人工智能下的新闻，人工智能下的新闻生产

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能下的新闻的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能下的新闻的解答，让我们一起看看吧。

AI如何赋能新闻生产？

以下4个：

1. 通过智能传感设备如摄像头、无人机等自动采集大量数据和信息，可以快速生成数据新闻。

2. 通过自然语言处理和机器学习技术，AI可以帮助记者撰写简单的新闻报道。

3. 帮助新闻机构提高报道的准确性，通过算法对事实进行检查和核实，减少人为错误。

4. 根据用户的阅读习惯和偏好，进行个性化的新闻推荐，提高用户体验。

今日头条是哪个公司的app？

今日头条

今日头条是北京字节跳动科技有限公司开发的一款基于数据挖掘的推荐引擎产品，为用户推荐信息、提供连接人与信息的服务的产品。由张一鸣于2012年3月创建，2012年8月发布第一个版本。

2016年9月20日，今日头条宣布投资10亿元用以补贴短视频创作。后独立孵化UGC短视频平台火山小视频和抖音短视频。2017年1月，今日头条中国新第一批认证的8组独立音乐人入驻今日头条。

2018年9月29日，针对网络转载版权专项整治中发现的突出版权问题，国家版权局在京约谈了今日头条，要求其进一步提高版权保护意识，切实加强版权制度建设，全面履行企业主体责任，规范网络转载版权秩序。

今日头条是北京字节跳动科技有限公司开发的一款基于数据挖掘的推荐引擎产品，为用户推荐信息，提供连接人与信息的服务的产品。由张一鸣于2012年3月创建，2012年8月发布第一个版本。

一个产品的发展离不开外因和内因。 内因不外乎今日头条产品有足够的个性与吸引力：满足了用户阅读新闻的个性化需求、CEO张一鸣及其团队对于算法推荐的深耕、产品迭代更新及运营好等等。而外因说白了就是移动互联时代，用户需求被挖掘了出来。从传统媒体到门户网站再到移动个性资讯端的发展，其实是从以编辑为中心，主导价值观到以用户为中心，自己选择价值观的过程。所以说，外因和内因共同促成了今日头条的发展。

今日头条是字节跳动科技有限公司的app。北京字节跳动科技有限公司开发的一系列产品，深受网民的喜爱，不少产品已经成为国民级的手机应用。字节跳动旗下12款产品包含抖音、今日头条、多闪、飞书、西瓜视频、火山小视频、Faceu激萌、悟空问答、飞聊、皮皮虾、懂车帝、图虫等等。

既然AI能写新闻稿，那么新闻人将来是否会被AI代替？

我想说，以目前的AI水平，没有能力写出出有“态度”的文章，包括新闻稿。

目前的AI对突发性新闻更具有适应性，我觉得也是目前靠机器学习来解决的最好的使用场景。

在未来，AI能达到什么水平，在各行各业的渗透能达到什么地步，以我自己的学识，不敢妄断。

这个问题有两面性，前面的两个回答有点太独断了，这问题不能光从某个角度去看，严谨一点应该这么解释：

1.未来的即时报道、跟踪、快讯、现场新闻等内容，AI基本上可以完全代替人类完成，并且从时间、效率、质量等方面完成的可能要比一个新闻编辑更好。

这是因为深度学习可以使AI通过连接各新闻节点在真正的“第一时间”里获取事件发生的事件、地点、过程、人物、现场情况等等。这对于人来说是不可能的任务，但对于AI来说轻而易举。然而时效性却是即时类新闻的核心，如今的大媒体都有负责一线报道的实事记者和现场记者，在某些情况下这并不安全，也不够“及时”！

2.对于专访、时评、调查、总结等形式的新闻稿，弱AI是搞不定的。

毕竟人对事物有独立的见解和观点，这些东西是建立在认知、逻辑、分析能力的基础上的，其中还包含这人性的部分。而弱AI是没有灵魂的东西，如果只是通过深度学习算法来进行逻辑学习与分析，那么写出来的稿子一定是“没人性”的，读起来可能也乏味的很。现在有利用AI学习写稿子的程序，写出来的稿子虽然读起来感觉没什么别扭的地方，但读几遍你会发现，那稿子无非就是学习了一大堆优秀新闻人的新闻稿之后用特定的一些措辞合成出来的稿子，冷冰冰。

3.未来的强AI倒是有可能搞定以上两个问题。

强AI比较形象化一点的例子（形象但不恰当）就是漫威电影里的 奥创！

这种通过庞大的深度神经网络连接而形成的AI形态，是有自己的思考的。以现在的预测来评估，如果让强AI写稿子，它们是会有基于善恶、道德、伦理、良知等等问题的自我判断和分析包含在内容里，但它们可能会受制约于某种特定的指令逻辑，不会像人一样在写稿子的时候可以根据自己的心情和判断自由控制言论的走向。除非你告诉强AI这么做是对的，它就会按照你的指示去做。

上面的话可能难理解，简单一点形容，你不需要担心强AI会干坏事，人类自由应对措施，强AI会在人类所建立的基本认知范围内做事，它可以帮我写新闻稿，而且也可以完全基于自己的思路和见解，但它并不会像某些素质恶劣的新闻人那样，写出扭曲事实或是歪曲言论的稿子来，除非是有人指使。

到此，以上就是小编对于人工智能下的新闻的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能下的新闻的3点解答对大家有用。