人机协作新闻报道策略探究

○孙玉凤

一、人机协作新闻写作的兴起

人机协作（HRC）指的是人和自动化机器共享工作空间并同时进行作业的工作场景。作为一种全新的写作方式，人机协作新闻写作模式是指在新闻生产过程中，机器借助物联网、云计算、机器人、虚拟现实、传感器、人工智能等技术，承担主体性工作来完成对信息产品的生产、分发、反馈等，而不只是依靠算法程序对输入或搜集的数据进行加工处理，人机协作使得传播活动更加快速、高效、准确和低成本。

美国一家名为Automated Insights 的公司开发了名为Wordsmith的自然语言生成软件，Wordsmith利用机器学习技术和自然语言处理算法，可以分析和转化大量数据为自然语言文本。美联社（AP）就是一家利用Wordsmith软件进行人机协同新闻生产的机构之一。

AP利用Wordsmith软件，从股票市场等领域的数据中生成实时新闻报道。机器学习算法可以根据数据快速生成新闻文本，并将其提交给编辑审查和编辑，以确保新闻报道的准确性和完整性。这种人机协同的方式，使得AP 可以在短时间内生成大量的实时新闻报道，提高新闻报道的速度和效率。此外，AP还利用其他自动化工具和技术，如自动翻译、语音识别等，来提高新闻报道的效率和质量。这种人机协同的方式，使得AP能够在面对复杂和繁琐的新闻报道任务时，提高生产效率和质量。总的来说，AP 的人机协同新闻生产方式充分利用了机器学习和自然语言处理等技术的优势，使得新闻报道的生产过程更加高效和准确。

二、我国媒体人机协作发展现状

我国媒体人机协作在不断发展的新时代背景下逐渐显现出巨大的潜力和广阔的前景。随着人工智能技术的飞速发展和普及，媒体行业逐渐意识到与机器智能的协同合作可以为传统媒体带来更多的可能性与发展机遇。当前,我国媒体人机协作发展现状主要表现在以下几个方面。

（一）媒体内容生成方面

随着自然语言处理技术和图像处理技术的不断进步，媒体人机协作在内容生成方面展现出了明显的优势。通过自然语言生成模型的应用，媒体人可以借助机器智能完成大量文字稿件的自动生成与整理工作。而在图像处理方面，机器智能的应用也使得媒体可以更加高效地完成图片、视频的编辑与制作，为媒体内容的生成提供了更丰富多样的可能性。

（二）数据分析与舆情监测方面

人机协作在数据分析与舆情监测方面的应用也越发广泛。通过大数据分析技术的应用，媒体可以更加精准地了解受众需求，优化新闻报道与内容分发策略，提升传播效果。同时，利用机器智能技术对舆情进行实时监测与分析，媒体可以更及时掌握社会热点、舆论动向，为新闻报道提供更深入、客观的角度。

（三）智能辅助决策方面

借助人工智能技术，媒体可以更加高效地进行新闻选题、报道策划与编辑决策。机器智能通过数据分析与算法模型可以帮助媒体人员更准确地把握受众喜好与需求，优化新闻报道的角度与方式，提升内容的吸引力和影响力。同时，在营销推广方面，机器智能的应用也可以帮助媒体更精准地定位受众群体，制定更有效的营销策略，提升媒体品牌的影响力与竞争力。

然而，我国媒体人机协作发展也面临一些挑战和问题，其中包括数据安全与隐私保护问题、人工智能应用技术的可靠性与透明度等方面的难题，需要政府、企业和社会共同努力来解决。综上所述，我国媒体人机协作正处在快速发展，不断探索与创新的阶段。随着技术的不断成熟与应用场景的拓展，媒体人机协作将会为传统媒体行业带来更多的发展机遇，推动媒体产业向着智能化、数字化、创新化方向发展。

三、人机协作新闻写作模式

一般情况下，人与AI协作模式分为两大类：一类是按AI技术整合方式分类，另一类是按协作主导者分类。结合新闻写作特点，人机协同新闻写作模式主要有以下几类。

（一）模板化模式

在新闻写作体系中，智能机器人参与写作是以智能程序为模板，将文字语言与文本结构进行罗列与确认，将数据信息通过固定的框架进行填充，从而形成规范的内容体系。这样在智能写作过程中，可以按照数据实时生成模板化的新闻稿件，以此来降低时间损耗。这类写作模式适用于有大量数据分析的体育新闻和财经新闻。

（二）数据再加工

基于语言自动识别与处理的加工模式，是针对整个文章的内容进行智能化分析，从主体中选取具有代表性的语句与中心思想，针对此类核心内容进行数据编排。这种模式主要适用于摘要的编写，但是如何在整篇文章中找寻出具有核心代表性的内容，则需要通过人工智能所搭载的语言学科、智能学科以及识别学科等对语句、文本、情感等进行多范畴的分析，通过主体结构的建设保证后续内容在编排过程中可以围绕核心内容进行展开。

（三）深度学习模式

深度学习模式是让人工智能全方位地学习和模仿人进行写作，指人工智能机器人在应用过程中，按照原有的程序体系对整个新闻内容编排以及罗列，进行深度学习的一种过程。基本涵盖了新闻信息采集、处理创作过程中的各类操作性能，依据大数据分析以及模糊识别算法等，将整个学习过程进行仿真处理，真正实现对写作人员的替代。由于目前人工智能技术正处于发展阶段，所以这种模式还没有得到普遍的推广应用，但深度学习模式将会是未来十年人工智能的学习性成果，人工智能写作也将发生质的飞跃。

四、作为一种人机协作模式——新华社AI主播新闻报道策略

新华社的AI主播是我国在人工智能技术领域的先进应用之一。它的新闻报道在许多方面展示了先进性，并得到了广大受众的喜爱。AI 主播的迅猛发展预示着它将在定制化生产、交互化沟通、情感化发展、智慧化升级以及多领域创新等方面不断进步。

（一）改进流程与方式，实现高效信息传播

1.新闻自动生成，发稿迅速

相较传统主播，AI 主播在新闻报道制作方面具有显著优势。AI主播拥有强大的内部信息处理系统，工作人员只需输入确定的新闻稿，通过数据挖掘、自然语言处理等技术自动提取新闻素材并整合信息，快速生成文字稿件或语音稿件。仅几分钟后，AI主播就能完整地播报新闻。这种方式不仅避免了人为操作的误差和延迟，也提高了新闻稿件的准确性和及时性。以新华社客户端为例，AI 主播每天至少制作并播报三到四条新闻。例如，在2021 年12 月16 日，中国铁建华能集团在大连庄河海域风场完成所有风机的安装。当天下午，新华社AI主播“新小浩”第一时间发布了这一消息，展示出其快速的发稿速度。这种快速发稿能够迎合现代人碎片化阅读的特点，并满足受众了解新闻的需求。

2.场景立体，报道多元

AI 主播采用多种方式进行报道，呈现出多元且全面的新闻资讯。它融合了VR、AR、MR等技术，构建了交互场景，创造出沉浸式、全景式的新闻现场，加强了可视化新闻与受众之间的沟通和互动。在两会报道期间，新华社为了更新视听体验，搭建了新立方智能化演播室。AI 主播可以在不同场景中进行报道，并与真人主持人进行跨屏访谈。该演播室利用五面智能LED 屏和三维缝合技术，将演播室面积扩展至近400 平方米。通过这种沉浸式的内容呈现方式，“新立方”演播室为新闻交互提供了全场域、多维度的支持，使参与者仿佛身临其境，获得独特而愉悦的体验。为了确保播放画面的质量，在这样的3D环境中，需要解决摄像机镜头位置的问题。因此，制作团队必须不断调整摄像机视角，协助主持人在特定位置进行拍摄，以达到最佳效果。

3.仿真虚拟，深度融合

AI 主播在国内主流媒体中得到广泛应用，其覆盖范围越来越广，报道形式也不断创新。以新华社AI主播“新小微”为例，它通过先进的技术，改变了传统新闻生产和传播方式，推动了媒体的深度融合进程。它以多样化的形式全面传播信息，使新闻传播渠道和接收终端朝着多元化的方向发展。通过技术融合，AI主播能够全方位展示新闻事实。在2021年两会期间，新华社采用了5G网络传输、虚拟现实技术、混合现实和LED屏幕三维缝合等先进技术。它们实时采集代表委员和其所处环境的信号，并通过等比例的“复制”方式呈现真实场景。新华社邀请人大代表和政协委员到演播室，AI 主播“新小微”与嘉宾进行跨屏握手和洽谈。演播室采用裸眼3D效果，观众打开任意一扇“大门”，瞬间可以将主持人带到代表委员工作的现场。这种数字科技的仿真度达到最大程度，使节目效果十分逼真，现场观众仿佛置身于代表委员们身旁，直接聆听他们的讲话。通过这种创新的报道方式，AI主播将新闻呈现得更加生动和真实，为观众带来身临其境的体验。同时，它也展示了数字科技在新闻领域的应用潜力。

4.短小精悍，简洁明了

AI主播在新闻报道中的一大亮点是其短小精悍的播报形式，这得益于人工智能技术的自动筛选和提取功能，它能够从大量信息中选择出最重要、最关键的内容，并以简洁、清晰的方式传达给受众。与人工记者不同，AI主播在传递信息的过程中不会带有情感倾向或主观干扰，能最大程度保证信息的准确性和客观性。

现代受众需要在短时间内迅速获取大量信息，因此，短小精悍的报道形式越来越被人们所接受和喜爱。AI 主播充分发挥了报道形式短小精悍的优势，帮助受众在短时间内快速了解重要信息，帮助他们在信息爆炸的时代更好地掌握新闻资讯。

（二）智能化新闻报道内容

1.善于抓取关键信息

AI 主播通过深度学习、机器学习和自然语言处理等技术善于抓取关键信息。利用这些算法和技术，AI主播可以对输入的信息进行分析和处理，从中提取关键信息。此外，AI 主播还能够利用搜索引擎、社交媒体和其他互联网服务来获取来自网络的各种关键信息。它可以自动从网上抓取最新的新闻资讯，或者从社交媒体上获取最新的舆情信息。这些数据为AI主播提供了更全面、准确的信息基础，从而提高了其抓取和输出关键信息的准确性，这有助于提升AI主播的表现和输出质量，为用户提供更优质的智能服务。如，在2022年北京冬奥会开幕式期间，新华社AI 主播快速推送了开幕式的相关报道和分析。这样的能力使得AI 主播在时效性和准确性上都具备优势，能够为用户提供及时且具有深度的新闻报道。

2.不易出错，报道准确率高

AI主播的出现在很大程度上提高了媒体的生产效率和传播质量。严谨是新闻媒体的底线之一，但即使是最优秀的主播也可能因为时间不够、精力不足或工作失误等问题而出现错误，但AI 主播通过强大的信息处理库，在输入预定的新闻稿后可以进行完整的新闻播报，从而避免了这些问题的发生，提高了信息播报的准确度。

AI主播利用自然语言处理技术可以全自动地理解和分析媒体报道的文本材料，并通过数据挖掘和分析技术在大数据中挖掘出真正有价值的信息，更加精准地进行报道。举例来说，新华社的AI 主播在2020 年5 月5 日准确报道了中国顺利发射的长征五号B 火箭成功上天的消息，这个事件对于中国的航天事业来说具有里程碑意义。AI主播通过有据可查的报告和数据进行报道，使得信息发布的准确性更高。

总之，AI主播的出现使得新闻播报工作更加高效、准确，提高了媒体的生产效率和传播质量。它可以通过强大的信息处理能力和自然语言处理技术，实现对新闻文本的理解和分析，从而更加精准地报道重要信息。

3.知识储备海量，提高受众素养

与真人主播相比，AI 主播拥有更为丰富的知识储备。AI 主播可以利用数据挖掘和自然语言处理技术从互联网海量的文本资料中提取知识和信息，并快速进行筛选和分类。借助大数据和云计算技术，AI主播能够在数秒内处理、存储和传输数量庞大的数据和信息，具备海量数据加速、管理和处理的能力。AI主播还可以通过机器学习和深度学习技术对数据进行学习和模拟，从而具备自我进化、优化和改进的能力。它能够将不同领域的知识和技术相互结合，实现多学科融合和交叉创新，开发出更加先进、高效和独特的知识和技术。举例来说，新华社的AI主播“小诤”具备精准定位关于航天航空方面的活动信息。在2021 年，“小诤”与神舟十二号3 名宇航员一起进入太空，并在中国空间站为人们普及航天知识，报道宇航员的日常工作。在节目《我在空间站》中，“小诤”全方位讲述了航天趣闻，这种方式能够在潜移默化中提高人们的知识素养。

综上所述，AI 主播相比真人主播拥有更丰富的知识储备，它可以通过数据挖掘和自然语言处理技术从海量的文本资料中提取知识和信息，并具备自我进化和优化的能力，实现多学科融合和交叉创新。这些特点使得AI 主播在新闻报道中能够提供更为准确、高效和独特的知识和信息。

4.全天候播报，产出量高

随着科技的进步，现在的AI 主播可以持续进行新闻播报，改变了新闻生产和传播的格局和特点。借助大数据和人工智能等技术，新闻可以精准地推送、分发和互动，实现全天候生产和快速传播海量内容。新华社的AI 主播在新闻播报工作中能够实时待命，不会因为身体原因而导致工作失误或效率低下，甚至许多新闻是在深夜或凌晨发布的，AI 主播能够准确高效地完成播报工作，提升了新闻报道的效率。例如，新华社的AI 主播“新小萌”在短短3个月内发布了超过3400条新闻，播报时间超过10000分钟，取得了显著的成绩。此外，新华社的AI 主播“新小浩”不仅可以全年无休地进行播报，还可以同时在不同的地点以多个分身进行新闻报道。

综上所述，AI 主播在新闻播报能力和稿件处理能力上远远超越了真人主播，它能够全天候、高效地进行播报工作，不受身体状况影响，提高了新闻报道的实效。AI主播的出现和发展给新闻生产和传播带来了重要的改变，实现了全天候的新闻生产和快速传播海量内容。

五、发展人机协作新闻报道的建议

（一）加强人机协同合作

人工智能技术应该被视为新闻报道的有力辅助工具，而不是完全替代人类记者和编辑。通过充分发挥人类记者的判断力、分析能力和创造力，与人工智能技术相结合，可以实现更准确、全面和及时的新闻报道。

（二）定制化生产

要根据受众需求和兴趣定制新闻内容。人工智能技术可以通过分析用户的浏览历史、兴趣爱好和社交媒体活动等数据，为用户提供个性化的新闻推荐。定制化生产可以增强用户的参与感和满意度，提高新闻报道的准确度和受众吸引力。例如，利用AI 主持技术，用户可以根据自己的喜好选择AI主持的声音、风格和报道内容，以获得更符合自己口味的新闻播报体验。

（三）个性化新闻推荐

通过人工智能技术分析用户的兴趣、浏览历史和社交媒体行为，为每个用户定制个性化的新闻。例如，根据用户的喜好和关注领域，推送相关的新闻报道和文章，以提供更符合用户兴趣的阅读体验。

（四）交互式新闻体验

通过人工智能技术实现与用户的实时互动，根据用户的提问和反馈提供相应的新闻内容。例如，用户可以通过语音指令或文字输入提出问题，AI 系统可以分析问题并给出相关的新闻报道或解答。

（五）多维度报道展示

利用人工智能技术的数据分析和可视化能力，为用户提供多维度的报道展示。例如，通过数据图表、地理信息系统等方式呈现新闻报道的相关数据，让用户可以更直观地理解和探索新闻事件。

（六）新闻个性化摘要

根据用户的阅读习惯和时间限制，利用人工智能技术为用户生成个性化的新闻摘要。这样用户可以快速了解新闻的要点和关键信息，从而更高效地获取所需的新闻内容。通过结合人工智能技术和个性化需求，可以提供更符合用户兴趣和偏好的新闻体验，增强用户参与感和满意度。

（七）增加互动和参与性

人机协同新闻报道可以通过互动和参与性的方式与受众进行更紧密的互动。例如，利用人工智能技术提供实时的问答功能，让用户可以提出问题并获得相应的答案，这样可以增强受众的参与感和新闻报道的吸引力。再如，在新闻报道中引入互动式投票和调查功能，让读者参与到新闻话题的讨论中。通过投票和调查，读者可以表达自己的观点和意见，同时也可以看到其他读者的看法，促进互动和交流。此外，还可以为新闻报道添加评论功能，让读者可以发表对新闻的评论。同时，提供社交分享按钮，使读者可以方便地将新闻分享到自己的社交媒体平台上，与朋友和关注者一起讨论和传播新闻。

（八）社交媒体集成

将社交媒体的实时更新集成到新闻报道中，例如显示相关的Twitter 推文或Instagram 图片。这样可以让读者直接在新闻报道页面上看到社交媒体上的相关内容，并与社交媒体上的用户进行互动。

（九）用户生成内容

鼓励读者提交自己的观点、见解，形成用户生成的内容。这样通过在线平台、社交媒体或特定应用程序实现，读者可以分享自己的经历、图片、视频等，为新闻报道增添更多维度和参与性。

总之，人机协同新闻报道是新闻行业的一个重要趋势，需要充分发挥人工智能技术的优势，与人类记者和编辑共同努力，以提供更准确、全面和有吸引力的新闻报道。