文/徐常亮

相比于擁有數(shù)百年歷史的媒體行業(yè)，人工智能是一個(gè)嶄新的概念。這項(xiàng)復(fù)雜的技術(shù)基于一個(gè)簡(jiǎn)單的理念：讓機(jī)器來認(rèn)知世界，通過人類難以企及的計(jì)算能力來解決問題和完成復(fù)雜的工作。2011年，谷歌首先提出了“谷歌大腦”的概念，2012年，谷歌又做出了一個(gè)標(biāo)志性的成果：讓計(jì)算機(jī)可以識(shí)別貓臉。這意味著人工智能第一個(gè)階段的開端：讓機(jī)器來認(rèn)知世界。

2016年，發(fā)源于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的人工智能，卻開始向互聯(lián)網(wǎng)以外的行業(yè)延伸，開始觸達(dá)傳統(tǒng)行業(yè)，甚至在一些特定領(lǐng)域引起了顛覆性的革新。谷歌旗下的人工智能公司Deep Mind研發(fā)的阿爾法狗（AlphaGo）在圍棋人機(jī)對(duì)戰(zhàn)中擊敗了世界上最頂尖的棋手，讓普羅大眾開始認(rèn)識(shí)和了解人工智能這一概念。幾乎同一時(shí)間段，阿里云推出了“城市大腦”，讓人工智能開始應(yīng)對(duì)交通和城市管理的問題。人工智能第二個(gè)階段的探索開始：讓人工智能來解決問題和完成工作。

而媒體大腦是媒體與人工智能融合的產(chǎn)物。從報(bào)紙到廣播、電視，再到互聯(lián)網(wǎng)和智能手機(jī)，技術(shù)一直是驅(qū)動(dòng)媒體變革和發(fā)展的力量之源，而如今無疑又到了一個(gè)媒體需要變革的時(shí)代，有一系列的問題亟待解決：新聞核心生產(chǎn)力靠什么技術(shù)？媒體影響力靠什么提升？未來的新聞資源在哪里？下一代媒體長(zhǎng)什么樣？

2017年12月26日，在成都舉行的第五屆中國新興媒體產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展大會(huì)上，新華社發(fā)布了中國第一個(gè)媒體人工智能平臺(tái)——“媒體大腦”（mp.shuwen.com）和第一條MGC（Machine Generated Content，機(jī)器生產(chǎn)內(nèi)容）新聞，向海內(nèi)外媒體提供2410（智能媒體生產(chǎn)平臺(tái)）、采蜜、新聞分發(fā)、版權(quán)監(jiān)測(cè)、人臉核查、用戶畫像、智能會(huì)話、語音合成等8個(gè)模塊的服務(wù)，探索人工智能時(shí)代媒介形態(tài)和傳播方式。

2018年1月，新華社社長(zhǎng)蔡名照指出：“今年，新華社將整合全社人工智能資源，升級(jí)‘現(xiàn)場(chǎng)云’資源聚合平臺(tái)，利用‘媒體大腦’平臺(tái)的智能采集、用戶分析、圖像識(shí)別、語音合成等功能，推進(jìn)在策劃、采集、編輯、加工、分發(fā)、反饋等全流程應(yīng)用，探索智能化編輯部的標(biāo)準(zhǔn)和范式，搶占融合發(fā)展制高點(diǎn)。”

媒體大腦是媒體與人工智能融合的產(chǎn)物。從報(bào)紙到廣播、電視，再到互聯(lián)網(wǎng)和智能手機(jī)，技術(shù)一直是驅(qū)動(dòng)媒體變革和發(fā)展的力量之源，而如今無疑又到了一個(gè)媒體需要變革的時(shí)代，有一系列的問題亟待解決：新聞核心生產(chǎn)力靠什么技術(shù)？媒體影響力靠什么提升？未來的新聞資源在哪里？下一代媒體長(zhǎng)什么樣？

負(fù)責(zé)媒體大腦研發(fā)的公司就是新華智云，新華智云的宗旨是：“憑計(jì)算之力，求數(shù)據(jù)洞察，賦萬物為媒，迎智能時(shí)代?！泵襟w大腦實(shí)際上是新華智云對(duì)這條宗旨的實(shí)踐，它的核心要素主要包含這四個(gè)詞語：計(jì)算、數(shù)據(jù)、萬物、智能。計(jì)算聯(lián)結(jié)數(shù)據(jù)，智能賦予萬物。

計(jì)算聯(lián)結(jié)數(shù)據(jù)

孤立的數(shù)據(jù)無法產(chǎn)生價(jià)值，大數(shù)據(jù)對(duì)“量”這一指標(biāo)的需求是空前的，數(shù)據(jù)的聯(lián)結(jié)靠的是計(jì)算。媒體行業(yè)數(shù)百年累積下了巨量的數(shù)據(jù)資源，是有待挖掘的寶藏。

互聯(lián)網(wǎng)公司內(nèi)有這樣一種思維：“一切業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化，一切數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化?！边@很像毛澤東提出的“從群眾中來，到群眾中去”的工作方法，只不過需要提煉和系統(tǒng)化的對(duì)象變成了一項(xiàng)項(xiàng)具體的業(yè)務(wù)。媒體同樣是業(yè)務(wù)的一種，而人工智能的快速發(fā)展，則讓媒體看到了這一工作方法的可行途徑。

業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化，首先要做到的是讓線下數(shù)據(jù)走向線上，讓過去的數(shù)據(jù)產(chǎn)生價(jià)值。在機(jī)器識(shí)別貓這一過程中，人工智能首先得到了幾百萬幀的靜態(tài)視頻資料；AlphaGo在剛剛起步時(shí)，同樣搜羅了巨量的人類棋譜來學(xué)習(xí)。這都是讓既有的信息記錄，真正變成人工智能管理下的數(shù)據(jù)資源。通過強(qiáng)大的計(jì)算力，人工智能就可以在圖片間、棋譜間找到關(guān)聯(lián)，進(jìn)而得到“識(shí)別貓”“下圍棋”等能力。

數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化是為人工智能的工作找到了一個(gè)出口，并進(jìn)一步接收反饋。AlphaGo通過自我對(duì)弈和與人類高手的較量，不斷調(diào)整自己的棋路以及對(duì)勝負(fù)的預(yù)期，最終獲得了人類難以企及的棋力；而“城市大腦”則是根據(jù)城市攝像頭數(shù)據(jù)對(duì)紅綠燈的放行策略進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，具體的調(diào)整結(jié)果又會(huì)反饋到“城市大腦”中，成為進(jìn)一步完善調(diào)整策略的重要參考。以往成功的人工智能案例在這一步上所做的，是讓數(shù)據(jù)的使用和反饋成為一個(gè)閉環(huán)，而這也是媒體和人工智能融合過程中的一條必經(jīng)之路。

新聞?dòng)涗浀氖菤v史，沉淀的是數(shù)據(jù)。媒體大腦的第一項(xiàng)工作，就是建立了一個(gè)全球最大的新聞資訊庫，這包括文字、圖片、音頻和視頻等各種媒介形式，也包括主流媒體和自媒體乃至UGC（User Generated Content，用戶生產(chǎn)內(nèi)容）等各類信息來源。搜羅信息僅僅是一個(gè)開端，如何讓信息結(jié)構(gòu)化、標(biāo)簽化才是“一切業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化”的關(guān)鍵，而這個(gè)過程中必不可少的就是算力。隨著云計(jì)算業(yè)務(wù)的發(fā)展，媒體大腦可以調(diào)用的計(jì)算資源在近幾年得到了巨大提升，這對(duì)媒體而言是前所未有的一次機(jī)遇，也是媒體大腦發(fā)展的重要基礎(chǔ)。

而在收集反饋、形成閉環(huán)方面上，人工智能的發(fā)展早已走在了前面。隨著互聯(lián)網(wǎng)和智能手機(jī)的快速普及，新聞受眾對(duì)于信息的反饋早已不再是慢悠悠的“讀編往來”，人工智能的一個(gè)小分支——推薦算法，近幾年已經(jīng)形成了一種行之有效的商業(yè)模式。對(duì)于媒體來說，收集受眾的反饋本該比過去任何一個(gè)時(shí)代更簡(jiǎn)單。但在實(shí)際工作中，許多媒體卻受限于工作思路或媒介形式，缺乏相應(yīng)的信息溝通渠道。而匯總了全媒體信息和數(shù)據(jù)的媒體大腦，提供的正是這樣一種一站式的解決方案。它收集的反饋一方面使媒體受惠，另一方面，還能為人工智能的自我進(jìn)化提供數(shù)據(jù)支持，讓媒體和人工智能之間達(dá)到互利共贏的效果，這也是媒體和人工智能融合的價(jià)值和意義所在。

智能賦予萬物

人工智能并不是獨(dú)立存在的，它需要依托于作為“物”的計(jì)算機(jī)和智能設(shè)備才可以工作。而反過來說，人工智能也可以賦能給各種各樣的設(shè)備，讓它們具有感知世界、向世界發(fā)聲的能力——這是人類能力的延伸。隨著人工智能的發(fā)展，我們也將目睹一個(gè)萬物為媒的進(jìn)化過程。

媒體大腦8項(xiàng)產(chǎn)品和應(yīng)用

媒體大腦2410（智能媒體生產(chǎn)平臺(tái)）目前運(yùn)用人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等新技術(shù)，由MGC新聞覆蓋突發(fā)事件、程序性報(bào)道、輿情報(bào)道。其生產(chǎn)過程是：首先通過攝像頭、傳感器、無人機(jī)等方式獲取視頻和數(shù)據(jù)，然后經(jīng)由圖像識(shí)別、視頻識(shí)別等技術(shù)讓機(jī)器進(jìn)行內(nèi)容理解和新聞價(jià)值判斷，選取報(bào)道角度，將新理解的內(nèi)容與已有知識(shí)圖譜進(jìn)行關(guān)聯(lián)，對(duì)語義進(jìn)行檢索，并配合接入天氣、交通、地理等數(shù)據(jù)，經(jīng)過視頻編輯、語音合成、數(shù)據(jù)可視化等一系列過程，最終生成一條富媒體新聞（包含文字、視頻、圖譜、音頻、可視化等），可以在不同的平臺(tái)上展示。

新華社提出的MGC新聞這一概念，與廣為人知的UGC形成了對(duì)應(yīng)。在新聞?lì)I(lǐng)域，MGC和UGC的共性是在第一時(shí)間、第一現(xiàn)場(chǎng)搜集第一手的新聞素材，但MGC的潛力顯然更勝一籌：它的感知設(shè)備是可復(fù)制的，將來覆蓋的時(shí)間、空間和信息收集的類別都將遠(yuǎn)超于人類。機(jī)器收集的素材也不存在主觀判斷問題，它是一個(gè)更加真實(shí)、全面，也更加結(jié)構(gòu)化、數(shù)據(jù)化的新聞資源。

在可預(yù)見的未來，MGC新聞的發(fā)展將與智能設(shè)備的發(fā)展緊密聯(lián)系在一起，信息渠道的多寡決定了MGC新聞的覆蓋面和進(jìn)步速度。這包括行車記錄儀、無人機(jī)、智能家居等各類攝像和傳感設(shè)備，以智能音箱、智能電視為代表的各類信息輸出設(shè)備，還包括潛在的VR/AR設(shè)備，甚至是未來可能無所不包的機(jī)器人。人工智能將全面賦能給這些設(shè)備，并從中獲取自己成長(zhǎng)所需的“養(yǎng)分”。

全量數(shù)據(jù)，萬物為媒，人機(jī)協(xié)同

在人工智能領(lǐng)域，有一個(gè)長(zhǎng)久以來被爭(zhēng)論的問題：人工智能是否會(huì)取代人類？具體到媒體領(lǐng)域，人工智能有沒有可能取代記者、編輯？MGC新聞是否會(huì)替代人類的報(bào)道？2013年，牛津大學(xué)研究員的Carl Benedikt Frey和Michael A. Osborne共同發(fā)表了一篇論文《The Future of Employment》，對(duì)702種職業(yè)被人工智能取代的可能性做出了分析。具體到記者這個(gè)職業(yè)上，論文中提到，人工智能可以取而代之的概率只有11%。兩位學(xué)者提到了難以被人工智能取代職業(yè)的三個(gè)特征：幫助和關(guān)切他人、思考和創(chuàng)意內(nèi)容、社交和談判能力。截至2017年年底，這篇論文已經(jīng)被引用超過1500次。

筆者認(rèn)為，媒體人在日常工作中，恰恰對(duì)這三個(gè)特征都有一定程度的需求，而這就對(duì)應(yīng)著我們?cè)u(píng)價(jià)新聞報(bào)道時(shí)常說的有溫度、有態(tài)度、有深度。如果新聞欠缺了這些要素，那它確實(shí)可能被機(jī)器所取代，但這顯然不應(yīng)成為媒體人對(duì)自己的要求。人工智能的發(fā)展和MGC新聞的出現(xiàn)，其實(shí)為媒體人展示的是另一條路徑：讓機(jī)器做機(jī)器擅長(zhǎng)的事情，讓機(jī)器成為人類的千里眼、順風(fēng)耳，讓機(jī)器承擔(dān)低價(jià)值的重復(fù)、枯燥的勞動(dòng)，而媒體人將由此得到生產(chǎn)力上的解放。

現(xiàn)在的記者都需要花費(fèi)大量的時(shí)間在搜集、整理新聞相關(guān)的資料上，這件事未來就可以讓機(jī)器來做，而且很可能比人類做的更加有條理、有效率；以往記者收集自己作品的反饋費(fèi)時(shí)費(fèi)力，在未來這同樣可以由機(jī)器代勞。媒體與人工智能的融合會(huì)在整個(gè)新聞生產(chǎn)流程中提高效率，而節(jié)約出來的時(shí)間就可以讓記者去做更有價(jià)值、更有觀點(diǎn)、更有溫度的深度報(bào)道。媒體大腦所推動(dòng)的正是這樣一次新聞生產(chǎn)流程的重塑，進(jìn)而改變媒體由內(nèi)到外的整體生態(tài)環(huán)境。

未來優(yōu)秀的媒體人不必是人工智能專家，但他一定知道怎樣利用人工智能來更好地為自己的工作服務(wù)。媒體大腦的出現(xiàn)，不是要取代記者和編輯，而是在更高層面上，把人與物的延伸連接起來，更快、更準(zhǔn)、更智能地獲取新聞線索和新聞素材，賦能記者和編輯，幫助媒體提高生產(chǎn)力。在媒體和人工智能的融合之路上，媒體大腦將與媒體攜手前行。