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人工智能+媒体=? AI 将如何推动媒体转型

花匠小妙招
2024-12-03 13:41

原作者 James Edward Murray
编译 CDA 编译团队
本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权

《时代》杂志于 1923 年首次出版，当时的封面是前众议院议长 Joseph G. Cannon 。这一历史性时刻奠定了传统媒体变革的基石。

《时代》杂志 1923年3月3日

当时的媒体相对比较简单，在 20 世纪 70 年代和 80 年代继续通过有线电视网络进行扩张。这个模型相当于：制作出内容并把它分发给观众，所有的观众都同时接受相同的内容。

接着，万维网在 20 世纪 90 年代让我们眼前一亮。像美国在线(AOL)这样的初创公司为人们每天上网奠定了基础，同时也使第一批即时、点播内容得以实现。

美国在线，2000年

随着互联网在 21 世纪的发展，媒体和科技公司设想了一个超越点播内容限制的未来，并使之成为现实。

科技巨头雅虎掌握了实时预测观众的喜好。《纽约时报》和《华尔街日报》等媒体先锋通过内容过滤和协同过滤等算法技术采用推荐引擎，从而根据用户的浏览历史和看过的内容进行推荐。

随着这些个性化工具的出现，相关性成为了这个行业的新常态。一些人认为，这是传统和数字媒体公司技术创新的早期阶段。

与此同时，谷歌的一个团队通过几十年的研究来实现人工智能领域的突破，即计算机系统能够完成诸如决策、图像识别和语言翻译等任务的能力。

人工智能可能重塑我们的世界。我相信它将改变大多数行业，包括交通、零售和医疗等行业，但我更为它在媒体行业中的应用感到兴奋。

想象一下：能够自己编写的新闻文章；在被广泛传播之前，能够识别假新闻的机器人。这些之所以可能实现，是因为人工智能的一个子集“深度学习”，即计算机在没有明确编程的情况下学习人类行为。

在深度学习之前，计算机必须通过编程从而表现人类的行为。例如，如果想要计算机来学习如何写一篇新闻文章，你必须弄清楚记者的行为，并将这些行为手动输入电脑。这是一个痛苦且耗时的过程。

相比之下，深度学习使我们能够将数据输入到人工神经网络中——一个模仿人类大脑的计算机系统——并使用算法来帮助计算机自主学习。例如，2012 年，谷歌的一个团队将1000 万个 YouTube 视频中的图像放入一个人工神经网络中。该系统能够在图像中识别出不同的对象，例如猫(显然 YouTube 上猫奴很多)。

这有什么大不了的呢？因为并没有人告诉电脑猫到底长什么样。而它自己学会了。

在媒体行业中利用这种技术将带来巨大的机遇。当出版商们面临着广告收入的挤压，面临着 Facebook 和谷歌的双重垄断时，人工智能将帮助他们在这个社交平台占主导地位的时代保持竞争力。

为此，这里有一些媒体值得考虑的人工智能应用。

自动化的编辑部

想象一下，你是一个记者，负责编写照片标题。最终，你将把这个任务交给机器智能。计算机系统将能够识别图像的内容并写上标题。

事实上，人工智能研究人员最近的一项研究表明，在电脑生成的标题中，人类满意其中的 25%。这项技术还不完美，但随着它的准确性不断提高，人们对计算器生成的内容也将越来越满意。

人工智能暂时还不能够写出细腻的、有说服力的新闻文章，但它已经很接近了。例如，美联社已经在利用深度学习来自动生成那些有数据支撑的新闻文章，比如企业收益报告和棒球比赛的新闻。最终，自动化将使媒体公司将资源转移到更高价值的项目上，这对消费者和编辑团队都是有利的。