AI的出現,正在加速改變各個行業,而媒體領域可能是其中改變比較快的一個。隨著神經網絡相關算法問題得到解決,AI技術在媒體領域的滲透,反過來也在促進這項技術獲得新的突破。如今,AI的強大,讓越來越多的媒體機構漸漸加強了對它的應用。現在人們每天過目的新聞故事中就有人工智能創作的作品。
其實,一直以來,世界各地的新聞編輯室都在探索開發AI技術的各種應用,不管是有針對性的個性化分發還是新聞內容生成。
牛津大學路透新聞學研究所發布的一篇名為《新聞、媒體和技術趨勢以及2018年的預測》(《Journalism, Media, and Technology Trends and Predictions for 2018》)的報告揭示了新聞編輯室采用AI技術的幾種方式。
其中,常見的應用之一是通過了解用戶的個人喜好來改進內容推薦,并根據格式,時間和頻率對每個版本進行個性化處理。AI驅動的收費系統可以識別潛在的訂閱用戶,并根據以往行為為其提供最具說服力的訂閱報價。另外,人工智能還可以創建更多的個性化廣告,或根據用戶興趣推動電子商務推薦。
其實,現在將AI技術引入自己的新聞編輯室的媒體機構有很多,小編接下來為大家做一個簡單介紹。
中國國家通訊社——新華社
去年12月,國家通訊社新華社宣布,打造一種新型的新聞編輯部,希望能把AI技術整合到新聞生產中。這是一個是由新華社和阿里巴巴集團合資組建的開放平臺,被稱為“媒體大腦”,媒體機構可以申請共享數據資源。
該平臺將云計算,物聯網,大數據和人工智能等多項技術整合在一起,并部署到新聞制作中。擬議的“媒體大腦”會參與新聞制作的每個階段,從搜索引導到新聞采集、編輯、分發和反饋分析,全程跟進。它可以智能地識別出特定的場景和緊急情況,如火災,爆炸和交通碰撞等。而這些數據都源于新聞現場附近的攝像頭、傳感器、無人機、行車記錄儀等設備。
值得一提的是,該平臺的功能還包括視頻和圖像的臉部驗證,可以在海量的圖片、視頻素材中確認特定人物,大大減輕事實核查環節的工作量,在源頭上防止虛假新聞出現。此外,它也可以用來追蹤所有形式媒體的版權侵犯行為。
美國華盛頓最古老的報紙——華盛頓郵報
據了解,《華盛頓郵報》(The Washington Post)一直在使用人工智能軟件Heliograf。這是一款由《華盛頓郵報》內部自主研發的一項技術。該集團行動方案負責人杰雷米·吉爾伯特(Jeremy Gilbert)曾表示,“機器人撰寫新聞有望使《華盛頓郵報》轉換新聞報道的方式。其以數據和機器學習作支持報道新聞,并將給我們帶來超多的個人定制化新聞體驗。”
Heliograf的首次應用是在2016年的里約奧運會上。當時這項技術會自動制作關于奧運會的實時新聞,而這些實時更新的報道也被實時發布到了《華盛頓郵報》的直播博客中。此外,這項技術還可以用來處理不同數據來源的組合,比如犯罪活動和房地產數據,或者依靠個人用戶行為定制新聞報道,又或者是幫助記者找出數據中的異常,提醒他們有潛在新聞等等。
美國最大的國際通訊社——美聯社
2014年,美聯社與提供自動化寫作服務的公司Automated Insights達成合作協議,讓機器人Word Smith讀取公司的新聞稿,分析報告和股票表現等信息,按照編輯預先提供的架構,自動生成偏向于數據分析的財經新聞。經過三個月的訓練,AI技術掌握了新聞寫作基本規范,并且更低的錯誤率還改善了文章質量。
之后,美聯社與斯坦福大學和華盛頓大學的研究人員展開合作調研,證明了由AI技術自動生成的文章增加了企業的交易量和流動性。
中國科技巨頭——騰訊
雖然不是專注于媒體行業的公司,但中國科技巨頭騰訊也一直致力于將AI用于財務報告和體育新聞等領域,同時也了解用戶的喜好并進行有好推薦。
南華早報在2015年末曾報道稱騰訊的自動化新聞撰寫程序Dreamwriter在不到一分鐘的時間內可以就通貨膨脹(包括分析師的評論)撰寫了一篇商業文章。最近,Quartz的執行總監Zach Seward在騰訊組織的一次中國會議上發表了一個演講,該演講通過基于AI的語音到文本軟件,完成自動轉錄最后由Dreamwriter編寫了一個新聞故事。
除了上述的應用外,AI技術還被用于新聞檢測,比如路透社的新聞追蹤器(Reuters News Tracer)可以跟進社交媒體并向記者報告突發事件。進一步將,這樣的應用有助于覆蓋本地內容,并使新聞機構和記者能夠將有限的資源用于深入調查。同時,AI也有助于記者快速分析大量的數據和文件。
不過,現在AI技術還未被廣泛用于更復雜的報告撰寫中。最受歡迎的領域還是金融和體育報道。同時,其自然語言生成能力也有限制。所以,現在新聞工作者還不必擔心工作被AI替代。
在小編看來,現在算法也在不斷進入內容生成的一面,如果作為一種援助,它可以提高創造力,加強新聞的分發。所以AI技術的應用不是那么可怕,我們要做的是,將報道的質量和范圍列入審核的范圍,爭取為用戶提供更高質量的文章。