人工智能新闻：可能性，局限性和结果人工智能新闻：可能性，局限性和结果

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微软在今年5月宣布将裁员50多名记者和编辑，引起了轰动。这些员工中有许多人参与了新闻策划过程，选择了可以在Microsoft News和MSN网站上运行的精选内容。但是，他们的职位不会长期空缺：预计微软将不会用新员工来代替他们，而是用AI软件来替换它们，这些软件可以识别流行趋势和有趣的文章，基本上执行旧的工作功能。

对于人类新闻工作者而言，好消息是，撰写此类文章时仍然非常需要他们的服务。但是，由于现在的机器能够执行比以往更多（和更复杂的任务）的任务，我们面临几个重要问题：人工智能在新闻业中的作用是什么，将人工智能带入新闻编辑室的挑战和考虑因素是什么？
人工智能新闻的现状如何？
机器撰写的文章
从过去的几年开始，AI记者已经能够撰写不需要独立研究的“即插即用”文章。例如，以下是AI记者在大学篮球比赛中的文章的开篇段落，该文章由自然语言生成平台Wordsmith于2015年创建。几乎没有迹象表明该文章不是由人手编写的：
UNC在佩吉篮下击败路易斯维尔72-71
北卡罗来纳州在佩奇的比赛获胜者的带领下，以72-71击败路易斯维尔
北卡罗来纳州，夏普山-马库斯·佩奇在比赛还剩9秒的时候得分，让北卡罗来纳州以72-71领先路易斯维尔。在韦恩·布莱克希尔（Wayne Blackshear）错过三分球和特里·罗齐尔（Terry Rozier）的第二次尝试均未成功之后，高跟鞋继续以同样的分数获胜。
目前，AI撰写的文章仅限于相对简单和公式化的主题：股市结果，并购公告，体育比赛得分等。例如，Bloomberg News使用名为Cyborg的AI系统自动扫描公司的季度报告，然后输出包含最相关信息的快速文章。
目前没有比这更复杂的东西了-至少如果记者想发表不会使他们面临诽谤诉讼风险的新闻，那么这是不可行的。诸如GPT-3之类的语言模型因能够合成高度逼真的英语文本的多个段落而引起了轰动，但不能保证它们生成的内容具有现实的基础。
协助人类记者
当AI本身不编写文章时，它还可以帮助人类记者完成过于复杂的工作，例如长篇文章，深入的分析和调查性新闻。
一个非常有价值的AI用例：采访的自动转录，可以为人类记者节省大量的辛苦工作。尽管AI转录的结果很少是完美无瑕的，但该软件确实犯下的一些错误可以由人工编辑者轻松纠正。
例如，自动语音转文字服务Trint由前电视新闻记者Jeff Kofman创立。Trint 于2019年4月完成了450万美元的融资，并将美联社和谷歌数字新闻创新基金纳入其投资者之列。Trint平台输出的文字会自动映射到源音频或视频，使记者可以轻松地搜索特定内容。根据Kofman的说法，该软件可以在短短几分钟内为相对清晰的音频提供95％到99％的准确率。在博士期间，我经常使用Trint，这为我节省了很多时间。
人工智能技术还可以识别有趣的趋势和发展，值得人类记者进行调查。在2018年，《福布斯》推出了一个新的支持AI的内容管理系统“ Bertie”，该系统根据贡献者的先前工作向贡献者推荐可能的文章主题和标题。到目前为止，该实验似乎已经成功：据《福布斯》报道，在Bertie推出后的几个月中，忠实的访问者（即每月访问福布斯网站一次以上的人）数量翻了一番。
为用户策划的内容
AI不仅会影响撰写的新闻，而且还会控制人们看到的文章，正如我们在Microsoft决定使用AI新闻策展人的决定中看到的那样。
众所周知，Facebook新闻提要算法会根据用户喜欢的页面以及该平台以前的互动向用户建议（认为是）最相关的内容。同样，人工智能技术可以跟踪订户在新闻网站上访问的文章，了解他们的行为和喜好（例如，他们花多少时间阅读每篇文章）。
新闻媒体对客户的了解越多，它可以在网站上或每周新闻通讯中显示的内容就越相关，从而提供个性化的体验，从而有助于鼓励用户互动并减少损耗。根据数字媒体公司Digiday于2019年进行的一项调查，有70％的数字发布者表示他们为访问者提供个性化的内容。
新闻业中内容个性化的一些示例包括：
纽约时报移动应用程序在其首页上显示突出的“为您”部分。
《波士顿环球报》使用客户数据平台收集有关订户的信息，并发现其读者对定向消息的响应率提高了70％。
Hearst Newspapers小组已使用Google Cloud Natural Language API对其数字内容进行分类，从而有助于根据用户的阅读偏好对其进行细分。
数据驱动的业务决策
新闻发布机构的商务办公室可以从AI中受益，就像从记者自己身上受益一样。通过收集数据并计算数量，人工智能可以帮助管理人员和管理人员做出决定，以生产哪种类型的内容，要定位的订户和前订户，要运行的营销活动，对广告和订阅收取多少费用等等。
AI在新闻行业中的一种有趣用途是《华尔街日报》的动态付费专区，其中，根据不同的用户购买订阅的可能性，向他们显示不同的信息量。例如，与通过社交媒体找到相同文章的用户相比，在WSJ网站上搜索文章的用户被视为更有可能成为客户。结果，这些有希望的潜在客户能够在被要求订阅之前看到更多内容。
人工智能新闻的局限性
迄今为止，基于人工智能的新闻业已显示出巨大的希望，但是这个承诺是否有硬性限制？根据2019年11月的JournalismAI报告，该报告对32个国家/地区的71个新闻机构进行了调查，新闻公司在采用AI方面仍然面临着巨大的困难。将AI纳入新闻编辑室的三大挑战是：
财政资源（27％）
缺乏知识或技能（24％）
文化抵抗（24％）
除了这些制度性障碍之外，还有充分的理由质疑新闻业中的AI是否真的像其拥护者所宣称的那样会改变游戏规则。哥伦比亚新??闻学教授弗朗切斯科·马可尼（Francesco Marconi）估计，将来，只有8％到12％的记者任务可以用机器代替。
新闻业的人工智能状态有助于说明AI强弱之间的区别。强大的或“通用”的AI（一种全面处理人类智能的机器）距离我们还有数十年的路程，可能永远无法真正实现。另一方面，弱AI是指在狭窄定义的任务或一组任务中具有很高技能的机器智能。
从本质上讲，我们有充分的理由怀疑新闻编辑室是否会看到“机器人记者”像人的同事一样砸人行道，进行采访并从头开始撰写故事。但是，我们周围也有证据表明，人工智能在新闻领域起着重要作用-创建文章摘要，提出想法和建议，分析数据以寻找有趣的故事-并且这一角色随着时间的推移而不断增加。
人工智能新闻的影响
新闻伦理已经是一个敏感的话题，所以是道德的AI，这使得他们的组合特别是有争议的。毕竟，在这个时代，“ 假新闻 ”越来越受到关注：只有41％的美国人说他们相信媒体是公正和准确的，而46％的欧洲人说他们相信自己的书面新闻，这恰恰是为什么我们要开发Mavin，以便每个人都可以立即识别出可以信任的文章。
对于将AI技术应用于新闻业，存在两个明显的问题：使用AI生成内容，以及使用AI整理和向最终用户显示内容。这两个问题都需要谨慎处理。
例如，2014年，Facebook披露了一项针对用户新闻提要的有争议实验的结果。那些在Facebook上接触过“积极情感内容”的人更常发表自己的正面文章，而相反的效果发生在看到更多负面内容的人身上。
同样，一家仅根据用户的互动来宣传文章的新闻公司可能会在质量方面处于劣势：将点击诱饵的文章和新闻吐出来会引起强烈的情绪，包括悲伤和愤怒。
为了避免这种命运，新闻媒体需要保持稳定的人力，即使它们将更多的责任交给AI记者和策展人。尽管机器每天可以制作数百个剪切和粘贴的故事，但是这些文章在印刷之前仍需要人工监督和事实检查。同样，人们需要监督和验证新闻策展算法，以确保结果始终如一的高质量（并遏制推荐算法近年来受到的强烈反对）。
人工智能记者在消除该领域的繁重工作方面显示出了巨大的可能性：收集数据，转录录音，撰写更少的有趣文章等。但是，在真正使新闻机构脱颖而出的工作中-深度报道和分析，政治评论，观点专栏-很明显，人类将成为未来等式的重要组成部分。

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关键词：人工智能 可能性 局限性 Newspapers Microsoft