雷鋒網(wǎng)按： AI的大潮已經(jīng)來臨，這亦將會成為媒體、信息、技術(shù)的轉(zhuǎn)折點。

記者的天職是要揭示真相與謊言之間的區(qū)別。新聞工作者要基于數(shù)據(jù)、事實調(diào)查真相。技術(shù)在不斷變革，這些新的技術(shù)有些會對新聞從業(yè)人員造成沖擊，有些技術(shù)則會造成變革性影響。

語音接口、對抗性圖像等專用人工智能等技術(shù)都會對新聞行業(yè)產(chǎn)生巨大的影響。著名建筑師巴克明斯特·富勒曾經(jīng)說過，“要改變現(xiàn)狀，就要建立新的模式、使現(xiàn)有的模式過期。”

現(xiàn)在的新聞媒體想要在未來生存下去，就必須使用更多的技術(shù)創(chuàng)新。現(xiàn)在的新聞媒體必須要意識到新興的技術(shù)對自己有什么樣的威脅，并且要為新興技術(shù)對行業(yè)的第二、第三、第四、第五階段的影響做好準(zhǔn)備。現(xiàn)在的新聞媒體必須要開發(fā)新的報道喝傳播方式、確保在未來能夠存活下去。 

未來學(xué)會（Future Today）發(fā)表了年度技術(shù)趨勢報告，著重分析了新技術(shù)對于新聞記者的影響以及對于未來新聞工作者的影響。 

全文影響傳媒行業(yè)的技術(shù)趨勢共有85項，雷鋒網(wǎng)篩選出24個與AI緊密結(jié)合技術(shù)，進行解讀：

關(guān)注雷鋒網(wǎng)公眾號（leiphonesz），回復(fù)Future Today，獲取詳細(xì)報道。

• 實時的機器學(xué)習(xí) 

現(xiàn)在機器可以根據(jù)持續(xù)的信息流實時調(diào)整模型，甚至可以實現(xiàn)新聞內(nèi)容的精準(zhǔn)推送。比如，可以根據(jù)用戶瀏覽網(wǎng)站的內(nèi)容，進行精準(zhǔn)的新聞推送或是實時修改網(wǎng)站內(nèi)容。另外，機器學(xué)習(xí)甚至還可以做到實時欺詐檢測和安全保證，比如根據(jù)用戶的打字習(xí)慣進行身份的甄別。

•  機讀理解（MRC)  

對于AI的研究者而言，機讀理解成為了非常具有挑戰(zhàn)性和不可或缺的一部分。當(dāng)用戶去查詢問題的時候，希望得到的是一個精準(zhǔn)的答案而不是一個URL的列表。在未來一個訓(xùn)練有素的MRC系統(tǒng)可以遷移到不同的領(lǐng)域，甚至是一些人類沒有創(chuàng)建標(biāo)簽和標(biāo)簽分類的領(lǐng)域。MRC是實現(xiàn)人工智能必經(jīng)的步驟，從近期來看，MRC可以讓新聞網(wǎng)站變成一個可搜索的信息庫。當(dāng)未來語音接口越來越多的時候，MRC這項技術(shù)會變得非常有用。 

•  自然語言理解（NLU)

 在現(xiàn)實的世界中，我們經(jīng)常被非結(jié)構(gòu)化文本所包圍，包括我們的社交軟件、博客、公司網(wǎng)站、市政廳電子記錄等。NLU讓研究者可以通過提取概念、梳理人物關(guān)系、分析情緒等多種方式來量化文本，對新聞機構(gòu)來講，NLU可以讓記者從成噸的資料文件中脫身，更加快速地獲取人們對某一事件的看法。 

• 自然語言生成（NLG)

 自然語言生成（NLG）算法可以使用自然語言生成將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為敘述。包括彭博周刊和美聯(lián)社在內(nèi)的數(shù)十家新聞媒體都在使用自動化的觀察力，它可以進行數(shù)據(jù)挖掘，每秒可以寫2000個故事。

•  音頻算法  

為了訓(xùn)練計算機的自動語音識別能力，MIT（麻省理工學(xué)院）的研究人員正在研究兒童是如何學(xué)習(xí)新詞。人類可以從一兩個例子當(dāng)中掌握新的概念。對于機器而言，透過一兩個例子掌握語言概念是很難的。與此同時，研究人員正在訓(xùn)練電腦觀看視頻，并預(yù)判物理世界中的相應(yīng)聲音。比如一個木棒敲響沙發(fā)的聲音是怎么樣的，一堆樹葉所發(fā)出的聲響是怎么樣？這個項目的重點是幫助系統(tǒng)理解物體如何在物體世界相互作用。在未來，這項技術(shù)應(yīng)用主要是為新聞視頻、電影、綜藝等自動配音和加音頻。

•  圖像修復(fù) 

如果一個系統(tǒng)有足夠多的圖像，數(shù)百萬的圖像存量，它可以修繕圖片中的空缺之處，這些對于新聞工作者而言是最實用的功能。此外，圖像修復(fù)對于執(zhí)法人員和軍事情報人員都要重要的幫助，因為計算機可以幫助他們識別圖像當(dāng)中的人員和其他的內(nèi)容。 

•  算法交易平臺 

大多數(shù)新聞機構(gòu)都不能提供一批有充裕時間來創(chuàng)建、調(diào)試和優(yōu)化算法的開發(fā)人員。因此，開發(fā)者社區(qū)在新興的算法市場上提供自己的算法。Algorithmia 就像亞馬遜一樣是個算法平臺。開發(fā)者可以在Algorithmia 上上傳自己的算法，當(dāng)有人購買這些算法時，開發(fā)者就會增加收入。 DataXu也是提供算法交易的平臺，Quantiacs允許開發(fā)人員構(gòu)建算法交易系統(tǒng)，并將其算法與機構(gòu)投資者的資金相匹配。PrecisionHawk推出了預(yù)測農(nóng)業(yè)算法的交易平臺。其他的網(wǎng)站平臺，比如Nara Logics、MetaMind、Clarifai也提供了開發(fā)人員深入學(xué)習(xí)任何應(yīng)用程序的工具。預(yù)計到2018年，可能會有很多很完善的網(wǎng)站交易平臺。 

•  計算機新聞學(xué)  

計算機輔助報告(或CAR)的25年基礎(chǔ)是一種調(diào)查新聞技術(shù)。記者可以借助于機器學(xué)習(xí)算法和人工智能，清理和挖掘公共記錄和文件，找出數(shù)據(jù)和文件中隱藏的故事。計算機新聞技術(shù)，如多語言索引、自動報告、實體提取、算法可視化、數(shù)據(jù)集的多維分析、靈活的數(shù)據(jù)搜集，允許記者將他們在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)的內(nèi)容結(jié)合起來，然后看到事實、關(guān)鍵字和概念之間的聯(lián)系。通過這種方法，可以揭示出人與組織之間的關(guān)系，而這些關(guān)系很有可能是之前沒有察覺到的。未來將會有越來計算機所挖掘出來的新聞。 

• 算法調(diào)查記者

新聞機構(gòu)需要一種新的特別行動小組:專門調(diào)查算法和數(shù)據(jù)本身的調(diào)查記者。算法、數(shù)據(jù)集和人工智能系統(tǒng)反映了建筑師和培訓(xùn)師的世界觀。這些信息用于幫助決策、預(yù)測行為和回答問題。 現(xiàn)在越來越多的AI系統(tǒng)應(yīng)用到了日常生活中，被應(yīng)用到執(zhí)法機構(gòu)、大學(xué)、金融機構(gòu)、政府機構(gòu)當(dāng)中。因此記者必須開始調(diào)查數(shù)據(jù)和算法如何與日常生活相交纏，而且為了防止數(shù)據(jù)有偏差，記者必須要了解算法、數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建流程。例如美國的各地警察部門所使用的PredPol預(yù)警系統(tǒng)，曾多次建議各部門把監(jiān)督精力放在黑人和貧窮社區(qū)上。問題的關(guān)鍵在于是怎么樣收集逮捕數(shù)據(jù)、以及個別警察部門過去是如何監(jiān)控當(dāng)?shù)厣鐓^(qū)。因此，建立信任和問責(zé)制展現(xiàn)工作的關(guān)鍵。

•  計算機攝影  

計算機攝影是計算機視覺、計算機圖形學(xué)、互聯(lián)網(wǎng)和攝像相互作用的結(jié)果。它不僅僅依靠光學(xué)工藝、更多的是倚重數(shù)字捕捉和處理技術(shù)來捕捉真實生活?，F(xiàn)在任何一個擁有智能手機的人都可以使用計算機攝影的相關(guān)工具，在  在iPhone 8和iPhone X中，蘋果使用計算攝影來實現(xiàn)淺景深。 英偉達和加州大學(xué)圣芭芭拉分校的新研究揭示了一種計算變焦技術(shù)，允許攝影師實時改變照片的構(gòu)圖。照片被放在一個堆棧中，然后呈現(xiàn)多個視圖。這允許攝像師改變角度、和物體大小。這還包括了一些其他的用途，包括無縫移除和把對象添加到特定的場景中，改變陰影和反射等。但是隨之而來的還有倫理道德問題，在新聞報道中，多大程度的編輯可以被允許？無論是有意的還是自動生成的，記者是否需要說明照片的編輯情況？ 

• 機器人程序 

在過去一年時間里，機器人已經(jīng)慢慢變成主流詞匯?，F(xiàn)在已經(jīng)可以完成某些特定的任務(wù)，比如安排和管理客戶的一些基本服務(wù)請求。 現(xiàn)在Facebook已經(jīng)有3萬多的生產(chǎn)信息機器人，除了Facebook之外，Slack部署了大量的聊天機器人。當(dāng)聊天機器人從基于文本的聊天轉(zhuǎn)換到語音界面時，新聞室需要確定如何與新聞消費者互動。即使新聞室不會部署聊天機器人，現(xiàn)在是學(xué)習(xí)和制定如何提高觀眾參與度、提高收入的好時機，語音界面的基礎(chǔ)是從我們現(xiàn)有的話語體系中創(chuàng)建的。

•  語音接口

 我們現(xiàn)在進入一個會話界面的時代，我們可以以語音與機器進行交互，這些機器也一直在學(xué)習(xí)自然語言，來分析我們的意圖，處理相關(guān)的數(shù)據(jù)，來揣測我們下一步要做什么。 預(yù)計到2030年，將有50%北美的居民使用語音和機器進行交互。語音交互也不僅僅局限于生活服務(wù)，IBM最近建立了一個原型，他們讓不同的用戶提問，例如“有暴力傾向的游戲是否會引發(fā)現(xiàn)實生活中的暴力行為”，然后得到一份語音分析報告。在未來，這樣的系統(tǒng)會成為新聞編輯室的重要工具，通過語音交互分析，它讓記者可以很快地完成報道和分析。 

•  環(huán)境接口  

我們的現(xiàn)代界面正變得越來越像背景音樂——可以用更少的直接行動為我們做更多的事情，但仍然能夠吸引你的注意力。 如果你現(xiàn)在和谷歌或者亞馬遜的Alexa互動，或者你擁有Fitbit或三星的設(shè)備，如果你已經(jīng)用手勢打開你的汽車的行李箱，其實這些就是一個環(huán)境接口。這些接口可以自動提供信息或者服務(wù)，可以處理復(fù)雜的事件、和實現(xiàn)任務(wù)的自動化。 我們現(xiàn)在正在邁向后屏幕時代，現(xiàn)代人平均一天要做2萬個決定，其中有226個問題是關(guān)于吃什么的。新興的技術(shù)會根據(jù)情況，相應(yīng)地幫助我們做出一部分決定。根據(jù)梅特卡夫定律（Metcalfe’s Law），一個網(wǎng)絡(luò)的價值往往和使用者規(guī)模成正比，因此當(dāng)未來有越來越多的人成為環(huán)境交互網(wǎng)絡(luò)中的一部分，我們將會愈發(fā)熟悉其使用場景。   

• 生產(chǎn)力機器人

機器人將幫助記者更好更高效地執(zhí)行任務(wù)，擁有超過500萬日?；钴S用戶的Slack，以及Yammer，HipChat，Ryver，Zoom和Skype等企業(yè)信息平臺正逐漸成為現(xiàn)代工作場所日益重要的組成部分，因為他們開始取代傳統(tǒng)的辦公方式。這些平臺會嵌入一些人工智能機器人的技術(shù)，這些技術(shù)可以幫助記者自動完成簡單的任務(wù)：包括安排編輯會議室、簡化工作流程、跟蹤和記錄工作。這些機器人會變得越來越智能，機器人通過每天聊天應(yīng)用程序中的幾十億聊天數(shù)據(jù)，不斷接受培訓(xùn)，了解我們的習(xí)慣，并決定什么時候介入并提供幫助。這是一個不可逆的趨勢，機器人將會不斷發(fā)現(xiàn)和涌現(xiàn)。

• 個性化教育

人工智能將極大地顛覆現(xiàn)行的教育狀況，以往一刀切的教育模式將會個性化的教育軟件所取代。在不久的將來，這項技術(shù)可以用來幫助培養(yǎng)新聞編輯室的人員。當(dāng)人們進入到新聞編輯室的時候，專業(yè)發(fā)展往往可能會收到約束。這種個性化的教育指導(dǎo)系統(tǒng)將可替代一些面授的新聞培訓(xùn)、領(lǐng)導(dǎo)力培訓(xùn)。

• 新聞接收源

新的技術(shù)可以通過編程來推動或是接受來時我們移動設(shè)備的信息，也可以將我們的信息連接到一個永遠在線的信息網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中。我們都知道信號發(fā)射塔，它們可以被編程成為藍牙向手機發(fā)出或接受信息。當(dāng)我們在附近的基站上的時候，傳感器會收集我們的個人信息。這經(jīng)常用于市場營銷當(dāng)中，未來也可以用在新聞行業(yè)里。

• 預(yù)測工具

新興的預(yù)測工具會對用戶本身的數(shù)據(jù)、行為、偏好進行分析，以完成完整的用戶畫像，并預(yù)測推送什么樣的新聞才是符合用戶興趣的新聞，這些工具可以用作新聞工作、個性化新聞推送等。

• 注意力經(jīng)濟

在現(xiàn)代的數(shù)字化時代當(dāng)中，注意力本身就可以成為一門經(jīng)濟學(xué)問。新聞工作者必須要想辦法抓注用戶的注意力。新聞生產(chǎn)商要根據(jù)不同用戶設(shè)備提供不同新聞內(nèi)容。在未來，一位記者可能會把一個內(nèi)容用適配多種設(shè)備的方式生產(chǎn)出來，甚至在同一天內(nèi)，也要在不同時間段給一個用戶不同的體驗，以更好地獲取注意力。

• 數(shù)字脆弱化

在過去的幾年中，網(wǎng)頁閱讀量的下滑。由于媒體的重構(gòu)和整合，很多即使發(fā)布在網(wǎng)站上的消息也會被消息，甚至部分網(wǎng)站都關(guān)閉了?！皵?shù)字化脆弱”是個非常常見的現(xiàn)象，現(xiàn)在的數(shù)字產(chǎn)品往往都不是永存的，這個現(xiàn)象會極大地影響記者，它也是媒體界都需要思考的問題：如果現(xiàn)有的媒體生態(tài)變得黑暗了，未來社會會怎樣?我們是否有保存重要的社會數(shù)字資料的義務(wù)?我們是否應(yīng)該更加努力，使數(shù)字化文檔不丟失?

• 實時查證新聞

新的技術(shù)手段可以幫助我們實時發(fā)布新聞，但是很少人去做前期的工作，比如核查新聞源是否真實。

2016年下半年的Google增加了一項事實核查的標(biāo)簽以檢驗是否為假新聞。未來，AI可以在數(shù)字和數(shù)據(jù)方面的引用，實現(xiàn)事實核查的自動化，甚至AI系統(tǒng)會進行更復(fù)雜的事實核查：精確闡述這段信息的來源，信息內(nèi)容是否有被夸大或者縮減。數(shù)據(jù)分析表明，未來的新聞媒體可以利用人工智能建立自己的文章數(shù)據(jù)庫，引起實時事實核查的功能。這樣做既有利于公眾利益也有利于建立品牌的價值。

• 離線也是另一種在線

在美國，消費者平均每天消耗在移動設(shè)備上的時間是五個小時。

谷歌、Smartnews和蘋果在內(nèi)的許多新聞聚合公司都希望利用消費者在屏幕上的時間，即使是在WiFi信號差的時候。華盛頓郵報的APP將移動頁面的加載時間從4秒縮短到80毫秒，用戶可以在沒有數(shù)據(jù)或WiFi連接的情況下閱讀新聞報道。離線服務(wù)是一種剛需，如果新聞機構(gòu)能在用戶沒網(wǎng)的時候也提供離線閱讀的服務(wù)，那么它將收獲一群高黏性的用戶。

• 音頻搜索引擎

隨著新聞機構(gòu)進軍播客領(lǐng)域，新的搜索工具允許新聞用戶和新聞消費者在音頻內(nèi)容中找到他們想要的信息。消費者現(xiàn)在可以使用語音助理搜索自己想要的內(nèi)容，初創(chuàng)公司Audioburs就是利用人工智能來做音頻的搜索。Audioburst不是利用關(guān)鍵詞搜索的技術(shù)，而是使用自然語言處理來自動發(fā)現(xiàn)傳達的意思并表達正確的內(nèi)容。隨著語音交互的不斷發(fā)展，音頻搜索在未來幾年中會成為一個重要的技術(shù)發(fā)展趨勢。

• 廣告攔截軟件

廣告攔截軟件是一種自動從網(wǎng)頁上移除廣告的軟件。通常，它們是瀏覽器(Chrome，F(xiàn)irefox)擴展。出版商現(xiàn)在正在部署他們自己的廣告攔截工具。廣告的加載會減慢網(wǎng)站的速度，也會影響到一些年紀(jì)小的受眾?；ヂ?lián)網(wǎng)研究人員發(fā)現(xiàn)，讀者也很少去白名單的網(wǎng)站，這意味著讀者并不是絕對地抗拒廣告，只是抗拒市場營銷人員追蹤自己的行為，并且反感一些不合時宜的廣告。

根據(jù)追蹤服務(wù)供應(yīng)商Alexa的數(shù)據(jù)，德國媒體巨頭Axel Springer旗下的德國圖片報(Bild)，其網(wǎng)頁跳出率(bounce rate)從2%攀升到了40%，用戶的網(wǎng)頁停留時間下降了6%。

在2018年，新聞出版機構(gòu)可能需要好好思考一下廣告攔截的策略了。到底是讓讀者感受到廣告的誘惑，還是讓他們自己選擇出現(xiàn)什么樣的廣告。這同時也要求出版商與廣告供應(yīng)商緊密合作，確保網(wǎng)頁上展示合適的廣告。

• 新聞區(qū)塊鏈

區(qū)塊鏈?zhǔn)敲總€參與比特幣數(shù)字系統(tǒng)的人共享的交易數(shù)據(jù)庫，同時也是交易的公共賬簿。

區(qū)塊鏈?zhǔn)且环N分布式共識系統(tǒng)，沒有人可以控制所有數(shù)據(jù)源。有人說，區(qū)塊鏈預(yù)示著一種新的互聯(lián)網(wǎng)。區(qū)塊鏈不僅可以在金融領(lǐng)域上領(lǐng)用，事實上區(qū)塊鏈在新聞行業(yè)中也有應(yīng)用的潛力，比如說可以用來編碼和核實內(nèi)容的真實性。在未來，很可能會出現(xiàn)一個新聞的公眾賬本，可以交換可信的新聞、篩選出假新聞。

• 其他

無人機群、迷你無人機這些硬件設(shè)備將可以幫助記者從業(yè)人員更好地獲取新聞素材，比如在一些自然災(zāi)區(qū)、戰(zhàn)爭沖突區(qū)等難以捕捉到圖片素材的地方，無人機群和迷你無人機將起到重要作用。

隨著法律法規(guī)的完善，未來版權(quán)將會成為一個重要的議題，新聞機構(gòu)的版權(quán)將有可能成為重要的收入。

隨著技術(shù)的進步，未來新聞的形式將會得到更大的拓展，比如在不遠的將來，VR技術(shù)將會為新聞帶來極大的潛力。又比如5G網(wǎng)絡(luò)的誕生，會給新聞媒體在視頻分發(fā)和內(nèi)容投資上帶來新的思考。

新的技術(shù)會給媒體從業(yè)人員帶來新的沖擊和啟發(fā)，媒體也需要擁抱變化，精進內(nèi)容，才能走得更加久遠。記者是探索者也是創(chuàng)作家、是明燈人也是犀利俠，需要不斷挖掘事實和真相、新的技術(shù)會幫助媒體從業(yè)人員、更好地探索真相，走向更遠的未來。