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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

作者:BC体育 时间:2021-03-28 00:21
本文摘要:按:随着更多的新闻媒体开始使用AI开展新闻报道,AI和自动化技术的加强正在改变新闻业整体。那么,对于陷入困境的新闻业来说,AI是必要的生命线,还是新闻业生存的下一个恐怖威胁?前几天,数字新闻中心和布朗媒体创意研究所联合技术专家和记者召开了政策交流论坛,讨论了AI如何影响新闻媒体,如何将AI应用于新闻领域。在这次报告中,他们重点讨论了记者如何利用AI辅助报告这四个问题。 AI能取代什么样的新闻室角色?新闻机构还没有应用于AI技术的领域是什么?

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按:随着更多的新闻媒体开始使用AI开展新闻报道,AI和自动化技术的加强正在改变新闻业整体。那么,对于陷入困境的新闻业来说,AI是必要的生命线,还是新闻业生存的下一个恐怖威胁?前几天,数字新闻中心和布朗媒体创意研究所联合技术专家和记者召开了政策交流论坛,讨论了AI如何影响新闻媒体,如何将AI应用于新闻领域。在这次报告中,他们重点讨论了记者如何利用AI辅助报告这四个问题。

AI能取代什么样的新闻室角色?新闻机构还没有应用于AI技术的领域是什么?AI最后会成为新闻报道不可或缺的一部分吗?议题1:AI在新闻行业的应用如大家所理解,每个新闻编辑室都有独特的AI方法。经过几次案例研究,人工智能在新闻机构中贡献了以下三类活动:在数据量相当大或非常简单的情况下,人工智能可以作为一个突破工具,避免人身证书的外部或类似情况——这个角色几乎局限于标准新闻编辑室的过程。识别趋势(或偏离趋势):AI的大量计算能力有助于提供数据单体的密切关系,或者根据时间、地理或人口统计组。另外,还可以慢慢识别离组数据。

检查AI或计算的应用程序可以作为故事本身的主题:因为算法是人类构筑的,所以不可避免地有人类的种族主义——如何用这些工具寻找简单的思想?当这些工具被国家或城市明确接受并使用时,不会有任何不可预测的情况。1.一些明确的案例人工智能可以通过以下方法加强记者的工作:分类文件;识别数据中的异常值。当然,在讨论过程中经验丰富的人类经常不使用现实新闻来识别,作为新闻编辑室工作的最重要组成部分。

人工智能写的新闻故事很多,比如体育比赛的总结、公司财报的发表、地震等数据模式,但参加者指出记者的工作几乎不会被机器和算法所取代。只有在人类的操作和检查结果的情况下,AI才能更好地协助权利作家大大改写完全相同的故事,处理更好的完整报告。

最近的几个案例,例如,《洛杉矶时报》记者用于分类器检测LAPD(洛杉矶市警察局)降级犯罪分类的案例,获得了明显顺利的亚特兰大宪法机构对医生实施的性虐待调查的路透社的主题建模,寻求最高法院采访的权利中心的ProPublica(美国非政府、非利润的网络新闻机构)前几天,谷歌以机械学习为基础的工具通过对大量新闻文章的分析,创建了全国可预测仇恨犯罪发生地的警报图《纽约时报》在报道总统扑克就职典礼的新闻事件中,用于脸部识别技术提供观众席的情况信息。对于一些记者来说,他们可能会在GitHub抓取例码,并将其应用于新闻报道。但是,除非这位记者对这些工具和技术有很好的理解,否则可能会有不正当行为的风险。

2.记者在使用数据时,应注意陷阱。当记者从社交媒体到政府机构使用数据时,他们不应该小心陷阱。他们必须小心评估这些新信息来源的可靠性,尤其是在涉及人工智能的情况下。

例如,作为一tter作为社交媒体平台的记者,必须慎重使用这些数据来分析社会的不道德。3、出版商的挑战:包括大型和小型新闻机构的新工具,新闻机构有责任和义务训练记者、编辑、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,对于资源少的小型新闻机构来说,这是很大的挑战。

新闻媒体领导者可能面临的要求之一是如何与他人合作制作AI工具。因为简单的数据集和定制算法开展的调查分析和团队建设可能需要几个月的时间,并非所有的新闻机构都能一个人完成。

与学术机构和研究人员合作可以成为新闻机构在新闻编辑室开始使用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,两者在构筑AI工具的目标上可能没有差异。议题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,人工智能在报道、内容创建、分发和与观众对话方面发展得更大。

例如,最近开发了大众包装、头脑风暴和事实检查工具,用于收集数据信息,特别是用于构筑相关数据。在当代新闻编辑室中,自动化已经成为竞争的重要工具,不仅是为了提供顾客的关注,还被用作Netflix、Facebook和亚马逊等大型平台的竞争。1、自动化文学创作和个性化评价自动化可以在短时间内处理大量任务。

例如,在几分钟甚至几秒钟内分析和总结大量数据,尽量增加记者的费用。另一方面,很多社交媒体平台和网络公司也是现代科学个性化开始时狩猎注意力的有力工具。

例如,Netflix用于非道德数据为观众提供观赏建议的亚马逊的顺利部分原因是为购物体验提供数据驱动的个性化设计。1)案例1:WibbitzWibbitz公司和《今天的美国》报道的体育报道部门开始合作,该公司可以在几秒钟内制作媒体记者文学创作的文字报道。

Wibbitz公司最核心的AI技术是文本切换视频技术。最初,Wibbitz的AI技术不分析故事文本,在该文本报道的基础上构成概要,然后AI将该文本概要转换为具有照片、图形和其他多媒体形式的画外音的短视频。实质上,整个制作过程是利用AI驱动软件,将文字报告内容传输到故事剧本中,串联一系列图像和视频片段,添加一些画外音。

2)案例2:BuzzFeedBuzzFeed是另一个转移到AI领域的着名媒体。2016年美国议会选举期间,BuzzFeed的新闻对外开放实验室(OpenLabsforJournalism)开发了新闻机器人(Buzzbot)。这个新闻机器人可以收集共和党全国代表大会上不同的新闻来源的新闻信息。

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人工智能驱动的新闻单体器可以跟踪动态议会选举结果和投票报道,以免媒体记者通过人力完成这些工作。有了新闻机器人,BuzzFeed的记者可以集中精力报道更简单、场景简化的新闻故事,这样的新闻是机器学习解决方案技术,自己不能生产的。

3)案例3:路透社路透社为了解决问题的真伪信息识别问题,他们用于新的新闻跟踪系统被称为Newstracer,每天对5亿个推特信息展开逻辑,从假新闻、不合理的新闻、广告、杂音中寻找知道新闻事件,有算法的辅助,记者从社交媒体的很多信息中逃脱NewsTracer与其他监视工具不同的是记者的思维方式,程序员在这个算法中嵌入了40个评价指标,如完整的投稿者的场所和身份、新闻的传播方式等,制作了新闻的可靠性评价,该系统还没有对记者确认可靠的新闻来源进行交叉检查4)案例4:AP社AP社是最初使用AI技术的媒体组织之一。2014年,AP公司与美国的自动洞察公司合作——该公司开发了自动作程序Wordsmith,当时是世界上唯一的公共自然语言分解平台——程序化文学创作许多上市公司公开发表的季度收益报告在将人工智能技术用作处置一季度收益报表之前,美联社新闻记者每一季度不可以创建数百个新闻故事,結果造成数千家公司的收益报表,沒有被文创报导。

Wordsmith自动写作程序使用后,AP相关公司收益的新闻报道数减少了12倍。2、评论系统和观众参加今年6月,《纽约时报》与谷歌母公司Alphabet旗下的技术孵化器Jigsaw合作,利用后者的Perspective机器学习技术,过滤器新闻报道的评论数。据了解,迄今为止《纽约时报》每天约有14名审查员处分了12000条评论,每篇文章下的评论关闭了20%。使用该AI工具后,可以隔绝危害评论和健康正确评论,不仅可以增加评论人员的25%工作量,还可以将文章下面的评论取得的关联率提高到80%。

《纽约时报》利用这个AI工具,为了审查员和读者开展更加理解的交流,想建立平台。但是,这里还没有很多挑战。

也就是说,如何创造共同点,同意不同的观点,使新闻报道和读者的地区观点一致。通过这个机器学习工具,审查员不仅可以提高处理评论的速度,还可以预测模型的精彩人群的近似评论。议题3:算法和伦理:这个鬼人还是算法?在新闻编辑室用于人工智能工具,如机器学习、自然语言处理、人脸识别和机器视觉,这个过程不可避免地会有人类伦理的思维痕迹。

这里涉及到三个方面的内容。1、透明度和责任感,AI在新闻工作中可以发挥很多作用,所以在说明何时何地,如何在AI中使用时,必须更加慎重地说明。如果与聊天机器人和用户之间的对话有关,如果AI驱动,该机器人应该如何向观众说明自己的运营原理?观众必须告诉故事的构筑过程和机器在构筑过程中做了什么样的自由选择?涉及AI时,最后应该追究谁的错误?如何解释人类创立的算法造成的错误?到底是鬼人类还是算法?根据ProPublica的研究,算法偏差在数学上是不可避免的。即使如此,新闻工作者也应该对这些人工智能系统负责管理,希望在算法系统的建设过程中建立问责制度。

2、编辑要求和种族主义算法在新闻规划中发挥更广泛,这些代表编辑决策的算法必须用人类的方法写。以聊天机器人为例,计算机就像人一样,如果他们不理解内容,他们就无法进行对话。

机器人应该说的唯一领域是我们可以为这个对话语境构筑模型。另外,为了使去种族主义的概念更加复杂,一般不会使数据中性化。有研究指出,机器学习的类型很多,都是用来监督自学的。

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算法不能再现人类的心理模式,但可以重构因果关系。3、数据伦理用于数据伦理是每个记者必须面对的明显问题,某种程度的原则也限于处理大量数据的公司。虽然很多社交媒体平台不会向记者提供数据,但是数据发布者和平台之间对外开放数据提供的关系还是很简单的。

许多算法的性质看起来更黑盒子,隐藏了对软件实现的批判性理解。因此,记者必须尽量在研究和报告中使用这种批判性态度。

七项研究结论如上所述,经过此次研究,AI对新闻业是威胁还是帮助,可以找到以下七项。1.人工智能工具可以帮助记者描述或报为止不现实或技术上不能构筑的新故事。

虽然人工智能可能改变新闻行业,但它不会强化,而是取代记者的工作。实际上,为了正确使用AI技术,人类必须随时保持聪明的状态。2、设计AI的技术人员人员和用于人工智能技术的记者之间没有科学知识差距和交流差距,这可能导致新闻事件的不正当趋势。

3、读者如何在AI工具中展开分析、识别模式和发现报告故事时,必须得到半透明的方法。4、AI与数据互动能够为读者在参与、获利和个性化新闻启动时获得新的机遇,但在创建Echo室和之后致力于新闻公共服务愿景之间寻找均衡并不存在挑战。5、数据伦理应用于和披露(如何收集、存储、分析和共享用户信息)是记者必须面临的明显问题。6、AI有加强记者工作的潜力,但对外开放数据提供没有挑战。

7、AI是不可预见的。我们不能热情地预测哪里不会出现仅次于的问题,技术专家和记者要保持警惕,保证AI系统的正确性。根据目前的情况,人工智能对新闻行业的帮助远远大于威胁。

未来使用AI辅助报道将成为各新闻机构竞争课程的众多趋势。只是,在应用于AI的道路上,人类不应该尽快明确清算法伦理的追究问题,尽快清理后患。记录:报告原文来自哥伦比亚大学新闻学院,由MarkHansen、MeritxelRoca-Sales、JonKeegan和GeorgeKing四人共同制作,(公共编号:)对报告整体展开了重点编译和理解。报告原文可以关注获得公共编号。

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