今年两会，人工智能首次进入政府工作报告，被列为需要加快研发和转化的五大技术领域之一。半年多来，人工智能发展迅速，对其应用前景的研究文章也是层出不穷。研究事儿推荐一篇由人民日报总编室智春丽撰写的文章，结合众多案例，对人工智能在内容生产中的应用和如何迎接智媒时代提出了专业见解。

人工智能将如何改变内容生产？

智春丽

今年上半年，人工智能在国内外的发展可谓如火如荼，据笔者了解，几乎每个月都有大型论坛举办，探讨人工智能如何与各行各业结合。其中，“人工智能+媒体”也是引起热议的话题之一。机器人写稿、自动化新闻推荐，也许是目前最为大多数人所熟知的案例。但人工智能对内容生产的影响，绝不止于此。机器如果具备了听懂每句话、看懂每张图、开口说话等能力，它在内容生产领域全链条的渗透就会成为可能。

人工智能具备哪些内容生产能力？

判断人工智能会对某个行业产生多大影响，北京大学计算机科学技术系主任黄铁军教授认为可以问两个问题：这个行业用到了人的什么能力？机器在多大程度上具备了这些能力？沿着这个脉络，我们来考察一下，人工智能在内容生产方面可以做什么和不可以做什么。

1946年，世界上第一台通用计算机ENIAC诞生后，能否让计算机具备智能，解决人脑能解决的问题，是早期科学家所关注的。1956年，美国达特茅斯学院夏季人工智能研究会议上，首次提出了人工智能这一概念。科学家们提出，要让机器像人那样认知、思考和学习，用计算机模拟人的智能。人工智能曾在上世纪掀起两次热潮，但很快陷入寒冬。最新一次的人工智能热潮，始于2010年前后深度学习（Deep Learning）算法方面取得的突破。当前人工智能的爆发，得益于三方面条件的成熟：深度学习算法、大数据、计算机计算能力大幅提升。

谷歌开源人工智能系统 TensorFlow,该系统可被用于语音识别或照片识别等多项机器深度学习领域。

内容生产所涉及的活动主要有：策划、采访、写作、拍摄、剪辑、制作、设计等，这些专业技能，需要调动人的听说读写看、人际沟通（比如：察言观色）、逻辑推理、创意想象等能力。那么，目前人工智能在多大程度上具备这些能力呢？

有学者提出“弱人工智能”与“强人工智能”的概念。弱人工智能假设机器可以通过编程展现出人类智能的水平。强人工智能则假设机器出现意识，具备像人一样的思考和认知方式。学界和业界普遍认为，当前人工智能的发展正处于从感知人工智能向认知人工智能发展的关键阶段，离具有自主意识的“强人工智能”还有一段距离。在特定情景下，人工智能在图像识别、语音识别方面，已经接近或低于人的识别错误率。2016年11月，搜狗、百度和科大讯飞三家公司都宣布各自中文语音识别准确率达到了97%。

迈克尔·欧文·乔丹（Michael I.Jordan）在腾讯云峰会上做主题演讲。

人工智能领域的世界级泰斗、“机器学习之父”Michael I.Jordan教授，在今年6月21日腾讯举办的云峰会上，这样归纳目前人工智能的“可能”与“不可能”：

计算机视觉：可以识别特定场景中的物体，但不能像人一样了解所有情况。

语音识别：可以做到语音到文字、文字到语音的对应，不能识别背后的含义。

自然语言处理：可以做到最低限度的翻译和问答，不能做到对话的语义理解。

机器人技术：可以造出工业可编程的机器人，但不能造出与人类互动沟通、自动化运行的机器人。

这些本领应用到内容生产行业，可以设想，现阶段人工智能可以“看图写话”生成图片说明、把采访录音整理成文本、写作有固定格式的消息、充当在线记者提问、根据用户偏好自动推荐，但还绝对没法和人类一流的记者、编辑相媲美，写出流淌着情感与思想的特稿、提出直击心灵的问题、做出一个可意会不可言传的好标题。

人工智能+内容生产，已经打开的潘多拉盒子

1.机器人写稿。机器人写稿用到的核心技术是自然语言处理（NLP）。新闻文本是有结构的。北京大学计算机科学技术研究所研究员万小军认为，新闻是做自然语言处理最规范的文本。国外已经有一些专注于机器人写作的初创公司，如NarrativeScience、Automated insights、AI、ARRIA等，应用于天气预报、空气质量、医疗报告、财经、体育等领域的写作。其中，世界三大通讯社之一美联社使用的写稿机器人“作家”（wordsmith）便是由Automated insights公司开发的，每季度要写接近3700家公司的财报，是同时段美联社编辑和记者手工撰写的相关报告数量的12倍。国内互联网公司和传统媒体也都有写稿产品推出。今年4月，腾讯宣布基于此前开发的写稿机器人Dream Writer，正酝酿推出机器人写稿的资讯类APP。国内其他写稿产品还有：百度“度秘解说”、第一财经“DT稿王”、今日头条“Xiaomingbot”、新华社“快笔小新”、南方都市报“小南”、广州日报“阿同”等。

万小军研究员介绍，机器人写稿所用到的技术有：自然语言生成技术、自动摘要技术、文本信息推荐技术（如名言、诗歌）和文本复述技术等。实现原理是：数据采集——数据分析——文档规划——语句实现。目前能写什么呢？体育赛事简讯、根据明星微博生成娱乐简讯、千字左右的体育赛事长篇报道、新闻综述等，甚至能根据用户留言打分生成评论。机器人速度快、不知疲倦、善于撰写简讯，目前还是低层次、重复性劳动。在对差错容忍度低的严肃媒体，机器人写作的稿子，发布前要人工审核。未来机器人写作的发展方向是：实现语言风格转换，加入态度和立场。

2.新闻聊天机器人。随着语音识别、自然语言处理技术的成熟，近年来国内外互联网公司都尝试推出聊天机器人助手产品，如苹果“Siri”、微软“小冰”、百度“小度”等。不少媒体将聊天机器人应用到新闻领域，推出了新闻聊天机器人，用于新闻采访、和用户互动、给用户推送新闻资讯等。这些新闻聊天机器人，既有在线的虚拟机器人，也有实体机器人。

比如，Facebook移动聊天应用Messenger上构建机器人平台，纽约时报、华盛顿邮报、华尔街日报、CNN、Buzzfeed等媒体都在这个平台上开发了自己的机器人，在美国大选报道中，用这类聊天机器人来采访选民。

目前国内多家媒体APP中都嵌入了聊天机器人，如人民日报客户端两会期间的“小端”“小融”、新华社的“小新”、光明日报的“小明”等。聊天机器人可实现与用户的语音对话，在后台持续搜集用户对资讯的反馈。

2017年3月6日 ，新华社机器人“i思”演播室首秀。

新华社见习记者“i思”，是一名机器人记者，今年两会期间到现场采访代表和委员，还在视频访谈《新华视点》中采访多位嘉宾。据了解，只要“i思”在的场合，访谈结束后，都可以直接把语音对话转换为文字，省去了不少写稿时间。此外，今年4月，中国科技大学研发的机器人“佳佳”当了一回新华社的特约记者，与美国《连线》杂志创始人凯文·凯利进行了一场电话采访。这次采访吸引了不少人的关注。“佳佳”记者具备了初步的问答能力，还能做出一些临场应对。

3.智能视频剪辑。人工智能垂直媒体新智元的创始人杨静认为，深度学习在视频领域的应用是下一个AI热点。目前短视频正处于内容生产的风口，在海量视频生成和传播的背景下，用人工智能技术实现视频快速剪辑有了巨大的市场空间。实际上，在视频理解领域，人工智能学界也已经有多年积累。

2016年，颇有名气的IBM人工智能系统Watson曾为惊悚电影《Morgan》剪辑了一个预告片。国内知名的短视频平台梨视频也引进了“智能剪刀手”，与美国一款在线视频生成工具wochit合作，调用媒体库中的视频素材，快速制作新闻视频。国内也有一些初创公司瞄准了这个“蓝海”。2017年7月，一家名为慧川智能的公司，发布了一款视频理解产品：智影·视频理解API，输入一篇文章，就能通过文本分析、素材匹配、在线剪辑、云端视频渲染，生成一个视频短片。据初步计算，AI处理的成本仅为人工处理的千分之三，而视频剪辑的速度则是人工的40倍。

以上是人工智能在采访、写作、视频剪辑等内容生产核心环节的应用，在内容生产的下游链条：新闻事实核查、新闻分发等领域，也有案例出现：新闻事实核查，如华盛顿邮报的事实检查工具Truth Teller，把一场演讲内容转化为文字，与资料库进行比对，判断演讲内容的真假；基于大数据的新闻自动推荐，如大家现在都已经熟悉的今日头条模式；2016年，Facebook解散了热门话题团队Facebook Trending的编辑团队，要用算法来判断什么是热点。

如同计算机发明了之后，人们不仅仅用它来打字一样，人工智能技术的发展，也为新的媒介呈现方式带来了可能，开辟出了新的内容生产门类，如2016年一度非常流行的概念VR（虚拟现实技术）、AR（增强现实技术）。据笔者了解，这两种技术由于对硬件、内容生产的要求较高、专业性较强，还需要时间积累，一些实力很强的互联网公司还在加大研发投入，未来值得期待。

智媒时代来临，如何迎接变化？

清华大学新媒体研究中心彭兰教授有一个论断：“我们正在进入智媒时代。”智媒时代的三个特征：万物皆媒，今天我们已经可以看到所有的智能物体，智能机器在某种意义上都有可能媒体化；人机共生，当人和智能机器碰撞在一块之后，他们会形成一种相互的协作，会带来全新的业务模式；自我进化，在深层次互动之间，人对机器的驾驭能力，以及机器对人的感知能力、领悟能力会相互促进。

对于内容生产者来说，保持对技术的敏感，是从来不会过时的提醒。不妨问自己几个问题：人工智能具备哪些能力了？人工智能可以帮我做什么？我能做哪些人工智能做不了的？

1.用好人工智能助手。在人工智能可以辅助报道的领域，不妨放手让机器尝试，把媒体人的工作强度降下来。当然，与此相对的，就是内容生产机构低层次、重复性劳动岗位的减少。

2.提高人的核心竞争力。如果还是止步于跑会发通稿，写“八股文”，做信息的“搬运工”，那么就要警惕了，这些工作被替代的可能性很大。起码目前来看，创造性思维、审美、情感，是机器人短期内还难以超越人类的。

3.思考更适合未来的内容呈现方式。每一次互联网入口的更迭，都会带来全新的生态改变和批量创新。智能互联网时代来临，人机交互方式发生变化，未来人们获取信息的方式和途径，也许与移动互联网时代有大的不同。当万物互联，智能家居、车载对话、智慧交通、无人驾驶等等普及了以后，未来的“数字化生存”会是怎样？不妨多开开“脑洞”。

（作者智春丽 人民日报总编室编辑）

本文首发于青年记者，原文见《青年记者》2017年7月下

图片来自网络 为研究事儿所加

统筹：王向令

分享让更多人看到