智媒時代算法技術(shù)對新聞?wù)鎸嵉慕鈽?gòu)與對策

樊淑琴　周嘉賓　張榮芳

【摘 要】智媒時代，以算法為代表的人工智能，已經(jīng)滲透了新聞報道的生產(chǎn)傳播與消費的各環(huán)節(jié)，同時瓦解傳統(tǒng)新聞價值倫理。算法提升了新聞生產(chǎn)效率，提高了新聞分發(fā)的精確度，卻忽視了深入挖掘人文關(guān)懷，并導(dǎo)致宏觀層面上的新聞失真。通過分析算法在新聞的生產(chǎn)和傳播過程中的運用，揭示其對于新聞?wù)鎸嵭缘挠绊懠霸斐衫Ь车脑?，提出在算法的倫理和法律邊界尚未確立的情況下，傳統(tǒng)的新聞倫理規(guī)范仍需媒體和平臺共同遵守，相關(guān)法律亟待建立，受眾的媒介素養(yǎng)仍要提高等相應(yīng)解決方案，以期有效提升算法新聞的人文價值，規(guī)避算法技術(shù)對于新聞?wù)鎸嵭缘碾[藏風(fēng)險。

【關(guān)鍵詞】智媒時代；算法技術(shù)；新聞?wù)鎸嵭?；解?gòu)

“無數(shù)據(jù)，不智能”，智媒時代以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)。在智媒傳播時代，人工智能深度參與信息的收集、分析、生產(chǎn)與分發(fā)，改變了傳統(tǒng)新聞的生產(chǎn)模式。與此同時，智媒傳播時代新聞生產(chǎn)與傳播主體的變化，暴露出新聞生產(chǎn)權(quán)已部分讓渡給人工智能的真相。傳統(tǒng)的新聞分發(fā)模式隨著算法新聞的盛行而改變，逐漸向智能化、個性化、自動化靠攏。算法技術(shù)對新聞的真實性產(chǎn)生一定影響。文章通過對算法介入新聞生產(chǎn)的具體過程進(jìn)行研究，分析算法如何滲入影響新聞生產(chǎn)的各個環(huán)節(jié)，探討算法對于新聞?wù)鎸嵭缘挠绊懰鶐淼睦Ь臣熬売?，并為算法新聞失真問題尋求應(yīng)對策略。

一、算法技術(shù)與新聞生產(chǎn)

“算法”（algorithm）一詞是825年波斯數(shù)學(xué)家穆罕默德·伊本·穆斯·阿里·花拉子米提出的。20世紀(jì)30年代和40年代，算法已經(jīng)深入人們的生活，算法思想成為數(shù)學(xué)素養(yǎng)的一部分。50年代，計算機(jī)科學(xué)家們開始研究和開發(fā)計算機(jī)算法。70年代和80年代，算法已經(jīng)被作為計算機(jī)的信息生產(chǎn)和推薦工具應(yīng)用到人們的日常生活中。那時，人們開始想象和嘗試用計算機(jī)來處理、分析和推薦各種信息，并且試圖利用算法來完成自動化的信息處理和推薦。90年代和21世紀(jì)初期，隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和數(shù)字信息的爆炸增長，算法被廣泛普及工業(yè)和商業(yè)領(lǐng)域。搜索引擎、電子商務(wù)、社交網(wǎng)絡(luò)和新聞服務(wù)等各種應(yīng)用程序都使用了各種類型的算法來處理、分析和推薦數(shù)據(jù)。

關(guān)于新聞算法的定義，學(xué)界至今還沒有形成統(tǒng)一的概念，學(xué)者大多在新聞分類算法、新聞推薦算法和新聞生成算法這三種算法類型的基礎(chǔ)上，給出各自的定義。比如，學(xué)者喻國明提出：算法是指在沒有人工編輯干預(yù)的情況下，通過算法抓取內(nèi)容，并且依據(jù)用戶的行為數(shù)據(jù)，為用戶建模，再將用戶可能喜歡或需要的內(nèi)容推送給他[1]。學(xué)者郝雨和李林霞提出：個性化信息推送的最大特點在于其拋棄了傳統(tǒng)人工選擇、推送新聞內(nèi)容的方式，轉(zhuǎn)而采用內(nèi)容算法和協(xié)同過濾算法來進(jìn)行信息的調(diào)取、過濾、聚合與分發(fā)[2]。因此，可以簡單將算法中針對個性化的信息推送稱作“算法推送”或“算法推薦”。而基于新聞生成算法的自動化新聞，學(xué)者唐錚和塔娜所著的《算法新聞》一書則給出這樣的定義：是建立在算法和人工智能程序平臺和自然語言處理技術(shù)的基礎(chǔ)上的新型新聞生產(chǎn)模式[3]。

二、算法技術(shù)介入新聞生產(chǎn)對新聞?wù)鎸嵭缘慕鈽?gòu)

算法技術(shù)介入新聞業(yè)之后，提升了新聞生產(chǎn)和傳播速度，同時拓寬了新聞傳播范圍。一方面極大提高新聞報道的效率和速度，減少人力資源的消耗；另一方面提升新聞服務(wù)的效率和個性化程度，為讀者提供更加優(yōu)質(zhì)的閱讀體驗。與此同時，算法技術(shù)在新聞業(yè)各個環(huán)節(jié)中的普遍運用，也暴露出造成新聞失真的弊端和隱患。智能時代，社交媒體、短視頻平臺不斷發(fā)展，一條朋友圈、一條微博經(jīng)過大量的閱讀、點贊、評論和轉(zhuǎn)發(fā)后，也會成為大新聞。這些因算法介入的新聞存在偶然性和遮蔽性，因此，會經(jīng)常出現(xiàn)數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確或者誤導(dǎo)，一定程度上瓦解了新聞的真實性，引發(fā)新聞失真的困境。

（一）算法技術(shù)影響公眾對新聞來源真實性的判斷

從新聞選題的來源、話語偏見、新聞價值的角度來分析，都可以發(fā)現(xiàn)新聞?wù)鎸嵭栽獾降奶魬?zhàn)。

第一，算法對于新聞來源的忽視。新聞的發(fā)布者不是均等的，PGC顯然比UGC的新聞來源更加權(quán)威和可靠。然而，一些人工智能算法處理新聞時，并未對新聞來源進(jìn)行權(quán)重分配，可能會導(dǎo)致新聞失真。例如，2022年底，美國OpenAI發(fā)布的智能聊天工具ChatGPT一夜火爆。隨后，OpenAI首席技術(shù)官米拉·穆拉蒂（Mira Murati）表示，ChatGPT可能會被“危險分子”使用于編造事實。這是當(dāng)下大型語言模型共同面臨的挑戰(zhàn)。因為ChatGPT在專業(yè)知識層面的回答存在的問題，不會輕易被普通的用戶受眾識破，只有專業(yè)人士才可能辨別出來。

第二，算法在進(jìn)行選題時會優(yōu)先選擇熱點話題，因此，一些非熱點但社會價值重大的新聞事件便容易被忽視。這會影響社會公眾的正常參與和關(guān)注。算法也可能會偏向點擊率高的新聞而非關(guān)鍵信息。許多新聞網(wǎng)站的推薦算法會根據(jù)大眾關(guān)注度對新聞進(jìn)行排序，這可能導(dǎo)致某些重要新聞被忽視，而點擊率高的輕松故事會被放置在重要新聞前面，給用戶留下不真實的印象，以為某些事情重要度更高，而事實并非如此。

第三，算法可能會導(dǎo)致選題失去新聞價值。因為算法只能根據(jù)用戶過去的偏好來推薦新聞，無法挖掘并推薦新出現(xiàn)的、與用戶過去興趣不同的新聞。例如，2016年美國總統(tǒng)大選中，很多社交媒體和搜索引擎公司被指責(zé)在選舉期間不公平地處理新聞，因為這些平臺使用的算法無法正確而全面地評估原始新聞的真實性和重要性，從而導(dǎo)致某些候選人的新聞被忽視，或者出現(xiàn)“假新聞”。

（二）算法技術(shù)誤導(dǎo)公眾對新聞事件真實性的理解

從新聞生產(chǎn)、審核標(biāo)準(zhǔn)角度來看，算法技術(shù)介入新聞采編活動也會讓新聞?wù)鎸嵭悦媾R更大的挑戰(zhàn)。算法介入新聞采編所造成的困境問題，具有偏向性、片面性。首先，新聞采編方式依賴自動化操縱新聞報道。一些新聞機(jī)構(gòu)可能會使用算法來自動化編寫報道，以節(jié)省時間成本。然而，這些報道難以達(dá)到新聞工作者報道的深度或可信度。其次，采編過程可能會過度依賴社交媒體。一些新聞機(jī)構(gòu)可能會使用社交媒體上的數(shù)據(jù)來輔助選擇新聞主題。這些數(shù)據(jù)很可能不包含其他當(dāng)前具有影響力的要素，包括經(jīng)濟(jì)、環(huán)境或地緣政治。而那些在社交媒體上發(fā)帖最活躍且熱門的事件可能會成為新聞的焦點，導(dǎo)致其他重要新聞被忽視。

算法面對的環(huán)境和人類所面對的環(huán)境雖然在空間上存在差異，但究其本質(zhì)，面對社會的大環(huán)境，算法和人類所面對的世界都具有遮蔽性，具有邊緣性，并不是“一覽無余”。算法數(shù)據(jù)庫也并不完全“透明”、真實，造成這種問題的原因有兩種：一種是基于時間空間等各種條件下的“無能為力”的不透明，或因其所處地域的偏遠(yuǎn)、個人認(rèn)知水平的局限而產(chǎn)生的未知；另一種是刻意為之的策略式“不透明”。以“今日頭條”所屬的字節(jié)跳動公司按照執(zhí)行的相應(yīng)規(guī)范公開算法為例，也是其刻意為之，其中還隱藏了大量的有用信息。實際上，這樣的例子在生活中屢見不鮮。而這些被一貫刻意埋藏的信息，不管算法平臺抑或算法工程師都要花費很大的力氣去加以挖掘。

（三）算法生成的專業(yè)知識嚴(yán)謹(jǐn)性有待查證

算法也有自己的知識盲區(qū)，它只能基于已有的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗進(jìn)行分析和判斷，而往往無法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之外的隱藏部分，這會導(dǎo)致一些信息被忽略或誤判，因此違背真實性原則。比如，ChatGPT在日常生活中應(yīng)用，幫助人們普及了知識，它不同于AI聊天機(jī)器人，在人們提出嚴(yán)肅的問題后，ChatGPT給出的內(nèi)容往往邏輯清晰，重點突出，還可以跟用戶形成學(xué)術(shù)的對話活動。但是，ChatGPT使用了基于人類偏好的強化學(xué)習(xí)的機(jī)器訓(xùn)練模型，是由技術(shù)人員預(yù)先給ChatGPT輸入海量語言數(shù)據(jù)，并根據(jù)人工標(biāo)注的高質(zhì)量答案，處理數(shù)據(jù)的速度雖然已經(jīng)上升到了無法想象的地步，但面對日益復(fù)雜、時刻都在發(fā)生變化的社會環(huán)境，它無法像人的大腦一樣，能根據(jù)事實的變化，進(jìn)行深入的推理和分析，這會導(dǎo)致結(jié)果相對片面，局部真實而缺乏全面性和深度。

三、針對算法技術(shù)引發(fā)新聞失真的對策

（一）以國家政策引導(dǎo)算法技術(shù)的可持續(xù)發(fā)展

算法成長于社會的大環(huán)境當(dāng)中，離不開國家政策的引導(dǎo)。首先，國家應(yīng)建立監(jiān)督機(jī)制，對以算法生成為主的新聞進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、精準(zhǔn)化、實時化的監(jiān)控與管理。早在2014年4月，我國互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室就出臺了《關(guān)于規(guī)范搜索結(jié)果推薦秩序的通知》，要求搜索引擎企業(yè)要為用戶提供真實、準(zhǔn)確、權(quán)威的搜索結(jié)果，不能隨意變更搜索結(jié)果的排序，不能將不良信息放在優(yōu)先位置。

其次，國家應(yīng)制定和完善相關(guān)法律法規(guī)，明確算法應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)和道德準(zhǔn)則。我國先后實施的《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)管理辦法》《互聯(lián)網(wǎng)新聞信息服務(wù)管理規(guī)定》《中華人民共和國網(wǎng)絡(luò)安全法》，都是互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的法律法規(guī)。2022年3月又正式實施《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》，該規(guī)定明確表示，算法推薦服務(wù)提供者不得傳播非國家規(guī)定范圍內(nèi)的單位發(fā)布的新聞信息，應(yīng)當(dāng)采取措施防范和抵制傳播不良信息。這些法律規(guī)定都是為了保證算法介入新聞失真權(quán)責(zé)分明，有效減少虛假新聞泛濫。

最后，應(yīng)建立完整的信任評估體系。對媒體的報道進(jìn)行信任評估，既可以提高媒體自身的聲譽和權(quán)威性，也可以幫助公眾對新聞內(nèi)容進(jìn)行判斷。例如，我國阿里巴巴集團(tuán)旗下的新聞客戶端 UC頭條便建立了一個內(nèi)容審核系統(tǒng)，對于發(fā)布的新聞進(jìn)行排查和定性評估。這樣就像為平臺安裝了一個過濾網(wǎng)，使內(nèi)容更加接近真實的同時，也為受眾掃除了一些認(rèn)知上的障礙。

（二）加強算法技術(shù)平臺技術(shù)與規(guī)則的改進(jìn)

1.將多方來源的規(guī)則引入平臺運行規(guī)則當(dāng)中

多方來源的規(guī)則，即通過涉及多家媒體的主流新聞報道，減少由單一來源帶來的偏頗。在具體實踐中，首先，引入多方數(shù)據(jù)源，包括社交媒體、新聞網(wǎng)站、政府機(jī)構(gòu)、專業(yè)機(jī)構(gòu)，收集不同方面的信息，進(jìn)行分析和比對，得出結(jié)論。其次，建立一個數(shù)據(jù)驗證機(jī)制，用來驗證數(shù)據(jù)的可靠性和準(zhǔn)確性；也可以引入專家的意見，通過專家的經(jīng)驗和判斷，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和驗證，優(yōu)化規(guī)則。最后，可以結(jié)合人工審核，使信息更加真實可靠。

2.適當(dāng)擴(kuò)大透明性原則的適用范圍

透明性概念的廣泛普及會大大提高新聞?wù)鎸嵚?。透明性原則其實就是公開性，其約束的對象不能僅僅是機(jī)構(gòu)媒體以及新聞工作者。然而，當(dāng)今運用算法技術(shù)的主體是平臺型媒體及其算法工程師，這些平臺型媒體的頂層設(shè)計區(qū)別于傳統(tǒng)媒體，它們往往將商業(yè)利益優(yōu)先于價值導(dǎo)向，在價值及制度層面，透明性原則似乎與所謂的經(jīng)濟(jì)利益或者商業(yè)流量背道而馳，平臺因此而缺少執(zhí)行的動力。所以，透明性原則不能只是針對算法工程師及單個算法平臺的要求，需要納入整個大環(huán)境當(dāng)中，從整體到局部，從局部到個人的意識和操守均應(yīng)貫徹始終。

（三）算法工程師責(zé)任意識的強化與引導(dǎo)

1.多項式模型助力算法工程師走出困境

多項式模型是由美國加州大學(xué)伯克利分校的一些研究人員提出的，值得借鑒。這個模型的提出是因為在人工智能算法中，有時會出現(xiàn)一些道德上的困境，例如，自動駕駛汽車應(yīng)該如何做出決策、犯罪分析模型是否存在侵犯隱私的問題等。它突破了功利主義和道義論的局限，通過對結(jié)果敏感性、道德規(guī)范敏感性、個體的行為反應(yīng)偏好三個維度的量化來構(gòu)建道德判斷CNI（consequence、norm、inaction）模型。多項式模型通過在道德判斷中的多項式建模方法，可以幫助個人更好地解釋在道德兩難困境中的反應(yīng)，可以幫助算法工程師及平臺把關(guān)人，解決他們在算法新聞中的個人局限問題。

2.引入算法與人工審核相結(jié)合機(jī)制

算法與人工審核機(jī)制相結(jié)合，可以避免算法失誤或者因為算法選題而忽視重大新聞事件。算法可以通過大數(shù)據(jù)分析等手段，及時捕捉并篩選出具有重大社會影響的事件，將其轉(zhuǎn)化為新聞報道。人工審核則可以進(jìn)一步完善新聞報道，排除一些虛假、夸大、誤導(dǎo)等不實信息，保證報道的客觀性和準(zhǔn)確性。人工審核還可以對算法處理后的新聞內(nèi)容進(jìn)行補充和深入挖掘，從而提升新聞報道的深度和廣度。算法可能只會收集和發(fā)布某些新聞事件的基本事實，而人工審核則可以通過采訪當(dāng)事人和相關(guān)專家，對事件進(jìn)行更深入的分析和評價，使報道更具有社會價值和意義。

（四）提升媒介素養(yǎng)，增強受眾的新聞判斷與監(jiān)督能力

受眾作為最廣泛的新聞信息的接收者，對算法新聞的真實性的構(gòu)建也有一定的責(zé)任。首先，推廣自媒體規(guī)范。自媒體作為新型媒體的代表，也要協(xié)同新聞從業(yè)者共同推廣規(guī)范化的自媒體行業(yè)，減少虛假信息和不良報道。例如，微信公眾號平臺加強了內(nèi)容審核，增加了精準(zhǔn)投放廣告，遏制虛假夸張信息的傳播。其次，用戶也要進(jìn)行多源質(zhì)疑。在接收到某一新聞或信息后，要多方面求證，不要相信單一來源的信息，這也可以有效減少信息繭房的形成。再次，關(guān)注多角度報道。經(jīng)常關(guān)注不同來源的新聞報道，了解不同的角度和立場，并進(jìn)行比較和分析。最后，加強監(jiān)督評估。通過加強對新聞媒體的監(jiān)督，對有質(zhì)量問題的新聞媒體進(jìn)行評估和處理，從而幫助用戶減少誤導(dǎo)和錯誤信息。潮

參考文獻(xiàn)

[1]喻國明，劉鈺菡，王暢穎，等.推薦算法：信息推送的王者品性與進(jìn)階重點[J].山東社會科學(xué)，2018（3）：142-147，192.

[2]郝雨，李林霞.算法推送：信息私人定制的“個性化”圈套[J].新聞記者，2017（2）：35-39.

[3]唐錚，塔娜.算法新聞[M].北京：中國人民大學(xué)出版社，2019：270-271.

作者簡介? ?樊淑琴，湖北文理學(xué)院文學(xué)與傳媒學(xué)院副教授；周嘉賓，襄陽廣播電視臺新聞綜合頻道總監(jiān)；張榮芳，湖北文理學(xué)院廣播電視學(xué)本科生

基金項目? ?湖北文理學(xué)院研究生教育優(yōu)秀成果培育項目“襄陽廣播電視臺研究生工作站建設(shè)”（項目編號：YCG202401）階段性成果。