12月27日，中國第一個(gè)短視頻智能生產(chǎn)平臺(tái)＂媒體大腦＂在成都正式發(fā)布。

平臺(tái)開發(fā)方新華社宣布，今年世界杯期間，該平臺(tái)上最快一條進(jìn)球短視頻，從進(jìn)球到發(fā)布僅耗時(shí)6秒，而整個(gè)平臺(tái)日均產(chǎn)量可以達(dá)到1萬條。

同一天，＂權(quán)健事件＂爆出后，新浪新聞只用了300多秒，就上線相關(guān)專題，并完成了推薦。

據(jù)新浪新聞透露，＂5秒發(fā)出熱點(diǎn)新聞，5－10分鐘搭建專題上線＂已經(jīng)成為其穩(wěn)定輸出的標(biāo)準(zhǔn)能力，僅僅在2018年，新浪新聞就已經(jīng)以同樣的效率，高質(zhì)量地完成了超過400個(gè)新聞專題。

普通用戶很難理解，這兩個(gè)數(shù)據(jù)背后，意義深遠(yuǎn)的行業(yè)質(zhì)變。

新聞是時(shí)間的易碎品，但從雜志、報(bào)紙、網(wǎng)站、廣播、電視、網(wǎng)站到APP，從以月、以周為周期，到以天、以小時(shí)甚至以分鐘，每一次新聞的時(shí)效縮減，背后都離不開媒體形態(tài)或技術(shù)的升級(jí)。

而現(xiàn)在，伴隨人工智能算法的驅(qū)動(dòng)力，與專業(yè)的新聞生產(chǎn)能力完成協(xié)同，我們已經(jīng)迎來媒體能力的又一輪進(jìn)化。

【1】

過去10多年來，以Facebook、Twitter、新浪微博為起點(diǎn)，以人工智能深度學(xué)習(xí)的崛起為轉(zhuǎn)折，全球媒體行業(yè)已經(jīng)發(fā)生了天翻地覆的變化。

變化主要集中在兩個(gè)層面：

第一個(gè)層面，是內(nèi)容的供給。

一方面，新聞不再必須由專業(yè)的機(jī)構(gòu)生產(chǎn)，而是轉(zhuǎn)變?yōu)楹Ａ康腢GC，每個(gè)機(jī)構(gòu)、企業(yè)甚至個(gè)人，都可以成為自媒體，作為新聞的目擊者、發(fā)布者、傳播者和評(píng)論者，參與到內(nèi)容傳播的整個(gè)過程當(dāng)中。

另一方面，人工智能逐漸參與到新聞生產(chǎn)之中。

比如，《華盛頓郵報(bào)》在使用＂Truth Teller＂核實(shí)新聞的準(zhǔn)確性；《洛杉磯時(shí)報(bào)》通過智能系統(tǒng)處理地震突發(fā)新聞；路透社利用＂Open Calais＂幫助編輯審稿；《衛(wèi)報(bào)》利用人工智能篩選網(wǎng)絡(luò)熱文，生成實(shí)驗(yàn)性紙媒產(chǎn)品。

而在國內(nèi)，新華社、騰訊、今日頭條、百度、咪咕、第一財(cái)經(jīng)等也都研發(fā)出了各自的＂寫稿機(jī)器人＂或＂AI剪輯師＂。

第二個(gè)層面，是內(nèi)容的分發(fā)。

在過去的新聞業(yè)里，無論電視、報(bào)紙、廣播還是網(wǎng)絡(luò)新聞，內(nèi)容的分發(fā)都是中心化的。

而現(xiàn)在，這個(gè)過程已經(jīng)走向兩極分化。

一條道路，是去中心化，依靠用戶的分享傳播，通過社交網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行病毒式的裂變。

另一條道路，是強(qiáng)中心化，由平臺(tái)根據(jù)人工智能和大數(shù)據(jù)，主動(dòng)判斷用戶的興趣，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)＂千人千面＂的定向推薦。

前一條路有代表，是微博和微信，后一條路的代表，當(dāng)數(shù)今日頭條。

兩條路，各有優(yōu)劣。

去中心化不但帶來了前所未有的信息爆炸，更導(dǎo)致無效信息、虛擬信息的泛濫成災(zāi)它；而興趣推薦帶來的＂信息繭房＂和＂信息垃圾場(chǎng)＂效應(yīng)也倍受爭(zhēng)議。

但無論如何，這兩條道路都代表了媒體的進(jìn)化方向，它們也都演變出了強(qiáng)大的自凈化機(jī)制，一直在加速發(fā)展。

【2】

上面這些變化中，社交網(wǎng)絡(luò)和自媒體已經(jīng)成為大勢(shì)，興趣分發(fā)也已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用。

但如何將人工智能應(yīng)用于內(nèi)容生產(chǎn)供給，一直還處于摸索階段。

其原因在于，大多數(shù)新聞的創(chuàng)作，無論是稿件的主題方向范圍，還是采訪與資料的整理取舍，還是評(píng)論的立場(chǎng)觀點(diǎn)乃至論點(diǎn)論據(jù)，每一個(gè)過程都是非標(biāo)準(zhǔn)化的，各種內(nèi)容信息之間也存在近乎于無限大的關(guān)聯(lián)性與擴(kuò)展性。

這意味著，深度學(xué)習(xí)算法很難獨(dú)立做好新聞的處理與加工。

所以，除了證券、比賽等少量相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的領(lǐng)域，人工智能此前一直缺少真正普遍適用的、而且具有標(biāo)志意義的應(yīng)用案例。

所以我們看到，即使是今日頭條、騰訊、百度這樣具有強(qiáng)大技術(shù)實(shí)力的公司，他們的新聞內(nèi)容，依然基本來自于傳統(tǒng)媒體、自媒體或是人工自采。

即使到最近，今日頭條的＂10萬創(chuàng)作者V計(jì)劃＂，一點(diǎn)資訊的＂清朗計(jì)劃＂，微信7．0改版的＂時(shí)刻視頻＂和新版＂看一看＂，也都是以爭(zhēng)奪和利用自媒體的內(nèi)容為核心戰(zhàn)場(chǎng)。

但實(shí)際上，人工智能與專業(yè)新聞生產(chǎn)的結(jié)合，也已經(jīng)出現(xiàn)了新變化。

比如，今年世界杯期間，咪咕上線的＂智能AI直播剪輯官＂，通過人工智能準(zhǔn)確識(shí)別進(jìn)球、射門、角球等7大場(chǎng)景和世界杯所有球隊(duì)、球員，模擬人工剪輯師進(jìn)行工作精彩內(nèi)容剪輯，將短視頻的剪輯速度，從10分鐘縮短至10秒以內(nèi)。其中，由AI剪輯的C羅進(jìn)球短視頻，短短一天內(nèi)，在咪咕視頻手機(jī)客戶端的觀看人次就突破了1億次。

比如，新華社今天發(fā)布的＂媒體大腦＂，國內(nèi)各媒體機(jī)構(gòu)只要通過認(rèn)證后，就可以調(diào)用它的2410（智能媒體生產(chǎn)平臺(tái)）、新聞分發(fā)、采蜜、版權(quán)監(jiān)測(cè)、人臉核查、用戶畫像、智能會(huì)話、語音合成八個(gè)模塊服務(wù)內(nèi)容，對(duì)包括線索、策劃、采訪、生產(chǎn)、分發(fā)、反饋在內(nèi)的全新聞鏈路提供協(xié)助。

可以預(yù)期，更多人工智能帶來的內(nèi)容生產(chǎn)變革，還將不斷出現(xiàn)，并帶來更大改變。

【3】

人工智能的介入，在很多環(huán)節(jié)已經(jīng)極大地提升了新聞內(nèi)容的生產(chǎn)效率。

但無論是新聞人物本身的人脈與資源構(gòu)建，還是對(duì)事件的分析研判和尺度把握，短時(shí)間內(nèi)都是人工智能無法替代的。

所以，在未來一段時(shí)間，最具想象力的，不是人工智能，而是如何做好人工＋智能。

在這方面，一個(gè)非常有意思的案例，是新浪新聞。

雖然現(xiàn)在，社交媒體和智能分發(fā)平臺(tái)日見強(qiáng)勢(shì)，但在這些平臺(tái)也有自己的短板，比如，近年來很多由社交網(wǎng)絡(luò)引爆的熱點(diǎn)事件，都或多或少地出現(xiàn)了事實(shí)性的反轉(zhuǎn)。

所以，更具權(quán)威性、專業(yè)性，能幫助用戶更全面、更客觀、更準(zhǔn)確了解熱點(diǎn)新聞的新聞門戶，也重新受到用戶的認(rèn)可。

比如騰訊新聞的＂深網(wǎng)＂、＂一線＂，網(wǎng)易新聞的＂新聞各有態(tài)度＂，新浪新聞的＂新浪會(huì)客廳＂等優(yōu)質(zhì)熱點(diǎn)欄目，都有很好的口碑。

而在這些年的演變過程中，新聞門戶自身也在適應(yīng)時(shí)代，持續(xù)演進(jìn)，不斷提高內(nèi)容生產(chǎn)和傳播能力。

比如新浪的熱點(diǎn)新聞，之所以能一直保持＂5秒內(nèi)發(fā)出新聞，專題5－10分鐘搭建上線＂的硬指標(biāo)，背后就離不開人工智能技術(shù)的引入。

其中，最重要的是熱點(diǎn)線索的智能捕捉系統(tǒng)——鷹眼。

鷹眼不僅能自動(dòng)抓取新浪微博的熱門內(nèi)容，還能實(shí)時(shí)捕捉明星或大V的微博動(dòng)態(tài)，對(duì)即將發(fā)生的熱點(diǎn)話題進(jìn)行預(yù)判。比如男女明星賬號(hào)之間的互動(dòng)突然變得頻繁，或是與某個(gè)事件相關(guān)的關(guān)鍵詞熱度快速升高，鷹眼系統(tǒng)就能嗅探出可能即將發(fā)生的新聞，并進(jìn)行針對(duì)性的處理，從而先于熱點(diǎn)出現(xiàn)，提前捕捉線索，預(yù)先做好內(nèi)容的組織準(zhǔn)備。

與此同時(shí)，新浪新聞內(nèi)部也有硬性規(guī)定，＂每個(gè)編輯都要關(guān)注1000到2000個(gè)與工作有關(guān)的微博賬號(hào)＂；新浪旗下的黑貓投訴平臺(tái)還通過UGC聚攏線索，從中發(fā)現(xiàn)即將出現(xiàn)的熱點(diǎn)新聞線索。比如ofo小黃車的用戶投訴突然增多，就成為了后續(xù)熱點(diǎn)＂小黃車退押金＂新聞事件的重要線索。

這樣，通過機(jī)器＋人工，形成一張輻射社會(huì)生活各領(lǐng)域的熱點(diǎn)嗅探網(wǎng)絡(luò)，新浪得以實(shí)現(xiàn)超前一步發(fā)掘熱點(diǎn)，在新聞發(fā)生的第一時(shí)間，就能以最快速度完成反應(yīng)。

在此基礎(chǔ)上，新浪新聞通過人工篩選把關(guān)處理的方式，彌補(bǔ)AI不足，確保了新聞內(nèi)容的真實(shí)、準(zhǔn)確、深入；再通過全媒體矩陣的信息分發(fā)，最終讓熱點(diǎn)內(nèi)容在第一時(shí)間實(shí)現(xiàn)了最有效的用戶觸達(dá)。

在人工智能的幫助下，這種在傳統(tǒng)媒體時(shí)代無法想象的效率，終于成為現(xiàn)實(shí)。

值得注意的是，新浪新聞也還在不斷進(jìn)化。

比如近日上線的＂24小時(shí)熱榜＂，就可以讓用戶在信息流之中，更及時(shí)地獲知和追蹤熱點(diǎn)新聞。

可以看到，雖然AI還不夠成熟，但配合專業(yè)化的新聞處理能力，新聞傳播已經(jīng)有了更多的可能性。

隨著技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展，人工智能帶給媒體的改變，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止是＂興趣分發(fā)＂，也不會(huì)止步于新浪熱點(diǎn)。它帶給我們的變化，才剛剛開始。