AI给新闻业带来致命威胁?哥大新闻学院权威报告给你答案丨雷报第31期-鸭脖娱乐罗志祥

本文摘要:报道:随着更多的新闻媒体开始使用AI进行新闻报道,AI和自动化技术的加强正在改变整个新闻行业。

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报道:随着更多的新闻媒体开始使用AI进行新闻报道,AI和自动化技术的加强正在改变整个新闻行业。那么,对于陷入困境的新闻行业来说,AI究竟是迫切的生命线,还是新闻业生存的下一个可怕威胁呢?最近,数字新闻中心(the tow center for digital journalism)和布朗媒体创意研究所(the brown institute for media innovation)与联合技术专家和记者举行了政策交流论坛,讨论了AI如何影响新闻媒体,他们在此次报告中表示。

AI可以代替什么新闻室角色?新闻机构尚未应用于AI技术的领域是什么?AI最终会成为新闻报道不可缺少的一部分吗?议程1:所有新闻编辑室都有自己的AI方法。通过几个案例研究,AI为仅次于新闻机构的三类活动做出了贡献。在数据量大或简单的情况下,AI可以作为避免个人证书外部或类似情况的开创性工具。

此角色几乎仅限于标准新闻编辑室流程。趋势识别(或趋势偏离):AI的批量计算功能可以密切相关数据单体,也可以按时间、地理或人口统计进行分组。它还可以更慢地识别出离群数据。

检查AI或计算出的应用程序可以作为故事本身的主题:算法是由人类组成的,所以不可避免的人类种族歧视3354如何通过这些工具找到简单的想法?当这些工具被国家或城市明确接受和运用时,还有什么不可预测的情况不会再次发生?1、一些明确的案例AI可以通过以下几种方式加强记者的工作:在文档分类数据中识别异常值。当然,在讨论过程中,经验丰富的人类往往不利用现实新闻来识别为新闻编辑室工作的最重要组成部分。虽然有很多AI撰写的新闻故事,包括体育活动摘要、公司财报发表、地震等,但很少与会者指出记者的工作几乎不会被机器或算法所取代。AI只有在有人类操纵和检查结果的情况下,才能更好地协助权利作家继续大写同样的故事,处理更好的整个报告。

(威廉莎士比亚、温斯顿、)最近的事例,例如《洛杉矶时报》记者用来侦查洛杉矶警察局(LAPD)降级犯罪分类的事例,明显进展顺利。亚特兰大宪法机关对医生进行的性虐待调查;路透社的主题建模旨在探索最高法院采访的权利中心。ProPublica(美国非政府非营利网络新闻机构)最近主导谷歌销售基于机器学习的工具——仇恨犯罪新闻记录索引。

通过大量的新闻文章分析,制作了可以预测仇恨犯罪发生地点的全国性预警图。用报道《纽约时报》特朗普总统就职典礼新闻时使用的面部识别技术提供了观众席情况信息。

对一些记者来说,可以在GitHub上捕获样本代码,并将其应用于新闻报道。但是,除非这名记者对这些工具或技术有很好的了解,否则经常会发生违法行为的危险。2.记者在使用资料时,陷阱记者在从社交媒体到政府机关使用数据时,不能小心陷阱。特别是在涉及AI的情况下,必须仔细评估这些新信息源的可靠性。

例如,以Twitter为社交媒体平台的记者应该慎重使用这些数据来分析社会不道德性。3.出版社的挑战:它还包括大型和小型新闻机构的所有新工具,新闻机构有责任教育和培训记者、编辑和开发人员如何正确使用。像《纽约时报》这样的大型新闻机构,资金可能不是问题。

但是对资源较少的小型新闻机构来说,这将是一个巨大的挑战。新闻媒体领导人可能面临的要求之一是如何与他人创建在中使用的AI工具。为了部署简单的数据集和自定义算法,调查分析和团队建设可能需要几个月的时间,因此不是所有新闻机构都能独自完成。

与学术机构和研究人员的合作可以成为新闻机构开始在新闻编辑室使用AI工具的好方法。但是新闻编辑室和学术实验室的文化差异相当大,构建AI工具的目标可能没有差异。主题2: AI技术如何适应环境新闻报道规则?AI技术如何适应环境新闻管道?如上所述,AI在报道、内容制作、分发和与观众的对话中发挥了更大的作用。

例如,最近研发包、头脑风暴和事实验证工具被用作数据信息收集,特别是与建设相关的数据。在现代新闻编辑室,自动化不仅提供了客户的关注,而且还成为与Netflix、Facebook和亚马逊等大型平台竞争的重要工具。1、自动化文学创作和个性化审查自动化可以在短时间内处理大量工作。

例如,可以在几分钟或几秒钟内分析和汇总大量数据,最大限度地增加记者的支出。另一方面,很多社交媒体平台和互联网公司也是通过现代科学开始个性化的时候吸引注意力的强大工具。

例如,Netflix用于不道德的数据,以获得观众的观看建议。因为亚马逊的顺利部分为购物体验提供了以数据为中心的个性化设计。1)案例1: WibbitzWibbitz开始与《今日美国》报纸的体育报道部合作,该公司可以在短短几秒钟内制作媒体记者文学创作的文章。Wibbitz的核心AI技术是“文本转换视频技术”。

刚开始,Wibbitz的AI技术没有分析故事文本,而是根据这篇文本报道组织了摘要。AI然后将此文本摘要转换为代表照片、图形和其他多媒体格式的短视频。本质上,整个制作过程是利用AI驱动软件将文字报道内容传输到一个故事脚本中,然后连接一系列图像或视频剪辑,添加一些画外音。

2)案例2: BuzzFeedBuzzFeed是转入AI领域的另一家著名媒体。在2016年美国议会选举期间,BuzzFeed的“开放实验室”(Open Labs for Journalism)开发了一款新闻机器人(Buzzbot),可以在共和党全国代表大会上收集各种消息的来源。

AI驱动的新闻团体设备可以跟踪动态议会选举结果和投票报道,这样记者就不必通过人力进行这些工作。通过新闻机器人,BuzzFeed的记者可以集中精力报道机器学习解决方案技术无法自行生产的更简单、场景简化的新闻故事。(威廉莎士比亚、Northern Exposure(美国电视剧)、Northern Exposure(美国电视剧)、(3)案例3:路透社为了解决问题的真实性信息识别问题,将新的新闻追踪系统称为News Tracer。

(威廉莎士比亚、《Northern Exposure》、《新闻追踪者》与其他监测工具的不同之处在于,它模仿记者的思维方式。程序员在该算法中植入40个测量指标(例如,全体帖子者的位置和身份、新闻的传播方式等),并制作新闻的可靠性分数。

该系统交叉检查记者可以确认可信新闻的来源,并且不识别其他潜在来源。4)案例4:美国协会是最先使用AI技术的媒体组织之一。

早在2014年,美国通信公司就与美国“自动化洞察”(Automated Insights)一起,于——年开发了世界上唯一的公共自然语言分解平台Wordsmith,开发了程序Wordsmith。在将人工智能技术用作季度收益报告处置之前,美国通信新闻记者无法每季度创作数百条新闻,因此制作了数千家公司的收益报告,在文学创作中没有报道。(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视),)自从被用于Wordsmith自动化文档编制计划以来,美国通信公司关于公司收益的新闻报道次数减少了12倍。

2.评论系统和观众今年6月与谷歌母公司Alphabet下属技术孵化器Ziger合作,利用后者的Perspective机器学习技术过滤新闻报道中的评论数。据悉,在此之前,《纽约时报》决定每天由14名审查委员处理约12000个评论,每句下面的评论中有20%是关闭的。使用该AI工具,可以阻断有害评论和准确的身体健康评论,不仅可以将解说员修改的工作量增加25%,还可以将文章下面评论中提取的封闭率提高到80%。(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视),)《纽约时报》想利用这个AI工具,创造一个让审查者和读者更好地理解的互动平台。

但是这里仍然没有很多挑战。也就是说,创造共同点,认可不同的观点,使新闻报道和读者的地区观点一致。

(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视连续剧),)通过这个机器学习工具,审阅者不仅可以加快评论的处理速度,还可以预测模特帅气人造的类似评论。议程3:算法和伦理:到底是这个鬼还是算法?在新闻编辑室使用机器学习、自然语言处理、面部识别、机器视觉等AI工具的过程必然没有人类伦理的思维痕迹。其中涉及三个方面的内容。

1.透明度和责任感可以在新闻工作中起到很多作用,因此在说明何时、何地和如何使用AI时,要更加慎重地说明。如果聊天机器人和用户的对话相关时由AI驱动,这个机器人如何向观众解释自己的操作原理?观众应该说故事的构建过程和机器在创立过程中做出了什么样的自由选择。与AI相关的时候,最终要为谁的错误负责?如何解释人类制造的算法引起的错误?到底是这个幽灵人类还是算法?ProPublica的研究表明,算法偏差在数学上是不可避免的。

尽管如此,媒体人士还是要管理这些AI系统,并希望在算法系统构建过程中建立问责制。2、编辑要求及种族主义算法在新闻策划中更为广泛。代表这种编辑决策的算法必须以人类的方式编写。

以聊天机器人为例,电脑就像人类,不了解内容就无法开始对话。机器人唯一需要谈论的领域是,我们可以建模这个对话的背景。

此外,为了使消除种族歧视的概念更加复杂,数据一般不太中立。一些研究表明,许多种类的机器学习用于“自学监督”。算法不能再现人类的心理模型,但可以重构因果关系。

3.数据的伦理用于数据的伦理是所有记者必须面对的显而易见的问题,某种程度上,原则仅限于处理大量数据的公司。虽然有很多社交媒体平台不向记者提供数据,但数据发布者与平台之间的外部公开数据提供关系仍然很简单。

很多算法的性质看起来像一个“黑匣子”,隐藏了对软件正在执行的要求的批判性理解。因此,记者应尽可能在研究和报道中使用这种批评态度。

如上所述,通过此次研究,可以得出以下7个主要发现,说明AI是否对新闻业构成威胁,以及是否有帮助。1.AI工具可以帮助记者描述或报道以前不现实或技术上无法创造的新故事。

AI可能会改变新闻业,但不会代替记者加强。事实上,为了正确使用AI技术,人类必须一直保持聪明的状态。2.设计AI的技术人员和使用AI技术的记者之间没有科学知识差距和交流差距,会导致新闻事件的不正之风。3.读者应该使用AI工具,获得分析、认知模式和报告故事中寻找方法的半透明方法。

4.AI与数据的交互在读者参与、利益、个性化新闻开始时可以获得新的机会,但在Echo室创立和以后媒体公共服务愿景之间找到平衡并没有困难。5、数据的伦理使用和公开(收集、存储、使用、分析和用户信息共享方法)是记者必须面对的明显问题。6、AI有潜力加强记者工作,但对外开放数据的提供仍然没有挑战。

7、AI无法预测。我们不能热情地预测哪里不会经常落后,所以技术专家和记者要警惕,以确保AI系统的准确性。

从目前的情况来看,AI对新闻业的助力远大于威胁。未来的AI辅助报道将由各媒体机构从竞争赛道沦落为许多趋势。但是,在适用于AI的道路上,人类不能尽快查明算法伦理的追究问题,以便早日清算后患。

记录:报告原文来自哥伦比亚大学新闻学院,由马克汉森、MeritxellRoca-Sales、JonKeegan和GeorgeKing共同撰写,对整个报告与重点编译器展开了理解。报告的原文可以明显获得“”公众号。

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