来源：猎云网

摘要： 现如今，社交媒体平台、搜索引擎和内容聚合商，在很大程度上控制了不同媒体内容的用户流向，从而直接影响了创作出来供大家消费的新闻内容。自此，有人认为，新闻媒体的未来再也无法掌握在它自己手中，而是要由人工智能技术牵着鼻子走。事实果真如此吗？

随着人工智能技术的发展，个性化的交互界面越来越多，众多媒体集团已经不再像以往一样，负责任地定义何为真正的新闻，甚至连新闻的真实性和可靠性都不再那么重视。现如今，社交媒体平台、搜索引擎和内容聚合商，在很大程度上控制了不同媒体内容的用户流向，从而直接影响了创作出来供大家消费的新闻内容。自此，有人认为，新闻媒体的未来再也无法掌握在它自己手中，而是要由人工智能技术牵着鼻子走。事实果真如此吗？

新闻数字化的死亡之谷

大家一贯认为，目前，新闻媒体的发展速度不够快、创新力度不够强，从而无法在数字行业掀起重大变革。其实，在过去，新闻的影响力非常大，可以说是吸引和引导民众与广告商的一大重要标志。但自从互联网诞生之后，各种在线信息就出现了爆炸式增长，彻底改变了新闻行业的发展。

在互联网诞生初期，各种门户网站会利用自己的渠道，为用户提供他们感兴趣的内容，比如说雅虎。但是，随着时代发展，信息量越来越大，搜索引擎开始崛起，改变了用户与在线新闻信息内容之间的互动方式。再接着，随着移动技术和交互界面越来越受欢迎，带有新闻消息推送功能的社交媒体开始成为主流，又一次改变了用户发现媒体内容的方式。因而，现阶段，社交网络的地位，可谓是相当重要。

然而，在这样一种过程中，新闻媒体没有积极发挥出自己的作用。甚至恰恰相反，它并没有能够及时抓住互联网、搜索引擎、内容聚合商、移动商务、社交媒体以及其他数字解决方案带来的宝贵发展机遇。

相应地，广告公司也是如此。最开始，是新闻集团逐步把控制权交到谷歌手里，让它全权处理自家网站上的搜索问题，接着谷歌就有了索引媒体内容的绝佳机会。随着社交媒体的日益兴起，各个国家的新闻集团，尤其是美国，便慢慢依赖Facebook和Twitter来提供新闻传播工作，而不是着重推广自己的新闻播报功能。因此，新闻媒体的核心业务就会遭到那些数字经济巨头的吞噬。

毫不夸张地说，新闻媒体就从来都没有在完全意义上实现过用户体验、商业模式或者内容创作的数字化。虽然互联网和数字化让新闻媒体做出了改变，但这种改变是被动而非主动的。旧有甚至是过时的内容创作、用户体验以及内容分销，仍然在很大程度上影响了现如今新闻内容的创作和分销方式。

也正是出于这些发展，谷歌和Facebook这类以算法作为业务运行基础的公司，在信息传播和分流这个过程中占据了主要地位。而且，以往由新闻媒体控制的广告业务，现在也都转为这些大规模互联网公司控制。更重要的是，现如今互联网巨头的商业模式，都是以个性化和广告为驱动的。不管怎么说，他们是不会让新闻媒体像以前一样靠自己获得繁荣发展的。

从被动旁观到主动改变

自新兴算法成为行业主流之后，新闻媒体就一直以旁观者的身份在报道这一趋势的发展情况。而且，他们报道的内容，非常全面真实，能够起到专业知识介绍甚至发人深省的作用，切实给用户和数字产品之间的认知模式和互动方式带来了深刻影响。

然而，随着信息流入了由大型互联网公司控制的算法黑盒子中，旁观者想要继续实时追踪该领域的动态发展状况，就变得非常困难，而且可以说是几乎不可能。可问题就在于，那些动态发展状况，能够影响信息的新闻价值和传播广泛程度。

所以，这里就出现了一个较为严重的矛盾。一方面，信息离我们越来越近，离移动设备和交互界面越来越近，深入到我们生活的各个角落；另一方面，这些信息的来源以及产生和传播的背景，却越来越模糊不清。

一方面，在机器学习等方法的帮助之下，社交媒体能够与自我反馈环节实现有机融合。但另一方面，也正是在那些方法的影响之下，社交媒体遭到恶意攻击的风险，却也越来越大。由此，导致整个世界都充斥着各种各样的虚假新闻。在这样一个自动化和算法占主导地位的时代，新闻媒体如何做好自己的本职工作，就显得非常重要。所谓本职工作，就是传播那些真实可靠的新闻信息，高举言论自由和民主权利的大旗，尽最大努力替那些弱势群体发声，进一步让民众及时了解更多关于整个世界和其他国家的消息，

但是，如果新闻媒体本身不主动去接纳算法这类新兴技术，那么驱动他们向前发展的核心价值观，就无法真正发挥出自己应有的作用。

对于那些占据主导地位的算法平台，如果仅仅是客观评论，即便是负面批判，也都是完全不可能改变现有状况的。比如说，以人工智能为驱动的谷歌新闻，是由谷歌开发并且控制的。所以，它必然遵循的是该公司的企业文化和价值观，肯定不可能直接受到新闻集团的影响。

说白了，现如今的我们，又站在了一个十字路口。以机器学习为驱动的人工智能解决方案，将会对数字世界和现实世界产生越来越大的影响，从而将会对数字发展产生更为直接的影响，进一步改变我们对新闻的认知方式。因此，当下，新闻媒体必须要从原本的被动旁边者变为主动变革者。

人工智能在新闻媒体领域的运用

未来，如果新闻媒体想要改变新闻内容的产生、开发、呈现和传播方式，那就必须要积极主动寻求人工智能技术的帮助。如果新闻集团想要知道，在数字环境中，数据和信息都会受到哪些因素的影响，那同样需要对机器学习这项新兴技术敞开怀抱，接受它所带来的各种发展可能性。

但说到底，新闻媒体究竟如何能与现如今的人工智能领军人物一争高下呢？

与谷歌、Facebook和其他大型互联网公司相比，新闻集团仍然拥有一大无可比拟的优势，那就是掌握对新闻内容创作过程的控制权。也就是说，他们对新闻内容有着更为深入和细致的了解。在合理利用人工智能技术的基础之上，他们能够通过一种独一无二的方式将各种数据与相关的内容创作和消费过程有机结合起来，产生一加一大于二的正面效应。

总之，新闻集团需要借助人工智能来实现人与人、物与物之间的增强现实互动，其中包括记者和新闻编辑室。增强现实互动的具体情形如下：

增强现实之于用户民众

其实，个性化这个概念已经出现有一段时间了。但是，无论是设计还是开发，我们是否有从新闻媒体的角度出发来看待过这个问题呢？现阶段，新闻媒体的主要目标，就是将优质内容与个性化的用户体验进行结合，为广大民众提供一种更为便利、更有意义的新闻体验。当然，前提条件是符合新闻播报的原则和价值观。

对于新闻来说，诸如在线学习这类的实时机器学习方法，能够为自己提供更多理解用户偏好的全新可能性。这些技术可以提供新型工具来直接向用户的移动设备实时推送新闻消息。

举个例子，一个智能通知推送系统，能够向用户提供个性化的新闻推送，在充分了解新闻内容影响的基础之上，实现内容本身和内容分销方式的优化。换句话说，它能够以用户的偏好为基础，实现新闻内容呈现方式的个性化，包括语音、视频、照片、增强现实以及可视化等等。

不仅如此，还可以利用机器学习来探索出更多受众、记者与新闻编辑室之间全新的互动形式，其中就包括现如今已经投入使用的自动化评论功能。你就想象一下，将来会出现一种全新的互动模式，能够让记者更好地了解大众接受和消费新闻内容的方式，与此同时实时捕捉新闻内容所传达出来的感情色彩。

通过数据可视化以及相关算法，新闻媒体能够找到一种个性化形式，来创作那些真正以人为中心的新内容，让用户了解个性化的流程以及它如何影响新闻内容的消费体验。

另外，至于过滤气泡，以后也别再说是算法的问题了。算法是可以用来实现新闻内容体验多样化的。比如说，在理解了你所喜欢的新闻内容类型之后，它就能够推断出来你之前没有看过的那些内容。也就是说，通过这样一种反向的个性化逻辑，新闻集团能够提供一个基于机器学习的推荐引擎，增加多样性。

增强现实之于记者

在新闻信息和不可预测新闻事件的摘要提取方面，人脑还是要胜过机器的。

对新闻内容的深入了解，能够切实用到基于人工智能的新闻助手系统中去，通过直接学习记者认知和处理新闻内容的方式来实现系统的逐步优化。与此同时，该系统还会将来自内容消费的数据流纳入到优化的范围之内。

一个智能新闻助手，应该要能知道哪些类型的新闻内容是存在相互联系的。无论是含蓄联系还是明显联系，都应该要能准确识别出来。比如说，根据话题、语调、作者或地点等数据信息，来进行识别和归类。这样一来，该智能新闻助手就能够帮助记者更好地理解新闻内容，清楚地知道有哪些过去出现的内容与现如今的流行话题之间存在联系。

总之，人工智能解决方案能够更为快速、更为全面地收集和理解相关数据信息。如果出现了某些值得报道的新闻内容，智能助手应该要能及时提醒记者。比如说，社交媒体出现的全新潮流以及高频搜索内容等。未来，人工智能解决方案将会越来越重要，在识别虚假图片、视频和新闻方面发挥出自己应有的作用。

一个自动化的内容创作系统，能够自动或半自动地提供创新内容，随后由记者完成新闻的编辑和报道工作。而且，形式还将会非常多样，包括文本、音频、视频、图像和增强现实等等。

增强现实之于新闻编辑室

最后，说了半天的新闻媒体创新和数字化，如果它们无法切实深入到新闻行业的核心运行中去，那还是不会改变这一行业的发展状况和文化价值，即新闻编辑室、业务开发以及受众理解等等。

或许，我们可以将新闻集团看作是一个针对不同受众提供不同种类个性化迷你产品的系统和平台。对于新闻编辑室来说，它们可以利用自动化或半自动化的内容生成来深入一些较为小众的话题。覆盖的话题范围越广，报道的内容越深入，新闻编辑室能够针对不同受众提供的个性化迷你产品的质量就会越高，比如个性化的推送和内容编辑等等。

毕竟在如今这个时代，真真假假着实很难分辨。因此，通过自我反省和信息透明来建立彼此之间的信任，就显得日益重要。在这种情况下，人工智能解决方案就可以用来开发新工具，帮助新闻集团和新闻编辑室更为准确地认识自己的新闻活动以及所产生的影响。

具体说来，人工智能解决方案能够在报道过程中监测出可能出现的偏见问题，并且识别出哪些内容是当下受欢迎的、哪些内容是过去受欢迎的，从而在归纳总结之后提供更多质量更高的新闻内容。

总而言之，未来的新闻行业，将会是人工和智能的双重结合。人类智力与机器智力的融合，将会为新闻媒体创造出一个更好美好的未来。

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