AI+新闻进化到这种程度了！10个现状和媒体人息息相关

本文来自微信公众号：网易新闻学院（ID：we_know_media），作者：外言社，编辑：王茸

AI+新闻究竟已经发展到什么程度了？斯坦福大学研究员在一篇文章中分享了10件媒体人必知的行业现状：人工智能是如何为新闻生产和记者赋能的？新技术在发展中又要警惕哪些问题？以下是你想知道的答案。

近两年，各行各业几乎都在讨论人工智能：AI能否帮助人类治愈癌症？无人驾驶汽车何时能大规模应用？机器人会不会抢走我们的工作？又或者，这种技术会不会失控？

事实上，很多人并非真的了解AI，他们的乐观或恐惧中有许多误读。拿新闻业来说，AI已经改变了从新闻搜集到内容生产，再到内容分发的整个链条。

近日，斯坦福大学研究员Tom Van de Weghe发布一篇文章，谈及了10个和媒体人息息相关的AI发展现状。

1. AI已经使新闻编辑部自动化

在不同平台上，媒体人面对的受众需求各不相同，很多人都会对重复枯燥的内容创作感到疲惫，但如果有AI帮助，他们的负担会大大减轻。

目前，美国很多媒体已经开始使用自然语言生成（NLG）技术，让结构化的数据自动生成文章，并且几乎看不出是出自机器之手，比如《华盛顿邮报》的Heliograf。

彭博社和美联社则选用了由Automated Insights开发的Wordsmith，通过挖掘数据，已经能自动生成关于体育比赛结果和企业收益的稿件。

目前，用AI写程式化的新闻稿件已可以十分高效，比如美联社的发稿量因Wordsmith直接提升了12倍。

2. AI助手为记者赋能

很多人担心人工智能会抢了记者的饭碗，让人类沦为它们的数据库管理员。但从目前的媒体经验来看，结果是完全相反的。

美联社记者在人工智能的帮助下节省了20%的编写时间，让记者编辑们得以策划更优质的内容，并能更专注本职工作——新闻报道。

Trint或Recordly能将音频直接生成文字，记者再也不用花大量时间整理录音；Clarifai和Vidrovr这两家企业也开发出了自动识别图片的软件，极大减轻了图片编辑的负担。

这样的例子还有很多：麻省理工大学媒体实验室正在和非营利性组织Cortico合作，准备打造一个媒体系统，把小众群体的故事呈现到公共对话语境中，媒体人可以通过访问资源，在报道中加入更多元化的观点。《金融时报》也有一个特别的AI程序，当记者在文章中引用了太多男性言论，就会提醒他们注意性别平衡。

AI也可以做视频新闻。以色列科技公司Wibbitz就创造了一个视频操作平台，利用图片识别技术，为用户制作和文字内容匹配的原始视频材料，供用户剪辑精修。

此外，Newswhip和Graphext都在通过分析社交媒体数据，帮记者优化新闻选题。路透社的News Tracer则能实时分析推特内容，这帮他们的记者不止一次抢先报道了突发新闻。

3. AI创造调查报道新形式

人工智能处理大规模数据、辨别复杂模式的能力，已经催生了报道的新形式。例如，以前调查记者需要花几周甚至数月才能完成的文件分析，如今或许几小时就完成了。

自然语言处理技术可以分析文件、找出主体、辨别关系，像一个智能放大镜，不漏掉任何细节。

AI本身也可能成为调查报道的对象，例如“算法在报道中的可靠程度”，就已成为一个重要议题。

ProPublica和The Markup都已经报道过智能算法是如何影响人类日常生活决策的。记者们也早已发现，算法本身会存在偏见，比如计算汽车保险、求职者资历，甚至是为罪犯量刑时。

4. AI辅助事实核查

铺天盖地的自媒体内容无疑在降低媒体公信力，AI可以在很大程度上帮我们应对这个难题，进行更准确高效的事实核查。

阿根廷企业开发的Chequeabot可以自动识别新闻文本中值得商榷的内容，发给编辑查看。类似的事实核查程序还有Claimbuster和Factmata。英国初创公司Logically还能利用机器学习算法对抗假新闻。

当然，核查工具也有局限性，比如对视频内容进行核查始终是个难点。科技公司也都努力想在视频核查领域率先取得突破，目前值得关注的工具包括Amber、Serelay和Truepic，它们都能在一定程度上帮记者核查图片和视频的真伪。

5. AI创造个性化体验

人工智能可以实现为用户“量体裁衣”，根据用户身份、性别、地点甚至情绪，为他们定制富有变化的内容，提升用户参与度。

《华尔街日报》产品研究开发总监Francesco Marconi展示了各种个性化AI工具，比如“倾听盒子”，这是由麻省理工大学协助研发的工具，用来倾听用户的想法，帮他们与记者编辑交流。

亚马逊的Alexa也在提升其新闻内容导航能力，帮用户实现更好的个性化推荐。未来，Alexa的智能语音会变得更自然亲切，用户利用它与新闻内容互动的体验也会更加愉快。

6. 重建媒体信任，AI应更加透明化

任何媒体要用AI生成内容，都必须保持坦诚和开放的态度。要让人们信任AI系统，就必须能公开解释它做决定的过程和原理。数据本身也应该透明化，要让AI从黑箱里走出来。

怀疑精神是记者应该具备的特质，而媒体在利用人工智能时，更应该保持怀疑态度。验证消息源自然不必多说，媒体还必须保证智能系统的工作能经受住检验，只有不断监督，才能慢慢减少错误。《华尔街日报》就已经在通过调整算法参数，对AI进行调试了。

7. 技术进步带来新的伦理问题

人工智能不会改变新闻的本质，但与此同时，如果媒体自己不能坚守立场，技术本身也会跑偏。

算法本身会带有偏见、也会犯错，但和人类不同的是，它们没办法承担责任。因此，在开发算法的每个阶段，人类都得为之负责，绝不能偏离新闻的核心价值。使用人工智能的媒体，也必须树立恰当的道德准则。

8. AI重新定义版权

因为人工智能在新闻媒体中的大量应用，美国版权法律相应受到了一些挑战。AI学习人类的表达方式，但它们的学习材料都是有版权的，它们学习的结果自然有可能存在版权问题。

旧金山初创公司Knowhere开发的软件可以利用机器学习写出“不带偏见”的新闻，在这里，AI先要查看成百上千个信源，再生成自己的故事。其创始人Nathaniel Barling就表示，版权侵犯的确是个亟待解决的问题。

9. AI促使记者必须终身学习

因为人工智能，媒体人的角色也在发生改变，他们会变得更像信息的看门人，媒体也必须思考如何更有针对性地对从业者进行培训。

让媒体人更了解AI，才能更有效地利用AI，终身学习和再教育将变得比以往任何时候都更加重要。

同时，媒体行业与科技行业的合作也应该更加紧密。亚马逊创始人Jeff Bezos早就深谙这一道理，因此他买下了《华盛顿邮报》，为报社配置了阵容豪华的数据科学家。

AI也会为媒体创造新的工作岗位，比如自动化编辑，监督和维护AI的工作。所以，新闻教育也应该随之做出新调整了。

10. AI不是裁员和削减成本的借口

不少人讨厌AI，就是觉得它们会抢走自己的饭碗，但这个认知基本是错误的。AI融入新闻报道，是需要媒体在技术上做出投资的，同时也得在人才上加大投资。

为了保证AI的顺利运转，记者编辑的作用应该会更加重要才对，因为新闻不可能没有人性。没有媒体人把关，AI的任何尝试都注定会失败。

参考文献：

https://medium.com/jsk-class-of-2019/10-things-about-ai-every-newsroom-should-know-19745dac8ad7 （kewell译）

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