2020 年的新画卷正在徐徐展开。

21 世纪的前两个十年里，在大规模GPU服务器并行计算、大数据、深度学习算法和类脑芯片等技术的推动下，人类社会相继迎来了互联网时代、大数据时代和人工智能时代。

在互联网发展红利逐步消退的当下，新一轮产业变革正在席卷全球，在这次潮流中，人工智能是技术变革的核心引擎，各行各业、各个国家和区域，都将之视为无比闪耀的新机会。

回顾整个 2019 年，人工智能吸引了来自政府、科技巨头和学术界的大量关注。就商业化而言，据普华永道(PwC)预计，到 2030 年人工智能将为全球经济贡献15. 7 万亿美元。

在 21 世纪第 3 个十年的大门缓缓开启之际，回看来路，过去一年，人工智能领域发生了怎样的变化?本期全媒派(ID：quanmeipai)复盘人工智能的高速发展和激烈争议，再论一下这些将会影响未来十年的话题。

AI深度再造媒体流程

如果说，人工智能刚开始落地时，人们还充满惶恐，记者与写稿机器人等人工智能辅助工具的关系，还曾一度被渲染得富有冲突和争议性。那么，现如今技术则不再被简单地视为“门外的野蛮人”。过去一年里，在媒体行业，AI更全面、深刻地发挥了影响。这虽然不是什么惊天动地般的“突破”，但是对于技术和媒体的发展交互，却意义非凡。

在 2019 年的网络春晚上，几位央视主持人携手自己的“孪生”AI主播一起完成了主持，连撒贝宁都感慨正在直面自己的未来职业危机。两会期间，新华社推出的首款AI合成主播“新小萌”吸引了不少观众的注意。生动的表情、端庄的仪态、亲和的声音，让很多人都不敢相信，这竟然是个虚拟人物。 5 月，《人民日报》也推出了自己的人工智能虚拟主播“果果”。在系统中输入文字稿，几分钟后，“果果”就能流畅地将新闻播报出来……

随着5G时代的到来，内容供给，尤其是视音频内容的供给，给人才流失严重的媒体行业带来了严峻挑战。利用人工智能技术，补充主播等传统生产力量的不足，正在成为 2020 年媒体行业丰富案例、不断实践的探索方向之一。

以印刷术等技术为底层逻辑，围绕大众传播的概念，我们建立起了近现代新闻业，这是一种一对多、同时“广播”、内容一致的传播模式。

随着人工智能时代的到来，人们的需求产生了怎样的变化?

路透社首席运营官Reg Chua认为：“我们需要建立起能够吸引更多人兴趣的一对一模型。”为了满足人们对内容多样、特殊的口味需求， 2019 年年初，BBC开发了一项名为Salco(Semi-Automated Local Content半自动生产本地内容)的实验项目，借助这一工具，读者每天看本地新闻时，还可实时了解本地医院的急诊情况。这也是目前BBC新闻实验室与编辑部的最佳合作范例。

除了决定让哪些用户阅读哪些特定内容外，AI还可以帮助媒体实现“折叠新闻(Origami journalism)”。 2019 年，《华盛顿邮报》就进行了一次实践。在“折叠新闻”下，在线文章不再是静态的、印刷时代式的，而更像一份折纸，它的部分折叠和展开取决于阅读的人。邮报的Gilbert说，“这绝对改变了记者编辑和受众之间的关系。”

健康、活跃的评论区是每家媒体都想拥有的“后花园”。但是在杠精、键盘侠横行的环境里，审核、管理读者评论成了媒体不小的负担。拿《纽约时报》为例，尽管只有10%的内容开设了读者评论，但是 14 名负责该模块的编辑，每天需要处理的评论量达到了1. 1 万条。在引入AI审核员后，这一效率大大提升，这意味着将有更多的文章开放评论区，同时《纽约时报》也能节约一笔人工开支。

目前，由Jigsaw(隶属于谷歌母公司Alphabet)开发的Perspective API人工智能工具已经实际应用于评论区管理，帮助读者快速识别有害评论和有启发性的评论。

AI+语音：走近的声音时代

随着深度学习和大量数据集的发展，语音识别技术不断进步、走向实用化。如今，语音识别技术已经被广泛应用在工业、通信、商业、家电、医疗、汽车和家庭服务等各个领域。

许多媒体已经关注到音频内容领域的生产，除了利用自动化技术，将原有的文本内容转换为音频内容外，越来越多的媒体还将为智能语音设备生产特别的定制内容。

今年十月，英国《金融时报》推出了首个只面向付费订阅者的播客节目《拉赫曼说事》(The Rachman Review);NPR在其“Planet Money”的基础上推出了一个更为短小且每日更新的版本“The Indicator”;去年，CNBC进一步丰富了语音助手平台上的产品，增加了 4 款专业性新闻简讯节目：CNBC Markets Now，CNBC Tech Check， Mad Money Cramer Remix和Mad Money Lightening Round。他们还为Amazon Echo Show开发了专为这款设备订制的视频节目……

在人工智能语音识别领域， 2019 赛道竞争激烈，谁都不愿意将自己的棋子“晚落一步”。

今年以来，亚马逊已与几家房屋建筑商投资合作，其中包括美国最大的房地产开发商Lennar。这些建筑商的房屋的安全设施、灯光、车库等将全部接入亚马逊的语音驱动服务;在今年 12 月的一次活动上，百度语音首席架构师贾磊介绍，目前，百度已经实现一次唤醒多轮对话的新突破。而在他看来，“国内智能语音的爆发期才刚刚开始。”

随着语音识别技术的不断发展，语音搜索潜力巨大。Inc.网站专栏作者Amy Webb在《语音搜索即将到来，你准备好了吗?》(Voice Search Is Coming. Is Your Business Ready?)一文中提到，到 2020 年，超过一半的互联网搜索不再使用屏幕。到今年年底，几乎一半的美国家庭将至少拥有一个智能音箱，其中，四分之三的人每天都在使用它，四分之一的人通过这些设备购物。

《中国传媒大学李建刚：场景延展与融合创新，5G时代的“耳朵经济”》

技术的发展，带来了“耳朵经济”市场地位和规模的提升。以智能语音为切入，智能家居市场开拓出了更多的信息需求场景。这种变化，也为传统的以视觉信息为主的媒体，提出了更多的思考：内容的概念外延可以有多宽阔?在新渠道、新场景随着技术不断被“开垦”出来，媒体如何与技术共舞?如何与技术巨头合作?

种种迹象表明，未来，人们获取信息的方式将面临一场新的革命——语音革命。对于做信息“买卖”的媒体而言，这又将意味着什么?麦克卢汉曾说过，“广播有力量将心灵和社会变成合二为一的共鸣箱。”今天，这个责任落在了现代音频业的创新和创造者身上。

人工智能2019：争议依然如影随形

技术创新与现行法律、制度的冲突，技术进步给道德伦理投下的阴影……这是创新技术自带的混沌。

对人工智能而言， 2019 年，依然走在争议与规范的漫漫长路上。

AI的缺陷背后，是人的不完美?

2019 年 9 月初，一款名为“ZAO”的AI换脸视频在国内快速走红，一键换脸、不当收集用户数据等，让这款“明星产品”饱受争议; 11 月，发生在杭州的“中国人脸识别第一案”再次引发人们对AI技术的关注和思考。

在国外，有亚马逊员工爆料，可利用亚马逊智能语音设备Echo监听用户对话。去年12月份，外媒称Echo语音助手Alexa为用户提供了自杀建议，引起轩然大波;此外，像《黑镜》一般的魔幻现实已经出现，一个名为Eterni.me的网站宣称开通了AI重生业务，利用逝者的数据信息再造“云端”人格……

这些充满道德、伦理争议的问题，并没有随着技术的快速发展而得到解决。不知道是不是因为包含着“人工”和“智能”这两个词，与其他技术相比，人工智能似乎体现着更多的人的“不完美性”，从其发展的背面来看，灰度愈深。

近年，多伦多大学的研究人员发现，亚马逊的Rekognition在检测图像中肤色较深的女性性别时，要比判断肤色较浅男性性别的错误率高得多;Google Photo频频将黑人归类为“猩猩”;英国非盈利组织“老大哥观察”(Big Brother Watch UK)曾发布一份报告，强调伦敦警察厅使用的面部识别技术有超过90%的性别识别错误率，尤其是在面对有色人种识别中……

这些情况，被称为“算法偏见”。研究者认为，这种“偏见”，其实是人类自身偏见的投射。有学者对技术怀有审慎的乐观，他们预测，随着算法数据集的更大、更全、更完整，这种偏见问题能够得到有效解决。

如何处理人与AI的关系?

在折射出人自身的“不完美”时，人工智能技术也带来了新的社会公共议题和伦理挑战，比如，人与机器的关系这一充满“未来感”的话题。

今年 8 月，不少YouTuber发现，自己上传的机器人对战视频被后台删除，理由是算法认为这些内容是对生命体进行折磨和实施强迫对抗。虽然事后，这些视频在上传者的抗议中得到了恢复，但是算法“自主地”识别、删除“伤害”同类的视频，还是让不少人陷入了“机器觉醒”的阴谋论里。

虽然从目前的技术发展水平来看，这样的担忧似乎有点为时尚早，但是今天哪怕是偏远如非洲的人群，恐怕也无法否认，整个社会运转不仅仅由人类组成，也有越来越多的机器参与进来，从Facebook上的一举一动，到亚马逊流域猿猴的生存环境，智能机器正在成为人类和人类、人类和社会之间必不可少的媒介。

对于越来越像我们同类的机器人，我们会有怎样的情感?人与机器又将建立起怎样的社会关系?

据估计，以目前的人工智能技术水平，记者的工作中只有约15%可以实现自动化，编辑则只有区区9%。即使在人工智能主导的未来，仍然会存在很多人类新闻工作者。但是，毫无疑问地，这些人的工作，角色以及工作内容都会有所改变。

在为《第一财经》写作的专栏文章中，微众银行首席人工智能官、国际人工智能协会(AAAI)执行委员会委员杨强总结：当前的人工智能技术仍然囿于“点”的限制，整个产业是割裂的。把数据孤岛连成一片智能的大陆，为各行各业建立起贯通的AI深度应用生态，才是真正的“大数据时代”。

“我不认为目前的技术框架可以直接导致好或坏，重点是未来仍然晦暗不明，我们该如何塑造未来?”麻省理工学院数字经济倡议主管、《机器，平台，人群：驾驭我们的数字未来》一书的作者Erik Brynjolfsson则表达了这样的观点。

人工智能技术的发展，给了我们很多崭新甚至狂野的想象，却也带来了不少焦虑甚至恐慌。但就像学者所说的那样，我们面临的问题并不是“机器何时会超过人类智力”，而是“人类应当如何和机器共同工作”。人需要他者，人工智能的进步和发展，从另一个角度来看，或许能够帮助我们更好地明白“何以为人”“为何为人”，进一步激发我们的思考，寻找自身的价值和意义。