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字号+ 作者:微辰云 来源:微辰云 2021-06-20 15:36 我要评论( )

人工智能的进步使计算机能够分析大量数据并产生新闻 在过去的几年里,人工智能(AI)已经从计算机科学的一个深奥分支转变为我们大多数人随身携带的日常技术AI是苹果Siri的驱动力,Facebook的照片标签、Spotify播放列表和Google的auto-complete,仅仅是一个

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人工智能的进步使计算机能够分析大量数据并产生新闻

在过去的几年里,人工智能(AI)已经从计算机科学的一个深奥分支转变为我们大多数人随身携带的日常技术AI是苹果Siri的驱动力,Facebook的照片标签、Spotify播放列表和Google的auto-complete,仅仅是一个初学者。

但我们是否也能期待不久的某一天,人工智能会报道和撰写当今的重要新闻和类似这样的科技故事?好吧,猜猜看:它已经有了。

首先,一点背景:许多最令人兴奋的人工智能进步是由认知计算和自然语言生成(NLG)处理的研究推动的,这使得计算机能够分析大量的数据,并生成一个简单的英文文档,突出最重要的见解。这些进步是通过深度学习(deep learning)得到加强的,这是一个人工智能领域,它使用神经网络来教计算机筛选大量数据,以找到自己的模式。

在媒体领域,人工智能最重要的一些工作发生在谷歌在伦敦的DeepMind项目中,研究人员利用《每日邮报》和美国有线电视新闻网(CNN)的数千篇文章,这两篇文章的顶部都有要点摘要,用来教计算机阅读,进而自己生成故事。去年11月,谷歌宣布将向其底层的深度学习引擎免费共享代码,谷歌研究的影响急剧扩大。这种软件的广泛分布(称为Tensor Flow)可以加速人工智能的发展,包括将其交到世界各地新闻编辑室的软件开发人员手中。

同时,商业上可买到的自然语言生成平台,如叙述科学的Quill和Wordsmith的自动化洞察计算机算法将堆积如山的数据转化为可读的故事的未来。

人工智能算法在新闻编辑室的潜在用途不仅仅是引人入胜的实验室工作,它已经在洛杉矶时报、公共媒体和美联社等地使用过一开始我很怀疑,但是我越是使用这个程序,我就越能看到他们能做什么,"现在在《今日美国》工作的前美联社商业编辑菲拉娜·帕特森说。Patterson与Automated Insights的软件开发人员合作,微调将美联社报道的感觉和流程转化为计算机代码的算法。这些程序随后被应用到季度盈利报告的浪潮中。

游戏后的自动回顾

人工智能也潜入了媒体的其他领域。流行的青少年体育应用程序Game Changer为家长、教练和孩子们创建赛后故事。怎样?算法(由人工智能媒体公司叙事科学提供支持)从所有输入的游戏数据合成一个书面故事。在小联盟比赛中,记分员记录每一场比赛。公司拥有12万个团队社区作为客户,广泛应用于青少年体育领域。

"人写文章更具阅读乐趣。计算机化的工作更具信息性。"

"人类撰写的文章更容易阅读。计算机化的工作信息更丰富。"

机器人生成的故事听起来怎么样?简单的回答是不错。大多数游戏规则改变者的故事可能与当地报纸的典型报道无法区分。去年夏天一个小联盟的"领头羊"是这样的:"威尔是蒂布隆半岛ll11u全明星队的主力。威尔投了5局半,不允许任何一分,六支安打和一次步行,同时打出了四个。瑞典卡尔斯塔德大学(Karlstad University)媒体教授克里斯托弗克莱威尔(christopherclerwell)最近将人类生成的体育报道与一个自动化程序编写的副本进行了比较。读者发现人类写的文章更容易阅读,而计算机化的工作则更能提供信息。

《今日美国》的帕特森认为,算法仍然不能提供一个熟练作家所能提供的单音或词组转换,但她乐观地认为,这套自动化系统可能会在近年来大幅裁员的新闻编辑室中发挥作用。"她说:

计算机生成的新闻报道有助于恢复对记者被重新分配的地区的报道,比如高中体育报道帕特森说:"任何能够帮助我们继续推出产品、让记者做更多调查、更深入、更重要工作的东西都应该被接受。"。其中包括像金融服务业这样的地方,淘客cms,那里的计算机和算法承担了交易员、办事员和财务顾问的一些传统工作。叙述科学公司的经理艾丽斯·罗宾斯说,该公司60%的客户从事金融服务,从事自动化财富管理报告等工作。。。工作应该被拥抱"

"任何能让记者做更多调查,更深入。。。例如,USAA金融服务公司(USAA financial services company)正在使用Quill阅读堆积如山的数据,并为其财务报告添加上下文和相关性。一台机器只需几小时就可以完成一个过程。该报告以你能阅读和理解的格式快速说明投资组合的表现。

Quill在满足监管回报要求方面也发挥了作用。该技术用于为财政部金融犯罪执法网络(FinCEN)编制可疑活动报告的叙述部分,一个新的新闻"检测"平台

人工智能不仅仅是收集新闻,它还可以让新闻编辑室对突发新闻保持警惕。例如,社交新闻应用程序Banjo是一个"事件检测引擎",它将来自各种社交媒体源的点点滴滴拼凑在一起,以标记可能转化为突发新闻的异常情况。用户被要求分享他们的社交媒体账号,而不是注册自己的名字,无论是Facebook、Instagram、Twitter还是中国的微博。Banjo的社交媒体数据挖掘技术现在从超过12亿个公共社交媒体账户收集信息,arrianlg(一家专门从事基于云的自然语言生成分析的英国公司)和叙事科学越来越多地被那些需要将成堆的数据转化为可读故事的组织所使用。阿里亚与伦敦气象局合作,撰写简短的天气预报报告。

从读者的角度来看,人工智能在帮助他们通过Outbrain和Taboola等付费发现服务网站找到他们可能没有看到的内容方面发挥了关键作用。Outbrain与出版商合作,在相关网站上调侃他们的内容,返利软件,以此来建立流量。大多数读者在文章页面的底部看到了他们的调侃,标题是"如果你喜欢这个,你也可能喜欢……"同样,Taboola推荐了世界上许多流量最大的网站的编辑和赞助内容,怎么查看大数据,人工智能技术已经被用来生成点击诱饵头条新闻,云服务器租用价格,这些头条新闻会推动世界上一些最受欢迎的网站的流量。诺维根软件开发商拉尔斯·艾德内斯(Lars Eidnes)用来自Upworthy、Huffington Post、BuzzFeed和Gawker等网站的数百万篇文章对其进行训练后,开发出了一种利用神经网络来编写心脏泵的标题的软件,他在自己的博客上写道:"每一个例子都足够多。"我很惊讶这些头条新闻的效果有多好。"

一些例子:"巴拉克奥巴马说谈论伊拉克是错误的"和"金·卡戴珊在新墨西哥州结了婚,有了一个孩子。"艾德内斯还创建了一个完全自动生成的新闻网站,名为Click-O-Tron,他称之为"网络上最新最伟大的故事,当很少有人对完全由计算机相关的点击诱饵"新闻"组成的未来的想法感到兴奋时,人工智能注定会在新闻编辑室中扮演一个有用的角色。帕特森说,云是什么,归根结底,计算机辅助算法只是帮助我们改进讲述伟大故事的工具。

收集、处理、存储和分析未来数据所需的基础设施需要在计算基础上进行变革。Hewlett-Packard Enterprise在机器中有此解决方案。

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