这是一个悖论 。 随着信息越来越接近用户，移动设备锁屏和其他信息显示界面可供我们随时访问，其起源和背景动机变得比以往更加模糊 。
社交媒体与使用最新机器学习方法的自我实现反馈循环结合在了一起，同时易受到恶意或非预期的攻击，使我们进入了“另类事实”和虚假新闻的世界 。 在这个充斥着自动化魔头和算法操纵的时代，新闻媒体的理想听起来极其重要：真实和相关信息的传播;培育言论自由;为所有人发声;扩大和丰富人们的世界观;如此等等
但是，如果新闻媒体本身不积极主动地去开发能够塑造算法现实的解决方案，那么新闻媒体的驱动价值将无法在算法现实中得到充分体现 。
通过评论或批评统治算法的平台行为，不会改变当前的过程 。 改变Facebook(#ChangeFacebook)并没有出现在新闻媒体上 。 新人工智能驱动的谷歌新闻由谷歌根据其公司文化和价值观进行控制和开发，因此不会受到新闻媒体机构的直接影响 。
在互联网崛起和遍及算法规则之后，我们再次处于一个重大范式转变的边缘 。 机器学习驱动的人工智能解决方案将对我们的数字和物理现实产生越来越大的影响 。 这又是一个影响力量平衡，影响数字发展方向和改变我们思考信息方式的时刻，也是新闻媒体从外部观察者转变为变革者的时代 。
新闻媒体的人工智能解决方案
如果新闻媒体想要影响未来新闻内容的创建，开发，呈现和传播方式，他们需要在人工智能开发中发挥积极作用 。 如果新闻机构想要了解数据和信息在数字环境中如何受到影响以及如何被控制，他们需要开始接受机器学习的可能性 。
但新闻媒体如何与今天的人工智能领导者竞争呢？
新闻机构有一样东西，是诸如谷歌、Facebook和其他大型互联网公司还没有的：新闻机构拥有内容创建过程，因此对于内容有着深入和详细的理解 。 通过关注适当的人工智能解决方案，他们可以以独特而强大的方式将与内容创建和内容消费相关的数据组合在一起 。
新闻机构需要使用人工智能来增强每一个人 。 他们需要增强采访人员和新闻编辑室 。 这又是为何？
增强和用户以及公众的联系
个性化已经存在了一段时间，但它是否曾根据新闻媒体本身进行设计和开发？新闻媒体的目标是将优秀的内容和个性化的用户体验结合起来，构建符合新闻原则和价值观的无缝且有意义的用户信息体验 。
对于新闻来说，即将到来的实时机器学习方法，例如在线学习，为理解用户在现实生活中的偏好提供了新的可能性 。 这些技术提供了很多新工具，可以直接在锁定屏幕上发布新闻和讲述故事 。
通过实时了解在移动设备锁定屏幕上发布新闻内容的影响，可以利用发送个性化新闻通知的智能通知系统来实时优化内容创作和内容传播 。 系统可以根据用户的偏好和上下文，个性化内容的呈现方式，其可以是语音，视频，照片，甚至可以是增强现实图像或数据可视化材料 。
值得注意的是，可以利用机器学习在人们、采访人员和新闻编辑室之间创建新的互动形式 。 自动审核评论只是今天已经使用的一个例子 。 想想是否有可能直接在锁定屏幕上建立交互，让采访人员更好地理解内容的消费方式，同时实时捕捉故事传达的情感反馈 。
通过数据可视化和深入的文章开放算法和数据使用，新闻媒体可以创建一种新的，真正以人为中心的个性化形式，让用户知道个性化是如何实现的，以及它是如何影响新闻的用户体验的 。
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 。
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