媒体生产方式新变革 人与机器孰优孰劣？

　　腾讯科技讯 11月12日下午，“2014腾讯网媒体高峰论坛“在北京举行。《极客公园》创始人张鹏、美联社副总裁、执行主编Lou Ferrera、美联社机器新闻合作公司（Automated Insights）VP Adam Smith、Storyful创始人Mark Little以及今日头条创始人张一鸣，围绕“生产方式新变革：人与机器孰优孰劣？”的话题进行了对话。以下为腾讯科技整理的发言要点。

　　机器与人如何协作？

　　Storyful创始人Mark Little：首先，机器与人并不是二选一，非此即彼的关系，我们对文章的质量要求都很高，技术重要，人也很重要，对我们来说，他们都是收集内容的方式。

　　机器帮助我们找到信息，UGC的力量和智慧帮助我们去核实信息，然后专业的内容生产人员去分析信息，关于这个新闻我们可以做很多的视频，然后提供原材料给媒体公司进行报道。

　　美联社副总裁、执行主编Lou Ferrera：利用机器提供的信息发现新闻，然后利用UGC去生成新闻，再用团队去寻找和核实。但目前技术还处于非常早期的阶段，我想地理位置方面的服务和内容将来也许会做得更多更好。

　　机器面前，传统媒体人何去何从？

　　今日头条创始人张一鸣：机器会越来越理解人怎么样做内容的判断和挑选的，每个人的行为代表什么意思，机器的观察记忆理解人的能力要强。技术越来越替代可重复的简单工作，人会做更有创造性的内容，专业的深度的内容需要资深的记者来完成，包括线索发现、验证也是，所以我觉得是人跟更广大的用户作为人和技术一起造就了现在媒体的变革。

　　美联社机器新闻合作公司VP Adam Smith：在速度和时间上，当你有一个话题你希望尽快生产出来，如果机器做好的话拿到数据几秒钟就能出来了。我觉得长期来看，机器化、自动化可以帮助我们集合这些数据。像公司的财报或者是个人的健康报告，这样的文章都是可以自动化生成的。

　　机器会不会让人们的视野变狭窄？

　　今日头条创始人张一鸣：机器不是要追求偏好，而是要追求更好的信息满足，只提供他偏好的内容不是目标。所以，新颖性和多样性也是一个目标，我们会做算法上的新探索。总之，偏好其实不是服务追求的目标，如果产品导向是这一点的话，这个是可以解决的。

　　美联社副总裁、执行主编Lou Ferrera：我比较担心这个问题，我们在尝试更科学的方式收集数据，这样我们就可以利用数据知道人们在说的东西，然后再进行文章的编辑，我们希望以此能够带给你没有想到的内容。

　　美联社机器新闻合作公司VP Adam Smith：我们有两个目标，第一我们希望大家对自动化生成的文章感兴趣，那么我们的机器就可以大规模更高效地生产这样的文章，记者就可以更深入地将这些文章传达给我们的读者。第二个目标是希望能够得到个性化数据，能够知道用户的兴趣是什么，这样我们可以应用这样的数据，在报道中使文章与读者产生更独特的关联性，让读者对我们的文章更感兴趣。

　　Storyful创始人Mark Little：个性化很好，我希望在搜索的时候能够找到一些很意外的信息。这方面社交平台做的比较好，这依赖于算法的优化。如果在微信上面，你要找到那些跟你有分歧的人。如果你喜欢这个的话，你肯定会不喜欢这样的观点，这对媒体来说是一个挑战，也是机遇。我们要找到一些有分歧的论点，只有这样的观点，才会让我们更兴奋、更感兴趣。