内容
- 主流机器人记者
- 虚假新闻和信息操纵（又名“坏东西”）
- 打击假新闻的斗争–硬币的另一面
- 没有错误，没有压力-在不破坏生活的情况下创建可改变生活的软件的分步指南
- 广播和媒体中AI的介绍
- 人工智能对学术出版的影响
- 结论
资料来源：Saniphoto / Dreamstime.com
带走：
从增强的研究资源到全自动的机器人记者，借助AI，出版业正在发生革命性的变化。
剑桥分析公司（Cambridge Analytica）丑闻向我们展示了俄罗斯以人工智能为动力的虚假新闻如何引导美国2016年总统大选。事实是，智能机器无法满足媒体和出版业的未来需求，但是 当下。尽管最后一句话听起来可能是不祥的，但是我们的未来并不一定与假新闻和社交媒体经理窃取我们的私人信息的噩梦有关。人工智能，自动化，机器学习以及最近几年的所有最新技术趋势都将彻底改变我们目前的情况，甚至可能以一种更好的方式发生变化。
主流机器人记者
信不信由你，您可能已经读过完全由机器撰写的新闻文章。主流出版商已经开始使用AI为他们编写一些故事。实际上，《华盛顿邮报》的自动记者在第一年使用Heliograf发表了多达850篇文章。在总统大选期间，每当结果开始朝着意想不到的方向发展时，机器人记者都足够聪明，可以对新闻编辑室进行ping操作，从而有效地协助了人类记者的工作。纽约时报，路透社和其他媒体巨头已成功使用其他AI应用程序来自动化日常任务，简化媒体工作流程并处理大量数据。 （了解公司可能希望考虑使用AI的5种方式中的这种和其他AI用途。）
虚假新闻和信息操纵（又名“坏东西”）
您是否知道，斯坦福大学的一项研究表明，某些人工智能在理解人类方面是如此聪明，以至于只要观察一下，它就可以检测出具有81％成功机会的人的性取向 一 图片？而且，这种深度神经网络非常先进，以至于当图片数量增加到五张时，成功的百分比变为91％。而性欲并非仅通过看一些随机的Instagram照片就能让人惊叹的AI猜测的唯一参数。这款机器能够检测出人类甚至无法想象的事物，从而可以理解情绪，智商甚至政治偏好。
再一次，如果您认为这项技术可能是面部识别的未来，那您错了：这个惊人的发现实际上是 过去– 尽管是最近的。首先想到的是：“如果这些惊人的东西可以仅凭几张图片做出如此准确的猜测，那么通过访问他们的社交媒体帐户可以从人们那里提取多少数据？”显然，很多事情如此之多，以至于看起来其他类似的AI可能出于政治原因而被广泛使用。这很可能是唐纳德·特朗普现在担任美国总统，英国人通过英国退欧离开欧盟的一些原因。
人工智能驱动的心理特征分析用于从社交媒体配置文件中提取数据，并使用此信息向潜在选民显示目标虚假新闻或政治广告的特定子集。想法是将信息操纵到一定程度，使人们无法理解什么是真实的，什么不再是真实的。从客观的角度来看，这种技术是如此有效，以至于有人声称它在意大利也被再次使用，并且其细微程度降低了。
更糟糕的是，人工智能不仅有助于为虚假新闻找到正确的目标，而且实际上可以 生成 虚假新闻的速度是人类作家无法企及的。它可以在短短几秒钟内自动完成整个写作过程，并向数百万篇文章发送垃圾邮件。
AI可以创建绝对可信的假视频，甚至可以改变一个人的讲话，例如在面试中。或者它可以从头开始生成逼真的逼真的照片，这些照片与真实的人是完全没有区别的。当您连自己的眼睛都不敢相信时，很难理解真相。
打击假新闻的斗争–硬币的另一面
不要感到绝望，并不是所有的一切都会丢失。一些最强大的机器学习软件已准备就绪，可以用来搜索网络并检测所有这些公然的谎言-从谷歌开始，谷歌的新闻平台现在将能够过滤出所有被认为具有误导性或虚假信息。 。根据谷歌发言人的说法，人工智能将从一定范围的可信赖来源中获取有关信息可信度的数据，还将组织内容并将其分为新闻，观点和分析，以帮助人们了解事实与观点之间的区别。
没有错误，没有压力-在不破坏生活的情况下创建可改变生活的软件的分步指南
当没有人关心软件质量时，您就无法提高编程技能。
还可以使用其他软件或正在开发其他软件，以估计文章标题是否准确反映了文章本身。这对于清除所有使用令人误解的头条新闻来诱骗那些甚至没有打开文章来阅读其内容的人们的懒惰的令人震惊的新闻文章很有帮助。简而言之，该想法是使人们远离极端，欺骗性的内容，并将他们引导到更可靠，更公正的文章上。目标是停止促使人们做出情感而不是理性的选择。
广播和媒体中AI的介绍
也许有人争辩说，广播是仅在过去几十年中才因其广泛普及而仍然存在的那些技术之一，即使现在它在许多方面已经过时了。尽管此过程仍处于早期阶段，但采用AI可能有助于该领域的复兴。多达56％的媒体技术买家表示，他们很可能在未来2-3年内采用它。
例如，Netflix已经采用了AI的效率来通过自动化减少日常工作量。结果就在每个人的眼前（双关语意）。这家快速发展的公司声称，由于AI减少了客户流失的能力，它每年节省了近10亿美元。机器学习算法可以从社交媒体中提取数据，并使用它与观看者建立更个人化的关系，这在谈论客户如何度过闲暇时特别有效。
人工智能还可以帮助有效地管理和组织内容，由于视频和音频数据的非结构化特性，传统上这是一个严重的问题。语音和情感识别以及计算机视觉方面的所有最新进展，为最新的AI工具提供了支持，这些工具现在可以轻松地对以前认为不可访问的档案进行分类。还可以部署算法和自动化来优化和提高网络效率，这对于希望减少流服务中的带宽问题的付费电视运营商是一个福音。 （如果AI继续在各个行业中应用，人类将如何谋生？请查看AI革命是否将使全民收入成为必需？）
人工智能对学术出版的影响
从许多方面来看，学术世界是一个封闭的世界。现代学术出版生态系统陷入了少数象牙塔之中，它依赖于该学者能够像2001年一样进行手动网络搜索的能力。许多改进和改进了商业搜索算法的技术世界还没有达到学术文学的世界，也没有通过博客，新闻稿和社交媒体传播的许多次要发现。
以普通学术论文的“相关工作”为例。给定学科的所谓当代发展的整个截面通常很小，并且局限于该特定子领域的人为限制的参考集。引用几乎是全面的，并且学者经常不了解已经发表了许多其他相似的研究和著作，实际上描述了同一件事（可能使用更好的方法）。
AI可以再次帮助扩大这些搜索的范围，并包括人类根本不希望监视和消化的所有这些数据子集。具有元数据结构的机器可以“阅读”和描述科学数字，从而使他们最终能够对它们进行排序，分析和搜索。自然语言处理（NLP）帮助AI理解纸张的真实性质，并整合来自外部资源（公司博客，技术杂志等）的数据，以将其与其他相关研究（包括原始学科以外的研究）进行比较。
机器学习可以采用自动统计分析来改善同行审阅过程，向他们显示原本可能错过的人工审阅者资源。由于AI可以快速帮助标记不正确地归因于另一篇文章的引文，或者可以在几分钟内浏览整个文档以发现被误导的引文或窃的内容，因此简化了引文的验证过程。更好的是，现代图像评估算法可以轻松地检测生物医学期刊中图像处理的任何迹象。
结论
对于那些想知道本文是否由AI撰写的人，答案是否定的。至少到目前为止，人类仍然是必需的。而且，由于创造力和艺术是写作的基本且不可替代的部分，因此在出版和媒体领域，人类永远不会被机器人替代。实际上，随着我们人类作家将得到人工智能的帮助，我们的工作将变得更加轻松，我们产品的平均质量将更好。