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内容行业2020:创造惊喜或加剧迷茫?九大关键定位未来

2020-02-11 08:32 · 稿源:全媒派公众号

声明:本文来自于微信公众号全媒派(ID:quanmeipai),作者:腾讯传媒,授权站长之家转载发布。

毫无疑问, 2020 又是充斥着复杂逻辑与变数的一年。围绕热点话题与趋向,美国著名研究机构未来今日研究所(Future Today Institute)发布了《 2020 娱乐、传媒和技术趋势报告》,里面涵盖了人工智能、合成媒介、人机交互、隐私与安全等众多热门议题。

本期全媒派(ID:quanmeipai)精选报告内容,揭示泛传媒领域将面临的战略机遇和风险,以期带给产业内相关企业、机构、从业者及研究人员一定启发。

关键研判一

「人工智能」要回应一个老问题:走向何方?

与其说“人工智能”是一种趋势,倒不如称之为计算的第三时代,因为人工智能与娱乐、媒体和其它相关技术都有着密切联系。Marvin Minsky是人工智能领域的领军人物,他将人工智能描述为一种“行李箱术语”,意思是虽然表面上看起来足够简单,内部实则充满着复杂概念和问题。

人工智能,AI (4)

AI已经被新闻及娱乐机构使用很久了。AI系统可以从数据源中快速导入数据,并实时完成编写生成故事报道。路透社开发了一款名为Lynx insight的产品,帮助记者从大型数据集中获得洞见;《纽约时报》使用个性化的API(由Jigsaw开发)来追踪并处理读者评论;Netflix依靠机器学习来增强用户的个性化体验并帮助管理工作流程……

然而各领域对于AI的认知是有细微差别的,一方面有些人高估了AI在其工作场所的适用性,另一方面也有人认为AI会成为杀伤力极大的武器。比如,《卫报》读者编辑Paul Chadwick认为,AI的实用性虽然呈现上升趋势,但它不一定能以符合道德标准的手段去收集信息。

AI的发展走向究竟会如何?目前,有 9 家大型科技公司对AI的未来起到关键性作用,分别是来自美国的Google、Amazon、Microsoft、Apple 、IBM和Facebook,以及来自中国的百度、阿里巴巴和腾讯。许多高校学者和实验室依赖于这些科技巨头的数据、工具甚至是资金来进行AI研究,同时,这些科技巨头们也肩负着推进AI初创公司发展的重任。

2019 年世界人工智能大会,马云与Elon Musk探讨人工智能的未来

总体来看,所有传媒娱乐领域的从业人员应当对AI的未来保持警惕,若缺乏协作与融合,AI则可能加剧数据监管、隐私保护、透明度和身份验证等方面的不确定性。

关键研判

「计算新闻」值得关注的几个方面

数据和算法对新闻报道的赋能方式有哪些?基本来看,计算机科学可以通过两种方式帮助新闻业:利用计算去做新闻;做有关于计算的新闻。

加州公民数据联盟(California Civic Data Coalition)成员包括《洛杉矶时报》(Los Angeles Times)的数据部门、《旧金山纪事报》(San Francisco Chronicle)、调查报道中心(Center for Investigative Reporting)和斯坦福大学的计算新闻实验室(Computational Journalism Lab)

例如, 2019 年 7 月,《华盛顿邮报》组建了一个选举工程团队,该团队建立了一个以计算为基础的政治新闻研发中心,并为 2020 年选举活动提前开展着数据方面的实验。与此同时,斯坦福大学的计算新闻实验室也一直在为公共事务新闻开发新的计算方法。

目前,计算新闻有以下几个重要方面值得关注:

/计算图像合成与生成/

以图片为例,由于编辑工具门槛的降低,现在几乎人人都可以通过手机对图片进行编辑调整乃至完全更改。但对于记者而言,内容更改或许应该被限制在一定的道德范围内。如此说来,在记者发布新闻内容前,应当通过技术手段去监测内容被编辑过的痕迹及次数。

/版本自动化/

我们将看到传媒娱乐机构针对同一内容生成更多版本,以触达更多不同层面的受众。比如,瑞典媒体巨头Tamedia的机器人Tobi曾为各地区“报道”大选的开票结果,同时生成多语言报道,总计生产了 39996 篇选举报道。

/自然语言生成(NLG)/

作为一项处理任务,自然语言生成技术可以通过计算机生成特定语境中的语言类型。使用NLG定制不同版本的报道,可以帮助机构在不雇佣额外员工的情况下,拓展受众体量。但NLG对一些虚假内容的辨别还不到位,这需要监管加以约束。

/数据挖掘/

计算新闻技术允许记者调取人们日常生活中的一些被动数据,如网上活动、公众健康记录、位置信息等等。希望有更多新闻机构能以更有创造性的方式利用这些数据,因为数据归根结底反映出的是人们的思维。

/事实核查/

虚假信息蔓延之下,人们陷入了对互联网的信任危机。来自得克萨斯大学阿灵顿分校和Google这两个机构的研究人员一直在研究使用框架语义的自动化技术,他们对一个名为FrameNet的系统进行了拓展,创建出专门针对事实核查的新框架。同时,来自杜克大学和得克萨斯大学阿灵顿分校的学者开发出一款名为ClaimBuster的工具,可以对语句的事实主张进行评分。

关键研判

「合成媒介」前景的喜与忧

AI可以被用来生成拟人形象、声音、文本、照片、视频等一系列类型的内容,而这其中的一项结果就是,聊天机器人可以被赋予虚拟人物的一切特征,去跟人们进行对话。实际上,我们已经见识过合成媒介的厉害了,比如在 2007 年首次亮相的虚拟日本明星Hatsune Miku;再比如英国虚拟乐队Gorriaz。后者是艺术家Jamie Hewleet和音乐家Damon Albarn在 1998 年就推出的项目。而接下来,由算法创建的合成媒介或将成为主流之一。

Miquela Sousa,也被称为Lil,是在社交媒体渠道流行的合成人物

Google的Duplex是合成媒介的另一个应用案例。它可以代替用户去完成打电话预约产品等一系列操作。然而,它的发布引起了一些质疑,讨论的问题有:该系统会不会(或要不要)让人们知道这是AI系统完成的预定。

不能否认的是,在虚假信息泛滥的当下,合成内容无疑又给真实世界带来了更多挑战。

ThisPersonDoesNotExist.com网站能利用算法合成根本不存在的假人脸图像,它的一个子页面,可以抓取Hacker news或Reddit的新闻,再生成虚假的“新闻”。此外,像Wallstreethack.com和PerfectlifeHack.com这样的新闻网站的内容完全是AI合成的,网站中一张图片里出现的人、动物甚至是作为背景的树都是由AI生成。这进一步表明,用生成的内容去填充网页是一件相当容易的事情。

此外,近期大行其道的换脸假视频(Deepfakes)技术以及假视频编辑(Deeply Edited)技术,也在困扰着人们,连扎克伯格都被恶搞中招。假视频中的“小扎”宣称:“想象一下,有个人完全掌握了十几亿人的数据和他们所有的秘密、他们的生活与他们的未来……谁掌控数据,谁就掌控未来。”

当然,合成媒介也有正面的用例。

  • 合成内容可以帮助节省成本和时间:比如合成语音可以帮助繁忙的配音演员节节省时间,如果我们让Emily Blunt为动画电影中的一个角色配音,那么我们就可可以捕捉她的声音样本,并编写一个程序进而来记录她的配音台词。


  • 定制语言或者地区方言: 2019 年,由AI视频合成公司Syntheia和广告代理公司R/GA London发布了一项有关疟疾的公共服务广告。广告中,David Beckham用九种不同的语言谈论如何抗击疟疾,当然,声音是由AI合成的。另外,广告商也可以利用AI生成数以百计的合成口音,以触达小众人口。

整体来看,人们对于合成媒体的未来持有三种态度:

乐观:合成媒介公司可以与政府、学术界进行合作开发部署、披露标准。所有的合成内容都会被自动添加标签,对于讽刺但并非故意误导的内容,可以进行人工核查,并将过程透明化。 

中立:合成媒介正迅速商业化,初创企业优先考虑效率而非安全性。其发展迅猛,但相应的知识产权问题却被落在后面悬而未决。随着公众抱怨声越来越大,监管机构正试图参与其中,而相关合成媒介公司也因为诉讼等问题付出大量的时间和金钱成本。

悲观:合成内容会被不同的利益方武器化。与其它互联网内容一样,合成内容显示在搜索结果中,出现在智能音箱、联网电视、收件箱和社交媒体上,最终人们的信息渠道将被这些非真实信息填满。而且,由于没有工具帮助人们区分真假,如果人们遭受误导,可能会给社区、企业、政府、社会带来灾难。

关键研判

语音、视频、人机:「交互」的多重想象

优化语音搜索

对话式网络无所不在,仅仅通过语音,我们便可立即从智能手机、汽车、电视、数字助手中获取信息。语音搜索在人们日常生活中激增的同时,机器设备也终于在音频内容理解方面取得了较大进展,这意味着播客、广播节目等内容可以像传统的基于文本的网页那样为人们提供搜索功能了。

与此同时,网站和音频内容之间的界线正愈渐模糊。对于媒体来说,新的标记工具可以帮助机器理解书面内容并将其转换成语音。

Google此前发布了一个名为Speakable的结构化数据标记工具,媒体可以用其对Google Assistant中的新闻内容进行优化,以便由Google Assistant朗读。 2019 年,Amazon发布了第一个针对健康设施的Alexa技能,同时Alexa For Hospitality能为酒店宾客提供基本服务。由此可见,语音已经越来越渗透到人们生活的各个角落。

Google最近发布了Speakable以优化Google Assistant中的新闻内容

接下来,语音搜索优化(VSO)就是新型搜索引擎优化(SEO)。公司需要考虑如何通过对话式交互去传播以语音和文本为基础的内容,而这就意味着既要确保对内容进行了正确的格式解析,也要确保理解人们使用语音搜索时的语境。对于消费者而言,隐私保护将继续成为主要问题,而这也会对科技公司的控制权和透明度制造压力,比如Amazon针对Alexa新推出的“删除我今天说的话”的指令,就可说明问题。

下一代原生视频和音频故事格式

随着响应性视觉、触觉和音频交互的发展,故事讲述者得以开发非常规性的故事叙述模式,以全新的方式吸引受众注意力。实际上,新闻媒体和娱乐机构已经开始探索创新型的叙事模式,重点关注个性化、交互性和沉浸式等方向。

毫无疑问,这意味着消费者将获得更好的体验,但新闻和娱乐媒体机构必须为内容的聚合和传播规划出合理的方式。

  • Google正在开发一种新型的语音新闻聚合器,可以将不同来源的内容拼接在一起,就像是现代新闻的“混音带”。


  • 制片公司Eko创建了交互式真人视频内容,观众可以通过点击来决定视频主角的动作,Netflix也为年轻观众推出了类似影响用户的节目。


  • 去年,BBC在Amazon的Echo智能语音助手上发布了一档音频节目,允许用户通过与角色对话来引导故事走向。


  • 与此同时,RYOT公司与一些主流新闻媒体(如《纽约时报》和NPR)合作制作沉浸式纪录片,观众可以通过VR设备身临其境感受视频内的场景。

目前,这些新型故事叙述方式还处于试验阶段,但在未来的几年内,互动沉浸式的音频和视频会持续发展,主流的媒体希望在此领域占据头部位置。例如,Eko正在为Walmart打造视频平台,试图与Amazon的视频节目进行抗衡;ABC、Fox和CNN等美国广播电视公司将打造VR数字频道,内容涵盖新闻、体育和娱乐。显然,处于该趋势前列的品牌将更有利于实现数据收集,而这些数据将可以帮助广告定位和个性化内容的打造。

人机交互

像Siri、Alexa和Google Assistant等语音助手所能实现的语音交互功能正变得越来越复杂。正是因为这些人机交互可以只凭借思维实现交流,为中风和瘫痪患者提供了新型交流方式。

早在 2017 年,Facebook就宣布开发了一款允许人们只通过“思维”就能输入内容的头带。两年后,加州大学旧金山分校的学者与Facebook进行合作并发表了一些早期研究成果:设备可以识别用户何时提出问题,并感知答案。虽然整个过程远慢于打字交流,但却是质的进步,而且也表明Facebook会继续推进此项研究。

去年 7 月份,亿万富翁Elon Musk展示了他关于人机交互项目的研究成果,该研究聚焦能感知大脑信号的“脑线”。即便如此,人机交互从边缘化过渡到主流应用还有较长一段时间,但人们现在需要将隐私性、安全性、包容性等因素纳入此项技术的研发考虑之中,并确保一开始就将它们内置到开发的产品之中。

Elon Musk展示了人机界面的研究成果,其中包括一个植入老鼠体内的传感器

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