新闻写作中的人格化手法******
谭宏伟
人最关心自己的同类。
写给人看的新闻不应忽视人。
如果在新闻导语或新闻主体中注入人的因素,使新闻人格化,无疑会引起读者的注意,增强新闻的可读性。
人格化是一种写作技巧,美国新闻学者麦尔文•曼切尔把它解释为:“找出一个人,一个有代表性的人,他是受影响的或者卷入的,把这个人作为某一情况、或者这一情况的原因或后果的例子而写。”包括写人的语言、人的神态、人的动作、人的感觉,总之是人的外在和内在。
人格化的最大优势在于它可以使抽象的东西具体化,缩短读者与新闻的距离。这一点在涉及抽象东西诸如思想、发展、态势等报道中表现尤其突出。请看下例:
中新社北京电 一位顾客理完发,起身准备付款。但他被告知,由于理得不太成功店里不收他钱。
北京石景山区的这家春光理发店不久前租赁给私人经营了,店经理说,坚持这种优质服务,“会给我们带来更多的顾客。”
这是一篇题为《租赁使北京的服务业充满生气》电讯的导语。租赁制是当时北京经济领域的一个新态势,文章突破了枯燥的统计数字加呆板的叙述模式,而是以一位顾客的经历(理发)似乎又有些出人意料的经历(理发不付钱)为开篇引出下文租赁制对整个北京服务业的影响。这样,读者就通过一个人的亲身经历来体会租赁制使北京服务业充满生气的空泛概念,抽象的“租赁”具体化了,使读者易于理解、易于接受。
人格化的手法可以增加新闻的现场感。因为人格化的手法往往是通过活跃在新闻现场的人的活动来表现。请看下例:
中新社北京电 数不清的目光投向一位斜戴法兰绒帽子、披着时髦的砖红色春季女大衣的风姿绰约的女郎。当北京市春夏时装展销会今天在北京展览馆开幕时,这个放在进门大厅的模特成了最引人注目的人物。
观众像潮水一般涌入展销会的大门。
……
这是一篇题为《北京市春夏时装展销会开幕》消息的导语。这则普普通通的展销会新闻由于导语中这位“风姿绰约的女郎”而增色不少。“数不清的目光投向一位斜戴法兰绒帽子、披着时髦的砖红色春季女大衣的风姿绰约的女郎。”一语勾画出展销会进门大厅的现场气氛。读者受其感染自然也同文中观众一样被这位模特所吸引。对记者接下来描述发生兴趣,记者描述了展销会的规模、品种、销售情况,其中包括最受欢迎的和最受冷落的服装。由于文章有很强的现场感,读者看这条消息仿佛亲历展销会现场。现场感会令读者兴味大增。
人格化的手法,由于注重写人,因而使新闻有人情味。请看下例:
美联社伦敦电 诞生刚刚四星期的吉玛•查瓦茨基得到了一件独特的礼物——一位电子计算机“保姆”。
这个“保姆”没有围裙和温暖的怀抱,却有磁带和打字键盘。
它的名字叫“奥卡三世”,孩子们无需叫她“阿姨”。吉玛的父亲、二十八岁的电子计算机专家詹米•查瓦茨基是这具电子保姆的研制者,他说:“父母对孩子的爱是任何东西都不能代替的。我们也并不打算用它代替”。
……
小吉玛哭闹的时候,他可以哄她,给她讲故事。到孩子学说话时,奥卡三世也能教她说英语、法语和德语。
……
事实上,奥卡三世不光是个保姆。它的身上还装了各种家务事的程序——它能拉开电灯、打开汽车车库大门、甚至还能防盗、防贼。
……
这是一篇很精彩的科技新闻。没有晦涩难懂的科技术语。读者是在计算机保姆和一般保姆对比中了解它“没有围裙和温暖的怀抱,却有磁带和打字键盘”的特点;认识它能哄小孩、会讲故事、能教多种语言等功能。尽管文中没有提到一般保姆的特点,但是它在描述计算机保姆的特点、性能无疑是以人为参照的。这也正是其巧妙之处。这篇科技新闻由于使用人格化的手法而跳出专业技术性的圈子,写得生动而有实感,很有人情味。
尽管人格化的写作手法能变抽象为具体,能使新闻更具现场感、更有人情味,但是,如用得不巧妙,会适得其反。因为:
人格化的写作手法有一定的适用范围,不是对所有的新闻题材都适用。一般来讲,在涉及抽象的、不易理解的东西时运用较多,例如综合性经济新闻、科技新闻等。涉及具体的极易理解的东西时如重大新闻事件的报道中不适用。
人格化毕竟是一种技巧。就像形式要为内容服务一样,新闻写作技巧是为新闻主旨服务的。如果使用这种手法,即所描写的人的行为和意识对揭示新闻的主旨无直接关系,那么大可不必多此一举。
人格化这种写作手法自身也有局限。采用人格化的手法时,在导语中往往不具备新闻的五大要素,新闻事实也是在新闻主体中逐渐展开,这样容易拉长文章的篇幅,放慢文章节奏。
尤其值得一提的是,人格化的写作手法其核心是注重写人,写有典型意义的人,因而记者平日要注意观察与某一新闻事件相关或直接受其影响的人;观察他们的喜怒哀乐、举手投足。善于分析人与新闻事件的因果关系。这样才能防止偏颇。
(历史资料)
聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策******
中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛,12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行,中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题,发表主旨演讲建言献策,并深入研讨交流。
美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为,大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练,难以开发出具有可解释性的算法框架,深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外,由于数据可以带来巨大的规模效应,当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中,因此,未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性,需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题,使基于人工智能的公共服务变得更加高效。
国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出,由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性,导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战,因此,需要加强人工智能基础研究工作,这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前,理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面,理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型,加强对大脑思维机理的理解,建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验,建立全球性的人工智能研究数据库,形成全球共享的研究社区。另一方面,构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上,建议建立类似于自由协作式的知识库,通过全民民众参与,推动知识在全球层面共享。
中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示,由于深度学习等算法存在不可解释性,导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法,开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术,以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台,赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导,并需要政策法规对数据使用的正确规范,充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合,推动人工智能的创新发展。
中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为,当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段,至2030年,中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看,中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈,当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势,而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看,人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求,鼓励各种可能的强人工智能探索,“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图;在安全问题层面,强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性,人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护,重视探索人工智能伦理问题,并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。
美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示,AI已经应用于生活和工作的方方面面,目前甚至在法律上也具有一定的应用,比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑,包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”,应该打开“黑箱”,探究和理解其中的具体内容和因果关系,我们一定要做可解释性的AI。同时,他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点,作为新兴领域,还需要向其他领域学习,从而更好的服务于人类。
中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出,“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择,又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网,智联网可以赋能绿色计算,助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节:首先,由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次,多参数全链系统配置优化。最后,通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架,该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统,应用路径包括绿色园区和工业节能。
2021人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办,清华大学人工智能国际治理研究院承办,国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天,设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完)
(文图:赵筱尘 巫邓炎)