高能集锦！AI将为2018新闻业提供新视野：趋势预测&案例打法
注：本文已获得腾讯传媒全媒派授权转载。
1818年1月，玛丽·雪莱（Mary Shelley）出版了文学史上的第一部科幻小说《弗兰肯斯坦》。一个世纪的时间过去了，我们的生活中涌现出了大量如书中的维克托·弗兰肯斯坦（Victor Frankenstein）那样年轻有为的科学家，更涌现出了许多由人类所创造的“科学怪物”，也就是当前备受追捧的人工智能、机器学习、智能语音和大数据。
与玛丽·雪莱书中的“科学怪物”对社会产生了巨大威胁，最后自杀而死不同，当下的人工智能与人类社会的发展相辅相成。从目前来看，Facebook、谷歌、微软、苹果、腾讯、百度等互联网公司并不抗拒人工智能的普及和发展。
根据麦肯锡全球研究院预测，到2025年，自动化技术对经济的影响规模将在5.2万亿美元至6.7万亿美元之间。在以人工智能为代表的第四次科技革命席卷全球之际，本期作者将带大家拨云见日，聊聊人工智能背后的神话、幻象和现实，探究新闻业将在这场浪潮中何去何从。
全球编辑网络（Global Editors Network）首席执行官Bertrand Pecquerie于2018年1月5日在Medium.com上发文指出,AI将为新闻业提供发展新视野，自动化的新闻编辑部将从梦想变为现实。
Bertrand Pecquerie表示，新闻工作者的饭碗并不会被机器学习和算法抢走，相反，创新会推动更多新的就业机会产生，媒体人需要思考的是如何在这样的背景下实现转型和技能升级。对此，Bertrand Pecquerie提出了7点趋势预测。
1、媒介融合进一步加强
AI实现文本/视频/音频间的互相转化
在人工智能时代，文本、音频和视频将不再仅仅是不同的新闻类型。随着三者之间的转化技术日趋成熟，在内容相关的前提下，任何文本都可以转化为视频，任何音频或视频都可以转化为文本。这三种不同的内容形式将进一步实现聚合和相互转化，也就是说，媒介融合将进一步加强。
一方面，
与此同时，Facebook利用信息流向用户推送他们可能感兴趣的视频，打造基于社交的视频推送机制。Facebook首席执行官马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）在电话会议中指出，视频已经成为Facebook上表现最好的内容类型，Facebook在未来三年内仍将继续推动视频的流量增长。
为了满足读者对视频新闻的阅读需求，传统媒体也在不断扩大自己的视频新闻团
队。自2014年以来，《纽约时报》已经裁撤了100名文字编辑，组建了60人的视频新闻团队。
2017年，有超过60家媒体对传统的文字编辑进行裁员，转而增加对视频新闻的资源投入。例如，《华盛顿邮报》的视频团队规模由年初的40人增加至70人，Mic的视频新闻团队由25人扩充到30人。
另一方面，
以色列文字视频平台Wibbitz由Zohar Dayan和Yotam Cohen于2011年创立，公司设立在以色列第二大城市特拉维夫，在纽约和巴黎设有办事处。该公司主打自动化视频创作平台，可以在没有任何人为干预的情况下，将纯文本转化为包含语音、图像、视频的多媒体片段。
Wibbitz平台利用人工智能技术，能够将彭博社、路透社、美联社、福布斯等超过500家媒体的文本新闻根据用户的偏好转化为不同内容的视频。
2017年12月31日，Wibbitz对美联社在2017年的头条新闻进行了自动化剪辑，生成了一个三分钟时长的视频，在纽约时代广场的大屏幕上进行播放，并通过美国广播公司（ABC）实时转播，超过一百万的跨年狂欢者在现场观看了这个视频。据悉，此条视频将为Wibbitz平台带来120万美元的盈利。
人们通常认为自动化视频不能体现人类的创造力，但是事实上，使用自动化技术生成的视频与人类制作的视频在内容质量上并没有区别，有所区别的只是生产的过程。伴随着自动化技术日趋成熟，媒体可以通过预设将自身的品牌特色注入到每个视频中，从而在当前激烈的内容竞争中脱颖而出。
正如Wibbitz创始人Zohar Dayan和Yotam Cohen所说：
“自动化并不意味着机器人将创造无尽的毫无意义的视频，它只是一个媒体借以改进视觉内容生产方式的平台。”
Wibbitz创始人Zohar Dayan和Yotam Cohen
2、智能语音驱动对话式新闻
搭载语音助手，音频资讯成下一个风口
目前，人类与语音助手之间的互动还十分有限。比如，人们可以通过智能语音获得最新的消息，但是却很难获得更加深入的信息。预计在几年之后，语音搜索的成熟度将会比肩传统的搜索引擎。智能语音将成为新闻业的下一个风口，其将与其他互联网设备和智能电视连接，为媒体带来可观的收入。
根据麦肯锡的研究数据，当前只有不到10%的人工智能涉及智能语音功能，但在未来几年内，这一数字将超过50%。智能语音将会驱动对话式新闻的诞生，用户将会拥有更多类似亚马逊Alexa和Google Home的语音助手。
最近的一份报告显示，2017年使用声控设备的人数增加了129％，五分之一的智能手机用户每个月至少使用语音助手一次，用户也越来越多地采用聊天机器人作为与媒体互动的手段。
2017年11月，Facebook Messenger推出了客户聊天（Customer Chat）插件
，这个插件可以让企业在自己的网站上通过Facebook Messenger与客户进行对话。客户聊天插件的应用，不仅仅可以使企业充分利用自身的网站，同时也为Facebook Messenger带来了源源不断的新用户。
此举被视为Facebook Messenger争夺企业聊天平台领军地位的奠基之作。无独有偶，在最近的全球开发者大会上，苹果公司推出了商务聊天（Business Chat），苹果在其开发者网站上表示，商务聊天能够实现企业与客户之间的互动。
在该应用中，双方可以互相提问、安排约会、使用Apple Pay等。苹果方面表示：“在iMessage中添加商务聊天功能可以增加人们停留在苹果系统内部的可能性。”
除了Facebook Messenger、Apple Business Chat、Google Assistant和Alexa以外，Instagram也于2018年推出了“聊天机器人”（Instagram Chatbots）。通过增加聊天机器人，Instagram可以获得更多的客户支持和用户参与度，从而提高自己的商业价值。有观点认为，Instagram用户的持续增长和新功能的不断推出将使其成为图片类社交应用的领军力量。
此外，Bertrand Pecquerie预测，到2020年，新闻编辑部将引入类似Alexa或Siri的新闻室助理（Newsroom Assistant）。这些新闻室助理将由聊天机器人和探测器组合而成，帮助记者简化日常工作流程，促进人机交互协作。
不同于写稿机器人，新闻室助理的职责不是创作自动化新闻，而是更好地辅助记者和编辑，优化新闻编辑部的工作流程。
当前，Cisco已经推出智能语音助手Spark，并在加紧开发AI会议机器人、AI照相机器人等其他智能助手。Cisco高级副总裁兼总经理Rowan Trollope表示：“在接下来的几年里，AI会议机器人将加入我们的工作团队，届时人们将能够摆脱会议安排和其他后勤工作的苦恼，全身心地投入到创意工作当中。”
3、新闻个性化增强
算法订制信息全面占领编辑部
机器人自动化写作与预注册文本和数据库有着密切关系。伴随着机器学习，自然语言处理和生成技术日趋成熟，文本资料和数据库日益丰富，自动化新闻的未来将不仅仅局限于当下美联社、路透社、《卫报》等媒体对体育新闻、经济新闻和选举新闻的报道上。
更多带有个性化特征的复杂文本将会产生，到那时，区分由人类写作的新闻和由机器人自动创作的新闻将会变得困难。
以选举新闻的报道为例，在输入数据相同的前提下，自动化新闻写作系统能够生成立场相反的两篇报道，两篇报道的标题、语气、写作风格和结论都将有明显的区别。媒体可以选择与自己立场相符的报道进行发表，用户也可以选择只阅读与自己兴趣相符的文章。
在这样的背景下，虽然人工智能提供了更加丰富和多元的选择，但是完全以个人意志为导向的议程设置却会加强传播中的“信息茧房”效应和“回音廊”效应。
此外，自动化新闻写作系统在应用型文本创作方面更具长处，以讣告为例，机器会比人类抓取到更详细的生平信息和照片，能够进行更加详实的叙述。
另一方面，人工智能将帮助记者更好地完成采访准备环节和整理环节。机器人将帮助记者寻找关于被访者更新、更深入的资料和信息，进行采访资料转录等，这些都将帮助记者写出更好的报道。
4、更有序的UGC
AI预设框架，自媒体有规则生产内容
初始数据库的建立是人工智能的基础。Bertrand Pecquerie指出，当前媒体有三种渠道建立数据库：第一是由媒体的记者或分析师制作；第二是从第三方数据公司购买；第三是借助用户自动生成。人工智能的发展为UGC提供了新的发展机遇，用户将不再以松散的、混乱的方式提供内容，而是在媒体的框架预设下有序地生产内容。
以图片社交应用平台Instagram为例，2017年的一项研究显示，Instagram上所有标记为奢侈品的商品中，约有五分之一是假货。为此，Instagram与UGC市场营销平台Pixlee合作。
Pixlee是一家通过人工智能和机器学习来获取UGC背后的数据的营销公司，其通过机器学习分析照片周围的元数据，并将其与从照片中提取的视觉主题相结合，确定了约2万个发布过假冒商品的Instagram账户。此举也帮助Instagram和Pixlee共同建立了一个品牌数据库。
5、“新闻元空间”的建立
以数字存储突破人力陷阱
从传统意义上讲，新闻编辑部的内容生产力与新闻记者的数量呈正相关。
而借助人工智能，媒体可以建立一个“新闻元空间”，即通过数据的存储和挖掘使得有限的记者和编辑也可以制作出大量内容。
“新闻元空间”的建立将有助于媒体扩大报道范围，对有关社区体育、地方工会活动、地方选举等区域性新闻给予更多关注。
区域性新闻往往容易被国家级的媒体忽视，而地区级的媒体往往又没有能力独立完成报道，对于一些经济困难的地区来说犹是如此。针对这一问题，数据新闻公司Urbs Media与新闻协会在英国和爱尔兰联合发起“改变当地的新闻”倡议，希望通过机器算法和写稿机器人来弥补地级媒体人力的不足。目前，这一倡议得到了来自谷歌数字新闻的70.6万欧元资助。
Urbs Media联合创始人兼主编加里·罗杰斯（Gary Rogers）表示，通过部署自然语言生成软件（NLG），写稿机器人可以根据不同的数据为同一新闻生成不同的数据新闻报道，以将不同的报道提供给与其匹配的媒体。
自2017年12月以来，Urbs Media每天都在英国当地的报纸和网站上发布数十个自动化数据新闻报道。预计到2019年，写稿机器人每月将为媒体提供超过三万篇数据新闻报道。
目前，写稿机器人已经成为数据新闻发展的重要组成部分。英国的《泰晤士报》、《卫报》、《每日电讯报》都已经在新闻编辑部内应用写稿机器人撰写大量以数据驱动的调查报告。尽管罗杰斯的野心是希望写稿机器人在未来可以创作出头条新闻，但是他表示，写稿机器人在目前的任务仍是生产出源源不断的内容，以供当地媒体使用。
“我们想要做到的是高效、规模化的数据新闻操作——这就是我们衡量成功的标准。”罗杰斯说道。在未来，Urbs Media将把这种数据新闻创作方式从英国和爱尔兰推广至更多海外地区。
6、算法问责制和透明度
分析机器的意图，惩罚AI的失误
Bertrand Pecquerie认为，随着算法对内容创作的影响权重越来越大，建立对算法的问责制度是十分必要的。记者需要对算法进行审查，分析算法中存在的偏见，如种族歧视、性别歧视、阶级歧视等，以此来建立起算法编写者对算法的责任机制。
早在2014年，美国马里兰大学新闻学院教授Nicholas Diakopoulos便在其论文《算法的责任——计算结构下的新闻调查》（Algorithmic Accountability：Journalistic investigation of computational power structures）中指出，建立算法问责制必须考虑到算法是由人类所创造的对象，算法的输出结果中包含了设计者的意图和传播介质等不同方面的因素。
与算法问责制相呼应，算法的透明度同样是一个值得关注的问题。对于用户来说，如何能够知道一篇文章是由人类创作的还是由写稿机器人完成的？如何能够确保自己的个人信息没有被算法抓取？这些都需要媒体主动对相关信息进行公开。
当前，法国和德国等欧洲国家已经就算法的透明度进行相关立法，商业公司被要求披露在人工智能方面的应用信息和数据，公司一旦被发现违约将面临着巨额罚款。
2017年12月，纽约州议会通过了一项有关算法决策透明度的法案，该法案的通过对全国其他地区来说有着重要的示范意义。
伴随着该法案的通过，纽约州成立了一个专责小组，负责监督市政机关和其他公共机构对算法的使用。纽约州布朗克斯市议员詹姆斯·瓦卡（James Vacca）表示，公众应当享有对公共机构部署和应用人工智能的知情权，而不是像现在这样处于一片“黑暗”之中。
纽约大学法学院学术研究员朱莉娅·波尔斯（Julia Powles）对纽约州的算法透明度建设持悲观态度，她在《纽约客》杂志最近的一篇文章中写道。目前纽约州仍然没能建立一个中央数据库，显示各个机构和商业公司在人工智能上投入了多少，以及这些机构和公司在如何应用人工智能。有多少纽约人的数据已经被算法抓取还仍是未知。
7、自动化新闻VS自动化假新闻
攻击者和防御者的技术博弈
自动化新闻和自动化假新闻是同一枚硬币的两面。
毫无疑问，如果新闻可以借助人工智能实现自动创建，那么假新闻同样也可以被自动创建。事实上，在美国大选和英国大选中，已经发现了大批有预谋的，通过算法进行生产和分发的假新闻。
假新闻和假评论类似。有机构分析了美国超过2200万条商品评论，发现其中仅有17%是原创评论，其余的均为对原创评论的复制，或是通过算法自动生成的评论。2017年9月，希拉里·克林顿（Hillary Clinton）的新书《发生了什么》（What Happened）在亚马逊上线，不到几个小时的时间内，网站便收获了超过1600条评论。亚马逊方面经过监测发现，其中900条均为假评论。
目前，新闻业普遍持有的观点是通过增设事实核查人员和建立自动化事实检验系统来重建公众对于媒体的新闻专业主义信任。
例如，BBC新闻在2017年提出扩充事实核查团队，并与Facebook联手对社交平台上的假新闻进行打击。《纽约时报》和《华盛顿邮报》均创立了专业的事实核查小组，并于2017年加大了核查力度。
然而，Bertrand Pecquerie指出，现实生活中的假新闻更多地来源于社交媒体、博客、即时通讯软件等非主流媒体。
这些在传统媒体之外的假新闻足以对民主造成重创。2017年，Facebook希望借助算法调整来消除平台上的虚假新闻，谷歌与第三方事实核查网站进行合作，但均收效甚微。
根据Facebook最新披露的信息显示，2018年，Facebook将会削弱新闻内容的平台占比，限制新闻内容的分享和评论，以此来减少假新闻和带有冒犯性的新闻。与此同时，Facebook将会对入驻媒体进行信誉评级，评级将会对该媒体新闻推送的优先级产生重要影响。
人工智能使得人和机器之间实现了更好地交互。通过建模来复制一个人的声音和语言习惯，改善和模仿他人的面部特征都已经成为现实。俄罗斯的一家公司近日发布了一个名为FaceApp的智能手机应用，该程序可以自动修改面部表情、交换性别、改变年龄特征等。此外，一家名为Lyrebird的公司从蒙特利尔大学分离出来，该公司展示了模仿人声的最新成果。
这两个例子展现了强大的AI算法已经能够自动生成内容，而不只是停留在简单地分析数据。正如Lyrebird的创始人所承认的那样，如此逼真地操纵声音和面孔的能力可能会引发一些问题，加重社会范围内的假新闻危机。
当前，一场围绕着人工智能的竞赛已经展开。攻击者和防御者谁能够开发出更复杂的算法和更好的人工神经网络来生产或是防御假新闻仍待观察。
2017年11月，一个名为AdVerif.ai的算法被推出，其通过同名人工智能软件驱动运行。这一算法旨在检测假新闻、以及含有裸露、暴力、色情等不良信息和恶意插件的新闻内容。该算法目前已经与美国和欧洲的多家内容平台和广告平台建立合作。根据AdVerif.ai的创始人Or Levi的说法，AdVerif.ai通过扫描内容，对不符合常规的内容进行识别。
与此同时，其还建立了由数千个真实故事和虚构故事组成的数据库，对内容进行交叉核查。用户可以看到系统对于内容的评估报告，报告将显示内容的哪一部分为假新闻、哪一部分含有不良信息等。
根据AdVerif.ai的演示，其已经能够分辨出洋葱新闻和不同政治立场的新闻。在使用中，AdVerif.ai将与平台合作建立一个黑名单，对于那些AdVerif.ai没能准确识别出的假新闻，可以通过手动添加到黑名单中。Or Levi表示，AdVerif.ai计划在未来增加对图片的识别功能。
Bertrand Pecquerie表示，在自动化假新闻泛滥的同时，AI带来的第二个风险是数据的微小变动都将可能对媒体造成系统性的破坏。AI与区块链的最显著区别就在于，前者是集中的，而后者是分散的。
过于集中的新闻系统将会在面对黑客攻击时不堪一击，而区块链最大的优势在于其通过分布式数据存储、点对点传输、共识机制和加密算法等计算机技术的新型应用对数据加密的稳定性和可靠性得到了大幅度提升。因此，转型至区块链将会成为新闻业在未来一段时间内的发展趋势。
新闻业将率先成为区块链技术面向消费者的应用领域之一。
目前，以 Hubii为代表的科技公司正在致力于借助区块链来推动新闻向个性化、货币化方向转型，解决虚假新闻、广告欺诈、恶意软件、僵尸网络流量等基本问题。
Hubbi的顾问大卫·施莱辛格（David Schlesinger）表示：“区块链可以将内容控制权交还给内容创作者和用户，减少不必要的中介平台，使内容创作者获取更多收入，使分销商支付更少的渠道费用，使消费者拥有更多选择。简而言之，区块链将帮助我们重塑内容生态。”
科技新闻网站Futurism的资深媒体人James Del表示，数字广告媒体的模式正在发生变化，媒体不得不探索一个既能盈利又能为公众服务的模式，区块链在透明度和分散化上的优势能够帮助媒体重塑生态系统。他说：“由于假新闻在互联网上肆虐，人们已经逐渐丧失对媒体的信任。区块链的应用可以确保媒体共享和发布的信息准确无误，并为其提供新的发布和组织形式。”
未来，区块链将成为追溯新闻源头和进行事实核查的最有力工具。尽管现在还没有媒体能够真正做到这一点，但是所有迹象都表明，新闻业将成为下一个被区块链革命颠覆的产业。
人工智能无疑是在互联网和智能手机之后推动新闻业变革的第三味催化剂。互联网的普及使得人们能够自由获取信息；智能手机的推广使得人们能够在一个小小的屏幕上获取新闻、进行社交和娱乐。而今天，人工智能的兴起将再一次改变新闻的生产方式和消费方式。
真实世界和虚拟空间、机器新闻和深度报道、专业引领和用户参与……这些看似对立的内容将如何在新闻业中实现平衡，而新闻业又将如何在人工智能时代捍卫公众的监督权和隐私权、建立规范的算法问责制度？欢迎在评论区分享你的看法，与我们共同绘制人工智能背景下，新闻业的崭新蓝图。
注：本文转载自全媒派，已获得授权。
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