——基于对话机器人在传媒业应用的现状考察与未来分析
作者简介：
赵睿：中国人民大学新闻学院博士研究生。
喻国明：教育部长江学者特聘教授，北京师范大学新闻传播学院执行院长，中国人民大学新闻与社会发展研究中心主任。
内容摘要：
本文对人机协同技术在新闻领域的一种具体应用形式——“对话机器人”进行了考察。梳理了传播模式的演进逻辑，以及不同阶段所对应解决的传播基本问题，从而外部驱动和内部需求两方面得出了催生人工智能新闻的动因。并分析了对话机器人作为一种人工智能新闻的具体体现，在新闻生成、传播、互动各个环节的应用现状，进而归纳出对话机器人未来可能的渗透传媒业的几种进路。
赛博格（Cyborg）是一个源于科学假设的概念，20世纪60年代，美国航空航天局科学家提出了一种想象中的，有机体与电子机器的相结合的改造生物，即“被加上外来元件，以便能适应新环境的生物组织”（Manfred & Nathan，1960），「1」为了描述这一设想，由“控制论”（Cybernetics）与“有机体”（Organism）的缩写而组成的“赛博格”（Cyborg）一词应运而生，而后被广泛应用于科幻文学的创作之中。随着科学技术的进步，在今天，人机交互技术已经成为可能并逐渐普及，Cyborg已经成为了广义上人机协同的代名词，成为了人工智能的一种具体存在形式。在传媒业，赛博格也在正悄然改变着信息生产与传播的模式。哥伦比亚新闻学院的数据新闻专家Jonathan Stray提出了“Cyborg Age”的概念（Jonathan Stray，2016）「2」，认为赛博格正在向新闻业进军，并将取得胜利。
对话机器人（Bot）作为一种人机交互的接口，是赛博格时代最直观、最具体的展现形式。对话机器人使用便捷，授权简单，界面清晰，即时交互等种种特性已经使其具备了成为一项日常技术的巨大潜力，并且区别于传统的网页、APP等，展现了丰富的资源集成和调配的可能。通过梳理对话机器人在传媒领域的应用，可以借以探究在赛博格时代的人工智能新闻的发展进路。
一、人工智能新闻诞生的外部动因
考察一项技术对于传媒业的影响，首先应予以考量的是传媒业演进过程中，技术与传播环境的伴生关系。根据社会学理论，随着技术不断拓展人类的生活半径，社会结构发生了从“熟人社会”向“陌生人社会”再到“新熟人社会”的演变，在这一过程中，社会资源呈现结构化－原子化－再中心化的演进路径。资源聚合方式的改变带动了传播模式的衍化，在技术驱动下，传播模式呈现出了由Web1.0到Web4.0的发展逻辑。
（一）熟人社会模式的资源结构化
传统社会是基于血缘和地缘组织的结合体，人们从事小规模生产，活动范围狭窄，各自保持着孤立的社会圈子，形成了相对封闭的“熟人社会”（费孝通，2007）。「3」在这一的社会结构下，集体主义是极为重要的社会价值标准，遵循着人情、面子、信任和规则等“内部化机制”（宋丽娜，2009）「4」促成了稳固的社会圈落结构。为了保障公共事务的有效运行，基于“差序格局”的社会关系网络结构被建立，组织机构（如宗族组织）成为社会交往的重要载体，掌握着强大的资源凝聚和调配的能力。在互联网勃兴之初的传播资源分配就是这样一个近于“熟人社会”的结构：Web1.0时代，信息从生产到传播各环节都实现了资源的大规模聚合，但这一过程依赖于专业化、组织化的传播机构，而个人却受制于资源“差序格局”的封闭性，要接触新的社会资源也必须借由组织完成。这一阶段资源调配的主体是机构，机构信息生产能力的高低直接决定了人们所获取信息水准的优劣。在这一阶段，门户网站成为互联网传播的绝对主力，显示出了组织传播的强大资源聚合能力。
（二）陌生人社会模式的资源原子化
随着社会技术的发展，社会的流动性增大，个体的行动空间得以大大扩展。绝大多数社会行为发生在互不相识的陌生人之间，基于技术打造的社会半径构成了人们赖以生存的“陌生人社会”（弗里德曼，2005）。「5」社会半径的扩张使得组织的重要性被降解，“中间组织”这一重要的社会联结机制解体或失缺，个体呈现孤独、无序互动的“社会原子化”状态（田毅鹏，2012）。「6」在这样的社会状态中，个人成为了社会生活的基本主体和基本单位，个体所承载的社会资源被激活。这种基于技术半径的“弱连接”也是Web2.0时代传播资源配置的重要方式，资源的调配主体变成了个人。个人对信息的生产、呈现、传播能力都得到了极大提升，传统专业机构反而逐渐失去了优势地位。基于对个人资源的激活和对社会关系的重构，社交媒体成为了此阶段最为重要的传播渠道。但与此同时，在熟人社会中，人们的选择依赖既有经验，而在陌生人社会中，交往心理则依赖技术权威。因此意见领袖的地位更加凸显，因此个人化的表达尽管丰富，但总体上仍呈现一种无序的、碎片的、不平等的传播格局。
（三）新熟人社会模式的资源再中心化
价值碎片的体量越来越大之后，如何利用这些被闲置的碎片资源则成为亟待解决的问题。互联网打破了交往的边界鸿沟，弱关联与强关联之间的界限变得模糊，这使得资源被高度整合利用的 “新熟人社会”成为可能。新熟人社会社会既包含了传统熟人社会的某些社会关系，同时又通过现代社会分工的力量扩展了传统熟人社会（苏汶琪，2014），「7」具体表现为基于兴趣、爱好的圈属群落和基于工具理性、契约精神的社会联结并行不悖。“陌生人社会”的社会原子化呈现的是一种不稳定的、分散的社会状态，而“新熟人社会”中的传播逻辑则是资源的再度聚合。这一聚合过程可以分为两个阶段，第一阶段是Web3.0传播逻辑下的组织资源聚合。以大型科技公司为代表的组织机构力用资本、产业和技术的力量，对个人被激活后的资源形成结构化的利用，将一个个分散的价值碎片聚合成为有效的资源。但在这一阶段，对分散资源整合利用的技术是稀缺品，个人的影响能力有限，因此资源获取和调配的主体再次回归为组织机构。在这个传播过程中，机构的出发点是利己，对于社会福祉的促进只是其附加产值。第二阶段是Web4.0传播逻辑下的个人资源聚合。以人工智能为代表的技术手段的兴起彻底改变了资源聚合的格局和方式。一方面，资源易得性大大提升。为了追求自身利益，大科技公司致力于将技术融入用户的生活化应用，比如将人工智能的算法应用于游戏、购物等体验中，或者利用人工智能直接生产、传达信息，如VR新闻的制作等，这客观上促进了技术门槛的降低，为个人再度提供了掌控资源的可能。另一方面，资源的丰富性大大提升。“云”技术的应用使得大体量的资源生产、共享得以实现，普通人也拥有了获取和调动大量资源的能力。因此在这一阶段，个人重新成为传播的技术主体。而以人工智能为主要技术依托的Web4.0传播也成为当前传媒研究中十分值得重视的问题。
二、人工智能新闻发展的内部诉求
信息生产模式的变革不仅有技术变革的客观性驱动，也有解决不同阶段的传播诉求的主观动因。根据Web X.0传播模式中主体由“组织—个人—组织—个人”的发展进路，可以将各阶段诉求的核心归纳为“4C要素”，即 “内容（Content）—渠道（Channel）—连接（Combination）—个性（Character）”。这四项传播要素对应着不同传播模式发展过程中需要解决的基本问题。
（一）传统组织化信息生产解决内容（Content）稀缺
Web1.0时代，组织化、机构化的信息传播模式与传播行为是围绕“内容（Content）”这一核心诉求开展的。传统的传播环境受到生产力限制，信息生产、传播的成本相对较高，信息是稀缺资源。人们对于信息的延伸诉求也相对局限，只着重于关注内容本身的生产和传播。网络传播的最初阶段以机构为主体的新闻生产所要解决的核心诉求就是内容稀缺性的问题。Web1.0时代，个人对于资源的获取和调动能力较低，不得不将传播的某些环节让渡于组织化、机构化的新闻生产单位，通过内容付费或“二次售卖”等方式有偿获取信息。这一阶段，专业机构借助超级链接、海量存储、搜索引擎等技术，形成内容集成的中心，为普通个体获取信息提供了更广泛的接口。尽管其传播的本质仍然是传统媒体的延伸，但支持社会交往格局产生重大变革的“硬件系统”已经搭建完毕（喻国明，李莹，2008）。「8」
（二）被激活的个人资源突破渠道（Channel）制约
Web2.0时代，内容稀缺性的问题已经彻底得到解决，而随着资源配置权力进一步下沉，用户开始不满足于简单信息的获取，而是产生了自我表达的诉求。与此同时，移动终端的发展带来了传统媒介“渠道失灵”的问题，原有传播渠道已经不能满足现实的传播需要。因此，这一阶段传播模式的关键是对传统传播渠道（Channel）的突破。一方面，渠道的数量和形式得以拓展，社会化媒体为普通用户提供了开放的公共领域和直接的发声渠道，使用户的内容生产潜力被激活，机构的重要性被降解，个人成为了信息生产和传播的主体；另一方面，渠道的边界日益模糊，许多非媒体背景的集成平台，比如交易平台、服务平台也在一定程度上“媒介化”（彭兰，2016），「9」成为了承载大量外延价值的信息传播渠道。
（三）新组织化信息生产连接（Combination）价值碎片
Web2.0时代形成了个人资源被激活后的去中心化传播格局，但其本质是一种碎片化的价值结构，大量的分散资源依然处于闲置状态。只有资源被聚合，将价值碎片有机连接才能够产生可被利用的价值。因此在Web3.0时代，碎片资源的连接（Combination）成为了信息生产的核心问题。机构再度成为信息生产的主体，“平台型媒体”（喻国明，何健，叶子，2016）「10」承担了整合者的角色，进行了分散资源的再中心化。无论是综合了不同的媒介形态的融合媒体平台，还是媒介与其他产业融合而生“泛媒化”（彭兰，2016）「11」平台，都是整合资源、提供服务的具体方式，传播结构也呈现出依托关系网络的新型赋权范式。
（四）人工智能塑造“千人千面”的个性（Character）定制
在过去，技术的使用一向是对人类自身肢体的改造，工具帮我们超越自身肢体的极限，赋予人类其他生物才具有的能力，比如利用飞机让人飞翔。但人工智能的技术逻辑则是对人类本身能力的回归和深耕，传感系统、虚拟现实技术、机器算法等多种技术都是为了突破时空限制，甚至突破人机限制，更加真实、类人化地呈现人类本身感知事物的方式。这使得人工智能信息生产所追求的核心要义就是满足不同用户的个性（Character）需求。一方面，要满足用户在网络上所展露的“第二自我”（Second Self）「12」的个性化特征。在网络中，人们进行互动、自我展示、信息传递都是借由数位的“第二自我”的形式呈现的，这种自我只是真实自我的部分展示，但与线下的真实自我一样需要表露、装扮和维护，也具有“千人千面”的个性特性。在Web4.0时代的信息生产与传播环节中，大数据所搜集的用户资源集合，很大一部分数据就是基于这种线上身份的“第二自我”的个性化表达，个性推送的信息分发渠道，虚拟现实、增强现实等信息展现方式都是为了这个“第二自我”提供更好的、更为精准的用户体验。
另一方面，要满足信息传播“最后一公里”的个性化需求。信息传播的最后一公里是信息由媒体到受众的通路，不同用户对于通路的选择也存在较强的个性化区分。人类学家Amber Case提出了“技术社会虫洞”（Technosocial Worm Hole）的概念，用来描述科技工具将时空距离压缩得越来越紧密，使得位于不同时空的信息传播者和接受者之间的区隔被无限压缩折叠的现象。（Amber Case，2010）「13」在Web4.0的信息生产中，基于场景连接的人工智能技术就是打造了这样的“虫洞”，人机协同的赛博格营造了现实空间与虚拟场景的并存和交叠，塑造出无限趋近真实、接近生活的传播场景，使得信息传播的最后一公里极大地贴近了用户。
三、对话机器人在新闻的应用
值得注意的是，内容、渠道、连接、个性四个基本要素的并非独立存在的，而是逐步叠加于整个传播模式的演变过程中。在赛博格时代，为用户提供资讯服务时，这四个要素需要落实在信息生产、传播、反馈的各个环节中。赛博格展现了一种人工的“集体智能”（Collective Intelligence）（Flew.T，2007），「14」对话机器人作为一种可以联结人类智慧与计算机学习的工具，是赛博格的一种具体应用形式，在新闻领域展现了人工集体智能应用的可能进路。
（一）新闻生产：人工集体智能的信息集成
在新闻信息生产中，一些媒体的对话机器人承担起了收集新闻线索的任务。2016年4月，新闻聚合网站BuzzFeed推出了对话机器人Buzzbot，用户可以通过与Buzzbot对话提供新闻素材，通过后台的整合聚类推送给新闻编辑以筛选有报道价值的选题。与此同时，对话机器人还能够通过采集用户的意见，对新闻报道形成辅助作用。除了用户主动提供新闻线索外，当用户打开与Buzzbot的聊天界面时，它会告知用户它在为某一条新闻搜集新闻素材，并询问用户一系列问题。专门的团队会对后台收集到的信息进行处理，并同现场的记者保持联系。「15」《华盛顿邮报》也开发了一个叫Feels的机器人，在2016年美国大选期间，Feels每天会向用户提供5个emoji表情，让用户选择自己倾向，从而收集选举相关数据，以捕捉美国选民的态度变化。「16」早期机器新闻写作通过社交网络等途径抓取关键词，通过机器算法进行新闻写作，新闻生产迅速而海量，对话机器人的优势则在于与受众的互动更为直接，形成了人类智慧与计算机学习的相互补充、相互延伸，从而拓展了公民新闻实现的具体形态，对新闻生产的个性化、精细化、准确化提供了良好的辅助。
（二）新闻传播：从“看”新闻到“聊”新闻
除了提供新闻内容外，对话机器人还是一种全新的新闻传播渠道。对话机器人使得观众对新闻的获取方式由直接接收的“看”新闻进阶到间接获取的“聊”新闻。数字商业新闻网站Quartz在今年2月上线了以人机对话的方式推送新闻的客户端。与传统的看新闻不同，Quartz界面是个单纯的对话窗口，打开后Quartz会用聊天式的口吻向读者推荐新闻。当读者看到感兴趣的话题时，可以点击窗口下面的选项进行追问，了解更多细节。Quartz推送的所有内容经过人工编辑实现选择和编辑，用户与Quartz的互动则是由机器算法完成。「17」用户在层层拨茧抽丝的过程中有选择性地获取信息，相较于海量信息推送，这种间接的推送方式反而提升了用户信息获取的效率，实现了精准化、个性化的新闻定制。
一些传统媒体机构在对话机器人的新闻推送方面也作出了相应尝试。以CNN在Facebook Messenger推出的聊天机器人为例，该机器人每日根据读者输入的兴趣记录，推送一组个性化推荐新闻，此外，输入不同的关键词，也可获取该主题的一组新闻。CNN的机器人还在界面下方设置了读故事、了解梗概、向机器人提问三个选项，方便用户进一步获取更多新闻。同时，CNN还计划与个性化网络内容推荐引擎Outbrain进行深度合作，让机器人能够熟练对相同的词语在不同意境内进行意义的转化，提升机器人与用户交互的流畅度。「18」可以预见的是，未来将语音识别、情绪识别等技术可以被逐步纳入到对话机器人的功能中来，进一步提升机器人与受众互动的深入，这种对于受众特征探究能力的加强也会为未来的新闻信息的生产传播带来更多的便利。
（三）新闻互动：场景沉浸中的体验与解读
对话机器人新闻与其他的算法技术的最大区别在于机器与人的直接互动。对话机器人绝不是简单的推送新闻给读者，而是可以跟读者闲聊、甚至可以对读者说的一些新闻做出带有感情色彩的评判。这种互动性体验营造出了一个虚拟的交互场景，同时也可以实现真实场景的信息连接与资源聚合。
1.对话机器人提供了虚拟场景的接入口径
对话机器人提供的交互场景的切入口是十分自由的，观众自主性极大，这种基于“我需要”的心理进行的信息获取活动，大大提升了受众的参与感。同时，对话机器人与社交媒体、即时通讯媒体的结合使得其易得性也大为增强。而且相较于APP，对话机器人更易于安装，也易于开发，更易于用户的使用，用户只需要下载就能直接使用，不需要经过学习心理认知的工作，因此，受众的中心地位被确立，更便于以个人为中心构建场景，应用场景也更为丰富。
对话机器人提供的场景越来越趋近于真实。随着人工智能技术的进步和整合运用能力的提高，对话机器人所运用的符号将更加丰富多元，呈现的面貌将更加逼真，营造交互场景的能力也将越来越强大，观众的感官体验也日趋丰富。2016年10月，中国日报实现了首例人工智能视频采访。日报记者赴尼泊尔对一位名叫Bhumika的变性者的进行了视频采访，然后利用语言识别技术、面部识别技术等多项人工智能技术，完成了Bhumika虚拟视像对话机器人的制作。这个虚拟影像如同真人一样，拥有足够的思维能力，可以通过现场直播的方式全天候、全方位地回答全球受众的提问。对话机器人的呈现方式从文字拓展到影像和声音，对观众感官的激活将更加直接而鲜活，其场景入口的能力也在逐步加强。「19」
2.对话机器人促进了现实场景的资源聚合
如前文所说，Web4.0的传播逻辑是以个人为中心的资源调配和聚合。而一大批功能性的对话机器人对于资源的配置方式正是这种以个人为中心的资源聚合。苹果的Siri可以帮助用户规划日程，亚马逊的Alexa可以推荐音乐……对话机器人就像一个能够延展受众的触角的智能个人助理。一方面，对话机器人可以植入现实场景中，通过移动互联网络，在各个场景建立“信息获取”与对应需求的连接。过去的以APP，搜索引擎为基础的信息聚合是将信息陈列在浏览器或客户端中，人们输入搜索需求再获取信息，属于信息与信息的连接。而实际上，用户对信息需求是无处不在的，对话机器人就是基于这一考量，将信息获取植入现实生活场景中，实现了人与信息的直接连接。比如Google推出的一系列移动人工智能服务，Google Assistant， Google Home， Google Drive等，都是基于工作、驾驶、家庭生活等具体场景的植入，重塑了信息获取的入口。
四、对话机器人与传媒业的未来接口
Web3.0时代，科技公司搜集大数据并加以处理，得到关于用户的信息、偏好等一系列信息，进而辅助于生产、营销的使用。而对话机器人省略了中间步骤，资源的的转化与利用效率更为直接，尤其是对于用户信息资源的掌握优势尤为突出。这为传媒业媒介融合与经营模式转型提供了更多可能进路。
（一）对话机器人带来社交媒体跨界与多元变现
在传媒领域，除了新闻媒体自己开发的对话机器人可以直接用于新闻的生产、传播、反馈外，对话机器人的重要载体就是社交网站。对话机器人的介入也为社交网络的变现方式提供了更多可能。一方面对话机器人为社交网络广告投放提供了参照。社交网络，尤其是移动社交的重要盈利收入来自于广告投放。但与此同时，广告过多却将影响用户体验。在现代商业环境下，根据《选择的悖论》作者Barry Schwartz所言，过多的选择自由并不一定会带来更高品质的生活，反而会产生更多的困窘。「20」但在对话机器人的使用中，经过对会话内容及会话模式的不断研究，对话机器人可以更直接地洞悉用户喜好，甚至预测客户的需求。因此，结合对话机器人对用户偏好的把握，实现精准推广，可以减少社交网络上的广告轰炸。
另一方面，对话机器人正逐步取代许多消费App的功能，降低了社交网络导流至商业网站的成本，变现方式更为直接。早在此前，苹果公司的战略布局就体现出了借助移动设备行业从App经济向Bot经济过渡的势头，在iOS10上线之时专门为iMessenger推出一家机器人应用的商店。在Facebook的Messenger开放平台上，用户数量已将达到十亿，进驻的商家对话机器人已经超过三万多家。一些传统的电商也加入其中，比如eBay的投放的智能个人购物助手ShopBot就可以帮助购物者通过聊天对话的方式选择合适的商品。同时，Facebook Messenger还增强了对话机器人的智能分析功能，可以根据用户公开分享的内容分析受众特征，这些都为社交网络的变现和商业转化提供了很好的辅助。「21」
（二）对话机器人带来的创意开发与场景消费
在Web4.0以个人为中心的场景集合下，个人对资源的调动和集成利用能力都非常高，内容、渠道、技术等都不再是服务提供方应该追求的目标，只有能够契合用户某一特定需求的产品才能杀出重围，因此，创意开发成为了最值得关注的领域，对话机器人与用户直接沟通，最能够把握用户需求，如何提炼其中的有效信息，将内容服务拓展到更多的社会服务和商业服务，将是未来创意产业的重要考量。
与此同时，在Web4.0的传播逻辑中，数据也进入了一个“快消”时代。海量的数据能存起来固然很好，但是能用社会化且高效的方式迅速消费数据，将其转化为直接的资本才是数据集成最主要目的。在营销上来讲，增加品牌持续曝光，将大把流量更快、更有效地转化成消费是增长的关键。这一逻辑提供了场景消费升级的可能性，而随着对话机器人带来的交互方式的升级，购买消费有了新的入口，降低用户购买门槛，并且开启更多消费场景成为了促成交易行为的重要力量。 注释：
「1」Manfred E. Clynes & Nathan S. Kline. Cyborgs and Space. Astronautics， September 1960. pp. 26–27 & 74-75.「2」Jonathan Stray. The age of the cyborg. Columbia Journalism Review. http：//www.cjr.org/analysis/cyborg_virtual_reality_reuters_tracer.php.「3」费孝通：《乡土中国》，上海出版社2007年版，第9页。
「4」宋丽娜：《熟人社会的性质》，《中国农业大学学报（社会科学版）》，2009年第2期。
「5」［美］弗里德曼：《选择的共和国》，高鸿均等译，清华大学出版社2005年版，第86页。
「6」田毅鹏：《转型期中国城市社会管理之痛——以社会原子化为分析视角》，《争鸣与探索》，2012年第12期。
「7」苏汶琪：《新熟人社会何以可能——兼评<无讼的世界：和解理性与新熟人社会>》，《中山大学法律评论》，2014年第2期。
「8」喻国明、李莹：《“web圆桌”的演进及其社会效应——关于“webX.0”发展逻辑阐释》，《新闻与写作》，2008年第10期。
「9」彭兰：《正在消失的传媒业边界》，《新闻与写作》，2016年第2期。
「10」喻国明，何健，叶子：《平台型媒体的生成路径与发展战略——基于Web3.0逻辑视角的分析与考察》，《新闻与写作》，2016年第4期。
「11」彭兰：《万物皆媒——新一轮技术驱动的泛媒化趋势》，《编辑之友》，2016年第3期。
「12」Second Self. http：//cyborganthropology.com/The_Second_Self.「13」Amber Case. We Are All Cyborgs Now.http：//www.ted.com/talks/amber_case_we_are_all_cyborgs_now.「14」Flew.Terry. New Media： An Introduction. Oxford University Press， 2007， p. 21.「15」「17」「18」《在人工智能和新闻的结合上，国外媒体已经飞起来了？》，36氪，zhttp：//36kr.com/p/5058392.html。
「16」The Washington Post’s bot for Messenger to capture how people feel the final days of the 2016 election.https：//www.washingtonpost.com/pr/wp/2016/10/20/the-washington-posts-bot-for-messenger-to-capture-how-people-feel-the-final-days-of-the-2016-election/？utm_term=.aded085e9258.「19」《中国日报实现世界首例人工智能视频采访》，中国日报网，http：//cn.chinadaily.com.cn/2016-10/04/content_26970683.htm.「20」［美］巴里·施瓦茨：《选择的悖论》，梁嘉歆等译，浙江人民出版社2013年版，第26页。
「21」《机器人经济发展速度已大大超越app经济？Facebook似乎又赌对了》，36氪，http：//36kr.com/p/5052996.html.