7月26日，由中國人工智能學(xué)會主辦、新浪新聞聯(lián)合浙江大學(xué)承辦的2020全球人工智能技術(shù)大會（2020GAITC）“AI時代下的新媒體與社交娛樂”專題論壇拉開帷幕，新浪集團(tuán)首席信息官、新浪AI媒體研究院院長王巍，浙江大學(xué)特聘教授、悉尼科技大學(xué)教授、百度研究院訪問教授楊易共同擔(dān)任論壇主席。
美聯(lián)社戰(zhàn)略和企業(yè)發(fā)展高級副總裁Jim Kennedy在本次專題論壇上，與來自業(yè)界、學(xué)術(shù)界的嘉賓們分享了《人工智能如何升級新聞工作流程》。
美聯(lián)社戰(zhàn)略和企業(yè)發(fā)展高級副總裁Jim Kennedy
Jim Kennedy提到，人工智能是輔助人類新聞的一個強(qiáng)大工具，而不是取代人類的工具。話雖如此，但也不得不承認(rèn)，人工智能和自動化十分有可能對我們的商業(yè)模式和整個新聞行業(yè)產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。“事實(shí)上，從我的經(jīng)歷中可以看到，影響已經(jīng)發(fā)生：人工智能可以報道更多新聞而無需增加人類工作量，并且增加我們?yōu)橛脩籼峁┑恼鎸?shí)價值。”
他認(rèn)為，在一個全球互聯(lián)的世界里，新聞周期永不止息。毫無疑問，我們需要我們所能獲得的一切幫助。而人工智能技術(shù)有望讓我們以更低成本報道更多新聞。
以下為Jim Kennedy演講實(shí)錄，內(nèi)容經(jīng)編輯略有刪減：
大家好，我是吉姆·肯尼迪。我是美聯(lián)社的戰(zhàn)略和企業(yè)發(fā)展副總裁。美聯(lián)社是一家全球新聞機(jī)構(gòu)，在世界250多個地方設(shè)有分社，報道的新聞涵蓋各種媒體格式，有圖文、音頻和視頻等。在此，我首先感謝中國人工智能學(xué)會的邀請，讓我有機(jī)會在這里與大家交流，分享我對人工智能和自動化在新聞領(lǐng)域的廣泛使用。很遺憾，這一次我無法在現(xiàn)場與大家面對面交流。我之前來過中國多次，給我留下許多美好回憶。我希望不久的將來可以再次來到中國與大家見面。不過，今天，我們只能線上交流溝通了。我為今天的演講準(zhǔn)備了一份簡單的PPT，和大家分享人工智能如何用短短的數(shù)年時間在新聞行業(yè)扎根和發(fā)展。
2013年，美聯(lián)社的一名同事邀請我參加一場會議，討論自動化文本新聞創(chuàng)作的可能性。當(dāng)時，我對此不是很有興趣。我過去見識過這些技術(shù)的“創(chuàng)作水平”，感覺非常一般。我之前看到的那些機(jī)器創(chuàng)作的新聞故事讀起來非常不自然，而且內(nèi)容也很無聊。所以，我不是這方面的愛好者。但是我的同事說服了我，他說如今技術(shù)已經(jīng)有了很大的進(jìn)步，應(yīng)該重新去了解一下。那天，我們?nèi)チ艘患覄?chuàng)業(yè)公司，這家創(chuàng)業(yè)公司以報道體育新聞為主。他們將棒球和橄欖球的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集變成敘述性文字，為體育迷帶來有趣的故事。公司的首席營銷官給我遞上一份他們的新聞報道打印稿，內(nèi)容和美國職業(yè)棒球大聯(lián)盟的一個球隊(duì)有關(guān)。并且，這篇報道完完全全是計算機(jī)撰寫的。當(dāng)時我很驚訝，準(zhǔn)確來說，是非常震驚。專業(yè)新聞報道該有的要素它都有，報道還對比賽做了詳盡的回顧，選手的介紹也恰到好處，甚至報道的語氣語調(diào)也十分貼近該球隊(duì)球迷的喜好。從那一刻起，我意識到，機(jī)器一定會走進(jìn)我們的新聞編輯室。
我們完全沒有理由去阻止它們或懼怕它們。當(dāng)時我們沒有意識到——但后來才慢慢明白的一件事是——我們才剛剛踏上人工智能階梯的第一個臺階。日后，我們會使用自然語言生成，這是一種算法，通過將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為模板化的敘述性文本報道，從而創(chuàng)作出成千上萬的體育類、商業(yè)類等各種技術(shù)報道。于是，我們馬上在體育領(lǐng)域展開試驗(yàn)，為每一個全國橄欖球聯(lián)盟里的運(yùn)動員、為每一場比賽撰寫?yīng)毩蟮馈?/p>
想象一下，2013年賽季，我們要為每一場比賽、每一個運(yùn)動員撰寫報道。這意味著每周我們需要撰寫350多篇獨(dú)立報道。我將其稱之為一次“嚴(yán)峻的考驗(yàn)”，這是我們在美國用來描述絕對結(jié)論性實(shí)驗(yàn)的一種表達(dá)方式。因?yàn)槲覀儚膩頉]有要求任何人類記者去完成這樣一項(xiàng)繁重的任務(wù)。這項(xiàng)任務(wù)，哪怕是一個部隊(duì)，也需要花上幾小時才有可能完成，涉及大量人力勞動，繁瑣又費(fèi)力。但是我們發(fā)現(xiàn)，我們的自然語言生成程序僅花了數(shù)分鐘就完成了任務(wù)。這個試驗(yàn)讓我們相信，這項(xiàng)技術(shù)必將大有作為。所以，接下來，我們把目光投向另一個更加龐大且復(fù)雜的任務(wù)。
自動撰寫美國上市公司的季度收益報道。在美聯(lián)社，傳統(tǒng)的季度收益報道僅關(guān)注前300家上市公司的每季度財報。但是通過將數(shù)據(jù)輸入到文本自然語言生成程序里，我們可以將輸出的報道數(shù)量提高10倍，幾乎覆蓋股市里所有的上市公司——大概超過4000家上市公司。正如你在幻燈片里看到的，這個過程涉及到創(chuàng)建每家公司季度收益的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)文件，然后將這些數(shù)據(jù)文件輸入到自然語言生成程序，生成計算機(jī)撰寫的敘述性報道，當(dāng)然報道的模板還是由美聯(lián)社的記者設(shè)計。
其中的奧秘就是我們利用所謂的“分支協(xié)作”設(shè)計的模板。報道的方向取決于財報結(jié)果是低于市場預(yù)期還是高于市場預(yù)期。
現(xiàn)在，大約六年后的今天，我們繼續(xù)一年四次，大量撰寫這些季度收益報道，為我們的讀者提供最高水平的商業(yè)新聞。他們可以有充分的把握，不會漏掉任何一家公司的季度收益報道，每一家公司的信息都對讀者十分重要。
2014年的公司季度財報項(xiàng)目在整個新聞界轟動一時。而在美聯(lián)社內(nèi)部，我們成功地證明計算機(jī)程序可以用來生成文本內(nèi)容。這樣一來，我們的記者就可以去做更重要的工作，記者們?nèi)玑屩刎?fù)。他們再也不用對著財報拼命撰寫看似寫不完的新聞報道。他們可以把更多精力放在更加重要的新聞故事上，然后借助自動化的力量確保每一家公司都不落下。當(dāng)然我們的每一個讀者也都非常滿意。對新聞供應(yīng)商來說，我們報道的新聞數(shù)量非常重要。為新聞讀者提供更多選擇，滿足他們的多樣化需求也非常重要。當(dāng)然，每個人都期待重大新聞報道，但每個人也都想看到契合他們個人喜好的新聞故事。
這就是公司季度財報項(xiàng)目可以大獲成功的原因。它意味著，哪怕是市場上最小的公司，我們也會給予報道，而不是只關(guān)心巨頭企業(yè)，如蘋果、谷歌和亞馬遜等。同時，新聞機(jī)構(gòu)憑借其新聞報道的品質(zhì)而與眾不同。因此，如果說自動化的直接結(jié)果是數(shù)量，那么同樣重要的副產(chǎn)品就是質(zhì)量，因?yàn)槿祟愑浾呖梢园迅嗑Ψ旁诎l(fā)現(xiàn)和報道更有價值的新聞故事上。如果沒有機(jī)器分擔(dān)這份重復(fù)性的常規(guī)任務(wù)，我們的記者可能永遠(yuǎn)沒有那么多時間去發(fā)掘有價值的新聞。
我可以非常自豪地告訴各位，人工智能技術(shù)在新聞工作中的應(yīng)用，最初想法是將數(shù)據(jù)自動轉(zhuǎn)化為文本，隨著科技的發(fā)展，如今人工智能的應(yīng)用已經(jīng)擴(kuò)展并覆蓋到新聞工作的整個流程，包括從新聞收集到新聞編撰再到新聞發(fā)布。到目前為止，受益最多的當(dāng)屬新聞編撰。一切的起點(diǎn)當(dāng)然也在新聞編撰這一階段。我們先是嘗試了文本自動化。但是我們美聯(lián)社在過去數(shù)年中，也向著新聞的整個工作流程中的另外兩個節(jié)點(diǎn)發(fā)展。
比如新聞收集，即實(shí)實(shí)在在的收集信息（還沒有形成文本、音頻和圖片的那一類信息）。人工智能在新聞收集領(lǐng)域的一個主要發(fā)展方向是：第一時間發(fā)現(xiàn)潛在的具有新聞價值的事件。在如今的數(shù)字時代，可用的信息來源無比豐富，從手機(jī)抓拍的用戶生成內(nèi)容到全球社交網(wǎng)絡(luò)上數(shù)百萬條基于文本的帖子，這些都可以作為信息來源。我們有大量的豐富而富有啟發(fā)的即時可用的原始信息，它們被人工智能吸收消化再輸入應(yīng)用。這就涉及人工智能階梯或自然語言階梯上的第二個臺階。比如，現(xiàn)在，記者可以使用程序即時分析全球社交媒體平臺上的帖子。熱點(diǎn)新聞一旦發(fā)生，像什么爆炸、地震、新冠疫情等，可以馬上進(jìn)行追蹤。我們甚至還使用數(shù)據(jù)科學(xué)，基于過去的趨勢，來預(yù)測新聞有多大價值。新聞編輯室也使用檢測和驗(yàn)證工具來區(qū)分事實(shí)信息和假新聞。有些工具還可以快速識別出我們所說的深度假新聞，包括不法分子用來欺騙大眾的假照片、假視頻和假音頻。
現(xiàn)在我們還可以使用人工智能技術(shù)鑒別和篩選哪些社交網(wǎng)絡(luò)上的帖子是不法分子和計算機(jī)機(jī)器人程序發(fā)布的，哪些是真實(shí)人物發(fā)布的。這些創(chuàng)新技術(shù)讓新聞機(jī)構(gòu)有能力甄別信息、快速決策并迅速有效地部署人力資源、現(xiàn)場報道全球重大新聞。
新聞收集領(lǐng)域的第二個主要發(fā)展方向涉及分析大量數(shù)據(jù)和文檔。我們有各種不同的工具組合來梳理大量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化文本。這些工具可以讓記者們快速從成堆的素材中發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵信息。如果沒有這些工具的話，要做到這些可能需要花幾周乃至幾個月的時間。再利用其他一些工具，比如自動數(shù)據(jù)可視化工具，你可以馬上看到數(shù)據(jù)以數(shù)據(jù)驅(qū)動的圖形展現(xiàn)在眼前，直觀地講述故事，從而增強(qiáng)可以通過文本傳達(dá)的內(nèi)容。
在這個過程中，美聯(lián)社從公司季度報道開始，逐步用自動數(shù)據(jù)技術(shù)性地報道各種類型的新聞，從體育回顧到選舉結(jié)果等等。對于基于數(shù)據(jù)的新聞項(xiàng)目，全國各地的統(tǒng)計數(shù)據(jù)可以為我們當(dāng)?shù)氐膱蠹埡蛷V播聽眾制作成千上百個本地化獨(dú)立新聞報道。
同時，更廣泛的新聞行業(yè)也已經(jīng)在使用自然語言生成來進(jìn)一步捕捉所謂的超本地新聞，他們使用一系列可用的公共數(shù)據(jù)，比如公司開業(yè)和倒閉、犯罪和安全、房地產(chǎn)交易、甚至待辦事項(xiàng)和周圍可以去的地方。這些項(xiàng)目幾乎不涉及人工，但他們可以成倍地豐富當(dāng)?shù)匦侣剤蟮赖臄?shù)量。
新聞行業(yè)對人工智能和自動化的應(yīng)用早已不止這些相對簡單的任務(wù)。
人工智能應(yīng)用可以做的其他高級的事情包括總結(jié)和改編技術(shù)報道，在錄音的同時實(shí)時轉(zhuǎn)錄音頻，識別和描述視頻中的動作以便人類編輯進(jìn)行快速編輯，將攝影棚內(nèi)的攝像機(jī)移動到適當(dāng)?shù)奈恢茫芾砦枧_上（體育賽場上）的多個攝像頭角度，以及根據(jù)技術(shù)故事直接自動生成音頻和視頻。
正如我們踏上的第一個臺階——自動化企業(yè)季度財報報道，人工智能階梯上的后面幾個臺階可以極大地提高生產(chǎn)過程中的效率，釋放最寶貴的人力資源，即我們的記者和編輯，他們現(xiàn)在可以把重點(diǎn)放在提高新聞報道的質(zhì)量上。
人工智能和新聞相結(jié)合的最后一個領(lǐng)域是新聞發(fā)布，不僅是及時發(fā)布新聞，還有面向合適的人群發(fā)布新聞，在適當(dāng)?shù)臅r候滿足用戶的特殊需求。
在這方面的一個最大突破是個性化定制。必須要承認(rèn)的是，全球電商巨頭們早已在這方面領(lǐng)先我們新聞機(jī)構(gòu)太多。但是，智能推薦引擎在新聞業(yè)務(wù)中的用途，卻一點(diǎn)也不比銷售其他商品和服務(wù)來得少。在數(shù)字出版業(yè)務(wù)中，搭配適當(dāng)?shù)纳虡I(yè)模式（如廣告投放、訂閱或一次性內(nèi)容付費(fèi)等），它可以幫助新聞媒體了解讀者的個人喜好，以便向他們提供最想要或最需要了解的內(nèi)容。
美聯(lián)社正打算提供一個類似的平臺訪問服務(wù)，這樣我們的用戶——使用美聯(lián)社內(nèi)容的用戶，可以產(chǎn)出他們自己的新聞內(nèi)容，可以準(zhǔn)確地找到他們需要的內(nèi)容，或者一旦內(nèi)容可用時，自動將美聯(lián)社內(nèi)容用于新聞撰寫。
值得注意的是，從業(yè)務(wù)角度來看，這讓所謂的“向上銷售”成為可能，或者說購買你需要的東西，而這些東西在以前沒簽合同時是無法購買的。這對所有新聞制作者而言，也是長期促進(jìn)收入增加的一個關(guān)鍵因素。
其他可以實(shí)現(xiàn)更快更好的內(nèi)容發(fā)布的技術(shù)包括使用各種圖像識別應(yīng)用程序來快速分類照片和視頻，并給這些數(shù)字文件添加描述性元數(shù)據(jù)，以便更輕松地對其進(jìn)行分類和搜索。通過讓用戶發(fā)現(xiàn)更多相關(guān)內(nèi)容，這也可以增加收入。
我們對此有一個說法，它描述了我們需要克服的銷售障礙。我們說，要是他們找不到這個內(nèi)容，他們也就沒辦法購買這個內(nèi)容。但是有了智能內(nèi)容后，即帶有描述性元數(shù)據(jù)的內(nèi)容，這個問題基本上可以得到解決。
最后，在該領(lǐng)域，我們最近又將注意力轉(zhuǎn)向使用人工智能技術(shù)來為各種機(jī)器驅(qū)動的案例準(zhǔn)備新聞素材。即把新聞本身作為數(shù)據(jù)給機(jī)器使用，而非展示給讀者。各行各業(yè)的專業(yè)人員近來發(fā)現(xiàn)，他們可以從歷史新聞檔案中提取有用的信息。這涉及挖掘大量非結(jié)構(gòu)化新聞，以探索可能重復(fù)發(fā)生的模式和歷史趨勢，從而在科學(xué)、金融等其他領(lǐng)域解鎖重大突破。
當(dāng)我們順著人工智能的階梯一步步向上攀爬的時候，新聞供應(yīng)商尤其需要堅(jiān)守從一開始就用來規(guī)范這些技術(shù)使用的原則和政策。我們對新聞業(yè)有嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)，這些標(biāo)準(zhǔn)不應(yīng)被忽視。哪怕在價值鏈上，這些技術(shù)也提供了捷徑。
事實(shí)上，美聯(lián)社已經(jīng)拓展了我們的卓越標(biāo)準(zhǔn)，其中包括“正確使用人工智能的特定檢查列表”，它可以應(yīng)用到任何一個新的案例中。檢查項(xiàng)有：底層數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性如何？我們是否有權(quán)使用這些數(shù)據(jù)？數(shù)據(jù)或處理數(shù)據(jù)的算法中是否存在固有偏見？我們是否充分披露了技術(shù)使用的方式和其他等等。我們在每種情況下都會自己這一系列問題。最終，我們的人類記者一如既往地重要，甚至更加重要。正因?yàn)槿绱?，我們的記者需要接受適當(dāng)?shù)呐嘤?xùn)，以掌握和完善使用這些技術(shù)和日常管理這些技術(shù)所需的技能。
所有這些都要求新聞編輯室采取新的監(jiān)管和管理。在美聯(lián)社，我們成立了一個人工智能工作小組，由新聞、業(yè)務(wù)和技術(shù)部門的主要領(lǐng)導(dǎo)者組成。這個工作小組的任務(wù)是管理我們在發(fā)現(xiàn)、測試和應(yīng)用過程中采取的每一項(xiàng)人工智能技術(shù)。
我在此能夠給出一個十分肯定的預(yù)測：人工智能在新聞行業(yè)的應(yīng)用只會越來越多，并且發(fā)展速度比過去幾年更快。不到十年前，這個趨勢剛剛浮現(xiàn)的時候，我們并不知道當(dāng)記者們看到機(jī)器加入新聞編輯室成為他們工作的伙伴時，他們會作何感想。但出乎意料的是，當(dāng)時的一些顧慮并沒有持續(xù)發(fā)酵擴(kuò)大。因?yàn)闄C(jī)器的使用從來不是為了淘汰人類記者。
