信息化是20世纪末期以来，中文中使用频率非常高的概念之一。2018年4月21日，习近平总书记在全国网信工作会上讲话指出，信息化为中华民族带来了千载难逢的机遇。信息化时代的到来极大地提高了科技传播和信息管理的效率。
信息化为科技传播添活力
在武汉大学媒体发展研究中心发布的《传播创新蓝皮书：中国传播创新研究报告（2018）》中指出，2017年互联网的日到达率达到79.6%，日均接触时长超过3小时，占全天时间的13%，所占时长为所有媒体之最。互联网已经成为第一信息搜寻媒体，76.1%的城市居民在“需要信息的时候，首先想到的是上网获取”，20～29岁及30～39岁年龄段居民对这一说法的认同率高达90.0%。通过搜索方式直接获取科普信息是越来越多网民的主要选择。目前，通过百度搜索的日均请求达到60亿次。可见，在网络逐渐健全的现代社会，互联网逐渐成为普及率最高的媒体。如今，移动互联网成为第一传媒市场，手机已经超过PC成为科普搜索主要手段。
对于传媒产业而言，互联网不仅是一种新的生产要素，更是一种产业基础和创新模式，传播技术和渠道的更新升级正缔造新的产业形态与业态，从而推动传媒产业的快速发展。移动互联网的出现打破了新闻的时空限制，每个人都成为了内容的提供者。人工智能技术正在重构新闻生产流程，推动以广告为主的盈利模式向精准投放和内容付费模式转变；大数据和云计算及物联网将大幅提高新闻报道的深度和广度，预测社会发展态势；虚拟现实技术将拓展媒体内容的呈现形式，为观众提供浸入式体验。由此可见，信息化新技术正在重塑传媒业。
在大众参与度方面，信息技术新时代使科技新闻传播从过去政府行为扩展到大众也可以在网上发布科技新闻，用户不仅是科技新闻的阅读者或观看者，也是科技新闻的提供者，以用户产生内容（UGC）的形式出现的科技新闻越来越多。微信、百度百科、抖音等成为大众参与科技新闻的平台。类似知乎这样的知识平台的去中心化机制，打破了原有知识的单一传播路径。直播成了重大事件的传播手段，且直播权已经不再被新闻媒体所垄断。传统科普的形式是专家向群众“宣讲”，现在“受众”可以通过留言、评论等方式发表意见，这使得科普不再是自上而下，而是平等的交流。
在科技传播的普及性与互动性方面，微信作为大众性新闻消息传播的平台，有以下几大特点，微信用户通过微信号关注，便可获取感兴趣的新闻媒体消息，公众号可对受众群体进行一对多的新闻传播。用户在对话框中输入想了解内容的关键词，微信公众平台将自动回复并推送与之相关的图片、链接等内容，自查询成为新闻传播的新特点。在微信公众平台上发布的新闻适应当今生活的快节奏与用户碎片化的阅读时间。小众媒体通过微信公众平台这一传播方式将新闻消息传递给所需用户，而用户也可以选择自身感兴趣的微信公众号的新闻消息。借助于微信等社交媒体，科技传播的渠道更多，促成科技类媒体与受众之间建立交互性传播关系，科技类媒体在反映与传达民意方面的功能进一步增强。
大数据有利于提升科技报道的客观性和准确性。过去科技类媒体有些报道依靠相关机构公布的调查统计结果，而统计调查多采用随机样本。在大数据技术条件下，科技类媒体可以通过网络等公开渠道获取更多更全面的数据，这使科技类媒体对事实的报道更加真实、准确、可信。传统新闻媒体通常依靠传媒从业者自身的新闻敏感性来获取新闻，但难免新闻受限于从业者自身的认识水平，报道可能有片面性，通过大数据分析可以找出新闻热点。对受众反响的大数据分析，可以较为准确把握社会对科技新闻的需求，提高对广大用户关注点的针对性。
人工智能可以有效实现信息智能匹配和个性化推荐。据路透社2017年的数字新闻研究报告显示，当今的年轻人越来越倾向于选择算法新闻。“今日头条”主要通过导入“算法”，分析受众的阅读行为，确定他们的内容偏好，然后运用机器学习推荐引擎，对受众进行内容推送，实现受众与信息的个性化匹配。“算法新闻”的负面是可能导致用户信息获取面的狭窄以及强化其在某些问题上的偏见。
在效率方面。机器人记者提升了生产新闻的效率。Twitter上的机器人数量占员工9％～15％。腾讯财经于2015年9月10日发布了由机器人撰写的报道，题为《8月CPI涨2%创12 个月新高》。2015年11月，新华社推出 “快笔小新”。2017年微软小冰持证上岗，成为钱江晚报的特约记者，在APP“浙江24时 ”里开设专栏。2017年12月26日，中国第一个媒体人工智能平台“媒体大脑”在成都第五届中国新兴媒体产业融合发展大会上现场制作了一条视频新闻，时长2分08秒，耗时只用了10.3秒。自动化新闻主要以简单事实类为主，如突发事件、体育比赛、财经报道等，其篇幅短小，结构简单，写作速度和生产新闻的数量远远超过记者。
自媒体对信息管理的挑战
现阶段我国一些新闻媒体逐渐将新闻消息娱乐化，降低了新闻内容的质量，追求经济效益而忽视社会导向作用。新闻消息娱乐化趋势助长了谣言的传播。我国微信公众平台设立门槛低，数量泛滥，发布的新闻消息内容良莠不齐，一些平台甚至编造和发布一些毫无科学依据的新闻消息来博取眼球。中国社科院发布的《新媒体蓝皮书：中国新媒体发展报告No.7(2016)》显示，60.6%的受访者表示自己在微信上遇到的疑似谣言最多。
网络假新闻与标题党现在尤为严重。Twitter上的政治僵尸程序会编造假新闻或放大谣言。牛津大学发现2016年美国总统大选期间，“Twitter上专业新闻内容和垃圾新闻数量达到1:1 ”。数亿美国人接触到假新闻。标题党为博眼球，篡改标题甚至歪曲原意，用“震惊”“传疯了”“看哭” 和“网曝” 等用词散布假新闻。
人工智能可能被“洗稿”者利用。网售专门“洗稿”软件，有万能文章采集器、爆文采集、自媒体视频采集王等多项软件，系统会根据关键词自动采集相关文章并生成专门文件夹，再次点击批量转译后，这些文章被一一“洗”出来。网络平台依赖AI审核“洗稿”，仅从稿件的表面进行对比有无相同句子，但是缺乏价值观。人工审核可以识别稿件的思想内涵并判断是否为原创。管理自媒体需要人工与人工智能的结合。
自媒体与“黑公关”。一些自媒体在网上收集或编造企业负面信息并加以放大，组织“网络水军” 密集发帖病毒式传播，靠“黑公关”向企业收取高额封口费，前脚抨击企业“恶意圈钱”，后脚收钱改口“亮点频频” ，让谣言屡禁难止。一些有一定社会关注度的大V，利用自己在网络上的知名度和影响力，有偿发布某些企业的公关稿件。2018年5月2日，一批大V通过微博出奇的一致发声为某乳品企业站台，网友纷纷质问和谴责这些大V“挣钱挣得没有底线”。事后有的大V将这条微博删除，有的大V在微博中声明已退款并致歉。
新技术与信息安全双刃剑
AI通过深度神经网络的训练找出分类界线的方式来稳定其准确性，但在距离分界线最近处找一个点，略微修改它的参数，让它移动到分界线的另一侧，这种改动肉眼通常难以察觉，但将导致AI的判定结果发生变化。在不知道分界线的情况下也可用凑试的方法来实现对AI的欺骗。AI的正确性取决于数据的噪声与干扰。神经网络导入的数据有一个很小的改动，分类就会有很大的变化。多伦多大学研究人员通过动态干扰人脸识别工具，可将原本可检测到的人脸比例从接近100%降低到0.5％。攻击者将对抗样本输入机器学习模型，机器产生幻觉导致误判。一张熊猫图片，被加入微小噪声后就导致系统将熊猫识别为长臂猿。有时同样一张照片能看出两种旋转方向，正是因为它处在我们的辨识分界线。当一些事件和图像处于AI模型的辨识分界线时，就会误导AI的判决。北加州美国公民自由联盟对亚马逊面部识别系统Rekognition进行测试，从公开来源下载2.5万张警方拍摄的罪犯脸部照片，然后将535位国会议员的官方照片放到该系统进行匹配，发现有 28位议员被认作是曾经被捕的罪犯。
人工智能可以以假乱真。在语义分割掩码输入下，换个掩码颜色，该系统就能直接将街景中的树变成建筑，“眼见为实”吗？人物视频可用草图视频合成视频处理，并非“有图有真相”。在实际的交通事故视频中逐帧将对方车辆去掉，形成了莫名其妙的交通事故视频
基于AI的信息内容管理。制定数据风险模型和恶意内容库，通过外部的舆情采集并关联用户行为信息，并及时更新风险模型的调优规则。基于人工智能实现图片和视频的鉴黄，识别准确率基本上达到99%。支持对暴力涉政内容的识别，包括武器、敏感人物、血腥场面、特定着装、烟光场面以及特殊符号等的识别。图中文字抓取分析，可以防止垃圾广告的宣传。根据不同场景不同频度的截帧，利用智能化的算法和数据分析，帮助直播平台客户解决人工难以全审的问题，并且将审核量降为了1%。通过视频检测帮助视频网站检测不合规的内容。目前机器识别成功率达50%，人工审核后准确率提到90%，还可以向看过该谣言的人推送辟谣文章。
基于AI的效率来处理数据安全问题。人工智能的典型作用是代替人类做大量重复的劳动，利用AI技术一分钟就能完成一个信息安全分析师一年分析数据和代码的工作。AI对网络安全的直接贡献是处理效率。AI可对网络流量内外所包含的无数元数据所存在的成千上万个关联进行分析，实现对网络流量异常检测。 AI技术可将包括企业运营日志数据和外部威胁情报服务的多个信息源整合分析，具备处理上百万数据点以及生成预测的能力，获得最准确的网络风险评估。大量伪装成可执行文件（.exe）、PDF文档和微软Office文档的恶意软件是钓鱼攻击和僵尸网络的最常见攻击渠道，AI技术可用来侦测可疑文件。 2016年美国国防部与一AI公司签署合同，利用AI技术发现美军操作系统和定制程序中存在的编码漏洞。
大数据助力科技新闻辟谣。利用大数据技术检索关键词和图形及视频过滤，可及时快速发现并识别谣言，阻断其传播渠道。政府部门亦可以通过舆情监控，发现谣言传播，并公开辟谣。腾讯推出“谣言过滤器”公众号和“微信辟谣助手”小程序帮助网民识别谣言。
大数据技术打击电信诈骗。以前定位伪基站最难的地方在于其流动性，现在基于大数据并通过云端的机器学习模型识别网址、电话等信息，再结合LBS定位信息，就能实现对伪基站50米内的精准定位。基于大数据建成诈骗电话防范系统，针对性地加大了对国内外仿冒公检法部门办公号码的监控拦截力度，健全行业内外协同联动机制，强化社会监督与宣传引导。腾讯发现其微信用户中经常更换手机号码，而且电话只呼出不呼入，这样的用户符合电信诈骗特征。360公司收集用户上报的诈骗电话号码设立黑名单并实现拦截。
互联网需要正能量。Facebook对用户的朋友图谱进行大数据分析后得出平均间隔只有3.57个，互联网让世界变得更小。一项美国的调查表明：网络人际交往的繁荣景象对应的是更深的孤独感。网络具有放大特性，错误信息不加抑制将会很快扩散，需要第一时间以正视听，需要有论更要有理，政府有自信，社会才有诚信。习近平总书记在十九大报告中指出，坚持正确舆论导向，高度重视传播手段建设和创新，提高新闻舆论传播力、引导力、影响力、公信力。加强互联网内容建设，建立网络综合治理体系，营造清朗的网络空间。
（本文根据2018中国科技传播论坛邬贺铨院士大会报告整理）
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