近日有消息说，腾讯准备推出一款智能资讯APP——新闻超秘，发布的所有新闻都由机器人撰写。所说，正处于内测阶段的“新闻超秘”是这样工作的：在全网范围内搜索新闻内容，机器人按一定的分类筛选整合新闻简报，最后通过语音交互将新闻发送给用户。
人工智能在新闻信息传播中的应用不自今日始，近年来一直在新闻信息传播的所有的环节试用、使用，并且在已经取得了可喜的成绩。
今年3月全国两会报道，中国的多家传统媒体就在AI应用上进行了尝试。人民日报中央厨房“请”来了实体机器人“小融”和虚拟机器人“小端”。两会期间，“小融”在中央厨房大厅充当导览、互动小助手；“小端”则在人民日报客户端上回答网友问题。新华社的实体机器人“爱思”参与两会采访，其活动在网站、客户端等平台上以短视频形式播出；虚拟机器人“小新”则在客户端上回答网友的问题。光明日报的虚拟机器人“小明”在客户端实现了语音互答，网友上传代表委员照片，机器人识别后能显示出代表委员多方面的信息。深圳特区报将实体机器人“读特”派到报社设于北京的演播室和广东省代表团驻地。浙江卫视的实体机器人“小聪”作为机器人嘉宾主持，可与主持人亲密互动。广州日报的虚拟机器人“阿同”“阿乐”参与两会报道，小帅哥“阿同”能分析政府工作报告，实现机器人写稿；倩妹“阿乐”则可耐心回答网友有关两会知识方面的问题。此外，还有河南广电“飞象V仔”实体机器人、人民网—阿里云ET虚拟机器人、香港大公文汇传媒集团的实体机器人“小宝”、南方都市报的虚拟机器人“小南”等参与了全国两会报道。
人类历史上，先进的信息技术总是首先应用于传播业的，纸张、印刷术，电话、电报、广播、电视技术都是如此。人工智能当然也不例外。
新闻信息，从信息产生的起点到受众获得这一信息，有一个较长的传递过程——这个传播链条可分为五个环节：信息采集、信息加工、信息传播、信息数据显示、信息接收。作为一个行业，新闻信息从起点到终点，都需要经过这么几个环节。作为人的个体，获取信息、获得知识，所见即所得，无需这么多环节，不过这是人的认知过程，不是新闻传播事业！
信息采集环节：此环节的AI应用可以是机器人采访。在今年全国两会上，新华社的“爱思”（Inspire）、浙江卫视的“小聪”、河南广电的“飞象V仔”等，主要是作为辅助主持人出镜，与常见的记者正常采访尚有不少差距。不过，4月24日，中国智能机器人“佳佳”作为新华社特约记者越洋采访了美国著名科技观察家、《连线》杂志创始人凯文·凯利。“佳佳”这位高仿真智能机器人与凯利的交互对话，颇有记者风范。作为机器人记者，这是具有标志性意义的。这样的智能“记者”，经过不断的采访实践，在实践中进行机器学习，有可能成为出色的记者。
无人机拍摄，是AI在新闻信息采集环节很成熟的应用，未来会有更多人工智能代替人类进入危险区域采集信息。
传感器信息采集是AI在新闻信息采集环节的又一应用。利用传感器采集汇集信息，通过软件汇总分析，最后由人写出新闻，这被称为“传感器新闻”。在这里，传感器起到了信息采集的作用，最后通过人机合作写出新闻。传感器常用于突发事件新闻、环境新闻、调查新闻的信息采集。央视的“据说春运”、东方卫视“外滩件”报道，均是传感器应用的成功案例。
大数据分析会慢慢的多地用于新闻信息的采集分析。这又可分为两种：一是选题策划，一是信息数据收集。据说艾媒咨询开发出一款软件，能够准确的通过网上的热点、网民关注热度及情感倾向，为媒体提供选题策划参考。可以为媒体提供大数据分析的软件，目前已经很多了，关键是如何依据自己需要应用它们。
信息加工环节：去年10月，英文《中国日报》通过整合人工智能技术，通过采访真人而制作虚拟视像，可全天候、全方位回答全球受众的提问。虚拟视像新闻的主角是尼泊尔一位名叫布米卡的变性者。尼泊尔的“第三性”运动使该国成为亚洲地区第一个承认变性人士合法权益的国家，布米卡是该国第一位以“第三性”性别身份护照出国的变性人士。中国日报记者麦克前往尼泊尔对布米卡进行了20多天的密集视频采访，然后采用多项世界顶尖人工智能技术完成后期制作。呈现在观众面前的布米卡虽然是虚拟视像，但可以像真人一样，有思维能力，以现场直播的方式持续回答观众提出的问题。
信息加工环节人工智能的应用，有很多具体表现，如机器人写新闻，利用算法和机器学习，根据搜集的资料、数据，快速完成新闻稿件。这是一种简单的新闻写作，通常用于体育比赛、经济新闻等。新华社“快笔小新”、腾讯“梦笔”（Dreamwriter）、今日头条的“小明”（xiaomingbot）、的Heliograf、BlossomBot、路透社的Open Calais、的Wordsmith、英国卫报的#Open001等等都具有快速写稿的能力。腾讯“梦笔”机器人在里约奥运会期间，16天撰文了36万字新闻。
编辑过程也会用到人工智能，标题制作及内容摘要，机器可起辅助作用；原创与否、是否首发及抢占第一落点，机器均可辅助编辑；机器校检稿件、机器审核稿件也将被大量应用。现在的各个自媒体平台，大多数都是AI在审核稿件、推荐阅读。
利用大数据技术和人工智能，提升使用者真实的体验，通过一系列分析浏览人数、跳出率、跳出节点、用户评论，甚至情绪波动、情感变化、脑电图曲线等等数据，获得用户（读者、听众、观众）对新闻内容、表达方式、版面安排等等的认可度、接受度、喜好度等，用户点赞、踩、转发等行为，从而调整内容、版面、推送时间和推送方式（这属于信息传播环节），可使用户得到更优秀的体验。
信息传播环节：智能分发、个性化推荐，这是AI在新闻信息传播环节最常见的应用，当然现在还比较初级，准确度有待提升。智能分发，应该要依据尽可能多的数据，利用各种算法向受众分发或推荐新闻。网站或APP的个性化版面拼排，需要人工智能去完成。传统媒体或网站不可能办出适应1000个人个性化需要的1000份报纸或1000个网站版面，而AI面对不同的受众却可以拼排出千万个不同的版面来。
直播新闻以及全景式直播（从不同角度、不同方位直播一起事件），将越来越智能化；各种智能化感知用户的场景的信息服务，如追身的新闻与信息推送、地理位置新闻推送、地理位置信息服务，等等，都要通过人工智能实现。
信息显示环节：信息显示环节的AI应用也有很多。将文字新闻转换成声音，便于听新闻；将音频、视频新闻转移成文字，便于阅读或检索，这都是通过人工智能来实现的。情景化新闻，如VR/AR新闻，加工完成后，要通过显示呈现于受众面前；真人虚拟视像，也需智能显示呈现给受众。
信息显示端人工智能的应用很多，语音播报、机器与人的互动对答、智能搜索等等，都是。前面提到的今年全国两会报道的AI应用，如人民日报的“小融”“小端”，新华社的“小新”、光明日报的“小明”、广州日报的“阿乐”、南方都市报的“小南”等等，都属此类。
信息显示的多端化，汽车将成为很重要的终端，穿戴设备正在成为新终端，所有电器都会成为终端。多屏多端的智能连通与智能记忆呈现，正在走向成熟和完善。
信息显示端的AI应用，前景广阔。智能搜索有长足进步之后，与高精度翻译软件、文字声音转换软件结合应用，将大大改变现有的信息检索与获取方式，节省大量时间。
信息接收环节：也许可以说，到目前为止，信息接收环节是AI应用最少的一个环节。对于人类来说，所有信息仍然主要需通过眼、耳、脑来接收，信息形式仍然主要是文字、图片、声音、视像。鼻子，虽能闻知，皮肤，虽然有触觉，但通过它们获取的信息少而又少。从用户——人的角度检视，目前还没有智能获取信息的应用，不过，智能手机、智能电视、智能穿戴设备，以及良好的使用者真实的体验，已经大大改善了人类接收信息的条件，优化了接收信息的环境。
不过，最近有报道说，脑电波与电脑对接的“脑机对接”研究有新进展，未来8至10年有可能通过脑电波与电脑进行信息交换。如果此项技术获得突破，信息接收环节的AI应用将拓展出一片蔚蓝。
前面是从新闻信息传播的五个环节来分析AI在新闻信息传播中的应用，还有一种分类方法，将AI在新闻信息传播中的应用分为两类：智能新闻生产、智能新闻阅听。智能新闻生产，包括新闻信息采集、新闻信息加工环节的AI应用；智能新闻阅听，则包括新闻信息传播、显示、接收环节的应用。
