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人工智能时代，传统媒体如何捍卫新闻主动权？( 三 )

媒体机构


我们不必再指责过滤算法 。 算法可以用来丰富你的新闻体验 。 通过理解你所看到的内容 ， 你也可以理解你以前没见过的东西 。 通过将一些个性化的逻辑颠倒过来 ， 新闻机构可以创建一个机器学习驱动的推荐引擎 ， 从而扩大多样性 。
增强采访人员
无论是创作抽象和语境化的新信息 ， 还是应对突发性的(新闻)事件 ， 人类的智慧仍然是不可战胜的 。
采访人员对内容的深入理解可以用来教授人工智能新闻助理系统 ， 通过直接从使用人工智能的采访人员那里学习 ， 同时深入分析来自内容消费的数据 ， 这个系统会随着时间的推移变得更好 。
智能新闻助理可以指出哪些内容是隐性或明确相连 ， 例如可以基于不同内容的主题 ， 语调或其他元数据(例如作者或位置)来找出相关联系 。 这样一个聪明的新闻助理可以通过显示哪些先前的内容与当前流行的话题或突发新闻相关 ， 从而帮助采访人员更好地理解内容 。 这些故事可以更快 ， 更准确地锚定在一个有意义的大背景中 。
人工智能解决方案可用于帮助采访人员更快 ， 更彻底地收集和理解数据和信息 。 通过识别社交媒体或搜索查询中的趋势或突出显示历史报道中的模式 ， 智能新闻助理可以提醒采访人员 ， 下周或即将到来的假日季是否有重要内容需要报道 。 同时 ， 人工智能解决方案对于事实检查和检测内容操纵将变得越来越重要 ， 例如识别伪造的图像和视频 。
自动化内容制作系统可以自动或半自动地创建和注释内容 ， 例如基于访谈录音创建草稿版本 ， 然后由人类采访人员进一步修改完成 。 这种系统还可以进一步深度开发 ， 根据不同的内容片段和格式(文本、音频、视频、图像、可视化、增强现实体验和外部注释)创建新闻编译 ， 或者创建诸如个性化通知等高度个性化的新闻内容 。
智能新闻助理还可以使用编辑推送通知来推荐下一篇应该发布的文章 ， 同时会对将推送通知发送给最终用户的最佳时间提出建议 。 提醒一下 ， 尽管谷歌的Duplex功能非常强大 ， 但自然语言处理(NLP)还远未解决 。 人类与机器智能可以在内容制作和语言理解过程的核心中结合在一起 。 利用人工智能解决方案增强新闻工作者的超级语言能力 ， 也将能够以新的方式为NLP研究和开发提供支持 。
增强新闻编辑部
在新闻编辑室和业务发展的日常实践中 ， 如果创新和数字化没有被具体地纳入理解受众等新闻业务的核心 ， 那么就不能改变新闻媒体的传统文化氛围 。
人们可以开始将新闻机构视为一个系统和平台 ， 为不同的人和人群提供不同的个性化迷你产品 。 通过利用自动或半自动内容制作 ， 新闻编辑部可以深入了解相关的利基主题 。 覆盖的主题越多 ， 报道越深入 ， 新闻编辑室就能越好地为不同的人和细分群体制作个性化的迷你产品 ， 比如说个性化的通知或内容综合 。
在一个越来越难以将真实与虚假区分开来的世界中 ， 通过自我反思和透明度来建立信任变得比以往任何时候都更加重要 。 人工智能解决方案可用于创建工具和方式方法 ， 使新闻机构和新闻编辑室能够比以往更精确地了解自己的活动及其影响 。 与此同时 ， 通过向更广泛的受众开放新闻编辑室及其活动 ， 可以使用相同的工具来建立信任 。
具体而言 ， 人工智能解决方案可以检测和分析报告和讲故事中可能存在的潜在偏见 。 例如 ， 是否有某些人群在某些主题或材料中过度呈现？具有多方意见的话题在报道时的预期或角度是什么？大多数照片是描绘具有某种种族背景的人吗？是否存在报道中未曾提及的重要主题或声音？人工智能解决方案也可用于分析和了解现在的内容类型以及之前的工作内容 ， 从而提供特定于上下文的深入分析 ， 以便在将来创建更好的内容 。

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