人工智能在新闻和新闻中掀起波澜
沟通社会事件的业务似乎完全以人为本。毕竟,机器关心新闻中发生了什么?然而,新闻业整体上高度依赖技术。从通过图像,视频和文本形式直接生成的新闻来源和内容,以及在越来越多的频道中发布内容的方式,技术是使新闻和新闻行业嗡嗡作响的核心。新闻产生的速度。然而,新闻和新闻业不仅仅是技术的消费者,而且技术本身正日益改变新闻和新闻业的发展方式。特别是,新闻机构越来越多地利用人工智能来改变新闻的制作,制作,发布和分享方式。
内容写作和人工智能信息收集
内容和新闻机构越来越多地使用人工智能系统来发现来自多个来源的数据,并自动将它们汇总成文章或支持这些文章的研究。机器学习算法已被证明擅长在文本数据中查找模式,并发现准确汇总内部数据的有用信息。通过使用这些先进的算法来处理来自新闻稿,博客文章,评论,社交媒体帖子,图像,视频和各种非结构化内容的大量数据,新闻机构可以快速了解快速发展的新闻并生成准确总结不断变化的情况的内容。
人工智能系统还用于收集营销和广告业务的信息。机器学习系统可以找到各种渠道收集的模式,这些模式表明内容的参与率,并找到隐藏的模式,可以建议更好的方式与读者联系,并为广告商和内容货币化提供更好的结果。读者已经从这种智能新闻传递系统中受益。支持AI的内容个性化指
除了简单地汇总信息之外,一些内容组织正在建立从头开始生成整篇文章的AI系统。福布斯推出了一款名为Bertie的人工智能内容管理系统,用于推荐内容和标题,华盛顿邮报发布Heliograf,可以从定量数据生成整篇文章,彭博正在使用Cyborg进行内容创建和管理,其他AI系统正在使用或由卫报,美联社和路透社测试。其中许多组织正在使用人工智能来生成股东报告,法律文件,新闻稿,一般报告和文章。人工智能是一个很好的资源,可以帮助报道记者不能总是参加当地体育和地方政治选举的事情。
密切关注假新闻和审核用户生成的内容
当今快节奏,民主化的技术获取方面的一大挑战是将真实新闻与可疑事实和虚假新闻分开,这些新闻意图误导,误导,混淆或以其他方式阻止不知情的用户从虚构中辨别现实。幸运的是,AI正在提供工具来帮助内容制作者和发布者识别虚假新闻并减少他们对读者的影响。
AI系统能够从人工生成的数据中识别真实数据源和真实新闻内容的模式。这些机器学习系统可以作为第一遍编辑控制,可以根据其他来源验证新闻项目,自动提供来自第三方来源的验证,并进一步帮助加强真实新闻故事或揭穿错误。新闻聚合器可以自动输入真相检查链接和来源,并对入站新闻报道进行真实的可能性评分。许多假新闻的来源都符合错误信息宣传活动的模式,这些活动旨在歪曲公众舆论或以其他方式传达一个不被真相和事实所证实的故事。
原始故事不仅可能是假的,而且评论和用户生成的内容可能充满了虚假。自动化软件机器人正在创建虚假评论,通过分享和社交媒体认可来帮助放大假故事,并通过现实贴面来增加虚假故事。AI与机器学习的结合有助于通过静音或删除评论,标记用户生成的内容以进行审核,以及防止可能使虚假新闻运行的人工社交证据的传播,从而清除这种假基层共享(通常称为“astroturfing”)世界各地无法控制。
除了帮助过滤虚假内容外,AI系统还有助于调节用户生成的内容和评论。用户因提交推动可接受范围的内容而臭名昭着。对于网站来说,通常是一个全职工作来调节这些内容,以确保不会向其受众分享不适当的资料。机器学习系统被证明是有价值的,始终保持警惕的助手,可以检查发布内容的文本,图像内容以确保仅发布适当和可接受的图像,并且其他用户帖子符合可接受的指导。虽然人类可能仍处于循环中以确保他们正在观察观察者,但这些人类具有AI功能,以允许他们大规模地调节更多数量的内容。
改善新闻过程
人工智能系统也被用于增强仍然以人为本的新闻新闻流程和组织工作流程。与大多数企业一样,新闻业务是复杂的组织。这些组织正在使用人工智能来帮助简化其分布式流程,以收集信息,联系来源和后端操作,例如与广告商和分类广告打交道。智能自动化工具被用于弥合各种系统之间的差距,并帮助将形成故事所需的各种系统和过程拼接在一起,将记者放在现场,并以可供读者,广告商和其他人使用的方式组织内容。
这些系统还使用机器学习驱动的自然语言处理来帮助分析文书工作,例如新闻操作的费用和收据,以及协助新闻操作的规划。此外,这些基于人工智能的系统正被用于帮助关注薄的新闻业务利润率。他们可以发现不寻常的费用,超出可接受的业务要求的运营,以及提供可见性,以帮助使新闻业务更有利可图和更有效率。
随着每一波技术的发展,新闻业都在不断变化。手写为大规模打印。电报加快了远距离的新闻采集速度。电话和广播进一步加速了新闻业的发展。在过去的100年里,新闻业从广播转向电视,再到互联网,在每一次迭代中,新闻业都发生了变化。毫无疑问,在最新的迭代中,AI将进一步改变新闻,并将继续改变新闻的创建,生成,管理,发布和共享方式。
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