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人工智能賦能傳媒技術(shù),實現(xiàn)流程再造

倩倩 ? 來源:research.com ? 2020-01-15 10:55 ? 次閱讀

2020年的新畫卷正在徐徐展開。在前兩個十年里,大規(guī)模GPU服務(wù)器并行計算、大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)算法和類腦芯片等技術(shù)得以實際應(yīng)用,人類社會相繼迎來了互聯(lián)網(wǎng)時代、大數(shù)據(jù)時代和人工智能時代。

回顧整個2019年,人工智能吸引了來自政府、科技巨頭和學(xué)術(shù)界的大量關(guān)注。就商業(yè)化而言,據(jù)普華永道(PwC)預(yù)計,到2030年人工智能將為全球經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)15.7萬億美元,其中媒體與娛樂技術(shù)走入深度應(yīng)用區(qū)。

AI深度再造媒體流程。如果說,記者與寫稿機(jī)器人等人工智能輔助工具的關(guān)系,還曾一度被渲染得富有沖突和爭議性,人們還充滿惶恐。那么,現(xiàn)如今技術(shù)則不再被簡單地視為“門外的野蠻人”。過去一年里,在媒體行業(yè),AI更全面、深刻地發(fā)揮了影響。這雖然不是什么驚天動地般的“突破”,但是對于技術(shù)和媒體的發(fā)展交互,卻意義非凡。

隨著5G時代的到來,內(nèi)容供給,尤其是視音頻內(nèi)容的供給實現(xiàn)了智能化。5月,《人民日報》也推出了自己的人工智能虛擬主播“果果”。在系統(tǒng)中輸入文字稿,幾分鐘后“果果”就能流暢地將新聞播報出來。兩會期間,新華社推出的首款A(yù)I合成主播“新小萌”吸引了不少觀眾的注意,讓很多人都不敢相信這竟然是個虛擬人物。光明網(wǎng)則上線了新聞可視化,述職人與智能影像之間實時交互,智能影像可視化圖形可跟隨述職人的語言實時呈現(xiàn),據(jù)悉此技術(shù)服務(wù)由國內(nèi)人工智能技術(shù)企業(yè)影譜科技提供。

隨著人工智能時代的到來,媒體對內(nèi)容生產(chǎn)需求產(chǎn)生了怎樣的變化?路透社首席運(yùn)營官Reg Chua認(rèn)為:“我們需要建立起能夠吸引更多人興趣的一對一模型?!睘榱藵M足人們對內(nèi)容多樣、特殊的口味需求,2019年年初,BBC開發(fā)了一項名為Salco(Semi-Automated Local Content半自動生產(chǎn)本地內(nèi)容)的實驗項目,借助這一工具,讀者每天看本地新聞時,還可實時了解本地醫(yī)院的急診情況。這也是目前BBC新聞實驗室與編輯部的最佳合作范例。

影譜科技技術(shù)負(fù)責(zé)人認(rèn)為:“5G與AI到來的時代,人機(jī)協(xié)同內(nèi)容共生,AI成為下一代傳媒與娛樂發(fā)展的基礎(chǔ)技術(shù)?!庇白V科技開發(fā)一套AI生成視頻內(nèi)容的技術(shù)引擎AGC,該技術(shù)可基于用戶的喜好及技術(shù)應(yīng)用者的需求自動生產(chǎn)符合場景需求的短視頻、視頻內(nèi)片段、虛擬主持人等AI智能影像,通過AI算法生成的內(nèi)容引擎,可為播客的每個聽眾提供獨(dú)特的敘述和角色。

“該技術(shù)可一定程度上緩解高質(zhì)量內(nèi)容生產(chǎn)力不足情況”,一位傳媒內(nèi)容主管表示,“影譜與一些廣電媒體的內(nèi)容可視化實踐是一個典型的AI生產(chǎn)內(nèi)容場景。在生產(chǎn)成本飛漲的時代,自動生成的視頻是超個性化內(nèi)容和機(jī)器產(chǎn)生的創(chuàng)造力的有前途的模型”。

有趣的是,今年7月Netflix財報披露稱公司正在研究利用AI生成預(yù)告片。很快,Netflix就可以快速、大量地,對海量內(nèi)容自動生成預(yù)告。在降低剪輯師人工成本的同時,這千人千面的預(yù)告片,又會增加影片點(diǎn)擊率和觀看時長。早在2016年時,21世紀(jì)??怂购虸BM就推出了Watson系統(tǒng)給自家的驚悚片Morgan自動生成預(yù)告片了,只不過不能像Netflix這大批量自動化。

這背后的原理相通:第一步的“識別”是基礎(chǔ),第二步的“生成”則是應(yīng)用。第一步,識別并理解內(nèi)容,系統(tǒng)對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化自準(zhǔn)備,對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行幀內(nèi)容識別。比如,進(jìn)行復(fù)雜環(huán)境下的人臉識別,如演員姓名對應(yīng)、誰是主角、誰是群演,同時進(jìn)行物體識別、場景識別,如“公園里”,“家里近景”等等。此外,會對臺詞、配樂分析,識別情感,是驚悚還是溫情,一目了然。第二步,根據(jù)既定工業(yè)化流程生成既定視頻,這需要機(jī)器深度學(xué)習(xí)、并輔以3D重建等綜合計算機(jī)視覺技術(shù)。

技術(shù)的發(fā)展,帶來了“媒體經(jīng)濟(jì)”市場地位和規(guī)模的提升。以智能內(nèi)容生產(chǎn)技術(shù)為切入,智能內(nèi)容市場開拓出了更多的信息需求場景。這種變化,也為傳統(tǒng)的以視覺信息為主的媒體,提出了更多的思考:內(nèi)容的概念外延可以有多寬闊?在新渠道、新場景隨著技術(shù)不斷被“開墾”出來,媒體如何與技術(shù)共舞?如何與技術(shù)巨頭合作?

種種跡象表明,許多媒體已經(jīng)深刻關(guān)注到智能內(nèi)容對于業(yè)務(wù)的有效補(bǔ)充——視頻革命。除了利用自動化技術(shù),將原有的文本內(nèi)容轉(zhuǎn)換為視頻內(nèi)容外,越來越多的媒體還將為AI輔助生產(chǎn)視頻作為內(nèi)容第一載體。

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