决胜集团总裁王雷:真正的技术,是让人觉察不到它的存在

每秒完成8000张海报,一天内完成4000万张设计图,为双11提供近4亿张海报支持,这是今年双11的部分数据。马云除了持续颠覆我们对全民消费能力的认知外,还用阿里的人工智能“鲁班”塑造了图片传播的全新体验。

双11之后的2017腾讯媒体+峰会上,Dreamwriter 负责写稿,微信智聆和翻译君负责语音转文字和同声传译,三个 AI 撑起全场。如果说以前的机器撰写稿只是客观信息的堆砌,那么 Dreamwriter 已经可以配合机器实时翻译,解读人类演说的逻辑,并且自动剪辑小视频和自动配图,形成素材丰富且逻辑完整的内容。

作为土壤,以AI为代表的智能技术已经开始在媒体产业深化落地,媒体从技术探索走向工程化和产品化,并不断将技术分解为适用媒体场景的模式创新。而令人惊讶的是,这些变化发生的悄无声息,大家看到的只是最终的结果。

传播加速器

今年8月8日21时19分,四川阿坝州九寨沟县发生了7.0级地震。第一时间发布消息的,是中国地震台网一款公测的“地震信息播报机器人”,用时25秒;南方都市报的机器人“小南”,上岗后1秒完成关于春运车票动态信息。

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人们看到的只是速度的加快和效率的提升,而事实上,写稿机器人背后涉及到非常复杂的技术,比如自然语言处理、文本复述技术、文本信息推荐技术、撰文技术、NLP、机器学习、深度学习等等。

AI的新闻生产并不依赖现场采集取材成稿,而主要通过数据挖掘、逻辑分析、模板框架的组合优化生成。从机器写稿的表现来看,尽管目前AI尚不具备人工编辑的深度和个性化写作,但是机器的学习能力很强,AlphaGo的迭代速度大家也有目共睹。

“套路” 是最 高效 的成长路径

文章开头提到的阿里人工智能“鲁班”,正是用“套路”完成了信息的标准化和生产效率的提升。 

阿里巴巴AI设计项目负责人曾解释过“鲁班”的几个关键技术:

一是图像算法“抠图”。以前都是设计师给商品抠图后再做设计,现在就是让机器来做这个事情,处理海量的商品自动抠图。

二是把设计变成数据。利用机器把商品、文字和设计主题进行在线合成,这样每张广告图片就带上了商品信息,可以根据消费者偏好进行个性化投放。

三是让机器学习设计。靠“人肉设计模板”度过了第一个阶段,后来产品开发的图像算法专家加入进来,主导整个智能设计的算法框架。

在利用关键技术的基础上,还通过让机器理解设计构成、建立元素中心、生成系统和评估系统等核心步骤,完成整个的设计和生成。

介质与信息交互方式的变革

2010年前,北京地铁站入口有卖报纸的,出口有收报纸的,但2011年之后,这些人逐渐消失了。

到了2017年,中国网民每天的资讯消费时长已经达到67分钟,然而劣质信息的泛滥,让人们普遍有两个感受:一方面,移动端的信息冗余让人们不堪重负;另一方面,每个人真正关心的事情总是无法第一时间完成触达。

算法和机器学习正在改善这些状况。强大的信息整理归纳和理解能力,将会大规模改变信息的交互方式,也会抹平信息的鸿沟,减轻人脑的负担。

很多资讯推送APP,比如今日头条、网易新闻客户端等,它们已经不是媒体平台,而是基于机器学习的个性化推荐引擎。

实际上,从终身学习的角度来看,个性化引擎和社交化的交互方式,不仅符合建构主义的学习理论,也让个体的知识建构来的更轻松可行。

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