AI賦能智媒時代人工智能在媒體行業的場景服務

林松濤

在媒體融合發展的過程中，技術平臺并不是媒體融合成功與否的關鍵因素，它必須與體制、機制三輪聯動。技術研發與業務創新螺旋支撐、開放+迭代的技術平臺才能真正互聯網化、更加適應變化。

說到媒體，大家會想到媒體就是寫一些內容。互聯網時代下，媒體如何與技術結合，媒體的建設已經不僅僅局限在媒體本身，融媒體平臺應運而生，而且延伸到一些政務和企業中，甚至各行各業都需要。而下一步媒體的建設一定是要跟人工智能結合在一起，從融媒體發展到智媒體，進入到智媒體時代將是媒體革新的重要方向。

說到智媒體，將人工智能和媒體結合在一起都有哪些應用場景？例如，機器人寫作、AI主播等，這些都是典型的場景。媒體與人工智能的結合是全流程的結合，可以用兩個詞來形容，一個是AI重構生產，另一個是智能升維傳播。媒體本身干的就是兩件事兒，一個是內容的創造，一個是知識的傳播。在內容的創造和知識傳播里面，它的本質就是利用認知技術加上知識圖譜的技術，在大數據領域的典型應用。按照媒體的全流程來說，它的典型應用場景分為四個方向，智能策劃、智能生產、智能分發和智能評價。

智能策劃是什么？媒體今天要報道什么內容，如何去報道就是策劃，策劃實際上就是從海量數據中篩選價值點，輔助媒體實現選題與策劃的數據智能決策。人工智能的認知技術除了及時發現線索以外，還可以進行熱點挖掘。線索熱點挖掘看起來和輿情有點像，不僅是發現信息、發現熱點，更重要的是結合場景去做深度的分析和判斷。

在智能生產方面，人工智能與媒體的結合主要有兩個方向。第一，利用人機協同的方式為內容創作提供知識服務。第二，利用語音、圖像、虛擬現實為內容生產提供更多形態的內容。利用大數據+人工智能，為生產提供知識服務，以“人機協同” 實現智能創作輔助。運用語音智能、圖像智能、虛擬現實等，提升專業創作、全息內容形態、安全發布。

在知識服務方面，例如，記者在寫稿的時候，以前找素材就是通過百度，但現在通過知識圖譜將內容整理好之后，需要什么素材，系統自動將需要的素材信息推送給記者，并且根據內容進行配圖。

在生產輔助功能中，還可以自動識別音頻以及自動給內容打標簽等等。在全息創作功能中，現在報道形式越來越多，有虛擬演播室、虛擬主播、沉浸式報道以及傳感器新聞。在信息時代，傳統媒體都有自己的公信力和影響力，要保持自己的公信力和影響力必須要對文字進行檢校，并通過人工智能技術對播出的音頻、視頻、圖片進行識別，實現安全生產。

談到智能生產自然少不了另外一點——機器新聞寫作，拓爾思稱之為MGC，是指計算機利用算法和自然語言生成器編寫新聞內容的過程。其主要工作流程是，計算機利用人類專家預先設計好的算法模型快速搜尋與主題相關的信息，將其匯總到知識庫，再提煉有價值的信息，自動形成新聞報道。MGC機器在目前的技術條件下還不能實現完全替代人來創作，更多的是在現有的模型里面進行算法填空和生產。拓爾思在這里面也有一些探索，例如，“妙筆小思”可以寫作的新聞類型包括自然災害類新聞、體育比賽類新聞，財經類新聞和數據解讀類新聞。

內容生產之后就面臨分發，智能分發是以數據積累分析實現傳播預測和分發匹配等，實現內容在用戶端、媒體端的精準推薦，以達到內容生產與用戶個性化需求之間的智能匹配。

人工智能和媒體行業在這里面有天然結合的優勢，拓爾思一直伴隨中國報業成長和發展，尤其在探索媒體融合新模式。在媒體融合發展的技術實踐中，拓爾思有兩點經驗：第一，多元化技術支撐的媒體變革，核心是圍繞傳播的優化創新，助力媒體在內容、數據和服務的轉型。第二，技術平臺不能僵化在固有技術體系架構的生產流程環節，必須為媒體的未來（數據+服務）奠基。

拓爾思自主開發的TRS融媒體智能生產與傳播服務平臺和TRS數家媒體大數據云服務等軟件產品，將持續創新人工智能與傳媒行業的融合應用，助力媒體時代走向未來。（根據2019北京人工智能產業高峰論壇速記整理，未經本人確認。）