無憂保資訊：在北京秋風和霧霾交替的十月，《京華時報》?？恕Ｒ粫r傳統(tǒng)媒體物傷其類，唏噓悵然。一些媒體人在公號文里“規(guī)勸”新聞傳播類畢業(yè)生不要再選擇傳統(tǒng)媒體，因為自身崗位尚且難保，何況新人。在這樣的大環(huán)境下，傳統(tǒng)媒體似乎人人自危，很多人都在心里問：我們真的會失業(yè)嗎？

　　新媒體時代的一個重要特征是技術的發(fā)展讓機器逐步替代了人工，這是傳統(tǒng)媒體人面臨“失業(yè)”重要原因之一。在這一進程中，我們可以把傳統(tǒng)媒體內容制作的工作分為三類：理論上已經可以被機器完全取代的、正在逐步被機器取代的，不可能被機器取代的。

　　對于傳統(tǒng)媒體而言，實踐當中可能還沒有任何一項工作已經被機器完全取代。但實際上有很多工作理論上機器已經可以獨立完成。最典型的是新聞快訊。2014年3月18日，美國《洛杉磯時報》在其網絡上發(fā)布了加州小地震的消息，是最快在網站報道該消息的媒體。但稿子不是記者寫的，而是出自機器人之手，從寫作到發(fā)布，機器人僅用時三分鐘。此后，國外金融和體育領域的快訊類新聞多數出自于機器之手。事實上，目前的市面上的寫稿機器人有超過3億模板可以供不同的新聞使用，在一些突發(fā)性事件當中，可以瞬間反應，并在短時間內處理大量數據，產生標準化的快訊。對于廣播媒體而言，傳統(tǒng)的路況信息也受到了來自機器的沖擊。以大數據為基礎的地圖類應用可以為用戶提供更加全面而精準的擁堵情況和更加智能的路線規(guī)劃建議。隨著這些互聯(lián)網公司的不斷壯大，連以往由政府部門通過廣播等傳統(tǒng)媒體獨家發(fā)布的道路管制信息，也流向了新媒體平臺。從上面兩個例子可以看出，在媒體內容生產中，完全標準化、格式化的工作和極其個性化的服務都不再是傳統(tǒng)媒體的強項。前者可以由定制化的程序完成，后者則因為傳統(tǒng)媒體“一對多”的傳播性質無法改變而不得不讓位于新的渠道。

　　正在逐步被機器取代的工作往往反而被我們忽略。以新聞編排為例，當“今日頭條”用算法取代人工來進行新聞編排時，內容編排這項業(yè)務就受到了機器的挑戰(zhàn)。大數據尤其是針對單個用戶的全維度精準數據為“今日頭條”們提供了受眾偏好的坐標值。這樣的坐標值對于傳統(tǒng)媒體而言不管是數據本身，還是產生數據的過程，都是極其陌生的。對于廣播而言，音樂榜單類節(jié)目成為一個正在走向衰落的節(jié)目形態(tài)。音樂類垂直領域的應用可以說是音頻內容領域最早進入受眾視野的互聯(lián)網產品。從早年單機版用戶下載歌曲、自定義播放順序，到如今完全的標簽化、自定義、互定義榜單的呈現(xiàn)形式，用戶可以通過音樂類應用實現(xiàn)幾乎所有過去廣播電視音樂類節(jié)目的編排。另一類逐漸被機器取代的工作可能更為隱秘。主持人的聲音特質是傳統(tǒng)廣播媒體的一大財富，甚至是不可復制的財富。不乏有主持人只憑極其有辨識度的聲音就風靡市場。因為獨特，所以擁有價值。美國垂直類威客網站Voicebunny是一個專業(yè)的聲音銷售平臺。2015年該網站已有10萬個聲音在線提供服務，并提供50多種語言的聲音服務，包括廣告配音、語音說明錄制等。部分提供聲音的配音演員能夠通過該網站獲得每錄制750個單詞200美金的酬勞。而與此同時，TTS語音合成技術正在悄然侵占“獨特聲音”的市場。TTS是Text To Speech的縮寫，即“從文本到語音”，是人機對話的一部分。它在內置芯片的支持之下，通過神經網絡的設計，把文字智能地轉化為自然語音流。機器語音早已不是刻板印象中生硬艱澀的聽覺感受了，通過技術的改進，中文語音合成的自然化程度已經較高。經典的案例是，被廣大用戶所熟悉的高德地圖中林志玲和郭德綱的語音導航，均是由機器合成。人工智能技術的提高在不斷挑戰(zhàn)人類自身的技能儲備，所有能夠被歸納出精細化操作步驟的初級技能，都有可能被機器所學習、模仿乃至實踐。另一些所謂天然擁有的技能，例如嗓音，如果僅僅是作為一個單項能力，只要有市場需求，也遲早會被機器所取代。正如過往搬運工和現(xiàn)代搬運叉車之間的替代一樣。

　　那么到底什么是不能被機器取代的？我們回到前面提到的那些案例當中。當機器人發(fā)出了快訊，各大傳統(tǒng)媒體和新媒體平臺都發(fā)布了消息，受眾從淺層次滿足了對信息的獲知需求。此時，觀點成為了新的戰(zhàn)場。機器可以通過大數據推斷用戶正面、負面的情緒，但機器本身無法產生觀點。過去，新聞評論部是一個嚴肅媒體最重要的部門之一，在新媒體時代，這個部門不管是從輿論引導，還是從市場競爭角度而言，都應該比以往更加重要。因為觀點本身，才是完全由人生產、也只能由人生產的東西。當音樂類應用占領用戶移動端時，蜻蜓、喜馬拉雅等音頻聚合平臺也同樣成為市場寵兒。我們發(fā)現(xiàn)用戶們除了愛聽音樂外，仍然會愛聽主持人的串場、點評、交流等等。用戶本可以選擇更加貼和個人需求的音樂，但卻犧牲了這一項選擇權，因為他們需要交流和情感。只有有主持人的音樂類節(jié)目，才有所謂的“對象感”，才有情感的輸出和反饋，才能形成傳與受之間的羈絆。人的社交需求，只有通過人與人的交流才能完成，人與機器的情感交流，至少在可見的未來，也只能存在于科幻作品中。當高德利用科大訊飛的技術完成對林志玲娃娃音的語音模擬時，高德向科大訊飛支付了不菲的項目費用。但由于聲音辨識度如此之高，林志玲的品牌價值需要高德為其支付幾乎是項目費用一倍的版權費。傳統(tǒng)媒體不乏好節(jié)目、好作品、好創(chuàng)意，好品牌，但少有傳統(tǒng)媒體能夠將其充分變現(xiàn)。市場需要優(yōu)質產品，也愿意為優(yōu)質產品支付相應的報酬，但在“多元化需求”從概念變成普遍存在的背景因素后，如何在市場競爭中讓需求“看到”優(yōu)質供給？對優(yōu)質內容產品的運營是任何機器都無法完成的。

　　傳統(tǒng)媒體在新媒體時代面臨著“供給側改革”。如果從人工智能發(fā)展對傳統(tǒng)媒體內容生產的沖擊這一角度來看，內容產品供給側過剩的根源是生產流程中可以被機器取代的工作沒有用機器取代來降低成本提高效率；不可被機器取代的部分沒有進行資源傾斜和重點開發(fā)；最終導致高成本、低效能、弱競爭的現(xiàn)狀。對于傳統(tǒng)媒體人而言，要認清所有輔助性的技術能力都是為了最終表達觀點、傳遞情感、維系交流而掌握的。在新媒體時代，內容生產在人工智能替代的壓力下，真正需要媒體人從“工作”向“創(chuàng)作”轉化。媒體人的報酬不再只是泛化的“勞動”所得，凝結在作品中的情感、智慧和創(chuàng)意在這個時代才有幸開始真正體現(xiàn)出其獨特的價值，并將在未來逐漸放大成為最重要的部分。對于傳統(tǒng)媒體而言，一方面識別、吸納、培養(yǎng)、提高內容創(chuàng)作者的能力成為發(fā)展之基，另一方面，對自身品牌和對內容產品的變現(xiàn)不管從實現(xiàn)社會效益還是實現(xiàn)經濟效益而言，都成是當務之急。

　　廣播人會失業(yè)嗎？10月27日，人民日報罕見地報道了當前內容創(chuàng)業(yè)的情況，報道中以較大的篇幅提到，今日頭條將在未來一年內貼補10億元人民幣扶持短視頻創(chuàng)作者，并且為每條優(yōu)質原創(chuàng)內容提供10萬次智能加權推薦。對于原供職于《京華時報》的優(yōu)秀媒體人而言，除了悵然，他們也應該早就找到了新的天地。觀點、情感、交流，創(chuàng)新，當媒體人挖掘自身不可替代的能力、對工作真心實意地全情投入，人和平臺會共同創(chuàng)造新的產業(yè)模式，新的未來。

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