人工智能下智媒化新闻传播分析(共4371字).doc
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1、人工智能下智媒化新闻传播分析(共4371字)摘要:智媒化是智能技术与媒介实践深度融合的表现,人工智能下的新闻传播开创了媒体新格局,“智媒化”传播特征凸显。目前,新闻传播中对“智媒化”的应用越来越多,由智能技术驱动的新闻传播媒介变革势在必行。本文以“智媒化”为切入点,阐述人工智能下“智媒化”新闻传播的特点,重点探讨人工智能下“智媒化”新闻传播的困境与出路,旨在说明新闻传播中“智媒化”应用的重要性,以期指导实践。关键词:人工智能;智媒化;新闻传播;特点;困境与出路一、人工智能下“智媒化”新闻传播的特点随着智能技术不断发展成熟,人工智能应运而生。人工智能下“智媒化”新闻传播有三个特点:一是算法化推荐
2、。算法是智能技术的“灵魂”,在智能技术的驱动下,通过一系列复杂的算法模型重塑媒体的分发机制,塑造传媒业新的行业格局。智能技术集群构成了智能媒体生态,得益于算法介入下精准化的新闻推荐,其对图像、语音和语言进行向量化处理,大大推动了新闻传播“智媒化”的程度1。二是数据化表达。在人工智能时代,运用算法对输入或收集的数据进行加工处理,其中,通过数据的形式表达和呈现新闻内容,这样的新闻表现形式带有明显的数据化特征。“智媒化”的新闻传播基于新闻素材、内容产品、用户信息等数据,挖掘出数据在传媒业中的价值,可以促进新闻传播“智媒化”。三是互联网共享。人工智能的实现依托互联网而生,智媒体集智能媒体和智慧媒体为一
3、体,新闻传播“智媒化”的发展中,万物互联时刻在生产着数据,人机协同与互构离不开互联网,智媒只有通过在线共享才能与世界万物相连。二、人工智能下“智媒化”新闻传播的困境当前,人工智能下“智媒化”新闻传播还面临着诸多困境,主要表现在四个方面:(一)算法缺乏价值判断力算法缺乏价值判断力是人工智能下“智媒化”新闻传播的困境之一。如今,“智媒化”新闻传播在算法化推荐模式下,通过数据分析推测用户偏好推荐新闻,这种人工智能下的机器算法具有一种“拟主体性”,也就是说,模拟人的主体性意识、思维和行动,算法本身并不具备对信息的价值判断能力,仅匹配媒介产品或服务与用户之间的关系而存在,不能自主判断新闻价值,机器只是部
4、分取代人的工作,以数据和算法为主导的新闻生产有其自身局限性2。如从2017年末开始,以美国的脸书网为例,由于垃圾邮件增多,其投诉直线上升。在同一时间,我国多家社交媒体由于向用户兜售精神劣品,也引起网民的极度不满。(二)假新闻与圈层化效应假新闻与圈层化效应制约着人工智能下“智媒化”新闻传播的发展。就目前而言,人工智能下“智媒化”新闻传播按照个人偏好推荐新闻信息,新闻信息推动的本身就有局限性,自动过滤筛选了一遍,非常容易形成圈层化效应,传受关系并不是发散态的,而是被限制在有限的新闻信息之中,推送内容更加垂直,人们获得的新闻报道不同观点的机会变少,传播格局的分化在所难免。此外,“智媒化”语境中,假新
5、闻在内容和形式上表现出更强的隐蔽性,如何坚持新闻的真实性、堵截假新闻的漏洞也值得思考。如2016美国大选期间Facebook(脸书)假新闻事件,社交媒体的社会责任缺失,Facebook通过协同过滤机制,选择性地决定民众看到的资讯内容,使之遭遇了一场形势严峻的“假新闻风波”。(三)数字痕迹与隐私滥用数字痕迹与隐私滥用是人工智能下“智媒化”新闻传播的瓶颈。人工智能让计算机产生智慧,数字痕迹与隐私滥用的问题在新闻传播中屡见不鲜,海量数据留存在计算机后台,成为“数字痕迹”,个人基本信息、浏览记录和行为轨迹等在人工智能的作用下被记录下来,当“大数据”和“智能”勾兑和发酵,大规模收集用户信息,发掘、识别并
6、判断用户的喜好、地理位置等。这种做法的弊端也非常明显,个人隐私泄露的风险增大。如2019年8月31日,朋友圈微博中大火的一款视频换脸软件,“ZAO”的AI换脸APP走红,可以将个人照片的人脸替换到其他视频中,换出来的造型非常逼真,影视剧主角的脸换成自己的脸,玩法丰富,以假乱真。(四)智媒体人才供不应求智媒体人才供不应求也影响着人工智能下“智媒化”新闻传播的发展。人工智能下“智媒化”新闻传播具有其特殊性,不仅需要具备专业知识的新闻传播人才,更对其掌握应用智媒平台的能力提出了要求。但就目前而言,在“智媒化”语境下的新闻传播工作,智媒体人才的缺口仍然较大,呈现出供不应求的特点,不能较好地发挥人工智能
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