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2019年12月28日 星期六

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人工智能正在沖擊整個新聞行業

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早在2014年,《洛杉矶時報》就在地震發生的三分鐘之後發表一篇報道。這一壯舉的實現,源自該報社某位員工開發的Quakebot機器人(一款軟件機器人),其能夠根據美國地質調查局發布的數據自動編寫文章。時至今日,每周多達數十萬篇主流媒體發表的文章都出自AI技術之手。

起初,生成這類文章的大多數自然語言生成(NLG)工具主要由Narrative Science等軟件企業提供。但越來越多的媒體組織開發出适合自身需求的内部版本。BBC擁有Juicer,《華盛頓郵報》擁有Heliograf,彭博社發布的近三分之一内容都來自一套名為Cyborg的系統。這些系統以數據為起點,通過圖形、表單與電子表格進行内容分析,提取特定事實,并将其作為叙述的構成基礎。他們還為文章制定結構規劃,最後使用自然語言生成軟件将一個個句子填充到框架中去。

這些系統隻能依靠高度結構化的數據作為輸入,據此生成文章——适用的數據類型包括足球比賽視頻、或者企業年報中的電子表格數據等。可以肯定的是,它們寫不出需要天賦、想象力或者深入分析的文章。結果就是,這類系統的出現并沒有替代成千上萬記者;相反,它們讓記者的日常工作更輕松、也讓以往某些因受衆過少而鮮有報道的領域得到媒體關注。

正如《經濟學人》雜志高級編輯Kenn Cukier所言,“我們必須坦言:這類系統出現之後,最大的受益者是公衆,而不是新聞從業者。但我們在打字機剛剛出現的時代沒有拘泥于羽毛筆,現在也不應該對AI寫手過分抵觸。這一切都是為了在小衆市場上建立起規模化效應,否則單靠人力将永遠無法實現成本效益。”

當計算機擁有自己的觀點

作為前BBC記者,Cait O’Riordan如今擔任《金融時報》的首席産品與信息官。她堅信,在可預見的未來,文章生成系統并不會取代人類新聞工作者:“人類讀者希望看到意見控制分析,而不僅僅是算法處理後的結構化數據。”她當然承認,IBM的Debater項目等系統已經能夠很好地模拟人類分析觀點,但在她看來“如今媒體行業并不缺觀點,真正缺少的是精彩的觀點。在這方面,IBM還有很長的路要走。”Martin Wolf與Yuval Harari這樣的一流記者不太可能被AI系統所取代;而且真正的問題在于,随着觀點的泛濫,新的意見領袖似乎越來越難以出現。

另一個有趣的可能性在于,文章将針對特定的小衆群體量身定制,并最終讓每個人都擁有适合自己的報道可看。例如,如果某家研究組織宣布調整汽車胎壓最多可将行駛油耗降低7%,那麼讀者可以根據自己的具體車型、每周行駛裡程數甚至是駕駛風格來獲取更有針對性的參考内容。“我的日常新聞”這個想法已經存在多年,谷歌新聞等多種服務一直在以比較簡陋的方式努力達成這個目标,包括幫助用戶管理最适合其口味的新聞報道。未來,哪怕隻有一位讀者感興趣,媒體也許都有能力為其提供定制化的報道文章。

運用AI發現趨勢與偏見

《金融時報》使用AI技術解決的另一大難題,在于發現經濟體之内與市場當中的種種趨勢。作為一家英國媒體,《金融時報》自身的内容就很适合進行這類分析,并結合其他數據源給出令人眼前一亮的彙總性結論。

《金融時報》還使用機器人幫助自身解決偏見問題。以美聯儲前任主席Janet Yellen命名的Janetbot系統,能夠分析報道中所出現面孔的性别比例。遺憾的是,這套使用新聞行業大規模照片樣本訓練而成的模型目前已經暫停使用,理由是該樣本缺少種族差異性、不足以對圖像中的性别做出可靠檢測。

訂閱模式

當然,《金融時報》并不屬于常規報刊。當陳舊的展示性廣告與分類宣傳在數字時代下難以繼續發揮作用時,《金融時報》通過推出付費專區創下媒體轉型的首個成功案例。近年來,他們還朝着訂閱收入模式發展。《金融時報》創新編輯John Thornhill的格言是,隻有兩種人願意為準确的新聞資訊付費:一種是投資者,一種是間諜。前者希望借此避免錯誤的投資,後者希望避免錯誤的打擊指令。他認為《金融時報》的主要受衆是前者,但誰也沒法保證間諜們不會滲透進來……

考慮到準确性的重要意義,《金融時報》一直在尋求方法以發現并糾正各種錯誤。其系統能夠跟蹤讀者與文章間的交互,同時監控他們的反饋。Thornhill表示,這有點像是在對用戶的“家庭作業”進行AI标記:很有價值,但也會讓很多人感到不自在。不過這也是目前最強大的錯誤檢測機制——憑借讀者們的強大頭腦與知識儲備,“如果我們的哪篇文章中存在謬誤,大家在幾分鐘内就能将其發現,并提供反饋信息供我們參考。”

标題黨

Buzzzfeed與MailOnline屬于Daily Mail的在線版本。作為在數字時代下獲得廣泛成功的另一種前所未有的新聞媒體類型,其成為全球閱讀量最大的英文報紙網站,但維基百科卻禁止将其作為參考源。這是因為此類網站會使用程序化的廣告宣傳,通過種種方式誘導讀者打開鍊接、閱讀文章,并由此産生每次點擊(CPC)收益。事實上,他們的策略就是瘋狂打擦邊球,為了點擊率毫無下限。

這門生意其實并不穩定。如果單純響應用戶傾向數據提供内容,那麼網站發布的新聞很可能一直在不斷重複。真正新鮮有趣且充滿創意的原創作品,反而會被忽略掉。

為了對抗标題黨問題,Facebook會頻繁修改其CPC算法,以防止被他人所濫用。在Cambridge Analytica事件之後,Facebook大大減少了對嚴肅新聞的發布,開始着力傳播由用戶自己上傳的個人新聞與八卦資訊。

營銷分析與機器人流程自動化

為了繼續保持良好運營,《金融時報》還在使用數據分析改善自身銷售能力。以往,他們隻能向伯明翰宿舍裡的學生與矽谷科技企業CEO發送相同的新聞内容。但如今,該公司使用機器學習為不同用戶推送更有針對性的優秀資訊。為了保質保量實現這個目标,各項相關任務與活動都需要以自動化形式推進。機器人流程自動化(RPA)能夠加快并改善市場報告的生成速率、充實客戶數據庫并快速對客戶查詢做出響應。總而言之,把适合機器人的工作交給機器人,已經成為當今企業管理的前提與基礎。