本书作者兼主讲人：
新闻的未来——在线、在场、在地
一、What：首要的问题
进行任何一个研究，首先都需要明确研究问题是什么。上一本书《新闻的救赎》主要谈及了五年前的媒介融合问题，包括媒体的失势和报业发展的困境。这次的《新闻的未来》的书名之所以只提新闻而非新闻业，是因为作为一个学者，我真正关心的是新闻（journalism）而并非新闻作为一个行业。在此基础上才能谈新闻的未来，以及目前盛行的自媒体新闻。新闻的未来不仅仅与新闻从业者有关，也牵涉到新闻界如何教授和引导学生的发展，因此对其的思考和研究是紧迫而必要的。
硅谷的很多专家都经常说达尔文的进化论已经不适用于后人类，在当前的技术创新背景下，有机体的进化已经难以推进。弗朗西斯·福山写《历史的终结》，认为在上世纪90年代初冷战结束，西方资本主义世界可以一统天下，我们所知的历史已臻于终点。但是十年后，他修正了自己的论点：我们还没抵达历史终点，因为，我们仍未臻于科学终点。基于此，他写出了《我们的后人类未来：生物技术革命的后果》，研究生命科学对人类社会的影响等相关问题。
他在书中提出的问题其实也可以视为现在讨论人工智能的大背景：从历史上看，人类是无法实现群体自杀的，就算爆发大规模疫病，存活下来的极少数人类也会持续繁衍下去。然而，原子弹等核武器的出现使人类的自杀、毁灭成为可能，同时，生物基因工程等又可以让人长生不老，这样，就造成一个无法消解却必须面对的悖论。那么，进化和毁灭的困局便向人类提出新的进化要求：途径之一便是从有机生命到无机生命的革命。
下图是诗人拜伦的女儿阿达·洛夫莱斯，她是第一位计算机科学家，于1842年写出了第一个计算机程序。这样说来，人工智能的源头也算久远了。
（图1：19世纪诗人拜伦的女儿阿达·洛夫莱斯）
下图是达尔文，他的进化论已经无法解释目前即将发生的革命。对以前的世界而言，“物竞天择，适者生存”的法则是适用的，上帝拥有比现在的算法更高的权力。如今人们已经发觉大脑就是一个强大的计算器，并进一步创造了人工智能，不过学者们对人脑和人工智能孰优孰劣持有不同态度。
（图2：达尔文）
虽然人脑很复杂，但是在是否足够强大上并没有充分的说服力：单个的大脑无法理解自己，也无法解释大脑的运作原理。这其实体现出人类和人脑的自我认知能力还不够。
目前计算机代替人类写小说的现象已经相当普遍，早在2009年时就有一位美国人在自驾游时带着各种传感器，一边旅行一边让计算机帮他写游记，最终效果很好，引发了机器人代写小说的潮流。
假设如有些未来学家预测的那样，人类到2030年进入全面智能社会，距今还剩七年，这期间是机器学习、纳米技术和基因工程等技术的大爆炸时代。到了2030年机器人彻底成为“超人“的存在时，也许人存在的意义将会转变为是否能为机器运算提供数据，这时候的人类也就成为了数据人。专家们对人与技术的未来秉持着不同的看法，有人认为这将为科学地研究人类本性提供可能，也有人质疑了人工智能是否有情感和创造力。
Expert on big data and Al: Emergence of “Social Physics”. Every human activity leaves a digital trace, and for the first time, makes it possible to study human nature like physics.
——Alex Pentland (2014)
The artificial brain, which comprises electronic hardware, will never be able to fully emulate the biological activity of the human brain. Computer has no emotion.
——John Searle, leading linguist and Al philosopher
AI lacks creativity. Beyond IQ, genius creativity is not directly related to IQ because highest level of creativity occurs when the brain goes through free associations and irrational thinking processes.
——Nancy Andreasen, leading scholar of creativity and the human mind (2014)
为了能有所作为，人类不得不站在人工智能存在缺陷的立场上采取主动的行动。霍金临终前说过“强大的人工智能可能是人类创造的最好或最坏的东西，可能是人类最后的发明。” 杰弗里·辛顿对此的意见是每个人都要深度学习以及注重自我学习。计算机和人工智能最为人称道的就是学习能力和速度，常人花十几年深造得到的知识，计算机只需要几秒就能整合完毕。
（图3：斯蒂芬·霍金）
另一个哲学层面的问题是人工智能没有道德感，因此会导致虚假信息的出现。有权有势的人有可能利用disinformation去控制人，进而导致社会的不公或引发机器人战争，并且后续可能还会带来经济和社会方面的巨大影响。
总而言之，上述所有问题归根结底是哲学问题，哲学家需要回答什么是人？什么是机器？固然有一些人反对人类中心主义，但不可否认的是人本主义仍然是现行的基本立场，也是新闻的立场。若是抛开人文主义与人本主义，各类民主新闻的谈论便会随之失去意义，所以需要进一步思考的问题是，新闻该怎么办？
二、So What？：新闻又如何
目前为止，人工智能已经进入了新闻生产的整个过程。算法进入了主流媒体的生产流程， 后果之一是现在主流媒体的专业性的下降，深度内容由于算法的存在变得罕见，流量成为新的衡量标准。
新闻的四大历史时代是印刷时代、电子时代、数码时代和智能时代。智能时代的标志就是数据极其丰富，算法成为核心。新华社已经同“今日头条”合作研发出智能写稿程序，撰写体育、天气预报和财经新闻。
据英国路透社新闻研究所对全球诸多新闻机构的调查，有近40%的新闻机构不同程度地利用人工智能来进行新闻生产。例如，《华盛顿邮报》的Heliograph撰稿系统已经写了上千篇稿子，而一个名为Modbot的智能系统会自动审查、过滤读者评论。
在中国，腾讯开发出一个电子写作器叫梦作家（Dreamwriter），阿里巴巴有写作大师（Writing Master）。
——《新闻的未来》P160-161
（图4：彭博社报道日本人工智能）
图灵测试最早出现于1950年图灵发表的一篇名为《计算机械和智能》（Computing Machinery and Intelligence）的论文中，是判断机器是否具有人工智能的一套方法。而图灵测试是人工智能最初的概念，它甚至早于“人工智能”这个词本身，人工智能一词是在1956年才被提出的。图灵测试的方法很简单，将测试者与被测试者（一个人和一台机器）隔开，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。进行多次测试后，如果测试者不能确定出被测试者是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人工智能。
目前人工智能的以假乱真效果已经远超图灵测试，人已经很难分辨某些内容究竟是人类写的还是机器写的。更进一步的问题是，当虚假信息和真实信息掺杂在一起时，人们也将难以分辨。
（图5：人工智能生成的图片引起病毒式传播）
上图在社交媒体上引起过巨大的反响，堪称病毒式传播。它在世界范围内掀起了对以色列时局的舆论，但当这张图并非真实摄影而是AI合成的事实被爆出后，由于传播范围过广，伪信息的全面打假已经成为不可能，这次事件也被视为政治力量利用儿童和共情打心理战和宣传战的典型。
由此可见，人工智能在新闻领域的力量已经远超想象，在不久的将来或许90%以上的新闻工作都可以利用人工智能完成，于是新闻领域的职能问题便成为了值得研究的重点——当机器足以代替人类时，新闻记者还能做什么？又应该做什么？
这就回到了新闻的哲学和道德原则，亚里士多德的哲学理念是“Virtue based”，他主张追逐符合美德的东西，若跟随他便要拒绝新闻的盈利。康德的思想里强调“duty based”，对他而言，错误即是错误，无论结果好坏，如果按照康德的思想，那么新闻是不可能做的，因为报道新闻不可避免为了公共利益而采取不那么符合康德“道德”的手段。
另外一种就是传统的实用主义原则，即公共利益优先原则，但是在符合公众利益的基础上尽量减少伤害。
还有一种便是马基雅维利主义的新闻，坚持“journalism for power and control”，利益集团控制着新闻平台，新闻成为权力的工具。
最后一种新闻虚无主义，不谈理想，不谈什么主义，流量和点击率才是最实在的。现在在美国，新闻业的生态恐怕相后两种，即马基雅维利和虚无主义靠近，意味着新闻专业主义陷入了低潮。
2016年在新闻历史上有着里程碑的意义，这一年特朗普打破许多人的认知当选美国总统。
近些年来，美国不少地区成为新闻的荒漠，许多人成为新闻的弃儿。在美国广大的农村地区，包括中西部地区和南方地区，没有自己的报纸，也没有电视台，更没有网络新闻，全世界范围的互联网四通八达，但是恰恰没有关于这些地方的新闻报道。另外一些地区，地方报纸虽然存在，但大多内容为生活琐碎，事关国计民生的报道几乎为零，当地居民不仅接收不到外界的报道，也没有自己的发声渠道。
在媒介化社会中，信息即权利，因此保障信息权和信息平等是至关重要的。新闻要对弱势群体有人文关怀，也在某种程度上保障着全体人类的信息健康。但是在目前新闻更趋向于商业化、精英化和阶级化的现状下，新闻的公信力持续下降。以《纽约时报》为例，虽然它以兵强马壮的专业新闻媒体为大众所熟知，但是它新增的盈利并非传统的新闻，而是其他，比方说两个特别火的盈利点，一个是菜谱的栏目和app，另一个则是填字拼字游戏。
《新闻的未来》中有许多关于新闻文学性和情感转向的论述，虽然有些人反对谈新闻的情感属性，认为新闻的首要追求是客观，但是情感其实也可被看成一种真实，其中蕴藏着巨大的能量。尤其在这个社交媒体使用成风的时代，情感显得更加重要。
新闻的公信力是个关键问题。虽然从整体上看，媒体的公信力很低，但是地方媒体相比之下却具有更高的可信度。答案是在地性带来信任度。
新闻的根本的目的是Empower（赋权），尤其在政治参与上新闻需要赋能，唯有将信息从单纯的事实提升到Empathy（共情）的高度，才能实现Empower（赋权）。媒体固然有监督作用，但目前来看，除了监督之外，另一个迫切的要求是媒体的信息服务作用。新闻荒漠现象展现出整个社会生态环境的恶化，治理荒漠化的措施之一便是新闻的弃儿必须回归。这需要每个人都行动起来，因为“every citizen must stay informed, and empowered”,新闻是社会健康的疫苗，所以新闻必须有道德温度和共情，否则赋能就无从谈起。在此基础上，新闻仍需保持其公共性、客观性和独立性，但在AI的时代，公共性在哪里？应该怎么样体现？
三、Now What：AI时代该如何
首先不得不面对的难题是目前新闻与经营严格分离。有些人认为平台可以体现新闻的公共性，但谷歌和脸书都在美国国会的听证会上，极力强调自己只是企业而非媒体，这其实是在推卸作为媒体的社会责任，逃避公共服务的义务。
《新闻的未来》中有一篇专门谈及了算法新闻，其中心的问题是算法究竟削弱还是增强了公共性。此外，付费墙和公众性也是矛盾的，当今媒体在一些重大问题时，例如疫情时期，会把付费墙打开一个口子，但是从根本上讲，付费墙的同公共性是矛盾的。而在社交媒体上，粉丝量的多少也未必意味着公众性的实现与否，即使是千万级粉丝量的明星网红，个人力量依旧弱小，以腾讯和新浪微博为例，都拥有直接将创作者封号的权利。传统上编辑决定的事情已经变为算法的主导。人的理性判断让渡给机器的程序，机器的选择取代人类的选择。
如果从结果倒推，在新闻生产关系上似乎又回到了“解放前”。马克思在资本论中说，资本主义的一大弊端是生产资料同劳动者的脱离。以新闻业为例，传统媒体时代的一大问题是新闻生产的生产资料是由资本而非一般公众掌握的。经过网络和社交媒体的希望期，现在又回到了从前，大数据作为新的生产资料仍为资本所有，和消费者是脱离的，并且资本对生产资料的控制远超从前，甚至能依据用户进行个性化信息定制和操控。人本身的多样性变成由数据决定的不平等，新闻已然出现了对受众的异化和背叛。
技术取代了人本身，世界从未像今天这样，人类的前途和命运将由硅谷的少数的几个公司来确定，细思恐极。
强调在地性（Existential）似乎是解决这种新闻困境的一种手段。技术发展到现在，新闻记者想做到在场很容易。新闻的在地虽然同在场有许多重合，却比在场更进一层。如果说在场是主体 (记者) 同客体 (报道及服务对象) 距离的缩短，那么在地则是主体同客体时间的同步和空间的一体，在地不仅仅是在场，而是作为群体一员的共同经历，这也是增强新闻公信力的重要因素。
在场是客，在地是主。在线在场与在地的过程，抑或可以用英文的space-place-sphere来理解，在地就是将一个空间地点(space) 转化为地方(place)，再而变为公共领域 (public sphere) 的过程。在地可以看到在场看不到的东西，通过共情和信任，最终实现公共服务。
在地性的削弱和缺失恰恰是新闻业的软肋，新闻界想当然地认为自己戴了个公共服务的高帽子就占领了道德制高点，公众就应该从善如流。但是事实上，公共信任需要通过真诚的行动去培养和赢得，而不是凭号召或者说服。而赢得信任不仅仅需要在线、在场，更重要的是在地。
现象学认为日常生活的具体反映意义，而这些意义的理解与诠释则必须回到特定的社会和文化环境中去，是个地方化的过程。同理，传播学应该研究特定情境下的现象，而不是空洞的概念和规律。基于特定的情景和条件，具象和抽象可以相互观照。
探寻体制性的在地性（Institutional Existence），也是新闻的一种出路，同时不排除商业的媒体，自媒体，慈善的媒体。
在地性一个更为重要的意义是新闻机构作为一方水土的政治和文化象征。报社或者其他新闻机构的办公楼往往是一个地方的物理和精神地标，是个非常重要却常常被忽略的存在。段义孚先生在《空间与地方》一书中谈到了地方 (place)和地点(location)的区别。他说，地点只不过是一个地理位置，而地方却是故乡与家园，地方有独特性，具有历史文化意义，承载着一个族群的经验与梦想。
在人工智能马上就要取代人类的时候，新闻应该关心什么？或许依然要以人为中心，关注人文。即使人工智能的发展趋势和新闻的未来是悲观的，人文社科学者出于责任也必须加入对AI的讨论中，正如历史上任何一次技术革命带来的人文讨论那样。
提问
彭老师您在上一本《新闻的救赎》中说的救赎针对当下哪些困境呢？近几年很多书和讨论都聚焦于技术带来的危机，尤其将人工智能看成新闻业最大的影响因素。但是您今天在讲述时从技术到制度最后归结到知识层面，我理解的是之所以会产生对新闻未来的困惑，比起技术而言，更是因为我们的新闻在消逝，以校园媒体为例，它们的消失就与技术关系不大，这是为什么呢？
回答
在讨论技术带来的影响之前，可能我们需要考虑the world before literature，the world before language，the world before journalism，要谈在没有新闻的时候，人们是怎么生活的？
我现在觉得新闻的东西要包括传播，不仅仅是信息，更要关注其中作为象征性的文化性的东西以及凝聚人心的东西。Empower的内容作为我所谓的在地性指的是当它在场的时候，起的不仅仅是传递信息的作用，更要作为一种存在、象征起到在地的作用。这不是新闻业可以独立解决的问题，涉及政治以及全人类。
但是这并不意味着我们作为学者也好，作为学生也罢就该噤声。我们必须该喊的喊，该嚷嚷就嚷嚷，也许不起作用，但是必须要发声。除此之外，我觉得我们能做到的可能是保持危机感，以及直面国内新闻业的边缘化问题。中国的新闻专业危机比美国更加严峻。