智媒时代新闻传播人才培养路径探讨

杨莹莹 沈浩

[摘要]近年来，人工智能技术逐渐渗透到新闻传播领域，对新闻信息生产的各个环节都产生了影响，对于传媒从业者也提出了新的要求。在这种时代背景下，传统的新闻传播教育弊端凸显，已不能适应人工智能时代对新闻传播人才培养的要求。因此，结合人工智能带来的媒体变革，探讨新闻传播人才培养路径变革的方式，思考如何应对新的传媒生态给新闻传播教育带来的挑战成为当下紧要的现实问题。

[关键词]人工智能　新闻传播教育　智能媒体

人工智能（Artificial Intelligence，英文缩写为AI）融入包括媒体行业在内的各个社会领域，对现代生活产生了方方面面的影响，传媒行业在智能科学技术的驱动下进入“智媒时代”。层出不穷的新技术带来新的互动关系与连接模式，衍生出许多新形式、新内容，回应了半个多世纪前麦克卢汉所提出的“媒介即讯息”的观点。人工智能正在冲击着新闻传播业，颠覆传统的传播方式和传播规律，这种变革对于媒体从业者的工作技能和职业发展都将产生影响。新闻传播人才需求产生结构性变化，培育适应人工智能环境的新闻传播人才已成为当下新闻传播教育所面临的一个紧要的现实问题。

一、人工智能与传媒业变革

平台化媒体的兴起和人工智能算法的发展，对于传统的新闻传播的信息采集、分发和管理及媒体从业者的职业环境形成了冲击，对于传统新闻机构的生存构成了挑战，传统的新闻传播业为了适应新的机器时代正在经历一场“量化转型”。

新的智能科学技术不断催生传媒行业新的变革，人工智能技术新闻传播领域不断出现现象级应用和发展。近年，各大新闻媒体纷纷启用“机器人记者”，基于数据模型自动生成稿件的智能写作机器人，提升了发稿的速度和报道的数量，甚至达到能与事件发生同步报道。相比于普通记者，“智能记者” 对于重复性、机械化的报道在时效性、准确性上更加具有优势。早在2014年，美联社就与Automated Insight公司合作，开始采用机器人写作的文章。彭博新闻社（Bloomberg News）称其发布的内容中，大约有三分之一的内容使用了某种形式的自动化技术。国内的写作机器人起步最晚但发展十分迅速，如腾讯财经的Dreamwriter、新华社的“快笔小新”、第一财经的“DT稿王”等是国内最早的一批写作机器人。

近年来，人工智能在新闻领域又掀起一股新的浪潮。新华社于2018年11月推出了全球首个AI合成主播，2019年3月央视财经也联合搜狗推出了其AI主播“姚小松”。“AI主播”是利用人脸识别、智能语音、图像等前沿的人工智能技术合成的虚拟主播，能够像真人主播一样播报新闻，是人工智能技术与新闻传播领域深度融合的另一创新表现。

尽管目前AI合成主播在灵活性上存在很大短板，自动化新闻依托于复杂的算法和计算规则，在报道的视角和语境上存在很大的短板，但部分由新闻工作者担任的角色逐步由机器替代是不可避免的发展趋势。

机器人写作改变了媒体内容生产环节，算法推荐改变了内容分发环节，越来越多的智能技术融入媒体生产流程的整个环节，从媒体的选题策划、新闻线索发现，到新闻信息采集和内容生成编辑，再到内容渠道分发和反馈环节，媒体朝着智能化、平台化方向发展。国内许多媒体机构联合互联网公司打造智能媒体平台，如新华社发布的移动采编平台“现场云”，整合“媒体大脑”智能生产平台的智能采集、语音合成、用户画像等技术，实现新闻从智能化生产、审核到发布的流程。^[1]目前已经有近3000家媒体用户入驻了现场云平台并通过MAGIC进行短视频生产。在技术的赋能下，传统媒体发生颠覆性变革，人工智能技术与媒体生产环节的融合向纵深发展，推动媒介形态变革，驱动传媒业态重构。

二、智媒时代的新闻传播人才需求

人工智能给传媒领域带来的变革是全方位的，传播形态的变革要求传媒从业者与时俱进，适应传媒业态的发展，对从业者的业务能力和知识技能提出了新的要求。

1.具有融合传播、应用创新能力

智能媒体技术对于新闻生产的各个环节都产生了影响，不同于传统媒体的“采写编评”各个生产环节分开的线性模式，智媒时代内容的生产流程的变革是全方位的。在智能技术的支撑下，信息传播的起点和终端都可以由智能机器完成，选题策划、信息获取、内容生成、内容审核、内容发布、受众反馈等过程集成在一个平台上完成，这就要求新闻传播从业者具备针对全媒体传播渠道进行策划的能力及内容管理的能力、信息整合和处理的能力，实现内容和渠道融合传播。而这些都需要建立在传媒从业者能够洞察传媒业态变革和理解智能融媒体的基础上，要求传媒人才能够实现对于全媒体资源的整合，对于智能媒体技术和智能终端的跨平台融合应用。

智能技术加快了传媒边界的消融，使得媒体表达有了更多可能性，在媒介环境日新月异的时代，媒体从业者必须具有开放的思维、开阔的眼界和与时俱进的创新能力。特别是随着智能媒体平台的发展，沟通与团队合作的能力、整合传播策划能力的重要性更为凸显，并且要求传媒人才具备用户分析能力、产品思维和内容立体化呈现能力。

2.掌握跨学科、跨专业的复合技术

在算法的推动下，技术越来越多地取代人力，成为传媒行业的主导因素。传媒业对从事一般新闻采编工作的人才需求量越来越接近饱和，单一的新闻专业能力已不能适应人工智能时代对人才的需求。以5G技术为核心的高速移动互联网的发展，将会带来大数据、云计算、物联网及人工智能在内的智能科学技术的新的突破和发展，在“万物为媒”“人机协作”的媒介情境下，新闻传播人才既要适应新的媒介形态，也要掌握多元化的专业技能。如今传媒对新闻人才的要求，不是只通晓新闻传播专业基础知识的专一型人才，是要对智能科学技术在传媒领域的落地和应用得心应手，对数理知识、计算机技术、信息处理技术等样样精通，具备智能思维、数据认知能力和数据分析能力，懂专业、懂技术，能够充分运用新技术、新手段来进行传播的人才。

3.具备人文关怀和专业信念

无论技术如何进化，新闻生产的核心目标始终是以人为本，服务的对象也始终是人。智能化时代，内容生产的质量更为重要，对于从业者的专业素养的要求更高，更需要传媒从业者具有进行专业深度报道、细致采访的能力，以及写出透彻的文章、完成具有专业素养的作品的能力。新闻传播业在应用人工智能技术的同时，也要张扬人的价值，机器生产的新闻更多的是客观叙述而很难融入复杂的人类感情，在以数据为王的“算法”逻辑思维下，人工智能只根据新闻的“热点”价值去进行内容选取和分发，弱化新闻的社会责任。这就要求新闻从业者不仅要在技术层面尝试前沿，也要具备社会责任意识，与“机器人”协作，平衡机器人报道与新闻专业素养之间的权重，避免信息碎片化时代因推荐算法的局限性导致受众进入信息误区；要用人文价值引导技术发展的逻辑，用主流价值导向驾驭“算法”。

三、我国新闻传播人才培养现状与矛盾

随着大数据、人工智能等智能科学技术带来的新一轮科技和产业革命的到来，技术推动的媒体变革进程不断加快，传统的传媒理论和培养理念不能与时俱进，新闻传播教育明显滞后于行业实践，造成传媒教育的困局。

目前新闻传播专业的人才市场上存在很大的供需矛盾：一方面，传统教育路径下培养出来的新闻传播专业的毕业生在就业时面临许多困难；另一方面，传媒行业十分缺少能够适应新时代媒介形态的新闻传播人才，这反映出高校新闻传播教育滞后于传媒行业的发展。旧有的课程设置不合理，传统课程教育内容不能适应业界的革新。目前大多数新闻学院开设的课程沿袭了传统的新闻专业课程，除了课程内容所涉及的新闻采写编评等专业基础课程以外，其他的交叉学科课程设置比较少，专业局限性比较大，无法培养新时代传媒人才所需具备的智媒思维和数据思维。与此同时，特色课程设置不足、资金投入不足等导致的教学实验设备更新较慢，缺乏技术手段相关课程和硬件实践条件，在这样的培养模式下，学生很容易陷入知识结构单一、不能适应就业形势、竞争力不足的困境。

人工智能进入新闻传播领域，给新闻传播专业教师的教学内容和方式带来了很大的挑战。我国的新闻传播专业师资队伍庞大，但很多教师并不具有新闻传播行业的实践经验，对于新技术在新闻传播领域的发展和应用理解并不透彻，导致他们不能很好地把握行业发展的脉络及技术带来的新闻传播行业的变革。特别是人工智能的发展和在新闻传播中的融入，缺少对于技术要素的思考，在教学中不能传递与时俱进的传播理念，不能将新的技术传授给学生，教师队伍教学水平参差不齐，成为阻碍新闻传播培养模式变革的主要因素之一。

总体上来说，面对人工智能对于传媒生态的冲击，我国传媒教育不管是在理论还是实践方面都还没有形成系统的应对方式，尚处于探索阶段。国内许多学者和专家密切关注随着媒体智能化升级带来的传媒教育革新需求，纷纷引介新的教育模式，但目前国内在智媒时代新闻传播教育的具体内容上的研究体现较少。现有的教育体系难以适应传媒行业的发展，高校在课程体系设置、学生能力培养、师资投入方面都要做出适应传媒行业变化的调整，主动突破传统的框架进行革新，否则将面临滞后于时代发展而被淘汰的风险。

四、智媒时代新闻传播人才培养路径

在人工智能大发展、大融合的时代背景下，新闻传播教育必须适应智媒时代新闻传播的要求，适应传媒行业的发展和变迁。新闻传播教育应秉持全面育人的理念，依据智能媒体时代的人才需求和传媒教育发展的规律，做出相应的培养路径变革。

1.构建融合学科专业体系

在智媒时代，新闻传播人才培养应该秉持“通识为体，专业为用”的理念，依据智能化的传媒业态需求，在专业设置上力求突破，并且不断调整完善课程体系，革新教学内容。

强化交叉专业的设置，培养复合型新闻传播专业人才，将融合理念投入专业学科设置上，设置新闻传播学与计算机、数据科学等领域结合的交叉学科，使学科融合领域实现结合，拓展学科专业知识，使传媒学子获得融合性、专业性的知识技能。调整人才培养的课程设计和培养方案，培养兼具智能媒体思维和传播能力的复合型人才。国外许多新闻传播学院除了设置文科类课程，还将计算机等其他专业的课程加入新闻学院的知识体系。美国加州大学伯克利分校为新闻专业设置了计算机编程课程，美国密苏里大学新闻学院开设了“Scraping”课程，教授新闻专业学生如何通过编程进行网络信息的采集。国内的许多高校也利用自身优势，开展交叉学科培养设置。例如华中科技大学充分利用学校理工科优势，推出文科与工科交叉融合的学科模式，立足于新闻传播和计算机科学的交叉点，重视交叉学理论基础的培养，将理工类课程纳入培养方案中。

2.探索多元化人才培养模式

国外高校普遍为学生提供多样化的双学位学习，如美国哥伦比亚大学自2011年起就开始采用双学位的培养模式来培养既懂计算机技术又精通新闻传播专业理论的人才。在此培养模式下，学生可获得计算机专业和新闻专业导师的指导。这种跨学院的培养模式可以为我们所借鉴，新闻学院可以与计算机专业联合设计课程并推出结合大数据、人工智能、媒体传播技术的培养方向，使新闻专业学生可以全方位深入学习大数据、人工智能及新闻传播领域的新方法与新技术。

目前，传媒行业的实践明显领先于新闻传播教育，新闻传播教育应该紧跟传媒业界的发展并且充分利用传媒行业的教育资源，加强与传媒企业的紧密合作，将最贴近行业前沿的智能媒体技术引进来。此外，与媒体或企业通力合作，联合建立智能媒体实验基地和实践平台，打破封闭式教学模式。例如美国密苏里大学新闻学院推出了与美联社的合作计划，在人工智能与新闻内容生产方面，共同研究如何优化利用算法进行新闻写作，如何扩展新闻机器人写作的领域。2017年9月，北京师范大学联合微软、四川报业封面传媒成立了“人工智能与未来媒体”实验室，致力于研究人工智能与媒体领域的融合，加强学生对于智能技术的实践。通过与企业合作共同培养实践性传媒人才，实现传媒行业与新闻传播教育的互相助益，从而构建智媒时代的全新教学模式。

许多美国的高校新闻学院采用工作坊的形式开展人工智能短期培训课程。例如莱顿大学在媒体课程中开设了“人工智能”研讨会，通过主讲人演讲和学生活动、讨论等形式，逐步深入探讨人工智能技术的应用，思考人工智能对媒体的重构。中国传媒大学新闻学院开始举办的“海外学者工作坊”围绕着“人工智能+媒体”，以人工智能新闻写作和智能语音等案例讲授人工智能与智能媒体用户体验，来探讨未来智能媒体技术与创新。

3.加强教学团队建设，改善师资结构

提升现有的新闻传播专业师资力量是进行教育模式改革的重要基础，要实现传媒教育的升级，必须做好师资和教学团队的突破和革新；培养和引进熟悉人工智能领域和智能媒体技术的师资力量、研究人员；设置专业实践教师岗位，加大师资队伍中专业复合型教师的占比，具有数据科学、人工智能和新闻传播等复合学科背景的教师，实现师资队伍和教学团队的结构性变化；鼓励教师在大数据、人工智能相关领域开展新闻传播领域新技术及理论方面的研究学习。

结语

智能科学技术的发展，为新闻传播业带来了新的发展动力，也为新闻传播教育的变革提供契机。抓住智能媒体变革的机遇，完成智能传媒教育的转型，既要适应传媒行业的变迁，又要遵循传媒教育的内在发展逻辑。通过人才培养路径的创新与变革，使新闻传播人才具备主导智能媒体发展方向的能力，不断探索数据驱动、人机协同的智能化媒体形态，以应对人工智能与媒体融合发展的现实需求。站在智媒时代的高度，探索传媒教育变革方式，才能使新闻传播教育走在前沿，从而引领传媒行业的发展。

参考文献

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［8］ 新华社“现场云与媒体大脑”智能生产平台参与进博会报道［EB/OL］.（2018-11-08）.http://www.xinhuanet.com/world/2018-11/08/c_1123685998.htm.

［9］媒体融合时代新闻传播教育的变革与创新：密苏里大学新闻学院和中国新闻传播类学院的合作［EB/OL］.（2018-09-07）.http://www.sohu.com/a/25253 1417_670057.

（作者杨莹莹系中国传媒大学新闻学院传播研究方法硕士研究生，沈浩系中国传媒大学新闻学院教授）

[1]新华社“现场云与媒体大脑”智能生产平台参与进博会报道［EB/OL］.（2018-11-08）. http://www.xinhuanet.com/world/2018-11/08/c_1123685998.htm.