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全球数治|人工智能赋能媒体数字化转型的行动要点

人工智能(AI)作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力,近年来与各行各业的深度融合正蓬勃开展。AI不仅被广泛应用于解决各类业务问题,还有力推动了企业和公共部门的数字化转型。对于紧扣时代脉搏的新闻媒体来说,全面拥抱新兴数字技术已成为必然战略选择。写稿机器人、算法驱动的自动化传播、个性化广告推送……丰富多彩的AI技术与应用可以全方位赋能从内容采集、制作、分发、审核到市场营销、客户服务的新闻生产链深度转型,进而重构媒体产业生态和商业模式。

当前,不仅是发达国家实力雄厚的大型媒体机构在新闻生产和组织运营中部署AI,许多新兴市场国家媒体也在积极引入该项技术。今年5月,总部位于英国伦敦的国际媒体支持组织(IMS)在调查了拉丁美洲(阿根廷、巴西、智利、哥伦比亚、萨尔瓦多、墨西哥、秘鲁和乌拉圭)和中东欧(亚美尼亚、波斯尼亚和黑塞哥维那、保加利亚、格鲁吉亚、匈牙利、吉尔吉斯斯坦、拉脱维亚、立陶宛、波兰、俄罗斯、斯洛伐克和乌克兰)地区共20国的近50家媒体使用AI的情况后,发布了题为《下一波颠覆:人工智能和机器学习在新兴市场国家的应用情况》(The Next Wave of Disruption:Emerging Market Media Use of Artificial Intelligence and Machine Learning)的研究报告,探究了AI赋能上述地区媒体数字化转型的总体情况,并提出了行动指南。

IMS认为,AI为传统媒体应对来自互联网和新媒体的冲击提供了宝贵机遇,甚至可能颠覆现有媒体生态。其所具有的机器深度学习、自动化算法、数据分析和自然语言处理等技术手段和工具有利于新兴市场国家的媒体转型。这主要体现在打通新闻采编与技术部门壁垒,跨部门解决技术、设计、编辑、营销等问题,实现精准传播,提升线下、线上订阅量等方面。人工智能在海量资讯素材的规格化、模式化处理等方面尤其高效,能让新闻从业者从繁杂、机械的流程性工作中抽离,专注于处理更为复杂、深度的创作和更为精细的新闻生产。

在IMS调查的近50家新兴市场国家媒体中,被较多使用的AI技术和应用为付费墙和在线订阅管理等。资金相对充裕的主流媒体还率先尝试了自动化文本生成、算法推送、用户需求预测及流失情况分析等功能。然而,大多数媒体目前还未将AI纳入总体发展战略,且同时面临着跨国互联网平台分流本地用户的挑战和缺乏关键技术人才的发展瓶颈。此外,研究还显示,以新兴经济体为代表的广大发展中国家新闻媒体对AI技术的认知和应用范围还比较有限,用于数字化转型的资金也不够充分。全球新闻机构间的数字鸿沟正在不断加深,亟需加以专门的政策和资源扶持。

IMS在研究报告中分析列举了有利于新兴市场国家媒体机构以AI赋能数字化转型取得成功的几个关键因素:

一、管理层全力支持

媒体机构管理层了解AI解决方案并推动将其应用到业务运营中至关重要。比较有效的做法是以产品运营为核心,围绕提升用户体验,以数据分析为导向,形成高效的AI解决方案,并快速推进实施。

二、建立协作桥梁

在AI项目的实施过程中,需要确定专人或团队承担协调员的角色,发挥与各方沟通的桥梁作用。协调员需要对技术和业务都具有深刻理解,并能应对来自不同条线的需求和反馈,引导良性沟通和协作,以达成对战略和解决方案的共识,确保项目顺利推进。

三、跨部门协同

提升新闻产品的用户体验需要开展跨部门协同工作。产品应当由跨部门团队共同设计和运营。技术部门不仅要负责解决技术问题,还要基于数据判断特定内容何时创建,何时发布及如何改进。同时,还需加强对新闻采编团队的技术和数据分析技能培训,令其更到位地理解和配合技术部门工作。

四、多模块合作

为充分发挥AI赋能的潜力,媒体需要接受多种形式的合作,而不是单打独斗。多模块的合作包括人类和机器的合作,机构内部的部门间合作,与第三方供应商的合作,以及与学术界等外部利益相关方的合作,以围绕AI开发和应用形成新的产业生态系统。

五、招揽并留住人才

发掘并留住合适的AI技术人才是当前媒体转型面临的较大瓶颈。媒体很难自己培养AI技术人才,但从外部聘用专家的成本却逐年上升。并且,技术专家加入媒体后能继续像在科技公司任职时那样承担复杂任务和学习新知识的机会大幅减少,薪酬也偏低,这些都将削弱对人才的吸引力。媒体管理层对此应尽快制定针对性解决措施。

围绕上述因素,IMS在报告中又进一步提出了新兴市场国家媒体机构开展AI赋能数字化转型相关项目的行动要点和政府制定扶持政策的路径方向。

报告建议媒体机构在转型实践中可以开展六方面的行动:第一,制定一个五年行动计划,确立实施目标、愿景和路径,并长期不懈地努力;第二,任命专门的数字化转型负责人。在现有组织架构基础上,设立专门的数字化转型领导岗位,负责制定战略,发掘机会,协调各部门共同工作,并为机构成员组织数字技能培训,鼓励他们使用新技术;第三,组建跨部门、跨学科的团队。由于AI不仅是一个技术问题,还是贯穿工程、设计、销售、采编的综合性项目,因此需要跨部门和学科的协同,且要避免唯技术论,注重在机构中配置合适的人才、组织功能和流程治理;第四,从相对简单的目标起步,在短期内见到效果,之后再扩展到更具挑战性的大型项目。同时,避免过多开会,把重点放在实际执行上,并加强考核监督;第五,使用供应商提供的开源解决方案,而不是完全从头研发,以加速项目实施;第六,突破藩篱,加强与媒体同行及技术开发界的合作,实现更高水平赋能。

政府部门在制定促进媒体机构运用AI赋能数字化转型的相关公共政策时,则可朝着以下三个方向努力:第一,为推进媒体数字化转型构建新型公私部门关系。政府需要引导构建AI技术研发和应用的公私部门合作新模式,助力媒体形成和实施更好的人工智能发展战略与商业模式,汇聚互补性资源、知识和能力;第二,牵头开展更多关于新兴市场国家新闻媒体AI解决方案的研究,以确定匹配大型和小型媒体不同需求的方案,并深入了解数字媒体的全球影响力和增长潜力,给予针对性支持。另外,还可以通过公私机构合作创建供给新闻机构使用的数据集,并分享AI赋能媒体数字化转型的最佳实践案例;第三,支持创建媒体AI技术中心或产业园区,推进产业融合创新,并将媒体、科创企业、研究机构等有机整合到共同生态中,帮助媒体机构培育基于AI的产品开发和运营能力。

人类社会的新闻传播实践和媒体技术发展历经了“铅与火”、“光与电”和“数与网”的阶段性演变,而今步入“云与智”时代。当前的订阅用户需要个性化服务,新闻媒体需要高效能的信息处理手段和丰富多彩的资讯呈现方式,并创造更多营收。AI是实现这些愿景的利器。广大发展中国家新闻媒体应牢牢把握当下机遇期,运用AI赋能数字化转型实现业务和产业的飞跃。

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