伴随着科技的发展和互联网时代的爆发，传统媒体迎来了一波又一波的挑战。先是微博、微信等社交媒体的崛起导致传统媒体业务量锐减；紧接着，以今日头条为首的基于算法进行推荐的资讯平台也加入了这场旷日持久的“争夺战”中。
不仅传统媒体步履维艰，传统媒体的从业人员一样面临着挑战。早前，腾讯推出写稿机器人Dreamwriter。这个能够独立完成财经新闻稿件的机器人一面世就引发了新闻从业人员极大的恐慌——人工智能也要跟媒体从业人员抢饭碗了！
这边Dreamwriter的风波尚未平息，IBM又推出了一款强人工智能程序：Watson。跟Dreamwriter这个弱人工智能相比，身为强人工智能的Watson的功能比Dreamwriter要强大更多。
这是否意味着更多的媒体从业人员将面临失业的风险？当然不是。在我看来，Watson的出现不仅不会导致媒体从业人员失业，相反，它不仅可以帮助传统媒体“逃出生天”，还可以为媒体从业人员提供一个更智能、更强大的“采编助理”。
媒体从业人员的强力辅助作为一个强人工智能，Watson在多个领域都有不错的表现。它可以在短期内掌握一门新的语言、具备强大的快速阅读以及快速学习的能力、还可以依据大数据进行预测等。
也许有人在了解了Watson的强大功能之后会担心自己的饭碗被抢走，这种担心纯属多余。无论是腾讯的Dreamwriter还是百度度秘，这些已经走上工作岗位的人工智能都还只能完成一些简单的工作，如果这些工作稍微出现了一点变化，那么它们就无法应付这些工作了。
就目前的情况来看，人工智能只是代替人类完成一些机械化、重复性的以体力为主的工作，像一些依靠脑力活动为主的工作，人工智能尚不能取代人类。因此，媒体从业人员完全不需要担心Watson会抢走自己的饭碗，恰恰相反，Watson将成为媒体从业人员强有力的“辅助”，帮助他们能够更好、更快、更有针对性地完成自己的工作。
记者的“高效文秘”
如果你是一名健康记者，那你一定有过这样的经历：为了完成一篇关于某种疾病的报道，除了采访，你往往还需要阅读几十篇甚至上百篇关于这种疾病的论文。原本，阅读这么多的文章就需要耗费大量的时间，加上记者对于这些疾病就像“门外汉”一样，所以想要理解这些论文的意思，往往需要花费更多的时间。
Watson的出现就可以完美的解决这一问题。因为Watson具备快速阅读的能力，所以记者在采访之前可以将需要阅读的文章都交给Watson，让Watson在“读”完这些文章之后，将重要的部分罗列成一个清单。这样一来，记者只需要阅读Watson罗列的清单，就可以了解到这些论文中提到的重要内容，大大的提高了记者的工作效率。
不仅如此，由于Watson配备有语言学习功能，可以在短时间内快速掌握不同的语言，所以在筛选论文时，记者也不需要因为语言不通而发愁——把一切都交托给Watson，它会帮你列出一份干货满满的“知识清单”。
记者的“智能线人”
在社交媒体尚未出现之时，除了会有受众通过热线电话提供新闻线索以外，更多的时候记者需要依靠自己积累的“线人”来获取新闻线索。这在当时是一个简单、高效的合作模式。但是随着社交媒体的崛起和移动终端的普及，这种“记者+线人”的合作模式已经无法抢占时效性——可能线人刚刚联系到记者，一旁围观的群众就已将现场的图片甚至视频发到了网上。
“记者+线人”的合作模式行不通，就有记者开始直接在社交媒体上获取新闻线索。但这种寻找新闻线索的方式一样难以实行。仅以新浪微博为例，目前新浪微博活跃用户数就高达2.71亿，想要从如此庞大的用户基数中获取有价值的新闻线索就如大海捞针一样困难。这个时候，Watson就能够“大显身手”了。
具有快速阅读能力的Watson可以在短时间内将社交媒体平台上新近发表的内容“读”个遍，随后它就可以针对不同媒体的定位从这些新发布的消息中选择出与自己媒体定位最切合的新闻线索，供记者使用。
当然，你也许会有这样的疑问：现在社交媒体上假新闻这么多，万一Watson找到的是一则假新闻，记者使用了这个新闻线索不是会影响到自己媒体的公信力么？如果你有这样的担心，那就纯属多余。
在找到契合自己媒体定位的新闻线索之后，Watson可以检索发布这个新闻线索的微博下的评论，看是否有质疑的评论，如果有，则将相关疑问和新闻线索一并提供给记者，供记者考虑斟酌。当然，如果没有质疑的评论，Watson也可以就这一新闻事件在微博上进行搜素，看是否有其他博主曝光相同事件。如果找到其他曝光此事件的微博博主，Watson可以将来自不同博主的曝光内容进行比对，看是否有矛盾的地方，从而辨别这条新闻是否为假新闻。
记者的“顶级翻译”
在采访过程中，记者需要通过语言与受访者进行沟通。如果受访者和记者使用两种不同的语言，采访就有些困难了。当然，随着英语的普及，如果受访者可以说英语，记者应该也能完成采访工作。但如果受访者只会说阿拉伯语、西班牙语或是其他小语种，那记者就很难完成采访工作了。
找个翻译也许是个不错的选择，但同声传译价格高昂，大大增加了纸媒的制作成本。不仅如此，聘请同传人员配合采访还要求同传人员的形象、说话习惯都能够尽可能地符合受访者的习惯，并且要求同传人员要有一定的传媒素养。满足这样条件的同传人员少之又少，采访难度非常大。
但是Watson就可以满足这一系列苛刻的要求。对于能够快速掌握一门语言的Watson来说，翻译并不是难事。不仅如此，因为Watson能理解那些委婉语、惯用法和复杂的隐喻，所以即便采访对象在交流的过程中冒出一些晦涩难懂的语句，Watson也一样能够为你翻译出来。
助力传统媒体突围新媒体除了能够为媒体从业人员提供强有力的的帮助，Watson也能够助力传统媒体，让传统媒体可以在新媒体浪潮之下“逃出生天”。
传统媒体的“头条分析师”
这一期报纸上哪些稿件可以上头版？这一期杂志上又有哪些文章可以作为重点推荐放到封面上去？这是传统媒体编辑在制版时经常需要考虑的问题。以往，在选择这些“头条文章”的时候，往往都是编辑依据自己的经验和个人喜好来进行选择，但是编辑自己的经验和喜好并一定能代表绝大部分受众，所以这种头条文章的选取方式下选出的文章未必就符合绝大部分受众的口味。
但是Watson可以将媒体近年来每一期报纸、每一期杂志的头条和主打文章的影响力数据收集起来，依据这些数据为本期纸媒上所有文章排个序。如此一来，在筛选头条文章和主打文章时，编辑除了依据自己多年来形成的经验以外，还可以参照Watson基于大数据形成的文章排序，双管齐下，可以保证选出来的文章符合更多受众的口味。
传统媒体的“广告风水师”
广告收入是传统媒体主要的经济来源。如果纸媒编辑可以在制版的时候为当天的广告选取一个最合适的位置，这样不仅可以使版面看着更舒服，给受众提供更好的阅读体验，还可以依靠更好的广告传播效果提高广告的价格。
以报纸为例，以往在报纸上比较优势的广告版面都集中在头版、倒头版之上。但是由于在这两个版面上往往还需要排版一些当期报纸上的重要内容，所以能够用于投放广告的版面位置少之又少。虽然报纸内页也可以投放广告，但这些位置的广告因为传播效果不及头版、倒头版的广告，所以价格上往往存在落差。
Watson则能够将广告内容与当日报纸上的内容进行比对，为内页广告找到“最佳去处”。比如，在内页的某个版面上刊登了一篇关于养老政策变动的报道，那么如果在当天的广告中有中老年保健相关的广告就可以排版在同一版面上。因为会对养老政策变化感兴趣的人大部分都是老年人以及家里有老年人需要赡养的人，所以他们往往也会对中老年人保健的相关产品有所需求。
在这一过程中，Watson所做的，就是将报纸上报道的内容进行分析，精确定位对每篇报道会感兴趣的受众形象，以此来帮助媒体更好地进行广告的排列。如此一来，既能提升广告的传播效果，又可以帮助媒体提高广告价格，更好地盈利。
传统媒体的“进步发动机”
早前，腾讯推出写稿机器人Dreamwriter，这个可以通过收集数据，按照正常新闻写作模式迅速完成稿件的机器人在业内引起了不小的恐慌，但我觉得，人工智能进军传媒界不仅不是坏事，还是促进传媒业加速发展的好事。
目前，人工智能已经可以独立完成简单的、模板化的稿件写作，如此一来，就可以为新闻记者节约时间，让他们有更充足的精力完成更深度、更有质量的稿件的写作。
不仅如此，人工智能的崛起势必会给传媒人敲响警钟——再不努力提高自己的写作水平，就有可能会被机器人取代。在这种压力的驱使之下，记者、编辑们就会努力提升自己的水平，避免被人工智能所取代。如果媒体内部的员工都在不断进步，媒体又怎会止步不前呢？虽然传统媒体面临新媒体浪潮的冲击，虽然在这个信息化、数字化的时代里，渠道对于传播有着举足轻重的影响，但做好内容仍然可以让一个传统媒体不断弘扬纸媒的荣光。
就此来看，人工智能的出现，也许会成为推动传统媒体进步的“发动机”。
我觉得，人工智能的崛起其实并不是一件坏事。因为它们可以代替人类重复机械的工作，让人类解放出来，做更多更有意义的工作；也给人们留出了足够的精力，把他们的智慧运用到更有用的地方，促使催生更多的创新的技术。（本文首发钛媒体）
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