中国智媒者说：展望智媒发展 挖掘人才价值

源自：新浪新闻综合

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原文标题：中国智媒者说：展望智媒发展 挖掘人才价值

源自：中国日报网

　　3月25日，由中国传媒大学新媒体研究院主办、新浪AI媒体研究院承办的《中国智能媒体发展报告（2020-2021）》发布会在北京召开，中山大学传播与设计学院教授、中国新闻史学会应用传播学会长张志安担任圆桌论坛主持人，与上海交通大学媒体与传播学院副院长邵国松、北京师范大学新闻传播学院执行院长张洪忠、华中科技大学新闻与信息传播学院教授、院长张明新、新浪移动产品运营总经理丛松共同探讨智媒时代下的媒体理论与人才培养问题。

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上传时间: 2021-3-30 12:06

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　　随着全球新兴技术的发展浪潮，产业结构不断优化升级，各行各业都面临着挑战与变革，人工智能人才短缺的现象日益凸显。在此形势下，学科教育亟待跟上形势变化，产学研共建智媒人才体系成为长期战略。
　　以下为“中国智媒者说”圆桌论坛“人工智能与媒体理论创新&智媒人才培养”嘉宾对话精彩集锦：
　　张志安：洪忠可以说是我们新闻传播学届跨界走得最远的大咖，近几年在研究什么？围绕智能传播理论的创新，最近你观察到的学界热点有什么？以及你在做的社交机器人有什么新的发现？
　　张洪忠：最早是从2011年开始，我为腾讯做汽车大数据指数，后来追随行业趋势转型到了智能传播领域。在智能传播领域，最初是跟微软合作的，成立了一个人工智能与未来媒体实验室，主要研究微软“小冰”的机器写作，后来也跟国内的其他机构在智媒传播领域有合作，特别是机器人领域。
　　我认为在智能传播领域用得最广的就是对话技术，值得我们特别研究。比如，对话技术有怎样的影响？在传播领域它的传播规律是什么？以及它怎样影响其他深远的技术？所以，我认为对话技术这类自然语言技术是智能传播最大的一个领域。在自然语言技术中，应用最深入的就是以微软“小冰”为代表的社交机器人，它的对话是完全开放的，非常有技术难度，也是我们关注最多的。有一个统计数据显示，全球互联网空间里50%的信息是机器生产的，由人生产的只占50%，并且机器生产的比重还在加大。可以看出，我们所处的信息环境，已经从农业社会的人工生产信息转变为信息化社会的机器生产信息。
　　张志安：这两年5G讨论得非常热，并且已经运用在传媒、教育、智能汽车、娱乐产业等行业，我认为它对传媒领域直接产生的影响会在两个方面：第一，5G技术会让沉浸式交互变成一种更强的传播方式，大家会更加注重体验和交互；第二，随着物联网的发展，在不同垂直领域有了重新寻找场景式传播的可能性，能够为用户创造更多价值。那么明新，你觉得5G技术在不同场景中的运用会有哪些影响以及挑战？
　　张明新：5G对媒体行业而言，无论是对信息的采集、生产、产品形态的创新，还是对用户体验的优化，其本质是5G技术使信息传输的速度提升、质量提高、时延降低。简单来说就是整个传播的过程变得更好了，更接近理想的传播境界。
　　由于目前有大量的识别设备存在，使得我们现实生活中的数据获取更高效。借助于传感器等终端设备采集信息，很大程度上提升了信息采集的效率。传统媒体的信息采集过程，我认为是局部化的，有些时候是个案式的。比如交通状况，记者报道某一条路上的交通状况，只能在这条路上的某一个地方或者几个地方进行信息采集，但如今我们要描述一个城市的交通状况，就可以全时段、全方位的进行信息采集。所以，现在的信息采集是一种立体化的、全景式、全天候的，这是信息采集方面的差距。
　　从内容生产方面来看，智能技术的应用大大提升了生产效率。比如去年疫情期间，由新华社智能机器人生产的智能视频，只用一周时间就产生了几十万条相关的新闻，大大提升了新闻生产的效率，这在传统新闻生产状态下是不可能实现的。
　　从用户体验角度来看，借助于5G技术，大大提升了用户对新闻产品的使用体验。因为人和人之间的交流，最理想的传播状态是立体化的、全媒化的、多感官的，5G技术的发展使得这样的新闻场景有了可能。让我们有了更高的临场感，更好的用户体验感。
　　对媒体的运营而言，可以分为两点：第一点是真正地找到目标用户，可以通过用户对已有新闻产品的接触习惯，找到哪些用户需要信息；第二点是更好地理解用户，进一步研究用户的行为模式、行为规律，进一步研究用户兴趣以及使用动机，以此描绘用户画像，这样才能更懂用户。将用户资源、信息更好地进行优化，最终实现用户价值的变现。
　　在大众传播的模式中，其实媒体的目标用户和他的实际用户以及价值变现的用户，这三者之间是不一定匹配的，有的时候是大大脱节的。有了5G、人工智能这些技术，可以帮助媒体找到用户，精确地定位用户，更好地懂得用户，以及实现用户价值的变现。
　　张志安：国松，你曾经提过一个伦理框架，我们通常认为伦理是一种倡导性，不是一种刚性约束。那么，在中国智能技术发展过程当中，法治和伦理如何并行发挥作用，你的思考是什么？
　　邵国松：如果人工智能领域不制定规范，不但不能成为社会的工器，还可能对社会构成危害，这是我们特别需要注意的。我们通常讲人工智能的危害，众所周知的有三点：对公民隐私的侵犯、非法入侵私人住宅、公共空间的信息搜集。人工智能侵犯隐私的方式有多种，这是大家非常关心的一点。
　　面对这些风险和问题有三个解决方向，法律的路径、技术路径和伦理路径。法律和伦理是互相支撑的，伦理可能成为法律的一部分，法律可以将伦理写进去。在技术方面，我认为技术专家应该将一些伦理道德规则写入技术执行当中。我们将伦理规范、法律规范嵌入到技术执行当中，这都是程序员应该干的事情，但如果程序员没有好的价值判断是很难做到的。所以，需要一些人文、法律的引导。在伦理方面，我们要为中国智能媒体制定一套操作可行的伦理规则。在我们进行人工智能开发的时候，特别是进行媒体智能化开发的时候，希望媒体使用人工智能时能遵循三个原则：人性化、可信任、可追责。
　　张志安：丛松是新浪移动产品运营的总经理，在媒体智能运营实践方面想必有非常多的感触。你们在实践当中最新的动作是什么？
　　丛松：新浪作为一个智媒平台，一个非常重要的工作是对热点大事件的报道，直到现在我们每年的用户调研里面，用户对于我们平台一个最大的印象就是，大事件要看新浪。所以，热点事件的监控是我们非常重要的工作。现阶段传统的肉眼监测已经不能满足监测需求，鹰眼平台应运而生，可以保证我们对于热点线索的快速获取，还可以帮助我们分析一些潜在的线索。比如巴黎圣母院大火的率先播报就是一个很好的应用案例。鹰眼平台的诞生，实现了从“肉眼”到“鹰眼”的转变，这个名字非常贴切。其背后是新浪20多年来内容数据的积累，包括微博10多年在社交领域的数据积累，我们完全有能力打造这样的工具和平台。
　　另外，比较突出的新动作就是疫情防控方面的产品及服务。去年疫情刚发生的时候，新浪新闻是国内第一批上线国内疫情地图的平台，也是第一家上线全球疫情地图的平台。最初，我们投入了大量的人力，包括调动20多个地方站去收集各地官方发布的疫情数据并做信息的分类。但随着用户对数据的精细度需求越来越高，我们把颗粒度细化到市甚至是县，这时候就需要借助我们的技术手段，通过智能化的信息收集、归纳、分类等，既把颗粒度做得更细，又能保持数据的准确。到了全球疫情地图的时候更是如此。
　　这么多年来，我作为一个平台的运营人员，深刻地体会到智能技术对于内容、运营等各项效率的提升，以及对于用户内容获取的速度、价值等各方面均有显著地带动作用。
　　张志安：如今智媒行业变革已经出现，各个维度的研究也在探索，那么智媒时代的人才该如何培养？请各位嘉宾分享下各自的见解。
　　张洪忠：在人才培养方面，我们都意识到要改变，普遍认为要从教材、师资队伍、课程体系这些方面着手，但这样的改革是很慢的，也很难改动。所以需要外力来驱动。我们做了很多的活动，比如VR大赛连续举办了六届，引起了行业大范围的关注。每次大赛举办都把自然语言处理最顶层的专家，以及模式识别、人脸识别等领域专家、学者请到北师大来同我们交流。长期的探讨与交流，我们就能清晰地掌握，在人工智能领域里，前沿技术在哪，我们可以做什么。
　　张明新：人才培养问题，所有从事新闻传播教育的人都会思考。我觉得有四对关系要思考：第一，从教育的理念和方向上来看，要思考的一个关系就是科技跟人文的关系；第二，是从学界和业界的角度来看，如何更好地进行互动，促进交流；第三，教学跟科研的关系，我们的教学要把人才培养好，很大的一个起点就是我们的老师要真得懂人工智能技术；第四，教学的要素，教学系统本身存在延续和迭代的问题，媒体在迭代，我们的教学要素也要迭代，包括师资、课程、教学平台等。
　　邵国松：我们在引进师资方面做了很多努力，每年都会招一些计算机毕业的博士加入，未来我们会继续加强这一点。其次，我们会开设课程，比如开设计算传播研究课程，邀请教授讲授人工智能。我认为，人才培养问题，关键要意识到智能媒体教育的独特性，我们要培养的是能熟练掌握新媒体技巧、一流的新闻记者，一定要思维训练和技术训练并重。技术训练大家都很重视，但是思维训练却被弱化了。如果没有思维训练，我们就有可能丧失新闻的灵魂，也就是非常犀利的批判能力和解读能力。妙笔著文章，这是我们新闻业光荣的传统，这个传统不能丢，否则新闻学院就没有存在的必要了。
　　丛松：以平台的运营视角来看，我一直对团队的人员有一个要求：要为用户提供价值，要追求精细化的用户运营。一定要更好的运用产品技术来做好用户运营，产品的思维可以完善整个业务链路，技术的能力可以提升业务的效率。只有把产品技术的能力更好的运用到用户运营中，我们才能够紧紧抓住人工智能技术深融于媒体业务中的技术红利。