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人工智能可以有哪些应用?

放大字体  缩小字体发布日期:2019-10-23 09:09  浏览次数:73
摘 要:在新闻中使用人工智能的前景是值得期待的,但同时也有些被夸大炒作之嫌。如今,许多大的媒体平台对读者进行个性化推荐的时候,都
 在新闻中使用人工智能的前景是值得期待的,但同时也有些被夸大炒作之嫌。如今,许多大的媒体平台对读者进行个性化推荐的时候,都已经开始借助完成过深度学习的机器的帮助。至于文字自动生成技术,更是让体育、商业新闻的报道实现了自动化。但是,要想让 AI 投入到深度调查的报道中,可能还得再花一点时间。为什么在深度调查报道中运用 AI 技术这么困难?近期内,深度报道的哪些环节最适合使用 AI 技术?为了回答这些问题,我做了一些研究。
 
目前,关于将 AI 应用到新闻业、尤其是深度调查新闻业的可能性讨论主要集中在「找到规律」、「建立联系」、甚至是「发掘社会问题」上。人们期待着这种新式的算法会在数据分析阶段为记者节约大量时间,甚至令对于之前新闻人来说难度过大、成本过高的某些故事类型变为可能。
 
然而,真的可以做到这样吗?有些时候,答案是肯定的。AI 技术在一些案例中发挥了重要的作用。运用过深度学习训练的算法从公开航班数据中找到政府侦察机;《华盛顿邮报》运用情感分析(sentiment analysis)算法从美国国际发展局(AID)的审计报告中找出被从较早版本里移除的负面发言。但像这样成功应用的个案只有十几个,为什么在深度调查报道中应用 AI 如此之难,在我看来有以下几点原因:
 
首先,你没法把调查项目所有的相关资料全部都扔进一个数据库中,然后让 AI 去处理。即便「公开」资料通常也需要你亲自从网络上爬取、向资料提供方发出请求,或协商、或购买(有时候还不能一次性购买,必须要分批购买)。对于记者来说,即便将这些资料整合到一起也是一项大工程。
 
同样,AI 系统所需的费用并不便宜。在商业分析中投入的 AI 系统,由于业务的连贯性,通常可以重复使用。但对于记者,每报道一个故事,可能就要新建一个系统。《亚特兰大立宪报》为一个故事分析完100000份医生纪律报告以后,也没有另外100000份报告可供分析了。
 
而且,我们必须要有一个现实的预期。在调查报道中的很多问题,即便使用目前最新的技术也是没法解决的。现阶段的 AI 还没办法去总结法律文件或自动化地调查一批公司(http://www.shimaoba.com/company/)。因为如果想要创建解决这类问题算法,就需要向机器投喂大量经过特别处理的训练数据,而要搜集到这么大量的数据是很困难的。例如如今的自然语言处理系统(NLP)就要求成千上万、乃至上百万的范例来进行深度学习。
 
最后,还有准确性的问题。你是不能以一个95%准确率的模型,就去控诉某人犯下恶行的。这就意味着 AI 系统得出的结果还需要人工检查。这样一来,自动化带来的速度优势也就所剩无几了。
 
 
 
 
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