人工智能有望改变媒体，重塑媒体的整个流程。未来，人工智能将融入到媒体运作的各个环节，但在媒体行业的落地，需要更复杂、更全面的架构。当下，应基于媒体行业自身的数据构建具有针对性的人工智能系统，提升媒体与人工智能结合的成熟度。
1. 人工智能+媒体：应用场景多元
高级文本分析技术。自然语言处理（NLP）可以分析语言模式，从文本中提取出表达意义，其终极目标是使计算机能像人类一样“理解”语言。基于内容理解和NLP的写作机器人为记者赋能，可以模拟人的智能和认知行为，实现机器的“创造力”，经过对大量数据的分析和学习，形成“创作”的模板，用人机结合的方式来强化记者的写作能力。
图像和视频识别技术。基于深度学习进行大规模数据训练，实现对图片、视频中物体的类别、位置等信息的识别。图像主体检测可以识别图像的场景、图像中主体的位置、物体的标签等。人工智能视频技术则能够提供视频内容分析的能力，对于视频中的物体和场景进行识别并能够输出结构化标签。图像和视频技术在媒体中应用十分广泛，如内容分析、质量检测、内容提取、内容审核等方面。
语音技术。人工智能语音技术主要包括语音识别和语音合成，它是一种“感知”的智能。自动语音识别（ASR/AVR）是基于训练的自动语音识别系统，将物理概念上的音频信息转换为机器可以识别并进行处理的目标信息，如文本。语音合成技术是通过深度学习框架进行数据训练，从而使得机器能够仿真发声。随着语音转换技术的日渐成熟，“语音-文本”双向转换技术在媒体中的应用成为可能。例如将语音识别技术在采编环节中使用，生成文本稿件并进行二次编辑。
人脸与人体识别技术。目前，人脸识别技术的主要应用包括人脸检测与属性分析、人脸对比、人脸搜索、活体检测、视频流人脸采集等方面。谷歌、苹果、Facebook、亚马逊和微软等互联网巨头争相在这一领域的技术和应用方面抢夺先机，纷纷推出相关的技术应用并不断突破创新。2018年5月的媒体报道称，亚马逊积极推广名为Rekognition的人脸识别服务，该解决方案可以在单个图像中识别多达100个人，并且可以对包含数千万个面部的数据库执行面部匹配。
个性化推荐技术。发现目标群体并把内容传播给该群体是能否达成媒体传播效果的关键一环，而个性化推荐技术解决了这一难题。这是目前在媒体中应用较为成功的人工智能技术，在媒体的内容分发过程中，个性化推荐技术为用户提供个性化体验，针对每个特定用户量身定制推荐内容，减少搜索相关内容所花费的时间。与此同时，对于人们所担忧的，由于算法主导的精准分发过程只推荐感兴趣的内容，会导致用户陷于信息茧房的问题，研究人员目前也在试图改进算法，开发“戳破气泡”的应用技术。例如BuzzFeed推出的“Outside Your Bubble”、瑞士报纸NZZ开发的“the Companion”程序、Google的“Escape Your Bubble”等。
预测技术。现在已经开发出来的一些强大的基于人工智能的预测技术，让我们可以“预知未来”。通过时间序列（TS）建模来处理基于时间的数据，以获得时间数据中的隐含信息并作出判断。按照一定时间间隔点来收集数据，再对这些数据点的集合进行分析以确定长期趋势，以便预测未来或进行相应的分析。例如，可以使用时间序列数据来分析某一家媒体下一年的用户数量、网站流量、影响力排名等，从而在广告投放方面作出合理决策。另外，如何及时地抓住社会热点是新闻机构所面临的重要问题，人工智能预测技术通过对海量的热点内容的模型进行训练和分析，建立热点模型，可以实现对于热点趋势的预测。
2. 媒体需要思考的问题
人们越来越清晰地看到人工智能给媒体带来的意义与价值。在融合的时代背景下，媒体迫切需要人工智能带来推动媒体变革的潜力。与此同时，我们也不能认为人工智能可以解决媒体变革中的一切问题，技术并不是一块现成的、可以直接拿来享用的蛋糕，在媒体应用人工智能时，还需要着手考虑许多问题。
数据的完备性。媒介体系内部和外部都会产生大量的数据碎片，虽然目前数据量庞大，看似拥有海量的数据资源，但是生产的数据与可以用于人工智能的培训数据之间的匹配度还有待提升。在深度学习算法中，需要用大量的数据训练算法才能产生有意义的结果，数据的不完整性会导致准确性的下降，而准备这样的数据集的成本很高。为了实现大量的用户行为数据的积累，提高数据的完善程度，媒体需要构建大规模的数据体系和战略。为了实现人工智能在媒体中的进一步部署，媒体需要具备完备的数据源和处理更为庞大的数据系统的能力。
深度融合的方式。目前，人工智能技术还停留在初步应用层面，其深度还需要挖掘、广度还需要扩展，融合的方式也需要深入地进行探索。人工智能在媒体领域的大部分应用只是将现有的研究成果迁移到媒体行业，如果媒体想要更深入地参与到人工智能潮流中，就要积极地投入到算法的开发中，在人工智能领域中开辟出自己的空间，如此，才能使人工智能在媒体行业应用更加成熟。
数据安全与隐私。当人工智能应用飞速发展，人们很容易忽略在人工智能应用中的安全问题。2018年Facebook的数据泄漏事件折射出的数据安全漏洞引起社会关注，再一次提醒我们要严肃对待数据安全及隐私等问题。用户在媒介接触的过程中，用户数据和个人资料越来越多地交付给媒体，媒体在使用这些数据为用户提供更好服务的同时，需要权衡智能化用户体验和用户数据安全之间的关系。坚守媒体的价值观和底线，保障数据安全，尊重用户隐私十分重要，媒体应思考在保护用户数据方面是否存在漏洞以及如何落实相应的人工智能安全策略。
人才培养。媒体领域对于人工智能人才的需求量还很大。要走出人才窘境，一方面要完善人才引进和培养规划，提升媒体从业人员的大数据和人工智能技能和素养，补齐人才短板。特别是要引进掌握坚实的传播理论基础，既懂媒体传播规律又懂大数据、人工智能的复合型人才，逐步形成与智能化媒体业务形态相适应的人才布局。另一方面要优化原有人才结构。当智能机器人取代部分人力成为可能，智媒时代的媒体人要在行业的巨变之中找准自己的定位，提升自己的知识技能。无处不在的“共享”和“开源”的知识使我们学习和了解人工智能行业前沿技术，例如Google发布的机器学习工具AutoML，用户无需掌握深度学习或人工智能知识即可轻松培训高性能深度网络来处理数据。媒体和媒体人要拥抱媒体智能化的时代，破除对于新技术的“恐慌”，加快知识体系更新，使专业素养和工作能力跟上智能时代的节拍。
3 .智能媒体：未来无限可能
虽然智能机器距离接近人类学习、思考和解决问题的能力还很遥远，但是机器取代人力是大趋势。人工智能将不断地从媒体生产链条向内容创建生产环节突破，从而帮助媒体进行内容升级和用户体验升级。
信息收集整理。内容生产是未来人工智能在媒体行业实现新突破的重要方面，虽然人工智能目前不能超越人类的创造力，但可以承担起一部分信息收集、数据整理和内容创作的工作，将媒体人从一些重复性的繁冗工作中解放出来，从而节省出时间用于创作和创造性工作。媒体也应积极探索新的与人工智能结合的工作方式，使得工作更高效智能。
更好的用户体验。通过学习用户行为，了解受众偏好从而使用户获取到感兴趣的内容，并根据用户画像定制个性化的内容。运用人工智能技术捕获处理数据，精准理解用户需求，可帮助媒体实现更加精细化的用户划分和用户分析，提供更加人性化的服务。人机交互使得用户体验更加立体化和场景化。
重塑媒体流程。预计未来人工智能将融入到媒体运作的各个环节。但无论是人工智能本身还是其在传媒领域的应用，距离成熟都还有很长的路要走。人工智能在媒体行业的落地，需要更复杂、更全面的架构。构建以大数据和人工智能为核心的技术生态体系，基于媒体行业自身的数据构建具有针对性的人工智能系统，提升媒体与人工智能结合的成熟度。目前人工智能技术在媒体行业的应用并不完善，但并不阻碍我们对于其发展前景的期待。
如何充分地发掘人工智能的潜力是媒体和媒体人面临的大命题，我们应思考人工智能如何更好地与媒介进行结合，尝试在融合发展面临的问题中加入人工智能解决方案。机器与人的共生将成为媒体常态，我们期待人工智能为媒体带来更好的未来，在技术的助力下走向真正的智媒时代。
（信息来源：新闻战线，作者：沈浩）
