人工智能概念这一名词，最早可追溯至上世纪50年代美国计算机研究领域。人工智能之父约翰麦卡锡表示，其正是“制造智能机器的科学与工程，特别是智能计算机程序”。机器学习(MachineLearning,ML)，被誉为人工智能枢纽，同样亦是人工智能分支极其关键性的一环。2010年，大数据席卷而来掀起时代巨变。伴随着移动设备的进一步应用，信息数据呈几何倍爆发。与此同时，深度算法开始迸发，引导人工智能拉开第三次发展帷幕。2017 年，中国具有里程碑性质的将人工智能补充至政府工作报告，并在后续两年一直存在于政府工作报告之中。毋庸置疑，人工智能上升至国家战略高度，同时作为基础设施推进与不同领域产业融合，引领着我国生产与生活发展形式。
随着移动互联网时代的到来，国内国外涌现了一批拥有人工智能核心算法、模型、数据等技术关键的企业，通过媒介流量的分发、数据标签定义、人工智能写作等方面，重塑了新闻的生产、扩散、传播等方式，也重新分配了传播受众的接受方式。在人工智能不断渗透、影响新闻业的同时，也引发了从业者及大众对新闻价值的关切和争议。本文将从人工智能对新闻生产的过程影响、新闻价值延展与重塑、人工智能对新闻发展的启示等方面探讨人工智能时代的新闻价值重塑。
一、人工智能技术在我国新闻领域的主要应用
1.新闻生产环节：新闻生产的自动化
自动化新闻，即初期算法编程结束之后，无需完成人为干预，软件或算法同样可以进一步完成新闻故事撰写的整体流程。无论是搜集与研究资料，亦或是撰写完毕与新闻颁布，可以说新闻生产之中的不同步骤均可基于自动化有效达成。
第一，在新闻信息采集挖掘的过程中，人工智能可以辅助记者完成两个方向的主要工作：支持或挖掘。在记者已有报道选题的情况下，通过海量内容的数据挖掘、自然语义分析、关联分析与知识图谱，协助记者快速从海量信息中行深度挖掘，提高新闻报道的实效性、全面性，为新闻生产提供了重要的支持作用。
基于新闻挖掘视角，现如今中国新闻媒体已然尝试应用舆情分析监测软件，更具精准性与有效性的搜集社交媒体动态。其中今日头条“媒体实验室”完成相对应的热点追踪通过可视化等方式予以表达，为媒体创作补充可靠地数据支持；如百度的人工智能媒体创作平台对于热点新闻，实现了自动热点跟踪，展示热点事件的发展脉络和前因后果，帮助媒体工作者深度追踪事件进展。
第二，在新闻写作与生产的过程中，人工智能在机器人写作、自动生成视频、音频、图片等融媒体素材环节已有了成熟的产品平台。2001年，谷歌正式达成个性化新闻推荐，首次应用人工智能对新闻进行选编。2014年，《洛杉矶时报》机器人Quakebot再次彰显价值，其仅仅利于三分钟，便达成地震新闻报道。2015年，《纽约时报》机器人编辑Blossom能够自行在多达数百篇文章找到契合需求的优质文章，优质文章平均点击量高达常规文章38倍之多。2015年，腾讯财经则是打造了国内首家基于Dreamwriter完成的“机器人新闻”。2015年至2016年期间，中国自动化新闻写作产品可谓百舸争流。新华社推出“快笔小新”, 从事体育和经济信息报道；阿里巴巴与第一财经联合推出“DT稿王”，其写稿“多、快、好”；今日头条推出Xiaomingbot，实时撰写里约奥运会新闻稿件。
2.新闻分发环节
人工智能对新闻第二个重大影响是新闻的分发环节。在传统的新闻分发方式中，媒体作为新闻的生产方进行中心化的分发，信息的传播由一个中心点不断向各个平台及受众进行传递。现如今移动互联网时代正式来临，信息生产者日趋多样，信息传播源更是极其丰富，新闻传播“去中心化”趋势已成定局。
人工智能技术兴起使得个性化推荐机制成为了目前人们接受信息的重要场景。智能化个性分发的典型应用场景为信息流模式，典型场景如微博信息流、今日头条信息流、手机百度feed流等，与传统的编辑分发或社交分发不同的是，个性化分发一方面基于全网新闻的总体热度为用户推荐新闻内容，二是通过合法获取大数据的形式，捕捉用户的个性偏好，如性别、地域、季节、收入水平，形成庞大的标签库，绘制出用户画像；三是通过协同过滤形式，匹配类似兴趣行为的用户并进行关联，目前主流推荐系统都是以上各个策略的混合，实现了“千人千面”的推荐机制及分发效果。
之所以智能个性化分发成为主流新闻分发模式，是因为在海量信息的时代，新闻生产方与受众方的匹配效率成为信息分发的关键因素，两者的有效匹配解决的信息过载的核心问题。阿里巴巴的俞永福曾表示“互联网出现之前，信息很少，获取信息的途径少，用户要自己去找信息，是‘人找信息’的模式；移动互联网出现之后，信息爆炸，理想的模式应该转变为‘信息找人’”
二、人工智能技术对新闻价值的延展、演变与重塑
1.新闻价值的时空延展
随着热点捕捉、自动化写作技术在新闻行业的普及化，人工智能极大的帮助从业者提升了生产效率，进一步释放的新闻的时新性价值，在突发事件的报道中，人工智能下的机器人新闻写作正在扮演着越来越重要的“守望者”角色。《南方都市报》写稿机器人“小南”首篇春运报道作品共300余字，报道生成用时不到一秒，这是非人工智能时代不可想象的，快速的信息抓取呈现的能力使得新闻的时效性更进一步。
在空间维度，借助智能监测识别技术与信息追踪等技术，真正实现了“耳听六路，眼观八方”，极大的扩展了新闻价值的接近性边界，人工智能在新闻分发与接收两端的双向应用更强化了这种互动，从而极大延伸了新闻的空间价值。
2.新闻价值的要素演变与重塑
新闻价值概念诞生于20世纪初，1903年出版的美国新闻学专著《实用新闻学》，提出“新闻必是以动社会全体之兴趣者，当注意新闻价值”。在人工智能时代，大家依旧将新闻价值分解为时新性、重要性、接近性、显著性、趣味性五要素，随着新闻的展现形式产生巨大的演变与重塑。
人工智能技术在新闻行业有着愈发深刻的影响力，其代表着未来权利以及秩序均需要重新布局。人们需要一种新的公共知识框架来替代传统传媒的模式。新闻价值的重塑对于新闻从业者来说是一种重大的挑战，例如，在个性化推荐分发的场景下，媒体很容易从专业性、权威性的角色，为了有效跟进受众喜好趋势，尝试夯实权威信息发布者这一核心地位，高速流动信息很难给予从业者充沛时间予以溯源，同时无法针对事实进行刨根问底的追查。媒体已然丢失筛选信息以及应对信息的主动权，只能将碎片化新闻提交至前端，导致新闻事实与新闻生产的解构，陷入谣言危机。然而从技术偏向来看，在时效性上的争夺，在接近性与趣味性上的争夺，都推动了新闻价值体现的演变。
人工智能作为一项科技“基础建设”，其对新闻业的影响，不但改变了行业的格局，也对价值层面存在一定冲击。对什么是新闻、如何生产新闻、新闻如何传播、效果如何评估都将进行重新的解构与定义。对于人工智能对新闻价值的影响，不应该停留在“人工智能将取代人力”等单一维度。
三、人工智能技术对新闻发展的影响与启示
人工智能技术既不是凌驾于新闻之上的，也不是新闻生产的简单工具，随着技术的不断发展与行业的融合，如何将人工智能算法的信息分发效率优势与人的创造力、感染力优势不断结合，完成新闻信息属性与文化属性的合一。
1.底层数据打通
在个性化推荐算法的信息分发中，人群数据标签是每一个新闻资讯分发平台的核心技术与数据之一，数据库的量级与标签化也决定的是否能够将新闻资讯推送到真正感兴趣的受众面前。新闻的传播权利分配已经与底层数据的多寡完成了强绑定，对于新闻生产者而言，强化数据思维，打通底层数据成为了掌握传播权利的根本途径。除了与外部的掌握数据的平台保持数据的联通与同步，新闻生产方更应该重视媒体数据库的建立，在国外如 BBC、《纽约时报》等都已建立了自己的数据库，国内也有不少媒体积极投身数据库建设，如新华社的多媒体数据库、南方报业集团的中央数据库等。
2.遵循新闻的核心属性
新闻兼具了信息与文化的双重属性。从信息属性出发，新闻应当传递准确的事实，作为忠实的记录者、传递者。而从文化属性出发，新闻应到遵循人本注意，完成价值确立与正确的引导，推动社会向更美好的方向发展。人工智能技术在信息属性层面发挥了巨大的作用，但在文化属性，则更多的依赖于人的价值。无论技术如何改变新闻，也不会动摇新闻最基础的人本主义价值。
总之，新闻的根本目的在于为社会提供更有价值的公共信息，成为公众了解社会、监测社会环境、社会化协作的桥梁。人工智能浪潮下，新闻整个业态都已经发生了转变，新闻价值体现也产生了巨大变迁，但在这样的变化过程中，公共评判标准存在滞后，算法偏见、信息茧房、隐私偷窥等问题也引发了更多的社会质疑与探讨，这也推动了人工智能的“AI向善、科技向善”发展。我们始终要以审慎的态度去迎接人工智能带来的新闻创新，探索人工智能时代新闻从业者的价值创新，实现共同进化。
参考文献
[1] 周葆华, 骆陶陶. 人工智能重塑新闻业:进展,问题与价值[J]. 南京政治学院学报, 2018, v.34;No.202(06):87-93.
[2] 刘彦鹏, 毛红敏. 人工智能重塑新闻生产:量化转向,价值扩展与体验升级.
[3] 潘晴晴. 智媒时代新闻媒体的价值理性研究. 山东师范大学, 2019.
[4] 喻国明. 大数据对于新闻业态重构的革命性改变[J]. 新闻与写作, 2014, 000(010):54-57.
