來源：“研究事兒”微信公號

提到“AI”相信大家都不陌生，它可能是近年來科技圈最火的概念之一。從語音助手到智能家居，從無人駕駛到工業機器人，“AI”不斷給人們帶來驚喜。那麼，當AI賦能媒體行業，會產生什麼樣的花火，又會對我們的生活產生哪些改變呢？快來隨研究事兒一探究竟吧。

最近，搜狗聯合新華社推出全球第一個“人工智能（即AI）虛擬主播”，這個主播不僅面貌和真人幾乎一樣，而且聲音、表情和唇形都和真人別無二致。看過這個虛擬主播的朋友都紛紛感慨，這下子又有不少學播音的要失業了。

的確，這兩年最火的AI技術現在已經滲透到學習、生活、工作的方方面面，回家忘帶鑰匙不要緊，刷個臉就行，到銀行取錢也不用帶卡，刷個臉也能大把提現﹔有些高科技園區無人超市、無人駕駛汽車和無人快遞已經開始應用，短距離送個文件、送個外賣機器就能完成﹔在醫院、法院、學校，AI開始大顯身手，機器基於龐大數據庫的支撐，用很短時間就可以學會看CT、根據法律法規和以往判例為法官提供建議、為學生推薦易考試題和知識點。在這幾個領域，它的水平很快就能超過影像科的專家，提出的判決建議准確性極高，成為學生和輔導老師最有用的助手。今天，AI已經上升到國家戰略，BAT、科大訊飛和商湯科技等走在AI研究前列的公司，已經在智慧城市、智慧醫療、語音識別、人臉識別等方面取得突破，有的已經站在世界的前沿。

具體到媒體行業，當媒體願意擁抱AI，當AI為媒體新聞生產的全過程賦能，一切就會變得更加有趣、妙不可言，它將顛覆以往的形態，形成一系列新的應用場景。作為新型主流媒體，了解這些場景並讓AI給我們創造更多的可能性，也許是下個階段必須全面發力的。

場景一 新聞的內容生產

機器自動撰寫稿件是目前“AI+媒體”應用中最普遍的場景之一，隻要我們創造出一套可以和機器交流的語言，把機器撰寫的規則和范例規定好，形成規范的模板，機器就能自動抓取數據，進行進一步清洗、分析、加工，最后自動生成需要的稿件。目前，在氣象新聞、體育新聞、一般災害新聞寫作中，機器撰寫已經比較常見，超過了人工撰寫的速度，而且機器不知疲倦，可以連續工作，尤其是在奧運會、世界杯等需要連續報道的場景，機器撰寫的優勢凸顯。比較代表性的有華爾街郵報寫稿機器人——Heliograf、騰訊開發的Dreamwriter和今日頭條的寫作機器人“張小明”等。

AI為傳統新聞賦能的另一個體現就是生產出大量新樣態的內容，比如，美聯社一年會生產超過60個虛擬現實（VR）和360度全景式視頻，紐約時報、今日美國等媒體致力於沉浸式體驗新聞的創作，紐約時報團隊創作的融媒體作品《雪崩》、今日美國聯合亞利桑那共和報創作的融媒體作品《牆》都曾獲得普利策新聞獎。

除此之外，AI現在已經實現了視頻中聲音、採訪錄音與文本間的實時雙向轉化，這為一線記者提供了極大的便利，現場寫稿發回報道變得輕鬆簡單，大量的紙質文本也可以通過OCR（光學字符識別）等技術快速掃描變成文本文件或音頻文件直接對外播發。

場景二 新聞的渠道拓展

過去談新聞的傳播渠道無非是報紙、電視、廣播等有限的幾種形態，AI發展到一定程度后，這些形態受到了嚴重沖擊。很多專家都認為，AI將會讓短視頻更加火爆，短時間內會成為事實上的主流媒體。面對每天上億條的視頻，如何從中挑選受眾最喜歡的、最適合新媒體傳播的，同時保証能把視頻分類推送給最需要的人，這些都要依賴AI這個小伙伴。有了它的加持，我們的短視頻可以更健康、極速地得到傳播，可以把很多實用信息快速可視化，提高信息交互的效率，拓展新聞和信息的傳播渠道。

另一個AI已經介入並可能獲得突破的產品是交互式新聞機器人，現在很多網上購物平台已經通過AI技術開發了一些交互式機器人，他們能回答用戶的問題，甚至一些刁鑽的問題都可以逐一化解。一些銀行也開發了一些互動的服務助手，一些簡單工作可以替代服務人員，節約了人力成本。涉及到媒體領域，媒體機器人主要是信息採集和新聞播報。比如，在美國大選期間，很多新聞機器人會採訪登錄網站或客戶端的用戶，把這些數據記錄下來，作為制作新聞的基礎素材﹔還有就是機器人的新聞播報，這依賴於語音識別和聲文互譯技術，但是這些機器人還停留在最初級階段，即使是前面提到的惟妙惟肖的虛擬主播也不具備應對緊急情況、臨場自由發揮等能力，在這個層面上我們還有很多路要走，讓機器人會思考仍是AI的終極追求。

場景三 新聞的審核保存

新聞的審核和儲存對主流媒體來說是個大問題，首先新聞的審核就是曾經讓媒體人頭疼的大問題。業內人經常說，萬無一失，一失萬無。從這個角度上說，面對海量的新聞資訊，如何高效審核、不出紕漏可能是媒體最關心的。AI在這個方面的作用是顛覆性的，簡單的說，AI讓原來不可能實現的成為可能，讓原來審核成本巨大的逐漸節約。比如，過去海量的文章和視頻，需要人工去閱讀、比對，一個報社一讀組和校檢組就會佔用幾十人的編制，這還難免出現集體性盲區，發生一些無法預知的差錯。視頻更是如此，很多“雷”都是隱藏在暗處，審核過程時間長、佔用人力多是普遍現象。現在AI可以通過關鍵詞、關鍵幀捕捉技術，通過大數據比對技術，發現新聞中的異常點並實時糾錯，美國的一些新聞審核工具甚至通過網上檢索發現假新聞。在此基礎上，人工審核隻需要針對重點事件、重點人物即可，加上AI超強的學習能力輔助，錯誤率會大大降低。

AI在新聞的儲存方面也正在發揮很大的作用。很多電台、電視台已經引入智能媒體資源管理系統，它們通過借助各種識別技術和NLP技術，有效解決了當前音視頻儲存中檢索、編目困難的現實問題，滿足專業人員對音視頻內容檢索、自動編目、自動標簽化的需求，節約了大量人力物力。

場景四 新聞的輔助生產及周邊

AI對新聞生產的輔助作用更是極大的，比如2018年世界杯期間，很多視頻網站都制作了一些球隊的宣傳片，其中央視網的呈現效果和受眾體驗都是領先的。據央視網技術負責人介紹，AI幫了不小的忙，主要是智能視頻抓取和標簽技術。央視有幾十年的足球素材庫，在短時間內抽取幾分鐘的精華，僅僅靠幾個編輯完全不可能。AI解決了這個問題，可以從龐大的資料庫中抽取最精彩的，提供給編輯進行下一步精編。不僅是球隊，人臉識別技術在體育視頻生產中也在推廣，像商湯科技、雲從科技等AI公司都具備高精度的人臉識別能力，它們可以捕捉一個球星在不同視頻素材中的表現，自動生成進球集錦，節省了大量人力。

另外，AI可以輔助提供各類新聞線索，語音與人臉、圖像識別技術以及視頻篩選技術在這方面功不可沒。比如，現在某地發生交通事故，最初一般是用戶傳播內容，但這個准確度不好把握，記者到達現場需要時間，但AI可以迅速通過海量視頻比對確認信息的准確性。涉及一些知名人士的新聞，還可以通過語音識別和人臉識別技術確認並進行快速加工處理，縮短新聞生產的時間。

除此之外，AI提供了一些創意新聞生產的可能。例如，科大訊飛公司通過語音模擬技術，還原了已經去世的央視配音老師的聲音，已經達到惟妙惟肖。我們可以在取得授權的情況下，讓一些不可能出現在舞台上的主持人或播音員重新成為虛擬主播，這不僅是向他們致敬，也是許多受眾的實際需求。

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