AI时代,传媒业面临的4大挑战和5大变革!
2019-08-03 10:12:32
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原创: 沈浩 杨莹莹  来源:网络传播杂志 

科技的发展一直在加速,基于深度学习和神经网络、结合大数据、云计算和移动互联网技术的人工智能风潮已经来临。那么,人工智能如何重塑传媒行业?这篇文章都说透了!

什么是“人工智能”?
人工智能(AI)是计算机科学的一个分支,它是一种使机器能够以类似于“人类的智慧”来解决问题的智能技术,人工智能是大数据落地的一种重要的表现。
如今,无人驾驶技术、人脸识别、语言翻译、声音处理、聊天机器人和客户服务自动化已成为现实,人工智能技术在一定程度上已经达到人类的水平,甚至在某些领域已经超过人类的识别能力。

在世界范围内,人工智能正在不断地影响各个行业,也在持续改变媒体行业的各个方面。AI算法强大的分析能力,可以用于新闻和现场制作,内容生产所需的时间几乎可以做到“实时”。同时,人工智能在传媒领域的发展并不仅限于直接从媒体内容生产方面发力,人工智能技术生成信息的速度、准确性和数量使其在媒体行业领域的许多其他应用成为可能。

可以说,作为最主要的媒介介质,人工智能在视频、图像、语言、声音和文字的数据处理能力有望改变媒体生产的一切, 重构媒体产业链的所有重要环节。

AI技术是“人的延伸”

从历史维度来看,媒介技术的演变推动着传媒行业的发展。

从工业化时代到信息化时代,从报纸、广播、电视再到移动互联网,每一次媒介技术的新发展,都是以技术的手段代替人类的劳动力,使得人的力量得到进一步解放。技术的发展使得人类能够不断突破自身的束缚,在媒介信息中得以连接、延伸与发展,是对麦克卢汉所说的 “媒介即人的延伸”的回应和印证。

信息化时代,个体与个体之间实现了在网络空间的实时互联,传媒产业也因此产生了颠覆性变革与新发展。人工智能技术,是说把人类所具有的智慧转移到智能机器上,去解决人类自己的社会问题,因而人工智能技术是人的智慧、人类的智能的延伸,人在媒介的演变过程中决定了其传播与发展,具有决定性作用。

人工智能技术作为人的智慧延伸,以延伸人的功能,越来越接近人的大脑的目标和方向发展,并且会越来越贴近人本身。

5方面重塑传媒业态

媒体传播介质所拥有的数据以非结构化的数据为主,比如图像、语音和文字,在传统情况下,这些数据依赖于人工处理,成为技术应用的障碍。但是当人工智能技术能够对这些介质的内容进行处理时,未来的新闻传播业将会产生很大的变革。

内容生产方面
AI在计算机新闻写作方面已经取得不错的成果。
AI使媒体的内容制作更快、更简便。
AI工具可以执行语音和文字智能化处理和编辑,具有智能语言分析、翻译和语音转文本功能,提供文本及其分段分发,可以自动生成多种语言的字幕。
使用AI编辑工具进行内容平台整合,可以自动化检索、剪辑、生成一个视频片段,例如足球比赛集锦、新闻集锦乃至电影和电视剧预告片等。
案例
新华社发布的“AI智能主播“和“媒体大脑”智能媒体生产平台就是国内对于智能时代的媒介形态和传播方式的有益探索。
内容分发方面
AI可以基于不同的传播场景进行分发以及基于用户偏好进行个性化定制的分发。由于新闻的消费者有不同角色和定位,基于机器学习过程,还可以对分发系统进行培训,结合媒体的用户行为数据,精准分析和洞察不同用户群体的特征,实现针对不同新闻消费者的个性化定制和个性化推荐,以使其适应用户的特定需求。
媒体资产管理方面
智能媒体管理系统可以对所有可用媒体资源进行更好的管理。智能化内容存储、检索可以便于使用媒体所有可用的内容,从而节省时间并为受众创建更好的内容。
案例
抖音平台利用人工智能帮助管理海量视频资源,以改进用户的注意力分配和流量分配机制。
版权和内容审查方面
人工智能对监测媒体的传播内容、版权行为状况具有很大的帮助,智能人脸识别技术能够从图片、视频中识别特定人物身份、标签化新闻图片,完成图片和视频检测监管等功能。
内容审核方面
通过情感识别,图像和对象分析,以及语言分析工具等,能够检测图像和音频中的敏感或非法内容,从而进行内容的过滤和把关。

此外,人工智能可以帮助媒体工作者做出更明智的决策,使内容生产更有价值。如今我们能够越来越直观地感受到大数据与媒体行业在应用层面的有机结合,媒体行业在不断探索未来AI在新闻传播领域运用的无限可能性。

媒体面临的4大“量化转型”挑战

进入人工智能时代,传媒行业在“互联网的下半场”也遭遇了众多挑战。

挑战1

一个突出的表现就是媒体正在进行一场“量化转型”, 人工智能技术给传媒生态带来颠覆性的变化,“万物皆媒”的理念成为共识,传统媒体平台需要探寻自身智能化变革的落脚点。

挑战2

媒体机构自身拥有的信息和数据虽然海量,但是真正能够得到“挖掘”和“开采”的只是很少的一部分,媒体需要不断提升数据挖掘的能力,在传播中思考如何有效利用数据,使得媒体数据得到有效的开发和利用,探寻、提炼出符合新闻专业性、有价值的信息。

挑战3

“后真相”时代的到来,对于媒体生产内容的专业性、权威性带来更大的挑战。媒介环境的复杂化使得维护新闻的真实性和客观性成为严峻的考验,但同时也为媒体公信力的重塑提供了一个契机。

挑战4

算法在使得内容分发变得更有效率、更精确的同时,伴随而来的是对于用户数据的安全与隐私问题的担忧。用户信息和行为数据交付媒体,媒体是否能够妥善收集和保存用户数据,其背后的法律问题值得深思。

技术越进化,人的价值显得更为重要。人工智能技术的出现对于媒体行业提出挑战的同时也意味着契机,媒体行业应积极应对伴随着媒介生态环境复杂化而带来的挑战,探寻媒介融合与变革的新的答案。

传统媒体如何转型智媒体?

今天,在技术的赋能下,媒体运作的每一个环节都正在或即将发生颠覆性变革, 人工智能将持续改变信息传播的方式,不断融入媒体产业链的各个流程和环节,促使传统媒体向智能媒体转变。进入人工智能时代,让机器做机器擅长的事,从而解放人力去做人擅长的事,“人机协同”将成为趋势和潮流。

人工智能在传媒领域被赋予了传媒生态打造的重任,希望能够通过人工智能技术,助力传媒内容产业转型升级,使其能够更高效地进行内容的生产、分发、管理,打造媒体与用户之间的互联互动的新生态。

传统媒体在向智媒体转型的过程中,

  • 应当重视人工智能技术的引领作用,以庞大的底层数据为支撑,建立起高效的智能媒体处理平台,实现技术平台媒体化、媒体技术化的融合发展;
  • 加强人工智能技术性人才的储备和培养,培养既掌握智能媒体技术又懂传播原理的复合型人才,加强人机之间的协同创新能力,这样不仅能够促进人与技术共同发展,使媒体人掌握技术的主导权,更能够避免技术外包所导致的用户隐私数据泄露、核心竞争力不足等弊端。

虽然人工智能正在引领时代的潮流,但目前的人工智能还处于初级阶段,更多是帮助媒体人改善工作方式,仍要坚持以人为中心,以内容为根本的理念和专业主义信仰,合理利用人工智能这个工具,实现向智媒体的成功转型。

未来,人工智能将在人们的生活中无处不在。在这场时代的变革中,媒体行业应当抓住智能媒体变革的机遇,推进人工智能技术与媒体的融合继续向纵深发展,推动媒介形态和生产方式的变革。人工智能技术与5G技术的进一步融合将在媒体领域不断创造新的应用场景,促进传媒内容产业升级,驱动传媒业态重构,助力媒体完成智能化变革。

 
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