淺析人工智能技術在傳統媒體內容生產的應用

段貴金

（內蒙古日報社，內蒙古 呼和浩特 010000）

導語

隨著互聯網和移動設備的普及，人們對于信息的需求越來越大，傳統媒體的內容生產方式效率低、內容形式單一，已經無法滿足人們飛速發展的內容信息需求。因此傳統媒體近年來流失了大量的讀者和用戶。如何解決傳統媒體現在遇到的內容生產效率問題是目前所有傳統媒體面臨的問題。傳統的人工生產方式，新聞線索的收集和新聞素材的采集效率都已經落后。隨著數字技術飛速發展和普及應用，利用人工智能和大數據技術提高傳統媒體的內容生產效率和內容質量，將是傳統媒體的發展趨勢。

目前人工智能（AI）和大數據技術已經應用在我們生活的方方面面。通過大數據的分析及智能推送等技術，可以為用戶快速推送需要的各類服務信息。讓人們的生活更加方便快捷。隨著人工智能技術的快速發展，未來人工智能的應用將會改變傳統的新聞內容生產方式。目前已經出現了大量的人工智能的內容生產工具，通過這些智能工具的使用，使內容生產更加高效和個性化。人工智能在傳統媒體內容生產中的應用及發展未來必將大有作為。

1.人工智能技術的發展和應用背景

人工智能技術是一種模擬人類智能的技術，包括機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺等方面。隨著數字技術的不斷發展，人工智能技術在各個領域都得到了廣泛應用。在新聞媒體領域，人工智能技術也被廣泛應用于內容生產、新聞推薦、輿情監測等方面。

1.1 人工智能的基本概念

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指讓計算機模擬人類智能，進行學習、推理、感知、理解和創造等各種智能活動的技術。人工智能的核心目標是讓計算機具有像人類一樣的思維和行為能力，從而解決復雜的問題和任務。人工智能包括許多不同的領域和技術，如機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺等。

1.2 人工智能的發展歷程

人工智能的發展經歷了不同的階段。在早期，人工智能主要關注規則式推理和符號處理，例如基于規則的專家系統。隨著計算機技術的不斷發展，人工智能開始關注統計、學習神經網絡等算法的應用。近年來，隨著大數據和云計算技術的發展，深度學習成為人工智能領域的重要分支，使得人工智能在許多領域取得顯著的進展。

1.3 人工智能的主要技術

機器學習：機器學習是一種通過計算機程序從數據中學習規律和模式，并對新數據進行預測和分析的技術。機器學習包括監督學習、無監督學習、半監督學習和強化學習等不同類型。

深度學習：深度學習是一種基于神經網絡的機器學習方法，它通過構建多層神經網絡來模擬人腦的學習方式。深度學習可以處理大規模的數據，并能夠自動提取特征，使其在學習復雜的規律和模式時具有很強的能力。

自然語言處理：自然語言處理是一種讓計算機理解和處理人類語言的技術。自然語言處理包括文本分析、文本生成、機器翻譯等不同方面。

計算機視覺：計算機視覺是一種讓計算機通過圖像和視頻等視覺信息進行感知和理解的技術。計算機視覺可以應用于人臉識別、物體識別、場景分析等不同領域。

強化學習：強化學習是一種通過讓計算機模擬人類行為，從而進行優化決策的技術。強化學習包括不同的算法和策略，例如Q-learning、SARSA 等。

1.4 人工智能的應用領域

人工智能技術已經被廣泛應用于不同的領域，包括但不限于以下幾個方面。

醫療健康：人工智能技術可以應用于疾病診斷、藥物研發等方面。例如，通過深度學習技術可以對醫學圖像進行分析，從而輔助醫生進行診斷和治療。

金融行業：人工智能技術可以應用于風險控制、投資策略等方面。例如，通過機器學習算法可以對股票價格進行分析，從而輔助投資者進行投資決策。

智能制造：人工智能技術可以應用于生產過程優化、產品質量控制等方面。例如，通過計算機視覺技術可以對生產線上的產品進行檢測和分類，從而提高生產效率和產品質量。

自動駕駛：人工智能技術可以應用于自動駕駛汽車方面。例如，通過機器學習和計算機視覺技術可以對車輛周圍的環境進行感知和分析，從而實現自動駕駛功能。

智慧城市：人工智能技術可以應用于智慧城市的建設和管理方面。例如，通過大數據和機器學習技術對城市交通流量進行分析和管理，從而提高城市交通運行效率和管理水平。

1.5 人工智能的未來趨勢

隨著技術的不斷發展和應用需求的不斷增長，人工智能未來將繼續保持快速發展的趨勢。以下是一些未來可能的趨勢。

技術的不斷升級和完善：隨著算法和計算機硬件技術的不斷發展，人工智能技術將不斷升級和完善，從而提高其性能和應用范圍。

應用的不斷拓展和創新：隨著各行各業對人工智能技術的需求不斷增加，未來的應用將更加廣泛和創新。例如，在醫療健康領域，人工智能技術將可能應用于疾病的早期診斷和治療方案的制定等方面；在金融領域，人工智能技術將可能應用于風險評估和投資決策等方面；在智能制造領域，人工智能技術將可能應用于生產過程的自動化和智能化等方面；在智慧城市領域，人工智能技術將可能應用于城市管理和服務等方面。

倫理和安全的關注和保障：隨著人工智能技術的不斷發展和應用，倫理和安全問題也將越來越受到關注和重視。未來的研究將更加注重如何保障用戶隱私、防止數據濫用等問題，同時也會探索如何讓機器學習和深度學習等技術在不侵犯人類權益的前提下發揮其最大的作用。

與其他技術的融合和發展：人工智能技術將與其他技術不斷融合和發展，例如物聯網、5G通信等。例如，通過物聯網技術可以將各種設備和傳感器連接起來，從而為人工智能提供更多的數據和更好的應用場景；通過5G 通信技術可以實現高速、低延遲的數據傳輸，從而為人工智能應用提供更好的網絡環境。

2.人工智能在媒體內容生產中的應用場景

目前，人工智能技術在傳統媒體內容生產中已經逐步得到了應用，主要包括以下幾個方面。

2.1 新聞素材自動生成

目前現有的人工智能內容生產大模型是基于機器學習和自然語言處理技術上，通過對輸入的內容說明進行分析后自動生成文章、視頻、圖像等媒體內容。對于傳統媒體內容生產者，可以利用這些工具快速生成需要的文字、圖片、視頻等素材，大大提高內容生成效率。

但是目前人工智能生成的素材對專業媒體來說還屬于初級階段，大部分素材還需要人工來進行二次編輯處理。隨著AI 技術的發展，通過對AI 平臺的專業數據投喂和訓練，可以大幅提升新聞內容的自動生產數據質量，極大地提高內容生產效率。

2.2 素材智能推薦

目前的人工智能平臺可以通過分析用戶的瀏覽歷史、操作記錄、輸入信息等數據，來進行深度學習和推薦算法的訓練。通過對這些數據訓練，可以為用戶提供個性化的內容和素材。在現有的傳統媒體內容生產中，這種智能推薦功能可以給編輯人員提供一些需要的素材。方便編輯人員使用，提高了內容生產的效率和質量。

但目前的智能推薦也存在一些不足，對于專業的新聞內容生產，需要的是權威、真實、專業的素材。現有的大部分AI 平臺的素材都是互聯網內容，大部分數據是沒有經過專業篩選的數據。所以未來要真正實現專業素材的智能推薦，還需要各行業的權威數據庫的對接和訓練。這樣才能確保新聞內容生產的專業性和真實性。

2.3 個性化新聞推薦

在新聞發布平臺，人工智能技術的應用已經很普遍。各平臺通過機器學習和深度學習技術，根據用戶的興趣和閱讀歷史數據分析，個性化地給讀者推薦新聞內容，從而滿足用戶的個性化閱讀需求。

個性化推薦技術不僅在目前國內的互聯網大平臺上應用，而且在各媒體單位的App、短視頻等平臺上也已經大范圍應用。

2.4 智能輿情監測和分析

輿情監測技術目前已經在各行業普遍應用。傳統媒體單位作為地方的官方媒體機構，需要第一時間掌握最新的輿情數據信息，并快速地作出相應的輿情處理和應對決策。在互聯網時代，必須借助人工智能和大數據技術來處理輿情問題。通過自然語言處理和計算機視覺技術，自動化地監測和分析網絡輿情，從而幫助媒體機構及時掌握輿情動態，并且作出應對措施。

2.5 智能校對

智能審校技術目前已經在媒體行業中普遍應用。基于SaaS 云服務架構，編輯人員通過瀏覽器和生產平臺即可進行操作。對需要進行審校的內容稿件通過稿件上傳或數據接口接入的方式，通過智能審校系統的知識庫體系對稿件進行內容審核操作。系統自動對稿件中的文字、圖片、音視頻等內容進行快速審核，對領導人信息、涉政、涉黃、涉暴、涉恐等各類敏感詞進行審校并提示標注，同時還可以對錯字、錯詞、不規范字、地名等信息進行審校提示標注。

通過對智能審校系統的數據庫的補充和應用，不斷完善智能審校系統數據庫信息，可以大幅提升智能審校的識別效果。在大數據時代，互聯網的敏感信息和數據內容越來越大，靠傳統的人工審校方式已經無法滿足日常的審校需求。

2.6 數字人播報

數字人虛擬主播技術目前已經非常成熟，已經在很多傳統媒體中得到應用。通過智能視覺、語音采集和智能生產技術，可以將真實的主播形象和聲音轉換為數字人主播。同時可以按用戶需要，制作各種形象風格的數字人主播。數字人主播在傳統媒體中的應用，解決傳統媒體專業主播人才的稀缺，同時也降低了人才成本。通過輸入新聞內容腳本，就可以自動生產數字人主播視頻、音頻新聞等內容。不僅提高了音視頻內容的生產效率，也降低了生產成本。

3.人工智能技術在傳統媒體內容生產中的應用優勢

3.1 提高生產效率和質量

將傳統媒體的歷史圖文、視頻等數據導入人工智能系統，通過機器學習和深度學習技術，人工智能系統可以自動化地處理大量的數據和信息。通過不斷地迭代優化，大部分的人工工作都可以由機器自動完成，從而大大提高生產效率和質量。

3.2 增加新聞報道的及時性和全面性

通過人工智能的輿情數據采集，快速收集最新的新聞線索和輿情信息。通過自然語言處理和計算機視覺技術，快速獲取和分析相關的海量信息，從而及時報道新聞事件，并且更加全面地呈現事件的全貌。

3.3 提高新聞報道的可讀性和吸引力

通過對人工智能的應用和深度訓練學習，未來人工智能可以快速地生產出新聞內容。包括文字、圖片、視頻等多模態內容。人工智能可以在海量的數據中選擇相關的素材進行內容生產。編輯人員在這些優質數據素材基礎上進行內容的最終優化，可以使新聞報道更加生動、有趣，從而提高讀者的閱讀體驗和吸引力。

3.4 降低人力成本和提高工作效率。

通過智能化內容生產、數字人播報、智能校對等功能，可以減少人力成本和提高工作效率，從而使得媒體機構能夠更加高效地運營，提升競爭力和影響力。

4.人工智能的媒體數據庫的建設應用

人工智能的媒體行業數據庫及屬地的數據庫建設是提升人工智能內容生產的重要因素。針對媒體智能數據庫建設主要有以下幾方面內容。

4.1 行業數據采集

針對媒體行業的智能技術應用，首先需要收集大量媒體行業數據。包括互聯網新聞文字、圖片、視頻等數據，需要通過大數據采集，對全網的各類新聞行業的結構化數據、非結構化數據、流數據等進行采集。這些數據可能來自不同的來源，所以數據采集后，需要通過專業的技術處理，轉換為人工智能可識別和學習的數據格式。

4.2 數據處理

在收集到數據后，需要利用專業的工具和人員對數據進行清洗、數據轉換和數據標注等預處理工作，以提高數據的質量和可用性。針對媒體數據的標注是非常重要的數據處理環節。對稿件和素材的標題、人物、場景、時間、摘要、關鍵詞等信息進行識別、提取、標注。完成這些工藝處理后的數據才能被人工智能進行深度學習。最終實現新聞內容的智能生產。

4.3 私有數據庫建設

各級媒體單位的成立時間久遠，都存儲了大量的歷史新聞資料。這些資料是人工智能深度學習的重要數據。目前絕大部分媒體單位的歷史資料（報紙、圖片、視頻）都是以傳統介質的方式保存在檔案室。需要對這些歷史資料進行數字化的制作處理，通過格式轉換、內容識別、內容校對、信息提取、信息標注等工藝，將傳統介質的新聞資料轉換為機器可識別和學習的結構化數據。同時這些數據可以建設成各媒體機構的私有數據庫系統，將歷史的新聞數據和新的數據統一進行整合管理。

這些數據不但可以為媒體單位日常的內容生產提供檢索素材，同時還可以為本地的各級政府單位、企業、個人提供數據的檢索服務。可以建設為屬地的新聞資料數據庫平臺，通過對外的數據服務運營為媒體機構拓展新的數據服務業務。

4.4 數據挖掘和分析

通過大數據的采集和私有數據庫的建設，基本可以滿足人工智能深度學習的數據需求。針對這些行業數據的應用，需要通過數據挖掘和分析工具，從各類數據中提取有價值的信息，以支持人工智能應用。數據挖掘的過程是需要專業的行業人員和機器共同完成的過程。通過專業人員的不斷優化操作，讓機器更好地學習理解媒體行業的智能化需求，從而提升人工智能在媒體行業應用體驗。

5.人工智能技術未來在媒體行業的發展趨勢

隨著數字技術的不斷發展，人工智能技術在傳統媒體內容生產中的應用也將越來越廣泛。未來，人工智能技術在傳統媒體內容生產中的應用將呈現出以下趨勢。

5.1 更加智能化和自動化

隨著機器學習和深度學習技術的不斷發展，未來的人工智能技術在傳統媒體內容生產中的應用將更加智能化和自動化。人工智能（AI）技術將推動媒體行業的創新和變革。隨著AI 技術的不斷發展，傳統的新聞和內容生產方式將面臨挑戰。為了適應這一變化，媒體行業將需要不斷創新和變革，以更好地利用AI 技術提高內容生產的質量和效率。例如，可以通過機器學習和深度學習技術自動化地分析新聞事件、自動化地生成新聞報道等。

5.2 更加個性化和精準化

未來的人工智能技術在傳統媒體內容生產中的應用將更加個性化和精準化。AI 將更加深入地與媒體內容生產相結合，帶來更高效、更個性化的內容生產。隨著AI 技術的發展，未來的AI 將更加智能化，能夠更好地理解用戶需求，提供更精準的內容推薦。例如，可以通過自然語言處理和機器學習技術自動化地分析用戶的興趣和行為習慣等信息，從而更加精準地推薦新聞內容給用戶等。

5.3 更加跨界融合和創新應用

未來的人工智能技術在傳統媒體內容生產中的應用將更加跨界融合和創新應用。AI 將促進新聞和內容的交互性和沉浸感。通過結合虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術，AI 將幫助我們創建更具交互性和沉浸感的內容。用戶可以以更直觀、更生動的方式接收新聞和其他信息。例如，通過人工智能技術和虛擬現實技術相結合的方式，創新性地推出虛擬現實新聞報道等新型新聞產品等。

5.4 更加注重隱私保護和信息安全

未來的人工智能技術在傳統媒體內容生產中的應用將更加注重隱私保護和信息安全等問題。例如，通過加密技術和數據脫敏技術等方式來保護用戶的隱私和信息安全等問題。

6.數據化將成為媒體行業的發展方向

人工智能發展的核心要素就是數據化，媒體想更好地應用人工智能來提升生產效率和行業影響力，就需要做好數據化的基礎工作。傳統媒體單位勢必要建設私有的數據系統和數據采集服務體系，將本地的各類新聞、政務、行業數據進行采集、挖掘和規范化整合。通過數據的采集積累，未來媒體將成為屬地的專業數據服務機構，除了為政府企業做好宣傳服務外，還可以借助人工智能和大數據技術，為屬地的各級政府企業提供數據管理、數據檢索、輿情監測等數據服務。從而完成傳統媒體從單一的內容生產機構向數據服務機構的轉型。利用好人工智能技術，是傳統媒體單位的改革轉型的重要工具。

結語

人工智能技術在傳統媒體內容生產中具有廣泛的應用前景和重要的意義。未來隨著數字技術的不斷發展和社會對于信息需求的不斷增長，人工智能技術在媒體行業的應用將會越來越廣泛并且發揮重要作用的同時，我們也需要關注到在應用過程中可能會出現的隱私保護、信息安全等問題，并積極尋找相應的解決方案以推動人工智能在媒體行業的應用不斷向前發展，并更好地服務于人民群眾的需求推動社會的進步和發展。

人工智能（AI）技術在媒體內容生產中的應用正在改變我們的信息接收方式。通過自動化內容生成、個性化推薦、語音識別和生成以及圖像和視頻生成等手段，AI 已經為媒體內容生產帶來了許多新的可能性。展望未來，我們可以預見到AI 將更加深入地與媒體內容生產相結合，帶來更高效、更個性化的內容生產。同時，AI 也將促進新聞和內容的交互性和沉浸感，推動媒體行業的創新和變革。在這個過程中，我們需要關注AI 技術的倫理問題和發展趨勢，以更好地利用這一技術為我們的生活和工作服務。