纳电子与智能制造，2019，1(3)：151-154.
[39]向飒.人工智能对学术出版流程的再造及知识服务提升[J].中国科技期刊研究，2018，29(11)：1091-1096.
[40]张新新.区块链技术在新闻出版业的应用原理与场景展望[J].中国传媒科技，2020(5)：7-13.
[41]张新新.吉光片羽：人工智能时代的出版转型[M].北京：清华大学出版社，2019：82-85.
[42]赵子硕.大数据与人工智能为出版业赋能[J].传播力研究，2020，4(1)：135-136.
[43]王炎龙,邱子昊.人工智能时代出版产业链重构研究[J].编辑之友，2019(5)：27-31.
[44]周煜.大数据时代出版行业发展趋势分析[J].中国出版，2014(7)：19-22.
[45]杜方伟.论出版企业智能化营销管理系统的建构[J].科技与出版，2020(4)：84-89.
（作者单位：1）中地数媒（北京）科技文化有限责任公司；2）武汉大学信息管理学院，地质出版社）返回搜狐，查看更多
人工智能正在对出版业造成影响
过去的400年，出版过程一直都是建立在全球编者和出版代理人的学识、经验、直觉的基础上，他们努力筛选数百万原稿，判定哪一本原稿有可能成为全球最畅销书。
但是这种传统模式并不是完全可靠，尽管内行人不会第一个承认这一点。第一部哈利波特被拒绝了12次，暮光之城被拒绝了14次；斯蒂芬金的魔女嘉莉在出版前被拒绝了30次。有多少很棒的小说由于出版业专家的决策而从没有上架？多少作家在被拒绝一次之后放弃了呢？
人脑不可避免地产生偏见，自然地不愿承担风险。人类除了使用头脑，一直没有方法，因此，出版商过去都在使用他们的直觉。但是我们不能忽视，现在科技更有可能担保未来的畅销书籍。数据会扮演平均分配者，让每位作者都有公正和平等的机会出版书籍。
数据驱动的出版只是一个开端，这让出版公司的书籍筛选过程变成一种技术。不会经历拒绝过程，数据会根据读者的反应，识别体裁、风格、主题偏好。
想象这样一个世界吧！书籍还没出版，你就确信这本书会畅销。
当然，有人争辩，根据出版业的现有偏好做决策，只会产生更多一样的东西。但是如果出版商也在搜寻同人小说网站和自行出版的市场，向他们的股东证明，市场上极度需求更离奇更令人惊讶的书籍，那将怎么样呢？
在人人受益的市场出版
出版总是要考虑两件事：选择正确的书籍，选择正确的市场。有了智能数据，我们可以最大限度地完善两者。
当涉及到选择一本书时，所有的出版机构都能从数据驱动的决策中受益。
作者能够更好地了解他们的小说是否能够传统出版，避免费力地将原稿发送给各个出版机构或者出版公司，这通常要面对许多拒绝。如果不需要这样的话，他们可以专注于在独立市场建立读者群。这样，如果他们想过渡到商业性图书出版时，大公司的分析家将给他们一次机会。
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人工智能技术背景下的新闻业变革与坚守
随着智能手表等可穿戴智能设备、无人驾驶、阿尔法狗大胜李世石的人机围棋对战等被人们所熟知，人工智能浪潮已经席卷了公共服务、教育、医疗等多个行业。媒体行业当然也不甘落后，国内外已有不少媒体在人工智能+新闻方面做出了探索。可以说，这是媒体行业发展最好的时代，也是最坏的时代，外部环境瞬息万变，不断影响新闻业，媒体人始终谨小慎微，如履薄冰。人工智能会给新闻业带来多大的变革呢？究竟是颠覆还是辅助？新闻业应该如何应对变化？种种问题都值得新闻行业思索。
本文将溯源人工智能发展历史，介绍国内外在人工智能+新闻方面的进展，通过人工智能在新闻业应用的优劣分析思考人工智能与新闻业的结合对于传媒行业来说究竟是机遇还是挑战，新闻业如何在新技术冲击下实现进化。
一、人工智能概念及应用现状
人工智能（ArtificialIntelligence）的概念早在1956年就已被提出，“人工智能是关于知识的学科―――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学”，[1张妮、徐文尚、王文文：《人工智能技术发展及应用研究综述》，载《煤矿机械》第30卷第2期]美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授如此定义。美国麻省理工学院的温斯顿教授则认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”[曾雪峰：《论人工智能的研究与发展》，载《现代商贸工业》2009年8月刊]本文将人工智能定义为“通过软硬件结合，用各种手段使其能够达到类人的智能，使机器能够做像人一样的处理事情”。
近半个世纪以来，人工智能技术全方位地向各个领域延伸，在新闻领域，人工智能也与新闻业产生了一系列的化学反应。本文所探讨的“人工智能＋新闻”指的是人工智能技术在新闻写作、采访、编辑等新闻活动中的具体运用，人工智能给新闻业带来的变革我们称为媒体的智媒化。
二、人工智能在新闻生产上的应用与反思
（一）、人工智能在新闻业的应用
1、外媒AI+新闻:全方位、多环节应用
纵观国外人工智能在新闻业的应用，可以发现不少媒体都已经或多或少的涉足了AI界，AI+新闻的探索时间较长，探索结果也较为深入，当前人工智能已经全方位、多环节渗透到新闻领域中，下文将试图按照新闻生产流程来分析国外AI+新闻的相关应用。
（1）、线索收集、信源捕获
人工智能可以在新闻生产的前端为媒体提供信源。《华盛顿邮报》目前应用的聊天机器人Feels，在2016年总统大选期间就向使用用户收集相关线索，以此获取选民在选取前的政治倾向。Buzzfeed与之相似，它目前主要通过Facebook上的关注者借助Messenger为其提供新闻素材。在messenger上接受buzzbot的推送时，他还会告诉用户它在为某地发生的某事手机新闻素材，并询问用户是否关注这一新闻？是否在当地在现场？对这一事件有何态度？是否可以提供现场素材等等？这些问题会给出三个预设答案，用户只需选择进行反馈，最后，用户还可以选择一个表情来表达对这一新闻的态度。
（2）、机器人写作
当下，国外媒体中机器人写作已经成为相当广泛的现象，机器人写作的不少新闻已经让人难以分辨究竟是记者还是AI的大作了。美联社就利用算法自动撰写关于棒球比赛的相关报道，这一技术也在电子商务、房地产以及金融服务等领域得到应用。美联社采用的用来撰写新闻的机器人叫Wordsmith，早在2014年7月美联社就和科技公司AutomatedInsights合作，利用AI技术来报道商业领域的企业财报相关新闻。操作原理是将公司盈利状况相关的数据导入机器人平台，经过wordsmith为美联社量身定制的算法处理，wordsmith将这些数据信息与他信息比对参照，在几毫秒的时间里就可以写出一篇标准的带有美联社风格的的新闻稿件。记者在涉及大量数据信息的报道中差错率一般会有所提高，机器人新闻
就不需要担心这个问题。准确性的提升是一大改进，另一方面，从一季度300份到一季度3000份的生产能力也大大地提高了美联社的财报数量。
除此之外，美联社还宣布将在美国职棒小联盟的赛事报道中应用人工智能技术，他们专门聘请了一批自动化领域的专家来开发、管理和整合美国职棒小联盟的报道。美国职棒小联盟的官方统计数据服务商MLBAdvancedMedia和AutomatedInsights能够在数分钟之内为他们提供比赛数据，wordsmith则通过查看并分析海量结构化的数据，从中发掘出新闻点，例如，某队选手的赛场表现不如预期等，然后人工智能会自动生成可读性的内容。
机器人写新闻在财经、体育这种模式化的报道领域可以说是具有得天独厚的优势，此外，强调时效性的新闻方面机器人记者也大有用武之地。2014年美国加州曾发生一次4.4级的小地震，《洛杉矶时报》凭借机器人记者撰写的新闻稿成为最快报道该新闻的媒体。这要归功于《洛杉矶时报》的地震新闻自动生成系统，美国地质勘探局在勘测出地震消息的同时会给系统发送地震信息，随后机器人记者会自动将这些数据套入相应模板生成新闻报道，这一系统是由该报的记者兼程序员KenSchwenck开发的。
国外的不少媒体，机器人记者已经成为其新闻编辑室中的重要一员，不过目前机器人写作主要集中在对信息的收集整理而非内容创作上。机器对程式化的新闻资讯（例如灾害、体育、财经等动态信息）可以做到准确、及时地生成和发布，用时短且错误率低，这是机器处理得天独厚的优势。而且，此类报道一般不需要进行深入细致的调查，也不存在错综复杂的关系，因此，现阶段在各大媒体中应用的人工智能使得人类记者无需在简单、机械性的工作中耗费时间，得以将更多精力投入到更有创造力的内容创作上。
（3）、辅助编辑
新闻编辑工作上人工智能近年来也有所涉猎，2015年7月，纽约时报R＆D实验室就设计了可以自动标记文章的机器人，在编辑工作中，它可以识别内容并分析，从而提供推荐使用的关键词、标签等，这使得新闻编辑室可以更加便捷地收集内容。
美国知名的互联网新闻博客Mashable则将关注点放在了科技公司与社交媒
体的相关新闻上。2016年2月，Mashable的执行董事BenMaher曾表示Mashable已经尝试利用人工智能技术发现新闻，他认为网站主页将不再有活力，现代用户需要媒体主动吸引。[3刺猬公社《在人工智能和新闻的结合上，国外媒体已经飞起来了？》]为此，Mashable启动了数据分析工具Velocity，它可以分析判断新闻的传播趋势和可能的传播爆点，此外，Velocity还可以帮助编辑们发现传播过程中的“饱和点”，当一则新闻的分享率达到95%时编辑将不再予以关注，否则编辑们则会考虑如何让新闻继续发酵，到达更多的用户。
（4）、资讯分发
内容生产上人工智能可以帮助媒体收集素材，获取信息，写作新闻，有了内容后更重要的则是传播出去，而如何找到用户的好奇点，将内容分发给适配用户实现精准传播则是人工智能带来的另一突破。
目前，《纽约时报》就采用了Blossomblot作为机器人编辑，它主要辅助编辑选择潜在的热文。纽约时报内部统计数据显示Blossom筛选出的文章点击量是普通文章的38倍。Blossom的主要原理就是通过分析Twitter等社交媒体上的文章数据，从而判断哪些新闻更具有传播潜力。随后将这些信息反馈给人工编辑。未来，Blossom还可以通过机器学习完成独立取标题、写摘要等工作。
来自美联社的战略经理FrancescoMarconi认为，人工智能赋予新闻机构创造无限内容的可能，并且可以根据读者的个性、心情、社会经济地位以及地理位置，向每位读者推荐适合他们的故事，让用户真正享受到“私人定制”资讯。[4腾讯网《人工智能会成为记者的好伙伴吗？》http://news.qq.com/a/20161111/032007.htm]在Marconi看来，人工智能将从根本上提高“个性化分发”的效率，而该领域的巨头Google、Facebook、Twitter早已深谙此道。从2013年以来，不少新闻机构就在人工智能方面投入了很多精力，比如借助Facebook的通讯软件messenger，华尔街日报等使用机器人bot进行新闻资讯的推送，实现了一定程度的自动化。
（5）、交互反馈
技术的变革使得传统新闻业中读者的身份变为用户，这极大地突出了用户的主动性，人工智能目前也在这一方面发力，通过人机对话等实现双向传播，增强
用户粘性。
数字商业新闻网站Quartz在2016年也在客户端里加入了人机对话推送资讯的功能。Quartz界面是一个对话窗口，会以聊天式的方式向不同读者推送新闻。读者如果想深入了解，可以在窗口下的选项继续追问获取更多细节。Quartz推送的内容人工编辑会进行选择编辑，但用户与Quartz的互动则由机器算法完成。
（6）、资讯服务
从机器人记者写作新闻、为媒体收集素材到从事辅助编辑工作再到交互反馈，可以说，人工智能基本上全方位、多环节地渗透到了国外媒体的新闻实践。除直接参与新闻生产流程外，人工智能还是新闻业的好帮手。2012年，《华盛顿邮报》就使用“TruthTeller”核实新闻的准确性；“truthteller”主要功能是核实新闻的准确性，它通过记录新闻报道的内容，即时与数据库比对，一旦发现问题就会发出警报，以此来保证新闻信息的真实性。
目前，不少科技公司在人工智能领域方面已取得不少进展，谷歌就将其人工智能技术应用在了新闻领域。2014年谷歌推出了一款基于大数据的预测系统─GoogleAlert。输入需要检测的关键词，这一系统会全天候检测出现这些关键词的网站，并将信息发送给用户。此外，他还可以将正在发生的事件结合背景与相关情况智能分析，预测事件可能带来的影响。也就是说。GoogleAlert在帮助记者收集新闻之外还可以判断新闻的发展趋势、后续价值等。
2、国内AI+新闻:试水与起步
国外AI+新闻发展已经如火如荼，相比之下国内人工智能与新闻业的结合相对还处于起步阶段，目前人工智能与新闻业的结合主要体现在机器人写作与智能化推荐方面。
（1）、写作机器人
与国外类似，机器人记者也是国内新闻业相对走在前面的应用。腾讯在2015年就在其财经频道的新闻写作中使用了人工智能，它的机器人记者名为Dreamwriter，当年8月份机器人记者就发布了一篇关于CPI的稿件，题名为《8月CPI同比上涨2.0%创12月新高》。稿件包括数据信息本身和相关行业人士的数据解读两部分。文章与普通记者写出来的并无太大差别，只是在最后注明了是由
Dreamwriter撰稿。此后，dreamwriter不断写作相关新闻，根据《中国新媒体趋势报告2016》数据显示，2016年三季度，腾讯财经机器人记者发布的新闻数量已经达到了4万篇。
新华社也于2016年11月18日推出了写稿机器人“快笔小新”。其操作十分简单，输入一个股票代码再点击一下鼠标即可生成一篇财报分析新闻。“快笔小新”只是一个电脑里的程序，尽管其写作的内容并不完善，但快速的出稿速度是极大的优势。目前，新华社的体育部门和《中国证券报》也采用了“快笔小新”。一直自诩是科技公司而非媒体的今日头条则在里约奥运会之际，推出了写作机器人“xiaomingbot”，这款机器人可以在数据库更新的两秒之内生成相应的新闻并发布；同时，它的系统内内置了较多可供选择的样式，这使其能够根据赛前预测与实际结果的差异选择相应的语气生成新闻。
目前，国内的人工智能相对停留在较为初级的阶段，已有的写作机器人主要参与体育新闻、财经新闻等报道，新闻题材上也主要是快讯、财报等。不过，虽然其写作的新闻在质量上没有显著改进，但机器人在新闻写作上的应用极大地提高了新闻数量，给了用户更大的选择空间，头条实验室的负责人李磊这样评价小明，“张晓明最大的意义在于，面对奥运会同时举行的上百场比赛的综合赛事，可以观察到每一场比赛报道，无论这场比赛多么冷门和不重要。在传统新闻理论中，某些冷门比赛乒乓球的小组赛的报道价值不大，但实际上依然有可观的阅读量。”[5刺猬公社金凯娜：《在人工智能和新闻的结合上，国内媒体到底做得怎么样了》]这恰恰符合了长尾理论，以前因劳动力不足或者缺乏关注度等原因被忽视的新闻资讯借助机器人记者得以被生产，属于小众的需求得以满足。
（2）、智能化推荐
有了更加丰富的内容，接下来更重要的就是让更多的人、更关心这一新闻的人知道。现在越来越多的新闻应用都采用了个性化推荐，这一领域最初得到大家广泛关注是因为今日头条的崛起，“你关心的，才是头条”这句广告语表明今日头条所侧重的是根据用户的个性需求为其私人订制新闻。其内在逻辑在于当用户长时间使用app浏览新闻后，后台会不断收集用户的阅读数据，如浏览栏目、停
留时间等等，从而为用户精准画像。同时，随着用户数量的增多，后台可以根据相似性为用户分群，进一步实现智能化推荐。
（3）、智能互动
如今，人工智能的应用使得一些内容提供者得以用聊新闻的方式为读者去繁就简，它使得同类新闻可以汇聚起来，通过自然语言处理技术对内容进行结构分析，然后通过信息特征学习等方法，将事件核心信息整理成一百字左右的聊天内容，高效满足读者基本的信息需要，随后读者可以根据其自身需要提出疑问从而获取深度解读等信息。
“聊”新闻主要在百度新闻app上有所应用，进入界面后，可以通过对话体形式读新闻，阅读更加直接。系统可以准确回答关于新闻内容的提问。在这个过程中，聊新闻可以略去媒体报道中80％的内容，其目的在于满足读者对信息基本的需求，互动环节则可以充分发挥读者主动性，引导读者进行“深阅读”。
（二）、反思人工智能在新闻业的应用：机遇与问题
1、机遇：人工智能解放并辅助新闻业
人工智能在新闻业的应用为其带来了发展新机遇，极大地解放了新闻人，正如《纽约》杂志撰稿人凯文・罗斯所言，机器人写作处理的是人类新闻从业者不愿耗时去做的、与大量数据相关的“体力活”，让新闻从业者从大量低附加值的重复性劳动中解脱出来，以更多的时间和精力去从事创造性更强的新闻工作。[张海霞：《机器人写作时代新闻从业者的应对》，载《新闻战线》2016年11月上，第111页]具体来说，人工智能的应用在以下几方面为新闻业提供了很好的辅助作用。
（1）、高效处理大数据
人工智能对数据具有更高的敏感度，它可以从海量数据中观察到人类不宜洞察的内在关联，从而生产处具有新闻价值的报道，自动挖掘具有传播潜力的新闻内容将有效扩展人类的观察视野。此外，冗杂的数据往往会牵扯记者大量的时间精力，而且对于体育新闻、财报等动态信息的写作通常有章可循，机器人记者几秒钟时间就可以写出一篇与人工作品无差的新闻，这将记者从大量繁杂重复性的工作中解放出来，将人力资源用在更有创造力的内容生产上。
（2）、新闻精准化、智能化、个性化
新闻业通过与人工智能的结合，媒体可以实现对用户的清晰画像，从而更加精准的分析用户，实现内容生产与份分发的定制化、个性化、对象化。以往千人一面、一点对多点的生产模式和传播模式都发生了巨大转变，“你看手机的同时手机也在看你”，人工智能技术使得个性化新闻时代到来，除此之外，人工智能还可以为用户进行场景化匹配，罗伯特・斯考伯、谢尔・伊斯雷尔在《即将到来的场景时代》写道：“移动互联网时代，场景（情境）的意义被极大地强化，移动传播是基于场景（情境）的服务，即对环境的感知及信息（服务）适配。”[罗伯特・斯考博、谢尔・伊斯雷尔.即将到来的场景时代[M].北京：北京联合出版社,2014.
]根据用户不同的时间段、不用的地理位置等人工智能可以判断用户阅读需求，如用户运动时，可穿戴设备可以为用户提供短小精悍的突发新闻新闻简讯等消息，等待时则可以阅读趣味性的内容等等。
（3）、角度客观且成本低廉
人工智能在生产新闻、收集素材、辅助编辑时只会依照算法程序等进行，除
非刻意的人工干预，否则其提供的内容都将是一种将结构化的数据进行文本形式的可视化表现，具有极强的客观性。而人工生产难免会受各种各样的限制从而影响其客观性。除此之外，人工智能作为一种软硬件结合的产物，如本质上是一套算法程序的机器人记者，可以不知疲倦、永不停歇的工作，使用成本较低。
2、问题：人工智能应用的局限
不过，目前人工智能在新闻业的应用已经出现了一些问题，以智能分发上为例，单纯依靠算法点击推荐阅读可能会带来阅读浅薄化甚至低俗化的后果，用户容易陷入信息茧房的处境，真是可能导致假新闻肆虐。综合来看，目前人工只能与新闻业的结合面临以下几个问题：
（1）、写作模式单调
就目前国内外人工智能在新闻写作方面的应用――机器人记者来看，我们可以发现其主要应用于体育、金融等数据繁多的新闻报道中，这些新闻只需对数据进行简单的分析加工形成模式化的报道，内容枯燥，模式单一，缺乏可读性。机器人记者只是在系统内设的模板上填充处理数据信息生成新闻报道，尽管客观公
正，但千篇一面的报道很难对读者有吸引力。他们的报道难以满足读者的高层次需求，只能提供基本的事实信息。
（2）、应用领域有限
当下写作机器人所涉猎的报道题材局限于快讯、财报等只需要简单的数据收集、信息整理的内容。它们无法完成新闻评论、现场报道、深度调查报道等题材的新闻写作。事件性新闻一般有较强的现场感，在基本的人物、时间、地点、事件等基本要素外，很多细节信息也是重要的内容，而这些机器人记者无法捕获。新闻业有这样的说法：七分采三分写。这表明了优秀的新闻报道不是“写”出来的，而是“采”出来的。机器人记者在这一领域恐怕难以施展身手。此外，深度报道这类需要深入挖掘信息，厘清事件来龙去脉、前因后果与错综复杂人物关系的报道也需要脑力完成。这些都建立在一定的社会经验与感情认知的基础上，机器人记者显然难以做到。新闻评论也是机器人记者的一大难点，评论所体现的是作者的立场、观点与价值取向，具有鲜明的主观性，而机器人作为一种辅助工具，其智能程度难以达到可以发挥主观能动性的地步。以上这些都表明人工智能在新闻写作领域应用受限较大，且突破难度大。最后，基于各个领域的差异性与专业性，机器人记者只能在少数专业领域报道中有用武之地，大部分的行业报道它难以胜任。
（3）、缺乏主动性
归根结底，人工智能在新闻行业的应用都是基于人类的设定，它缺乏主动性，新闻写作方面机器人记者不具备新闻敏感性，无法主动发现新闻，只能根据预设模板对特定内容报道。收集素材、辅助编辑等方面也是基于一定的指令，无法脱离人的指令独立运作，这表明人工智能目前尚处于一种依附状态。
（4）、新闻特殊性质需要人类把关
虽然人工智能与新闻业的结合已经为不少媒体节省了大量人力物力，记者编
辑也得以从繁杂无意义的初级工作中解放出来，但在新闻生产的最终环节，大多数情况下仍需要专业新闻人进行把关。新闻活动作为一种社会性工作，涉及政策、法律法规、伦理等多方面的问题，人工智能终究无法取代人脑，涉及价值判断等方面的把控还是需要人类把关。
三、人工智能技术背景下新闻业应对探索
加拿大传播巨擘麦克卢汉“媒介即讯息”的论断指出媒介技术给社会发展带来的影响，他认为任何一种新的媒介技术被广泛应用后，会给社会发展带来新的尺度，社会各个方面也将会适应这一尺度有所变化。也就是说，真正有价值的讯息不是传播内容，而是所使用的传播工具带来的变革。人工智能的应用更是印证了这一观点，作为一种新的媒介技术，人工智能将对社会变革产生极大的推动作用，新闻业的变化也是不可阻挡的。
人工智能给新闻业带来的新变局引发了众多媒体人的思考：记者的饭碗还能保得住么？人工智能究竟是新闻业的敌人还是伙伴呢？回答这一系列问题需要理性分析人工智能给新闻业带来的变化，厘清优劣，认清媒体人核心价值所在，实现人机共生。
（一）、厘清人机关系
人工智能在新闻业的应用曾多次引发业界人士的恐慌，不少人担心职业新闻人的饭碗将会被人工智能取代，这样的科技性恐慌似乎伴随着每一次重大技术的变革，早在上世纪60年代，一些公司开始使用计算机和机器人时就有一阵恐慌弥漫，但事实上，每一次关于技术的恐慌过后，技术的进步为社会创造的新的就业机会要远远多于它所替代掉的岗位。
人工智能与新闻业之间彼此纷繁复杂的关系可以用Neuberger和Nuernbergk所提出的“竞争、辅助和融合”三个维度来看待。职业新闻人应该认识到人工智能在新闻业的渗透都属于补充范畴，为新闻业提供更加多样丰富的可能性。因此，人工智能的出现不应该使新闻人妄自菲薄，而是应分清人类与人工智能的主客体关系，人工智能在新闻业的任何应用都是人为创造的产物，人机始终是附属关系，人工智能对新闻业是辅助作用而绝非取代新闻人。
（二）、新闻业态重塑
人工智能在新闻生产各个环节的应用极大地改变了新闻业态，这使得媒体的智能化进程不断加速，并将重构媒体的生产模式与呈现方式，推动了新闻人的转
型。新闻业对从业者的数量和质量要求将会产生较大变化，低层次的新闻记者需求将大量减少，职业新闻人将需要更专业的新闻技能。这些都要求新闻从业者重新认识自己的核心价值，充分提高自身的新闻专业素养和数据技术相关能力，努力在深度分析与价值判断等方面发挥优势，将职业发展方向转移到调研报道、深度新闻等方面，提供更优质的内容，实现自身转型。
（三）、新闻人更专注人
人工智能在新闻业的应用上一大突破在于写，但与新闻人相比，其局限也在于写。前文弊端方面已分析过机器人记者的稿件通常标准化、模板化，这使得读者感到重复生硬，缺乏“人味”。这恰恰是新闻人需要发挥其价值所在的领域，新闻记者要充分发挥人的主观能动性，在新闻写作中结合理性与感性思考，将关注点集中在人身上。新闻人应该在体察人情冷暖、发掘背后的故事方面付出更多努力，生产有人情味、有温度、有深度的新闻内容。在西方新闻业有第四权力的说法，新闻业是重要的社会公器，“铁肩担道义，妙手著文章”，要想写出富有感染力的新闻，记者必须要有人文主义情怀，深刻领悟人性与人情，关注大众命运。
（四）、新闻人技能提升
人工智能可以起到辅助编辑的作用，但媒体机构的编辑流程常常是相通的，校对文本、润色文字、内容把关、稿件编排等无法由人工智能统一完成，机器人写作的内容往往也需要经过人工编辑的审核才能发布，编辑的把关人地位越加重要。此外，自动化生产的新闻稿件所需要的编辑与传统编辑也有着不同的职能需要。传统编辑主要负责信息、语言把关调整，而机器人记者生产的新闻一般没有基础语法、信息错误等，编辑无需在校对上发挥太多精力，更重要的是润色内容，丰富语言，减少读者的刻板印象。因此，机器人记者的应用也对编辑的能力提出了更高的要求。
人工智能多为快速模板化写作，深度报道，新闻评论，调查报道等需要多方信息来源。涉及大量素材收集分析的题材更需要新闻人的智慧与专业能力。人工
智能在新闻写作方面的应用使得记者有更多的时间投入到现场报道、深度报道、
评论、软新闻等方面的写作中。记者要注重培养自己的综合素质，开阔知识视野，丰富知识结构，写出优质的新闻作品。
四、结论
人工智能已经在国外的媒体行业大显身手，国内的AI+新闻进程也渐渐起步，人工智能在新闻业的应用使新闻生产更加高效便捷，用户画像更加清楚，新闻传播效果更加优化，它对新闻业的内容生产、传播方式、反馈互动等带来了革命性的影响。不过，人工智能的应用也存在一些问题与不足之处，关于两者的结合，新闻业应认识到AI与新闻的关系，主动拥抱新变化。
其实，人工智能与记者恰如机器与人类的联姻。理想的合作状态应该是因为使用了这些技术和机器的帮助，人可以把他的工作做的更好，人可以成为更好的人。“好的婚姻不是1+1=2，而是0.5+0.5=1”。单独来看，人与机器都有各自的局限与劣势，但当两者共生协同发展时，就成了“1”，这个“1”，可以是一篇新稿件、可以是一个新客户端、可以是一个新编辑部，也可以是一个新的时代。
(责编：尹峥、赵光霞)分享让更多人看到