【摘要】人工智能技術(shù)促使傳媒業(yè)提高了內(nèi)容生產(chǎn)率、用戶到達(dá)率，增強(qiáng)了傳受互動(dòng)，改善了閱讀體驗(yàn)。但智媒體的快速發(fā)展存在擠占專業(yè)媒體的信息發(fā)布權(quán)、挑戰(zhàn)社會(huì)共識(shí)的形成、引發(fā)“信息繭房”效應(yīng)等隱憂。政府、傳媒和公眾需要共同協(xié)作，在人機(jī)協(xié)同、以人為本的前提下，將正確的價(jià)值觀和輿論導(dǎo)向融入算法設(shè)計(jì)，促使智媒體在構(gòu)建新型主流媒體平臺(tái)，推進(jìn)國(guó)家治理體系和治理能力現(xiàn)代化中發(fā)揮更大的作用。

【關(guān)鍵詞】人工智能 智媒體 “信息繭房” 算法透明

【中圖分類號(hào)】G206 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A

當(dāng)下，人工智能應(yīng)用于新聞傳媒業(yè)已然成為一種潮流，智媒體成為傳媒業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的新引擎。在媒體享受智能化所帶來的紅利時(shí)，也出現(xiàn)了諸如信息生產(chǎn)發(fā)布主導(dǎo)權(quán)被擠占、社會(huì)輿論共識(shí)被挑戰(zhàn)及“信息繭房”等問題。正確看待智媒體的發(fā)展與優(yōu)勢(shì)、應(yīng)對(duì)人工智能技術(shù)帶來的隱憂，已經(jīng)成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。

智媒體在內(nèi)容生產(chǎn)和推送中的優(yōu)勢(shì)

隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，國(guó)內(nèi)外傳媒業(yè)開始將其應(yīng)用到線索采集、選題決策、內(nèi)容生產(chǎn)、產(chǎn)品分發(fā)以及用戶互動(dòng)等環(huán)節(jié)。實(shí)踐證明，人工智能技術(shù)提高了新聞信息的生產(chǎn)率、到達(dá)用戶的精準(zhǔn)率，改善了用戶的閱讀體驗(yàn)。

智能化采編有效提升了內(nèi)容生產(chǎn)效率。實(shí)現(xiàn)全天候、高時(shí)效、多形態(tài)的新聞信息生產(chǎn)與發(fā)布，需要對(duì)處于分散狀態(tài)、難以共享的媒體資源進(jìn)行高度整合、集中管理和統(tǒng)一調(diào)度。當(dāng)前，在人工智能技術(shù)的支持下，新聞信息的生產(chǎn)、發(fā)布得以突破以往主客觀條件的約束。比如，針對(duì)媒體大數(shù)據(jù)抓取、公共傳感系統(tǒng)以及普通網(wǎng)民發(fā)布的海量數(shù)據(jù)，新聞生產(chǎn)者可以通過音視頻處理、語音識(shí)別和人臉識(shí)別等技術(shù)，在紛繁復(fù)雜的零散信息中發(fā)現(xiàn)線索、提煉選題。智能技術(shù)的使用有助于減少耗費(fèi)在采集、整理、傳遞信息等過程的時(shí)間和人力，有效提升了新聞信息的生產(chǎn)效率。把機(jī)器或者程序能做的交給機(jī)器和程序，從而把人力解放出來，從事具有創(chuàng)新要求和需要發(fā)揮想象力的工作，這是自工業(yè)革命以來自動(dòng)化革命的基本理念。以數(shù)據(jù)技術(shù)為核心的媒體智能化，推動(dòng)新聞生產(chǎn)由“大而全”向“全而深”轉(zhuǎn)化，不僅可以采集更全面的數(shù)據(jù)信息，而且更有利于縱深開掘，生產(chǎn)出蘊(yùn)含高附加值的內(nèi)容。

優(yōu)化分發(fā)流程實(shí)現(xiàn)了對(duì)用戶的高效觸達(dá)?，F(xiàn)代社會(huì)是一個(gè)信息劇增的社會(huì)，人們?cè)谏a(chǎn)海量信息的同時(shí)，也在工作、生活和學(xué)習(xí)中消費(fèi)著這些信息。出于節(jié)省時(shí)間和精力的考慮，人們對(duì)個(gè)性化信息的需求日益緊迫，從對(duì)信息量的追求轉(zhuǎn)向?qū)π畔①|(zhì)的重視。傳統(tǒng)媒體時(shí)代，新聞從業(yè)者依據(jù)媒體的受眾定位，通過人工對(duì)內(nèi)容進(jìn)行選擇和發(fā)布，這是一種線性、中心式的分發(fā)模式。到了互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，內(nèi)容的制作和傳播分離，出現(xiàn)了非中心式的分發(fā)模式。在社交平臺(tái)的推動(dòng)下，泛在的用戶成為了分發(fā)主體，交往關(guān)系成為信息傳播的重要因素，內(nèi)容在相互交織的社交網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)分發(fā)。智媒體的算法分發(fā)不僅通過分析用戶行為得出用戶的精準(zhǔn)畫像，同時(shí)也對(duì)信息價(jià)值進(jìn)行評(píng)估，是對(duì)二者進(jìn)行有效適配的智能化推薦。如今，大量的新聞聚合平臺(tái)以及社交平臺(tái)都增加了優(yōu)先推薦的功能，這在很大程度上替代了傳統(tǒng)的人工發(fā)布模式。通過算法推薦實(shí)現(xiàn)針對(duì)性的內(nèi)容分發(fā)，解決了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下內(nèi)容對(duì)接的痛點(diǎn)，將各類信息有的放矢地推送至大量的用戶終端。

智能化全景式生產(chǎn)改善了用戶體驗(yàn)。隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，人工智能、大數(shù)據(jù)和5G等技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用拓寬了人們的線上生活方式，為用戶提供了個(gè)性化的信息和服務(wù)。媒體不再局限于依靠文字、圖片和音視頻為用戶搭建信息場(chǎng)景，VR、AR、語音識(shí)別、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、深度學(xué)習(xí)等新技術(shù)不斷融入，形成了全方位、立體化的全景式新聞生產(chǎn)模式。在這種場(chǎng)景下，用戶從新聞事件的旁觀者向參與者、體驗(yàn)者的角色轉(zhuǎn)化，人工智能、VR和AR技術(shù)增強(qiáng)了新聞信息的可視化、可聽化，大大豐富了用戶體驗(yàn)，從感官上賦予用戶更強(qiáng)烈的臨場(chǎng)感和代入感。

智能識(shí)別提高了內(nèi)容審核的效率。無論是出于內(nèi)容生產(chǎn)還是輿情監(jiān)測(cè)的需要，對(duì)事實(shí)和觀點(diǎn)進(jìn)行把關(guān)是任何媒體不可或缺的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。目前互聯(lián)網(wǎng)上的有害信息主要有政治敏感信息、涉恐涉暴信息、色情信息、虛假事實(shí)信息以及廣告法敏感詞等，它們常常以多種形態(tài)出現(xiàn)。如果完全依賴人力對(duì)以驚人速度增長(zhǎng)的用戶原創(chuàng)內(nèi)容（UGC）實(shí)施識(shí)別、監(jiān)控和過濾，難免會(huì)因時(shí)間緊、工作量大而產(chǎn)生糾錯(cuò)滯后、遺漏差錯(cuò)等問題，一些有害信息經(jīng)過加工改造所生成的變種更是不易被發(fā)現(xiàn)。新聞媒體利用海量、權(quán)威、優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)資源，建立針對(duì)視頻、音頻、圖片、文本信息的智能識(shí)別模型，可以精準(zhǔn)高效地識(shí)別各類有害信息，人工智能通過深度學(xué)習(xí)和長(zhǎng)期的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，能夠提高自動(dòng)抓取有害信息的效率，規(guī)避內(nèi)容風(fēng)險(xiǎn)。

智媒體快速發(fā)展的隱憂

近些年，國(guó)內(nèi)外的主流媒體在人工智能領(lǐng)域進(jìn)行了諸多探索與實(shí)踐，可以說人工智能的技術(shù)與理念已經(jīng)滲透至傳媒領(lǐng)域的各個(gè)方面。但“智能”并不是“萬能”，在線索搜集、選題決策、內(nèi)容生產(chǎn)、優(yōu)先推薦等環(huán)節(jié)，智媒體時(shí)常出現(xiàn)失序、失范現(xiàn)象。

一是傳播主體泛化擠占新聞傳播的主導(dǎo)權(quán)。人工智能技術(shù)促使內(nèi)容生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)和分發(fā)的門檻不斷降低，政府機(jī)關(guān)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、自媒體等多元主體加入到信息的生產(chǎn)與傳播領(lǐng)域。廣大受眾不再僅依賴于專業(yè)性媒體了解外界發(fā)生的事情，反而更多地通過社交媒體平臺(tái)了解事件的全貌。“眾產(chǎn)”“眾創(chuàng)”的媒介生態(tài)使得信息生產(chǎn)主體日漸泛化，專業(yè)性主流媒體的核心地位不斷被擠占。與此同時(shí)，人工智能也逐漸替代了職業(yè)新聞工作者的部分職能，動(dòng)搖了其在新聞生產(chǎn)、傳播中的職業(yè)地位。傳統(tǒng)媒體時(shí)代，新聞信息生產(chǎn)與分發(fā)的基礎(chǔ)是對(duì)社會(huì)情景、新聞價(jià)值、讀者需求的綜合判斷，其以內(nèi)容為主導(dǎo)，對(duì)受眾形成持續(xù)性影響。而算法邏輯則是建立在數(shù)據(jù)、流量的基礎(chǔ)上。比如，熱搜作為微博算法中較為重要的機(jī)制，推動(dòng)平臺(tái)中熱度較高的內(nèi)容到達(dá)用戶終端，形成“強(qiáng)者恒強(qiáng)”的格局。在算法流行的環(huán)境下，可以通過及時(shí)“參考”甚至是“搶”熱搜來實(shí)現(xiàn)更大的傳播效果。算法的介入改變著新聞信息的生產(chǎn)和傳播邏輯，使得智能化平臺(tái)的權(quán)力地位不斷上升。當(dāng)新媒體尤其是信息聚合平臺(tái)利用算法規(guī)則前所未有地激發(fā)了互聯(lián)網(wǎng)用戶的表達(dá)欲之后，用戶原創(chuàng)內(nèi)容被源源不斷地快速生產(chǎn)出來。新興媒介技術(shù)的時(shí)空邏輯決定了產(chǎn)能優(yōu)先于質(zhì)量的價(jià)值排序，也塑造了與之相應(yīng)的消費(fèi)習(xí)慣。

二是對(duì)形成輿論共識(shí)和堅(jiān)守新聞?wù)鎸?shí)構(gòu)成挑戰(zhàn)。算法推薦因其能夠提升信息的推送效率、帶來優(yōu)質(zhì)的用戶體驗(yàn)，而被國(guó)內(nèi)外的大多數(shù)新聞客戶端和社交媒體平臺(tái)采用。但是，算法推薦技術(shù)在把我們從海量信息的繁雜搜索中解脫出來的同時(shí)，也消解了專業(yè)傳媒的“把關(guān)”功能。以往，新聞編輯在選擇新聞時(shí)會(huì)綜合考慮用戶的“應(yīng)知”“欲知”“未知”，如今依靠用戶精準(zhǔn)畫像，在推送信息時(shí)則凸顯了“欲知”的因素。依據(jù)算法對(duì)信息作出排序和推薦，減少了用戶聽到不同聲音和看到不同觀點(diǎn)的機(jī)會(huì)，過于迎合用戶的偏好和價(jià)值取向，必然導(dǎo)致“信息窄化”。傳播媒體理應(yīng)擔(dān)負(fù)的公共信息服務(wù)功能被削弱，增加了形成輿論共識(shí)和社會(huì)凝聚力的難度。此外，基于人工智能的換臉、語音合成、視頻生產(chǎn)等技術(shù)，可以大大降低制作虛假新聞和謠言的成本，使得“眼見為實(shí)”也變得“不靠譜”了?；谌斯ぶ悄芗夹g(shù)的虛假新聞和新型謠言，增加了政府有關(guān)部門和專業(yè)媒體甄別、核查工作的復(fù)雜程度，新聞?wù)鎸?shí)性面臨更大考驗(yàn)。

三是在個(gè)人數(shù)據(jù)處理上的法律與倫理風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)是人工智能時(shí)代的重要資源，其背后蘊(yùn)含著巨大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值?；ヂ?lián)網(wǎng)無時(shí)無刻不在產(chǎn)生著海量的涉及個(gè)人身份、行為、信仰、觀念以及情感和社交關(guān)系的數(shù)據(jù)，對(duì)這些數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)、使用，必然涉及法律和倫理層面的問題。比如，英國(guó)劍橋分析公司在非法獲取大量臉書用戶數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，通過分析這些用戶的興趣和偏好，向他們精準(zhǔn)投放新聞和廣告，潛移默化地對(duì)其商業(yè)消費(fèi)和政治傾向產(chǎn)生影響。個(gè)人數(shù)據(jù)的指向性明確、商用價(jià)值較大，尤其是經(jīng)過深入挖掘，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)所蘊(yùn)含的某種關(guān)系或規(guī)律時(shí)，將會(huì)進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)的價(jià)值，為數(shù)據(jù)開發(fā)者帶來更大的利益。在數(shù)據(jù)時(shí)代，隱私被侵犯的概率以及善后的難度成倍增加，一旦造成傷害，就無法補(bǔ)救，即使你刪除了原文，無數(shù)影像文件依然存在。隨著各類傳感器獲取數(shù)據(jù)信息并用于新聞傳播活動(dòng)，算法決策、算法推薦更需要以尊重個(gè)人數(shù)據(jù)所有權(quán)、尊重用戶隱私和保障數(shù)據(jù)安全為前提。

四是對(duì)個(gè)體用戶的“信息繭房”效應(yīng)。“信息繭房”一詞出自哈佛大學(xué)法學(xué)教授凱斯·R·桑斯坦的《信息烏托邦》一書。該詞在研究算法影響的論文中頻繁出現(xiàn)，反映出學(xué)界對(duì)算法推薦左右人們社會(huì)認(rèn)知的擔(dān)憂。長(zhǎng)期以來，人們的閱讀行為屬于自主閱讀，出于需要或興趣。正如選擇性接觸理論所闡述的，人們會(huì)基于自身的立場(chǎng)、觀點(diǎn)和態(tài)度等傾向于專注某些領(lǐng)域的信息，回避那些與自己既有傾向相悖的內(nèi)容。隨著算法成為當(dāng)前媒體智能化的主流，智能推薦成為形成“繭房”的催化劑。在其作用下，自主閱讀逐漸讓位于被動(dòng)接收，原本受眾可以把控的信息接收權(quán)轉(zhuǎn)移給了算法，而算法推薦的多是合乎受眾“胃口”的信息。由于信息多樣性不足，致使受眾的認(rèn)知在“樂享其成”中被禁錮于類似“繭房”的有限領(lǐng)域內(nèi)。隨著算法日益精密、技術(shù)不斷提升，智能化的信息分發(fā)模式反而把許多人困在信息的“繭房”，使其失去了探索未知、創(chuàng)造不同可能性的機(jī)會(huì)。“信息繭房”不僅會(huì)導(dǎo)致受眾認(rèn)知能力、判斷能力的衰退和個(gè)人信息結(jié)構(gòu)的失衡，更會(huì)阻礙人的全面發(fā)展和對(duì)社會(huì)的全面認(rèn)識(shí)。

對(duì)智媒體發(fā)展負(fù)面影響的應(yīng)對(duì)策略

收益往往伴隨著風(fēng)險(xiǎn)。需要通過擺正技術(shù)與價(jià)值的關(guān)系、提升算法透明度、完善相應(yīng)倫理法規(guī)等舉措，規(guī)避和消除人工智能技術(shù)在傳媒業(yè)應(yīng)用中所產(chǎn)生的負(fù)面影響。

一是糾正“技術(shù)至上論”，堅(jiān)持守正創(chuàng)新。人工智能在傳媒業(yè)的應(yīng)用突顯了技術(shù)理性的價(jià)值，但是，我們不能無視新聞傳播活動(dòng)中人的主導(dǎo)性，而陷入“技術(shù)至上論”的窠臼。盡管內(nèi)容生產(chǎn)者日漸多元化，但在人機(jī)協(xié)同的生產(chǎn)模式中，要想采制出有思想、有溫度、有品質(zhì)的內(nèi)容產(chǎn)品，人的主觀能動(dòng)性和創(chuàng)造性始終是第一位的。在人工智能時(shí)代，我們依然需要尊重新聞傳播規(guī)律，用時(shí)代的眼光來審視新技術(shù)對(duì)傳媒業(yè)的影響。人工智能技術(shù)只是服務(wù)于新聞傳播實(shí)踐的工具，屬于手段創(chuàng)新、形式創(chuàng)新、方法創(chuàng)新的范疇，真正直抵人心的依然是蘊(yùn)含人生意義、價(jià)值觀的內(nèi)容。因此，在改革創(chuàng)新的同時(shí)，不能舍本逐末，要準(zhǔn)確把握人工智能的特點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì)，做好頂層設(shè)計(jì)，應(yīng)用人工智能技術(shù)挖掘傳播內(nèi)容、拓展傳播渠道、增強(qiáng)閱讀體驗(yàn)，只有實(shí)現(xiàn)內(nèi)容創(chuàng)新與形式創(chuàng)新的最佳適配，才能生產(chǎn)出高品質(zhì)的新聞產(chǎn)品，更好地服務(wù)于新聞?shì)浾摴ぷ鳌?/p>

二是理解算法邏輯，把握價(jià)值導(dǎo)向。目前，智能技術(shù)正被廣泛地應(yīng)用于各大媒體平臺(tái)，為了更好地駕馭這種新技術(shù)，新聞從業(yè)者需要強(qiáng)化算法思維，深刻認(rèn)識(shí)算法邏輯，理解媒體與算法之間的共生關(guān)系。一方面，新聞從業(yè)者需要堅(jiān)持“經(jīng)濟(jì)利益必須服從社會(huì)效益”的新聞價(jià)值取向，堅(jiān)守傳播倫理，規(guī)避“流量邏輯”，對(duì)算法推薦的合理性進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，不斷改進(jìn)與調(diào)適，在工具理性與價(jià)值理性之間尋求到平衡點(diǎn)。既適應(yīng)平臺(tái)的算法規(guī)則，又能在理念和實(shí)踐上調(diào)整算法的利益偏向，實(shí)現(xiàn)新聞價(jià)值與用戶偏好的算法協(xié)同。另一方面，新聞從業(yè)者需要與算法工程師密切合作，將輿論導(dǎo)向、社會(huì)效益等概念融入算法設(shè)計(jì)中，將新聞價(jià)值、輿論引導(dǎo)算法化和模型化，共同促進(jìn)主流算法的發(fā)展，實(shí)現(xiàn)內(nèi)容理解的智能化、內(nèi)容供給的多樣性。

三是突出算法透明，提升誠(chéng)信公平。算法透明實(shí)質(zhì)上是新聞生產(chǎn)的透明性問題。新聞生產(chǎn)的透明性指的是公開新聞信息的采制與發(fā)布過程，賦予受眾監(jiān)測(cè)、品評(píng)及參與新聞生產(chǎn)發(fā)布的權(quán)利，打破內(nèi)容生產(chǎn)者與用戶之間的“隔斷”，使原本的“不可見”變得“可見”。算法的數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)篩選、運(yùn)算規(guī)則等容易受到多種人為因素的影響，并被嵌入算法模型之中不易察覺。但是，新聞業(yè)是一項(xiàng)服務(wù)社會(huì)、服務(wù)大眾的事業(yè)，這是算法透明的邏輯起點(diǎn)，我們不能以算法自身的復(fù)雜性以及“算法黑箱”的高深莫測(cè)作為托辭。智能化媒體有義務(wù)適度公開其算法的運(yùn)行機(jī)制、設(shè)計(jì)目的等，這種“坦誠(chéng)”不僅有利于媒體規(guī)避一定的風(fēng)險(xiǎn)，更有助于增加公眾對(duì)內(nèi)容生產(chǎn)者、內(nèi)容質(zhì)量的信任感。單純從技術(shù)角度制定統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)、實(shí)現(xiàn)完全的算法透明有較大的難度，當(dāng)前可以考慮由值得信賴的第三方核查機(jī)構(gòu)對(duì)涉及公眾利益、為公眾關(guān)心或有爭(zhēng)議的算法進(jìn)行檢查評(píng)估，并通過行業(yè)協(xié)會(huì)將“算法透明”納入智媒體生產(chǎn)推送是否合乎規(guī)范的考量指標(biāo)。

四是自律他律相配合，確保善用可控。構(gòu)建適用于智能媒體的法律法規(guī)和職業(yè)倫理，不僅需要法律專家和人工智能技術(shù)人員的通力合作，更需要政府部門、企業(yè)媒體以及公眾的共同參與、相互協(xié)作。政府出于輿論安全、導(dǎo)向正確等的考慮，需要監(jiān)管算法技術(shù)在傳媒領(lǐng)域的應(yīng)用情況，制定相應(yīng)的倫理法規(guī)以明確算法技術(shù)的適用范圍，并進(jìn)一步建立問責(zé)機(jī)制、制定問責(zé)標(biāo)準(zhǔn)。各大媒體資訊平臺(tái)以及具有較強(qiáng)社交屬性的內(nèi)容分發(fā)平臺(tái)等，為了嚴(yán)防技術(shù)失控、倫理失范等情況的出現(xiàn)，在完善自身算法審查機(jī)制的基礎(chǔ)上，需要明確自身所要擔(dān)負(fù)的責(zé)任和義務(wù)，制定評(píng)估規(guī)則，增強(qiáng)算法透明度。公眾是人工智能產(chǎn)品的用戶及可能的被侵權(quán)對(duì)象，在提高媒介素養(yǎng)的同時(shí)，可以通過舉報(bào)等方式，參與到監(jiān)督算法是否公平公正、智媒體行為是否失范的工作之中。從科學(xué)技術(shù)發(fā)展的歷史可以看出，只有科技進(jìn)步與社會(huì)倫理規(guī)制和倫理原則的相關(guān)要求相一致，并對(duì)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展結(jié)果做出合乎倫理價(jià)值的評(píng)價(jià)，以引導(dǎo)科學(xué)技術(shù)朝著正確的方向發(fā)展，才能夠持續(xù)地推動(dòng)人類社會(huì)的文明進(jìn)步。

當(dāng)前，在某些領(lǐng)域人工智能正逐漸替代或者輔助新聞傳播工作。但是，復(fù)雜信息的甄別、新聞價(jià)值的判斷、時(shí)度效的把握尤其是非常規(guī)報(bào)道的靈活變通等，皆非當(dāng)下人工智能所擅長(zhǎng)，再加上運(yùn)行中存在的各種需要修正的問題，使得智媒體的“善用”“善管”離不開人的參與。“全面、權(quán)威的信息，深入、理性的觀點(diǎn)，才是社會(huì)輿論與心態(tài)最穩(wěn)固的基礎(chǔ)。”“技術(shù)和算法終究是工具，是末；思考的樂趣、價(jià)值的塑造、知識(shí)的完善，才是目標(biāo)，是本。算法主導(dǎo)的時(shí)代，更需要把關(guān)、主導(dǎo)、引領(lǐng)的‘總編輯’，更需要有態(tài)度、有理想、有擔(dān)當(dāng)?shù)?lsquo;看門人’。”只有在新聞工作者扎實(shí)的理論功底、較高的政策水平和精湛的業(yè)務(wù)能力的基礎(chǔ)上，智媒體才能在構(gòu)建新型智能化主流媒體平臺(tái)、推進(jìn)國(guó)家治理體系和治理能力現(xiàn)代化的過程中發(fā)揮更大作用。

（作者為中國(guó)人民大學(xué)新聞與社會(huì)發(fā)展研究中心研究員，中國(guó)人民大學(xué)新聞學(xué)院教授、博導(dǎo)）

【注：本文系中國(guó)人民大學(xué)持續(xù)支持類科研基金項(xiàng)目“大數(shù)據(jù)時(shí)代計(jì)算傳播學(xué)的理論與實(shí)踐”（項(xiàng)目編號(hào)：17XNL003）階段性成果】

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③彭增軍：《新聞業(yè)的救贖：數(shù)字時(shí)代新聞生產(chǎn)的16個(gè)關(guān)鍵問題》，北京：中國(guó)人民大學(xué)出版社，2018年。

④羽生：《人民網(wǎng)二評(píng)算法推薦：別被算法困在“信息繭房”》，人民網(wǎng)，2017年9月19日。

⑤王莉、宋興祖、陳志寶：《大數(shù)據(jù)與人工智能研究》，北京：中國(guó)紡織出版社，2019年。

⑥人民日?qǐng)?bào)評(píng)論部：《算法盛行更需“總編輯”》，《人民日?qǐng)?bào)》，2016年12月23日。

責(zé)編/馬寧遠(yuǎn)（見習(xí)） 美編/楊玲玲

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