人工智能是模拟人类行为的一类智能技术。它以数据分析等技术为基础，可以替代人类完成部分简单甚至稍微复杂的工作。随着技术和新闻业的发展，人工智能已经应用于新闻工作中，它最大的特点就是效率以及个性化。人工智能对新闻生产、新闻搜集以及新闻分发等多个环节都有很大的作用，其相应的正负影响也逐渐明晰。下面我将具体展开论述。
一、 人工智能对新闻传播的正面影响
（一）机器人写作：制作能力和效率的提高
在算法日趋精密的时代背景下，可以将一些简单的新闻信息制作交给“人工智能”，如新华社推出的“快笔小新”写作机器人，它可以根据程序抓取关键词快速的进行新闻写作，在九寨沟地震中仅用25秒便把地震讯息发送出去。不仅可以为受众提供简明、清晰且“丰富”的媒介内容，而且将新闻工作者从较简单的劳作中解放出来。
（二）智能采集：新闻来源的扩大化
新闻素材的采集环节中，传统新闻的人工模式很难高效的从众多垃圾信息中抓到重点，先进的数据挖掘算法可以高效的对有效信息抓取和收集。为后续生产环节中丰富且具有交互性的可视化传播提供了素材。同时利用无人机等技术还可以深入到记者难以采访的领域。如在九寨沟地震中，新华社就利用无人机获取了记者难以深入的区域信息。
（三）个性化推荐：实现用户垂直深耕偏好领域
“使用与满足”理论认为，受众接触媒介是基于某种目的，并通过使用媒介过后得到个人满足。而人工智能的算法推荐新闻根据用户对信息的喜好程度来推送新闻资讯这一机制，恰好满足了用户希望拓展其偏好领域的知识深度的愿望。例如，爱好学习法律的用户，在算法的推荐帮助下，会在短时间内获取大量有关法律的新闻内容，一定程度上节约了用户的时间成本，提高了获取法律知识的效率。因此正确的使用算法推荐新闻，可以帮助用户在喜爱或擅长的领域进行深度的了解和探究。
二、 人工智能对新闻传播的负面影响
（一）技术理性影响：新闻缺乏人文温度
机器人写作是根据设定好的模版进行新闻生产的，但它的背后始终是一串串冰冷的数字和代码，它不仅缺少人的情感价值判断，还缺少新闻专业者所拥有的使命感与责任感，一个既定的程序框架很难判定一篇新闻内容的好坏。这种流水线式的新闻生产模式也容易使新闻内容过于同质化，会使新闻失去人文温度。
（二）新采集力的冲突：隐私泄漏和数据霸权
传统的新闻采集依赖记者广泛的信息源和记者高超的人际交往技巧，记者从信源获取信息时，会通过各种技巧降低信源的防备心理，在获取所需要的信息后，还会尽全力保护信源的隐私等信息。而在人工智能时代，依靠传感器采集信息打破了记者和信源之间的这种默契。很多传感器采集信息都是未经用户允许或者仅允许一次就再也不提醒。比如，利用LBS技术，采集用户地理位置这样的敏感隐私信息，很可能会威胁用户的生命财产安全。互联网大公司长期以来收集了用户大量数据，而数据是人工智能时代的石油，数据直接决定了“算法”的智能程度。因而，大公司在人工智能时代有了更多的话语权，也能吸引更多的流量。人工智能增强了人的信息采集能力，却导致了媒体同用户、资本、技术之间的冲突。因此，在新采集力和旧采集力的交接产生的摩擦和冲突中，就出现了隐私泄漏和数据霸权的负面影响。
（三）促成信息茧房：出现“自我封闭”的危险
信息茧房是因公众对信息的需求并不是全方位的，人工智能的算法更是增强了人们对信息的自主选择权力，人们只去看自己想听、想看的信息，拒绝那些让自己不愉快的消息。久而久之，就会将自己束缚在一个像蚕茧的封闭空间中。比如抖音平台当你为一个视频点赞后，平台会根据你喜欢的内容持续为你推荐相同类型的视频，用户也失去了接触其他类型新闻的机会。算法虽然看似最大化的满足用户的个性化，但是这样会导致原本内容丰富的新闻平台推送的内容越来越单一。人们长期沉浸于同质新闻之中，受众在自我重复、自我肯定、自我强化中，思想逐步固化，难免会给受众带来固步自封的危险。
正如彭兰老师所言：“通过技术发现与弥补人的能力局限，通过人的力量来纠正机器的偏狭与误区，才是人工智能的要义”。不可否认，人工智能在新闻传播领域的发展是进步的表现，但是它背后的负面影响也不容忽视。人工智能在新闻传播中的研究有着极高的意义，在智媒时代如何更好的应用技术，是值得每一个新闻人真正思考的。
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