按： AI的大潮早已到来，这亦将不会沦为媒体、信息、技术的转折点。记者的天职是要说明了真凶与谎言之间的区别。
新闻工作者要基于数据、事实调查真凶。技术在大大变革，这些新的技术有些不会对新闻从业人员导致冲击，有些技术则不会导致变革性影响。语音模块、对抗性图像等专用人工智能等技术都会对新闻行业产生极大的影响。
知名建筑师巴克明斯特·富勒曾多次说道过，“要改变现状，就要创建新的模式、使现有的模式过期。”现在的新闻媒体想在未来存活下去，就必需用于更好的技术创新。现在的新闻媒体必需要意识到新兴的技术对自己有什么样的威胁，并且要为新兴技术对行业的第二、第三、第四、第五阶段的影响作好打算。
现在的新闻媒体必需要研发新的报导喝传播方式、保证在未来需要存活下去。未来学会（Future Today）公开发表了年度技术趋势报告，侧重分析了新技术对于新闻记者的影响以及对于未来新闻工作者的影响。全文影响传媒行业的技术趋势共计85项，检验出有24个与AI紧密结合技术，展开理解：动态的机器学习现在机器可以根据持续的信息流动态调整模型，甚至可以构建新闻内容的精准启动时。
比如，可以根据用户网页网站的内容，展开精准的新闻启动时或是动态改动网站内容。另外，机器学习甚至还可以做动态欺诈检测和安全性确保，比如根据用户的点字习惯展开身份的筛选。机读解读（MRC)对于AI的研究而言，机读解读沦为了十分具备挑战性和不可或缺的一部分。当用户去查找问题的时候，期望获得的是一个精准的答案而不是一个URL的列表。
在未来一个训练有素的MRC系统可以迁入到有所不同的领域，甚至是一些人类没创立标签和标签分类的领域。MRC是构建人工智能必经之路的步骤，从近期来看，MRC可以让新闻网站变为一个可搜寻的信息库。当未来语音模块更加多的时候，MRC这项技术不会显得十分简单。
自然语言解读（NLU)在现实的世界中，我们常常被非结构化文本所围困，还包括我们的社交软件、博客、公司网站、市政厅电子记录等。NLU让研究者可以通过萃取概念、辨别人物关系、分析情绪等多种方式来分析文本，对新闻机构来讲，NLU可以让记者从出吨的资料文件中逃脱，更为较慢地提供人们对某一事件的观点。自然语言分解（NLG)自然语言分解（NLG）算法可以用于自然语言分解将数据转化成为描述。
还包括彭博周刊和美联社在内的数十家新闻媒体都在用于自动化的观察力，它可以展开数据挖掘，每秒可以写出2000个故事。音频算法为了训练计算机的自动语音辨识能力，MIT（麻省理工学院）的研究人员正在研究儿童是如何自学新词。人类可以从一两个例子当中掌控新的概念。
对于机器而言，利用一两个例子掌控语言概念是很难的。与此同时，研究人员正在训练电脑观赏视频，并预判物理世界中的适当声音。比如一个木棒响起沙发的声音是怎么样的，一堆树叶所收到的声响是怎么样？这个项目的重点是协助系统解读物体如何在物体世界相互作用。在未来，这项技术应用于主要是为新闻视频、电影、综艺等自动配音和特音频。
图像修缮如果一个系统有充足多的图像，数百万的图像存量，它可以修葺图片中的遗缺之处，这些对于新闻工作者而言是最简单的功能。此外，图像修缮对于执法人员和军事情报人员都要最重要的协助，因为计算机可以协助他们辨识图像当中的人员和其他的内容。
算法交易平台大多数新闻机构都无法获取一批有充足时间来创立、调试和优化算法的开发人员。因此，开发者社区在新兴的算法市场上获取自己的算法。
Algorithmia 就像亚马逊一样是个算法平台。开发者可以在Algorithmia 上上载自己的算法，当有人出售这些算法时，开发者就不会增加收入。DataXu也是获取算法交易的平台，Quantiacs容许开发人员建构算法交易系统，并将其算法与机构投资者的资金相匹配。
PrecisionHawk发售了预测农业算法的交易平台。其他的网站平台，比如Nara Logics、MetaMind、Clarifai也获取了开发人员了解自学任何应用程序的工具。预计到2018年，可能会有很多很完备的网站交易平台。
计算机新闻学计算机辅助报告(或CAR)的25年基础是一种调查新闻技术。记者可以借助机器学习算法和人工智能，清扫和挖出公共记录和文件，找到数据和文件中隐蔽的故事。计算机新闻技术，如多语言索引、自动报告、实体萃取、算法可视化、数据集的多维分析、灵活性的数据收集，容许记者将他们在数据中找到的内容融合一起，然后看见事实、关键字和概念之间的联系。
通过这种方法，可以说明了出有人与的组织之间的关系，而这些关系很有可能是之前没察觉到的。未来将不会有郷计算机所挖出出来的新闻。算法调查记者新闻机构必须一种新的尤其行动小组:专门调查算法和数据本身的调查记者。算法、数据集和人工智能系统体现了建筑师和培训师的世界观。
这些信息用作协助决策、预测不道德和问问题。现在更加多的AI系统应用于到了日常生活中，被应用于到执法人员机构、大学、金融机构、政府机构当中。因此记者必需开始调查数据和算法如何与日常生活共线缠绕，而且为了避免数据有偏差，记者必需要理解算法、数据集的创立流程。
例如美国的各地警员部门所用于的PredPol预警系统，曾经建议各部门把监督精力放到黑人和贫困社区上。问题的关键在于是怎么样搜集被捕数据、以及个别警员部门过去是如何监控当地社区。因此，创建信任和问责制展现出工作的关键。
计算机摄影计算机摄影是计算机视觉、计算机图形学、互联网和摄像机相互作用的结果。它某种程度依赖光学工艺、更好的是器重数字捕猎和处置技术来捕猎现实生活。现在任何一个享有智能手机的人都可以用于计算机摄影的涉及工具，在 在iPhone 8和iPhone X中，苹果用于计算出来摄影来构建深景深。英伟达和加州大学圣芭芭拉分校的新研究说明了了一种计算出来变焦技术，容许摄影师动态转变照片的线条。
照片被放到一个堆栈中，然后呈现出多个视图。这容许摄像师转变角度、和物体大小。这还包括了一些其他的用途，还包括无缝去除和把对象加到到特定的场景中，转变阴影和光线等。
但是随之而来的还有伦理道德问题，在新闻报道中，多大程度的编辑可以被容许？无论是无意的还是自动分解的，记者否必须解释照片的编辑情况？机器人程序在过去一年时间里，机器人早已渐渐变为主流词汇。现在早已可以已完成某些特定的任务，比如决定和管理客户的一些基本服务催促。现在Facebook早已有3万多的生产信息机器人，除了Facebook之外，Slack部署了大量的聊天机器人。
当聊天机器人从基于文本的聊天切换到语音界面时，新闻室必须确认如何与新闻消费者对话。即使新闻室会部署聊天机器人，现在是自学和制订如何提升观众参与度、提升收益的好时机，语音界面的基础就是指我们现有的话语体系中创立的。语音模块我们现在转入一个不会话界面的时代，我们可以以语音与机器展开交互，这些机器也仍然在自学自然语言，来分析我们的意图，处置涉及的数据，来猜测我们下一步要做到什么。
预计到2030年，将有50%北美的居民用于语音和机器展开交互。语音交互也某种程度局限于生活服务，IBM最近创建了一个原型，他们让有所不同的用户发问，例如“有暴力偏向的游戏否不会引起现实生活中的暴力行为”，然后获得一份语音分析报告。在未来，这样的系统不会沦为新闻编辑室的最重要工具，通过语音交互分析，它让记者可以迅速地已完成报导和分析。环境模块我们的现代界面于是以显得更加像背景音乐——可以用较少的必要行动为我们做到更加多的事情，但依然需要更有你的注意力。
如果你现在和谷歌或者亚马逊的Alexa对话，或者你享有Fitbit或三星的设备，如果你早已用手势关上你的汽车的行李箱，只不过这些就是一个环境模块。这些模块可以自动获取信息或者服务，可以处置简单的事件、和构建任务的自动化。
我们现在正在迈进后屏幕时代，现代人平均值一天要做到2万个要求，其中有226个问题是关于不吃什么的。新兴的技术不会根据情况，适当地协助我们作出一部分要求。根据梅特卡夫定律（Metcalfe’s Law），一个网络的价值往往和使用者规模成正比，因此当未来有更加多的人沦为环境交互网络中的一部分，我们将不会越发熟知其用于场景。
生产力机器人机器人将协助记者更佳更加高效地继续执行任务，享有多达500万日常活跃用户的Slack，以及Yammer，HipChat，Ryver，Zoom和Skype等企业信息平台于是以渐渐沦为现代工作场所日益最重要的组成部分，因为他们开始代替传统的办公方式。这些平台不会映射一些人工智能机器人的技术，这些技术可以协助记者自动已完成非常简单的任务：还包括决定编辑会议室、修改工作流程、追踪和记录工作。
这些机器人不会显得更加智能，机器人通过每天聊天应用程序中的几十亿聊天数据，大大拒绝接受培训，理解我们的习惯，并要求什么时候插手并获取协助。这是一个不可逆的趋势，机器人将不会大大找到和兴起。个性化教育人工智能将很大地政治宣传现行的教育状况，以往一刀切的教育模式将不会个性化的教育软件所代替。
在旋即的将来，这项技术可以用来协助培育新闻编辑室的人员。当人们转入到新闻编辑室的时候，专业发展往往可能会接到约束。
这种个性化的教育指导系统将可替代一些面授的新闻培训、领导力培训。新闻接管源新的技术可以通过编程来推展或是拒绝接受来时我们移动设备的信息，也可以将我们的信息相连到一个总有一天在线的信息网络当中。
我们都告诉信号发射塔，它们可以被编程沦为蓝牙向手机收到或拒绝接受信息。当我们在附近的基站上的时候，传感器不会搜集我们的个人信息。这常常用作市场营销当中，未来也可以用在新闻行业里。
预测工具新兴的预测工具不会对用户本身的数据、不道德、偏爱展开分析，以已完成原始的用户画像，并预测启动时什么样的新闻才是合乎用户兴趣的新闻，这些工具可以用于新闻工作、个性化新闻启动时等。注意力经济在现代的数字化时代当中，注意力本身就可以沦为一门经济学问。新闻工作者必需要想要办法抓注用户的注意力。
新闻生产商要根据有所不同用户设备获取有所不同新闻内容。在未来，一位记者可能会把一个内容用兼容多种设备的方式生产出来，甚至在当天内，也要在有所不同时间段给一个用户有所不同的体验，以更佳地提供注意力。数字薄弱简化在过去的几年中，网页读者量的下降。由于媒体的重构和统合，很多即使公布在网站上的消息也不会被消息，甚至部分网站都重开了。
“数字化薄弱”是个十分少见的现象，现在的数字产品往往都不是永存的，比如在特朗普离任后，美国环境保护机构移除了其网站上与气候变化涉及的内容，以号召涉及政策。这个现象不会很大地影响记者，它也是媒体界都必须思维的问题：如果现有的媒体生态显得黑暗了，未来社会不会怎样?我们否有留存最重要的社会数字资料的义务?我们否应当更为希望，使数字化文档不遗失?动态求证新闻新的技术手段可以协助我们动态发布新闻，但是很少人去做到前期的工作，比如核查新闻源否现实。2016年下半年的Google减少了一项事实核查的标签以检验否为假新闻。
未来，AI可以在数字和数据方面的提到，构建事实核查的自动化，甚至AI系统不会展开更加简单的事实核查：准确阐释这段信息的来源，信息内容否有被高估或者削减。数据分析指出，未来的新闻媒体可以利用人工智能创建自己的文章数据库，引发动态事实核查的功能。
这样做到既不利于公众利益也不利于创建品牌的价值。离线也是另一种在线在美国，消费者平均值每天消耗在移动设备上的时间是五个小时。谷歌、Smartnews和苹果在内的许多新闻单体公司都期望利用消费者在屏幕上的时间，即使是在WiFi信号劣的时候。
华盛顿邮报的APP将移动页面的读取时间从4秒延长到80毫秒，用户可以在没数据或WiFi相连的情况下读者新闻报道。离线服务是一种刚刚须要，如果新闻机构能在用户没网的时候也获取离线读者的服务，那么它将进账一群低黏性的用户。
音频搜索引擎随着新闻机构进占播客领域，新的搜寻工具容许新闻用户和新闻消费者在音频内容中寻找他们想的信息。消费者现在可以用于语音助理搜寻自己想的内容，初创公司Audioburs就是利用人工智能来做到音频的搜寻。Audioburst不是利用关键词搜寻的技术，而是用于自然语言处置来自动找到表达的意思并传达准确的内容。
随着语音交互的大大发展，音频搜寻在未来几年中不会沦为一个最重要的技术发展趋势。广告截击软件广告截击软件是一种自动从网页移除除广告的软件。一般来说，它们是浏览器(Chrome，Firefox)拓展。出版商现在正在部署他们自己的广告截击工具。
广告的读取不会减缓网站的速度，也不会影响到一些年纪小的受众。互联网研究人员找到，读者也很少去白名单的网站，这意味著读者并不是意味著地排斥广告，只是排斥市场营销人员跟踪自己的不道德，并且不满一些不合时宜的广告。根据跟踪服务供应商Alexa的数据，德国媒体巨头Axel Springer旗下的德国图片报(Bild)，其网页跑出亲率(bounce rate)从2%上升到了40%，用户的网页停留时间上升了6%。
在2018年，新闻出版机构有可能必须只想思维一下广告截击的策略了。究竟是让读者感受到广告的欲望，还是让他们自己自由选择经常出现什么样的广告。这同时也拒绝出版商与广告供应商密切合作，保证网页上展出适合的广告。
新闻区块链区块链是每个参予比特币数字系统的人分享的交易数据库，同时也是交易的公共账簿。区块链是一种分布式共识系统，没有人可以掌控所有数据源。有人说道，区块链伴随着一种新的互联网。
区块链不仅可以在金融领域上领用，事实上区块链在新闻行业中也有应用于的潜力，比如说可以用来编码和核实内容的真实性。在未来，很可能会经常出现一个新闻的公众账本，可以互相交换可靠的新闻、检验出有假新闻。其他无人机群、迷你无人机这些硬件设备将可以协助记者从业人员更佳地提供新闻素材，比如在一些大自然灾区、战争冲突区等无法捕捉到图片素材的地方，无人机群和迷你无人机将起着最重要起到。
随着法律法规的完备，未来版权将不会沦为一个最重要的议题，新闻机构的版权将有可能沦为最重要的收益。随着技术的变革，未来新闻的形式将不会获得更大的扩展，比如在不远处的将来，VR技术将不会为新闻带给很大的潜力。又比如5G网络的问世，不会给新闻媒体在视频发给和内容投资上带给新的思维。结语：新的技术不会给媒体从业人员带给新的冲击和灵感，媒体也必须亲吻变化，磨练内容，才能回头得更为久远。
记者是探索者也是创作家、是明灯人也是诙谐侠，必须大大挖出事实和真凶、新的技术不会协助媒体从业人员、更佳地探寻真凶，南北很远的未来。注目(公众号：)（leiphone-sz），恢复Future Today，提供详尽报导原创文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。
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