AI+新闻进化到这种程度了!记者编辑会失业么?

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  出品| 外言社

  翻译| kewell 编辑| 王茸

  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。

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