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一个新的希望 新闻媒体的人工智能

导读 温和地说,新闻媒体一直在AI发展中袖手旁观。 因此,在人工智能驱动的个性化界面时代,新闻组织再也无法定义什么是真正的新闻,甚至更重要的是,什么是真实的或值得信赖的。 今天,
2020-03-07 14:26:27

温和地说,新闻媒体一直在AI发展中袖手旁观。 因此,在人工智能驱动的个性化界面时代,新闻组织再也无法定义什么是真正的新闻,甚至更重要的是,什么是真实的或值得信赖的。 今天,社交媒体平台、搜索引擎和内容聚合器控制用户流向媒体内容,并直接影响创建什么样的新闻内容。 因此,新闻媒体的未来不再掌握在自己手中。 尸体被毁了?

有一段历史:新闻媒体没有足够快或创新,无法成为数字世界中的变革制造者。 从历史上看,新闻曾经是吸引和引导人们(和广告商)的信号。 互联网和在线可用信息的指数级爆炸使这种情况发生了很大变化。

在早期的互联网上,门户网站把人们引向他们感兴趣的内容。 你还记得雅虎吗? 随着信息量的增加,搜索引擎接管了,改变了人们在网上找到相关信息和新闻内容的方式。 随着移动技术和接口开始变得更加突出,带有新闻提要和推特的社交媒体接管了,再次改变了人们发现媒体内容的方式,现在强调了我们社交网络的作用。

值得注意的是,新闻媒体没有在这些关键发展中发挥积极作用。 恰恰相反,利用互联网、搜索引擎、内容聚合器、移动体验、社交媒体和其他新的数字解决方案为自己谋福利的做法为时已晚。

广告业务也随之而来.. 第一个新闻机构让谷歌在他们的网站上处理搜索,即将到来的搜索冠军获得了一个独特的机会来索引媒体。 随着社交媒体的兴起,新闻组织,特别是在美国,转向Face book和Twitter来打破新闻,而不是专注于自己的新闻特性。 因此,新闻媒体失去了其核心业务的新兴数字经济巨头。

非常强烈地说,新闻媒体在用户体验、业务逻辑或内容创建方面从未完全数字化。 想想付费墙和电子报纸的I垫! 互联网和数字化迫使新闻媒体改变,但改变是被动的,而不是主动的。 内容创作、受众理解、用户体验和内容分发的旧的、部分过时的范式仍然积极地影响着今天新闻内容的创作和分发方式(而且要做到110%的清晰-这不是讲故事,也不是世界各地所做的令人难以置信的创造力和辛勤工作)。

由于这些发展,今天的算法守门人,如谷歌和Face book,主导了信息流和广告业务,以前由新闻媒体主导。 值得注意的是,当今互联网巨头的个性化和广告驱动的商业逻辑并不是为了让新闻媒体再一次以自己的方式繁荣起来。

新闻媒体一直在报道作为外部观察者的新算法世界秩序的兴起。 报道是彻底的、真实的和有启发性的-新闻媒体所讲述的故事对人们如何看待我们不断演变的数字现实产生了具体的影响。

然而,随着信息流进入由互联网巨头控制的算法黑匣子,很明显,外部观察者很难或接近不可能理解影响某一信息如何或为什么变得有新闻价值和广泛传播的动态。 对主流新闻媒体来说,当选总统是一个“惊喜”,这只是当今数字现实新动态的一个例子。

这里有一个悖论。 随着信息越来越接近我们,移动锁屏幕和其他表面,我们一直可用和可访问,它的起源和背景动机变得比以往任何时候都更加模糊。

社交媒体结合了利用最新机器学习方法的自我实现反馈循环,同时又容易受到恶意或不故意游戏的影响,使我们走向了“替代事实”和假新闻的世界。 在这个自动巨魔和算法操纵的时代,新闻媒体的理想听起来非常重要和相关:传播真实和相关的信息;培养言论自由;为闻所未闻的人发声;拓宽和丰富人们的世界观;支持民主。

但是,如果新闻媒体本身没有积极地开发形成算法现实的解决方案,新闻媒体的驱动价值就不会在算法现实中得到充分的实现。

当前的课程不会通过评论或批评统治算法平台的行为来改变。 #改变Face book不在新闻媒体的桌面上。 新的人工智能驱动的谷歌新闻是由谷歌控制和发展的,基于其公司文化和价值观,因此不能直接受新闻组织的影响。

在互联网的兴起和今天的算法规则之后,我们再次处于重大范式转变的边缘。 机器学习驱动的AI解决方案将对我们的数字和物理现实产生越来越重要的影响。 这又是一个影响权力平衡、影响数字发展方向和改变我们思考新闻的方式的时候-一个新闻媒体从外部观察者转变为变革制造者的时候。

如果新闻媒体想影响未来新闻内容是如何创造、开发、呈现和传递给我们的,他们就需要在人工智能发展中发挥积极作用。 如果新闻组织想了解数据和信息在数字环境中不断受到影响和操纵的方式,他们就需要开始接受机器学习的可能性。

但新闻媒体如何才能与当今的AI领导人竞争?

新闻组织有一件事,谷歌、Face book和其他大型互联网玩家还没有:新闻组织拥有内容创建过程,因此对内容有着深刻而详细的理解。 通过专注于适当的AI解决方案,他们可以以独特和强大的方式组合与内容创建和内容消费相关的数据。

新闻机构需要使用人工智能来增强你和我。 他们需要增加记者和编辑室。 这是什么意思?

个性化已经存在了一段时间,但它是否曾经在新闻媒体本身的范围内被设计和发展? 新闻媒体的目标是结合伟大的内容和个性化的用户体验,建立一个无缝和有意义的新闻体验,这是符合新闻原则和价值观。

对于新闻,即将到来的实时机器学习方法,如在线学习,提供了新的可能性,以了解用户的偏好在他们的真实文本。 这些技术提供了新的工具,以打破新闻和讲述故事直接在您的锁定屏幕。

智能通知系统发送个性化新闻通知可以通过实时了解新闻内容对人们移动设备锁屏的影响来优化内容和内容的实时分布。 该系统可以根据用户的喜好和上下文个性化内容的呈现方式,无论是服务于语音、视频、照片、增强现实材料还是可视化。

值得注意的是,机器学习可以用来创造人们、记者和新闻编辑之间的新形式的互动。 自动调整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互动,让记者更好地理解内容的消费方式,同时实时捕捉故事所传达的情感。

通过通过数据可视化和深入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,以及它是如何用来影响新闻体验的。

当涉及到过滤气泡时,让我们停止指责算法。 算法可以用来使你的新闻体验多样化。 通过理解你所看到的,它是很可能理解你以前没有看到的。 通过将一些个性化逻辑颠倒过来,新闻组织可以创建一个机器学习驱动的推荐引擎,放大多样性。

在新信息和不可预测(新闻)事件的抽象和语境化领域,人类的智力仍然是无敌的。

记者对内容的深刻理解可以用来教授一个人工智能驱动的新闻辅助系统,通过直接从使用它的记者那里学习,随着时间的推移,它会变得更好,同时考虑到来自内容消费的数据。

智能新闻助理可以指出哪些类型的内容是隐式和显式连接的,例如基于它们的主题、语气或其他元数据,如作者或位置。 这样一个聪明的新闻助理可以帮助记者更好地理解他们的内容,通过显示哪些先前的内容与现在流行的话题或突发新闻有关。 这些故事可以更快、更准确地锚定在有意义的背景中。

人工智能解决方案可以帮助记者更快、更彻底地收集和理解数据和信息。 一个智能的新闻助理可以提醒记者,如果有重要的事情应该在下周或即将到来的假日季节,例如通过识别社交媒体的趋势或搜索查询或突出历史报道的模式。 同时,人工智能解决方案将变得越来越重要的事实检查和检测内容操作,e.g.recognizing伪造的图像和视频。

一个自动化的内容制作系统可以自动或半自动地创建和注释内容,例如通过创建基于音频采访的草稿版本,然后由人类记者完成。 这种系统可以进一步开发,以创建来自不同内容和格式(文本、音频、视频、图像、可视化、AR体验和外部注释)的新闻汇编,或创建超个性化雾化新闻内容,如个性化通知。

新闻助理还可以建议下一次使用编辑推送通知发布哪篇文章,同时建议向最终用户发送推送通知的最佳时间。 作为一个提醒,即使谷歌的双工是一个相当的壮举,自然语言处理(NLP)远远没有解决。 人的智能和机器的智能可以聚集在内容生产和语言理解过程的核心。 通过人工智能解决方案增强记者的语言超能力,将以新的方式增强NLP的研究和开发能力。

创新和数字化不会改变新闻媒体的文化,如果它没有具体地纳入新闻室和业务发展的日常实践中的新闻业务的核心,比如受众理解。

人们可以开始认为新闻组织是一个系统和平台,为不同的人和人群提供不同的个性化迷你产品。 新闻室可以利用自动化或半自动化的内容制作,深入到相关的利基主题。 报道的话题越多,报道的越深入,新闻编辑部就能更好地为不同的人和片段制作个性化的迷你产品,如个性化通知或内容汇编。

在一个越来越难以区分真实事物和虚假事物的世界里,通过自我反思和透明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以用来创建工具和实践,使新闻组织和新闻编辑部能够比以往任何时候更准确地了解自己的活动及其效果。 同时,同样的工具可以通过向更广泛的受众开放新闻编辑室及其活动来建立信任。

具体来说,AI解决方案可以检测和分析报告和讲故事中可能隐藏的偏见。 例如,有些人是否过度展示了某些主题或材料? 什么是语气或角度相关的挑战多方面的主题或广泛报道的新闻? 照片中的大多数人是否有一定的种族背景? 是否有重要的议题或声音根本没有在报告中提出? 人工智能解决方案也可以用来分析和理解什么样的内容现在起作用,什么以前起作用,从而给出特定上下文的见解,以创造更好的内容在未来。

人工智能解决方案将有助于更彻底地反映报告和讲故事及其效果,并为决策提供新的工具,例如。 以确定应该涵盖的内容和原因。

此外,这些数据和信息可以可视化,使整个新闻编辑室更有形且更容易获得报道和内容制作的影响。 因此,真正的编辑和新闻决策过程可以变得更加公开和透明,影响新闻组织的原则,从日常惯例到战略思维和管理。

明天的新闻组织将是人类和机器的一部分。 这种用机器增强人类智力的转变,将对新闻媒体的未来至关重要。 为了保持其完整性和可信度,新闻组织本身需要能够定义他们的AI解决方案是如何构建和使用的。 而充分认识到这一点的唯一途径是新闻机构开始建立自己的人工智能解决方案。 对我们大家来说,越早越好。

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