新聞及資訊生態系統再一次邁入變革階段。移動優先的內容消費模式逐漸興起，智慧家居大有成為主流之勢，與智慧手機相連的汽車很快就要佔領全球各大城市。
當裝置變得智慧，對與之匹配的 “智慧內容” 的需求順勢而生。人工智慧必然會成為媒體產業的重要支柱，這一切的實現只不過是時間問題。
變革：我們將如何與新聞互動？
現在，大部分人都通過搜尋或社交網路來獲取資訊。儘管兩者在功能性上有著本質的不同，它們卻也有值得注意的相似之處——任何通過這些平臺呈現的內容都是相同的。世界各個角落的不同個體都在閱讀一樣的新聞。
舉個例子，紐約時報的文章《衛生部官員對寨卡病毒肆虐區的妊娠問題意見不合》對於身處紐約的我、一個二十多歲的男性和一位正在備孕的里約熱內盧母親而言，讀起來沒有任何區別。
現在的內容就像一件均碼的衣服，它從一開始就是這麼被設計的。一位記者懷著 “被儘可能多讀者看到” 的目標，去報導一個故事。
從某種程度上來說，搜尋和社交網路幫助個體定製、篩選了一部分資訊。但是這些領域的巨頭如谷歌、Facebook、Twitter 都深知，人工智慧會逐漸取代他們的優勢地位。這也是為什麼自 2013 年起，這些科技公司都開始投資相關領域、收購 AI 創業公司。
AI 之戰：人工智慧領域的收購案例
舉個例子，在 Facebook 的通訊軟體 Messenger 中，諸如 CNN、華爾街日報之類的傳統媒體已經開始採用 Bot 來為讀者推送新聞。他們已經實現了一定程度的自動化。
自動化之上：人工智慧為何物？
人工智慧可以理解它所執行的 “工作環境” 並針對其作出回應和動作。人工智慧致力於學習和研究 “使用者想要什麼？需求如何實現？”
在新聞媒體這一塊，人工智慧通過演算法加工和篩選文章。在此之前，他們會讀取使用者的定位、社交媒體展示以及其他公開展示資料。隨後每位讀者都能得到為他們定製的故事，定製遵循讀者的性格、心情、社會經濟狀況等。
人工智慧賦予了記者和新聞機構創造無限內容的可能。使用者能夠得到與他們愈發相關的個性化內容，因此他們對平臺的黏度也逐漸提高。
舉例：人工智慧、機器學習和內容自動化生產
Crystal 是一款基於大資料幫你寫郵件的應用，通過對收件者的性格分析來優化郵件內容。舉個例子，如果 Crystal 發現你在給一位隨和悠哉的人寫信，它就會建議你把正式稱謂 “親愛的約翰” 改為更口語化的 “嗨” 或者 “嘿”。
Crystal 通過分析收件人此前收到的郵件和社交網站展示來向你推薦說話語氣、措辭和情緒。顯而易見，這種方法對於新聞室的運作也十分適用。實際上美聯社已經利用機器人自動抓取資料生產出許多文章，他們這一嘗試也為後來者的進入築好了地基。
人工智慧還能幫助新聞更好地實現 “本地化”。如果你是加利福尼亞州的居民，你或許不會收到《德克薩斯居民因廢棄毒性植物中毒》的新聞推送。但如果文章中有一段文字是關於加州過往的類似事件，並幫你貼心地標出高亮，你或許會更有閱讀的興趣。
未來：由人工智慧驅動的新聞業
除了幫助記者 “定製內容”，人工智慧還能協助他們在大量的資料中進行調查分析。畢竟這些聰明的機器可能發掘那些資深記者都無法察覺的隱祕聯絡。
值得注意的是，儘管科技極大幅度地提高了新聞工作室的效率，它也不應被濫用。人工智慧的職責是與記者協同工作，而非取代後者。當我們不斷推動人工智慧與新聞業的結合，我們就會面臨更多道德和倫理規範方面的挑戰。
人工智慧崛起，新聞業的未來會如何發展？我們需拭目以待。
注：本文譯者 Alksy。