4.刷新形态
基于内容源的“大数据”，人工智能技术可以对内容“零件”进行重构和组装，生产的内容也会是千变万化的，以数据＋技术＋内容的融合为新闻生产释放出不一样的魔力。新闻会话机器人可通过对新闻大数据的学习，与网友实时进行新闻对话和互动。智能语音合成系统可以将文字生成音频，使文字新闻通过智能家居、汽车音响等各类渠道到达用户，进一步延伸新闻内容的传播路径。24小时在线的虚拟主播机器人，用户可以选择主播情绪、播报背景，甚至定制专有主播形象，一键生成AI新闻播报。
5.把握效果
媒体大脑3.0研发出符合党媒需求的智能推荐算法，集合用户画像，根据受众阅读偏好推荐新闻，稿件列表中自动放大主流价值观稿件推荐的比值。用户画像功能可以为媒体提供读者阅读习惯、位置变化、行为偏好等更详细、精确的信息。
三、用户体验和市场反应
人工智能产品必须和具体的领域、场景结合，并靠落地效果来衡量价值。从实际应用来看，媒体大脑“机器脑＋人脑”“技术＋内容”的落地应用使新闻生产更加丰富、更有效率，已有不错的成效和反响。
截至2019年11月，媒体大脑已累计帮助用户处理媒资超过1300万条，生产短视频32万余条，大幅度提高了采集和处理新闻资源的效率和产量。在智能媒资领域，已覆盖超过700万机构实体，超过1.4万地点实体，超过300万人物实体，可以将实时的新闻热点一网打尽，自动匹配关联媒资，还能实时追踪热点路径，并综合算法模型评估热点价值，保障热点榜单内容的高质量呈现。
“媒体大脑”用户规模结构也逐渐扩展，包括新华社、浙报传媒等主流媒体机构，也包括各类会议及成都马拉松、杭州的元气音乐节文体活动等垂直领域。“媒体大脑3.0”方案已在江西省融媒体中心、齐鲁智慧媒体云等平台落地并在不断迭代完善中，逐步实现各级媒体内容生产、安全核查的智能化。从辅助地震、台风等突发事件的视频报道，到为视频添加字幕的日常操作，媒体机器人带给新闻人的普遍感受是“操作简单、提效明显、成果专业”。通过不断创新生产模式，提高生产传播效率，提升融合报道种类、数量、质量和效果，媒体融合随之向纵深发展，更提高了新闻信息产品覆盖面、影响力、主流舆论引导力。
数据新闻机器人使得数据新闻的制作门槛降低，生产效率和精准度大为提高。用户反映，传统的数据可视化视频，通常使用软件模板，虽然样式好看，但各组数据之间的比例往往是由后期估算出来的，无法和数据精准对应。现在媒体大脑MAGIC上生产的数据新闻视频，可视化准确，动画呈现也非常直观专业。
四、风险挑战及应对
媒体大脑是新闻生产领域的一个突破，提高了内容生产效率，简化了生产流程。但是作为一个新生事物，媒体机器人在用户体验等方面还有进一步完善和优化的空间。
“媒体大脑”智在“机器算法”，但仍需要“人工机制”的辅助，其本质其实是“人的智慧＋机器的智能”“全量数据＋人机协同”的工作模式。一是“媒体大脑”产出的内容及其质量在一定程度上依赖于人工的经验和反馈。二是在判断黄色、暴力、敏感等内容方面，现有的智能技术可以进行初筛，但最终还是需要人的再校对。三是人工审核的依赖度会随着人工智能算力和算法的演进而逐渐下降。
为预防算法风险，“媒体大脑”做了两个工作：一是严控数据源，维护一个可信的媒资列表，内容生产仅在此范围内取材。“媒体大脑”正在建立一个全球最大的新闻资讯库，包括主流媒体和自媒体，既有规整的新闻类文字、图文、音频、视频稿件，也有看似杂乱无章的各类UGC内容。通过结构化、标签化等处理，使其成为可供大规模使用的数据。这就相当于大量有经验的媒体工作者已经为“媒体大脑”把了第一道关，从而降低了出现不良内容的概率。二是在出口上，“媒体大脑”拥有自己的审核队伍，只有达到一定质量标准的MGC视频才会被发布，未发布的MGC视频为其演进提供内容反馈和反向样本。
新闻模式化是人们对机器生产内容的另一个担忧。为此，“媒体大脑”采取了两个办法：首先，可以设置多个不同模板；其次，在同一模板下，基于内容本身的丰富多样性，人工智能技术可以自动把内容的精彩片段识别出来。同时，智能化生产为媒体人的创意能力提供了新空间也提出了新要求。一方面，技术人员做好智能模板的设计后，只要把直播源、视频源接入，流水线就可以源源不断地产出内容，最大程度释放媒体人的精力；另一方面，平台通过把素材中的人物、地点等标识出来，编辑做二次加工时可以迅速定位精彩片段再做加工，这个过程仍然需要创意。

稿源：(中国财富网)

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标题：解决方案|“媒体大脑”：将技术之力赋予内容生产者( 二 )