浅析人工智能技术在传统媒体内容生产的应用

段贵金

（内蒙古日报社，内蒙古 呼和浩特 010000）

导语

随着互联网和移动设备的普及，人们对于信息的需求越来越大，传统媒体的内容生产方式效率低、内容形式单一，已经无法满足人们飞速发展的内容信息需求。因此传统媒体近年来流失了大量的读者和用户。如何解决传统媒体现在遇到的内容生产效率问题是目前所有传统媒体面临的问题。传统的人工生产方式，新闻线索的收集和新闻素材的采集效率都已经落后。随着数字技术飞速发展和普及应用，利用人工智能和大数据技术提高传统媒体的内容生产效率和内容质量，将是传统媒体的发展趋势。

目前人工智能（AI）和大数据技术已经应用在我们生活的方方面面。通过大数据的分析及智能推送等技术，可以为用户快速推送需要的各类服务信息。让人们的生活更加方便快捷。随着人工智能技术的快速发展，未来人工智能的应用将会改变传统的新闻内容生产方式。目前已经出现了大量的人工智能的内容生产工具，通过这些智能工具的使用，使内容生产更加高效和个性化。人工智能在传统媒体内容生产中的应用及发展未来必将大有作为。

1.人工智能技术的发展和应用背景

人工智能技术是一种模拟人类智能的技术，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等方面。随着数字技术的不断发展，人工智能技术在各个领域都得到了广泛应用。在新闻媒体领域，人工智能技术也被广泛应用于内容生产、新闻推荐、舆情监测等方面。

1.1 人工智能的基本概念

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指让计算机模拟人类智能，进行学习、推理、感知、理解和创造等各种智能活动的技术。人工智能的核心目标是让计算机具有像人类一样的思维和行为能力，从而解决复杂的问题和任务。人工智能包括许多不同的领域和技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。

1.2 人工智能的发展历程

人工智能的发展经历了不同的阶段。在早期，人工智能主要关注规则式推理和符号处理，例如基于规则的专家系统。随着计算机技术的不断发展，人工智能开始关注统计、学习神经网络等算法的应用。近年来，随着大数据和云计算技术的发展，深度学习成为人工智能领域的重要分支，使得人工智能在许多领域取得显著的进展。

1.3 人工智能的主要技术

机器学习：机器学习是一种通过计算机程序从数据中学习规律和模式，并对新数据进行预测和分析的技术。机器学习包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等不同类型。

深度学习：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它通过构建多层神经网络来模拟人脑的学习方式。深度学习可以处理大规模的数据，并能够自动提取特征，使其在学习复杂的规律和模式时具有很强的能力。

自然语言处理：自然语言处理是一种让计算机理解和处理人类语言的技术。自然语言处理包括文本分析、文本生成、机器翻译等不同方面。

计算机视觉：计算机视觉是一种让计算机通过图像和视频等视觉信息进行感知和理解的技术。计算机视觉可以应用于人脸识别、物体识别、场景分析等不同领域。

强化学习：强化学习是一种通过让计算机模拟人类行为，从而进行优化决策的技术。强化学习包括不同的算法和策略，例如Q-learning、SARSA 等。

1.4 人工智能的应用领域

人工智能技术已经被广泛应用于不同的领域，包括但不限于以下几个方面。

医疗健康：人工智能技术可以应用于疾病诊断、药物研发等方面。例如，通过深度学习技术可以对医学图像进行分析，从而辅助医生进行诊断和治疗。

金融行业：人工智能技术可以应用于风险控制、投资策略等方面。例如，通过机器学习算法可以对股票价格进行分析，从而辅助投资者进行投资决策。

智能制造：人工智能技术可以应用于生产过程优化、产品质量控制等方面。例如，通过计算机视觉技术可以对生产线上的产品进行检测和分类，从而提高生产效率和产品质量。

自动驾驶：人工智能技术可以应用于自动驾驶汽车方面。例如，通过机器学习和计算机视觉技术可以对车辆周围的环境进行感知和分析，从而实现自动驾驶功能。

智慧城市：人工智能技术可以应用于智慧城市的建设和管理方面。例如，通过大数据和机器学习技术对城市交通流量进行分析和管理，从而提高城市交通运行效率和管理水平。

1.5 人工智能的未来趋势

随着技术的不断发展和应用需求的不断增长，人工智能未来将继续保持快速发展的趋势。以下是一些未来可能的趋势。

技术的不断升级和完善：随着算法和计算机硬件技术的不断发展，人工智能技术将不断升级和完善，从而提高其性能和应用范围。

应用的不断拓展和创新：随着各行各业对人工智能技术的需求不断增加，未来的应用将更加广泛和创新。例如，在医疗健康领域，人工智能技术将可能应用于疾病的早期诊断和治疗方案的制定等方面；在金融领域，人工智能技术将可能应用于风险评估和投资决策等方面；在智能制造领域，人工智能技术将可能应用于生产过程的自动化和智能化等方面；在智慧城市领域，人工智能技术将可能应用于城市管理和服务等方面。

伦理和安全的关注和保障：随着人工智能技术的不断发展和应用，伦理和安全问题也将越来越受到关注和重视。未来的研究将更加注重如何保障用户隐私、防止数据滥用等问题，同时也会探索如何让机器学习和深度学习等技术在不侵犯人类权益的前提下发挥其最大的作用。

与其他技术的融合和发展：人工智能技术将与其他技术不断融合和发展，例如物联网、5G通信等。例如，通过物联网技术可以将各种设备和传感器连接起来，从而为人工智能提供更多的数据和更好的应用场景；通过5G 通信技术可以实现高速、低延迟的数据传输，从而为人工智能应用提供更好的网络环境。

2.人工智能在媒体内容生产中的应用场景

目前，人工智能技术在传统媒体内容生产中已经逐步得到了应用，主要包括以下几个方面。

2.1 新闻素材自动生成

目前现有的人工智能内容生产大模型是基于机器学习和自然语言处理技术上，通过对输入的内容说明进行分析后自动生成文章、视频、图像等媒体内容。对于传统媒体内容生产者，可以利用这些工具快速生成需要的文字、图片、视频等素材，大大提高内容生成效率。

但是目前人工智能生成的素材对专业媒体来说还属于初级阶段，大部分素材还需要人工来进行二次编辑处理。随着AI 技术的发展，通过对AI 平台的专业数据投喂和训练，可以大幅提升新闻内容的自动生产数据质量，极大地提高内容生产效率。

2.2 素材智能推荐

目前的人工智能平台可以通过分析用户的浏览历史、操作记录、输入信息等数据，来进行深度学习和推荐算法的训练。通过对这些数据训练，可以为用户提供个性化的内容和素材。在现有的传统媒体内容生产中，这种智能推荐功能可以给编辑人员提供一些需要的素材。方便编辑人员使用，提高了内容生产的效率和质量。

但目前的智能推荐也存在一些不足，对于专业的新闻内容生产，需要的是权威、真实、专业的素材。现有的大部分AI 平台的素材都是互联网内容，大部分数据是没有经过专业筛选的数据。所以未来要真正实现专业素材的智能推荐，还需要各行业的权威数据库的对接和训练。这样才能确保新闻内容生产的专业性和真实性。

2.3 个性化新闻推荐

在新闻发布平台，人工智能技术的应用已经很普遍。各平台通过机器学习和深度学习技术，根据用户的兴趣和阅读历史数据分析，个性化地给读者推荐新闻内容，从而满足用户的个性化阅读需求。

个性化推荐技术不仅在目前国内的互联网大平台上应用，而且在各媒体单位的App、短视频等平台上也已经大范围应用。

2.4 智能舆情监测和分析

舆情监测技术目前已经在各行业普遍应用。传统媒体单位作为地方的官方媒体机构，需要第一时间掌握最新的舆情数据信息，并快速地作出相应的舆情处理和应对决策。在互联网时代，必须借助人工智能和大数据技术来处理舆情问题。通过自然语言处理和计算机视觉技术，自动化地监测和分析网络舆情，从而帮助媒体机构及时掌握舆情动态，并且作出应对措施。

2.5 智能校对

智能审校技术目前已经在媒体行业中普遍应用。基于SaaS 云服务架构，编辑人员通过浏览器和生产平台即可进行操作。对需要进行审校的内容稿件通过稿件上传或数据接口接入的方式，通过智能审校系统的知识库体系对稿件进行内容审核操作。系统自动对稿件中的文字、图片、音视频等内容进行快速审核，对领导人信息、涉政、涉黄、涉暴、涉恐等各类敏感词进行审校并提示标注，同时还可以对错字、错词、不规范字、地名等信息进行审校提示标注。

通过对智能审校系统的数据库的补充和应用，不断完善智能审校系统数据库信息，可以大幅提升智能审校的识别效果。在大数据时代，互联网的敏感信息和数据内容越来越大，靠传统的人工审校方式已经无法满足日常的审校需求。

2.6 数字人播报

数字人虚拟主播技术目前已经非常成熟，已经在很多传统媒体中得到应用。通过智能视觉、语音采集和智能生产技术，可以将真实的主播形象和声音转换为数字人主播。同时可以按用户需要，制作各种形象风格的数字人主播。数字人主播在传统媒体中的应用，解决传统媒体专业主播人才的稀缺，同时也降低了人才成本。通过输入新闻内容脚本，就可以自动生产数字人主播视频、音频新闻等内容。不仅提高了音视频内容的生产效率，也降低了生产成本。

3.人工智能技术在传统媒体内容生产中的应用优势

3.1 提高生产效率和质量

将传统媒体的历史图文、视频等数据导入人工智能系统，通过机器学习和深度学习技术，人工智能系统可以自动化地处理大量的数据和信息。通过不断地迭代优化，大部分的人工工作都可以由机器自动完成，从而大大提高生产效率和质量。

3.2 增加新闻报道的及时性和全面性

通过人工智能的舆情数据采集，快速收集最新的新闻线索和舆情信息。通过自然语言处理和计算机视觉技术，快速获取和分析相关的海量信息，从而及时报道新闻事件，并且更加全面地呈现事件的全貌。

3.3 提高新闻报道的可读性和吸引力

通过对人工智能的应用和深度训练学习，未来人工智能可以快速地生产出新闻内容。包括文字、图片、视频等多模态内容。人工智能可以在海量的数据中选择相关的素材进行内容生产。编辑人员在这些优质数据素材基础上进行内容的最终优化，可以使新闻报道更加生动、有趣，从而提高读者的阅读体验和吸引力。

3.4 降低人力成本和提高工作效率。

通过智能化内容生产、数字人播报、智能校对等功能，可以减少人力成本和提高工作效率，从而使得媒体机构能够更加高效地运营，提升竞争力和影响力。

4.人工智能的媒体数据库的建设应用

人工智能的媒体行业数据库及属地的数据库建设是提升人工智能内容生产的重要因素。针对媒体智能数据库建设主要有以下几方面内容。

4.1 行业数据采集

针对媒体行业的智能技术应用，首先需要收集大量媒体行业数据。包括互联网新闻文字、图片、视频等数据，需要通过大数据采集，对全网的各类新闻行业的结构化数据、非结构化数据、流数据等进行采集。这些数据可能来自不同的来源，所以数据采集后，需要通过专业的技术处理，转换为人工智能可识别和学习的数据格式。

4.2 数据处理

在收集到数据后，需要利用专业的工具和人员对数据进行清洗、数据转换和数据标注等预处理工作，以提高数据的质量和可用性。针对媒体数据的标注是非常重要的数据处理环节。对稿件和素材的标题、人物、场景、时间、摘要、关键词等信息进行识别、提取、标注。完成这些工艺处理后的数据才能被人工智能进行深度学习。最终实现新闻内容的智能生产。

4.3 私有数据库建设

各级媒体单位的成立时间久远，都存储了大量的历史新闻资料。这些资料是人工智能深度学习的重要数据。目前绝大部分媒体单位的历史资料（报纸、图片、视频）都是以传统介质的方式保存在档案室。需要对这些历史资料进行数字化的制作处理，通过格式转换、内容识别、内容校对、信息提取、信息标注等工艺，将传统介质的新闻资料转换为机器可识别和学习的结构化数据。同时这些数据可以建设成各媒体机构的私有数据库系统，将历史的新闻数据和新的数据统一进行整合管理。

这些数据不但可以为媒体单位日常的内容生产提供检索素材，同时还可以为本地的各级政府单位、企业、个人提供数据的检索服务。可以建设为属地的新闻资料数据库平台，通过对外的数据服务运营为媒体机构拓展新的数据服务业务。

4.4 数据挖掘和分析

通过大数据的采集和私有数据库的建设，基本可以满足人工智能深度学习的数据需求。针对这些行业数据的应用，需要通过数据挖掘和分析工具，从各类数据中提取有价值的信息，以支持人工智能应用。数据挖掘的过程是需要专业的行业人员和机器共同完成的过程。通过专业人员的不断优化操作，让机器更好地学习理解媒体行业的智能化需求，从而提升人工智能在媒体行业应用体验。

5.人工智能技术未来在媒体行业的发展趋势

随着数字技术的不断发展，人工智能技术在传统媒体内容生产中的应用也将越来越广泛。未来，人工智能技术在传统媒体内容生产中的应用将呈现出以下趋势。

5.1 更加智能化和自动化

随着机器学习和深度学习技术的不断发展，未来的人工智能技术在传统媒体内容生产中的应用将更加智能化和自动化。人工智能（AI）技术将推动媒体行业的创新和变革。随着AI 技术的不断发展，传统的新闻和内容生产方式将面临挑战。为了适应这一变化，媒体行业将需要不断创新和变革，以更好地利用AI 技术提高内容生产的质量和效率。例如，可以通过机器学习和深度学习技术自动化地分析新闻事件、自动化地生成新闻报道等。

5.2 更加个性化和精准化

未来的人工智能技术在传统媒体内容生产中的应用将更加个性化和精准化。AI 将更加深入地与媒体内容生产相结合，带来更高效、更个性化的内容生产。随着AI 技术的发展，未来的AI 将更加智能化，能够更好地理解用户需求，提供更精准的内容推荐。例如，可以通过自然语言处理和机器学习技术自动化地分析用户的兴趣和行为习惯等信息，从而更加精准地推荐新闻内容给用户等。

5.3 更加跨界融合和创新应用

未来的人工智能技术在传统媒体内容生产中的应用将更加跨界融合和创新应用。AI 将促进新闻和内容的交互性和沉浸感。通过结合虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，AI 将帮助我们创建更具交互性和沉浸感的内容。用户可以以更直观、更生动的方式接收新闻和其他信息。例如，通过人工智能技术和虚拟现实技术相结合的方式，创新性地推出虚拟现实新闻报道等新型新闻产品等。

5.4 更加注重隐私保护和信息安全

未来的人工智能技术在传统媒体内容生产中的应用将更加注重隐私保护和信息安全等问题。例如，通过加密技术和数据脱敏技术等方式来保护用户的隐私和信息安全等问题。

6.数据化将成为媒体行业的发展方向

人工智能发展的核心要素就是数据化，媒体想更好地应用人工智能来提升生产效率和行业影响力，就需要做好数据化的基础工作。传统媒体单位势必要建设私有的数据系统和数据采集服务体系，将本地的各类新闻、政务、行业数据进行采集、挖掘和规范化整合。通过数据的采集积累，未来媒体将成为属地的专业数据服务机构，除了为政府企业做好宣传服务外，还可以借助人工智能和大数据技术，为属地的各级政府企业提供数据管理、数据检索、舆情监测等数据服务。从而完成传统媒体从单一的内容生产机构向数据服务机构的转型。利用好人工智能技术，是传统媒体单位的改革转型的重要工具。

结语

人工智能技术在传统媒体内容生产中具有广泛的应用前景和重要的意义。未来随着数字技术的不断发展和社会对于信息需求的不断增长，人工智能技术在媒体行业的应用将会越来越广泛并且发挥重要作用的同时，我们也需要关注到在应用过程中可能会出现的隐私保护、信息安全等问题，并积极寻找相应的解决方案以推动人工智能在媒体行业的应用不断向前发展，并更好地服务于人民群众的需求推动社会的进步和发展。

人工智能（AI）技术在媒体内容生产中的应用正在改变我们的信息接收方式。通过自动化内容生成、个性化推荐、语音识别和生成以及图像和视频生成等手段，AI 已经为媒体内容生产带来了许多新的可能性。展望未来，我们可以预见到AI 将更加深入地与媒体内容生产相结合，带来更高效、更个性化的内容生产。同时，AI 也将促进新闻和内容的交互性和沉浸感，推动媒体行业的创新和变革。在这个过程中，我们需要关注AI 技术的伦理问题和发展趋势，以更好地利用这一技术为我们的生活和工作服务。