谈谈自己对机器人的认识

 智媒趋势下，媒体内容生产各环节中都会形成人机协同的新生产机制，从信息采集、信息审核、内容生产到内容分发，机器的参与在某些方面具有一定的优势；但机器的创作只是一种计算性创作，媒体人员还需保持自身的主观能动性，充分利用多年的职业经验和直觉感，强化自我的共情交流能力，正确处理好人与机器之间的关系，并应认识到两者之间并非是“此消彼长”的，而是“彼长此不消”。

一、人机协同，智能化内容生产的常态化

智能化时代，机器必将进入内容生产的各个环节，但很多时候，机器并非是脱离人独立存在的生产主体，而是作为人的辅助者、延伸者而存在。

（一）信息采集：物力+人力，虚拟+现实

传统媒体时代，记者获取信息的途径只能是通过现场的跟踪报道，如若错过了最佳时机，则不能对新闻事件有一个完整的梳理和报道，且由于技术手段的制约，其获得的信息都是现实世界的信息。而人工智能时代，当机器应用于信息采集中时，不仅使全时化、全天候的信息采集成为可能，也使虚拟世界信息的采集与应用成为常态，这极大的丰富了信息采集的维度。虽然机器的使用很大程度上满足了信息采集的需要，但仍然需要媒体人有自己的判断和筛选。

（二）信息核查：技术甄别+专业把关

面对今天的海量信息，要对内容进行审核仅依靠人力是不够的，机器已经成为信息核查的重要辅助力量，它可能带来信息核查的新思路与新机制。例如，它可以对信息来源进行分析，在一定程度上判断信息的可靠性或质量；可以通过识别模式来搜索特定关键词判断虚假和不良信息；或者可以运用技术鉴定来追踪特定的信息或人员等。虽然机器可以对海量信息进行快速判断和筛选，但最终的把关者仍然是具有专业素养和综合能力的媒体人，信息的真伪判断、价值判断、风险判断等，仍要依赖人来完成。

（三）内容生产：批量处理+精深加工

在内容生产方面，机器的介入将成为常态。如机器人新闻写作已经进入实际应用层面，在某些专业领域（如财经、体育等）形成了一些程式化内容，并基于机器的生产效率，可以实现全范围、全时化的自动内容生产，同时兼顾大众与小众需求，丰富和拓展信息内容。但机器的创作始终是遵循一些套路，而信息内容的力量在一定程度上来自于结构的张力，这仍需要媒体人坚持自我的判断力和个性表达，提高内容的表现水平与审美价值，由人主导完成的文字或多媒体作品，仍将是主流，机器只是人的助手。

（四）内容分发：机器分发+专业分发

新媒体时代带来了内容的极大丰富，专业媒体、各类机构以及个体都在源源不断的生产内容，而流向用户的内容也愈发增多甚至处于严重过剩状态。在此种情况下，算法分发应运而生，其凭借可以向用户推荐个性化的信息内容而得到了部分用户的认可，但由于一些算法过于强调个性分发而忽略了社会整合，在某种意义上也使用户成为了“算法囚徒”，所以我们不能只依赖机器分发。应该更加注重大众传播的分发作用，而在其中扮演主要角色的仍是专业媒体，它们以专业眼光进行的信息筛选与推送仍是不可取代的。

二、各守一端，加强整合能力的必要性

人工智能技术的目标是了解人类智能的本质，以模拟、延伸和扩展人的智能，同样的，智媒时代将机器引入内容产业，也是为了弥补人在某些方面的不足，了解人与机器的各自特长与偏向，才能更好地实现两者的相互补充。

（一）事物反映方式：客观呈现+主观观察

媒体的报道是对事物的反映，以往在新闻生产中，对于新闻现场的采访主要取决于人的主观观察，记者通过对现场的观察可以判断哪些对象具备新闻价值。机器对于新闻现场的反映，是通过各种客观方式特别是数据来呈现，数据可以超越记者的个体视角和人的感官局限，提供新的观察线索。但是数据不能替代记者，记者对局部、个体、细节的捕捉与呈现，才能带来真正“活”的新闻现场。很多时候机器的客观呈现与人的主观观察结合起来，可以使报道更丰富、多元、满足受众的不同需求。

（二）内容产出优势：信息加工+观点表达

智媒趋势下，内容生产者需要充分利用和进一步开发挖掘机器在信息生产方面的能力，补充人本身的不足。另一方面，当人无法在信息处理方面与机器竞争时，就更需要在观点表达方面来体现自己的优势。从用户方面来看，在信息严重超载的时代，他们所需要的，未必是更多的信息，而是对这些信息含义的阐释与解读，这同样意味着对观点的需求。当然，人的观点提炼也不能完全脱离信息背景，基于机器提供的更丰富、深入的信息背景，人的观点也会有更坚实的依据。

（三）信息增值方向：知识生产+意义创造

媒体不仅是信息的搬运工，还需要挖掘信息的深层意义，实现信息的增值，机器主要通过知识生产来完成这样的增值，而人则需要在知识生产基础上实现意义的创造。随着深度学习技术的发展，机器在知识生产方面能力会越来会强，甚至在某些类型的知识生产方面，会超过人的能力。但人的意义创造，始终是机器无法达到的。在知识爆炸的时代，对于知识中意义的发现与创造，比知识生产更为重要。只有将机器的知识生产与人的意义创造结合起来，才能更好的发挥媒体的“文化传承”功能。

（四）传播中的互动：程式化互动+共情性交流

近年，智能主播或主持人这样的新“机器”开始进入我们的视野，其模仿真人的形象与声音，具有机器的精准。在未来的内容传播中，智能主播或社交机器人与人的互动会变得越来越普遍，但即使它们可以识别人的情感或向人表达感情，它们处理的情感都是被计算出来的，缺乏人的经历支持的情感，只是一些数字化符号。而人与人的交流，多是基于双方的经历、需要和特定情境展开的共情性的交流，虽然这样的交流可能比人－机互动要支付更大的成本，但这也是人际交流的特质。

三、谁主沉浮，人机关系的“主”“从”竞争性

人机协同将成为未来常态，人与机器互补可以提高内容生产的效率，更好地满足市场的需求，但在人机关系中，谁是“主”谁是“从”，两者面临了多方面的竞争性。

（一）主体地位之争

人工智能主体性问题的讨论与它带来的伦理困惑与挑战相关。目前，人工智能在与人的交互中会呈现出某种拟主体性，但其仍无法处理开放性情境中的实践伦理问题。因此，至少在今天，人工智能还无法成为与人类对等的伦理主体。即使机器具有“拟主体性”，人始终是伦理方向的主导者。但随着人工智能技术的不断发展，即使不完全具备与人一样的主体性，机器也会拥有一些伦理、法律上的“拟主体性”，如何明确机器的权利与责任，这是我们必须面对的新挑战。

（二）价值判断之争

对于新闻内容生产而言，虽然机器带来的数据可以给人带来一些参考，但面向什么样的对象生产什么样的内容，以什么样的形式呈现内容，最终还应取决于人对内容的新闻价值、市场价值的判断。在分发算法中，机器会根据数据与算法原则对内容做出价值判断，但机器的价值判断大多时候也是人的价值判断，因为算法的设计包括其中的参数选择与权重设置，都包含着人的价值判断。由于算法的背后仍然是人的操作，所以机器与人的价值判断之争归根到底是人与人的价值判断之争。

（三）新闻伦理之困

人与机器的关系，体现为人文精神与机器效率的关系。对于内容产业来说，在机器提供了高效率的前提下，我们更需要从人类生活、人性的目标来衡量机器效率的意义。如果机器的海量内容生产能力，并不能使人们获得更多的有效信息、高质量内容，不能使人们对社会环境的了解更深入，也不能促进社会的整合和个体的自由均衡发展，而只是带来更多的碎片化内容，加重人们的信息焦虑，或者使人陷入更多的情绪化的传播中，那么机器的效率反而会成为一种压迫与禁锢。

在人机协同的大趋势下，人与机器，并非“此消彼长”的关系，而应是“彼长此不消”。而人需要更多地了解自身与机器各自的优势与不足，才能在机器面前拥有更多的主动权。技术可能会激发更多的来自人或机器的“盲目意志”，足够的反省能力才有可能让我们意识其中的风险并对其进行适时的抑制。