既要有“智商”还要有“情商”——人工智能的核心是情境化内容生产

□ 文/原平方 詹 欣

（作者原平方是北京城市学院副教授，詹欣是广西大学文学院在读研究生）

原平方北京城市学院副教授

不管是“四川九寨沟县发生7.0级地震，机器人25秒写新闻” 的 报道，还是“美联社用上机器人记者，传统记者的末日”的说法，还是谷歌计算机围棋程序“阿尔法狗”（AlphaGo）击败世界顶级棋手李世石的比赛，均曾轰动一时，引发了人们对于人工智能的极大兴趣与密切关注，诞生于1956年的“人工智能”一词也因此在2017年12月当之无愧入选“2017年度中国媒体十大流行语”。事实上，有很多学者认为，在可以预期的不久的未来，人工智能将极有可能继互联网之后，成为带动社会结构性、全局性与革命性改变的重要因子。

一、如何全面、准确理解人工智能

在加州大学洛杉矶分校朱松纯教授看来，所谓的“人工智能”就是要通过智能的机器，延伸和增强人类在改造自然、治理社会的各项任务中的能力和效率， 以最终实现一个人与机器和谐共生共存的社会[1]。 这 里所提及的“智能机器”，既可以是一个物理实体意义上的机器人，也可以是一个虚拟的机器人（如2013年美国电影“Her”中的人工智能系统萨曼莎）。 与人类几千年来创造出来的各种工具和机器不同的是，这样的“智能机器”不仅应当具备自主的感知、认知、决策、学习、执行和社会协作能力，而且要符合人类的情感、伦理与道德观念。而无论是感知还是认知，其所面对的对象都是涉及特定人或物的具体情境，后续的决策、学习和相互协作，则是在这一具体情境中的内容生产，传播学意义上的“情境”因此体现出其前所未有的重要性。

就“传播情境”的本义来讲，所谓传播情境是指对特定的（交流）传播行为直接或间接产生影响的“外部”事物、条件或因素的总称，包含传播主体及传播场合与途径。具体而言，作为传播的人存在于一定生存环境和社会关系中，具有作为“肉身” 的自然属性和其他社会属性；同时传受双方还在特定的传播情境中进行角色扮演和表征，如时间、地点、场合、话题等等。传播场合和途径则不仅意味着交流双方所借助的渠道或媒介以及地位、身份和相互关系，还预示着当存在两个以上的传播主体时，复杂的“人际场”认知马上产生，传播关系也进而演变为一种层级系统[2]。 或许，正是基于人具有对于传播情境的天然识别能力，传统的传播学研究才或多或少忽视了对于“传播情境”的关注，正如罗杰斯对于拉斯韦尔“5W”传播模式的批评：他们把传播看做是一个行动，而不是—个过程；是单向的和有意图的，缺乏情境，旨在达到意想的效果；也是因为这一点，布雷多克才着重强调了传递信息的具体环境和传播者传播意图两个因素，从而发展出“7W”传播模式。而即便如此，与“人工智能”对于“传播情境”的重视程度相比，“人类智能”对于“传播情境”的态度可谓理所当然，原因在于人在具体环境中的行为是人的本能和天赋，在模仿人类智能基础上所产生的人工智能对于传播情境则缺乏逻辑性认知。

这样看来，“人工智能”原来所独立发展的五个学科包括“计算机视觉”“自然语言理解”“认知科学”“机器学习”和“机器人学”在同一平台上的交汇融合就势在必然，因为视觉与自然语言、视觉和认知以及视觉和机器人相互结合都是为了在充分准确识别传播情境的前提下，进行必要的互动与反馈。不仅如此，物理学家认为，人能凭视觉所感知的图像往往只占5%，其它的95%包括功能、因果及动机等要依托情境所提供的蛛丝马迹同时依靠人的想象和推理过程完成。也就是说，“人工智能”必须要有情境化内容的生产能力，而且要有智商和情商。

二、人工智能的核心是情境化内容生产

“人工智能”经过60多年的发展的确有了极大进展，基于大数据和深度学习训练出来的聊天机器人就是这样一个为大家所熟知的典型案例，以新闻对话机器人为代表的“聊新闻”模式也得到热捧[3]。 比如，BBC旗下的BBC M undo于2016年初在Facebook Messenger平台发布了其自行研发的第一个新闻机器人Mundo M essenger b ot，一旦用户进入其主页面进行互动，BBC的打招呼回复信息会叫出用户的昵称；BBC在接下来开发的BBC Politics中自然沿用这种提升交流感的做法；《经济学人》、路透社及美国“大西洋媒体”旗下的Quartz新闻网站也相继以Facebook M essenger为平台运行各自的新闻对话机器人；美联社、雅虎等使用Automated Insights的Wordsmith机器写作年报道量超过15亿条；美国大选期间，专为年轻受众开发的TrumpChat 、Trumpbot等对话机器人则以重大事件作为专题，在主题精准化的同时，有效实现了受众细分。国内的新闻机器人写作技术也毫不逊色，2016里约奥运会上，百度公司的对话机器人“度秘”亮相男篮比赛，进行了“人机合作”的比赛直播，其在比赛中兼顾与用户的互动，达到了“新闻内容”与“对话模式”的有效结合；另一家媒体的新闻机器人“xiaomingbot”更是在奥运会开始后的13天，每天撰写30篇以上关于羽毛球、乒乓球、网球的消息简讯和赛事报道， 囊括从小组赛到决赛的所有赛事，且发稿速度与电视直播几乎同时。

应该说，新闻对话机器人的基本原理在于利用信息抓取技术从互联网上广泛采集信息，然后借助社交网络或者算法匹配，实现信息的二次分配，而相关数据库越大越完善，新闻对话机器人的内容生产越实时越高效。 但不管以机器写作为代表的人工智能如何改变内容生产流程、提高生产效率和加强用户“沉浸式”体验，聊天机器人都无法理解其内容生产或说话的语境和语义，也就不能把“它”说的话对应到物理世界和社会的物体、场景、人物，从而不符合因果关系与逻辑判断。

相较而言，2013年美国科幻文艺片“Her”中的人机相恋则是理想状态下人工智能情境内容生产的范例。这样的人工智能具备了物理的常识和作为“人之常情”的社会生存常识，它可以在不是事先设定的突发情境中随机应变、灵活决断；它可以不依赖大数据的反复演练、做到举一反三的获取知识并进行推导，而这正是人类智能的核心所在。众所周知的“乌鸦喝水”故事即是人工智能的现实方向。2009年，“当代生物学”一篇论文确证“乌鸦喝水”的寓言反映鸦科鸟类的真实行为[4]， 因为用于进行实验研究的秃鼻乌鸦的确理解这个“喝水”的物理原理：研究者在瓶子里装水后放进一条漂浮的虫子，让秃鼻乌鸦够不着，在野外不使用工具的乌鸦在实验里却都非常快速地学会了往瓶子里丢石头。

需要指出的是，“乌鸦喝水”的过程是利用少量数据而不是大数据训练来识别情境，完全是靠自己自主的观察、推导来进行决策。 只有在具体的外部物理环境和生活边界条件下，能够理解物理世界及其因果链条，能够认识世界、利用世界进而改造世界，能够自主地生存，这样的人工智能才可以说是真正的人工智能。

三、也谈人工智能对于新闻业的影响

首先，仅对新闻业而言，人工智能所带来的显著变革首先在于将新闻用户和传播效果纳入了生产过程，新闻媒体的“生产流”得到了重塑。一方面，利用计算机软件或算法对海量数据进行排序、分类、关联和过滤，将处理过的数据适配和组合进相应的文章模块，这种没有人工干预的新闻稿件自动生成过程就是“算法新闻”或是“机器人新闻”；另一方面，人机协作或人机一体算法生产的内容将作为专业新闻从业者生产内容和用户生产内容的极为强力的补充。在这个意义上讲，美联社把受人工智能技术影响的新闻业表述为“增强新闻”或许更为准确。以此看来，不管是“算法新闻”还是“算法生产内容”都在一定程度上让从事新闻传媒行业的人从某些机械、刻板的工作中解放出来，拓展了人在某些报道领域的能力，提升了新闻选题的策划与发现、未来趋势的预测以及传播效果的预判，促进了报道任务的分配与报道过程的协同。

其次，人工智能技术的应用使得新闻源或新闻线索进一步多元化。早在2016年11月，路透社就公布了它利用人工智能技术开发的新产品“路透新闻追踪器”。这种“新闻追踪器”能够实时监控社交媒介上的海量信息，及时发现那些可以有可能演变成为重大新闻的信息，并将相关网帖分类组合成有效信息。不仅如此，“新闻追踪器”还能鉴别一则网帖是否垃圾信息、是事实陈述还是观点表达、新闻事件是否真实、是否具有新闻价值甚至是否有趣。很显然，人工智能技术的应用将在一定程度上遏制网络虚假信息的产生和传播。

第三，在空间与环境、用户实时状态、用户生活惯性、社交氛围等不同的传播情境下，个体用户的具体行为和需求迥然有别，人工智能如可穿戴设备等移动终端在一定程度上可以及时洞察与分析用户所处的特定情境，并对象化推荐其所需要的信息与服务，个性化的订制新闻将成为可能。而在互动反馈层面，人工智能技术将可以直接监测用户在信息消费过程中的生理反应，同时更实时地作用于信息的生产过程及增强用户的新闻现场体验感。

然而，无论是新闻生产流程的改变还是新闻线索的多元化，或是个性化订制新闻的实现，其依赖的都是大数据，而不依赖大数据或者说不完全依赖大数据算法的人工智能才可以说是真正的人工智能。 所以，依靠大量且清晰结构化数据资源的算法新闻可以应用于天气、体育、财经等领域，却不能得心应手应用于人物报道或解释性报道等与人有深切互动的新闻范畴。因为大数据无法揭示表面事实背后错综复杂的利益链条，无法解释“有意义脉络的事实”，无法做出对事实的判断和对复杂逻辑关系的推理。但事实或真相必须放在复杂的社会情境中理解才有意义。也正如哈贝马斯所说，在交往行为中，作为沟通工具的语言需要同时承担认知、协调和表达的功能，并要同时满足“四个有效性的要求”——可理解、客观真实、道德适当、真诚。按照这一逻辑，不管是对于交往情境的识别还是对于交往伦理的好坏判断，作为对人类智能进行模仿的人工智能都远不能达到“有效”。学者吴飞就此认为，只要社会对新闻的基本需要没有根本性的变化，未来的新闻专业主义将意味着所有参与新闻传播活动中的个体普遍需要遵守的交往信条和基本精神[5]。 换言之，人工智能的情境化内容生产能力有待提高，新闻专业主义不会消失，人工智能对于新闻行业的颠覆性影响还有很长的路要走。

（作者原平方是北京城市学院副教授，詹欣是广西大学文学院在读研究生）

【注释】

[1] 朱松纯.“浅谈人工智能：现状、任务、构架与统一”[OE]“视觉求索”，2017年11月2日

[2] 原平方.“情境即信息：兼论新媒体传播情境的三重特性”[ J ]现代传播2015年第6期

[3] 王晓培、令倩.聊新闻：新闻对话机器人对新闻分发方式的再定义”[ J ]现代传播2017年第l2期；

[4] Bird, Christopher David et al. (2009) Rooks Use Stones to Raise the Water Level to Reach a Floating Worm. Current Biology , Volume 19 , Issue 16 , pp 1410-1414；

[5] 吴 飞.新媒体革了新闻专业主义的命?——公民新闻运动与专业新闻人的责任[ J ]新闻记者，2013年第3期。