新闻行业对人工智能和自动化的应用早已不止这些相对简单的任务 。
人工智能应用可以做的其他高级的事情包括总结和改编技术报道，在录音的同时实时转录音频，识别和描述视频中的动作以便人类编辑进行快速编辑，将摄影棚内的摄像机移动到适当的位置，管理舞台上（体育赛场上）的多个摄像头角度，以及根据技术故事直接自动生成音频和视频 。
正如我们踏上的第一个台阶——自动化企业季度财报报道，人工智能阶梯上的后面几个台阶可以极大地提高生产过程中的效率，释放最宝贵的人力资源，即我们的采访人员和编辑，他们现在可以把重点放在提高新闻报道的质量上 。
人工智能和新闻相结合的最后一个领域是新闻发布，不仅是及时发布新闻，还有面向合适的人群发布新闻，在适当的时候满足用户的特殊需求 。
在这方面的一个最大突破是个性化定制 。必须要承认的是，全球电商巨头们早已在这方面领先我们新闻机构太多 。但是，智能推荐引擎在新闻业务中的用途，却一点也不比销售其他商品和服务来得少 。在数字出版业务中，搭配适当的商业模式（如广告投放、订阅或一次性内容付费等），它可以帮助新闻媒体了解读者的个人喜好，以便向他们提供最想要或最需要了解的内容 。
美联社正打算提供一个类似的平台访问服务，这样我们的用户——使用美联社内容的用户，可以产出他们自己的新闻内容，可以准确地找到他们需要的内容，或者一旦内容可用时，自动将美联社内容用于新闻撰写 。
值得注意的是，从业务角度来看，这让所谓的“向上销售”成为可能，或者说购买你需要的东西，而这些东西在以前没签合同时是无法购买的 。这对所有新闻制作者而言，也是长期促进收入增加的一个关键因素 。
其他可以实现更快更好的内容发布的技术包括使用各种图像识别应用程序来快速分类照片和视频，并给这些数字文件添加描述性元数据，以便更轻松地对其进行分类和搜索 。通过让用户发现更多相关内容，这也可以增加收入 。
我们对此有一个说法，它描述了我们需要克服的销售障碍 。我们说，要是他们找不到这个内容，他们也就没办法购买这个内容 。但是有了智能内容后，即带有描述性元数据的内容，这个问题基本上可以得到解决 。
最后，在该领域，我们最近又将注意力转向使用人工智能技术来为各种机器驱动的案例准备新闻素材 。即把新闻本身作为数据给机器使用，而非展示给读者 。各行各业的专业人员近来发现，他们可以从历史新闻档案中提取有用的信息 。这涉及挖掘大量非结构化新闻，以探索可能重复发生的模式和历史趋势，从而在科学、金融等其他领域解锁重大突破 。
当我们顺着人工智能的阶梯一步步向上攀爬的时候，新闻供应商尤其需要坚守从一开始就用来规范这些技术使用的原则和政策 。我们对新闻业有严格的标准，这些标准不应被忽视 。哪怕在价值链上，这些技术也提供了捷径 。
事实上，美联社已经拓展了我们的卓越标准，其中包括“正确使用人工智能的特定检查列表”，它可以应用到任何一个新的案例中 。检查项有：底层数据的准确性如何？我们是否有权使用这些数据？数据或处理数据的算法中是否存在固有偏见？我们是否充分披露了技术使用的方式和其他等等 。我们在每种情况下都会自己这一系列问题 。最终，我们的人类采访人员一如既往地重要，甚至更加重要 。正因为如此，我们的采访人员需要接受适当的培训，以掌握和完善使用这些技术和日常管理这些技术所需的技能 。
所有这些都要求新闻编辑室采取新的监管和管理 。在美联社，我们成立了一个人工智能工作小组，由新闻、业务和技术部门的主要领导者组成 。这个工作小组的任务是管理我们在发现、测试和应用过程中采取的每一项人工智能技术 。
我在此能够给出一个十分肯定的预测：人工智能在新闻行业的应用只会越来越多，并且发展速度比过去几年更快 。不到十年前，这个趋势刚刚浮现的时候，我们并不知道当采访人员们看到机器加入新闻编辑室成为他们工作的伙伴时，他们会作何感想 。但出乎意料的是，当时的一些顾虑并没有持续发酵扩大 。因为机器的使用从来不是为了淘汰人类采访人员 。
【GAITC专题丨Jim Kennedy：人工智能让我们以更低成本报道更多新闻】
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