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騰訊的Dreamwriter、新華社的快筆小新，AR、VR新聞，算法推薦， 人工智慧技術在新聞傳播領域的全面滲透是近年來的一個現象級的發展。可以看到，這也是學界和業界關注的重點。
❶ AI合成主播（中傳 2019年學碩·名詞解釋）❷ 闡述和分析人工智慧在新聞業中的應用（中山大學 2020年 專碩）❸ 列舉人工智慧在中外媒體中的實踐（ 南開大學 2020年 學碩） ❹ 試論人工智慧背景下機器人新聞對新聞生產的影響（復旦大學 2020年 專碩） ❺ 新華社聯合搜狗人工智慧主播，人工智慧對新聞業的影響（ 同濟大學 2019年專碩）從這些真題中可以看出，人工智慧是一個熱門考點，各大院校對於它的考察重點主要集中於其在新聞業的應用以及對於新聞業的影響。
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新聞採集：利用大數據技術、傳感器來實現信息的採集，能夠在很大程度上提升信息採集的效率。如傳感器新聞，大數據新聞。
新聞生產：人工智慧在新聞生產方面主要是機器人生產新聞，如國內騰訊的Dreamwriter、新華社的快筆小新、今日頭條的Xiaomingbot。
新聞分發：利用算法推薦技術，實現個性化推送，滿足不同用戶需求。以算法推薦為主的新聞聚合平臺主要有：今日頭條、一點資訊、天天快報、Buzzfeed。
新聞體驗：目前，人工智慧在新聞體驗方面的應用主要是VR、AR新聞，可以提升用戶的沉浸式體驗，使其身臨其境。如紐約時報的《流離失所》、《雪崩》，CGTN的《功夫傳奇：揭秘少林》。
人工智慧在新聞生產中一個重要的應用則是機器人寫作。2017年8月，四川九寨溝發生7級地震。震後25秒，一條由機器人撰寫的新聞就發布了出來，包括震中地形，速報參數等等，及時迅速的發布了地震的相關信息。
事實上，自2011年美國Narrative Science公司的新聞寫作軟體出現以來, 越來越多的媒體開始在財經、體育等專業新聞領域開始機器化寫作, 國內騰訊的Dreamwriter、新華社的快筆小新、今日頭條的Xiaomingbot等寫作軟體也開始了常規化運作。
雖然新聞從業者對於機器人寫作存在一些質疑，例如缺乏人情味，缺乏內容深度等，但其在一些專業領域的應用確實能極大的提高內容的生產效率，如財經新聞、體育賽事報導、突發自然災難性報導。
另一個好處則在於，當新聞從業者們從這些機械的內容寫作中解放出來，他們就會有更多的時間和精力致力於深度報導或專業評論。
智能化媒體能更好地洞察每個個體用戶在特定場景下的行為與需求, 並智能推薦其所需要的信息與服務。
人們在不同場景下的需求是有差異的, 而構成場景的基本要素應該包括:空間與環境、用戶實時狀態、用戶生活慣性、社交氛圍等, 對用戶所處的場景的洞察與分析, 將依賴於包括可穿戴設備在內的移動終端以及處於各種時空環境中的智能化物體。
伴隨著場景化、精確化用戶分析的, 是用戶與內容之間的智能化匹配。
各種智能物體不僅可以為用戶場景分析提供數據或依據, 也能作為新聞接收的終端為用戶提供無所不在的信息獲取。
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在國內，以「今日頭條」、「一點資訊」為代表的新聞聚合平臺主要依據算法推薦為用戶推送新聞，能夠最大限度的滿足用戶的個性化需求，在一定程度上也能增強用戶粘性。
個性化算法是搜尋引擎算法的一個升級, 它把個性作為算法中的核心變量, 凸顯了個人偏好的意義。
個性化算法在未來還會進一步優化, 對用戶需求的解讀能力與匹配精確度還會不斷提高。
VR新聞能夠帶給用戶身臨其境的體驗，在一定程度上也能更設身處地的體會當事者的心情。如《紐約時報》的一篇著名的VR報導《無家可歸的孩子》，用戶通過這種形式能夠更深切的體會到難民的心情。
儘管以往的電視直播在視覺上傳達了一定的「現場感」, 但觀眾與現場的關係是基於二維畫面的「觀看」, 這種現場感是建立在經過加工的現場上的, 在某種意義上, 甚至是一種「假現場」。
而新的技術將創造媒體用戶與現場的新關係——「臨場」, 即進入現場。
網絡視頻直播、VR和AR等新技術可以從不同方面推動新聞用戶在新聞事件中的「臨場感」或「進入感」。尤其是VR/AR, 它們可以營造出讓用戶在三維空間裡直接「到達」現場的體驗, 讓用戶360度沉浸於現場。
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信息繭房由美國學者凱斯.桑斯坦在《信息烏託邦》一書中提出，指人們的信息領域會習慣性地被自己的興趣所引導，從而將自己的生活桎梏於像蠶繭一般的「繭房」中的現象。
如今，以今日頭條、天天快報、一點資訊等為代表的平臺，主要通過「個性化推薦」為用戶進行信息推送。
雖然這種私人化、定製化需求能在很大程度上滿足用戶，但長此以往，用戶會疲於思考，只習慣於接受自己感興趣，與自身觀點一致的信息，最終被困在像蠶繭一樣的桎梏之中，無法逃脫。
而用戶在這樣的環境下，又容易產生回音壁效應，即信息或想法在一個封閉的小圈子裡得到加強。
長此以往，人們會越來越疲於思考，逐漸變得偏激，無法接受與其相悖的觀點。
最終加劇群體極化，不利於社會整合，導致社會的撕裂。
隱私問題也是值得關注的另一問題。大數據、算法推薦等人工智慧技術都是建立在大量的數據基礎之上。
大數據技術基於對數據的抓取、挖掘與分析，算法推薦基於對用戶畫像的描繪，這些都涉及到了用戶隱私。
雖然他們在一定程度上給新聞業帶來了好處，但隱私洩露問題絕對不容忽視。此前，Facebook就洩露了5000萬用戶數據，遭受了自創建以來的巨大危機。
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如今，AR、VR新聞已經越來越普遍，其所帶來的臨場化體驗與觀看普通平面新聞的感受大相逕庭，它一方面能夠讓人仿佛置身其中，但另一方面也正因為這種體驗，讓人分不清虛擬與現實。
VR新聞「第一人稱」的「在場感」容易誘發片面情緒化輿論滋生。VR新聞營造顯化「在場感」效果越強, 受眾心理感受度就越強, 沉浸其中並對眼前「事實」充分信賴, 很多時候會以直接感官體驗代替頭腦理性思考, 誘發情緒化的輿論, 長期處在VR新聞信息環境下, 甚至會對人的認知與行為造成情緒化、衝動等不良影響。
算法範式運作的黑箱即技術無意識，技術無意識是一種強大而不可知的信息技術的運作, 它產生並存在於我們的日常生活中。
當算法應用在新聞生產中時, 它通常可自主控制和處理信息、評估情況、做出決定, 而且最重要的是, 無人監督或授權行事。
由於算法經常以微妙且不透明的方式嵌入對象和系統中, 因此在很大程度上形成了只有在錯誤或失敗時才被注意到的技術無意識。
面對算法在新聞推送中的技術無意識及由此帶來的不良影響, 我們需要做的並不是將其否定, 而是應積極尋找相應對策以糾正這一偏差。
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人工智慧對於新聞業產生的影響不容忽視，但對於人工智慧，我們不能用非黑即白的眼光去看待。
正如梅塞尼所言：技術可能帶來社會問題，但技術也在解決社會問題，而人類擁有管理和控制技術的能力。
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作者丨覓遊 小Z
編審丨覓遊 大羽學長
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