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人工智能时代新闻业的谢幕与重生上一

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来源: 作者: 2019-02-11 17:40:48

6月21日下午,互联前沿沙龙PRO举行,相关领域专家就人工智能对于业的影响进行了主题分享和圆桌讨论。腾讯研究院发布了《人工智能时代:业的谢幕与重生》报告,并就业面临的挑战和机遇及业的意义进行了思考和论述。以下为报告全文:

对于业来说,这是最好的时代,也是最坏的时代。

在生产端,媒体终于迈进自动化门槛。机器人替代普通劳动力不仅发生在富士康等制造业,如今也进入智力密集的业。腾讯Dream Writer如今已累计生成了三万多篇稿件;全球最大通讯社美联社早在2014年7月开始使用机器人撰写财报。

在分发端,以天天快报、今日头条为代表的个性化阅读客户端,也在掀起一场巨大的变革:把的发布权从人让渡给算法。当然,算法终归也是人来编写,但是主导这一过程的不再是传统的,而是程序员或者由程序员和组成的跨界小组。

门户站在勃兴十多年后又掀起了一场自我革命:那些最初招聘来的将何去何从?在这之外,社交络则扮演着更为主流的分发平台角色——你的亲人、同事、朋友正在成为决定你每天看什么的那个人,从这点看,我们似乎又回到了人际分发的乡村田园时代。

在接收端,深度阅读可望不可及,纯文字的传统阅读变得更为小众化和精英化,图片和视频开始升格为21世纪主流文本表现形式。公众号一篇图文的平均阅读时间只有区区80余秒,全球用户都在经受注意力涣散的阅读大转折。

新世纪的数字难民,不再是无法接入互联的人群,而是沉溺在互联海量信息之中无比焦虑的民。这无疑极具讽刺:我们面对着信息的大海,却依然干渴难耐。海量信息在拓宽消费选择边界的同时,也加剧另一种短缺——过滤。

过去,传统媒体扮演着信息过滤器的角色,这也是法兰克福学派所批判的“景观社会”——媒体只对社会做有选择性的呈现,最终受众得到是一个扭曲的景观。

今天,人工智能是否能够呈现一个更加客观还是更加扭曲的社会镜像?人工智能之于的影响,是正向还是负向、是技术性的还是根本性的、是短期还是长期?回答这些疑问,首先还需仰赖于以下几个问题的解答:

“第一,相比其他行业,业是否存在特殊性?”

我们从客户端中点击一条,与我们从自动售卖机中购买一听可乐,这两个动作是否可以等量齐观,如果是,其区别只不过一个是为了满足大脑、一个是为了满足口腹之欲,那么我们完全不必为业的跌宕起伏而担忧。

但如果我们承认,不是一种简单消费品时,那么衡量其价值的标尺,也不应该只有产值、活跃用户数这些资本市场感兴趣的维度。毕竟,在西方社会,媒体长期扮演着立法、司法、行政之外的“第四权力”的角色,它不仅取得了商业的成功,同样也扮演着社会守夜人的角色。

这一点也表现在好莱坞的价值观中,从《罗马假日》到《纸牌屋》,从业者人物设定的主流都颇为积极、向上。

“第二、人工智能是否将全面替代?”

现阶段,无论是自动写作软件、还是视频自动剪辑,都不过是对传统从业者的初级拟态,从这一点看,人工智能短期内取代的主要是菜鸟写手,媒体老炮们的地位依旧岿然不动,理论上不会引发业大规模的失业浪潮。但是,如果未来人工智能加速进化,发展出不同于图灵机之外的技术逻辑,那才是业真正的凛冬。

“第三,业的意义是否正在转变?”

我们无法想象五十年后的世界,一如五十年前无法预测今天的科技成就。回溯业十多年的历史,两大蜕变趋势十分明晰:其一,的生产和分发正在分离,传统机构容易依赖平台公司的分发,且在内容生产上主动揣摩、跟进平台算法吸引用户注意;其二,的意义之墙正在瓦解,社会教化、监督功能弱化,娱乐功能空前膨胀。

电视时代开启的大众传播娱乐化浪潮,在互联时代更为澎湃,当物质生产日益丰腴的今天,娱乐在整个内容产业中发挥引领性作用,业亦不能幸免,由此不难解释,为何王宝强离婚事件引来数亿群众围观,而事关司法公正的聂树斌案仅仅在社交络激起浅浅涟漪。

这正是当下业所面临的困境:拥抱人工智能可能被其吞噬,而抗拒新技术无异于自杀。从悲观的角度看,人工智能正在摧毁传统业残存的基础;从乐观的角度看,人工智能正在把业变成一个全新的内容产业的一部分。

1、雪崩来临

业从用户、内容市场到商业模式的大滑坡

在科技进步推动之下,从业者所拥有的生产工具可谓前所未有的强大而又唾手可得:就在20世纪初,一篇稿件的问世,从接获线索到采访、整理、写作、、校对、排版、印刷、配送,全程往往需要经历十几个环节,最快也需要在隔日才能抵达读者。那个时代,人们习惯用“飘着油墨香味”形容最新消息。

今天,人们早已无需通过嗅觉去感知的新鲜度。这一切几乎都可以完成,从社交络中获取信息,在即时通讯软件做视频采访,最终通过文字、图片、视频的方式直接发布,跳过了纸张、印刷、运输环节,直接把推送给用户。这个推送动作,甚至不需要或直接完成,

人工智能时代新闻业的谢幕与重生上一

而是通过一套算法推荐给感兴趣的用户。

过去十多年,传统业无疑是最早接受互联暴风骤雨般改造的行业之一,并无可避免地遭遇了历史性的转轨:门户站夺走了用户、技术公司分流了广告、就连也纷纷转行,以报刊、电视、广播为代表的传统业遭遇令人瞠目结舌的一幕。

革命性技术的出现,在业中最初展现的是毁灭的一面,而建设的一面却又让习惯了线性编排、标准答案、统一声音的人们,不得不学会在各式舆论噪音中建立辨识能力,有人继续转发“不转不是中国人的”流言贴,有人在络里发现另一个中国;过去,数十家全国性媒体生产了绝大多数,今天,随着自媒体千军万马加入,内容生产的源头变得千沟万壑,内容多样化和碎片化的同时,本身的意义和面貌也在变得模糊,客户端的提法已经让位于信息分发平台,成为了一个过时的名词。

一、员工和用户的双重迁徙:受众的数字化转身与行业性跳槽

2015年两位普利策奖得主离开业,再度敲响了传统媒体的人才流失的警钟。

39岁的加州地方报罗布·库兹尼亚与两位同事,用50多篇调查报道揭露当地教育贪腐事件,荣获当年的普利策奖地方报道奖。同时,来自南卡罗来纳州《也会有许多小幸福信使邮报》31岁的年轻纳塔莉·哈夫,因参与报道该地严重的家暴与相关犯罪问题,获得普利策公共服务奖。但不久后,两位获奖者都跳槽到公关行业,其中,库兹尼亚给出的理由是“因为付不出房租。”

早在人工智能兴起之前,传统业人才流失问题就开始凸显。据美国皮尤研究中心统计,与前一年前相比,2016年美国的室减少了10%,尽管美国的室仍然有33000个全职雇员,但与20年前相比,雇员数目减少了20000个。

中国的情况也大同小异。2016年,《京华时报》、《生活新报》、《上海商报》、《今日早报》等在内的多家纸媒陆续停刊。2014年,南方报社离职员工人数达到202名,这一数据在2012年、2013年分别为141人、176人。

行业所提供的薪酬不再能吸引顶尖人才。美国职业资讯站CareerCast发布的2016年美国最差和最好的工作榜单(主要依据环境、收入、前景与压力四项指标做评估),报纸连续三年被评为美国最差的工作。

年中国报纸、杂志、电视、用户到达率(百分比)和接触时长(分钟)变动表

比员工流失更残酷得是用户流失

比起上世纪七八十年代纸媒的黄金年代,今天,除少数媒体外,绝大部分报纸、电视台的用户都在减少:ESPN在2016年失去了超过300万订阅用户;美国《周刊》、《时代》周刊的订阅用户如今还不到顶峰时期的一半;2016年,Sky Sports英超联赛现场直播的收视率已经下降了20%,而其竞争对手BT体育在同期的欧洲冠军联赛的收视率也下跌了40%。

中国情况也是如此。央视市场研究(CTR)-CNRS调查数据显示,从2012年到2016年报纸、杂志、电视的用户到达率和消费时间双双下滑:报纸的日到达率由2012年的53.9%下滑至2016年的32.8%,日均阅读时长也由2012年的25分钟下滑至2016年17分钟;同期,杂志媒体的周到达率下降到15.1%,周均阅读时长也从22分钟下降到15分钟;2016年,电视的日到达率为70.5%,较2012年下降了近13个百分点,日均收看时间也减少了半个多小时。

智能占据了用户获取信息来源的主渠道。路透社发布的《2015年数字报告》显示,在2015年9月所调查的12个国家中,平均每周使用智能获取的用户达到46%,在一年内上涨了10%。

二、内容生产衰退:同质化与深度优势不再

员工和用户的流失的同时,传统媒体的内容生产能力也在退化。

美国皮尤研究中心曾经在《改变中的部》的研究报告中谈到了美国报纸目前面临的问题,“美国报纸得到的是数字时代络观念和技能的更新,以及肤浅内容的多元化展示,失去的是精致内容的生产能力。”

内容的同质化与深度报道优势弱化是行业正在经历的病痛:

一是传统媒体数字化和业务转型逐渐成为工作重心。如今,传统媒体深知转型升级的必要性,几乎都在紧跟互联发展的脚步,全面布局新媒体。为了顺应受众的阅读习惯和阅读方式,他们开辟多个内容接收终端,但其内容的质量和品质并没有得到良好的延续。这种融合直接催生了一批“多功能”,他们在采访完成之后,同时为报纸、报纸站和移动客户端等多个平台供稿。

大量疲于奔命于各种发布会和突发事件现场,而鲜有时间去钻研线索、琢磨一些专业深度报道,以至于《哥伦比亚学评论》在2010年载文揶揄成了“奔跑的仓鼠”,文章称:“部的人数不断减少,任务却一直增加。一个NBC的白宫首席,一天要做16个出镜采访,主持一档节目、客串两档节目,还要在Twitter和Facebook上更新次,写篇博文。和他一样,大部分忙碌如转盘上不停奔跑的仓鼠,强调速度,追求数量。但是,仓鼠虽然一直奔跑,却仍停留在原地,业也是如此。”

二是传统媒体在深度报道重要领域的阵地失守。国际和调查报道是传统媒体在深度报道方面的重要领域。一方面,国际报道数量持续下降。2013年,美国广播公司、国家广播公司和哥伦比亚广播公司共计报道国际1671分钟,时长还不到20世纪80年代的一半。而数字媒体由于得到更多的资金支持,反而有更多的资源在国际这一领域大展拳脚;另一方面,充满风险、高成本的调查性报道日益稀缺。根据亚利桑那州立大学在2009年所作的一项调查显示,62%的美国报纸没有调查性报道专职,16%的表示正在缩减调查性报道的采编团队。《美国学评论》提出,调查性报道协会的成员已经从2003年的5400名减少到2010年的4000名了。深度报道的从业人员减少、报道数量降低,直接削弱了传统媒体的深度基础。

美国学者兰斯·班尼特曾反思,美国的行业并没有发挥应有的民主促进作用,其主要原因是整个美国报道呈现出了四大倾向:个人化、戏剧化、片段化和无序化。例如,一些调查报道的初衷并非引导公众认识社会问题、伸张正义,而是出于揭丑和戏剧化地曝光大人物以博得受众眼球。

三、商业模式失灵:广告收入流失到数字产业

近年来,越来越多的广告营销公司把注意力转向数字领域,络媒体和移动平台广告也逐年上升,传统平面媒体则备受冷落。

一方面,传统媒体广告收入逐渐降低,数字化转型收效甚微。根据CTR媒介智讯数据统计,2016全年,报纸的广告刊例下降38%以上,杂志和电视的广告刊例降幅也分别达到30%和3%以上,而互联广告、影院视频、电梯广告则保持了两位数的增长。

另一方面,络广告份额持续走高,新型的络广告模式不断兴起。中国社科院所今年6月份发布的《新媒体蓝皮书:中国新媒体发展报告No.7(2016)》显示,2015年中国广告市场发生巨大变化,互联媒体广告收入首次超过电视、报纸、广告和杂志四家传统媒体广告收入之和。此外,新媒体还开辟了以实时竞价为主的RTB广告、以数字用户定向为核心特征的DSP广告等多种广告模式,在广告份额上也实现了发展。我国RTB广告市场规模不断提升,从2012年的2亿元增长到2016年的112亿元,发展速度惊人,这在一定程度上也反应了广告商对络广告的重视和依赖不断加强。

我国RTB(络广告)市场规模(亿元)

中国传统媒体的经营困境并非特例。第56届世界报业联合会发表的《世界报业的发展情况》指出,世界报业联合会涉及的80个国家,超过60%的国家报业发展都面临着销量下滑的困境。美国报业协会的数据显示,美国报纸业2000年的的广告营业收入为487.6亿美元,到2009年降到了275.6亿美元。谷歌广告收入在2011年全面超过了美国报业的广告收入。2013年,虽然美国报业通过数字订阅、付费墙等多种措施进行营收的改革,营业额也有所回升,但全美还是有将近60%的广告被谷歌夺走。

2、“机进人退”

人工智能对业的摧毁式创新

人工智能的发展,推动业直接从手工业阶段跨越到流水线大工业时代,从内容生产、渠道分发、用户信息反馈,业正在经历有史以来最为震撼的大变革。

资深的业内人士笃信人工智能将主宰未来的业:彭博社总John Micklethwait认为AI技术将对业的未来起到决定性作用;《纽约》杂志作者Kevin Roose称“自动写作将是未来行业最佳发展趋势。”Narrative Science预计,到2020年前后,90%以上的报道都将由机器来完成。

在这一过程中,传统报刊、电视、广播媒体的影响力将进一步衰弱,而拥有技术优势的新媒体、特别是一些超级信息分发平台开始成为业的新枢纽,它们掌握先天的强大渠道分发优势,并借此进一步影响上游内容生产,以便更好满足用户胃口。

人工智能技术在媒体的应用,某种程度上也是一场机器对人力的大范围替代,业的灵魂正在从“写作者的情怀”让位于“工程师的严谨”,“机进人退”的幕布拉开了。某种程度上看,传统意义上的业正在消融。

一、内容生产智能化:业的机器之心和魔幻之手

早在2006年,国外媒体就已开始应用人工智能写作。相比于美国、英国等发达国家,中国人工智能在媒体领域应用的开始时间较晚,不过近几年也在迎头赶上。

1、文本生成:业的机器之心

部分媒体机构都已经采用人工智能撰写稿件。

由Automated Insights公司研发的Wordsmith写作系统,其工作过程有点像填字游戏。用户可以生成一些语法路径,其中的信息可以下载和至少可以证明修改。比如,这样一个句子“(某公司)的收入(增长/减少)的百分比(%)。Wordsmith接下来就把相关的公司财务信息填充到这个句子中去。类似的语法路径应用广泛:“(某足球队)以(比分)击败(某另一足球队)”或“(某电影)周末票房达到(美元)”等等。这些例子最终可以汇聚成一些豆腐块文章。Wordsmith所生成文章的深度,主要取决于用户加入的词语和短语的总量。通过搭建这些句子段落,用户可以确信Wordsmith能够搞清楚语义关系。和受过专业训练的一样,自动写作系统也会犯错误。从2014年7月起,每一篇由Wordsmith生成的报道,美联社都会安排进行审查,每一次对稿件的勘误反馈,都会提升机器学习的能力。现在,Wordsmith的错误率比人类同行要低许多。

美联社于2014年7月开始使用Wordsmith平台撰写财报;《洛杉矶时报》通过写作软件,从抓取美国地质调查局发出的预警数据,到生成报道并发布,只需3分钟。

其他机构应用人工智能进行自动化情况

腾讯、搜狐、新华社等机构在人工智能方面也有所尝试。

2015年9月10日,腾讯财经推出自动化写作机器人Dream Writer,主笔发布了首篇《8月CPI同比上涨2.0%创12个月新高》,该报道抓取了国家统计局发布的CPI相关数据,同时援引了行业专家和业内人士的分析。据Dream Writer的研发团队透露,它的内容生产方式主要是基于大数据分析平台,在短时间内选出点、抓取相关资料,通过学习固定的模板生成稿件,它的优势在于适用在信息量巨大的财经资讯类,在准确率和时效性上都完胜人类。

2016年2月18日,搜狐宣布正式推出智能股市播报系统“智能报盘”,利用人工智能的自动跟踪技术,及时捕捉股市动态,自动化生成并发布资讯。“智能报盘”基于对股市大盘和个股行情盘面变化,进行纯粹客观描述。

除了腾讯Dream Writer和搜狐的“智能报盘”,类似的还有新华社的机器生产系统“快笔小新”。它通过对数据采集、加工,并进行自动写稿、签发,以最快的速度地完成例如体育赛事、中英文稿件和财经的自动撰写等。目前,“快笔小新”服务于新华社体育部、经济信息部和《中国证券报》。在新华社体育部,它可以快速生成中英文数据消息,包括每轮比赛的成绩公报和积分排名;在《中国证券报》,它可以写一句话的报盘、一段话的公司财报、快讯等。新华社机器人发稿系统研发团队成员、技术局高级工程师熊立波曾介绍,机器人写稿流程分数据采集、数据加工、自动写稿、签发4个环节。技术上通过根据各业务板块的需求定制发稿模板、数据自动抓取和稿件生成、各业务部门建稿编审签发“三步走”来实现。

与普通的人员不同的是,智能写作机器人通过文本风格模式的识别,使用算法进行数据加工处理,并运用计算机程序自动化生成文本内容。相比普通的,“智能”在时效性、准确性上更加具有优势可言。目前,人工智能在媒体内容生产领域的智能化应用还处于比较基础的状态,能做到效率的提高,还未能进行更加深度的分析和解释。

2、视频剪辑:后文字时代的魔幻手

相比文字,人工智能在视频领域的应用相对更为普遍。

图片视频信息获取方面,无人机航拍、无人车地面拍摄、无人船的水下摄影等,通过最大限度延伸人类的拍摄能力,可以无死角呈现世界的全貌。此外,可穿戴设备在媒体领域的应用也逐步凸显。例如一些智能眼镜产品可以实现精准的拍摄和第一视角的图片与视频摄影录制,推动了媒体领域的技术创新。

人工智能在图片处理领域,利用神经络、深度学习等技术,可以让普通用户也能享受奇妙丰富的艺术和娱乐体验。俄罗斯科技公司研发的图片处理软件Prisma,能在短短十几秒内,将相册或随意拍照的任意一张照片转变成特定风格流派的图片。与传统滤镜的简单叠加不同,Prisma主要基于机器学习技术的应用,通过导入无数张图像,不断训练其学习图片的颜色、结构和纹理,进行各种风格的识别和图片转化。

其他机构人工智能技术在内容转换方面的应用

二、内容分发智能化:权利的让渡

在很长一段时间,掌握了内容分发的权利,我们读什么、听什么、看什么,都是由少数媒体精英所决定。今天,随着用户数据的积累,内容推送的权利,正在由有血有肉的让渡给算法。

相比人工分发,机器分发的优势主要体现在效率上:

一是机器分发能够对海量内容进行深度加工。人工智能干预的内容数目受限,往往集中于最热门的头部内容,而机器分发则可以覆盖与用户生活、个人兴趣相关长尾的报道之外的资讯,通过记录、分析用户的浏览行为,从信息源中提取分类、主题、标签、风格等结构化信息,利用用户的行为探索并发现有潜力的内容。

二是机器分发有助于跳出的个人视野,算法排序的核心是根据用户、内容、上下文信息决定实时计算每个内容的得分,按照得分进行排序。由于考虑到了用户的信息,排序结果是个性化的。另外,模型的更新也是实时的,能够充分的利用已有数据,指导下次分发,最大化的优化分发效率。

但机器分发也存在一些不完善之处。Facebook就曾把一张曾获普利策奖的越战照片误判为黄色图片,只因为机器把照片中为躲避炮火奔跑的小女孩裸露了部分身体。在中国,机器分发引发的争议主要集中在“信息窄化”和内容低俗化上,即推荐引擎不断向用户推荐其兴趣范围之内、甚至是带有明显低俗倾向的内容,以尽可能地诱导用户沉浸其中、拖延停留时间。

国际一流的出版服务机构已经开始提供针对推特等社交络的监测服务,来帮助华尔街的金融客户自动筛选与交易趋势有关的,以助于投资决策。

2015年,《纽约时报》副总编Alexandra MacCallum基于团队工作中需要对文章进行针对性推送的繁琐经历,提出应该对用户关注度进行某种工具化的分析与预测,《纽约时报》数字部门研发的机器人Blossomblot由此应运而生。它能够对海量文章进行大数据分析,从300篇文章中搜索并挑选出具有用户偏好和社交发散效应的文章,同时推荐适合的内容与图片集,凭借后端先进的机器学习技术独立产生标题、摘要和配图等工作。Blossomblot所推荐的内容将会被发布到Facebook和Twitter等社交络上。《纽约时报》内部统计结果显示,经过Blossom筛选后自动推荐的文章的点击量是普通文章的38倍,这极大地减轻了他们的工作压力,将工作人员从繁琐而复杂的内容搜索分类中解放出来。

腾讯开发的天天快报,通过智能计算用户的兴趣,将各个端口的内容通过算法精确推送。天天快报先对用户进行海量推荐,根据用户屏蔽不感兴趣的内容从而进行算法计算,最终推荐给用户喜欢的内容;用户获取资讯的另一种方式就是自主选择想看的频道,设置频道选项的时候可以手动调整已收藏频道的顺序,并且可以选择添加想要的频道。当用户用或者登录后,即可立刻识别用户的阅读兴趣。这种“算法+运营”的内容推荐机制,是基于腾讯的大数据以及用户的阅读习惯,让用户能看到自己感兴趣的内容,同时通过运营又能防止信息阅读单一的情况出现,其他领域优质内容的推荐让用户不至于将生活局限在熟悉的领域。

三、内容监测智能化:更好理解消费者

美国著名报人约瑟夫·普利策曾把比喻为国家之船的瞭望者,而人工智能似乎有可能比看得更远、更深。

人工智能可以直接越过本身,追踪用户的情绪变化。

Facebook在2017年3月宣称,已经在使用一套人工智能系统来监测Facebook Live和Messenger中的不良信息,以帮助用户防止自杀。这套系统基于对以往有自杀风险帖子的模式识别,对帖子中那些字眼进行分析,尤其是来自朋友的评论,比如“你好吗?”、“我很担心你”就是两种不同的情绪,相应会触发不同的信号。检测到问题后,Facebook社区团队会对帖子进行审核,确认后会与有潜在自我伤害风险的人联系,建议他们寻求帮助。同时,人工智能会针对用户亲友突出显示“自杀或自我伤害”报告,让亲友们意识可能存在问题。

通过分析大量的用户数据,可以增进对消费者的行为认知水平。

2016年10月,腾讯推出国内首个基于移动浏览行为的数据分析工具——腾讯浏览指数。这套指数通过接入400多个APP、超过4亿对用户数据,可以提供基于行业、品牌和IP的热点分类排行,如明星、汽车、、电视剧、游戏等;基于关键词的浏览指数查询,涵盖浏览热度及趋势、热门资讯、人群画像、关联浏览等纬度;针对特定事件、人群、品牌指定专题报告和定制化洞察报告。

美国科技公司Narrative Science旗下的Quill Engage平台不仅可以自动化生成详尽的图表式报告,还可以检索用户浏览路径,跟踪营销广告效果。Quill Engage通过数据统计各种站用户行为,了解和显示用户浏览或进入某一页的方式、站所有人改善用户体验的手段,给站管理员提供用户的有效信息,如用户关注的关键词、广告信息有效性等,持续跟踪营销广告的效果。基于这些跟踪统计信息,叙述科学公司的自动化写作机器人就可以此为基础形成图表报告,为站所有者和广告商更加精准投放广告等信息提供策略。

四、内容终端智能化:万物皆媒

未来的媒体行业将因其智能化连接而重新定义媒体。

媒体介质正在泛化,一如麦克卢汉所说“万物即媒介”,一切能够实现信息互联的载体或社会信息活动都可以称之为“媒体”。因此,媒体不仅仅局限于报纸、广播、期刊等性媒体,同时还包括微博、等社交媒体,以及美团、大众点评等生活服务平台,甚至未来整个物联。美国IT研究与顾问咨询公司高德纳(Gartner)预计到2018年,全世界将有60亿台设备用上人工智能技术,届时人们将在互联家电、汽车等产品上与人工智能零距离接触。

虚拟现实和增强现实技术为传统媒体重建影响力提供了契机。

华尔街曾借用用户的GPS定位及运动轨迹,根据用户提供的公开数据创作了“看图猜城市”的可视化互动;在对2015、2016年全国两会等重大会议的宣传报道中,中央电视台和新华社、《光明》等机构积极运用新媒体、新技术、新手段,实现报道的立体化,提高了受众参与的互动体验性。

随着科学技术的进一步发展,未来的人工智能在包括媒体领域在内的各个领域所发挥的作用将变得越来越大。除了覆盖领域的扩张,在技术涉及的时效性、深度性和质量上都会有所突破,同时还能深入平民生活,实现人工智能的个性化发展。

人工智能时代:业的谢幕与重生(下)

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