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人工智能+媒體= AI 將如何推動(dòng)媒體轉(zhuǎn)型
2017-06-12
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《時(shí)代》雜志于 1923 年首次出版，當(dāng)時(shí)的封面是前眾議院議長(zhǎng) Joseph G. Cannon 。這一歷史性時(shí)刻奠定了傳統(tǒng)媒體變革的基石。

《時(shí)代》雜志 1923年3月3日

當(dāng)時(shí)的媒體相對(duì)比較簡(jiǎn)單，在 20 世紀(jì) 70 年代和 80 年代繼續(xù)通過(guò)有線電視網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行擴(kuò)張。這個(gè)模型相當(dāng)于：制作出內(nèi)容并把它分發(fā)給觀眾，所有的觀眾都同時(shí)接受相同的內(nèi)容。

接著，萬(wàn)維網(wǎng)在 20 世紀(jì) 90 年代讓我們眼前一亮。像美國(guó)在線(AOL)這樣的初創(chuàng)公司為人們每天上網(wǎng)奠定了基礎(chǔ)，同時(shí)也使第一批即時(shí)、點(diǎn)播內(nèi)容得以實(shí)現(xiàn)。


美國(guó)在線，2000年

隨著互聯(lián)網(wǎng)在 21 世紀(jì)的發(fā)展，媒體和科技公司設(shè)想了一個(gè)超越點(diǎn)播內(nèi)容限制的未來(lái)，并使之成為現(xiàn)實(shí)。

科技巨頭雅虎掌握了實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)觀眾的喜好。《紐約時(shí)報(bào)》和《華爾街日?qǐng)?bào)》等媒體先鋒通過(guò)內(nèi)容過(guò)濾和協(xié)同過(guò)濾等算法技術(shù)采用推薦引擎，從而根據(jù)用戶的瀏覽歷史和看過(guò)的內(nèi)容進(jìn)行推薦。

隨著這些個(gè)性化工具的出現(xiàn)，相關(guān)性成為了這個(gè)行業(yè)的新常態(tài)。一些人認(rèn)為，這是傳統(tǒng)和數(shù)字媒體公司技術(shù)創(chuàng)新的早期階段。

與此同時(shí)，谷歌的一個(gè)團(tuán)隊(duì)通過(guò)幾十年的研究來(lái)實(shí)現(xiàn)人工智能領(lǐng)域的突破，即計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠完成諸如決策、圖像識(shí)別和語(yǔ)言翻譯等任務(wù)的能力。

人工智能可能重塑我們的世界。我相信它將改變大多數(shù)行業(yè)，包括交通、零售和醫(yī)療等行業(yè)，但我更為它在媒體行業(yè)中的應(yīng)用感到興奮。

想象一下：能夠自己編寫的新聞文章；在被廣泛傳播之前，能夠識(shí)別假新聞的機(jī)器人。這些之所以可能實(shí)現(xiàn)，是因?yàn)槿斯ぶ悄艿囊粋€(gè)子集“深度學(xué)習(xí)”，即計(jì)算機(jī)在沒(méi)有明確編程的情況下學(xué)習(xí)人類行為。

在深度學(xué)習(xí)之前，計(jì)算機(jī)必須通過(guò)編程從而表現(xiàn)人類的行為。例如，如果想要計(jì)算機(jī)來(lái)學(xué)習(xí)如何寫一篇新聞文章，你必須弄清楚記者的行為，并將這些行為手動(dòng)輸入電腦。這是一個(gè)痛苦且耗時(shí)的過(guò)程。

相比之下，深度學(xué)習(xí)使我們能夠?qū)?shù)據(jù)輸入到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中——一個(gè)模仿人類大腦的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)——并使用算法來(lái)幫助計(jì)算機(jī)自主學(xué)習(xí)。例如，2012 年，谷歌的一個(gè)團(tuán)隊(duì)將1000 萬(wàn)個(gè) YouTube 視頻中的圖像放入一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。該系統(tǒng)能夠在圖像中識(shí)別出不同的對(duì)象，例如貓(顯然 YouTube 上貓奴很多)。

這有什么大不了的呢？因?yàn)椴](méi)有人告訴電腦貓到底長(zhǎng)什么樣。而它自己學(xué)會(huì)了。

在媒體行業(yè)中利用這種技術(shù)將帶來(lái)巨大的機(jī)遇。當(dāng)出版商們面臨著廣告收入的擠壓，面臨著 Facebook 和谷歌的雙重壟斷時(shí)，人工智能將幫助他們?cè)谶@個(gè)社交平臺(tái)占主導(dǎo)地位的時(shí)代保持競(jìng)爭(zhēng)力。

為此，這里有一些媒體值得考慮的人工智能應(yīng)用。

自動(dòng)化的編輯部

想象一下，你是一個(gè)記者，負(fù)責(zé)編寫照片標(biāo)題。最終，你將把這個(gè)任務(wù)交給機(jī)器智能。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)將能夠識(shí)別圖像的內(nèi)容并寫上標(biāo)題。

事實(shí)上，人工智能研究人員最近的一項(xiàng)研究表明，在電腦生成的標(biāo)題中，人類滿意其中的 25%。這項(xiàng)技術(shù)還不完美，但隨著它的準(zhǔn)確性不斷提高，人們對(duì)計(jì)算器生成的內(nèi)容也將越來(lái)越滿意。

人工智能暫時(shí)還不能夠?qū)懗黾?xì)膩的、有說(shuō)服力的新聞文章，但它已經(jīng)很接近了。例如，美聯(lián)社已經(jīng)在利用深度學(xué)習(xí)來(lái)自動(dòng)生成那些有數(shù)據(jù)支撐的新聞文章，比如企業(yè)收益報(bào)告和棒球比賽的新聞。最終，自動(dòng)化將使媒體公司將資源轉(zhuǎn)移到更高價(jià)值的項(xiàng)目上，這對(duì)消費(fèi)者和編輯團(tuán)隊(duì)都是有利的。


識(shí)別情緒的出版商

我們已經(jīng)知道技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)認(rèn)知智能。同時(shí)，來(lái)自麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室的人工智能公司也在使其實(shí)現(xiàn)情感智能。這很有意思。

如果你的移動(dòng)設(shè)備能檢測(cè)到你的情感，而出版商可以將這些情緒指標(biāo)與瀏覽歷史相結(jié)合，從而改進(jìn)內(nèi)容推薦，那會(huì)是怎樣一幅場(chǎng)景?通過(guò)情感識(shí)別軟件，像 Netflix 這樣的流媒體可以分析你的面部表情，了解你的感受，從而提供滿足你的情緒的內(nèi)容。

感到難過(guò)?這是一部“令人愉悅”的電影。精力充沛?看看這部動(dòng)作片。想輕松一下?也許你會(huì)喜歡這部喜劇。

Affectiva，2014

內(nèi)容平臺(tái)引導(dǎo)

在這個(gè)行業(yè)里，時(shí)間就是廣告的生命線。廣告買家想知道人們花多少時(shí)間在你的內(nèi)容上，以及視頻廣告的播放比例等問(wèn)題。

最大限度地利用時(shí)間的方法之一是多平臺(tái)推薦內(nèi)容。例如，《財(cái)富》雜志可以向在其官網(wǎng)上閱讀女性 CEO 文章的用戶推薦最具影響力的女性播客。人工智能可以發(fā)現(xiàn)文本、視頻和音頻之間的相似性，并根據(jù)用戶的喜好在不同平臺(tái)間進(jìn)行引導(dǎo)。

這是值得考慮的，要知道如今這個(gè)行業(yè)正在轉(zhuǎn)變?yōu)椤耙曨l優(yōu)先”，接著在音頻和播客領(lǐng)域延伸。

更明智的內(nèi)容管理

人工智能將提高我們推薦內(nèi)容的能力。

如今有眾多的平臺(tái)——包括 Facebook、YouTube、Twitter 和 Snapchat ——很難制定最優(yōu)的內(nèi)容管理策略。加上許多出版商 40% 的流量都依賴這些平臺(tái)，就造成了內(nèi)容合理管理的需求。

像 WordPress VIP 和 Drupal 這樣的內(nèi)容管理系統(tǒng)很出色，但是如果它們能夠在多個(gè)平臺(tái)上發(fā)布內(nèi)容，并預(yù)測(cè)何時(shí)何地(例如什么平臺(tái))發(fā)布，從而使流量最大化呢？如果它們能預(yù)測(cè)下一個(gè)熱點(diǎn)呢？人工智能將使這些皆成為可能。

培養(yǎng)更聰明的勞動(dòng)力

人工智能還可以用來(lái)構(gòu)建更有知識(shí)的勞動(dòng)力。

交流團(tuán)隊(duì)通常會(huì)在與員工分享新聞的過(guò)程中所困。在適當(dāng)?shù)臅r(shí)候分享正確信息的能力，從而能夠更好地進(jìn)行商業(yè)決策，這是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。人工智能將能夠使該過(guò)程自動(dòng)化，并預(yù)測(cè)什么類型的新聞和信息在何時(shí)傳遞對(duì)員工最有價(jià)值——不管是 50 人還是 5 萬(wàn)人的團(tuán)隊(duì)。

信息的獲取和大規(guī)模分享一樣具有價(jià)值。而人工智能使這一過(guò)程變得更輕松，該變革首先將在媒體行業(yè)，最終拓展到整個(gè)世界。

ref:

https://medium.com/@jamesedwardmurray/ai-will-shape-the-future-of-media-heres-how-768e4f10a00f


原作者  James Edward Murray
編譯 CDA 編譯團(tuán)隊(duì)
本文為  CDA 數(shù)據(jù)分析師原創(chuàng)作品，轉(zhuǎn)載需授權(quán)


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