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內容行業2020:如何創造驚喜?九大關鍵定位未來

時間:2020-02-11    來源:全媒派公眾號

毫無疑問, 2020 又是充斥著復雜邏輯與變數的一年。圍繞熱點話題與趨向,美國著名研究機構未來今日研究所(Future Today Institute)發布了《 2020 娛樂、傳媒和技術趨勢報告》,里面涵蓋了人工智能、合成媒介、人機交互、隱私與安全等眾多熱門議題。

本期全媒派(ID:quanmeipai)精選報告內容,揭示泛傳媒領域將面臨的戰略機遇和風險,以期帶給產業內相關企業、機構、從業者及研究人員一定啟發。

關鍵研判一

「人工智能」要回應一個老問題:走向何方?

與其說“人工智能”是一種趨勢,倒不如稱之為計算的第三時代,因為人工智能與娛樂、媒體和其它相關技術都有著密切聯系。Marvin Minsky是人工智能領域的領軍人物,他將人工智能描述為一種“行李箱術語”,意思是雖然表面上看起來足夠簡單,內部實則充滿著復雜概念和問題。

人工智能,AI (4)

AI已經被新聞及娛樂機構使用很久了。AI系統可以從數據源中快速導入數據,并實時完成編寫生成故事報道。路透社開發了一款名為Lynx insight的產品,幫助記者從大型數據集中獲得洞見;《紐約時報》使用個性化的API(由Jigsaw開發)來追蹤并處理讀者評論;Netflix依靠機器學習來增強用戶的個性化體驗并幫助管理工作流程……

然而各領域對于AI的認知是有細微差別的,一方面有些人高估了AI在其工作場所的適用性,另一方面也有人認為AI會成為殺傷力極大的武器。比如,《衛報》讀者編輯Paul Chadwick認為,AI的實用性雖然呈現上升趨勢,但它不一定能以符合道德標準的手段去收集信息。

AI的發展走向究竟會如何?目前,有 9 家大型科技公司對AI的未來起到關鍵性作用,分別是來自美國的Google、Amazon、Microsoft、Apple 、IBM和Facebook,以及來自中國的百度、阿里巴巴和騰訊。許多高校學者和實驗室依賴于這些科技巨頭的數據、工具甚至是資金來進行AI研究,同時,這些科技巨頭們也肩負著推進AI初創公司發展的重任。

2019 年世界人工智能大會,馬云與Elon Musk探討人工智能的未來

總體來看,所有傳媒娛樂領域的從業人員應當對AI的未來保持警惕,若缺乏協作與融合,AI則可能加劇數據監管、隱私保護、透明度和身份驗證等方面的不確定性。

關鍵研判

「計算新聞」值得關注的幾個方面

數據和算法對新聞報道的賦能方式有哪些?基本來看,計算機科學可以通過兩種方式幫助新聞業:利用計算去做新聞;做有關于計算的新聞。

加州公民數據聯盟(California Civic Data Coalition)成員包括《洛杉磯時報》(Los Angeles Times)的數據部門、《舊金山紀事報》(San Francisco Chronicle)、調查報道中心(Center for Investigative Reporting)和斯坦福大學的計算新聞實驗室(Computational Journalism Lab)

例如, 2019 年 7 月,《華盛頓郵報》組建了一個選舉工程團隊,該團隊建立了一個以計算為基礎的政治新聞研發中心,并為 2020 年選舉活動提前開展著數據方面的實驗。與此同時,斯坦福大學的計算新聞實驗室也一直在為公共事務新聞開發新的計算方法。

目前,計算新聞有以下幾個重要方面值得關注:

/計算圖像合成與生成/

以圖片為例,由于編輯工具門檻的降低,現在幾乎人人都可以通過手機對圖片進行編輯調整乃至完全更改。但對于記者而言,內容更改或許應該被限制在一定的道德范圍內。如此說來,在記者發布新聞內容前,應當通過技術手段去監測內容被編輯過的痕跡及次數。

/版本自動化/

我們將看到傳媒娛樂機構針對同一內容生成更多版本,以觸達更多不同層面的受眾。比如,瑞典媒體巨頭Tamedia的機器人Tobi曾為各地區“報道”大選的開票結果,同時生成多語言報道,總計生產了 39996 篇選舉報道。

/自然語言生成(NLG)/

作為一項處理任務,自然語言生成技術可以通過計算機生成特定語境中的語言類型。使用NLG定制不同版本的報道,可以幫助機構在不雇傭額外員工的情況下,拓展受眾體量。但NLG對一些虛假內容的辨別還不到位,這需要監管加以約束。

/數據挖掘/

計算新聞技術允許記者調取人們日常生活中的一些被動數據,如網上活動、公眾健康記錄、位置信息等等。希望有更多新聞機構能以更有創造性的方式利用這些數據,因為數據歸根結底反映出的是人們的思維。

/事實核查/

虛假信息蔓延之下,人們陷入了對互聯網的信任危機。來自得克薩斯大學阿靈頓分校和Google這兩個機構的研究人員一直在研究使用框架語義的自動化技術,他們對一個名為FrameNet的系統進行了拓展,創建出專門針對事實核查的新框架。同時,來自杜克大學和得克薩斯大學阿靈頓分校的學者開發出一款名為ClaimBuster的工具,可以對語句的事實主張進行評分。

關鍵研判

「合成媒介」前景的喜與憂

AI可以被用來生成擬人形象、聲音、文本、照片、視頻等一系列類型的內容,而這其中的一項結果就是,聊天機器人可以被賦予虛擬人物的一切特征,去跟人們進行對話。實際上,我們已經見識過合成媒介的厲害了,比如在 2007 年首次亮相的虛擬日本明星Hatsune Miku;再比如英國虛擬樂隊Gorriaz。后者是藝術家Jamie Hewleet和音樂家Damon Albarn在 1998 年就推出的項目。而接下來,由算法創建的合成媒介或將成為主流之一。

Miquela Sousa,也被稱為Lil,是在社交媒體渠道流行的合成人物

Google的Duplex是合成媒介的另一個應用案例。它可以代替用戶去完成打電話預約產品等一系列操作。然而,它的發布引起了一些質疑,討論的問題有:該系統會不會(或要不要)讓人們知道這是AI系統完成的預定。

不能否認的是,在虛假信息泛濫的當下,合成內容無疑又給真實世界帶來了更多挑戰。

ThisPersonDoesNotExist.com網站能利用算法合成根本不存在的假人臉圖像,它的一個子頁面,可以抓取Hacker news或Reddit的新聞,再生成虛假的“新聞”。此外,像Wallstreethack.com和PerfectlifeHack.com這樣的新聞網站的內容完全是AI合成的,網站中一張圖片里出現的人、動物甚至是作為背景的樹都是由AI生成。這進一步表明,用生成的內容去填充網頁是一件相當容易的事情。

此外,近期大行其道的換臉假視頻(Deepfakes)技術以及假視頻編輯(Deeply Edited)技術,也在困擾著人們,連扎克伯格都被惡搞中招。假視頻中的“小扎”宣稱:“想象一下,有個人完全掌握了十幾億人的數據和他們所有的秘密、他們的生活與他們的未來……誰掌控數據,誰就掌控未來。”

當然,合成媒介也有正面的用例。

  • 合成內容可以幫助節省成本和時間:比如合成語音可以幫助繁忙的配音演員節節省時間,如果我們讓Emily Blunt為動畫電影中的一個角色配音,那么我們就可可以捕捉她的聲音樣本,并編寫一個程序進而來記錄她的配音臺詞。

     

  • 定制語言或者地區方言: 2019 年,由AI視頻合成公司Syntheia和廣告代理公司R/GA London發布了一項有關瘧疾的公共服務廣告。廣告中,David Beckham用九種不同的語言談論如何抗擊瘧疾,當然,聲音是由AI合成的。另外,廣告商也可以利用AI生成數以百計的合成口音,以觸達小眾人口。

整體來看,人們對于合成媒體的未來持有三種態度:

樂觀:合成媒介公司可以與政府、學術界進行合作開發部署、披露標準。所有的合成內容都會被自動添加標簽,對于諷刺但并非故意誤導的內容,可以進行人工核查,并將過程透明化。 

中立:合成媒介正迅速商業化,初創企業優先考慮效率而非安全性。其發展迅猛,但相應的知識產權問題卻被落在后面懸而未決。隨著公眾抱怨聲越來越大,監管機構正試圖參與其中,而相關合成媒介公司也因為訴訟等問題付出大量的時間和金錢成本。

悲觀:合成內容會被不同的利益方武器化。與其它互聯網內容一樣,合成內容顯示在搜索結果中,出現在智能音箱、聯網電視、收件箱和社交媒體上,最終人們的信息渠道將被這些非真實信息填滿。而且,由于沒有工具幫助人們區分真假,如果人們遭受誤導,可能會給社區、企業、政府、社會帶來災難。

關鍵研判

語音、視頻、人機:「交互」的多重想象

優化語音搜索

對話式網絡無所不在,僅僅通過語音,我們便可立即從智能手機、汽車、電視、數字助手中獲取信息。語音搜索在人們日常生活中激增的同時,機器設備也終于在音頻內容理解方面取得了較大進展,這意味著播客、廣播節目等內容可以像傳統的基于文本的網頁那樣為人們提供搜索功能了。

與此同時,網站和音頻內容之間的界線正愈漸模糊。對于媒體來說,新的標記工具可以幫助機器理解書面內容并將其轉換成語音。

Google此前發布了一個名為Speakable的結構化數據標記工具,媒體可以用其對Google Assistant中的新聞內容進行優化,以便由Google Assistant朗讀。 2019 年,Amazon發布了第一個針對健康設施的Alexa技能,同時Alexa For Hospitality能為酒店賓客提供基本服務。由此可見,語音已經越來越滲透到人們生活的各個角落。

Google最近發布了Speakable以優化Google Assistant中的新聞內容

接下來,語音搜索優化(VSO)就是新型搜索引擎優化(SEO)。公司需要考慮如何通過對話式交互去傳播以語音和文本為基礎的內容,而這就意味著既要確保對內容進行了正確的格式解析,也要確保理解人們使用語音搜索時的語境。對于消費者而言,隱私保護將繼續成為主要問題,而這也會對科技公司的控制權和透明度制造壓力,比如Amazon針對Alexa新推出的“刪除我今天說的話”的指令,就可說明問題。

下一代原生視頻和音頻故事格式

隨著響應性視覺、觸覺和音頻交互的發展,故事講述者得以開發非常規性的故事敘述模式,以全新的方式吸引受眾注意力。實際上,新聞媒體和娛樂機構已經開始探索創新型的敘事模式,重點關注個性化、交互性和沉浸式等方向。

毫無疑問,這意味著消費者將獲得更好的體驗,但新聞和娛樂媒體機構必須為內容的聚合和傳播規劃出合理的方式。

  • Google正在開發一種新型的語音新聞聚合器,可以將不同來源的內容拼接在一起,就像是現代新聞的“混音帶”。

     

  • 制片公司Eko創建了交互式真人視頻內容,觀眾可以通過點擊來決定視頻主角的動作,Netflix也為年輕觀眾推出了類似影響用戶的節目。

     

  • 去年,BBC在Amazon的Echo智能語音助手上發布了一檔音頻節目,允許用戶通過與角色對話來引導故事走向。

     

  • 與此同時,RYOT公司與一些主流新聞媒體(如《紐約時報》和NPR)合作制作沉浸式紀錄片,觀眾可以通過VR設備身臨其境感受視頻內的場景。

目前,這些新型故事敘述方式還處于試驗階段,但在未來的幾年內,互動沉浸式的音頻和視頻會持續發展,主流的媒體希望在此領域占據頭部位置。例如,Eko正在為Walmart打造視頻平臺,試圖與Amazon的視頻節目進行抗衡;ABC、Fox和CNN等美國廣播電視公司將打造VR數字頻道,內容涵蓋新聞、體育和娛樂。顯然,處于該趨勢前列的品牌將更有利于實現數據收集,而這些數據將可以幫助廣告定位和個性化內容的打造。

人機交互

像Siri、Alexa和Google Assistant等語音助手所能實現的語音交互功能正變得越來越復雜。正是因為這些人機交互可以只憑借思維實現交流,為中風和癱瘓患者提供了新型交流方式。

早在 2017 年,Facebook就宣布開發了一款允許人們只通過“思維”就能輸入內容的頭帶。兩年后,加州大學舊金山分校的學者與Facebook進行合作并發表了一些早期研究成果:設備可以識別用戶何時提出問題,并感知答案。雖然整個過程遠慢于打字交流,但卻是質的進步,而且也表明Facebook會繼續推進此項研究。

去年 7 月份,億萬富翁Elon Musk展示了他關于人機交互項目的研究成果,該研究聚焦能感知大腦信號的“腦線”。即便如此,人機交互從邊緣化過渡到主流應用還有較長一段時間,但人們現在需要將隱私性、安全性、包容性等因素納入此項技術的研發考慮之中,并確保一開始就將它們內置到開發的產品之中。

Elon Musk展示了人機界面的研究成果,其中包括一個植入老鼠體內的傳感器

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