12月27日，中國第一個短視頻智能生產(chǎn)平臺＂媒體大腦＂在成都正式發(fā)布。
平臺開發(fā)方新華社宣布，今年世界杯期間，該平臺上最快一條進球短視頻，從進球到發(fā)布僅耗時6秒，而整個平臺日均產(chǎn)量可以達到1萬條。
同一天，＂權(quán)健事件＂爆出后，新浪新聞只用了300多秒，就上線相關(guān)專題，并完成了推薦。
據(jù)新浪新聞透露，＂5秒發(fā)出熱點新聞，5－10分鐘搭建專題上線＂已經(jīng)成為其穩(wěn)定輸出的標準能力，僅僅在2018年，新浪新聞就已經(jīng)以同樣的效率，高質(zhì)量地完成了超過400個新聞專題。
普通用戶很難理解，這兩個數(shù)據(jù)背后，意義深遠的行業(yè)質(zhì)變。
新聞是時間的易碎品，但從雜志、報紙、網(wǎng)站、廣播、電視、網(wǎng)站到APP，從以月、以周為周期，到以天、以小時甚至以分鐘，每一次新聞的時效縮減，背后都離不開媒體形態(tài)或技術(shù)的升級。
而現(xiàn)在，伴隨人工智能算法的驅(qū)動力，與專業(yè)的新聞生產(chǎn)能力完成協(xié)同，我們已經(jīng)迎來媒體能力的又一輪進化。
【1】
過去10多年來，以Facebook、Twitter、新浪微博為起點，以人工智能深度學習的崛起為轉(zhuǎn)折，全球媒體行業(yè)已經(jīng)發(fā)生了天翻地覆的變化。
變化主要集中在兩個層面：
第一個層面，是內(nèi)容的供給。
一方面，新聞不再必須由專業(yè)的機構(gòu)生產(chǎn)，而是轉(zhuǎn)變?yōu)楹Ａ康腢GC，每個機構(gòu)、企業(yè)甚至個人，都可以成為自媒體，作為新聞的目擊者、發(fā)布者、傳播者和評論者，參與到內(nèi)容傳播的整個過程當中。
另一方面，人工智能逐漸參與到新聞生產(chǎn)之中。
比如，《華盛頓郵報》在使用＂Truth Teller＂核實新聞的準確性；《洛杉磯時報》通過智能系統(tǒng)處理地震突發(fā)新聞；路透社利用＂Open Calais＂幫助編輯審稿；《衛(wèi)報》利用人工智能篩選網(wǎng)絡(luò)熱文，生成實驗性紙媒產(chǎn)品。
而在國內(nèi)，新華社、騰訊、今日頭條、百度、咪咕、第一財經(jīng)等也都研發(fā)出了各自的＂寫稿機器人＂或＂AI剪輯師＂。
第二個層面，是內(nèi)容的分發(fā)。
在過去的新聞業(yè)里，無論電視、報紙、廣播還是網(wǎng)絡(luò)新聞，內(nèi)容的分發(fā)都是中心化的。
而現(xiàn)在，這個過程已經(jīng)走向兩極分化。
一條道路，是去中心化，依靠用戶的分享傳播，通過社交網(wǎng)絡(luò)進行病毒式的裂變。
另一條道路，是強中心化，由平臺根據(jù)人工智能和大數(shù)據(jù)，主動判斷用戶的興趣，進而實現(xiàn)＂千人千面＂的定向推薦。
前一條路有代表，是微博和微信，后一條路的代表，當數(shù)今日頭條。
兩條路，各有優(yōu)劣。
去中心化不但帶來了前所未有的信息爆炸，更導致無效信息、虛擬信息的泛濫成災它；而興趣推薦帶來的＂信息繭房＂和＂信息垃圾場＂效應也倍受爭議。
但無論如何，這兩條道路都代表了媒體的進化方向，它們也都演變出了強大的自凈化機制，一直在加速發(fā)展。
【2】
上面這些變化中，社交網(wǎng)絡(luò)和自媒體已經(jīng)成為大勢，興趣分發(fā)也已經(jīng)得到廣泛應用。
但如何將人工智能應用于內(nèi)容生產(chǎn)供給，一直還處于摸索階段。
其原因在于，大多數(shù)新聞的創(chuàng)作，無論是稿件的主題方向范圍，還是采訪與資料的整理取舍，還是評論的立場觀點乃至論點論據(jù)，每一個過程都是非標準化的，各種內(nèi)容信息之間也存在近乎于無限大的關(guān)聯(lián)性與擴展性。
這意味著，深度學習算法很難獨立做好新聞的處理與加工。
所以，除了證券、比賽等少量相對標準的領(lǐng)域，人工智能此前一直缺少真正普遍適用的、而且具有標志意義的應用案例。
所以我們看到，即使是今日頭條、騰訊、百度這樣具有強大技術(shù)實力的公司，他們的新聞內(nèi)容，依然基本來自于傳統(tǒng)媒體、自媒體或是人工自采。
即使到最近，今日頭條的＂10萬創(chuàng)作者V計劃＂，一點資訊的＂清朗計劃＂，微信7．0改版的＂時刻視頻＂和新版＂看一看＂，也都是以爭奪和利用自媒體的內(nèi)容為核心戰(zhàn)場。
但實際上，人工智能與專業(yè)新聞生產(chǎn)的結(jié)合，也已經(jīng)出現(xiàn)了新變化。
比如，今年世界杯期間，咪咕上線的＂智能AI直播剪輯官＂，通過人工智能準確識別進球、射門、角球等7大場景和世界杯所有球隊、球員，模擬人工剪輯師進行工作精彩內(nèi)容剪輯，將短視頻的剪輯速度，從10分鐘縮短至10秒以內(nèi)。其中，由AI剪輯的C羅進球短視頻，短短一天內(nèi)，在咪咕視頻手機客戶端的觀看人次就突破了1億次。
比如，新華社今天發(fā)布的＂媒體大腦＂，國內(nèi)各媒體機構(gòu)只要通過認證后，就可以調(diào)用它的2410（智能媒體生產(chǎn)平臺）、新聞分發(fā)、采蜜、版權(quán)監(jiān)測、人臉核查、用戶畫像、智能會話、語音合成八個模塊服務(wù)內(nèi)容，對包括線索、策劃、采訪、生產(chǎn)、分發(fā)、反饋在內(nèi)的全新聞鏈路提供協(xié)助。
可以預期，更多人工智能帶來的內(nèi)容生產(chǎn)變革，還將不斷出現(xiàn)，并帶來更大改變。
【3】
人工智能的介入，在很多環(huán)節(jié)已經(jīng)極大地提升了新聞內(nèi)容的生產(chǎn)效率。
但無論是新聞人物本身的人脈與資源構(gòu)建，還是對事件的分析研判和尺度把握，短時間內(nèi)都是人工智能無法替代的。
所以，在未來一段時間，最具想象力的，不是人工智能，而是如何做好人工＋智能。
在這方面，一個非常有意思的案例，是新浪新聞。
雖然現(xiàn)在，社交媒體和智能分發(fā)平臺日見強勢，但在這些平臺也有自己的短板，比如，近年來很多由社交網(wǎng)絡(luò)引爆的熱點事件，都或多或少地出現(xiàn)了事實性的反轉(zhuǎn)。
所以，更具權(quán)威性、專業(yè)性，能幫助用戶更全面、更客觀、更準確了解熱點新聞的新聞門戶，也重新受到用戶的認可。
比如騰訊新聞的＂深網(wǎng)＂、＂一線＂，網(wǎng)易新聞的＂新聞各有態(tài)度＂，新浪新聞的＂新浪會客廳＂等優(yōu)質(zhì)熱點欄目，都有很好的口碑。
而在這些年的演變過程中，新聞門戶自身也在適應時代，持續(xù)演進，不斷提高內(nèi)容生產(chǎn)和傳播能力。
比如新浪的熱點新聞，之所以能一直保持＂5秒內(nèi)發(fā)出新聞，專題5－10分鐘搭建上線＂的硬指標，背后就離不開人工智能技術(shù)的引入。
其中，最重要的是熱點線索的智能捕捉系統(tǒng)——鷹眼。
鷹眼不僅能自動抓取新浪微博的熱門內(nèi)容，還能實時捕捉明星或大V的微博動態(tài)，對即將發(fā)生的熱點話題進行預判。比如男女明星賬號之間的互動突然變得頻繁，或是與某個事件相關(guān)的關(guān)鍵詞熱度快速升高，鷹眼系統(tǒng)就能嗅探出可能即將發(fā)生的新聞，并進行針對性的處理，從而先于熱點出現(xiàn)，提前捕捉線索，預先做好內(nèi)容的組織準備。
與此同時，新浪新聞內(nèi)部也有硬性規(guī)定，＂每個編輯都要關(guān)注1000到2000個與工作有關(guān)的微博賬號＂；新浪旗下的黑貓投訴平臺還通過UGC聚攏線索，從中發(fā)現(xiàn)即將出現(xiàn)的熱點新聞線索。比如ofo小黃車的用戶投訴突然增多，就成為了后續(xù)熱點＂小黃車退押金＂新聞事件的重要線索。
這樣，通過機器＋人工，形成一張輻射社會生活各領(lǐng)域的熱點嗅探網(wǎng)絡(luò)，新浪得以實現(xiàn)超前一步發(fā)掘熱點，在新聞發(fā)生的第一時間，就能以最快速度完成反應。
在此基礎(chǔ)上，新浪新聞通過人工篩選把關(guān)處理的方式，彌補AI不足，確保了新聞內(nèi)容的真實、準確、深入；再通過全媒體矩陣的信息分發(fā)，最終讓熱點內(nèi)容在第一時間實現(xiàn)了最有效的用戶觸達。
在人工智能的幫助下，這種在傳統(tǒng)媒體時代無法想象的效率，終于成為現(xiàn)實。
值得注意的是，新浪新聞也還在不斷進化。
比如近日上線的＂24小時熱榜＂，就可以讓用戶在信息流之中，更及時地獲知和追蹤熱點新聞。
可以看到，雖然AI還不夠成熟，但配合專業(yè)化的新聞處理能力，新聞傳播已經(jīng)有了更多的可能性。
隨著技術(shù)進一步發(fā)展，人工智能帶給媒體的改變，遠遠不止是＂興趣分發(fā)＂，也不會止步于新浪熱點。它帶給我們的變化，才剛剛開始。
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