人工智能时代:全面替代记者编辑 传统新闻成为过去

分类:AI教育,技术论点   2019-02-03    290浏览   0条评论


对于新闻业来说,这是最好的也是最糟糕的时期

在生产的最后,媒体终于跨入了自动化的门槛。机器人不仅取代了富士康等制造业的普通劳动力,也取代了情报密集型新闻领域的普通劳动力。腾讯梦想作家现在已经发表了3万多篇文章;世界上最大的新闻机构美联社早在2014年7月就开始使用机器人记者撰写财务报告。

在发行方面,由Daily Express和Today的头条新闻所代表的个性化阅读客户端也正在发生巨大变革:从编辑器向算法发布新闻的权利。当然,算法最终是由人编写的,但主导这个过程的过程不再是传统的编辑器,而是程序员或跨界的程序员和编辑者。经过十多年的复兴,门户网站开始了自我革命:最初招募的编辑将去哪里?除此之外,社交网络作为新闻发布平台扮演着更为主流的角色 – 您的亲人,同事和朋友正在成为决定您每天看到什么新闻的人。从这个角度来看,我们似乎又回到了世界。分布式农村牧区时代。

人工智能会取代记者编辑吗?

在这个阶段,不管是自动写作软件还是视频编辑,对传统的新闻从业者来说,这只是一个初步的证据。从这个角度来看,人工智能将在短期内取代大多数新手作家。媒体大亨的地位仍然是不可动摇的,理论上不会引发新闻业的大规模失业浪潮。但是,如果人工智能在未来加速进化,发展除图灵机以外的技术逻辑,那将是新闻业真正的冬天。

新闻业的意义正在改变吗?

我们无法想象五十年后的世界,因为我们无法预测今天的科技成就。回到十多年来的新闻史,这两个趋势非常明确:第一,新闻的制作和发行是分离的。传统新闻机构很容易依赖平台公司的分布,并积极尝试在内容制作中捕捉和遵循平台算法。用户关注;其次,新闻意义壁垒瓦解,社会教育和监督功能被削弱,娱乐功能空前扩大。在互联网时代,电视时代的大众媒体娱乐浪潮更令人尴尬。当材料制作变得越来越丰富时,娱乐在整个内容产业中起着主导作用,而新闻业也无法幸免。因此,解释原因并不难。 王宝强“离婚事件吸引了数亿人观看,涉及司法公正的聂树斌案件只是在社交网络上悄然偷看。
这就是当今新闻业面临的困境:接受人工智能可能会被它吞没,抵制新技术就像自杀。从悲观的观点来看,人工智能正在破坏传统新闻业的剩余基础;从乐观的观点来看,人工智能正在把新闻业转变为内容产业的一个新的组成部分。

新闻早已成了过去式

在过去的十多年里,传统的新闻业无疑是最早被互联网改变的行业之一。不可避免的是,出现了历史性的转变:门户网站吸引了用户,科技公司避开了广告,甚至记者和编辑也转行了。以报纸、电视和广播为代表的传统新闻,遇到了令人眼花缭乱的景象.革命技术在新闻产业中的出现最初表现出破坏性的一面,但建筑侧的人们习惯于线性排列、标准回答、统一声音,不得不学会建立对各种舆论噪声的识别。在过去,几十家全国性新闻媒体产生了绝大多数新闻。今天,在数千名媒体人士的参与下,内容制作的来源越来越多,内容也变得多样化和支离破碎。新闻本身的意义和面貌也越来越模糊。新闻客户端的参考信息已经让位于信息发布平台,新闻已经成为一个过时的术语。

机器进退”人工智能对新闻创新的破坏

人工智能的发展将新兴产业直接从手工业推向了大规模的工业时代。从内容制作,频道分发和用户信息反馈来看,新闻业正在经历历史上最戏剧性的变化。资深业内人士认为,人工智能将主导新闻业的未来:彭博社(Bloomberg)首席编辑约翰米克尔什韦特(John Micklethwait)认为,人工智能技术将在新闻业的未来发挥决定性作用;纽约杂志(New York Magazine)的作者Kevin Roose说,“自动写作将是新闻业未来的最佳趋势。”Narrative Science预测到2020年,90%以上的新闻报道将由机器完成。

在这一过程中,传统的报刊、电视和广播媒体的影响力将进一步减弱,具有技术优势的新媒体,特别是一些超级信息发布平台,将开始成为新闻产业的新枢纽。它们具有强大的分销渠道的固有优势,从而进一步影响到上游内容的生产,更好地满足用户的需求。人工智能技术在媒体中的应用,在一定程度上也是对机器人力的大规模替代。新闻的灵魂正在让位于“工程师的严苛”的帷幕和“作家的情感”中的“进退”的帷幕。在某种程度上,传统意义上的新闻正在融化。

智能制作内容:机器的核心和新闻业的神奇之手

早在2006年,外国媒体就开始将人工智能应用于写作。与美国、英国等发达国家相比,人工智能在中国媒体领域的应用起步较晚,但近年来也逐渐赶上。一些新闻媒体组织利用人工智能撰写文章。

Wordsmith写作系统,由AutomatedInsight开发,工作起来有点像一个纵横字谜。用户可以生成可以下载和修改信息的语法路径。例如,如“(公司)的收入百分比(%)(增长/减少)”。字匠接下来用相关的公司财务信息填写句子。类似的语法路径被广泛使用:“(一支足球队)击败另一支足球队”或“(一部电影)周末票房(美元)”等等。这些例子最终融合成一些豆腐块。Wordsmith生成的文章的深度在很大程度上取决于用户加入的单词和短语的总数。通过构造这些句子段落,用户可以确定Wordsmith能够理解语义关系。就像受过新闻训练的记者一样,自动化写作系统也会犯错。自2014年7月以来,美联社(AssociatedPress)为每一篇Wordsmith报道安排了编辑审阅报告,每个编辑的更正反馈将提高机器的学习能力。字匠的错误率现在比人类低得多。美联社(AssociatedPress)于2014年7月开始使用Wordsmith平台撰写金融新闻;“洛杉矶时报”(LosAngelesTimes)使用软件获取美国地质调查局(USGeologicalSurvey)的预警数据,生成报告,并在三分钟内发布。

腾讯、搜狐、新华社等机构也在人工智能领域进行了尝试

2015年9月10日,腾讯财经推出了自动新闻写作机器人Dream Writer,发布了第一条新闻,“8月份CPI同比上涨2.0%至12个月新高”。该报告抓住了国家统计局的相关CPI。该数据还引用了行业专家和业内人士的分析。根据Dream Writer的研发团队,其内容制作方法主要基于大数据分析平台。它选择新闻点,在短时间内抓取相关材料,并通过学习固定新闻模板生成手稿。它的优势在于财务信息新闻的应用,它具有大量的信息,在准确性和及时性方面赢得了人类记者的编辑。

新闻:算法会比人更客观吗?

算法正在成为现代社会的基础设施,让世界上几乎无法想象的算法:旅游预订网站无法购买门票,好友不能在微博和微信上更新,甚至搜索引擎也无法给出答案。事实上,算法几乎决定了人们在互联网上看到的一切。“华盛顿邮报”曾对117名美国用户进行了抽样调查,发现Facebook根据他们的性别、设备、使用习惯、居住地、年龄等因素推动了他们的个性化,比如福特皮卡的新闻。只有生活在农村的用户,而不是城市,才受到推动,任何来自艺术家碧昂斯的动态信息都主要是针对大多数女性用户的。在测试的两天里,几乎所有用户都关注的热门话题是关于世界上第一个“男性生殖移植”的故事。Facebook的算法似乎适合每个人。


新闻教育:大学是否需要有新闻系?

如果机器人的手稿写得和普利策获胜者一样好,大学是否还需要开设新闻部门?美国人的回答是肯定的。随着人工智能在新闻工作中应用的不断深入,美国高校开始尝试人才培养的多学科整合。美国拥有世界上最完整的新闻传播教育体系,大约有1000个新闻传播专业点。吴锋、陈雯琪和章于炎等学者对美国十所顶尖消息传布类学院举行考察研讨,构成《美国消息传布教导的最新发展与革新趋向——基于美国十所顶尖新闻传播学院的调查统计研究》一文研究发现,这十所学校在新闻人才的培养方式上都体现了融合发展的趋势。

在学位设置方面,大多数院校在Ben,Shuo和Bo的水平上设置了1-2度。本科学位包括三个专业:新闻,科学和文学;硕士学位包括新闻,科学,文学,传播管理和公共外交硕士学位;在博士领域,早在1934年,美国密苏里新闻学院就在美国授予了第一份新闻学。博士。此外,双学位教育很受欢迎,涉及艺术,商业,计算机,法律和社会科学的学位。它结合了各种专业领域的学位。密苏里大学新闻学本科专业包括新闻,杂志新闻,新闻摄影,纸张和数字新闻,广播和电视新闻,战略传播和特殊项目的六个“关键领域”。 “可以看出,密苏里大学不仅符合专业”方向上“的潮流,而且更注重学生在个性化定制方面的个性化发展。

针对人工智能,中国已开始培养多元化的新闻人才

目前,我国有多所高校已经开始探索新闻媒体人才多元化的技能。其中,中国人民大学新闻学院增设了“数字新闻传播”、“跨媒体传播实验”等专业方向和课程,作为改革传统新闻专业人才培养模式的实验领域。南京大学金陵学院于2007年率先开设了传媒整合(方向)专业,参照密苏里州新闻学院的课程设置,采用国际流行的模块化课程体系培养复合型新闻人才。汕头大学长江新闻传播学院也在国内新闻学院建立了第一个媒体整合实验室。在未来,新闻可能会变得更小,更多地融入其他学科,但作为一个具有跨学科技能的毕业生,他有良好的文本组织和人际交往能力。与其他职业相比,新闻业已经是进入职场的第一步,仍然是一个很好的职业起点。

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