未来最大的技术“变数”就是人工智能（artificial intelligence），特别是人工智能在媒体领域的应用。媒体管理者需要真正搞清楚人工智能到底是什么，人工智能会取代媒体行业哪些工种？人工智能如何为出版商省时、节流并提高生产效率？搞清楚了这些问题，才能掌握未来媒体的去向。

　　媒体界关于人工智能依然存在巨大的困惑，这也阻碍了人工智能在媒体上的应用发展。或许，在以下两人的思考中，我们会掌握人工智能的现状以及它对数字出版带来的真正影响：

　　芬兰Utopia Analytics（乌托邦数据分析公司）联合创始人兼首席执行官玛丽·桑娜·帕克里（mary - sanna Paukkeri）认为，从目前来看，人工智能给媒体业已经带来了一些好处。同时，她也在关注人工智能的局限性，认为有些人工智能媒体项目并没有给人留下深刻的印象。

　　IBM全球企业咨询服务部（IBM Global Business Services）合伙人托马斯·罗斯（Thomas Ross）在一份题为《Watson 与媒体：了解人工智能如何以及未来将怎样推动媒体向前发展》的报告中，介绍了IBM如何在媒体和其他重要行业中部署人工智能，Watson 是IBM 的人工智能系统的简称。

　　人工智能的潜力

　　玛丽桑娜个人已经参与了数百个人工智能项目，她发现，一些媒体公司对人工智能带来的机遇并不满意，其中一个重要原因是，这些项目往往没有很好地利用人工智能算法。玛丽桑娜指出：“人工智能项目的成功，只有9%归功于机器学习算法，另有91%是另外一回事。一个人工智能项目要想成功，同时需要具备工具、数据和数据科学家三大因素，机器学习算法只是工具的一部分。”

　　如果出版商掌握的数据质量不好，或者说没有足够的数据，甚至运行项目的人员缺乏经验，不管工具有多好，项目都不会成功。

　　玛丽桑娜提出机器学习算法在媒体中可能扮演三大关键角色：一是创建更高效的系统，二是 提升内容质量，三是提供数据分析。

　　在效率方面，人工智能可以自动调节用户正在消费的内容，收集用户对文章的反馈，同时增加网站的访问量，增加广告收入，能更好地吸引用户，最终节省人类劳动力。玛丽桑娜说：“人工智能还可以通过删除垃圾邮件和仇恨类言论，提高整个媒体包的质量。与人类不同，机器在做重复性工作时不会感到疲倦，并能保证极高的准确率。”

　　第三，人工智能可以通过数据分析描绘出媒体行业现有业务的全方位图景，通过人工智能技术可以构建用户画像、标注各项注意事项，以及及时捕捉业务的进展情况。玛丽桑娜补充说，人工智能可以创造全新的功能类型，比如谷歌搜索工具本质上是机器学习。此外，人工智能未来将扮演的一个关键角色是分析非结构化数据，创建个性化系统——不仅针对细分市场，还可以针对个人。

　　我们人类和人工智能提供的技能有何完全不同的地方？这或许是我们所有媒体人都在关心的话题。玛丽桑拿认为，人工智能与人脑无关；人类擅长创造、想象和思考，拥有先进的沟通和说服技巧，以及社交智慧，这些技巧能让人类通过一些简单的对话让另一个人产生美好的感觉；同时，人类是有感情的，人类的每一个决策都由其背后的制度决定——目前，机器还做不到这一点。

　　媒体人工智能应用案例

　　一家中型媒体公司利用传统的谷歌分析工具来突出其用户如何消费内容的轨迹。这家公司希望通过一些技术手段吸引用户在网站上停留更长时间，阅读更多内容。为此，他们采用了一个基于人工智能的评论工具来分析网站内容的性质，例如，人工智能可以分析出一个评论是一般性评论还是主要针对记者的，媒体可以据此做出调整。

　　芬兰在线媒体公司Alma media通过人工智能可以实现自动内容审核，降低了人力成本，节省了大量资金，同时网站访问量也增加了30%。

　　一家教育类网站通过人工智能技术及时发现令人不快的评论。人工智能技术对网站评论进行分类，分为无关紧要的、暴力或露骨的。同时，机器人也会让评论者知道他们的评论是不可接受的，并给出原因。这家教育网站自称拥有大量青少年用户，他们还会非常重视评论区出现的那些关于自残的言论，会马上发送给评论者一条实时信息，并向其提供帮助。

　　瑞士Tamedia媒体公司运营着一家网站——Tutti.ch，这家网站希望通过人工智能技术能降低人工审核成本。过去，他们将广告审核工作外包给了20多名人工审核员，现在，人工智能工具让这家网站劳动力减少了8%，同时，网站自己的人工审核员不用加班就可以完成广告审核任务。

　　更重要的是，人工智能也带来了工作满意度的大幅提升，将员工从大量的日常事务性工作中解放出来，专注于那些更有趣和更棘手的事情。

　　以数据为中心

　　早在2004年，IBM就开始将人工智能视为数字时代的关键技术，并在这方面投入了大量资金。作为IBM全球企业咨询服务部的合伙人，托马斯·罗斯见证了人工智能在行业应用中的各种可能。

　　托马斯提出：“人工智能应用的出发点永远是数据，而不是人工智能本身。”计算机最擅长处理数据并从数据中产生“洞察力”，但问题是，计算机可能只能看到我们正在使用的一小部分数据。计算机技术近年来最重要的发展是能够理解非结构化数据——内容、图片、视频、文本，以及语义描述。

　　IBM在能够阅读和理解内容的人工智能技术上投入了大量资金，将之广泛应用到媒体中，因此，托马斯对媒体部署人工智能所面临的挑战也深有体会。

　　托马斯介绍说，最初，IBM的人工智能媒体项目主要是做一些内容总结工作或突出显示一些内容。2017年，IBM为20世纪福克斯（20th Century Fox）的惊悚科幻电影《摩根》（Morgan）制作了一个基于人工智能技术的预告片。IBM 的工程师们给 Watson 看了 100 部恐怖电影预告片的片段。Watson 对这些预告片的画面、声音进行了创作构成的分析，并对人物的语调和背景音乐进行分析，以判断声音与情感的对应关系，最终制作了一部预告片。这是IBM人工智能系统 Watson 在实现自动驾驶和疾病诊断之后，又增加的一项新技能。但托马斯说，电影预告片并不是这项系统的主要用途，“我们把它应用到现实生活中有丰富内容的运动中，比如网球或高尔夫球，把运动场景缩小到人们能看到的范围”。

　　托马斯介绍说，在创建高尔夫球画面剪辑片段时，Watson并没有使用这项体育的元数据，而是从解说员的兴奋程度来判断要强调哪些画面内容是相关的，以及对高尔夫球特定动作的识别，即什么姿势与剪接内容相关。通过人工智能技术，内容经过优化后可以为每个用户提供他们喜欢的球员的更多信息。这种应用的挑战在于计算机要善于总结，不同的是，电影预告片需要讲述一个故事，而这种讲故事的能力对计算机来说其实很难，需要计算机先理解故事，并掌握人们会如何反应。

　　IBM曾经联合德甲以及美国人工智能个性化平台Iris TV一起做过一个人工智能项目。在这次合作中，福克斯体育制作了一个基于人工智能技术的FIFA世界杯亮点机器人，它可以让人们浏览所有世界杯比赛的历史节目，还可以选择特定球员或特定的场景，得到个性化亮点剪辑片段。

　　2018年，IBM展开了一项新的研究项目——Project Debater，在这个项目中，IBM创建了一台能够深入理解文本和内容的机器人，它能够与人类进行辩论。这个实验是在一个50人辩论组里完成的，在今年的拉斯维加斯消费电子展（CES 2019）上，IBM 以“我们是否应该推行素食主义”这个例子，对 人工智能项目Project Debater 进行了演示。IBM认为，虽然人类是优秀的辩手，能够利用情绪、声音的变化等来增强他们的论点，但机器人在传递事实和丰富辩手的知识方面却具有优势。作为一项持续性的工作，IBM 最终希望推出一款让人们参与“无偏见辩论”的系统。

　　但托马斯也提出，目前，人工智能被过度炒作，成了无处不在、无人不谈的新技术。“虽然许多工作都可以自动化，让机器人来干，在一些使用场景中可以应用人工智能。但我们需要区分真正有创意的东西和那些阻碍我们前进的貌似有创意的东西。”

　　率先获得增值的媒体领域

　　人工智能（AI）正在改变所有行业的商业实践和劳动力市场，颠覆了企业管理者看待公司内部结构性问题的方式。虽然人工智能经常与科技和金融行业联系在一起，但未来几年，媒体已经并将继续将人工智能融入行业的方方面面。

　　根据麦肯锡分析公司（McKinsey Analytics）的研究，在媒体行业，人工智能预计将为该行业的营销和销售部门带来最大的价值，仅这一领域的价值就有望增加3000亿美元。未来几年，媒体行业的战略和融资部门预计将为人工智能带来990亿美元的增加值。

　　媒体业的许多领域预计将从人工智能中获得最大收益，如营销和财务部门，这些部门会率先应用传统的人工智能技术，机器学习和回归分析等统计技术。人工智能潜在附加值目前较小的领域是劳动生产率和欺诈分析领域，则有待于从人工智能正在研发的先进技术取得突破性进展。