复旦大学新闻学院副院长、教授、博士生导师，复旦大学传媒与舆情调查中心副主任、教育部首批青年长江学者 周葆华

智能化是国家推进媒体深度融合发展的重要战略。媒体融合重要的驱动力是面向智能化的技术创新，目标是新型主流媒体的建设。新型主流媒体建设要围绕“四力”，即传播力、影响力、引导力和公信力展开。传播力是基础，引导力是关键，影响力是根本，公信力是旨归。

媒体融合可以概括为三个发展阶段：第一阶段重在基础设施建设，使基础设施上的搭建成为媒体融合的物质基础。第二阶段是生产和创作受到受众欢迎，创作和生产出有影响力的媒体融合作品，即融媒作品。这一阶段，融媒作品的数量不断增加，流量也日渐增加，质量方面也渐有佳作。在这个基础上，媒体融合走向第三个阶段，即数据智能，强调以数据来驱动智能，真正让媒体融合融入国家治理。中国的媒体融合正从基础设施建设、融媒作品创作走向数据智能建设。因此，媒体、融媒体的深度建设应当去探索数据与智能的发展。

人工智能由数据、算力、算法、行业四大要素组成。算力是中国的强项，服务器、云计算传感器等基础设施都已经得到了充分的发展。媒体融合也有很好的应用场景，即新闻媒体的需求，包括采集、生产、分发、接收、反馈等。一旦我们能够很好地积累数据，特别是大规模地标注数据，再跟行业结合，智能媒体就有很大的发展空间。

智能媒体的发展，概括为新闻采集、新闻生产、新闻分发、新闻消费和新闻影响。智能新闻采集不仅包括事后既有热点的跟踪报道，以实现对重要事件、舆情热点的持续追踪，也包括事前全新线索的发现，并通过人工介入实现强目的定制监测以及潜在新闻点和新闻线索的常态化自动检测。智能新闻生产是指机器写作和数据新闻或算法新闻，前者根据特定的模板或框架来撰写内容，多用于财经、体育、证券、科技、天气、地震等报道（结构化数据），后者通过网络上可用数据，挖掘新闻故事，其中包括数据规律、专家和关联紧密人士的意见，或经算法得出预测结果。智能新闻发布包括单平台的个性化分发，以及跨平台的差异化推送，算法推荐的抖音、快手等，目前已融入中国网民的日常生活。智能化的新闻接收，可以让读新闻的过程更加趣味化。新闻影响即效果评估，可以通过追踪文章的传播情况，为作品的实时优化、热点再发现等提供帮助。

智能媒体发展过程中，不能把媒体责任完全交给机器，避免智能算法传播不正确的价值取向。因为社交机器人在网上可能通过深度合成和深度伪造，产生虚假舆论引导，对新闻的真实性带来伤害。发展智能媒体还应当高度重视算法公平。有三种公平值得关注，一是算法应当对不同群体要有公平的呈现和推荐；二是算法对生产者和使用者应当是公平的；三是算法对不同群体应当是公平的。我们应当利用智能技术变革新闻生产流程，解放与赋能新闻从业者。利用智能技术发现新闻线索、提取公众声音、赋能基层管理。通过智能分发与接收体系，解放与赋能新闻消费者和社会公众。总之，未来我们希望能够用机器来服务人，服务我们的新闻业，服务我们国家的媒体融合。（新甘肃·甘肃日报记者 蔡文正整理）