6秒制作短視頻5秒發布熱點新聞：人工智能時代正帶來又一次

　　原標題：6秒制作短視頻，5秒發布熱點新聞：人工智能時代正帶來又一次

　　平臺開發方宣布，今年世界杯期間，該平臺上最快一條進球短視頻，從進球到發布僅耗時6秒，而整個平臺日均產量可以達到1萬條。

　　同一天，權健事件爆出后，新浪新聞只用了300多秒，就上線相關專題，并完成了推薦。

　　據新浪新聞透露，5秒發出熱點新聞，5-10分鐘搭建專題上線已經成為其穩定輸出的標準能力，僅僅在2018年,新浪新聞就已經以同樣的效率，高質量地完成了超過400個新聞專題。

　　新聞是時間的易碎品，但從、、網站、、電視、網站到APP，從以月、以周為周期，到以天、以小時甚至以分鐘，每一次新聞的時效縮減，背后都離不開形態或技術的升級。

　　而現在，伴隨人工智能算法的驅動力，與專業的新聞生產能力完成協同，我們已經迎來能力的又一輪進化。

　　過去10多年來，以Facebook、Twitter、新浪微博為起點，以人工智能深度學習的崛起為轉折，全球行業已經發生了天翻地覆的變化。

　　一方面，新聞不再必須由專業的機構生產，而是轉變為海量的UGC，每個機構、企業甚至個人，都可以成為自，作為新聞的目擊者、發布者、者和評論者，參與到內容的整個過程當中。

　　比如，《郵報》在使用Truth Teller核實新聞的準確性；《時報》通過智能系統處理地震突發新聞；透社利用Open Calais幫助編輯審稿；《衛報》利用人工智能篩選網絡熱文，生成實驗性紙媒產品。

　　而在國內，、騰訊、今日頭條、百度、咪咕、第一財經等也都研發出了各自的寫稿機器人或AI剪輯師。

　　在過去的新聞業里，無論電視、、還是網絡新聞，內容的分發都是中心化的。

　　一條道，是去中心化，依靠用戶的分享，通過社交網絡進行病毒式的裂變。

　　另一條道，是強中心化，由平臺根據人工智能和大數據，主動判斷用戶的興趣，進而實現千人千面的定向推薦。

　　去中心化不但帶來了前所未有的信息爆炸，更導致無效信息、虛擬信息的泛濫它；而興趣推薦帶來的信息繭房和信息垃圾場效應也倍受爭議。

　　但無論如何，這兩條道都代表了的進化方向，它們也都演變出了強大的自凈化機制，一直在加速發展。

　　這些變化中，社交網絡和自已經成為大勢，興趣分發也已經得到廣泛應用。

　　其原因在于，大多數新聞的創作，無論是的主題方向范圍，還是采訪與資料的整理取舍，還是評論的立場觀點乃至論點論據，每一個過程都標準化的，各種內容信息之間也存在近乎于無限大的關聯性與擴展性。

　　所以，除了證券、比賽等少量相對標準的領域，人工智能此前一直缺少真正普遍適用的、而且具有標志意義的應用案例。

　　所以我們看到，即使是今日頭條、騰訊、百度這樣具有強大技術實力的公司，他們的新聞內容，依然基本來自于傳統、自或是人工自采。

　　即使到最近，今日頭條的10萬創作者V計劃，一點資訊的清朗計劃，微信7.0改版的時刻視頻和新版看一看，也都是以爭奪和利用自的內容為核心戰場。

　　比如，今年世界杯期間，咪咕上線的智能AI直播剪輯官，通過人工智能準確識別進球、射門、角球等7大場景和世界杯所有球隊、球員，模擬人工剪輯師進行工作精彩內容剪輯，將短視頻的剪輯速度，從10分鐘縮短至10秒以內。其中，由AI剪輯的C羅進球短視頻，短短一天內，在咪咕視頻手機客戶端的觀看人次就突破了1億次。

　　比如，今天發布的大腦，國內各機構只要通過認證后，就可以調用它的2410（智能生產平臺）、新聞分發、采蜜、版權監測、人臉核查、用戶畫像、智能會話、語音合成八個模塊服務內容，對包括線索、策劃、采訪、生產、分發、反饋在內的全新聞鏈提供協助。

　　可以預期，更多人工智能帶來的內容生產變革，還將不斷出現，并帶來更大改變。

　　但無論是新聞人物本身的人脈與資源構建，還是對事件的分析研判和尺度把握，短時間內都是人工智能無法替代的。

　　所以，在未來一段時間，最具想象力的，不是人工智能，而是如何做工+智能。

　　雖然現在，社交和智能分發平臺日見強勢，但在這些平臺也有自己的短板，比如，近年來很多由社交網絡的熱點事件，都或多或少地出現了事實性的反轉。

　　所以，更具權威性、專業性，能幫助用戶更全面、更客觀、更準確了解熱點新聞的新聞門戶，也重新受到用戶的認可。

　　比如騰訊新聞的深網、一線，網易新聞的新聞各有態度，新浪新聞的新浪會客廳等優質熱點欄目，都有很好的口碑。

　　而在這些年的演變過程中，新聞門戶自身也在適應時代，持續演進，不斷提高內容生產和能力。

　　比如新浪的熱點新聞，之所以能一直保持5秒內發出新聞，專題5-10分鐘搭建上線的硬指標，背后就離不開人工智能技術的引入。

　　鷹眼不僅能自動抓取新浪微博的熱門內容，還能實時捕捉明星或大V的微博動態，對即將發生的熱點話題進行預判。比如男女明星賬號之間的互動突然變得頻繁，或是與某個事件相關的關鍵詞熱度快速升高，鷹眼系統就能嗅探出可能即將發生的新聞，并進行針對性的處理，從而先于熱點出現，提前捕捉線索，預先做好內容的組織準備。

　　與此同時，新浪新聞內部也有硬性,每個編輯都要關注1000到2000個與工作有關的微博賬號；新浪旗下的黑貓投訴平臺還通過UGC聚攏線索，從中發現即將出現的熱點新聞線索。比如ofo小黃車的用戶投訴突然增多，就成為了后續熱點小黃車退押金新聞事件的重要線索。

　　這樣，通過機器+人工，形成一張輻射社會生活各領域的熱點嗅探網絡，新浪得以實現超前一步發掘熱點，在新聞發生的第一時間，就能以最快速度完成反應。

　　在此基礎上，新浪新聞通過人工篩選把關處理的方式，彌補AI不足，確保了新聞內容的真實、準確、深入；再通過全矩陣的信息分發，最終讓熱點內容在第一時間實現了最有效的用戶觸達。

　　比如近日上線小時熱榜，就可以讓用戶在信息流之中，更及時地獲知和追蹤熱點新聞。

　　可以看到，雖然AI還不夠成熟，但配合專業化的新聞處理能力，新聞已經有了更多的可能性。

　　隨著技術進一步發展，人工智能帶給的改變，遠遠不止是興趣分發，也不會止步于新浪熱點。它帶給我們的變化，才剛剛開始。（文/王胖子）返回搜狐，查看更多