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人工智能时代，媒体行业应如何“攻”与“守”？

近年来 ， 互联网特别是移动互联网技术带来的变革对传统主流媒体造成了巨大的冲击 ， 而基于大数据、算法和机器学习的人工智能技术 ， 在后互联网时代将对媒体行业产生多维度、全方位的更为深刻的影响 。 如果传统主流媒体不能紧紧抓住人工智能的发展潮流 ， 终将遭遇技术变革带来的“降维打击” 。
人民日报、新华社、中央广播电视总台等国家级传统主流媒体对人工智能在媒体中的应用上进行了研究和实践 ， 并取得丰硕成果 。 人工智能在媒体应用领域日益展现出强大生命力和广阔前景 。
▍媒体行业正迈入技术内容时代
人工智能与媒体行业结合 ， 为媒体带来了全新的分发机制、新的传播手段和新的用户体验 ， 但最重要的是带来媒体内容生产方式的划时代变革 。 在媒体内容的生产、分发、传播、接收、反馈、运营的业务全流程中 ， 内容生产居于核心地位 ， 是其他一切业务工作的基础和前提 。
对于传统主流媒体而言 ， 内容优势是其具有强大传播力、引导力、影响力、公信力的根本保证 。 在媒体业务的各流程、各环节中 ， 内容生产是最能体现出内容生产者主观思维活动和价值判断的工作 。
人工智能作为计算机科学的一个分支 ， 核心就是了解人类的主观思维 ， 模拟、延伸和扩展人的智能,并力图以与人类思维相似的方式对需求做出反应、进行工作、完成任务 。
人工智能赋能媒体 ， 让人工智能与媒体内容生产有机地结合在一起 ， 发生最直接的化学反应 。 人工智能技术的发展 ， 让媒体行业正逐步迈入一个内容即技术、技术即内容的技术内容时代（TechnicalContentTimes） 。
从报纸到广播 ， 从电视到互联网再到移动互联网 ， 从传统媒体到新媒体再到融媒体、全媒体 ， 媒体内容的表现形式、传播手段以及媒体内容本身也始终伴随着技术进步和新技术的应用而不断演化 。
人工智能时代，媒体行业应如何“攻”与“守”？
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但与历史上任何一次技术进步相比 ， 人工智能给媒体行业带来的变化是革命性的 ， 也是以往任何的技术所不能比拟的 。
对于媒体来说 ， 以往的技术进步是身体和感观的延伸 ， 是手和脚的延伸 ， 是口与耳的延伸 ， 是视觉、听觉的延伸；而人工智能带来的却是脑的延伸 ， 是智力和思维的延伸 。 这种智力和思维的延伸 ， 表现在人工智能技术直接参与内容生产乃至自主生产内容 。 从内容制作走向内容创作 ， 技术与内容之间的界线慢慢变得模糊 。 本文将技术通过模拟、延伸和扩展人类思维方式 ， 全流程参与生产制作而成的内容 ， 称为技术内容（TechnicalContent） 。
媒体行业的技术内容时代正在来临 ， 技术内容体系正在建立 。 这并不单纯是理论的研判 ， 而是已经为人工智能在媒体行业内容生产中越来越多的实践所证明 。 国外已经先行一步 ， 如美联社2014年开始使用机器人写稿和翻译 ， 2017年又发布了《人工智能工作手册》 。
我国发展也十分迅速 。 2019年5月7日 ， 广电总局发布了《广播电视人工智能应用白皮书（2018）》《广播电视行业应用大数据技术白皮书（2018）》两个文件 ， 对人工智能在广播电视行业的应用进行了顶层设计；2019年12月12日 ， 新华社智能编辑部正式建成并投入使用；2019年12月25日 ， 中央广播电视总台央视网人工智能编辑部发布系列创新产品 。 行业主管部门、传统主流媒体的一系列举措 ， 无疑是技术内容时代正在到来的显著标志 。
▍技术内容时代的6种主要应用场景
客观地看 ， 在弱人工智能、强人工智能和超人工智能3个阶段中 ， 目前尚处于弱人工智能阶段 。 相应的 ， 技术内容时代也还处于其发展的初级阶段 ， 但人工智能已赋予媒体内容生产十分丰富的应用场景 。
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经过梳理和分析 ， 本文认为 ， 人工智能在媒体内容生产中的典型场景可以归纳为6种 。 当然 ， 人工智能之于媒体 ， 除了以下所述内容生产的6种场景 ， 还有技术保护内容、技术推荐内容、技术运营内容等非内容生产环节的多种效用 。
■第一种：技术设置内容
受众想知道什么、受众想看什么 ， 是媒体内容生产的前置条件 。 传统主流媒体曾经是内容生产的主体 ， 掌握着内容策划和议题设置的主导权 ， 但随着新媒体、社交媒体特别是自媒体的崛起 ， 内容策划和议题设置的主导权已逐渐弱化 ， 在舆情热点问题频出、新闻内容不断反转的情况下 ， 往往是被动跟进 ， 缺乏舆论引导能力 。 传统主流媒体亟待重新夺回内容策划和议题设置的主导权 ， 而人工智能对此提供了有力的技术支撑手段 。
人工智能在选题策划的实践中可分为两个层次 。
第一个层次是基于大数据和事先设置的算法模型 ， 从众多线索中筛选出价值点 ， 指导内容生产者实现快速选题与策划 ， 帮助主流媒体第一时间对热点舆情发出声音 ， 发布事实真相 ， 引导社会舆论 。
媒体内容特别是新闻的线索 ， 正越来越多地来自于互联网上的社交媒体和自媒体 。 生产者要在浩如烟海的资讯中尽快寻找到有价值的线索和信息 ， 不仅费力而且费时 。 人工智能可以帮助快速搜索有新闻价值的线索 ， 这种搜索既可以是根据内容生产者的设定精准匹配推荐 ， 也可以是人工智能按照深度学习而形成的新闻价值评判标准的自主推荐 。
第二个层次是利用大数据、机器学习和其他新兴技术工具开展预测分析 ， 通过人工智能的自我认知技术对大数据做深度的分析和判断 ， 提前预测最有可能出现的热点问题 ， 从而帮助内容生产者提前进行策划和选题 ， 主动开展舆论引导 。
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路透社、BBC、美联社和一些国外研究机构所开发的用于热点预测的人工智能产品已初见成效 。
国内多家国家级媒体机构近年来也推出了智能新闻信息采集分析系统 ， 用于内容策划和选题决策指导 。 如央视网的“智晓”能够对热点事件的传播强度、趋势、效果进行实时可视化呈现 ， 帮助编辑快速判断选题、紧跟舆论热点；人民网的舆情监测系统、新华社的新闻雷达系统等智能聚合线索产品在实践中也取得了不俗的应用成果 。
■第二种：技术聚合内容
高质量的内容特别是新闻内容生产 ， 必然需要内容生产者掌握充足的与选题相关联的背景知识 ， 以及对某一特定线索的多角度信息源 。 这样的需求在传统生产模式下难以得到满足 ， 但人工智能技术可以又好又快地实现技术聚合内容 。
内容策划和选题完成后 ， 人工智能系统再将选题指派给内容生产者的同时 ， 可以自动通过知识图谱将与选题相关联的素材和知识点 ， 推送给内容生产者 。 知识图谱是人工智能新时代的产物 ， 简单地说就是通过关联关系将知识组成网状的结构 ， 人工智能可以通过图谱来识别事物之间的相互关系 。
内容生产者可以在内容生产过程中从系统获取到最新的素材和知识点 ， 这些素材和知识点由人工智能自动生成 ， 来源既可以来自于媒体机构内部的全媒体内容库（媒体资产系统） ， 也可以来自于互联网以及专有知识库等 。
中央广播电视总台的“融媒智控云矩阵”是国内传统主流媒体中首个具有自主研发完备知识图谱和主流算法模块的人工智能产品 。 这套基于10年审核经验的信息知识图谱 ， 具有结构化程度高、分类完善、来源权威等特点；《华盛顿邮报》的知识地图（等同于知识图谱）可以自动挖掘各种媒体见解 ， 快速有效地关联各类主题信息 。
■第三种：技术生成内容
从媒体进化论的角度来看 ， 人类不断增长的信息、心理和感官需求是媒体发展进步的内在动因 ， 但实现则需要经济和技术等客观条件 。 人工智能与计算机视觉、5G、H5等技术相融合 ， 产生了许多新的媒体内容形态 ， 并已经在媒体传播中进行了应用实践 ， 满足了受众的需求 ， 受到了广泛好评 。
为纪念建军90周年 ， 人民日报客户端借助人脸识别、融合成像等人工智能技术 ， 制作互动H5《快看呐！这是我的军装照》 ， 帮助网友生成自己的虚拟“军装照” ， H5的浏览次数（PV）超过10亿 ， 独立访客（UV）累计1.55亿 ， 传播数量级创下业界单个H5产品访问量新高 。
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2020年5月21日 ， 全国两会召开之际 ， 新华社推出的全球首个3DAI合成主播“新小微”正式亮相 。 作为新闻界首个由人工智能驱动、3D技术呈现的AI合成主播 ， 只需输入相应文本内容 ， “新小微”就能播报新闻 ， 并根据语义生成相对应的面部表情和肢体语言 。 在人工智能的实时驱动下 ， “新小微”还可以实现功能持续自我更迭 。 随着人工智能的进一步发展 ， 还会有更多更炫幻更新奇的内容形态被创造出来 。
■第四种：技术提升内容
随着社会发展 ， 受众对媒体内容和呈现效果提出了更高的要求 ， 而人工智能对于媒体内容生产的赋能是全方位、多层次的 ， 可以有效提升媒体呈现内容的效果 ， 给受众带来新的媒体内容体验 。
前几年 ， 一些电视节目和视频制作中就已开始引入VR（虚拟现实）、AR（增强现实）技术 ， 但由于代入感不强 ， 效果往往不尽如人意 。 而人工智能与VR、AR相结合的新一代VR、AR技术 ， 通过精准算法和深度学习 ， 使得三维动态视景和实体行为的真实感更为强烈 ， 现实与虚拟信息的对接更为真实 ， 呈现出传统手段无法比拟的视觉效果 。
老电影、老电视剧、老音乐、老照片等老资料近年来已成为媒体内容生产的重要素材来源 ， 但这些老资料往往由于存放时间过久而受损 ， 呈现效果较差 ， 需要进行修复 。 老资料修复工作量极大 ， 例如一部90分钟的老电影约为12~14万帧 ， 每一帧都需要检查后修复 ， 工作量浩大 ， 人工方式极为耗时耗力 ， 须借助技术力量 。
人工智能在其中发挥了重要作用 ， 深度学习后的智能自动修复系统可以将修复效率提高50%以上 ， 节约大量人力物力以及修复时间 。 人工智能对损坏的图片和音频智能化修复效率更加可观 ， 并且 ， 除了修复损伤外 ， 人工智能还可以用来大幅度提高音视频和图片的清晰度 。
■第五种：技术提速内容
移动互联网和社交媒体时代 ， 媒体内容生产既要好 ， 也要快 。 基于互联网大数据和精准算法的人工智能在技术提速内容方面具有得天独厚的优势 ， 而且由于计算机硬件性能的快速增长、硬件资源的不断扩充 ， 这种优势也与日俱增 。
新闻机器人写作是人工智能用于媒体内容生产的最典型应用之一 ， 其原理是人工智能基于事先设计好的算法模型 ， 利用自然语言生成器自动生成内容 。 如2015年 ， 新华社推出了国内首个机器人写稿系统“快笔小新” 。 不过 ， 受限于目前人工智能的发展水平 ， 自动生成的新闻类内容主要是自然灾害类新闻、体育比赛类新闻、财经类新闻和数据解读类新闻等模式化新闻内容 。
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人工智能所生产的内容形式并不限于文章 ， 还包括图片的自动生成 ， 音频、视频和动画的自动剪辑 。 无论是机器写稿还是音视频自动剪辑 ， 人工智能生产内容的速度正以惊人的幅度提升 ， 具有人类无法比拟的实时性、快捷性 。
财经新闻、体育新闻等领域 ， 可以达到每分钟上百篇的生成速度；地震信息播报机器人可以在2秒内编写出地震信息 ， 并通过一定的机制在应急广播、应急电视等媒体上发布 。
在视频生产方面 ， 新华社“媒体大脑”在2018年全国两会期间 ， 用15秒生产了全球首条两会视频新闻；接着在2018俄罗斯世界杯期间 ， 生产的世界杯短视频达到37581条 ， 占主要视频网站世界杯中文短视频总产量的58.6% ， 最快一条进球视频的生产时间仅耗时6秒 ， 视频播放量突破1.166亿次 。
中央广播电视总台将智能剪辑技术运用于新中国成立70周年国庆阅兵式短视频剪辑 ， 自动编辑70余个机位的画面内容 ， 共计生成短视频86个 ， 经过人工把关之后即刻发布至央视网网站和央视新闻App 。 这种速度是人类剪辑师所无法完成的 ， 只可能通过人工智能来实现 。
■第六种：技术把关内容
随着媒体融合的深入 ， 全媒体形态下的内容发布形式日趋多样化、快速化 。 与自媒体相比 ， 传统主流媒体要求保证所发布内容的真实可信 ， 需要对所发布的内容进行快速而有效的审核校验 。
人工智能审核系统一方面在内容生产过程中对正在生产的内容实时进行检测 ， 实时提醒并给出修改建议；另一方面对生产制作完成待发布的音频、视频、图片、文章进行快速审核并反馈修改建议 ， 对拟发布的内容是否含有可能侵权的音视频、图片等内容进行检查和提醒 。
另外 ， 可以通过智能新闻事实核查系统的分析对比 ， 确保新闻内容的真实性 。
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新疆广电网络公司引入智能审核技术 ， 极大地提高了节目的审核效率 ， 解决了人工审核需要消耗大量人力和时间、成本居高不下等问题；苏州广播电视总台应用人脸识别、语音识别技术建立人物库和敏感词库 ， 快速精准识别视频中人脸及语音里的违禁等内容 ， 提升了识别率和把关质量；《纽约时报》在引入AI审核员后 ， 评论的审核效率大大提升 ， 可以对更多的文章开放评论区 ， 同时节约大量人工开支 。
▍规避技术内容时代的“负效益”“反效果”
技术内容时代正在来临已是不争的事实 ， 但在技术内容时代的初级阶段 ， 一方面 ， 人工智能应用于媒体内容生产的技术本身仍不成熟 ， 需要加以完善；另一方面 ， 人工智能在媒体内容生产中的应用会带来许多未曾预料的衍生问题 ， 需要加以解决 。 传统主流媒体在积极利用人工智能所带来发展机遇的同时 ， 也需要多一点冷思考 。
一要以人工补强人工智能 。 如果只是一味迎接技术内容时代的到来 ， 认为技术内容生产无所不能、无所不会 ， 对当前的技术内容生产能力抱有不切实际的幻想 ， 就可能走入唯技术论的误区 。
事实上 ， 在目前的媒体内容生产中 ， 人工智能尚无法取代人的主观能动性 。 例如 ， 当前人工智能难以洞察人类的情感、道德和复杂价值判断 ， 无法完成涉及人物塑造、情节设计、内心活动的内容创作 ， 因此 ， 人工智能并不能完全替代媒体内容创作者和把关者 ， 尤其是在时政类新闻和复杂的媒体内容创作方面 。
我们要最大限度地利用人工智能 ， 但不能唯技术论 。 人仍应是技术内容时代的主导者 ， 人才是技术内容质量的最终审核者和把关者 ， 在传统主流媒体内容生产的重要环节 ， 仍都需要有“看门人”的参与 。
二要以人工规范人工智能 。 在技术内容时代 ， 借助人工智能 ， 媒体内容生产可以实现提质增效、抢时争速 ， 给传统主流媒体的发展带来实实在在的好处 。 但技术从来都是一把双刃剑 ， 如果没有对技术内容生产进行很好地规范 ， 则可能会被滥用 ， 对社会造成危害 。
例如 ， 在技术内容时代 ， 媒体基于内容生产的需要 ， 力求拥有海量数据 ， 这就极易造成信息乃至隐私泄露；又如 ， 不法分子利用人工智能对图片、音频甚至视频深度伪造 ， 一旦采用则导致新闻内容来源不真实；再如 ， 由于算法设计不当 ， 会导致不当新闻内容等 。 这些都迫切呼唤建立技术内容时代的媒体内容生产规范体系 ， 来规避技术内容时代的“负效益”“反效果” 。
传统主流媒体的发展必须坚持以先进技术为支撑 ， 以内容建设为根本 。 人工智能技术的迅猛发展 ， 实现了技术与内容之间的有机结合、深度融合 ， 催生了媒体行业的技术内容时代 ， 为传统主流媒体的发展注入了新的生命力 。
传统媒体人要有所思、有所想、有所为 ， 充分汲取传统主流媒体在互联网时代正反两方面的发展经验教训 ， 清醒地认识到人工智能等新技术对媒体行业产生的革命性影响 ， 在技术内容时代牢牢掌握人工智能这一核心竞争力 。
【人工智能时代，媒体行业应如何“攻”与“守”？】来源：广电独家 ， 侵权烦请联系删文 。


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