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使命與愿景:人工智能編輯部的智能傳播模式

2020-05-25 10:55:56宋建武于書(shū)亞
媒體融合新觀察 2020年2期
關(guān)鍵詞:人工智能

宋建武 于書(shū)亞

摘要:在全面建設(shè)以全媒體為內(nèi)涵的現(xiàn)代傳播體系的媒體融合新階段,為響應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代用戶的信息需求,主流媒體需要建立以人工智能編輯部為核心的新型傳播平臺(tái)。人工智能編輯部更加關(guān)注由于公眾廣泛參與帶來(lái)的傳播關(guān)系的變革,將人工智能技術(shù)全面應(yīng)用于信息采集、產(chǎn)生、分發(fā)、接收和反饋的全過(guò)程中。

關(guān)鍵詞:人工智能 媒體融合 智能傳播

一、使命與目標(biāo)

在全面建設(shè)以全媒體為內(nèi)涵的現(xiàn)代傳播體系的媒體融合新階段,主流媒體的互聯(lián)網(wǎng)化將產(chǎn)生新型媒體平臺(tái),其價(jià)值和使命在于,成為一個(gè)全面應(yīng)用人工智能技術(shù),全面響應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代用戶信息需求的新型傳播平臺(tái)。人工智能編輯部將是這一平臺(tái)的核心。

在全媒體的特性中,全程和全息強(qiáng)調(diào)了更為豐富和復(fù)雜的信息來(lái)源,全程指時(shí)空維度上,客觀事物運(yùn)動(dòng)的整個(gè)過(guò)程都會(huì)被現(xiàn)代信息技術(shù)捕捉和記錄并存儲(chǔ);全息指信息狀態(tài)維度上,信息采集及呈現(xiàn)形態(tài)的“全息化”;全員則是從社會(huì)維度上來(lái)看,來(lái)自方方面面的各種主體(個(gè)人、各類機(jī)構(gòu))都在通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)的賦能作用,進(jìn)入到社會(huì)信息的交互過(guò)程中,成為可能的信息源;而全效指在媒體功能維度上,新型的全媒體通過(guò)為平臺(tái)用戶提供全面化的服務(wù)功能和多元化的應(yīng)用場(chǎng)景,來(lái)獲得更為豐富的用戶數(shù)據(jù)和信息,并由此作為主要的價(jià)值變現(xiàn)模式,這使得新型的全媒體平臺(tái)必然成為社會(huì)的數(shù)據(jù)總匯和運(yùn)營(yíng)樞紐,而這樣的功能,必須通過(guò)人工智能的應(yīng)用來(lái)實(shí)現(xiàn)。

本文試圖對(duì)人工智能編輯部應(yīng)用場(chǎng)景的大致展望作基本梳理,為業(yè)界和學(xué)界提供具有指向性的指導(dǎo)框架。在此之前,首先需要梳理幾個(gè)關(guān)鍵的概念。

(一)數(shù)據(jù)和信息

1、信息:信息是人類用以進(jìn)行決策和消除不確定因素的依據(jù)。在實(shí)踐中,人類大腦對(duì)采集后的訊號(hào)進(jìn)行加工處理,是在大腦“黑箱”中進(jìn)行的過(guò)程。這種信息的加工過(guò)程實(shí)質(zhì)上就是數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化。

2、數(shù)據(jù):數(shù)據(jù)是記錄客觀事物運(yùn)動(dòng)和變化的符號(hào),主要通過(guò)機(jī)器進(jìn)行分析和處理。對(duì)于現(xiàn)有的信息來(lái)說(shuō),數(shù)據(jù)化就是對(duì)信息的分解過(guò)程,在這個(gè)過(guò)程中,我們可以找出一條信息中包含的各種元素,從而發(fā)掘信息中更加深層的某種鏈接。

信息與數(shù)據(jù)是相互關(guān)聯(lián)的。霍頓認(rèn)為:“信息是為了滿足用戶決策的需要而經(jīng)過(guò)加工處理的數(shù)據(jù)。”而數(shù)據(jù)是人類表征外部世界的初始化的符號(hào),是記載客觀事物的性質(zhì)、狀態(tài)以及相互關(guān)系等的物理符號(hào)或這些物理符號(hào)的組合,是信息的數(shù)字化(數(shù)位化)表現(xiàn)形式和載體。

在物理世界,原子、電子、質(zhì)子和中子等更微小的微粒的發(fā)現(xiàn),不斷揭開(kāi)微觀物質(zhì)世界的面紗,人類不斷加深對(duì)物質(zhì)世界的認(rèn)知。在信息領(lǐng)域,人們對(duì)客觀事物矛盾運(yùn)動(dòng)所發(fā)散出的各種訊息的采集和應(yīng)用,也由于傳感器的大規(guī)模使用,發(fā)展到了“數(shù)據(jù)”層面,通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)(包含數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)和數(shù)據(jù)應(yīng)用等),人們能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)和歸屬,為機(jī)器學(xué)習(xí)中的模型訓(xùn)練提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ),并應(yīng)用于人工設(shè)定的特定性能和運(yùn)算方式的實(shí)現(xiàn),打破信息的外殼,從而使人類更加接近“信息”的本質(zhì)。

數(shù)據(jù)化是信息分解的過(guò)程,在這一過(guò)程中,人們通過(guò)拆解一個(gè)信息所包含的各種元素,發(fā)現(xiàn)不同信息內(nèi)容間更深層的聯(lián)系和區(qū)別,對(duì)機(jī)器采集的數(shù)據(jù)和人體感官所獲得的信息解構(gòu)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、清洗、加工和標(biāo)簽化等處理,從而形成數(shù)據(jù)集。人工智能編輯部的數(shù)據(jù),一方面來(lái)自機(jī)器的智能采集,另一方面來(lái)自對(duì)人體感官所獲得的信息進(jìn)行解構(gòu)、并經(jīng)機(jī)器識(shí)別和處理后形成的數(shù)據(jù)。

主流的人工智能實(shí)現(xiàn)過(guò)程就是通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法,輸入并輸出已知信息、按照固定的模板,通過(guò)將數(shù)據(jù)“喂”給算法后,自動(dòng)按照給定的規(guī)則填充公式化的表達(dá),可以進(jìn)行自動(dòng)稿件的生成、語(yǔ)音識(shí)別、圖像處理、機(jī)器翻譯等。這種“弱人工智能”,系統(tǒng)表現(xiàn)出一定的智能,但并不擁有自主意識(shí),是能夠?qū)崿F(xiàn)特定功能的專用智能,而與之相對(duì)應(yīng)的“強(qiáng)人工智能”包含認(rèn)知智能和創(chuàng)造智能,能夠自適應(yīng)外界環(huán)境且具有自我意識(shí)。也是人工智能編輯部和智慧媒體下一步的發(fā)展方向。

(二)人工智能

人工智能是利用數(shù)字計(jì)算機(jī)或者計(jì)算機(jī)控制的機(jī)器模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能,感知環(huán)境、獲取知識(shí)并使用知識(shí)獲得最佳結(jié)果的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)。通俗而言,人工智能就是根據(jù)人類的智能活動(dòng)規(guī)律,研究如何通過(guò)構(gòu)造一定的智能人工系統(tǒng)讓計(jì)算機(jī)模擬人類的行為并適應(yīng)人類工作的科學(xué)。

當(dāng)前,人工智能在信息領(lǐng)域的應(yīng)用需要通用的算法開(kāi)發(fā)和在具體應(yīng)用領(lǐng)域內(nèi)專門(mén)的算法開(kāi)發(fā)作為技術(shù)基礎(chǔ)。人工智能編輯部區(qū)別于傳統(tǒng)新聞編輯部,是由人工智能為信息的采集、生產(chǎn)及分發(fā)的全鏈條進(jìn)行賦能,從資訊傳播的起點(diǎn)到終點(diǎn)都賦予人工智能的技術(shù)基因,真正體現(xiàn)了智慧媒體的價(jià)值所在。“智慧”實(shí)際蘊(yùn)含了算法和大數(shù)據(jù),“智”,即“通陰陽(yáng)之變”,也就是基于一定的運(yùn)行和分析規(guī)則的基礎(chǔ)上進(jìn)行算法和程序的設(shè)定;“慧”,即“耳聰目明”,也就是大數(shù)據(jù)的廣泛運(yùn)用。算法、大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的賦能為媒體行業(yè)帶來(lái)了從宏觀到微觀全方位的改變,我們將其稱之為信息領(lǐng)域的智能傳播模式。

(三)信息傳播模式

信息的傳播模式經(jīng)歷了從印刷時(shí)代向數(shù)據(jù)時(shí)代的轉(zhuǎn)變。

印刷時(shí)代以前,人們獲取信息的途徑主要依靠口耳相傳,信息的傳播范圍局限于一個(gè)極小的地域內(nèi)。此后,人類逐漸從口語(yǔ)傳播、手抄傳播階段逐步邁入建立在紙張和印刷術(shù)發(fā)明的基礎(chǔ)之上的印刷時(shí)代,信息傳播進(jìn)入“鉛與火”的時(shí)代。印刷時(shí)代的來(lái)臨彌補(bǔ)了手抄傳播效率低、規(guī)模小、成本高的缺陷,信息以附著在紙質(zhì)或其他介質(zhì)上的圖文形式和模擬信號(hào)的方式傳遞,其傳播范圍、傳播效率與傳播質(zhì)量大大提升。造紙術(shù)和印刷術(shù)是中華民族為世界文明作出的兩大貢獻(xiàn)。15世紀(jì)40年代,德國(guó)工匠古登堡在活字印刷和油墨技術(shù)的基礎(chǔ)上,創(chuàng)造了金屬活字排版印刷,并將壓榨機(jī)改裝為印刷機(jī),實(shí)現(xiàn)了文字信息的機(jī)械化生產(chǎn)和大規(guī)模復(fù)制。歐洲工業(yè)革命推動(dòng)了印刷技術(shù)的革新,使之進(jìn)入到機(jī)械動(dòng)力和電力生產(chǎn)的階段,并推動(dòng)了近代報(bào)刊的誕生。

近40年,中國(guó)的信息傳播方式經(jīng)歷了從“鉛與火”的傳統(tǒng)鉛字印刷到“光與電”的數(shù)字化傳播的巨大飛躍。20世紀(jì)70年代,西方已經(jīng)采用“電子照排技術(shù)”,即利用計(jì)算機(jī)控制實(shí)現(xiàn)照相排版印刷,中國(guó)仍在沿用傳統(tǒng)的 “以火熔鉛、以鉛鑄字”的鉛字排版印刷技術(shù),這種方式能耗大、勞動(dòng)強(qiáng)度高、環(huán)境污染嚴(yán)重,且出版印刷能力極低。為改變這種狀況、跟上世界信息化發(fā)展步伐,必須將漢字與計(jì)算機(jī)技術(shù)相結(jié)合。1975 年,王選院士開(kāi)始主持中國(guó)計(jì)算機(jī)漢字激光照排系統(tǒng)和以后的電子出版系統(tǒng)的研究開(kāi)發(fā),他的目標(biāo)是直接研制世界尚無(wú)成品的第四代激光照排系統(tǒng),即在電腦控制下將數(shù)字化存儲(chǔ)的字模用激光束在底片上感光成字、制版印刷。王選使用“輪廓加參數(shù)”的數(shù)字方法來(lái)描述漢字字形,將字形信息壓縮500倍至1000倍的同時(shí)實(shí)現(xiàn)變倍復(fù)原時(shí)的高速和高保真,這一技術(shù)攻克了漢字字形信息的計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)和復(fù)原的世界性難題。至90年代初,王選帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)先后研制出了八代激光照排系統(tǒng)產(chǎn)品,占有中國(guó)大陸99%的報(bào)社和90%以上的書(shū)刊出版社和印刷廠,中國(guó)印刷業(yè)從鉛板印刷直接步入激光照排階段,跨越了國(guó)外照排機(jī)40年的發(fā)展歷史。世界上首個(gè)“漢字信息處理與激光照排系統(tǒng)”的成功研發(fā),再次掀起一場(chǎng)印刷業(yè)的“光電革命”,這也成為我國(guó)邁入數(shù)字化時(shí)代的重要開(kāi)端。

數(shù)字時(shí)代,信息傳輸更加高速便捷,大眾傳播的傳播技術(shù)手段以數(shù)字制式代替了傳統(tǒng)的模擬信號(hào)。信息的運(yùn)輸技術(shù)也實(shí)現(xiàn)了巨大的飛躍。在這一階段,報(bào)紙、廣播、電視的廣泛普及,共同成就了大眾傳播模式的輝煌。專業(yè)化的媒介組織運(yùn)用傳播技術(shù)和產(chǎn)業(yè)化的手段,以社會(huì)上一般大眾為對(duì)象,通過(guò)收集大量外部訊息并經(jīng)過(guò)加工處理(主要通過(guò)人的感覺(jué)器官及人腦)形成結(jié)構(gòu)化的信息后,進(jìn)行大規(guī)模的信息生產(chǎn)和傳播活動(dòng),信息生產(chǎn)和處理方式呈現(xiàn)工業(yè)化生產(chǎn)特征。80年代出現(xiàn)的電信傳真、衛(wèi)星通信技術(shù)大大提升了報(bào)刊的運(yùn)輸效率。借助電磁波頻率和振幅的調(diào)制技術(shù),人們發(fā)明了聲音信息的的載波方式,廣播成為信息傳播的重要載體之一。從ENG(Electronic News Gathering)、SNG(Satellite News Gathering)到DSNG(Digital Satellite News Gathring),信息的采集方式由電子化向數(shù)字衛(wèi)星采集技術(shù)不斷發(fā)展,人類體外化的聲音信息和體外化的影像信息得以長(zhǎng)久保存。衛(wèi)星電視的發(fā)展使人們得以對(duì)活動(dòng)圖像進(jìn)行光電轉(zhuǎn)換并以有線或無(wú)線的方式高效運(yùn)輸,全球傳播成為可能。隨著數(shù)字電子技術(shù)的逐漸成熟,廣播、電視的音質(zhì)與畫(huà)質(zhì)提升,頻道與節(jié)目資源更加豐富,改變了過(guò)去傳播資源短缺的狀況,多樣化的信息需求被重視,受眾市場(chǎng)趨于細(xì)分化。計(jì)算機(jī)的出現(xiàn),使電腦開(kāi)始執(zhí)行人腦的部分功能,意味著人類大腦這一信息處理中樞開(kāi)始了體外化的進(jìn)程。數(shù)字多媒體技術(shù)的廣泛應(yīng)用實(shí)現(xiàn)了通過(guò)集計(jì)算機(jī)、通訊和聲像技術(shù)于一體的數(shù)字方式對(duì)交互處理聲音、圖像、文字和數(shù)據(jù)等信息進(jìn)行混合傳送,推動(dòng)了媒體形態(tài)的革新。互聯(lián)網(wǎng)的普及促使信息由單向傳播轉(zhuǎn)變?yōu)榻换ナ絺鞑ィ畔l(fā)布不再是集中化模式,信息流通更為自由,形成了海量信息源。互聯(lián)網(wǎng)媒體平臺(tái)化的發(fā)展,使海量信息得以快速聚合和傳播。大眾電子傳播媒介實(shí)現(xiàn)了由廣播、窄播到個(gè)體化傳播的階段發(fā)展,傳播主體、傳播手段、顯示手段、受眾特點(diǎn)、服務(wù)形態(tài)及信息的制作方式等方面都發(fā)生著變化。

數(shù)據(jù)時(shí)代,信息的數(shù)據(jù)化開(kāi)始了人工智能的探索和應(yīng)用,推動(dòng)了傳播資源的極大豐富。“受眾”向“用戶”的轉(zhuǎn)變,使用戶成為關(guān)系網(wǎng)絡(luò)和信息傳播的重要節(jié)點(diǎn)。人工智能編輯部的技術(shù)應(yīng)用,要根據(jù)信息傳播領(lǐng)域公眾的需求特征,重點(diǎn)開(kāi)發(fā)知識(shí)圖譜,建設(shè)內(nèi)容數(shù)據(jù)庫(kù),研發(fā)專用算法。與單純借助人工智能技術(shù)強(qiáng)化媒體自身專業(yè)生產(chǎn)能力的應(yīng)用方式不同,人工智能編輯部要順應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的開(kāi)放趨勢(shì),更加關(guān)注由于公眾廣泛參與帶來(lái)的傳播關(guān)系的變革,以人工智能技術(shù),全面服務(wù)全媒體時(shí)代互聯(lián)網(wǎng)用戶的信息需要和參與及社交的需要,把人工智能運(yùn)用于信息采集、產(chǎn)生、分發(fā)、接收和反饋的全過(guò)程中。

二、人工智能編輯部的未來(lái)探索展望

人工智能編輯部未來(lái)將從信息采集、生產(chǎn)、分發(fā)、接收、反饋五個(gè)方面進(jìn)行全方位的智能化探索。

(一)智能化采集:從信息到數(shù)據(jù),從感官到機(jī)器

人工智能編輯部的信息采集將包含信息智能化采集和信息數(shù)據(jù)化智能化兩個(gè)方面。信息的智能化采集主要著眼于在5G、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的支持下,依靠智能機(jī)器實(shí)現(xiàn)對(duì)外部數(shù)據(jù)更加高效、智能的采集;另一方面將通過(guò)專用的人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)“全員媒體”采集而來(lái)的信息內(nèi)容進(jìn)行智能化解構(gòu),其中將利用大數(shù)據(jù)技術(shù)、知識(shí)圖譜系統(tǒng)的指示標(biāo)簽系統(tǒng),對(duì)信息內(nèi)容進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別和標(biāo)簽化處理,并運(yùn)用自然語(yǔ)言理解(Natural Language Understanding)和機(jī)器閱讀理解(Machine Reading Comprehension)等技術(shù),對(duì)信息進(jìn)行分解,以完成信息的數(shù)據(jù)化過(guò)程,以此來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)外部信息和數(shù)據(jù)的全范圍覆蓋和采集,為建立起強(qiáng)大的內(nèi)容數(shù)據(jù)庫(kù)提供原料,并為下一步使用合成數(shù)據(jù)等技術(shù)進(jìn)行二次加工打下基礎(chǔ)。整體而言,信息的智能化采集工具將從依賴人類感官為主變?yōu)橐蕾嚈C(jī)器為主。采集的對(duì)象將從信息為主變?yōu)橐詳?shù)據(jù)為主。

5G牌照正式發(fā)放后,2019年可被稱之為人工智能在信息領(lǐng)域應(yīng)用的科技元年,標(biāo)志是人工智能在新聞生產(chǎn)方面的一系列應(yīng)用成果。在此之前,人類更多地是用感官來(lái)進(jìn)行信息收集,使用人腦進(jìn)行判斷做出決策。而未來(lái)的信息采集會(huì)更多地通過(guò)機(jī)器實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘分析。在此過(guò)程中,借助5G和物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展提供的技術(shù)基礎(chǔ),能夠?qū)崿F(xiàn)在更廣范圍、更大程度上使用各種信息和數(shù)據(jù)采集設(shè)備(各類監(jiān)測(cè)設(shè)備和傳感器),智能化地采集表征客觀事物存在與發(fā)展的訊息。這也是5G技術(shù)的真正顛覆性影響的體現(xiàn),即廣接入,這使得未來(lái)的信息采集會(huì)更加依賴機(jī)器采集外部信息數(shù)據(jù),這是信息采集從量變到質(zhì)變的變化,讓人們有可能更加深刻地認(rèn)識(shí)外部世界的變化。

同時(shí),對(duì)采集到的信息內(nèi)容進(jìn)行智能識(shí)別和標(biāo)簽化的結(jié)構(gòu)化處理,以便進(jìn)行后續(xù)的分析和重新組合。利用人工智能技術(shù)將采集而來(lái)的各類信息進(jìn)行“數(shù)據(jù)化”。例如,利用知識(shí)圖譜系統(tǒng)的指示標(biāo)簽系統(tǒng)對(duì)信息內(nèi)容進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別和標(biāo)簽化處理,依賴強(qiáng)大的內(nèi)容數(shù)據(jù)庫(kù)并運(yùn)用自然語(yǔ)言理解、機(jī)器閱讀理解等技術(shù)對(duì)信息進(jìn)行進(jìn)一步的加工。這實(shí)際上是“信息數(shù)據(jù)化”的過(guò)程,為進(jìn)一步信息的智能化生產(chǎn)打下良好基礎(chǔ)。

2019年,亞馬遜研究科學(xué)家已經(jīng)在自然語(yǔ)言理解(Natural Language Understanding)方面取得了令人矚目的進(jìn)步,他們推出了新的計(jì)算架構(gòu)能夠幫助語(yǔ)音助手Alexa在人類不說(shuō)完整的句子的情況下也能理解人類的語(yǔ)言內(nèi)容含義。而機(jī)器閱讀理解(Machine Reading Comprehension (MRC))也使得系統(tǒng)閱讀大數(shù)據(jù)、推斷含義并且立即得出答案的流程成為可能。目前的實(shí)踐應(yīng)用中,MRC已經(jīng)可以協(xié)助人類將技術(shù)手冊(cè)、歷史地圖和醫(yī)療記錄等各種資料轉(zhuǎn)化為易于搜索的信息集合。可推測(cè),MRC是未來(lái)實(shí)現(xiàn)強(qiáng)人工智能的關(guān)鍵性步驟之一。

(二)智能化生產(chǎn):從物理反應(yīng)到核反應(yīng)

人工智能編輯部的智能化信息生產(chǎn)是通過(guò)機(jī)器智能化采集并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,根據(jù)人類生產(chǎn)生活各種場(chǎng)景的需要所進(jìn)行的,基于未來(lái)人工智能各種專用算法的開(kāi)發(fā)應(yīng)用基礎(chǔ)上完成的。具體包含文本生成和文本審核兩個(gè)部分:

1、文本生成:數(shù)據(jù)的可視化處理和信息智能生產(chǎn)

在過(guò)去,人類大腦對(duì)通過(guò)感官接收到的訊號(hào)進(jìn)行“黑箱化處理”并做出判斷,這種“黑箱化”的處理體現(xiàn)了大腦對(duì)于采集信息的自然理解過(guò)程,而在未來(lái)依賴機(jī)器進(jìn)行對(duì)數(shù)據(jù)的智能采集時(shí),需要對(duì)采集而來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化處理,以便讓人類能夠讀懂?dāng)?shù)據(jù)。

當(dāng)前實(shí)踐中,數(shù)據(jù)可視化處理主要通過(guò)自然語(yǔ)言生成(Natural Language Generation)和計(jì)算圖像的生成(Computational Image Completion and Generation)這兩種技術(shù)實(shí)現(xiàn)。

自然語(yǔ)言生成技術(shù)基于大規(guī)模的數(shù)據(jù)集構(gòu)建敘事,可實(shí)現(xiàn)的功能包括集成關(guān)鍵詞、搜索引擎優(yōu)化(利用搜索引擎的規(guī)則來(lái)提升網(wǎng)站的搜索排名)以及為用戶批量提供個(gè)性化的內(nèi)容。現(xiàn)今已被不少媒體與營(yíng)銷機(jī)構(gòu)所應(yīng)用,幫助非數(shù)據(jù)科學(xué)界人士更好地了解其所在組織中正在發(fā)生的事情。

計(jì)算圖像的自動(dòng)生成可以實(shí)時(shí)在運(yùn)動(dòng)畫(huà)面中尋找最佳幀并在場(chǎng)景中無(wú)縫添加或刪除對(duì)象、更改陰影等等。斯科爾科沃科學(xué)技術(shù)研究院和三星AI中心的AI研究人員使用這一技術(shù)使舊照片和著名畫(huà)作(如《蒙娜麗莎》)“動(dòng)”了起來(lái)。但是,這樣的技術(shù)也需要應(yīng)用者的進(jìn)一步思考,如何在現(xiàn)實(shí)與修改后的場(chǎng)景之間劃清界限?在沒(méi)有標(biāo)簽或披露信息的情況下,應(yīng)該修改照片到什么程度?

信息智能化生產(chǎn)方面,信息呈現(xiàn),即將各種信息組合成為人類可以直接接受的文本,當(dāng)前主流的自動(dòng)化信息生產(chǎn)一般包含以下五個(gè)環(huán)節(jié):1、輸入、檢索、鎖定數(shù)據(jù);2、對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、整理、分類;3、通過(guò)排序、比較和聚合數(shù)據(jù)明確新聞故事的關(guān)鍵事實(shí);4、按照某種敘事的語(yǔ)義結(jié)構(gòu)對(duì)關(guān)鍵事實(shí)進(jìn)行組織;5、對(duì)形成的文本內(nèi)容進(jìn)行審核,按照需要提供不同風(fēng)格。

在未來(lái)的人工智能編輯部,信息的智能生產(chǎn)有望能夠在算法、數(shù)據(jù)和更多人工智能新技術(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行更多嘗試。比如借助新聞型機(jī)器人(news bots)協(xié)助整合新聞信息,并自動(dòng)為用戶推送特定新聞內(nèi)容;借助生產(chǎn)力型機(jī)器人(productivity bots)使媒體機(jī)構(gòu)的日常流程實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。利用短視頻合成虛擬環(huán)境技術(shù)(Generating Virtual Environments From Short Video)實(shí)現(xiàn)多媒體內(nèi)容的多元呈現(xiàn),讓新聞的呈現(xiàn)方式更加智能化、互動(dòng)化,提升用戶的交互體驗(yàn)。芯片設(shè)計(jì)師Nvidia已經(jīng)利用了生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GANs)的研究成果成功利用AI使用短視頻片段構(gòu)建出逼真的3D環(huán)境,并將此投放在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域中使用。自動(dòng)生成虛擬環(huán)境的應(yīng)用前景無(wú)窮,可以應(yīng)用于物流(倉(cāng)庫(kù)、工廠、運(yùn)輸中心)、城市規(guī)劃模擬,甚至包括測(cè)試游樂(lè)園和購(gòu)物中心內(nèi)的客流量場(chǎng)景。

從現(xiàn)階段的業(yè)界實(shí)踐,不難預(yù)見(jiàn),未來(lái)的信息智能生產(chǎn),有巨大的智能化探索空間。例如,斯坦福大學(xué)進(jìn)行的自動(dòng)視頻編輯產(chǎn)品實(shí)驗(yàn),能夠完成自帶視頻剪輯、利用面部識(shí)別和情緒識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行視頻的自動(dòng)剪輯并生成不同風(fēng)格的視頻。Quartz打造的聊天機(jī)器人,用戶和人工智能系統(tǒng)通過(guò)文字、語(yǔ)音或其他創(chuàng)新性地交互方式實(shí)現(xiàn)高效的人機(jī)互動(dòng),目前已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶需求的自動(dòng)讀取,同時(shí)能夠根據(jù)用戶的需求提供相關(guān)內(nèi)容,如圍繞著某一主題、人物或地點(diǎn)的新聞報(bào)道等。

在國(guó)內(nèi),搜狗與新華社共同開(kāi)發(fā)打造的AI 合成主播能夠通過(guò)圖像表情,聲音語(yǔ)言習(xí)慣、邏輯思維層面進(jìn)行擬人化訓(xùn)練,生動(dòng)逼真地進(jìn)行新聞的播報(bào)。

2、文本審核:信息的智能識(shí)別和審核

信息的智能審核即通過(guò)機(jī)器來(lái)識(shí)別內(nèi)容并在此基礎(chǔ)上對(duì)信息加以判斷。未來(lái),新聞機(jī)器人的使用將進(jìn)一步強(qiáng)化這一功能,并通過(guò)對(duì)大量文本的處理和實(shí)時(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí),在語(yǔ)境中找出相關(guān)信息的邏輯漏洞和假消息。現(xiàn)階段主要應(yīng)用的審核技術(shù)有:

算法的事實(shí)核查(Algorithmic Fact Checking)。德克薩斯大學(xué)阿靈頓分校和谷歌的研究人員研發(fā)了算法的框架語(yǔ)義自動(dòng)化技術(shù)(框架是描述了特定類型事件、情況、對(duì)象或關(guān)系及其參與者的示意圖)。通過(guò)FrameNet系統(tǒng)專門(mén)為包括自動(dòng)事實(shí)核查在內(nèi)的功能構(gòu)建新框架。

機(jī)器學(xué)習(xí)中的實(shí)時(shí)語(yǔ)境(Real-Time Context in Machine Learning)。IBM公司研發(fā)的Project Debater通過(guò)消化大量文本,從語(yǔ)境中找出邏輯漏洞、假消息,利用實(shí)際環(huán)境分辨真?zhèn)涡畔ⅰ?/p>

在屏事實(shí)核查(On-Screen Fact Checking)。杜克大學(xué)和得克薩斯大學(xué)阿靈頓分校的研究人員研發(fā)了ClaimBuster,能夠?qū)⒅辈ブ械囊簟⒁曨l轉(zhuǎn)換為文本,通過(guò)過(guò)濾器識(shí)別其中有關(guān)事實(shí)的語(yǔ)句,將這些語(yǔ)句與數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比對(duì),從而實(shí)現(xiàn)事實(shí)核查。

合成并生成內(nèi)容核查(Synthetic and Generated Content Authentication)。哈佛大學(xué)和MIT-IBM Watson AI Lab的研究人員研發(fā)了一種用于識(shí)別算法何時(shí)生成文本的工具——Giant Language model Test Room,通過(guò)AI技術(shù)確定文本中的常用詞,并判斷文本是否由算法自動(dòng)完成,可以用來(lái)識(shí)別虛假或誤導(dǎo)性新聞、機(jī)器人生成的內(nèi)容及偽造品。

總的來(lái)說(shuō),當(dāng)前的信息自動(dòng)化生產(chǎn)還是物理層面上對(duì)于海量數(shù)據(jù)匯集、提取、分析和組合。這一生產(chǎn)過(guò)程的特性,在BBC的一款代表性智能化工具“果汁機(jī)(Juicer)”中體現(xiàn)非常充分和形象,它的任務(wù)是把包括新聞快訊、專題報(bào)道、視頻新聞、政府公告、社交媒體信息等在內(nèi)的海量數(shù)據(jù)匯集在一起,并進(jìn)行自由調(diào)用。自2012年首次被引用到BBC以來(lái),Juicer平均每天處理來(lái)自850個(gè)新聞機(jī)構(gòu)、政府部門(mén)和社交網(wǎng)站的RSS信息推送,并能夠通過(guò)語(yǔ)義辨識(shí)對(duì)輸入的信息根據(jù)信源、地點(diǎn)、人物和事件進(jìn)行整理歸檔。當(dāng)記者需要調(diào)取關(guān)于某個(gè)主題的新聞或信息時(shí),“Juicer”能夠快速提供一個(gè)包含相關(guān)內(nèi)容的清單。目前,Juicer的審核內(nèi)容僅限于文字部分,未來(lái)它有望實(shí)現(xiàn)對(duì)圖片和視頻內(nèi)容的監(jiān)控與標(biāo)簽化審核。

在智能化的信息生產(chǎn)方面,未來(lái)的人工智能編輯部不僅要實(shí)現(xiàn)在物理層面對(duì)于海量數(shù)據(jù)的匯聚和使用,更要通過(guò)人工智能技術(shù)的支持,讓基于對(duì)更廣泛的數(shù)據(jù)中包含的每一條信息內(nèi)容的元素,自動(dòng)自發(fā)地實(shí)現(xiàn)與其他信息內(nèi)容元素的連接和碰撞,類似一種化學(xué)反應(yīng)的生成。不同的數(shù)據(jù)在各種人工智能及算法的助力下通過(guò)實(shí)時(shí)的信息結(jié)構(gòu)化、數(shù)據(jù)可視化、信息智能識(shí)別和更加智能化的審核功能,不僅包括對(duì)文本內(nèi)容語(yǔ)境的邏輯漏洞,也包括對(duì)圖片、視頻、VR等多種內(nèi)容形態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)的審核修正。自動(dòng)化生產(chǎn)來(lái)發(fā)揮出有如核聚變般的巨大潛能。讓自動(dòng)化的新聞生產(chǎn)過(guò)程從“攪拌機(jī)”工具進(jìn)一步向“核反應(yīng)堆”“基因編輯器”發(fā)展,讓內(nèi)容形態(tài)的生產(chǎn)過(guò)程從物理形態(tài)進(jìn)一步向核反應(yīng)、基因工程的化學(xué)形態(tài)發(fā)展。

(三)智能化分發(fā)

現(xiàn)階段,信息分發(fā)在現(xiàn)在整個(gè)信息生產(chǎn)和消費(fèi)中居于核心地位,在主流媒體和商業(yè)平臺(tái)的競(jìng)爭(zhēng)中處于關(guān)鍵位置。智能化信息分發(fā)的核心是將信息的內(nèi)容和信息的應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行智能的匹配,以期提升分配效率,并充分實(shí)現(xiàn)信息的價(jià)值。

人工智能編輯部的智能化信息分發(fā)模式的完善應(yīng)把握好分發(fā)效率和用戶關(guān)系這兩個(gè)方面。一方面,智能化的信息分發(fā),要基于信息內(nèi)容標(biāo)簽來(lái)響應(yīng)用戶不同場(chǎng)景下的信息需求,以提高分發(fā)的適配度和傳播效率;另一方面,應(yīng)以公共廣泛參與為背景,通過(guò)算法促進(jìn)社交關(guān)系的建立,依托智能化的社交關(guān)系提高信息分發(fā)效率。

智能化的信息分發(fā)模式中尤其重要的一點(diǎn)是,為促進(jìn)社會(huì)共同利益的更大化實(shí)現(xiàn),應(yīng)該在分發(fā)規(guī)則的算法設(shè)定中充分體現(xiàn)主流價(jià)值觀。不僅僅局限于對(duì)于社會(huì)主義核心價(jià)值觀48字的內(nèi)容的簡(jiǎn)單識(shí)別分發(fā),而更多將精力放在將數(shù)據(jù)、算法、人機(jī)交互有機(jī)結(jié)合,建立用戶和資源的個(gè)性化關(guān)聯(lián)機(jī)制,并對(duì)信息的價(jià)值實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)有效評(píng)估和有效適配。由于個(gè)人移動(dòng)終端的使用場(chǎng)景和人的心理特征,“點(diǎn)擊量”實(shí)際上更多地表征了特定的資訊內(nèi)容對(duì)用戶的趣味性,而信息的重要性如何體現(xiàn),仍然是當(dāng)前推算法模型的盲區(qū)。

在智能化的信息分發(fā)過(guò)程中,我們?nèi)匀恍枰獙?duì)“效率”的追求保持一定的警惕。算法分發(fā)雖然可以通過(guò)信息內(nèi)容的個(gè)性化匹配實(shí)現(xiàn)“人找消息”和“信息找人”效率的提升,滿足個(gè)性化需求,但不同的算法推薦原理和數(shù)據(jù)攝入會(huì)導(dǎo)致不同的風(fēng)險(xiǎn),出現(xiàn)“信息繭房”“用戶閱聽(tīng)權(quán)轉(zhuǎn)移”“內(nèi)容下降螺旋(流量驅(qū)動(dòng)黃色新聞)”等問(wèn)題。

(四)智能接收:終端系統(tǒng)智能化

在信息的智能化接收方面,人工智能編輯部將依托擁有多種終端播控技術(shù)和播控權(quán)的綜合優(yōu)勢(shì),主要通過(guò)信息接收終端設(shè)備的智能化來(lái)實(shí)現(xiàn)。根據(jù)國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有實(shí)踐和研究成果來(lái)看,AI芯片組(AI Chipsets)的應(yīng)用為終端設(shè)備的智能化的實(shí)現(xiàn)提供了可能。由于缺少足夠的處理單元,當(dāng)前以智能手機(jī)為代表的移動(dòng)終端尚難滿足機(jī)器學(xué)習(xí)的深度要求。近年來(lái)關(guān)于人工智能模型壓縮的算法大量出現(xiàn),為芯片組全面集成人工智能引擎提供了技術(shù)可能,人工智能芯片組中CPU、GPU等不同功能的核心發(fā)揮各自所長(zhǎng)又相互協(xié)作,共同實(shí)現(xiàn)高效的智能處理。2019年4月,高通研發(fā)的人工智能推理芯片Cloud AI 100,可以大大降低終端與數(shù)據(jù)中心的延遲。由此可見(jiàn),主流媒體有必要把握終端設(shè)備信息接收系統(tǒng)升級(jí)這一機(jī)遇,探索研發(fā)能夠效仿人類感知、輔助人類計(jì)算和記憶、學(xué)習(xí)人類知識(shí)模型和決策經(jīng)驗(yàn)的智能硬件與支持系統(tǒng),以便在各類終端系統(tǒng)上搭建未來(lái)AI媒體入口,通過(guò)在終端對(duì)用戶所接收的信息進(jìn)行智能分析,對(duì)內(nèi)容進(jìn)行審核與過(guò)濾,通過(guò)向用戶發(fā)出提示信息等方式,培養(yǎng)用戶良好的媒介使用習(xí)慣,以營(yíng)造健康的媒介環(huán)境。在這一過(guò)程中對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)的收集,能夠有效地拓展終端信息接收系統(tǒng)的應(yīng)用場(chǎng)景,增強(qiáng)人機(jī)交互體驗(yàn)。

另外,未來(lái)AI媒體入口的終端系統(tǒng)應(yīng)用為矯正和破除用戶信息繭房,提供了新的機(jī)會(huì)。當(dāng)前的信息繭房問(wèn)題難以解決,主要是由于不以用戶個(gè)人興趣為核心規(guī)則的算法分發(fā)技術(shù)與各分發(fā)平臺(tái)的核心商業(yè)利益相互抵觸,也與智能分發(fā)提高分發(fā)效率的初衷和目標(biāo)相互矛盾。因此,更好的方式可能是通過(guò)在信息載體的終端智能化進(jìn)行過(guò)濾。不僅可以分析和判斷每一個(gè)個(gè)體如何獲得信息、獲得了什么信息,還可以通過(guò)終端及時(shí)、個(gè)性化的對(duì)用戶進(jìn)行提示,這也有利于我們更加可靠和方便的實(shí)現(xiàn)未來(lái)人工智能在信息傳播中對(duì)主流價(jià)值觀的引導(dǎo)。

(五)智能反饋:傳播效果及路徑的抓取和分析

智能化信息反饋的目的是,使信息生產(chǎn)者和信息分發(fā)平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)者能夠及時(shí)了解信息的傳播效果和傳播路徑,從而對(duì)信息生產(chǎn)和分發(fā)環(huán)節(jié)進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整,提升信息生產(chǎn)和運(yùn)營(yíng)效率。智能化的信息反饋,主要通過(guò)對(duì)傳播效果數(shù)據(jù)的挖掘、分析以及傳播路徑的分析來(lái)實(shí)現(xiàn)。

人工智能編輯部未來(lái)將主要以兩種方式取得反饋數(shù)據(jù),其一是對(duì)于部署了“AI媒體入口”的智能化終端,自動(dòng)化地反饋數(shù)據(jù);對(duì)于其它終端,則通過(guò)數(shù)據(jù)抓取的方式來(lái)獲得更多的反饋信息。人工智能編輯部數(shù)據(jù)中臺(tái)的多終端的實(shí)時(shí)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)和傳播效果評(píng)估數(shù)據(jù)都應(yīng)納入智能反饋數(shù)據(jù)庫(kù)中。

一方面,智能工具大大增強(qiáng)傳播效果分析的精準(zhǔn)度。從瀏覽量、評(píng)論量、轉(zhuǎn)載量、點(diǎn)贊量、粉絲量等顯性數(shù)據(jù),逐步深入至用戶個(gè)性化消費(fèi)的行為、偏好、趨勢(shì)等隱性數(shù)據(jù),更準(zhǔn)確地反映傳播效果和用戶個(gè)性。計(jì)算機(jī)視覺(jué)、情緒識(shí)別、情感計(jì)算等技術(shù)也有可能應(yīng)用于識(shí)別用戶“微表情”,建立實(shí)時(shí)情感識(shí)別系統(tǒng),推測(cè)用戶在信息接收與反饋時(shí)的情緒狀態(tài),完善用戶實(shí)時(shí)狀態(tài)這一關(guān)鍵的場(chǎng)景要素。

另一方面,用于追蹤傳播路徑的智能工具為信息的生產(chǎn)分發(fā)和信息核查都提供有效途徑。對(duì)當(dāng)前的算法分發(fā)技術(shù)進(jìn)行逆向工程分析,可以有效實(shí)現(xiàn)信息生產(chǎn)和分發(fā)的路徑優(yōu)化。通過(guò)借助語(yǔ)義分析技術(shù),對(duì)傳播路徑的溯源,發(fā)現(xiàn)信息傳播與變異的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),將大大有助于虛假信息、水軍數(shù)據(jù)的識(shí)別算法模型構(gòu)建,構(gòu)建起應(yīng)對(duì)虛假信息的新型把關(guān)機(jī)制。

三、結(jié)語(yǔ)

整體上講,人工智能持續(xù)為信息傳播領(lǐng)域賦能,實(shí)現(xiàn)媒體行業(yè)從微觀到宏觀的全面變革,強(qiáng)化智能化信息采集和信息生產(chǎn),從“可知”邁入更具有豐富性的“可感”;強(qiáng)化智能化信息分發(fā),從基礎(chǔ)個(gè)性化分發(fā)到主流價(jià)值觀駕馭的數(shù)據(jù)推送,創(chuàng)新“為我”的定制感;強(qiáng)化智能化信息接收和反饋,在智能化終端系統(tǒng)的助力下進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)“懂我”的滿足感;強(qiáng)化智能化信息反饋,通過(guò)信息傳播效果數(shù)據(jù)及路徑的抓取分析反哺信息的生產(chǎn)和分發(fā),充分發(fā)揮好全程媒體、全息媒體、全員媒體、全效媒體的功能。

信息傳播的外部性要求信息生產(chǎn)者及傳播平臺(tái)尤其是主流媒體在開(kāi)發(fā)和利用人工智能時(shí),必須承擔(dān)起社會(huì)責(zé)任,比如防止濫用、保護(hù)個(gè)體用戶的隱私,并體現(xiàn)主流價(jià)值觀的引導(dǎo)作用。同時(shí),人工智能的強(qiáng)大能力及潛力要求“科技向善”,人工智能的開(kāi)發(fā)和利用應(yīng)以增加社會(huì)成員的共同福祉和社會(huì)的共同利益作為基本的價(jià)值。

參考文獻(xiàn):

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[3]宋建武.沒(méi)有自主可控的平臺(tái),就沒(méi)有主流媒體的一切[J].青年記者,2019(10):4.

[4]智媒前沿.“媒體+AI”生態(tài)布局重大創(chuàng)新:“人工智能編輯部”,來(lái)了![OL].https://mp.weixin.qq.com/s/liiApIvcH9MoKGGBaSihfg

[5] FTI 2020 Entertainment. Media and Technology Trends Report,2019.

(宋建武系中國(guó)人民大學(xué)新聞學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師,新聞與社會(huì)發(fā)展研究中心及國(guó)家發(fā)展與戰(zhàn)略研究院研究員;于書(shū)亞系中國(guó)人民大學(xué)新聞學(xué)院碩士研究生。)

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