AI將為2018新聞業提供新視野：趨勢預測&案例打法高能集錦

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1818年1月，瑪麗·雪萊（Mary Shelley）出版了文學史上的第一部科幻小說《弗蘭肯斯坦》。一個世紀的時間過去了，我們的生活中湧現出了大量如書中的維克托·弗蘭肯斯坦（Victor Frankenstein）那樣年輕有為的科學家，更湧現出了許多由人類所創造的「科學怪物」，也就是當前備受追捧的人工智慧、機器學習、智能語音和大數據。

與瑪麗·雪萊書中的「科學怪物」對社會產生了巨大威脅，最後自殺而死不同，當下的人工智慧與人類社會的發展相輔相成。從目前來看，Facebook、谷歌、微軟、蘋果、騰訊、百度等互聯網公司並不抗拒人工智慧的普及和發展。根據麥肯錫全球研究院預測，到2025年，自動化技術對經濟的影響規模將在5.2萬億美元至6.7萬億美元之間。在以人工智慧為代表的第四次科技革命席捲全球之際，本期全媒派（ID：quanmeipai）帶大家撥雲見日，聊聊人工智慧背後的神話、幻象和現實，探究新聞業將在這場浪潮中何去何從。

全球編輯網路（Global Editors Network）首席執行官BertrandPecquerie於2018年1月5日在Medium.com上發文指出,AI將為新聞業提供發展新視野，自動化的新聞編輯部將從夢想變為現實。Bertrand Pecquerie表示，新聞工作者的飯碗並不會被機器學習和演算法搶走，相反，創新會推動更多新的就業機會產生，媒體人需要思考的是如何在這樣的背景下實現轉型和技能升級。對此，BertrandPecquerie提出了7點趨勢預測。

媒介融合進一步加強

AI實現文本/視頻/音頻間的互相轉化

在人工智慧時代，文本、音頻和視頻將不再僅僅是不同的新聞類型。隨著三者之間的轉化技術日趨成熟，在內容相關的前提下，任何文本都可以轉化為視頻，任何音頻或視頻都可以轉化為文本。這三種不同的內容形式將進一步實現聚合和相互轉化，也就是說，媒介融合將進一步加強。

一方面，視頻新聞已經成為當前不可忽視的潮流趨勢。以YouTube和Facebook為首的視頻平台和社交平台紛紛依靠視頻新聞賺取流量。2017年8月，Facebook創建視頻頻道「Watch」，該頻道對標YouTube，與Vox和Discovery Communications Inc.等公司聯合進行內容創作。與此同時，Facebook利用信息流向用戶推送他們可能感興趣的視頻，打造基於社交的視頻推送機制。Facebook首席執行官馬克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）在電話會議中指出，視頻已經成為Facebook上表現最好的內容類型，Facebook在未來三年內仍將繼續推動視頻的流量增長。

為了滿足讀者對視頻新聞的閱讀需求，傳統媒體也在不斷擴大自己的視頻新聞團隊。自2014年以來，《紐約時報》已經裁撤了100名文字編輯，組建了60人的視頻新聞團隊。2017年，有超過60家媒體對傳統的文字編輯進行裁員，轉而增加對視頻新聞的資源投入。例如，《華盛頓郵報》的視頻團隊規模由年初的40人增加至70人，Mic的視頻新聞團隊由25人擴充到30人。

全媒派往期文章參考：
《視頻已成媒體新能量引擎？國外頂級媒體如何規劃自己的視頻業務》

另一方面，以Wibbitz和Wochit為代表的新興科技公司在文本轉換領域存在著巨大的發展潛力。伴隨著自動翻譯和即時翻譯技術的應用，跨語種轉換也將成為現實。以色列文字視頻平台Wibbitz由Zohar Dayan和Yotam Cohen於2011年創立，公司設立在以色列第二大城市特拉維夫，在紐約和巴黎設有辦事處。該公司主打自動化視頻創作平台，可以在沒有任何人為干預的情況下，將純文本轉化為包含語音、圖像、視頻的多媒體片段。

Wibbitz平台利用人工智慧技術，能夠將彭博社、路透社、美聯社、福布斯等超過500家媒體的文本新聞根據用戶的偏好轉化為不同內容的視頻。2017年12月31日，Wibbitz對美聯社在2017年的頭條新聞進行了自動化剪輯，生成了一個三分鐘時長的視頻，在紐約時代廣場的大屏幕上進行播放，並通過美國廣播公司（ABC）實時轉播，超過一百萬的跨年狂歡者在現場觀看了這個視頻。據悉，此條視頻將為Wibbitz平台帶來120萬美元的盈利。

#視頻：Times Square NYE Live Stream | 2017: The Year in Stories

人們通常認為自動化視頻不能體現人類的創造力，但是事實上，使用自動化技術生成的視頻與人類製作的視頻在內容質量上並沒有區別，有所區別的只是生產的過程。伴隨著自動化技術日趨成熟，媒體可以通過預設將自身的品牌特色注入到每個視頻中，從而在當前激烈的內容競爭中脫穎而出。正如Wibbitz創始人Zohar Dayan和Yotam Cohen所說：「自動化並不意味著機器人將創造無盡的毫無意義的視頻，它只是一個媒體藉以改進視覺內容生產方式的平台。」

Wibbitz創始人Zohar Dayan和Yotam Cohen

智能語音驅動對話式新聞

搭載語音助手，音頻資訊成下一個風口

目前，人類與語音助手之間的互動還十分有限。比如，人們可以通過智能語音獲得最新的消息，但是卻很難獲得更加深入的信息。預計在幾年之後，語音搜索的成熟度將會比肩傳統的搜索引擎。智能語音將成為新聞業的下一個風口，其將與其他互聯網設備和智能電視連接，為媒體帶來可觀的收入。

根據麥肯錫的研究數據，當前只有不到10%的人工智慧涉及智能語音功能，但在未來幾年內，這一數字將超過50%。智能語音將會驅動對話式新聞的誕生，用戶將會擁有更多類似亞馬遜Alexa和Google Home的語音助手。最近的一份報告顯示，2017年使用聲控設備的人數增加了129％，五分之一的智能手機用戶每個月至少使用語音助手一次，用戶也越來越多地採用聊天機器人作為與媒體互動的手段。

2017年11月，Facebook Messenger推出了客戶聊天（Customer Chat）插件，這個插件可以讓企業在自己的網站上通過Facebook Messenger與客戶進行對話。客戶聊天插件的應用，不僅僅可以使企業充分利用自身的網站，同時也為Facebook Messenger帶來了源源不斷的新用戶。

此舉被視為Facebook Messenger爭奪企業聊天平台領軍地位的奠基之作。無獨有偶，在最近的全球開發者大會上，蘋果公司推出了商務聊天（Business Chat），蘋果在其開發者網站上表示，商務聊天能夠實現企業與客戶之間的互動。在該應用中，雙方可以互相提問、安排約會、使用Apple Pay等。蘋果方面表示：「在iMessage中添加商務聊天功能可以增加人們停留在蘋果系統內部的可能性。」

除了Facebook Messenger、Apple Business Chat、Google Assistant和Alexa以外，Instagram也於2018年推出了「聊天機器人」（Instagram Chatbots）。通過增加聊天機器人，Instagram可以獲得更多的客戶支持和用戶參與度，從而提高自己的商業價值。有觀點認為，Instagram用戶的持續增長和新功能的不斷推出將使其成為圖片類社交應用的領軍力量。

此外，BertrandPecquerie預測，到2020年，新聞編輯部將引入類似Alexa或Siri的新聞室助理（NewsroomAssistant）。這些新聞室助理將由聊天機器人和探測器組合而成，幫助記者簡化日常工作流程，促進人機交互協作。不同於寫稿機器人，新聞室助理的職責不是創作自動化新聞，而是更好地輔助記者和編輯，優化新聞編輯部的工作流程。

當前，Cisco已經推出智能語音助手Spark，並在加緊開發AI會議機器人、AI照相機器人等其他智能助手。Cisco高級副總裁兼總經理Rowan Trollope表示：「在接下來的幾年裡，AI會議機器人將加入我們的工作團隊，屆時人們將能夠擺脫會議安排和其他後勤工作的苦惱，全身心地投入到創意工作當中。」

新聞個性化增強

演算法訂製信息全面佔領編輯部

機器人自動化寫作與預註冊文本和資料庫有著密切關係。伴隨著機器學習，自然語言處理和生成技術日趨成熟，文本資料和資料庫日益豐富，自動化新聞的未來將不僅僅局限於當下美聯社、路透社、《衛報》等媒體對體育新聞、經濟新聞和選舉新聞的報道上。更多帶有個性化特徵的複雜文本將會產生，到那時，區分由人類寫作的新聞和由機器人自動創作的新聞將會變得困難。

以選舉新聞的報道為例，在輸入數據相同的前提下，自動化新聞寫作系統能夠生成立場相反的兩篇報道，兩篇報道的標題、語氣、寫作風格和結論都將有明顯的區別。媒體可以選擇與自己立場相符的報道進行發表，用戶也可以選擇只閱讀與自己興趣相符的文章。在這樣的背景下，雖然人工智慧提供了更加豐富和多元的選擇，但是完全以個人意志為導向的議程設置卻會加強傳播中的「信息繭房」效應和「迴音廊」效應。

此外，自動化新聞寫作系統在應用型文本創作方面更具長處，以訃告為例，機器會比人類抓取到更詳細的生平信息和照片，能夠進行更加詳實的敘述。另一方面，人工智慧將幫助記者更好地完成採訪準備環節和整理環節。機器人將幫助記者尋找關於被訪者更新、更深入的資料和信息，進行採訪資料轉錄等，這些都將幫助記者寫出更好的報道。

更有序的UGC

AI預設框架，自媒體有規則生產內容

初始資料庫的建立是人工智慧的基礎。Bertrand Pecquerie指出，當前媒體有三種渠道建立資料庫：第一是由媒體的記者或分析師製作；第二是從第三方數據公司購買；第三是藉助用戶自動生成。人工智慧的發展為UGC提供了新的發展機遇，用戶將不再以鬆散的、混亂的方式提供內容，而是在媒體的框架預設下有序地生產內容。

以圖片社交應用平台Instagram為例，2017年的一項研究顯示，Instagram上所有標記為奢侈品的商品中，約有五分之一是假貨。為此，Instagram與UGC市場營銷平台Pixlee合作。Pixlee是一家通過人工智慧和機器學習來獲取UGC背後的數據的營銷公司，其通過機器學習分析照片周圍的元數據，並將其與從照片中提取的視覺主題相結合，確定了約2萬個發布過假冒商品的Instagram賬戶。此舉也幫助Instagram和Pixlee共同建立了一個品牌資料庫。

「新聞元空間」的建立

以數字存儲突破人力陷阱

從傳統意義上講，新聞編輯部的內容生產力與新聞記者的數量呈正相關。而藉助人工智慧，媒體可以建立一個「新聞元空間」，即通過數據的存儲和挖掘使得有限的記者和編輯也可以製作出大量內容。「新聞元空間」的建立將有助於媒體擴大報道範圍，對有關社區體育、地方工會活動、地方選舉等區域性新聞給予更多關注。

區域性新聞往往容易被國家級的媒體忽視，而地區級的媒體往往又沒有能力獨立完成報道，對於一些經濟困難的地區來說猶是如此。針對這一問題，數據新聞公司Urbs Media與新聞協會在英國和愛爾蘭聯合發起「改變當地的新聞」倡議，希望通過機器演算法和寫稿機器人來彌補地級媒體人力的不足。目前，這一倡議得到了來自谷歌數字新聞的70.6萬歐元資助。

Urbs Media聯合創始人兼主編加里·羅傑斯（Gary Rogers）表示，通過部署自然語言生成軟體（NLG），寫稿機器人可以根據不同的數據為同一新聞生成不同的數據新聞報道，以將不同的報道提供給與其匹配的媒體。自2017年12月以來，Urbs Media每天都在英國當地的報紙和網站上發布數十個自動化數據新聞報道。預計到2019年，寫稿機器人每月將為媒體提供超過三萬篇數據新聞報道。

目前，寫稿機器人已經成為數據新聞發展的重要組成部分。英國的《泰晤士報》、《衛報》、《每日電訊報》都已經在新聞編輯部內應用寫稿機器人撰寫大量以數據驅動的調查報告。儘管羅傑斯的野心是希望寫稿機器人在未來可以創作出頭條新聞，但是他表示，寫稿機器人在目前的任務仍是生產出源源不斷的內容，以供當地媒體使用。「我們想要做到的是高效、規模化的數據新聞操作——這就是我們衡量成功的標準。」羅傑斯說道。在未來，Urbs Media將把這種數據新聞創作方式從英國和愛爾蘭推廣至更多海外地區。

演算法問責制和透明度

分析機器的意圖，懲罰AI的失誤

Bertrand Pecquerie認為，隨著演算法對內容創作的影響權重越來越大，建立對演算法的問責制度是十分必要的。記者需要對演算法進行審查，分析演算法中存在的偏見，如種族歧視、性別歧視、階級歧視等，以此來建立起演算法編寫者對演算法的責任機制。

早在2014年，美國馬里蘭大學新聞學院教授Nicholas Diakopoulos便在其論文《演算法的責任——計算結構下的新聞調查》（Algorithmic Accountability：Journalistic investigation of computational power structures）中指出，建立演算法問責制必須考慮到演算法是由人類所創造的對象，演算法的輸出結果中包含了設計者的意圖和傳播介質等不同方面的因素。

與演算法問責制相呼應，演算法的透明度同樣是一個值得關注的問題。對於用戶來說，如何能夠知道一篇文章是由人類創作的還是由寫稿機器人完成的？如何能夠確保自己的個人信息沒有被演算法抓取？這些都需要媒體主動對相關信息進行公開。當前，法國和德國等歐洲國家已經就演算法的透明度進行相關立法，商業公司被要求披露在人工智慧方面的應用信息和數據，公司一旦被發現違約將面臨著巨額罰款。

2017年12月，紐約州議會通過了一項有關演算法決策透明度的法案，該法案的通過對全國其他地區來說有著重要的示範意義。伴隨著該法案的通過，紐約州成立了一個專責小組，負責監督市政機關和其他公共機構對演算法的使用。紐約州布朗克斯市議員詹姆斯·瓦卡（James Vacca）表示，公眾應當享有對公共機構部署和應用人工智慧的知情權，而不是像現在這樣處於一片「黑暗」之中。

紐約大學法學院學術研究員朱莉婭·波爾斯（Julia Powles）對紐約州的演算法透明度建設持悲觀態度，她在《紐約客》雜誌最近的一篇文章中寫道。目前紐約州仍然沒能建立一個中央資料庫，顯示各個機構和商業公司在人工智慧上投入了多少，以及這些機構和公司在如何應用人工智慧。有多少紐約人的數據已經被演算法抓取還仍是未知。

自動化新聞VS自動化假新聞

攻擊者和防禦者的技術博弈

自動化新聞和自動化假新聞是同一枚硬幣的兩面。毫無疑問，如果新聞可以藉助人工智慧實現自動創建，那麼假新聞同樣也可以被自動創建。事實上，在美國大選和英國大選中，已經發現了大批有預謀的，通過演算法進行生產和分發的假新聞。

假新聞和假評論類似。有機構分析了美國超過2200萬條商品評論，發現其中僅有17%是原創評論，其餘的均為對原創評論的複製，或是通過演算法自動生成的評論。2017年9月，希拉里·柯林頓（Hillary Clinton）的新書《發生了什麼》（WhatHappened）在亞馬遜上線，不到幾個小時的時間內，網站便收穫了超過1600條評論。亞馬遜方面經過監測發現，其中900條均為假評論。

目前，新聞業普遍持有的觀點是通過增設事實核查人員和建立自動化事實檢驗系統來重建公眾對於媒體的新聞專業主義信任。例如，BBC新聞在2017年提出擴充事實核查團隊，並與Facebook聯手對社交平台上的假新聞進行打擊。《紐約時報》和《華盛頓郵報》均創立了專業的事實核查小組，並於2017年加大了核查力度。

然而，BertrandPecquerie指出，現實生活中的假新聞更多地來源於社交媒體、博客、即時通訊軟體等非主流媒體。這些在傳統媒體之外的假新聞足以對民主造成重創。2017年，Facebook希望藉助演算法調整來消除平台上的虛假新聞，谷歌與第三方事實核查網站進行合作，但均收效甚微。

根據Facebook最新披露的信息顯示，2018年，Facebook將會削弱新聞內容的平台佔比，限制新聞內容的分享和評論，以此來減少假新聞和帶有冒犯性的新聞。與此同時，Facebook將會對入駐媒體進行信譽評級，評級將會對該媒體新聞推送的優先順序產生重要影響。

人工智慧使得人和機器之間實現了更好地交互。通過建模來複制一個人的聲音和語言習慣，改善和模仿他人的面部特徵都已經成為現實。俄羅斯的一家公司近日發布了一個名為FaceApp的智能手機應用，該程序可以自動修改面部表情、交換性別、改變年齡特徵等。此外，一家名為Lyrebird的公司從蒙特利爾大學分離出來，該公司展示了模仿人聲的最新成果。這兩個例子展現了強大的AI演算法已經能夠自動生成內容，而不只是停留在簡單地分析數據。正如Lyrebird的創始人所承認的那樣，如此逼真地操縱聲音和面孔的能力可能會引發一些問題，加重社會範圍內的假新聞危機。

#視頻：Face2Face: Real-time Face Capture and Reenactment of RGB Videos

當前，一場圍繞著人工智慧的競賽已經展開。攻擊者和防禦者誰能夠開發出更複雜的演算法和更好的人工神經網路來生產或是防禦假新聞仍待觀察。2017年11月，一個名為AdVerif.ai的演算法被推出，其通過同名人工智慧軟體驅動運行。這一演算法旨在檢測假新聞、以及含有裸露、暴力、色情等不良信息和惡意插件的新聞內容。該演算法目前已經與美國和歐洲的多家內容平台和廣告平台建立合作。根據AdVerif.ai的創始人Or Levi的說法，AdVerif.ai通過掃描內容，對不符合常規的內容進行識別。

與此同時，其還建立了由數千個真實故事和虛構故事組成的資料庫，對內容進行交叉核查。用戶可以看到系統對於內容的評估報告，報告將顯示內容的哪一部分為假新聞、哪一部分含有不良信息等。根據AdVerif.ai的演示，其已經能夠分辨出洋蔥新聞和不同政治立場的新聞。在使用中，AdVerif.ai將與平台合作建立一個黑名單，對於那些AdVerif.ai沒能準確識別出的假新聞，可以通過手動添加到黑名單中。Or Levi表示，AdVerif.ai計劃在未來增加對圖片的識別功能。

Bertrand Pecquerie表示，在自動化假新聞泛濫的同時，AI帶來的第二個風險是數據的微小變動都將可能對媒體造成系統性的破壞。AI與區塊鏈的最顯著區別就在於，前者是集中的，而後者是分散的。過於集中的新聞系統將會在面對黑客攻擊時不堪一擊，而區塊鏈最大的優勢在於其通過分散式數據存儲、點對點傳輸、共識機制和加密演算法等計算機技術的新型應用對數據加密的穩定性和可靠性得到了大幅度提升。因此，轉型至區塊鏈將會成為新聞業在未來一段時間內的發展趨勢。

新聞業將率先成為區塊鏈技術面向消費者的應用領域之一。目前，以Hubii為代表的科技公司正在致力於藉助區塊鏈來推動新聞向個性化、貨幣化方向轉型，解決虛假新聞、廣告欺詐、惡意軟體、殭屍網路流量等基本問題。Hubbi的顧問大衛·施萊辛格（David Schlesinger）表示：「區塊鏈可以將內容控制權交還給內容創作者和用戶，減少不必要的中介平台，使內容創作者獲取更多收入，使分銷商支付更少的渠道費用，使消費者擁有更多選擇。簡而言之，區塊鏈將幫助我們重塑內容生態。」

科技新聞網站Futurism的資深媒體人James Del表示，數字廣告媒體的模式正在發生變化，媒體不得不探索一個既能盈利又能為公眾服務的模式，區塊鏈在透明度和分散化上的優勢能夠幫助媒體重塑生態系統。他說：「由於假新聞在互聯網上肆虐，人們已經逐漸喪失對媒體的信任。區塊鏈的應用可以確保媒體共享和發布的信息準確無誤，並為其提供新的發布和組織形式。」未來，區塊鏈將成為追溯新聞源頭和進行事實核查的最有力工具。儘管現在還沒有媒體能夠真正做到這一點，但是所有跡象都表明，新聞業將成為下一個被區塊鏈革命顛覆的產業。

人工智慧無疑是在互聯網和智能手機之後推動新聞業變革的第三味催化劑。互聯網的普及使得人們能夠自由獲取信息；智能手機的推廣使得人們能夠在一個小小的屏幕上獲取新聞、進行社交和娛樂。而今天，人工智慧的興起將再一次改變新聞的生產方式和消費方式。

真實世界和虛擬空間、機器新聞和深度報道、專業引領和用戶參與……這些看似對立的內容將如何在新聞業中實現平衡，而新聞業又將如何在人工智慧時代捍衛公眾的監督權和隱私權、建立規範的演算法問責制度？歡迎在評論區分享你的看法，與我們共同繪製人工智慧背景下，新聞業的嶄新藍圖。