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人工智能机器人抢小编工作,还让不让人活?

本文摘要:OFweek智能硬件讯过去10年,英国本地乃至全球的新闻行业仍然正处于衰败状态。随着读者改向互联网和社交媒体提供新闻,越来越少的纸媒受众让广告商现在把钱花上在别处。 这造成了当地新闻记者的失业问题更加相当严重。谁不会获取让地方当局在注目当地最重要问题的同时,为当地政府获取服务呢?事实证明,机器人可能会。英国领先的新闻机构新闻协会(PA)指出,人工智能解决问题校验的记者和大量重开的地方媒体的问题。

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OFweek智能硬件讯过去10年,英国本地乃至全球的新闻行业仍然正处于衰败状态。随着读者改向互联网和社交媒体提供新闻,越来越少的纸媒受众让广告商现在把钱花上在别处。

这造成了当地新闻记者的失业问题更加相当严重。谁不会获取让地方当局在注目当地最重要问题的同时,为当地政府获取服务呢?事实证明,机器人可能会。英国领先的新闻机构新闻协会(PA)指出,人工智能解决问题校验的记者和大量重开的地方媒体的问题。

一项新的措施是,他们与新闻自动化专家Urbs媒体合作,并取得了706000欧元的谷歌许可,每月文学创作3万个本地化新闻报道。这一技术依赖自然语言分解(NLG),这是近年来由于人工智能和自动化获得变革的基石。原理是,如果我们都说道同一种语言,人类和计算机就能更加有效地协同工作。

而且,教教那些速度快、可信的机器用我们自己的人类语言来解读和交流,比教速度慢、不易受罚的人类用计算机语言(例如,通过自学计算机代码)来与计算机交流的更加有效率。这种技术建构了iPhone的Siri和亚马逊的Alexa以及更加多的客户服务角色的“聊天机器人”。

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但在英国,人工智能的工作不是问问题,而是根据数据来撰写新闻报道。这个项目被称作RADAR(记者、数据和机器人)并倚赖政府、地方当局和公共服务来公开发表数据集。

Urbs媒体主编加里罗杰斯回应,他们最初是考虑到用对外开放的数据来源为国家媒体分解故事,但迅速就意识到,高度的地理拆分这一特点意味著它非常适合叙述当地的故事。所以,与其写出一个全国性的关于数据集的故事,还不如写出10个地方性故事,或者200个地方作家的故事。有些地方不会比其他地方更加有意思——但是当地报纸没员工来写出这些故事,也没专责运作,即使是在私人部门,也要写出250个本地化的故事。

“我们意识到,如果我们能将这种自动化载入到本地新闻生产流程中,我们就会拒绝接受某个人的工作,我们正在做到的是其他人没做到的事情。


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