今年兩會，人工智能首次進入政府工作報告，被列為需要加快研發和轉化的五大技術領域之一。半年多來，人工智能發展迅速，對其應用前景的研究文章也是層出不窮。研究事兒推薦一篇由人民日報總編室智春麗撰寫的文章，結合眾多案例，對人工智能在內容生產中的應用和如何迎接智媒時代提出了專業見解。

人工智能將如何改變內容生產？

智春麗

今年上半年，人工智能在國內外的發展可謂如火如荼，據筆者了解，幾乎每個月都有大型論壇舉辦，探討人工智能如何與各行各業結合。其中，“人工智能+媒體”也是引起熱議的話題之一。機器人寫稿、自動化新聞推薦，也許是目前最為大多數人所熟知的案例。但人工智能對內容生產的影響，絕不止於此。機器如果具備了聽懂每句話、看懂每張圖、開口說話等能力，它在內容生產領域全鏈條的滲透就會成為可能。

人工智能具備哪些內容生產能力？

判斷人工智能會對某個行業產生多大影響，北京大學計算機科學技術系主任黃鐵軍教授認為可以問兩個問題：這個行業用到了人的什麼能力？機器在多大程度上具備了這些能力？沿著這個脈絡，我們來考察一下，人工智能在內容生產方面可以做什麼和不可以做什麼。

1946年，世界上第一台通用計算機ENIAC誕生后，能否讓計算機具備智能，解決人腦能解決的問題，是早期科學家所關注的。1956年，美國達特茅斯學院夏季人工智能研究會議上，首次提出了人工智能這一概念。科學家們提出，要讓機器像人那樣認知、思考和學習，用計算機模擬人的智能。人工智能曾在上世紀掀起兩次熱潮，但很快陷入寒冬。最新一次的人工智能熱潮，始於2010年前后深度學習（Deep Learning）算法方面取得的突破。當前人工智能的爆發，得益於三方面條件的成熟：深度學習算法、大數據、計算機計算能力大幅提升。

谷歌開源人工智能系統 TensorFlow,該系統可被用於語音識別或照片識別等多項機器深度學習領域。

內容生產所涉及的活動主要有：策劃、採訪、寫作、拍攝、剪輯、制作、設計等，這些專業技能，需要調動人的聽說讀寫看、人際溝通（比如：察言觀色）、邏輯推理、創意想象等能力。那麼，目前人工智能在多大程度上具備這些能力呢？

有學者提出“弱人工智能”與“強人工智能”的概念。弱人工智能假設機器可以通過編程展現出人類智能的水平。強人工智能則假設機器出現意識，具備像人一樣的思考和認知方式。學界和業界普遍認為，當前人工智能的發展正處於從感知人工智能向認知人工智能發展的關鍵階段，離具有自主意識的“強人工智能”還有一段距離。在特定情景下，人工智能在圖像識別、語音識別方面，已經接近或低於人的識別錯誤率。2016年11月，搜狗、百度和科大訊飛三家公司都宣布各自中文語音識別准確率達到了97%。

邁克爾·歐文·喬丹（Michael I.Jordan）在騰訊雲峰會上做主題演講。

人工智能領域的世界級泰斗、“機器學習之父”Michael I.Jordan教授，在今年6月21日騰訊舉辦的雲峰會上，這樣歸納目前人工智能的“可能”與“不可能”：

計算機視覺：可以識別特定場景中的物體，但不能像人一樣了解所有情況。

語音識別：可以做到語音到文字、文字到語音的對應，不能識別背后的含義。

自然語言處理：可以做到最低限度的翻譯和問答，不能做到對話的語義理解。

機器人技術：可以造出工業可編程的機器人，但不能造出與人類互動溝通、自動化運行的機器人。

這些本領應用到內容生產行業，可以設想，現階段人工智能可以“看圖寫話”生成圖片說明、把採訪錄音整理成文本、寫作有固定格式的消息、充當在線記者提問、根據用戶偏好自動推薦，但還絕對沒法和人類一流的記者、編輯相媲美，寫出流淌著情感與思想的特稿、提出直擊心靈的問題、做出一個可意會不可言傳的好標題。

人工智能+內容生產，已經打開的潘多拉盒子

1.機器人寫稿。機器人寫稿用到的核心技術是自然語言處理（NLP）。新聞文本是有結構的。北京大學計算機科學技術研究所研究員萬小軍認為，新聞是做自然語言處理最規范的文本。國外已經有一些專注於機器人寫作的初創公司，如NarrativeScience、Automated insights、AI、ARRIA等，應用於天氣預報、空氣質量、醫療報告、財經、體育等領域的寫作。其中，世界三大通訊社之一美聯社使用的寫稿機器人“作家”（wordsmith）便是由Automated insights公司開發的，每季度要寫接近3700家公司的財報，是同時段美聯社編輯和記者手工撰寫的相關報告數量的12倍。國內互聯網公司和傳統媒體也都有寫稿產品推出。今年4月，騰訊宣布基於此前開發的寫稿機器人Dream Writer，正醞釀推出機器人寫稿的資訊類APP。國內其他寫稿產品還有：百度“度秘解說”、第一財經“DT稿王”、今日頭條“Xiaomingbot”、新華社“快筆小新”、南方都市報“小南”、廣州日報“阿同”等。

萬小軍研究員介紹，機器人寫稿所用到的技術有：自然語言生成技術、自動摘要技術、文本信息推薦技術（如名言、詩歌）和文本復述技術等。實現原理是：數據採集——數據分析——文檔規劃——語句實現。目前能寫什麼呢？體育賽事簡訊、根據明星微博生成娛樂簡訊、千字左右的體育賽事長篇報道、新聞綜述等，甚至能根據用戶留言打分生成評論。機器人速度快、不知疲倦、善於撰寫簡訊，目前還是低層次、重復性勞動。在對差錯容忍度低的嚴肅媒體，機器人寫作的稿子，發布前要人工審核。未來機器人寫作的發展方向是：實現語言風格轉換，加入態度和立場。

2.新聞聊天機器人。隨著語音識別、自然語言處理技術的成熟，近年來國內外互聯網公司都嘗試推出聊天機器人助手產品，如蘋果“Siri”、微軟“小冰”、百度“小度”等。不少媒體將聊天機器人應用到新聞領域，推出了新聞聊天機器人，用於新聞採訪、和用戶互動、給用戶推送新聞資訊等。這些新聞聊天機器人，既有在線的虛擬機器人，也有實體機器人。

比如，Facebook移動聊天應用Messenger上構建機器人平台，紐約時報、華盛頓郵報、華爾街日報、CNN、Buzzfeed等媒體都在這個平台上開發了自己的機器人，在美國大選報道中，用這類聊天機器人來採訪選民。

目前國內多家媒體APP中都嵌入了聊天機器人，如人民日報客戶端兩會期間的“小端”“小融”、新華社的“小新”、光明日報的“小明”等。聊天機器人可實現與用戶的語音對話，在后台持續搜集用戶對資訊的反饋。

2017年3月6日 ，新華社機器人“i思”演播室首秀。

新華社見習記者“i思”，是一名機器人記者，今年兩會期間到現場採訪代表和委員，還在視頻訪談《新華視點》中採訪多位嘉賓。據了解，隻要“i思”在的場合，訪談結束后，都可以直接把語音對話轉換為文字，省去了不少寫稿時間。此外，今年4月，中國科技大學研發的機器人“佳佳”當了一回新華社的特約記者，與美國《連線》雜志創始人凱文·凱利進行了一場電話採訪。這次採訪吸引了不少人的關注。“佳佳”記者具備了初步的問答能力，還能做出一些臨場應對。

3.智能視頻剪輯。人工智能垂直媒體新智元的創始人楊靜認為，深度學習在視頻領域的應用是下一個AI熱點。目前短視頻正處於內容生產的風口，在海量視頻生成和傳播的背景下，用人工智能技術實現視頻快速剪輯有了巨大的市場空間。實際上，在視頻理解領域，人工智能學界也已經有多年積累。

2016年，頗有名氣的IBM人工智能系統Watson曾為驚悚電影《Morgan》剪輯了一個預告片。國內知名的短視頻平台梨視頻也引進了“智能剪刀手”，與美國一款在線視頻生成工具wochit合作，調用媒體庫中的視頻素材，快速制作新聞視頻。國內也有一些初創公司瞄准了這個“藍海”。2017年7月，一家名為慧川智能的公司，發布了一款視頻理解產品：智影·視頻理解API，輸入一篇文章，就能通過文本分析、素材匹配、在線剪輯、雲端視頻渲染，生成一個視頻短片。據初步計算，AI處理的成本僅為人工處理的千分之三，而視頻剪輯的速度則是人工的40倍。

以上是人工智能在採訪、寫作、視頻剪輯等內容生產核心環節的應用，在內容生產的下游鏈條：新聞事實核查、新聞分發等領域，也有案例出現：新聞事實核查，如華盛頓郵報的事實檢查工具Truth Teller，把一場演講內容轉化為文字，與資料庫進行比對，判斷演講內容的真假﹔基於大數據的新聞自動推薦，如大家現在都已經熟悉的今日頭條模式﹔2016年，Facebook解散了熱門話題團隊Facebook Trending的編輯團隊，要用算法來判斷什麼是熱點。

如同計算機發明了之后，人們不僅僅用它來打字一樣，人工智能技術的發展，也為新的媒介呈現方式帶來了可能，開辟出了新的內容生產門類，如2016年一度非常流行的概念VR（虛擬現實技術）、AR（增強現實技術）。據筆者了解，這兩種技術由於對硬件、內容生產的要求較高、專業性較強，還需要時間積累，一些實力很強的互聯網公司還在加大研發投入，未來值得期待。

智媒時代來臨，如何迎接變化？

清華大學新媒體研究中心彭蘭教授有一個論斷：“我們正在進入智媒時代。”智媒時代的三個特征：萬物皆媒，今天我們已經可以看到所有的智能物體，智能機器在某種意義上都有可能媒體化﹔人機共生，當人和智能機器碰撞在一塊之后，他們會形成一種相互的協作，會帶來全新的業務模式﹔自我進化，在深層次互動之間，人對機器的駕馭能力，以及機器對人的感知能力、領悟能力會相互促進。

對於內容生產者來說，保持對技術的敏感，是從來不會過時的提醒。不妨問自己幾個問題：人工智能具備哪些能力了？人工智能可以幫我做什麼？我能做哪些人工智能做不了的？

1.用好人工智能助手。在人工智能可以輔助報道的領域，不妨放手讓機器嘗試，把媒體人的工作強度降下來。當然，與此相對的，就是內容生產機構低層次、重復性勞動崗位的減少。

2.提高人的核心競爭力。如果還是止步於跑會發通稿，寫“八股文”，做信息的“搬運工”，那麼就要警惕了，這些工作被替代的可能性很大。起碼目前來看，創造性思維、審美、情感，是機器人短期內還難以超越人類的。

3.思考更適合未來的內容呈現方式。每一次互聯網入口的更迭，都會帶來全新的生態改變和批量創新。智能互聯網時代來臨，人機交互方式發生變化，未來人們獲取信息的方式和途徑，也許與移動互聯網時代有大的不同。當萬物互聯，智能家居、車載對話、智慧交通、無人駕駛等等普及了以后，未來的“數字化生存”會是怎樣？不妨多開開“腦洞”。

（作者智春麗 人民日報總編室編輯）

本文首發於青年記者，原文見《青年記者》2017年7月下

圖片來自網絡 為研究事兒所加

統籌：王向令

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