浅谈AI在媒体中的应用

2024年11月25日 11:47 1142次浏览 来源:   分类: 科技创新   作者:

AI,即人工智能,研究用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。

随着时代的发展,AI技术已经深入中国报业,应用也越来越广,涵盖了内容生成、版面设计、个性化推荐、虚拟主播、版权保护、广告优化、内容审核与校对、多语言翻译和数据分析等多个方面。这些应用不仅提高了报业的生产效率和内容质量,还为用户提供了更加个性化、便捷的阅读体验。

AIGC在新闻媒体中的应用

AIGC(生成式人工智能)在媒体领域的应用正在迅速改变着人们与世界互动、表达和传播信息的方式。AIGC技术的应用不仅限于单一模态,而是能够跨模态处理文本、图像、音频等多种形式的数据,从而在新闻报道、内容生成、媒体融合等多个方面发挥重要作用。具体而言,AIGC在媒体中的应用包括:

一是多模态内容生成与理解。AIGC能够将文本和语言与图像、音频等其他模态的数据结合起来,实现更深入的文本理解和生成。例如,将图像描述转化为文本或将文本转化为图像,改进图像和视频的分析和注释,以及将文本转化为语音或反之,以改进语音识别和合成。

二是媒体融合与创新。在媒体融合中,AIGC技术的应用催生了一场技术革命,不仅使视觉、音频和交互媒体领域迎来飞速发展,也为媒体融合提供了新的创新机遇。例如,上海广播电视台推出的AIGC应用集成工具Scube,赋能两会报道,集成了多种AI能力。

三是文化传媒行业的应用探索。AIGC在文化传媒行业的应用探索包括文字、图像、音频、视频和游戏等多个方面。例如,小说作者可以通过ChatGPT模型提供新故事概要、角色设定等,AIGC工具补充细节描述,提升写作效率;图像创作门槛降低、生产效率提高、创新水准拔高;语音合成丰富音频产品种类,交互式智能创作丰富音频、音乐创作风格。

AIGC在媒体领域的应用不仅提高了信息生产的效率和质量,促进了媒体融合和创新,还为文化传媒行业的发展开辟了更加广阔的前景。

AI在媒体稿件校对方面的应用

AI在媒体校对中的应用正日益广泛,为媒体内容的准确性和高效性提供了强有力的支持。AI在媒体校对中的应用点主要有以下9点:

一是深度学习与机器学习。通过构建深层神经网络模型,AI系统能够深入理解文本结构,准确捕捉语法错误和不合逻辑之处。利用机器学习技术,智能校对系统可以从大量文本数据中学习语法规则和惯用表达,不断优化自身,使纠错能力更加智能化。

二是错别字和语法检查。AI能够快速识别文本中的拼写和语法错误,提供精确的修改建议,大大提高校对效率。

三是内容一致性检查。AI可以帮助确保文档内容的一致性,防止信息自相矛盾,确保媒体内容的准确性和可靠性。

四是敏感词汇过滤。AI技术能够识别并提醒敏感词或不恰当用词,帮助媒体机构遵守相关规定,避免不必要的法律风险。

五是文档比对。在版本更新或多人协作的场景中,AI能够自动高亮显示文档之间的差异,确保文档的准确性和一致性。

六是网站巡检。通过自动化工具,AI可以及时发现网站的死链接、速度问题或其他潜在问题,确保网站的稳定运行。

七是精准的内容审核。采用智能识别技术,可以高精度地审核音视频、图片中的违禁内容,提高效率,扩大覆盖面。

八是强大的内容识别。支持对音视频、图片内容进行智能识别,降低媒体制作中的人工成本。

九是智能化的内容分析。AI多种元素检索功能,为音视频内容高效生成特色标签与封面,提升个性化推荐场景效率提供技术支撑。

然而,AI技术在媒体校对中也存在一些限制和挑战,如对文本深层含义和复杂情境的理解有限、生成的建议修改内容可能缺乏真正的创造性和个性化、涉及伦理和隐私问题等。因此,在使用AI进行媒体校对时,需要关注其限制和挑战,确保技术被负责任地正确使用。

AI在读者分析方面的应用

AI在读者分析方面的应用,主要体现在对读者行为、兴趣爱好以及阅读偏好的深度挖掘和个性化服务上,具体表现在以下7个方面:

一是智能推荐系统。可以通过收集和分析读者的阅读历史数据,利用人工智能技术识别读者的阅读偏好,基于这些偏好,为读者推荐符合其口味的文章或阅读材料,提高阅读的精准度和有效性。

二是情感分析。利用AI大模型对读者在社交媒体、评论区的言论和反馈进行情感分析,了解读者对特定内容或产品的情感倾向,如喜好、满意度等,从而指导内容创作和产品优化。

三是行为分析。追踪和分析读者的阅读行为,如阅读时长、阅读频率、页面停留时间等,这些数据可以帮助媒体平台了解读者的阅读习惯和兴趣,为个性化推荐和内容优化提供依据。

四是内容反馈与调整。利用AI技术收集读者的反馈数据,如点赞、评论、分享等。媒体从业者可以根据这些数据及时调整和优化内容,确保内容更符合读者的需求和喜好。

五是内容排版与可视化建议。通过数据挖掘和分析,了解读者对不同排版和格式的偏好,AI可以提供内容排版和可视化的建议,帮助媒体从业者选择最适合的排版方式,提高内容的可读性和吸引力。

六是数据可视化。将复杂的读者数据以直观的图表形式展现出来,使媒体机构能够更快速地理解读者群体的特征、需求和趋势,为决策提供有力支持。

七是市场细分与目标定位。基于AI的读者分析,可以将读者群体细分为不同的市场区间,帮助媒体机构明确目标受众,制订更精准的营销策略和广告投放计划。

AI在读者分析方面的应用为媒体机构提供了深入了解读者、优化内容和服务的机会。通过智能推荐、情感分析、行为分析等手段,媒体机构可以更精准地满足读者需求,提高用户满意度和忠诚度。数据可视化和市场细分等应用也为媒体机构的决策提供了有力支持。

AI给媒体或社会所带来的风险

AI给人类带来的便利越来越多地呈现在面前,但我们要牢记,任何新生事物的出现都具有两面性,要充分展现它有利的一面,也要充分避免它不利的一面。AI对媒体或社会不利的一面可以归纳为以下7个方面:

一是虚假信息泛滥。AI技术可以轻松生成大量的内容,包括虚假信息和不实消息。这些虚假信息可能在媒体平台上传播,并迅速蔓延,对社会和个人造成恶劣影响。例如,一些AI生成的文章或新闻可能由于算法偏差或数据不足而包含错误的信息,误导读者。

二是舆论操控。AI可以通过分析大量数据和算法,识别人们的偏好和趋势,并根据这些信息产生定制化的内容。这种个性化的内容可能会影响人们的观点和决策,甚至可能操纵人们的情绪。例如,社交媒体平台上的AI算法可能会根据用户的浏览历史推荐符合其观点的内容,从而使用户陷入信息的“过滤气泡”中,加剧意识形态的偏向和认知的局限。

三是隐私泄露与数据滥用。媒体平台依赖于用户的个人数据来提供个性化的服务和推荐,而AI技术可以迅速分析大量的数据。然而,这些个人数据的积累与滥用也引发了隐私泄露的风险。未经充分保护的个人数据可能被不法分子利用,对用户的个人生活和财产安全造成威胁。

四是失业风险。AI在媒体领域的应用可能导致一些传统职位的消失,如新闻编辑、内容创作者等。虽然AI可以提高内容创作的效率和质量,但也可能导致部分从业者失业。因技术进步而被淘汰的工人如果没有及时进行技术技能升级,就可能难以适应新的就业岗位。

五是伦理和道德挑战。随着AI在媒体领域的广泛应用,可能会引发一系列伦理和道德问题。例如,AI生成的新闻是否应该被标记为“机器生成”?如果AI在新闻报道中出现了错误或偏见,责任应该由谁承担?

六是信息真实性检验与辟谣难度增加。尽管AI技术可以用于辅助真实性检验和辟谣工作,但由于虚假信息的复杂性和多样性,以及AI技术的局限性,信息真实性检验和辟谣的难度可能会增加。

七是收入分配两极分化风险。AI的发展可能加剧媒体行业的收入分配两极化。掌握AI技术的媒体机构可能获得更高的收益,而未能及时适应技术变革的媒体机构则可能面临收入下降的风险。

AI给媒体或社会带来的风险是多方面的,需要我们从技术、法律、伦理等多个角度进行综合考虑和应对。

综上所述,AI为媒体行业带来了诸多机遇,如提高内容生产效率、个性化推荐和定制化服务等,但同时也带来了风险和挑战,如信息真实性问题、隐私泄露和数据滥用等,媒体机构需要积极应对这些挑战,充分利用AI技术的优势,推动行业的健康发展。

责任编辑:任飞

如需了解更多信息,请登录中国有色网:www.cnmn.com.cn了解更多信息。

中国有色网声明:本网所有内容的版权均属于作者或页面内声明的版权人。
凡注明文章来源为“中国有色金属报”或 “中国有色网”的文章,均为中国有色网原创或者是合作机构授权同意发布的文章。
如需转载,转载方必须与中国有色网( 邮件:cnmn@cnmn.com.cn 或 电话:010-63971479)联系,签署授权协议,取得转载授权;
凡本网注明“来源:“XXX(非中国有色网或非中国有色金属报)”的文章,均转载自其它媒体,转载目的在于传递更多信息,并不构成投资建议,仅供读者参考。
若据本文章操作,所有后果读者自负,中国有色网概不负任何责任。