復試流利說64 | 人工智能時代的倫理風險

2020-03-28 16:59來源:

原標題：復試流利說64 | 人工智能時代的倫理風險

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人工智能時代為新聞傳播業帶來了哪些倫理風險？

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這位同學的回答簡明扼要，扣題緊密，各個要點都有提及，而且在簡單的幾句闡釋中展現出較為深入的分析。答題中存在部分的卡殼，不過也是在可以接受的范圍。

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大圣解析：

這道題是近年來學界的熱點話題，人工智能技術已滲透到新聞傳播活動的各個環節，由此引發的倫理問題是我們必須有所思考。因此，回答這道題時不能只局限于某一項具體的應用，需要涉及到人工智能技術與新聞生產流程結合的各方面，如大數據線索挖掘（采）、機器人新聞寫作（寫）、算法推薦（分發）、ar/vr和ai主播（體驗）等一系列流程。

答題知識點：

數據質量造成真實性偏差

人工智能時代記者發現新聞線索和寫作，可以利用大數據高速運算和處理技術對受眾基于移動終端產生的瀏覽行為和場景數據進行收集、挖掘和分析，在提升選題重大熱點性的同時也存在數據質量風險。數據質量參差不齊，數據造假、水軍營銷等現象層出不窮。數據具備表面客觀事實的真實，對于深層次的真實卻無法探知，忽略隱藏在數據背后的人為因素，造成新聞真實的不全面。另一方面數據在清洗過程中可能無法有效剔除假數據、臟數據。這在本質上是對新聞真實性的背離。

技術理性隱蔽偏見與欺騙性

技術并非中立，是受人控制的。數據來源、數據處理標準、分發機制等算法程序背后都隱藏著設計者的價值取向。技術的偏見具有隱蔽性，不容易被受眾發現。《紐約時報》曾在橄欖球比賽報道中直言不諱：“盡管有大數據作為支撐，但和nfl教練相比，我們的機器人生成的報告更傾向于樂觀。”如果我們向機器人提供了帶有偏見和傾向的數據，機器人新聞也會帶有這種偏見和傾向,而受眾往往因為對機器人新聞缺乏認識，把機器人新聞奉為真實客觀寫照。

算法推薦單純迎合受眾，導致新聞失衡

算法為受眾推薦符合其口味的新聞，使黃色信息、娛樂緋聞和暴力新聞代替政治、經濟和文化新聞成為推送的主體。受眾對社會公共利益的關注讓位于用戶的個人趣味。不加人工干預的人工智能技術損害了傳統的新聞價值標準，使大眾媒體的公共服務職能受到嚴重的影響。有些智能新聞空有技術噱頭，將觀眾的注意力吸引到了形式消費上，令新奇的體驗僭越了新聞價值，違背新聞報道的基本要求。

受眾信息安全得不到基本保障

通過挖掘、分析和處理數據，新聞從業人員可以篩選和分析新聞線索，快速找到有價值的新聞選題，并通過算法個性化推送現快速精準的新聞分發，然而在對用戶歷史記錄和個人資料進行數據分析時，缺乏對用戶數據利用的具體要求和透明化標準，用戶對數據的使用缺乏主導權，從而極易造成隱私被侵犯和泄露。如之前facebook發生0萬用戶數據泄露事件。精準的智能分發是以讓渡個人隱私為前提的，深挖用戶信息、閱讀習慣給用戶帶來便利的同時，也侵犯了公眾的隱私，讓便利和隱私成為悖論。

沉浸式傳播挑戰新聞客觀性

在vr新聞中，制作者無法完全控制用戶觀看畫面時的思路，用戶在觀看時很可能會偏離新聞故事的主線，因此需要在視覺上的引導和客觀真實之間求得平衡。若制作者對故事情節進行預設和呈現，那么受眾所體驗的新聞天然帶有制作者的偏見。同時，vr新聞的在場感和沉浸感也容易讓用戶形成“看到的即是真實的”錯覺，也容易放大偏見的影響。

1.靖鳴,婁翠.人工智能技術在新聞傳播中倫理失范的思考[j].出版廣角,2018(01):9-13.

2.邵國松.媒體智能化發展的倫理與法律問題初窺[j].現代傳播(中國傳媒大學學報),2018,40(11):9-14.

day62專業課流利說學員問題

分析不夠深入

這道題大多數同學都有話可說，所以分析是否深入、邏輯是否清晰就是拉開差距的關鍵。

例如，大部分同學都會提到的算法黑箱問題，但是在論述中只是說到了算法存在黑箱，停留在表面上，沒能進一步解釋算法黑箱對于新聞也而言有哪些倫理風險。比如，可以進一步回答技術理性隱蔽了偏見與欺騙性，我們向機器人提供了帶有偏見和傾向的數據，機器人新聞也會帶有這種偏見和傾向,而受眾往往因為對機器人新聞缺乏認識，把機器人新聞奉為真實客觀寫照。也可以提到算法為受眾推薦符合其口味的新聞，使黃色信息、娛樂緋聞和暴力新聞代替政治、經濟和文化新聞成為推送的主體。受眾對社會公共利益的關注讓位于用戶的個人趣味。不加人工干預的人工智能技術損害了傳統的新聞價值標準，使大眾媒體的公共服務職能受到嚴重的影響等等。

各部分比重分配不夠合理

有同學在開頭花了很長的篇幅對人工智能進行概念界定，這就比較多余。對于這道題而言，開頭的引入部分如果能夠談談人工智能在新聞傳播領域有哪些運用，則會更合適。這道題只問存在哪些風險，所以重點是分析風險。解決對策可以在分析后簡要提幾句，花太多的篇幅就不太合適。

個別表述不夠嚴謹

還有有同學只說了某項具體的人工智能技術，應該涉及到人工智能技術與新聞生產流程結合的各方面，如大數據線索挖掘（采）、機器人新聞寫作（寫）、算法推薦（分發）、ar/vr和ai主播（體驗）等一系列流程。

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在傳播格局變革的語境下，怎樣看待新聞生產領域中非虛構寫作的大規模生產現象？

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