智能化已经成为媒体未来的趋势和发展方向，人工智能技术全方位介入信息生产各环节，重塑传媒生态格局。智能媒体发展面临哪些伦理陷阱、如何体现人文关怀也逐渐成为传媒领域的热门话题。

　　日前，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，中国传媒大学新媒体研究院院长赵子忠，清华大学新闻与传播学院学术委员会主任、教授金兼斌，复旦大学计算机科学技术学院教授、CCF Fellow王晓阳，北京邮电大学教授、CAAI/CCF Fellow杜军平，中国科学院自动化研究所研究员李兵出席活动，共同讨论人工智能与媒体深度融合及人文反思等话题，以下为对话实录：

中国传媒大学新媒体研究院院长赵子忠

　　主持人赵子忠：尊敬的各位来宾，本次论坛主题是人工智能与媒体深度融合及智媒人文反思。在“智者说”环节，这四位专家都提出了非常好的观点。过去一年,各位老师都做了哪些研究?有什么代表性的项目或研究成果?

　　金兼斌：对我来说，这一年非常简单，除了日常教学和指导学生以外，我们参与了一个农业生物技术的科学传播项目，这个项目面临着阶段性结题，其中有不少与人工智能交叉和融合的内容。

　　王晓阳：我本人是做大数据分析的，之前跟新浪在媒体分发、编辑技术等方面有过合作。

　　杜军平：我是来自北京邮电大学计算机学院的杜军平，研究方向是社交媒体的大数据分析、智能处理关键技术以及科技大数据关键理论技术。大概六年前，我报了一个关于社交网络大数据智能分析处理技术的国家自然基金重点项目，目前，项目已经顺利结题。在此，感谢新浪的大力支持。

　　李兵：我是来自中国科学院自动化研究所的研究员李兵，我一直从事视频内容理解和视频内容安全方面的工作。去年，我提出，由于5G和人工智能时代的到来，内容安全可能会迎来一个新的时代——“内容安全2.0时代”。

　　近一年，我们的研究主要在两方面：第一，在视频内容理解和安全方面，我们和人民网一起提出了“内容风控大脑”研究计划，我们还和新浪在内容理解、安全方面做了深入研究，部分技术也已经在新浪平台上做了应用；第二，在智能算法方面，我们关注神经科学启发的新人工智能算法。

　　主持人赵子忠：金老师，您原来提到：“人工智能时代是问题导向的时代，新闻传播学正在加大和计算机专业、工学专业等技术性专业学院之间的合作，计算传播已经是新闻传播的热点领域了。”目前，人工智能在科学传播领域有哪些应用实践？您如何看待人工智能赋能的伦理陷阱和对策问题？

　　金兼斌：就像刚才两位业界嘉宾提到，中国地震台网中心的人工智能播报机器人和新浪疫情地图，人工智能在科学传播领域的应用，正从“互联网+”转变到“人工智能+”，人工智能已经深深嵌入到我们日常生活和科学传播里。

清华大学新闻与传播学院学术委员会主任、教授金兼斌

　　在这些应用中，数据和算法贯穿在人工智能应用的所有方面。比如数据，采集谁的数据，采集哪些数据，都是非常明显的伦理问题。我们不能只关注头部用户或者是显示度高的用户需求，而忽略一部分人的需求。算法过程隐含着大量取舍，如何取舍，赋予意义，都是伦理问题。参数的设定以及不同参数的重要性，这背后有很多伦理关怀和伦理陷阱，值得我们去关注。

　　技术是有偏向的，如果没有适当规制的话，人工智能可能成为社会两极分化的离心器，这是我们需要防止的。

　　主持人赵子忠：王晓阳老师提出：“智能媒体发展需要将媒体行业的生产逻辑经验与人工智能进行深度结合，实现智能技术和社会层面的双重突破。” 您觉得我们需要重点关注的人工智能领域的技术有哪些？

　　王晓阳：我做了一辈子计算机和数据处理。最近十来年，技术在整个社会，尤其是在新媒体方面的应用，令人非常振奋，技术终于面向了全体人民。

　　目前，文字处理已经到了相当好的水平，体育等模板化的新闻已经实现自动编写。最近五年，文字理解以及编写有了相当大的进步，机器编写的流畅度可以和人类相媲美，后面可能还会继续进步，但是我觉得进步空间不大了，需要有新的内容、新的方法出现。另外一个可喜的进步就是视频，尤其是短视频的传播方式更贴近人的理解，更容易被大部分人接受。

复旦大学计算机科学技术学院教授、CCF Fellow王晓阳

　　我认为，有两个事比较值得关注：第一，目前，我们多从 facts（事实）的角度去做传播，如何把人和社会的价值观，贯穿到采集、编辑、审核以及传播流程，在技术层面还没有太多涉及；第二，内容安全很重要。我们在应用技术时，要重视内容价值和安全工作。

　　主持人赵子忠：杜老师曾经提出：“5G技术背景下智能媒体的发展，从技术角度看，要实现终端、人机交互、开放平台、组织机构的四大突破。”您如何看待人工智能在媒体领域的应用？

　　杜军平：在5G背景下，智能媒体有几大突破：

　　第一，终端概念扩大化。原来，我们对终端的理解就是移动终端、手机终端等，我觉得终端概念应该扩大一点，可以扩充到公共环境、公共卫生、家庭空间、自驾车等空间。我们可以把智能媒体信息推送给空间里的人，广义的智能终端，能够双向接收，媒体能够推送信息，用户也能够搜索所在终端的相关信息。

　　第二，交互方式多样化。以前的交互多是单向的，现在的交互是双向的，比如智能音箱，还有VR（虚拟现实）、AR技术（增强现实），AR可以在文本、音频、视频的基础上，增强对媒体的理解，推送给相关用户。

北京邮电大学教授、CAAI/CCF Fellow杜军平

　　第三，智媒平台开放化。智能媒体的生产、处理、加工、推送、评价构成开放的系统，可以接收可应用的各种技术，比如，无人机、传感器等技术。

　　第四，组织机构改革深化。人工智能、大数据和5G环境下的媒体流程, 突破了已有的组织分工与协作，包括运营商、上下游的企业，还有新闻从业人员，全部面临着重组合并，知识更新，这对媒体从业人员来说，是非常大的变革。

　　此外，我们跟新浪合作，基于深度学习算法，开发了内容质量自动评价系统，这个系统可以根据自媒体文章或者短视频标题，初步判断内容质量。

　　主持人赵子忠：5G时代，有一个非常有意思的词叫“边缘计算”。如果5G是手脚的话，在手上装上一个大脑，就是“边缘计算”。采集端智能化，边缘计算应用变多，就会产生新的业态。

　　王晓阳：我提一点不同的意见，其实您讲的是集中式计算和分布式计算的问题。如果网络速度足够快，集中式计算更好。当网络速度不够快的时候，我们只好去做分布式计算，这是一个阶段性问题。

　　现在，我们对计算的需求越来越大，已有的处理架构和通讯架构赶不上需求，所以只能采用边缘计算。如何利用新技术，使得整个系统更加智能化，是一个永恒的话题。

　　主持人赵子忠：李兵老师曾经提出一个很有意思的话题：“人工智能、算力、大数据等技术的进步，对媒体内容的生产、制作、分发、审核带来了全面提升。同时也会出现大量视频、图像、音频、文本伪造等安全问题。”人工智能如何伪造和防范，这个问题，我们特别关心。

　　李兵：智能媒体的核心是媒体，AI只是支撑。视频时代的到来，我总结一下，可能有五个“高”：以前文本图像的数据非常小，一旦视频化，就可能出现“高通量”的数据，这些数据保持着“高动态”变化，与此同时，视频中存在着“高噪声”。如果要想从这些数据中发现“高价值”的东西，就需要有“高技术”，这正是人工智能和媒体结合需要突破的。

中国科学院自动化研究所研究员李兵

　　一方面，AI能够促进媒体生产，内容分发，另一方面，AI也能伪造非法的不安全的因素，AI之于媒体，是油门，也是刹车。AI在促进媒体生产方面的核心问题，就是算法和算力。算法、算力、数据深度耦合，才能促进未来AI媒体发展。我们经常提到“数据霸权”，未来会不会存在“算力霸权”？是不是谁掌握算力，谁就掌握智能？谁掌握数据，谁掌握智能？在 AI促进媒体生产方面，数据、算法、算力，三者深度耦合，构建低功耗的普惠的人工智能算法，是我们追求的目标。

　　另一方面，早先的内容安全处于防守状态，它相当于人在进攻，手段单一。但是AI促使伪造门槛降低，成本降低，一键即可伪造，而我们所做的人工智能对抗或鉴伪，完全是一个被动的、高成本的过程，这是一个完全不对称的对抗。与1.0时代不同，内容安全2.0时代的核心是对抗，不是人和人的对抗，而是机器和机器的对抗，AI和AI的对抗。

　　除了换脸，还有深度合成，你拍完照片后，我可以在照片里面加入任何元素，让你无法辨识是真是假。AI能造假，亦能识假。我们也在研究人工智能如何识别虚假信息，但生成和鉴别的投入比例完全不在一个量级。

　　王晓阳：区块链技术或许是解决这些问题的一个技术方案，值得媒体同事关注，区块链或许能重构信任。

　　金兼斌：这两年，我们社会科学研究有个词叫“物质性转向”，信息互联互通，超越了物理载体，但最终它的制约因素就是算力。就像刚才说的集中式计算和分布式计算，到了一定阶段，原来量级的算力，无法支撑我们所需的智能。第二个问题，造假。这个世界永远存在斗争和矛盾，有好有坏，不是说我们没有办法去对付它，只是我们需要消耗大量的资源。在这种情况下，物质性又成为了制约因素。

　　杜军平：我补充一点，刚才谈到新闻媒体内容可信，我由此想到媒体新闻价值的评估，我们可以考虑做一套内容评估系统，评价新闻内容。

　　主持人赵子忠：今天关于智能媒体的讨论，特别有启发，比去年前进了一小步，我们期待明年继续对话，共同探讨人工智能在传媒领域的应用。谢谢大家！

　　来源：封面新闻

责任编辑：夏维兰