人工智能与新闻业案例集锦

刘海明

【案例】

人工智能译评|伊利诺伊州发布首部《人工智能视频面试法案》

译评者按

2019年8月9日，伊利诺伊州议会通过并公布了《人工智能视频面试法案》（the Artificial Intelligence Video Interview Act），将于2020年1月1日起生效。该法案对使用AI进行视频面试分析进行了新的规定。该法案是新技术监管的立法新典范。该法案适用不仅限于伊利诺伊州居民。它适用于应聘伊利诺伊州州内所有工作职位的所有应聘者。该法案虽然简短且没有任何对相关概念的定义，但明确规定在视频面试中使用AI技术之前需要做三件事情：（1）面试之前通知、（2）执行可解释性要求、（3）获得应聘者同意。

此外，应聘者拥有面试视频删除权。招聘企业必须在30天内满足应聘者删除面试视频的行权请求，并应指示收到视频副本的其他人也予以删除。招聘企业必须在视频保存方面采取数据存储安全保障措施。

如果招聘企业确实在使用AI来面试应聘者，那么从2020年1月1日起，就应该审查自身是否满足了告知同意、可解释性、删除行权响应、视频安全存储等要求。

以下为法案编译内容

《人工智能视频面试法案》

AN ACT concerning employment.

一部有关招聘的法案。

Be it enacted by the People of the State of Illinois, represented in the General Assembly:

由伊利诺伊州参议院和众议院通过并颁布：

Section 1. Short title.

This Act may be cited as the Artificial Intelligence Video Interview Act.

第1条 简称

该法案可称为《人工智能视频面试法案》。

Section 5. Disclosure of the use of artificial intelligence analysis.

An employer that asks applicants to record video interviews and uses an artificial intelligence analysis of the applicant-submitted videos shall do all of the following when considering applicants for positions based in Illinois before asking applicants to submit video interviews:

(1) Notify each applicant before the interview that artificial intelligence may be used to analyze the applicant's video interview and consider the applicant's fitness for the position.

(2) Provide each applicant with information before the interview explaining how the artificial intelligence works and what general types of characteristics it uses to evaluate applicants.

(3) Obtain, before the interview, consent from the applicant to be evaluated by the artificial intelligence program as described in the information provided.

An employer may not use artificial intelligence to evaluate applicants who have not consented to the use of artificial intelligence analysis.

第5条 人工智能分析应用于招聘面试应公开透明

如果雇主要求应聘者录制视频面试并对应聘者提交的面试视频进行人工智能分析，并以此评估应聘者是否适合伊利诺伊州的职位，应在要求应聘者提交视频面试之前执行以下所有操作：

（1）在视频面试之前通知每位应聘者，人工智能可能被用来分析应聘者的视频面试并以此评估应聘者是否适合该职位。

（2）在视频面试之前向每位应聘者提供信息，以解释人工智能的工作原理（如何对面试视频进行分析）以及一般要用到应聘者的哪些类型的特征信息对其进行评估。

（3）在视频面试之前，应征得应聘者同意使用人工智能程序对其进行评估（如第（2）款提供信息中所述）。

雇主不得使用人工智能来评估不同意使用人工智能分析的应聘者。

Section 10. Sharing videos limited.

An employer may not share applicant videos, except with persons whose expertise or technology is necessary in order to evaluate an applicant's fitness for a position.

第10条 限制共享视频

雇主不得与他人共享应聘者的面试视频，除非他人的专业知识或技术能力对评估应聘者于职位合适与否是必要的。

Section 15. Destruction of videos.

Upon request from the applicant, employers, within 30 days after receipt of the request, must delete an applicant's interviews and instruct any other persons who received copies of the applicant video interviews to also delete the videos, including all electronically generated backup copies. Any other such person shall comply with the employer's instructions.

第15条 销毁视频

根据应聘者的删除请求，雇主必须在收到删除请求后30天内删除应聘者的面试视频，并指示接收应聘者面试视频副本的其他任何人也删除视频，包括所有以电子方式生成的备份副本。任何其他此类人员均应遵守雇主的指示。

后语

当前，中国很多大公司，都采用远程视频面试，至于这些远程面试视频是否被招聘方在面试时进行实时人工智能分析抑或面试后留存进行人工智能分析，我们不得而知，也无从得知应聘者的正当权益是否得到保障。毕竟国内还没有像伊利诺伊州颁布这样的“人工智能面试法案”来确立“事前告知同意机制”，且将人工智能分析和评估机制及原理的可解释性包含在告知内容之内。

人脸识别、大数据、人工智能算法分析等新兴技术应用日益形成的交织天网，对人类的监控无处不在，可谓是利维坦般的天网。但这种天网是控制在政府手里，还是在超大型公司手里，还是自我运行，目前仅仅是“尚不知且忧也”。

人脸识别技术用于地铁、车站、广场等公开空间，进行安防、安检或刑事侦查，甚至还流传着——可通过分析面部表情来判断各种情绪以及是否撒谎。但目前，在心理学基础研究不做突破的情况下，萦绕这种技术的恐怕还仅仅是着噱头的喧嚣。此外，更为令人悲哀的是，人脸识别技术甚至还被肆无忌惮地用在课堂，用在教育。科技正在走向盲目，自由人权、伦理道德正在被“科技向恶”日渐侵蚀。

国家无论从立法还是从执法层面都日益重视个人数据保护，有些快递公司在包裹封单上还肆无忌惮地将用户的姓名、手机、地址完全暴露于外面，让人情何以堪！

数据应用，越来越走向“针对个人数据进而控制人”的怪圈。为什么不能针对规模更为庞大的非个人数据，为人类造福呢？究其原因是我们当前的经济模式和商业模式贯彻的是以人目标，以资本驱动的市场机制，而不是乌托邦式的生产力进式。市场机制没错，乌托邦也不切实际。而在市场机制之外的更为广大的良善，是不是在大力发展新兴科技及其应用的同时也应该得到更多的投射和关注，而不是“科技为恶所用”，甚至科技本身成为恶而自我运行。这种“越来越针对人、控制人”的科技方向是错的！科技应该向善！

原创： 刘元兴

来源： 数字科技说

链接：https://mp.weixin.qq.com/s/U9bvjUKWW2Ec0inyqCax4A

编辑：宋婷

刘海明

【案例】

5G＋人工智能：双轮驱动媒体融合全面深入发展

　　作者：中国传媒大学协同创新中心新媒体研究院副研究员 卢迪

　　当前媒体融合进入重要发展阶段，信息全球化、经济全球化的时代背景对媒体融合提出了新的要求，媒体融合的范围、广度和意义都获得了新的发展。当前我们正处于信息化发展带来的历史机遇中，5G将构建起高速、移动、安全的新一代信息基础设施。这意味着今后将形成一张新的信息传播网络，深刻地影响传媒行业的变革，推进媒体融合实现全面、深入的发展。

　　“媒体融合”进入重要发展阶段的技术背景

　　在信息化发展历程中，移动通信的迭代发展和技术演进，都曾对整个信息传播生态和传媒产业，甚至是社会各行各业带来了巨大的影响。每一个移动通信的代际，由于其技术特征、关键能力与关键技术的不同，也会相应地发展出不同的信息传播模式、信息传播平台和信息传播生态。

　　当前，我们面临着第五代移动通信技术的全面普及和加速商用的大背景。作为一个新兴信息技术群，5G将带来不同新兴信息技术体系之间的相互作用，并进一步带动以云计算、边缘计算、大数据、物联网、人工智能为代表的技术融合发展与广泛应用的落地。但仅依靠5G移动通信技术并不能独立实现对经济社会和各行各业的强大影响，其真正的价值和强大影响在于，5G的网络优势和关键能力使各种信息技术可以不受时空限制，突破环境和条件的制约得以广泛应用。5G让人工智能、物联网、云计算、大数据等新一代信息技术真正实现无所不在并且高效运转，成为传媒行业发展“媒体融合”事业的信息化“基石”。

　　5G＋人工智能，驱动媒体融合纵深发展

　　随着5G商用的不断成熟，将会使摄像头、无人机及其他多元信息采集的方式和渠道暴增。在“数据”层面，不同来源、不同类型的海量数据将会极大丰富人工智能生长的土壤。只有在5G时代，数据的数量、质量、类型、维度和精细度才能够达到智能媒体发展所需要的水平。

　　与此同时，在5G＋云计算和5G＋边缘计算的背景下，“边云协同”将极大提升“算力”水平。与传统计算方式将大量数据交付云端处理不同，边缘计算技术可以在最接近数据来源的一端提供智能服务，因此能够在数据处理过程中接近实现零延迟。对媒体而言，算力提升直接带来的是人工智能在信息传播各环节的广泛应用，以及对传媒业务模式的改变与革新，并进一步提高人工智能应用的可靠性和实用性。

　　在应用和业务方面，5G进一步拓展了传媒＋人工智能的应用场景，加深人工智能与媒体业务融合的层次和程度。在5G条件下，媒体能够通过利用无人机、摄像头等终端设备，实现在第一时间、第一现场，以第一视角对以往难以获得的内容素材进行采集、编辑处理、加工和传播，进而使媒体业务和流程的智能化更加便捷，也更利于对媒体业务的管理和控制。

5G技术的诞生、发展和应用，将推动全新的信息革命。在这场信息革命中，媒体无疑将受到更为深刻的影响。因此，要充分利用5G的技术领先优势，让5G成为媒体传播的“硬抓手”，更好地诠释优秀文化、传播精神价值，切实提高媒体传播效果。让5G＋人工智能实现双轮驱动，探索一条具有中国特色、具有信息化时代特色的媒体融合发展之路。

来源：光明网

链接：http://theory.gmw.cn/2019-12/18/content_33412078.htm

编辑：宋婷

刘海明

【案例】

2019年人工智能大事记Top10

1. 俄罗斯发布2030人工智能发展战略

11月，普京总统签署命令批准发布《俄罗斯2030年前国家人工智能发展战略》，提出在保护人权与自由、降低安全风险、保持工作透明性、确保技术独立自主、加强创新协作、推行合理节约资源、支持市场竞争七项基本原则下，通过支持人工智能领域基础和应用科学研究、开发和推广采用人工智能的软件、提高人工智能发展所需数据的可访问性和质量、提高人工智能发展所需硬件的可用性、提高人工智能人才供应水平及公众对人工智能认知水平、建立协调人工智能与社会各方关系的综合体系等六大任务，以使俄罗斯在人工智能领域居于世界领先地位，以提高人民福祉和生活质量，确保国家安全和法治，增强经济可持续发展竞争力。这标志着这一超级大国正式加入到全球人工智能赛道。

2. 中国发布《网络音视频信息服务管理规定》

11月，中国国家互联网信息办公室、文化和旅游部、国家广播电视总局联合发布《网络音视频信息服务管理规定》，其中对基于深度学习、虚拟现实等新技术新应用的虚假图像与音视频的制作、发布、传播进行了规定，包括“按照国家有关规定开展安全评估”、“以显著方式予以标识”非真实音频信息、不得利用AI造假技术发布虚假新闻、部署AI造假音视频鉴别技术和健全辟谣机制等。深度伪造（Deepfake）技术的出现，引起了全球范围的关注，尤其是在色情、政治谣言等方面的应用更是引起了几乎所有人的恐慌。中国发布相关法规文件对深度伪造进行监管，充分展现了中国负责任大国的担当以及人类与技术作恶坚决斗争的决心。



3. 人工智能首次在超过两名玩家的德普游戏中击败人类精英

7月，美国卡耐基梅隆大学与Facebook联合研发的人工智能扑克机器玩家Pluribus，在六人无限注德州扑克游戏中打败了15名人类顶级职业扑克手。这是人工智能软件系统首次在超过两名玩家的游戏中击败人类精英玩家，表明人类向利用人工智能解决不完全、非对称性多方博弈类复杂问题方面迈出了一大步。同时，这也意味着在追求自身获取最大效益的纳什均衡策略方面，人工智能开始超越人类。这些成果将可能应用到战争、产业竞争、商业欺诈、股票交易、自动驾驶等各种多方博弈相关的各个领域，并将深刻影响世界格局的发展。



4. 科学家实现生物间记忆移植

10月，《科学》杂志刊登得克萨斯大学西南医学中心科学家的研究成果，通过使用光遗传学技术控制幼年斑胸草雀大脑与听觉经验学习相关的区域，选择性地激活大脑中某些特定的神经元回路，向幼年斑胸草雀的脑中有效地植入记忆（曲调），成功在无教导的情况下让幼鸟学会鸣唱之前未听过的简单歌曲。强大的记忆力是学习知识的捷径，人类也在对快速获取记忆从而获得知识、提高智能水平进行着不断的追求和探索，记忆移植无疑是一种最为快捷的途径。这一成果不仅为老年痴呆症、自闭症等疾病的彻底治愈带来了曙光，也使得机器人学习人类常识性知识成为可能。但也有有识之士担心，这将会进一步加快智力资源向富人聚集的速度，加大富人与穷人之间的鸿沟，甚至可能会引发越来越多的科学家失踪等。虽然距离实现真正的人类记忆移植还有很长的路要走，而且还存在这样那样的争议，但不论怎样，现阶段能够取得这样的成果都足以令人期待更加美好的未来。

斑胸草雀学习唱歌的神经元电路图 （ A 幼年草雀学习唱歌的时间表；B 成年草雀唱歌的频率谱图；C 听觉（蓝色）和神经元电路（橙色）示意图）



5. 施路平教授团队开发出面向通用人工智能的异构天机芯片架构

8月，清华大学类脑计算研究中心施路平教授团队一篇文章登上了《Nature》杂志封面，题目是“面向通用人工智能的异构天机芯片架构”。文章介绍了该团队所研发的异构类脑芯片“天机芯”。该芯片有多个高度可重构功能核，可同时支持机器学习和类脑智能算法，并通过一辆自行车的自平衡、动态感知、目标探测、跟踪、自动避障、过障、语音理解、自主决策等功能，展示了该芯片的处理能力，探索出了实现融合计算机科学与神经科学的通用人工智能的可行之径。

6. 单体和群体均可变形的集群机器人出现

9月，科罗拉多大学波德分校和东京大学的研究者发表文章称，他们开发出了一种新型集群机器人ShapeBots。这种机器人的单体和群体均可发生变形，多个ShapeBots可以构建不同的二维图形，机器人的位置可以根据图形自动调整，并且还可以根据用户需求进行三维的形状变换。智力和能力较低的微小个体通过集群协作的形式往往能实现智力和能力的飞跃式提升，完成许多个体所不可能完成的复杂任务，这也是群体智能引起关注的主要原因。目前，群体智能还有大规模群体智能空间构造、运行、协同以及演化等诸多核心技术需要解决，ShapeBots无疑为解决这些核心技术问题奠定了良好的基础。

动态演示：ShapeBots组成可变形正方形



7. 人形机器人费德尔（Fedor）飞上太空

8月，俄罗斯联邦太空总署在哈萨克的拜科努尔航天中心，成功以太空船联盟MS-14将人形机器人费德尔（Fedor，识别号码为Skybot F850)发射运往国际太空站。费德尔是坐上机师的座位上升空的,并在太空人斯克沃尔佐夫监督下展开太空实验任务。费德尔身高1.8米，体重160公斤，可模仿人类的动作，其设计初衷就是代替人类去还不安全的外太空完成太空探索和外太空家园的建设任务。现在，费德尔会走路，能提重物、俯卧撑、匍匐前进，会使用各种工具完成喷水、电钻、开锁、气割等建设家园的初始任务，还会开摩托车、越野车等各种交通工具，甚至还会开枪射击，具有保卫家园的能力。尽管有消息称费德尔返回地球后由于不明原因而无法启动，但它的航天之旅无疑使人类移民太空的梦想更近了一大步。

8. 贺斌教授团队开发出无创连接脑机接口

6月，《科学》杂志子刊《机器人学》刊登美国卡内基梅隆大学贺斌教授团队的研发成果——一种可与大脑无创连接的脑机接口。该脑机接口为非侵入式的，不需要在头上开洞植入电极和芯片，而是直接从人的头皮上获取神经信号，就能让人用意念想象来控制机器臂，实现连续、快速跟踪计算机光标的功能，学习效果比以前提高了近60%，学习成绩提高了5倍以上。这一成果堪称是一项里程碑式的技术突破，将彻底改变人机交互的方式，使得人人都可以在不需要承受手术痛苦的情况下通过意念控制智能设备成为可能。

9. 多家中国人工智能企业被美国列入实体管制清单

10月，美国联邦政府宣布将28家中国企业实体加入“实体管制清单”，禁止这些企业购买美国产品。这28家中国企业包括海康威视、大华科技、科大讯飞、旷视科技、商汤科技、依图科技等广为熟知的人工智能企业，业务范围多涉及人工智能、人脸识别、安防监控等当下热门的科技领域。实际上，美国此前已经在5月和8月先后以担心国家安全为由，将华为及其114家关联企业列入实体管制清单，并在6月以同样理由将高性能计算、超算领域的六家中国机构列入黑名单。一方面，这充分表明了中国人工智能的发展已经取得了巨大的成就，威胁到了美国的霸主地位，引起了美国被超越的恐惧，人工智能领域的竞争开始进入白热化阶段；另一方面，也暴露出美国为了保证其在人工智能时代继续保持其霸主地位,将采取政治、经济等各种可能的措施，从产业基础到应用的各个层面，全方位地、系统地、不择手段地打压任何可能的竞争者。



10. 谷歌达到“量子霸权”

9月，谷歌声称已经达到“量子霸权”，打造出第一台能够超越当今最强大的超级计算机能力的量子计算机，能够在3分20秒内完成当今最强大的超级计算机Summit需要约10000年才能完成的计算量。这一消息被NASA发布到官网上之后不久又迅速删掉。众所周知，当前人工智能产业发展的三大主要推动力为深度学习算法、大数据和云计算。量子霸权的实现，不仅可以大大加快深度学习暴力计算的速度，提高深度学习的实时性，拓展深度学习的应用领域，促进人工智能产业化纵深发展，而且还可以加快类脑智能等新型算法和技术的研究进程，推动人工智能向更高层次的跃迁。

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/DgJKLsWcuvpvhfYr7LPXaA

编辑：张凉

刘海明

【案例】

马长山：超越人工智能与法律研究的理想主义

AI法律、法律AI及“第三道路”

作者：马长山，哲学博士，法学博士后，入选国家“万人计划”哲学社会科学领军人才、“新世纪百千万人才工程”国家级人选、文化名家暨“四个一批”人才，享受国务院特殊津贴专家。现为华东政法大学教授、博士生导师、《华东政法大学学报》主编；东京大学东洋文化研究所“外国人研究员”、中国法学会法理学研究会副会长。

来源：《浙江社会科学》2019年第12期。为方便阅读，以上内容为作者主要观点摘录。

众所周知，人工智能与法律的研究已有近50年历史了，但却一直未能引起太大的社会震动。然而，在AlphaGo与人对弈并取得胜利之后，它便很快成为全球最热门的显学之一。我国关于人工智能与法律的研究起步较晚，在受到《国家信息化发展战略纲要》、《“十三五”国家信息化规划》（2016）和《新一代人工智能发展规划》（2017）发布的激发后，才瞬间掀起了研究热潮。从研究进路来看，可将其大致区分为“人工智能法律”（AI法律）和“法律人工智能”（法律AI）两大类型。厘清它们的不同立场、方向和路径，进而探讨“第三道路”的可行性，对推进当下人工智能与法律的深入研究无疑具有重要意义。

01
两种立场与方向

在我国关于法律与人工智能领域的研究中，既有乐观、浪漫、甚至科幻般的憧憬，也有谨慎、排斥、甚至让人纠结的困惑，但它们主要从两种进路来展开。

其一，AI法律。它基于知识系统、理性思辨和法律逻辑，将人工智能视为法律的规制对象或者法律规制的方式，因而，是一种外在视角的、以法律为本的思考和研究的理论进路。也就是说，AI法律是一种立足法律立场的研究，重在分析和解决人工智能这一新领域所带来的法律问题和挑战。它又可分为“谨慎派”和“变革派”。

“谨慎派”秉持现代性的法律理念，认为人工智能无非是信息革命或者数字时代引发的新问题、新领域，在根本上它们并没有对现代性法律形成挑战，基本的法律概念、范畴、规则、原则和方法都能够有效适用，只需通过法律解释或者立法能够包容、解决这些新领域、新问题，进而努力把人工智能纳入法律的统摄、规制范围。“变革派”却秉持数字时代的价值理念，认为现代性法律是工商业时代的产物，它反映和代表着以人财物为要素的、工商业经济的生产生活关系；而网络化、数字化和智能化则是当今信息社会的必然趋势，它反映和代表着以数据信息为要素的、数字经济的生产生活关系。因此，二者具有明显不同的内在逻辑，信息社会的各种新业态、新模式，必然会对现代性法律形成严峻的挑战；换句话说，基于工商业经济的法律，难以有效应对基于数字经济的秩序诉求。比如，智能网络犯罪就颠覆了以往物理空间的地域管辖和级别管辖逻辑、网络集团犯罪难以继续沿用以往的犯罪集团理论得到阐释；再如，把“数据大战”一律纳入不正当竞争来规制会日渐尴尬；还如，智能机器人作品和虚拟财产的属性与保护、自动驾驶的法律责任、智能合约的权利义务关系、生活场景中的人机关系等问题，都难以通过传统的法学理论得到有效的说明。

说到底，现代性的法学理论和规则体系是基于单一物理空间、人的单一生物属性基础上发展成型的；它很难包容和解决当今物理（现实）/电子（虚拟）的双重空间、生物/数字的两种面向所带来的人、财、物，以及身份、关系、行为的诸多深刻变革甚至颠覆性后果。这就意味着，仅仅通过法律解释或者立法，是很难包容、解决这些新领域、新问题的，而需要按照信息社会和数字经济的生产生活逻辑，来改造和升级现代性法律，推进法律的当代变革与发展。总之，无论是“谨慎派”还是“变革派”，都是立足法学的本体立场，其方向是将人工智能视为法学的领域延伸和规则外化，主旨在于实现对人工智能的法律规制，塑造智慧社会秩序。二者的区别无非在于，是通过现代性法律的扩展完善，还是通过现代性法律的转型升级，来完成这一重大时代任务，“谨慎派”属于前者，“变革派”则属于后者。

其二，法律AI。与AI法律不同，法律AI则基于数字系统、建模计算和数理逻辑，将人工智能视为法律演进的途径和归宿，因而，是一种内在视角的、以法律计算为本的思考和研究的理论进路。也就是说，法律AI是一种立足算法立场的研究，力图用逻辑计算和符号程序来表达法律，通过建模设计、知识图谱等技术来把法律规则转化为可以自动推理的系统，甚至还能通过数据挖掘，深度学习等技术使之成为可以自动更新与迭代升级的自适应的智能系统。

法律AI可以溯源于三百多年前莱布尼兹的“法律公理化体系之梦”。他从一切皆可计算、甚至哲学争议也可通过计算来解决的理念出发，设想通过使用少数几个基本法律概念来定义所有法律概念；从一系列为数不多的、不容置疑的自然公正原则出发，演绎出所有具体法规。晚近以来，西方一些学者又先后提出，要用统计方法来测量证人、法官和立法者的行为，用符号逻辑数学记号来起草和解释法律，甚至指明了建构法律推理计算模型的规则推理、案例推理和大数据推理这三种路径。由上可见，法律AI更多地主张计算思维，也就是“将法学问题形式化为可计算问题”，然后选择合适的计算方法进行编程。这一建模算法立场的研究进路，其方向便是推动法律AI来主导法律实践，包括法律推理模型、论证与决策模型、证据推理模型、可执行立法模型、法律文本及数据库的自动提取和分类检索、电子取证机器学习与数据挖掘等等。他们预言，在未来更普遍的计算法律将可能出现，“届时系统将会自动执行法律，不需要律师，甚至也不需要法官。”这就形成了与AI法律明显不同的研究方向。

02
不同的领域与路径

随着网络化、数字化和智能化的快速交融发展，AI将会越来越多地应用于社会的各行各业，智慧社会、智慧城市、智慧司法、智慧医疗、智慧商业、智慧农业等等也将全面展开，日常生活中大量的人脑决策将让位于AI的算法决策。甚至“从经济系统底层信息、数据的产生、增长，到上层的具体应用实践，算法都在其中起着决定性作用。信息的有序增长促进经济增长，算法决定着信息增长的秩序。”这样，人类就会大步伐地迈进数字社会，算法“开始塑造这个世界”。

由于AI法律是一种外在规制的理论进路，因此，它关注的就是这种全场景的规则秩序，必然要针对基于算法所形成的全新社会关系、行为模式和社会后果进行跟踪、分析、研判，包括人机关系、算法伦理、算法责任、智能化犯罪、杀人机器人等等，然后按照法律价值和发展规律来对其做出理论回应，提出相应的法律规制方案。因此，AI法律的关注领域是所有AI应用所产生的法律关系，特别是AI与人、以及AI应用场景中人与人的生产生活关系，如人脸识别、深度造假、脑机对接、算法黑箱、算法歧视、数据鸿沟、数字人权等等复杂问题。它所采取的是一种规则主义的研究路径，更多地强调解释规则、修改规则或者制定新规则，从而主要以逻辑加持来形成AI法律体系，促进算法时代的规则秩序。这样，法律与AI就形成了既互动交融、又并存发展的二元结构。尽管它也会涉足智慧司法过程中的各种算法模型，但在更大的领域范围内却保持着对AI应用及其关系后果的规制努力。

与此相反，法律AI侧重内部视角的分析和研究，因此，它并不在意AI应用所产生的社会关系、行为与后果，而是更加注重AI应用、特别是AI司法应用本身，其核心问题是计算法学。进言之，它力图将法律规则转换为可能的算法，从而解决法律问题、推进司法过程的智能化，因此，其研究领域集中在法律文本提取、各种推理模型和裁判模型。与AI法律那种逻辑加持的主导倾向不同，它更多地体现着数学加持的倾向，甚至有学者主张，要“多一点技术，少一点法律”，从而呈现出一种技术主义的研究路径，使得法律规则通过技术转化融入在AI之中。这样，法律与AI就变成了一体化的规制体系，而在未来的发展中，它还可能会带来法律的消亡，取而代之的则是AI规则和AI控制秩序。

综上所述，由于在建模过程中需要运用大量的法律知识，而建模的计算机实现则需要运用大量的技术知识，因此，领域专家和人工智能专家都是不可或缺的。但总体观之，AI法律重在全场景、全领域的法律规制，更多关注人工智能在全社会应用所产生的关系、功能与后果，其研究范围几乎涵盖生产生活的方方面面，涉及到法理、宪法、民法、刑法、行政法、诉讼法所有专业理论，同时又需要摄入计算机、数学、逻辑学等AI相关知识，从而完成其规则主义路径的规制使命；而法律AI则重在执法司法过程中的法律转化，更多关注法律人工智能系统的建模设计和算法应用，因此，其研究范围主要是计算法学及其相关实践领域，虽然它也会运用法理、宪法、民法、刑法、行政法、诉讼法等专业理论来思考和解决AI法律问题，但更多地强调要熟练掌握和运用计算机、数学、逻辑学等AI相关知识，并凭借法律思维、法律逻辑、法律论证等等来完成法律计算，有学者甚至期待可以担当起法律AI程序员的角色，从而达致其技术主义路径的融入归宿。

03
各自的问题与前景

纵观AI法律和法律AI的不同立场、方向、领域和路径，我们可以清晰地看到它们的各自问题与前景。

（一）AI法律的问题

“谨慎派”无疑是一种守成的姿态，它力图通过对现有法律的扩张解释和放大适用，把以数据信息和算法为基础的新型生产关系、生活关系、行为模式涵盖在现代性法律体系和法学理论框架之内，这固然能够保持法律的稳定性和权威性，但面对信息技术越来越多的“破窗”，以及网络化、数字化、智能化新业态、新模式带来的越来越多的“创造性破坏”，仅仅立足对现代性法律体系的守成立场会日益捉襟见肘，亡羊补牢式的法律修补和扩充进路也必将穷途末路。而“变革派”无疑是一种开放的姿态，它主张要认识和把握网络化、数字化、智能化发展的新规律，按照信息社会和数字经济的属性和要求来对现代性法律进行改造和重建。

这意味着，它并不是对现代性法律的全盘抛弃或者另起炉灶，而是在现有法律体系和理论构架基础上进行转型升级，使其能够适应、包容和反映信息社会与数字经济的生产生活逻辑和权益诉求。这无疑是一个复杂、长期、艰巨的系统工程，不仅涉及到规则体系的转型重构，更涉及到从法律概念、基本范畴、法律价值，一直到法律原则、法律关系、司法程序等的总体性变革。它目前只有一个大致的方向，还看不到任何清晰的脉络和图景。另一方面，它这种外在视角的、对AI应用的法律规制进路，虽然并不排斥AI与法律的互动加持，但它毕竟是秉持法律本位的立场，因而会对AI与法律的深度融合、以及法律AI化产生一定的迟滞影响。

（二）法律AI的问题

由于法律AI秉持着内在视角的、法律向AI转化的进路，因而，它能够避免AI法律进路的不足，加速AI与法律的深度融合和法律AI化进程。然而，它也有它的难题和局限。

1. 新的法律规则很难及时转化为法律AI

场景、数据和算力是AI的三大核心要素，而法律向AI的转化，则需要大量的、反复的、长期的场景应用、规则提炼、知识图谱训练和数据“喂养”。就目前而言，研发中探索出的方式是通过专业法律人积累带标签数据，并且将监督学习与强化学习相结合，使机器先通过较小规模的训练样本得到初步模型，再在法律人的不断反馈下扩张样本规模，通过数据循环最终得到较优的模型。这样，对于相对稳定的法律规则而言，也许还能够有时间、有训练、有“喂养”地来进行AI转化；但对那些修改、制定出台的新法律、新规则，恐怕就没有足够时间、条件和能力来随时进行AI转化。事实也表明，“知识图谱是基于现有规则和案例的法律推理模型或专家系统，判断案由是根据过往知识体系，因此当出现新型犯罪、新罪名的时候，法律AI的准确度会明显降低”，而“当数据量不充足的时候，法律AI的准确度也会降低。”当今恰恰正处在一个科技飞速发展的时代，生产生活的各种新业态、新模式不断批量涌现，迫使法律变革不得不大幅提速，国内外关于互联网、大数据、区块链、人工智能等各种修法、立法也便日新月异。此时，若把这些新法律、新规则及时进行建模设计，转换为准确的、成熟的算法，进而成为计算机可以理解和执行的命令，那可就是难上加难了。

2. 法律与AI之间的鸿沟需要跨越

法律与AI之间的鸿沟不仅涉及两个系统，还涉及法律难题、伦理道德、社会哲学等诸多问题，主要表现在：

一是法律逻辑与数理逻辑的转化。法律是由人设计出来的行为规则，反映着人类的理性能力和思辨逻辑；而AI 则是由人设计出来的算法模型，反映着人工智能的算力和数理逻辑。从本质上看，“算法（algorithm）就是任何良定义的计算过程，该过程取某个值或值的集合作为输入并产生某个值或值的集合作为输出。这样算法就是把输入转换成输出的计算步骤的一个序列。”它只能通过建模运算来确立某种输入输出的数值关系或相关关系，却不能说明因果关系和机制原理；它具备分类、归纳、综合等方面的优长，但却少有假设、分析和演绎等方面的能力。这恰恰是数理逻辑与思辨逻辑之间的分野，而法律争议的处理则很难脱离因果关系、机制原理和演绎说理，因此，如若让法律转化为AI的自动决策，这个鸿沟必须要想办法来跨越。在目前，成熟的法律AI产品也仅能做到提高效率、减少重复工作和简单推理，复杂的推理技术仍未能获得突破。

二是法律难题的分歧。简单的法律案件比较容易形式化为计算问题，但对于复杂疑难案件，专业人士的认识和理解都会是有局限的、不充分的，乃至彼此间产生很大的争议，如山东辱母杀人案、陕西张扣扣“复仇”案、湖南护士杀死闺蜜案等等，其中掺杂着经济、社会、心理、文化、甚至政治等诸多因素，且司法数据也难以完整、精准，此时如若让法律AI来判断，无疑难以奏效。事实上，“‘阿法狗’成功的原因在于围棋边界封闭、规则明晰，这使得机器可以自造数据。但法律世界包罗万象、复杂混沌，常常没有明确的对错之分，且法律实践必须纳入人类知识，法律AI不可能摆脱人类经验积累数据。并且，在法律中存在着诸如‘数额较大’与‘数额巨大’、‘抢劫’与‘抢夺’等文本非常相似但法律含义有明确区别的概念，以及诸如‘时效’等基于特定目的而由人类拟制的概念和制度，这给机器的无监督学习带来了巨大困难。”正如学者所言，可计算问题应该是其表述明确无歧义，其解决过程自洽无矛盾，这样才是有效的，而“将法学问题转变为可计算问题的难点在于法学问题往往是不明确、存在变化、可能出现矛盾的。”这必然会增加法律可计算问题的难度，也加剧了法律与AI之间的鸿沟。

三是人性与伦理的考量。法律无疑是确定的规则，但法律的模糊性、不确定性、歧义性也是众所周知的，因此，霍姆斯大法官才坚持“法律的生命不是逻辑而是经验”的信条。古今中外的司法裁判，如英国杜德利案、二战德国告密者案、许霆案、吴英案、唐慧案等等，其中的正义判断、利益衡量、推理论证无不蕴含着一定的经验理性、人性伦理，甚至公共政策因素。这些因素是法律AI难以计算出来的，它也就很难像人类一样兼顾人文关怀和道德伦理，形成彼此之间一个明显的鸿沟。可见，“算法有可能胜任法庭上的多项工作，甚至可以有效地提高现行法律制度的公平性，但是它们无法胜任判决工作。”因此，法律AI目前仅是扮演“智能辅助办案系统”的角色，难以取代律师和法官。

四是人机关系的定位。有学者展望未来，认为人类生活的基本领域将被机器所侵蚀，统治交通领域的将不再是规则，而是算法。而“当人把脑力活动都交给机器，当人类生活的各个领域都被机器所取代，人类的智力必然会因为用进废退而发生退化。到了那时，法律或许也就可有可无。”但反对者声言，“即使在人工智能的时代，算法也不可能是法律，它反而是法体系所要调整的对象；所以，在那个时代，法律不但没有死亡，它也不可能匍匐在算法之下，反而是算法的主宰者和拘束者。”二者的争论说到底，就是法律与人工智能研究的核心问题——人机关系。从人类的历史发展进程来看，无论哪个时期、无论多大的技术进步，都是以人为中心，旨在服从人类需要、提升人类生活品质的，而不是意欲取代人类。因此，面对当前飞速发展的人工智能，世界各国纷纷组建了各式各样的伦理委员会，Google、Lucid AI、微软等多家大型科技公司都已设立了伦理审查委员会，我国也正式宣布组建国家科技伦理委员会，其目的就是要将科技发展控制在人文伦理许可的范围内。出于提高效率、便捷生活、提升品质的考虑，人类会在诸如无人工厂、自动驾驶、智能投顾、机器人医疗等日常生产生活领域中把决策权交给算法，但人类不会把立法权和司法裁决权交给算法、交给机器，其角色定位都只是人类的参谋和助手，它们的算法决策只是阶段性、局部性和临时性的，是为人类的最终决策提供参考的；如果说有一天强人工智能或者超人工智能来临，AI有了人类一样的自主意识和判断能力，那么，人类更不可能交权给它，因为人类不会心甘情愿被自己的创造物所主宰和毁灭。这样看来，人机之间是可以合作的，一些角色也是可以替代的，但在核心问题上却是不可通约的，法律AI难以越过这条红线，无论它多么先进。

（三）AI法律与法律AI的互补支撑

从上述分析中可以看到，AI法律与法律AI具有内外不同的视角，有学者也称其为外部功能主义研究和内部结构主义研究。AI法律重在应用于广泛社会领域中的各种算法关系、行为、功能和后果，甚至认为“制定相关规则来约束算法设计者的行为，在发生可疑后果的时候要求程序员用自然语言来解释算法的设计原理，并且追究其相关责任，这显然是一种治本之法。”这就为法律的AI转化提供了丰富的知识图谱和训练样本，促进法律AI的成熟与完善。法律AI重在设计推理模型和法律自动化系统，在转换时往往采取假设—检验或者观察—归纳的方法，或者在面对茫然无知、变化多端的情形时，采取盲目检索或机器学习的方法让计算机自行发现一些特点，启发法学问题的形式化。这就为AI法律的研究提供了智能转化的动力、场域和途径。可见，AI法律与法律AI分别关注社会领域和司法领域、外部功能和内在结构、法律规制和智能转化，承担者不同角色，它们彼此是互补支撑的。然而，AI法律的前景关键在于，它对信息社会和数字经济生活逻辑与权益诉求的法学提炼程度；法律AI的前景关键在于，它对法律的智能转化程度。

04
法律与AI研究的“第三道路”

网络化、数字化和智能化的深度交融发展，是当今社会变革不可逆转的根本趋势，法律与人工智能的研究也必将成为主流领域，且对多学科交叉互动的要求越来越强。由于AI法律过于强调外在规制，法律AI过于强调智能转化，因此，它们都一时难以破解各自所面对问题和挑战，而更适宜的研究进路，应该是发挥二者优势的“第三道路”。

其一，从浪漫理想回归现实主义。从某种意义上说，AI法律旨在把AI纳入法律规制框架之内，是一种基于法律本位的理想主义。随着人工智能在各种生活场景中的大量广泛应用，使得“人类世界被植入了计算机逻辑”，生产方式、生活方式、行为方式、价值观念都面临着深度变革，“很多旧有的习惯将被颠覆，很多旧有的制度将面临挑战。”面对这些挑战，“谨慎派”的守成自不待言，就是“变革派”的升级转型努力，也依然是较强法律本位倾向，这就难以及时主动地吸纳、融入网络化、数字化和智能化的技术规制方式（如以代码规制代码），也会影响法律的智能转化。而法律AI旨在把法律转化为智能系统，则是一种以AI为归宿的浪漫主义。前述法律逻辑与数理逻辑的转化、法律难题的分歧、人性与伦理的考量、人机关系的定位等困境，无疑是法律AI化道路上的重重障碍。因此，对法律AI抱有过多的期待、设置过高的目标，未免脱离实际，至少在可见的范围内是如此。这样看来，就需要AI法律的研究“往前迈一步”，法律AI向“后退一步”，汇合到“第三道路”上，以现实主义的精神来发挥各自的优长，根据客观规律和现实需要、通过法律专家和技术专家的合作来推进法律与AI的相关研究。

其二，增强法学与技术的对话合作。无论是AI法律还是法律AI的研究，都会面临着一个让人深度焦虑的问题是，法律人不懂计算机技术，如何来研究人工智能？大家知道，法律是一种知识系统，AI则是一种数字系统，数字系统能做的知识系统做不了，知识系统能做的数字系统做不了，“懂技术的不懂法律，懂法律的不懂技术，这也是法律人工智能理论和实践很难推进的现实困难。”实践表明，“即使在有限的运用中，不懂计算思维的法律人无法检测功能设计、程序编写的正确性和合理性，无法判断数据的可靠性，只能被动地接受返回的数据，再进行人工检测。但对于海量的数据，即使抽取百分之一的样本量进行检测，也是人力难以完成的。而没有法学思维的人在设计功能时难以正确理解法学问题的丰富内涵，在具体化的过程中很容易出现偏差、存在偏见而不自知。”对此，学者们一直努力寻找破解的应对方案。然而，有几点则需要进一步讨论：

首先，全能型、通才式的研究思路，未必行得通。目前，真正能够设计法律AI模型和算法的基本都是理工科出身、至少是有计算机背景的科技学者，而法律专业出身的学者基本都无法涉足；然而，科技学者设计出来的法律AI模型和算法，又因欠缺法学思维、找不准法律问题而难以应用。对此，一些法律人希望通过深入研习计算机理论与应用技术，甚至力图学会设计算法和编程来推进法律AI的研究，但这可能只对极少数有基础、有天赋的人才适用，而对绝大多数法律人来说难免是一种梦想。即便极少数天才可以做得到二者“通吃”，究竟能“通吃”到何种深度、适时跟进到何种地步，这也是一个疑问。其理由在于，不用说法律和计算机之间在专业领域、知识体系、思维方式等方面的巨大鸿沟，就是法学学科内部的民法、刑法、行政法、国际法等，以及计算机科学技术内部的软件工程、计算机软件与理论、计算机系统结构、计算机应用技术等，均都有些“隔行如隔山”，那么，学者们有多大的精力和能力来打通两大系统？加之当下计算机科学技术和法学的各自学科理论发展又都十分迅速，专注本领域研究的学者都应接不暇，何况跟进“通吃”呢？因此说，寄希望于法律人去深入研习计算机理论和应用技术、或者让技术专家去深入研习法律，试图让法律人兼具程序员角色、或者技术专家兼具法律人角色，这种全能型、通才式的解决问题的思路几乎是不可能的。

其次，不懂计算机技术，未必就不能研究人工智能。研究人工智能确实需要了解和掌握相关的技术理论和知识，努力掌握和养成一定的计算思维，这没有疑问。然而，法律人常常纠结的“不懂计算机技术”，并非指不了解一般的计算机知识或通识，而是指不能比较熟悉并应用相关的计算机理论和技术。其实法律人“不懂”，对其研究人工智能并没有太实质性的影响。因为“法律专家不可能是面面俱到的每个领域的专家，这根本就是不可能的，也是做不到的；但他必须得是真正的法律专家才行，才能在法律的基础上甄别其他专家的同行意见，然后做出法律上的妥当决定。”客观而言，在法律上研究人工智能及其在社会领域的广泛应用，不仅包括它的内部结构和模型算法，也包括经由它所产生的社会关系和社会后果，后者才是基础性的、也是主体部分；对这些领域，并不需要研究者成为计算机技术专家，但必须是法律专家才行。这有如知识产权领域的专家并没都拿到专利，环境法领域专家并不都是科学家一样，然而并不影响这些专家的研究，他们关注的同样是相应的法律关系、行为样态和社会后果。

再次，法学与技术的对话合作，是最基本的方式和途径。我们说全能型、通才式的研究思路行不通，不懂计算机技术并不影响研究人工智能，这里的关键是如何研究？人们常常发现，“不具有计算思维的人难以意识到怎样的法学问题是可计算的问题，而没有法学思维的人根本就提不出有法学研究意义的问题。如此，计算机在法学研究中的运用就只能靠偶然的机会来产生，只能局限在狭窄、表面的领域。因此，我们需要将AI法律和法律AI汇合在“第三道路”上，这无疑需要法学与技术的长期对话合作，并逐渐取得各领域、各层级的基本共识；“需要法律人和程序员、人工智能专家的合作，以便使算法进入法律，法律进入算法，从而使人工智能的基础操作系统符合人类的伦理和法律。”而在具体操作层面，“或许只有当法律人与技术人紧密结合，相互理解，充分获知对方的需求与期待并实际解决法律与技术运用中的实践难题时，才是法律人工智能在法律界大展拳脚的时刻。”

其三，促进法律与人工智能的双向融合。“第三道路”既不是旨在把AI纳入法律规制框架之内，也不是旨在把法律转化为AI系统，而是力图让AI法律和法律AI汇合所长、避其所短，实现法律与人工智能的双向融合，这无疑是一条更优的整合研究进路。就是说，一方面是让人工智能支持法律，打造一个高效的、可视正义的司法体系；另一方面是让法律改变人工智能，开发出具有内在法律和伦理规则的人工智能，“使一种新型的、合乎伦理的、可解释的人工智能得以在法律中成长和发展起来”，因此，“法律人工智能的研究应该更多关注二者如何能够强强联合，而不是谁赢谁输。”这就要求法律人要积极参与到人工智能技术研发之中，“为人工智能的深度应用提供场景、提炼规则，制作各种证据指引和知识图谱，推进机器深度学习”，积极促进彼此的融合贯通。目前，有西方学者设计出了具体的方案，认为论证是弥合知识系统和数字系统之间鸿沟的有效路径。具言之，尽管机器学习只能对一般情况作出较为准确的预测，却无力应对法律领域里的复杂案情、特定情形和场景细节，而这些都需要解释、推理和论证。他“希望通过论证系统的完善，这些问题可以迎刃而解。当然，这将是一项长期性和持续性的工作。”至于论证这一路径最后能否走得通，或者是否还有其它更有效的路径，可能还需要时间的检验和更多人的努力。

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编辑：张凉

刘海明

【案例】赵蓓 张洪忠:2019年人工智能技术在中国传媒业的应用与思考

原文作者：赵蓓 张洪忠  

原文来源：新媒体观察

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/jH8_ITsvs0kbygXmAXLgpQ

摘选自发表于《新闻与写作》2019年第12期文章

摘要：2019年我国传媒业运用人工智能技术有大的发展。本文通过考察一些有代表性的技术应用来描述2019年我国传媒业在人工智能技术上的应用状况，从新闻传播流程的新闻采集、剪辑、写作、播报、平台、终端逐一展开分析，并对2019年人工智能技术运用进行总体的评价与思考。

人工智能技术是基于大数据、算法和云计算三项技术基础，开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论和方法的新技术，是制造智能机器、可学习计算程序和需要人类智慧解决问题的科学和工程。每一次新传播技术出现都会带来传媒生态的变革。根据《媒体人工智能发展报告(2019)》显示，在我国有43.3％的媒体运用人工智能进行效果检测；有23.3％的媒体运用人工智能进行内容的生产、媒介形式的改变、媒体资源的运营管理；有20％的媒体运用人工智能进行内容的智能精确分发。不管这份报告数据是否准确，但可以说明一点是人工智能技术已经开始大面积进入我国传媒业。

本文通过考察一些有代表性的技术应用来描述2019年我国传媒业在人工智能技术上的应用状况，从新闻传播流程的新闻采集、剪辑、写作、播报、平台、终端逐一展开分析，并对这一年人工智能技术运用进行总体的评价与思考。

一、新闻信息采集的智能化开始试水

在2019年，智能硬件、机器人、无人机等人工智能技术在新闻采集中开始实际应用，这些新技术的应用可以减轻记者工作负担，提高信息采集效率。

一是机器人技术的应用辅助记者进行新闻采集。新华智云于2019年8月推出25款机器人，其中8款是助力记者、编辑采集新闻资源，分别为突发识别机器人、人脸追踪机器人、安全核查机器人、文字识别机器人、数据标引机器人、内容搬运机器人、多渠道发布机器人、热点机器人等。据了解，目前浙江、山东等地的新闻工作者已在这些机器人的帮助下开展新闻采集工作，在地震、台风等突发事件的报道中发挥重要作用。例如，在8月10日超强台风“利奇马”新闻报道中，浙江省各媒体便选择了新华智云的突发识别机器人采集新闻，在极短时间内迅速抓取所需镜头，帮助记者、编辑在短时间内处理更多信息④。

二是智能硬件设备的应用。搜狗公司于2019年3月初发布的智能录音笔C1成为媒体人的采访“利器”，频繁出现在2019年两会现场。该产品将搜狗旗下语音识别、机器翻译等人工智能技术和传统录音笔融合一起，结合搜狗搜索、搜狗输入法等产品矩阵所提供的大数据能力，可为用户提供“录音+转写”的一站式服务⑤。这一智能硬件设备的应用大大提高了新闻采写效率，被媒体称为“全能耳”。在全国两会报道中，新华社不仅为记者配备了“全能耳”，还提供了智能AR直播眼镜，戴上直播眼镜，记者的眼睛就变成摄像机，“看”到的景象通过新华社客户端“现场新闻”就能直播给网友，宛若“身临其境”。此外，它还具有独特的人脸识别技术，能实时提供眼前人物的身份信息⑥。同时，科大讯飞推出的语音转录工具“讯飞听见”也深受媒体人喜爱，它是一款以语音转文字和语音翻译为核心功能的产品，能支持中英文的录音和转写、导入音频转写等功能，适合大部分的会议和采访情景。在6月30日2019智能视听大会上，“讯飞听见”M1智能转写系统为大会全程提供实时转写上屏服务，“讯飞听见”L1则为会议提供翻译服务⑦。

三是无人机航拍技术应用为新闻报道插上“翅膀”。近年来，无人机航拍被广泛用于媒体直播中，在10月1日庆祝新中国成立70周年阅兵庆典直播中，大工科技的“系留无人机系统”搭载广播级摄像机就成为央视一个稳定的高空机位，完美呈现了阅兵庆典和晚会航拍的高清直播⑧，为观众带来了一次震撼的视听享受。与此同时，无人机还可参与视频素材拍摄，记录新闻发生瞬间，为新闻报道带来全新视角。

二、机器人辅助写作进入媒体实用阶段

机器写作实是一种拟人化的说法，指运用算法，将数据进行加工处理并转化成叙事体新闻文本的方式，进行写作的并不是有形的机器人（Robot），而是计算机程序。⑨近年来国内外已经有不少关于机器人新闻写作的尝试。比较具有代表性的有，洛杉矶时报2011年推出报道地震情况的机器人Quakebot，2014年美联社开始使用Wordsmith生产财经新闻，2015年新华社推出自动新闻协作工具“快笔小新”进行财经和体育新闻报道，以及“今日头条”在2016年里约奥运会期间推出机器写作工具xiaomingbot等。⑩

进入2019年，我国在机器人新闻写作方面的应用更加深入，一些有代表性的机器人写作应用开始出现。中国科学报社联合北京大学科研团队研发的首个科学新闻写作机器人“小柯”，于2019年8月1日正式上岗。中国科学报社副总编辑、项目负责人张明伟指出，“小柯”利用先进的机器算法语言，以英文论文摘要作为基础，快速“写出”中文的科学新闻底稿，再经过专业人士和中国科学报社编辑的双重人工审校和信息补充，很大程度上能够满足我国一线科研人员快速了解主流英文期刊资讯的需求。11

Giiso写作机器人是由深圳市智搜信息技术有限公司推出的一款内容创作AI辅助工具，Giiso写作机器人在2019年迎来全面升级，进入选、写、改、编、发全流程智能化阶段，人机协作“技能”再提升。Giiso能快速完成热点话题挖掘，并实时更新，同时基于自然语言处理算法技术，Giiso可在几秒的时间内根据主题生成多篇底稿，在相关主题下，Giiso可提供大量关联性素材，通过句子、段落、关键词、文章等形式进行联想，加强文章丰富、立体感12。值得注意的是Giiso写作机器人作为一款内容创作AI辅助工具，不仅可以为媒体所用，还可以为个人所用，实现自媒体智能创作。

封面新闻的“小封”机器人也在不断升级迭代，在内容生产场景应用上，“小封”每月写稿量已超过6000篇，写稿领域涉及体育、财经、生活、科技等八大类。不仅如此，“小封”通过每天24小时不间断学习数百位诗人的写作手法和数十万首现代诗，运用知识图谱、自然语言处理等技术，已可以进行现代诗和古体诗的写作。2019年3月5日，“小封”正式在封面新闻上开设《小封写诗》专栏，发表诗作13。从新闻稿件到诗歌创作，“小封”机器人完成了机器人写作历史上的一次重大突破。

三、智能剪辑开始进入用户使用领域

近两年，短视频在我国得到了飞速发展，已成为人们在日常生活中获取信息的重要方式。随着5G商用时代开启，视频将成为重要的表达方式，传统依靠文字或突破来进行传播的方式将逐渐向视频转变，由此凸显了新闻视频制作智能化的重要性。

在新华智云发布的25款机器人中，协助媒体人进行视频制作的机器人有字幕生成机器人、智能配音机器人、视频包装机器人、视频防抖机器人、数据新闻机器人、直播剪辑机器人、影视综快剪机器人、极速渲染机器人、一键转视频机器人、视频转GIF机器人等。据新华智云联席CEO徐常亮介绍，目前这些机器人已帮助媒体人生产短视频30万条，大幅度提高了采集和处理新闻资源的效率和产量。例如，在2019年8月的超强台风“利奇马”报道中，浙江广电集团旗下的钱江都市频道新闻部用数据新闻机器人制作了多条数据新闻视频14。在2019年国庆阅兵报道中，央视新闻启用“AI剪辑师”对视频进行剪辑，完成了300条以上短视频的产出量，大大减轻了媒体人的工作压力。

进入短视频时代，抖音、快手、Vlog等已逐渐成为人们记录生活的重要方式。但对于普通用户或自媒体而言，在视频剪辑上了解不多，也没有自己的专业团队，视频剪辑有一定难度。为了降低剪辑门槛，提升自媒体生产效率，满足普通用户社会表达的需要，一些公司推出了智能视频剪辑App，通过人工智能算法，用户不需要对视频剪辑进行过多的学习和了解，就能直接上手操作，自己手动剪片制作一段较为出色的视频。例如，OPPO在2019年推出的新款手机Reno2就自带视频剪辑的“神器”——Soloop，用户可以直接导入自己拍摄的画面，系统会根据智能剪辑模式自动选择视频风格，添加背景音乐和过场动画，实现一键式操作。11月小米手机在微博发布了CC9 Pro手机，该款手机同样内置Vlog智能视频剪辑功能。

在电影预告片剪辑方面，早在2016年来自IBM的人工智能Watson通过分析超过100部相同类型电影，完成了前期对于电影场景对话、转折、视觉变化、音频变化、人物反应等学习，并为电影《摩根》制作出一款预告片，成为电影在宣传阶段最热的话题。进入2019年，人工智能技术得到进一步发展，流媒体巨头Netflix首席产品官格里高利·彼得斯(Gregory Peters)表示“Netflix正考虑将下一个电影预告片交由AI创作，这样我们的预告片创作者就能真正把时间和精力放在创作过程上。”15虽然目前人工智能在电影创作领域并没有普及，离人工智能创作出超级大片的时代还很遥远，但可以想象的是，未来人工智能剪辑、人脸识别、三维立体建模、动作追踪等技术将会在这一领域得到更深入的应用，协助电影创作者更高效的生产。

四、AI主播在大型活动中上岗

随着人工智能技术的发展，新闻报道形式也在不断创新。主要表现在以下两个方面：一是AI合成主播颠覆广播电视新闻生产方式，未来AI主播将成为新闻报道中的重要一环，与真人主播一起协同工作，提升新闻的制作效率，降低制作成本，特别是在突发性新闻事件报道中，AI合成主播可快速生成新闻视频，提高新闻报道的质量和时效；二是基于智能化图形识别、VR、AR、MR等技术，沉浸式、全息式、交互式信息呈现方式获得广泛应用。

在AI合成主播的应用上，各主流媒体均取得了一定进展。在2018年11月世界互联网大会上，新华社与搜狗公司发布了全球首个AI合成主播。2019年2月19日，新华社与搜狗公司再度联合发布了全球首个站立式AI合成主播“新小浩”，同时也发布了全球首个AI合成女主播“新小萌”，新的AI合成主播将拥有更多肢体动作，从“坐着播新闻”升级为“站立式播报”，进一步提升了“主播”的表现力。在全国两会报道中，“新小萌”播报全国人大代表周素明关于中国白酒国际化建议的新闻引起热议，仅仅几个小时浏览量超过100万16；2019年6月在第23届圣彼得堡国际经济论坛上，新华社、俄罗斯塔斯社和搜狗公司联合推出了全球首个俄语AI合成主播。据介绍，AI合成主播主要是依靠搜狗公司人工智能“分身”技术研发而来。“分身”技术基于“自然交互+知识计算”的技术突破，通过提取真人主播的声音、唇形、表情动作等特征，再运用人脸识别、人脸建模、语音合成、唇形合成、表情合成，以及深度学习等多项人工智能技术将真人主播“克隆”出来，展现出与真人主播极为相似的信息传达效果17。

人民日报则与科大讯飞在2019年5月25日推出了自己的首款AI合成主播“果果”。“果果”主要是使用科大讯飞的“人工智能+语音合成”技术，可使用普通话、粤语、英语、法语、韩语等多种语言介绍自己，并可以用多种语言24小时不停播报新闻。在“人民智播报”微信公众号上，每天早上7点，“果果”都准时上岗，为观众播报国内外热点事件，吸引了众多粉丝。

中央广播电视总台也与百度公司展开合作，共同开发AI智能机器人“小白”和“小度”。在2019年全国两会现场，“小白”通过采集央视主持人白岩松的声音，利用个性化语音合成技术形成“声音复刻”，打造白岩松“伪在场”的效果，而“小度”则通过搜索全网数据并进行智能分析，与两会记者问答互动，预测总理记者招待会热词18。央视财经则与搜狗公司在“3·15”晚会上联合推出了AI合成主播“姚小松”，他的形象和声音都来源于央视主持人姚雪松，只需要输入文本，就能实现智能新闻播报，这是电视媒体在新闻播报方式上的一次智能化创新。未来在重大事件、突发新闻、财经新闻、体育新闻等时效性要求较高的新闻播报领域，AI主播将发挥重要作用。

除中央媒体积极采用人工智能技术探索形式创新外，地方媒体也在加大对人工智能技术的投入与应用。例如，在2019年两会期间，封面新闻AI合成主播“小封”直接对话代表委员，用多维度的视角对两会热点内容进行展现，获得了广泛关注。结合AI合成主播，封面新闻还推出了“两会青年说”等专题，进一步吸引年轻人注意力。未来，封面新闻还将不断加强技术创新，为“小封”机器人适配更多的主持、主播互动场景。19同样是在全国两会期间，长城新媒体也推出了自主研发的AI主播“冀小蓝”，参与媒体报道，获得了众多关注。

“AI合成主播”的出现是人工智能技术在新闻报道环节中的一次创新性突破。一方面在很大程度上减轻了真人主播的工作压力，降低了新闻播报的成本；另一方面由于机器人不知疲倦，可24小时播报的特性，大大提高了新闻报道的时效和质量。

五、人工智能平台建设继续升温

在媒体融合大背景之下，人工智能技术为媒体内容生产带来更多的创新手段和工具，帮助媒体打造核心竞争力。过去几年，人工智能在内容生产的多个方面均有广泛应用，比如上文提到的机器采集、机器写作、AI主播等，但在内容生产全流程方面缺少核心技术保障。随着市场竞争加剧，媒体融合进程加快，对技术的需求日益凸显，人工智能平台由此而生。

人工智能平台指的是用人工智能技术赋能媒体内容生产与传播，最终实现媒体个性化生产、可视化呈现、互动化传播。在我国，新华社在人工智能平台建设上有代表性。从2017年推出首个人工智能平台“媒体大脑”，到2018年升级为“媒体大脑·MAGIC智能生产平台”，再到2019年推出25款“智能新闻机器人”，新华社的人工智能平台在不断更新迭代。据介绍，该平台集纳了自然语言处理、计算机视觉、音频语义理解等多项人工智能技术，将人工智能引入新闻全链路，着力采集、生产、分发端创新，帮助用户高效完成短视频内容创作20。2019年两会期间，“媒体大脑”推出短视频《一杯茶的工夫读完6年政府工作报告，AI看出了啥奥妙》，对2014年以来政府工作报告中提到的数据进行系统对比解析，并进行可视化呈现，在两会报道中脱颖而出。21在2019年云栖大会上，“媒体大脑”向科技日报、新华社浙江分社、浙江日报、浙江广电、钛媒体等提供技术支持，大会开幕首日，平台自动生产短视频335条，最快一条视频生产耗时不到60秒，准确率达93.1%。222019年8月，超强台风“利奇马”袭击浙江省，浙江省多家新闻媒体，如浙江在线、浙江新闻App、钱江视频等均选择了“媒体大脑”进行台风新闻资料的采集与处理，快速生成了一系列跟台风有关的报道。例如，资讯视频《“利奇马”逼近浙江交警播报高速路况》、数据新闻《“数说台风”：截至17点“利奇马”风力16级》、正能量故事《多辆孝心车受阻泥石流民警连夜“开路”》等。

其他媒体也在不断建设属于自己的智能化新闻生产平台。2019年9月，人民日报联合百度公司成立“人工智能媒体实验室”，赋能媒体报道策划、采访、生产、分发等全新闻链路，打造更高效的媒体生产平台。23光明日报则与封面传媒达成战略合作，协议共建“智媒技术云平台”，该平台基于“5G+大数据+人工智能”技术，主要用于媒体的内容融合生产。24人工智能平台的建设与升级可以从根本上保障我国新闻生产全流程的顺利进行，促进传统媒体向智能化转型。

各媒体纷纷与科技公司展开合作，利用自己的资源优势与科技公司的技术优势，实现优势互补、互利共赢。央视网与科大讯飞达成战略合作，共建“人工智能编辑部”，将人工智能技术应用到央视网各个媒体场景中，为用户提供个性化的新闻资讯服务和更好的视听体验。一些地方媒体在5G新媒体平台的建设上走在了前列，联合通信公司和先进科技公司打造新平台，共同推进5G新媒体行业发展。如，四川广电网络联合华为公司共同建设“5G联合应用(研究)中心”；济南报业与济南移动联合成立5G新媒体应用联合创新实验室；江西日报社与华为公司签署合作协议，共同建立“江西5G新媒体实验室”等。媒体与科技公司的跨界合作旨在充分发挥各自所长，运用5G、人工智能、大数据、VR/AR/MR等新技术，创新新闻表达方式，进一步提升新闻传播效果，加快推进媒体融合发展。

商业网站也在建设智能系统，优酷研发的鱼脑系统不仅利用大数据为雷佳音出演《长安十二时辰》、易烊千玺参加《这就是街舞》做出选角参考，还可通过节目播出后的受众行为反馈信息，预测节目走势，为下一次节目策划和制作提供参考，目前已经被全面应用到优酷内容生产中。

人工智能平台的另一个具体应用就是内容的智能审核。伴随着信息呈现“爆炸式”增长，面对海量资讯媒体资源管理的难度加大，新闻审核成为一个大问题。人工智能审核的出现，大大缓解了媒体人的压力，节省了人工审核的成本，让媒体人从重复繁琐的工作中解放出来。一些文章和视频，需要人工去阅读、观看，常常需要动用一个团队去审核，耗时很久。引入AI审核后，可以通过人工智能技术对关键词、关键帧进行识别，与数据库进行比照，及时发现错误。进入2019年，面对不断产生的海量短视频内容和日益严格的监管环境，“百度大脑”推出全新内容审核平台，对节目标题、简介、弹幕、评论，以及节目画面和音频进行一站式审核，用AI帮助短视频行业减轻压力，并为企业降低内容审核人力成本。25

但在全面引入AI审核的同时也暴露出一个问题，即在AI还不够智能的情况下，可能会使一些价值观不正确的信息被呈现出来，破坏整个新闻环境。为了解决这一问题，业界普遍采用“双重审核”的办法。例如，为了顺应即将到来的5G时代短视频爆发的风口，封面新闻引入了AI审核和人工审核的双重审核机制，不论是视频爆料还是用户随手拍的视频作品，从上传到审核在分秒内完成，26同时又保证了正确的新闻价值观导向。此外，新媒体平台抖音也采用了双重审核的办法，人工智能负责审核作品中是否存在违规行为，并对视频中关键画面进行抽取审查，审核人员则负责对视频标题、封面截图和视频关键帧逐个进行细致审核，依照规则对违规视频和违规账号进行处理。

六、作为新渠道的智能硬件设备开始多样化应用

信息接收渠道指的是受众从哪里获取信息，传统的信息接收渠道有报纸、广播、电视等，进入互联网时代，电脑、手机成为人们获取信息的重要渠道，进入人工智能时代后，VR/AR眼镜、智能音箱、智能穿戴设备等智能硬件设备逐渐走进人们的日常生活，成为人们接收信息的新渠道。

首先，随着越来越多的媒体采用沉浸式、全息式新闻报道，VR/AR眼镜将成为人们获取信息的重要手段。在VR/AR眼镜研发上，国内外的科技巨头都在积极布局。华为公司于2019年9月26日发布了一款全新的VR眼镜HUAWEI VR Glass，在性能上较之前有明显提升，重量也较之前下降。另外一家手机生产制造商vivo也在6月公布旗下最新科技产品vivo AR 眼镜，据介绍，vivo AR 眼镜是一款重量相对较轻的头戴式设备，配有两个透明显示屏和6DoF跟踪功能。这款AR眼镜将通过无线网络与vivo 5G手机连接，实现AR眼镜的全部功能。国外互联网科技公司，如苹果、Facebook、亚马逊等都在研发自己的VR头显和AR眼镜。

其次，得益于语音识别和语言理解技术的迅速发展，智能音箱在2019年进一步扩大市场份额，走进大众。近几年，互联网公司纷纷推出了自己的智能音响，如阿里旗下的“天猫精灵”、百度旗下的“小度”、小米旗下的“小爱同学”等。人工智能技术以家庭智能助手的身份走入了寻常百姓家，成为人们日常生活中获取信息的重要来源之一。据媒体报道称，中国已经超过美国，成为全球智能音箱的最大市场。上述三大品牌在2019年也在不断推出新品，智能音箱品类不断升级，满足了不同用户群体对产品的差异化需求。智能音箱作为家庭智能助手，成为连接人与其他设备的桥梁纽带，帮助用户解决个性化的问题。对于媒体而言，智能音箱如同智能手机一样成为信息接收的重要渠道。未来，媒体生产适合智能音箱传播的信息会成为接下来要面临的新挑战。

最后，为满足人们对数字化、智能化生活的需求，智能穿戴设备认可度进一步提高，逐渐开始在人们日常生活中占据一定的分量。进入2019年，华为、苹果、小米等公司频繁发布智能眼镜、智能耳机等可穿戴新设备。根据IDC公布的2019年第二季度《中国可穿戴设备市场季度跟踪报告》，2019年第二季度中国可穿戴设备市场出货量为2307万台，同比增长34.3%。其中，手环、手表和耳机三种产品份额在可穿戴设备市场中占到将近9成的份额，也是目前最主流的智能可穿戴设备。27智能穿戴设备的迅速普及，拓宽了人们获取信息的渠道，成为人们获取信息的“新窗口”。

七、思考

2019年我国传媒业运用人工智能技术有大的发展，可以归纳为一下几个特点。

一是2019年可以说是我国媒体真正开始成规模地使用人工智能技术的开始。机器写作、AI主播、智能大脑、智能终端等从中央媒体到地方媒体开始大范围探索。总体上看，新华社、人民网等中央媒体的人工智能技术应用走在地方媒体前面。但个别地方媒体的新技术应用也很突出，典型代表是四川的封面新闻在机器写作、AI主播、MR等方面的应用很有特点,在全国媒体中走在前列。

二是我国媒体对人工智能技术的应用还停留在很浅的层面。目前，可以将人工智能分为三个技术阶段：第一个阶段是专门化人工智能阶段，也就是各项技术只能完成专项功能，如人脸识别技术就不能处理语音聊天问题，机器写作就不能提供视觉交互功能；第二个阶段是通用化人工智能阶段，即一个人工智能技术可以完成多项功能；第三个阶段是情感化人工智能，这是人工智能发展的最高阶段，这时的人工智能能够感知人的情绪等。从我国媒体行业对人工智能应用上看，目前的发展还只是在第一层面的专门化阶段，即使在专门化阶段也才刚刚开始起步。比如，搜狗的智能录音笔C1、“讯飞听见”M1等都只是辅助媒体人进行相对智能的新闻采集，并没有实现完全的智能化，大数据在洞察新闻热点上具有独特的优势，但新闻决策和选题并不能完全交由大数据系统来完成，AI合成主播还只是停留在对文字的再现层面，并不能做到对文字深层次的情感理解，或者说只是图形图像合成的匹配等。

三是我国媒体基本是引入商业技术公司的技术，没有自身独有的核心技术。虽然与商业技术公司展开合作的方式，可以减轻媒体在技术上的研发压力，但与此同时也会降低媒体对技术的掌控力，很难走在新传播技术的前沿。尤其是人民日报、新华社、央视这样的国家级媒体，面对传播技术的日新月异，没有自身的技术研发能力，要想做好国际传播力会受到技术限制。谷歌、脸书等海外网络公司在人工智能技术上的前沿性应该成为央媒的对标媒体。在积极引入新技术的同时，应注重加强自身新科技的研发。

四是我们对人工智能技术要有积极态度和冷静思路，既不能错失这波技术浪潮，但也不要被浪潮冲昏头脑失去正确判断。一方面，人工智能技术对整个媒体行业的影响是颠覆性的，人工智能在媒体行业全流程的应用，不仅可以有效提高新闻生产力，还可以降低生产成本，提高媒体的综合竞争力。因此，媒体行业要抓住这一次发展机遇，重视在人工智能技术上的投入，积极采用人工智能技术进行新闻采集、生产和分发，同时培养适应人工智能浪潮的人才队伍。

另外一方面，对待人工智能新技术我们要有准确的判断，不能被技术冲昏头脑。不要以为人工智能技术是万能的，会取代我们所有的工作，有一种恐慌心理；或者以为人工智能技术高不可攀，离我们的能力很遥远，干脆放弃接受新事物。要认识到人工智能技术就是辅助我们新闻生产和传播的一个更高效的工具而已。如机器写作在新闻领域更适合被当作一款写作辅助工具，来帮助人类处理海量复杂的信息，将人从反复枯燥的劳动中解放出来，但人的工作仍然具有不可替代性。29由于自动文本生成对写作模板具有很强的依赖性，而预先备好的模板并不一定适合报道所有新闻题材，尤其是突发性新闻事件的应对上。因此“机器写作”目前适用的范围有限，它在内容结构化、语言模式化的文章类型上可以一展所长，但是遇到预期性差，对语言创造性和灵活性要求较高的题材时就会暴露出写作模板痕迹、语气生硬或用语重复等问题。30

总之，人工智能技术对媒体行业的影响深远，面对这次人工智能化浪潮，媒体行业必须迎面而上，抓住人工智能发展的机遇，打造新时代的智能媒体。

(赵蓓：北京师范大学新闻传播学院博士生；张洪忠：北京师范大学新闻传播学院教授)

编辑：吴悠

刘海明

【案例】【人工智能与受众关系】布莱顿主帅：人工智能取代裁判后，没有人会再喜欢足球了

原文来源：luna64

原文链接：https://m.dongqiudi.com/article.html?id=1308826&from=singlemessage&isappinstalled=0

本赛季，英超VAR遭遇外界的争论和质疑，对此，布莱顿主教练波特表示担心，他怕以后人工智能就会取代裁判了。

谈及VAR的时候，波特表示，“除非我们做出改变，否则事情只会进入到下一阶段，即彻底摆脱人们的控制。这是可以保证我们做出正确决定的唯一方法，因此我们将取消裁判的工作，而使用计算器和人工智能。我相信我们会正确地做出所有决定，但是我认为没有人会再喜欢足球了。”

此外，波特认为如果没有VAR，并且人们只是接受这些错误是比赛的一部分，那么英超的境况会好得多。波特表示，“改变的不是法律或者技术，而是文化。我想支持这一做法，因为它就摆在这里。但是我们认为我们正在以错误的方式看待问题。因为这里的文化是如果我们输了并且出现失误，那就是裁判或者边裁的错，那么我们当然要寻找可以使得这些失误不再出现的东西。但是我们永远不会接受裁判会犯错的事实。好的，也许我们输了，这很不公平。但是你必须要面对它，因为这就是生活。”

“英超联赛时基于有情绪而在全球范围内进行播放的，现在我们只是痴迷于正确的决策。在此之前，输球会责怪裁判或边裁，现在变成是VAR。我们只是在引发同样的争论。”

此外，波特还谈及对阵热刺时，凯恩的进球被吹。他表示，“足球是一场错误的游戏，它是人在玩的游戏，但人们会把事情搞错。如果你能接受这一点(有失误)，那么我不确定是否还需要技术。我已经看到这些决定是用一些毫厘之间。但是在我脑中，那仍然是一个进球。就我而言，凯恩对阵我们的时候进了一个球。

我是接受这样的事实，即使裁判或边裁还没来得及作出反应，但我对此表示认同，我认为看台上的人对此也表示赞同。如果你说那不是进球，那在现场的人就会说‘稍等片刻，他实际上有越位，他的指甲超出了八分之一毫米。’是的，但这对比赛有什么好处吗？正如我所说，把无人机放置那里，然后下一个阶段就是摆脱人们的控制。那么，这一切都还不错吗？抱歉，我不这么认为。”

编辑：吴悠

刘海明

【案例】三大央媒集中发力布局智能生态，智能编辑的潜力有多大？

原文作者：曾祥敏 冯楷  

原文来源：传媒茶话会

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/1UxlF5qwYhx_EP_pcqwkEQ

“好风凭借力，送我上青云”，云计算，大数据让传媒的边界一次次突破，而当媒体触发人工智能，更是扶摇直上九万里。科技赋能催生媒体变革，人工智能助力提质增效，万物互联促进社会大生产——人机协同的智能场景媒体时代已经到来。

2019年1月25日，习近平总书记在中央政治局第十二次集体学习中提出，要探索将人工智能运用在新闻采集、生产、分发、接收、反馈中，全面提高舆论引导能力，以高站位、高起点为媒体融合发展指明方向。作为媒体生产的“领军者”，国内三大央媒全面探索“媒体＋AI”的智能生产与传播，展现出传媒前沿发展的“头雁”效应：

9月11日，中央广播电视总台三网共建的“人工智能编辑部”首批重点产品《课本里的新中国》和与百度智能云合作打造的“AI帮你找”在第十六届国际影视节目展上率先亮相；在10月底的乌镇互联网大会上，央视网董事长、总经理钱蔚向业界全面披露了“人工智能编辑部”的全部内容和战略规划；9月19日，人民日报智慧媒体研究院成立，人民日报社新媒体中心主任、人民日报智慧媒体研究院秘书长丁伟介绍了人民日报客户端7.0版、“人民日报+”短视频客户端、融媒体创新产品研发与孵化项目、人工智能媒体实验室等相关项目的具体情况；12月，新华社智能化编辑部正式建成并投入使用，中央广播电视总台央视网“人工智能编辑部”系列创新产品发布。三大央媒发力AI，不断打造引领主流媒体“智慧+”变革的新引擎，全面引领以先进技术为支撑、内容建设为根本、互联共享为本质的智媒时代。

01

人机协同再造全流程

三大央媒找准各自发力点

“Media+Tech=未来媒体，媒体人+科学家/工程师=未来媒体人”，央视网董事长钱蔚提出了一个很形象的论断。科技赋能前所未有地重塑媒体基因，革新生产者，激活生产要素，再造生产流程，促进媒体全面发展。

智能融合贯穿新闻采集、生产和传播链条的各个环节，实现产业链的全贯通。在向智能化迈进的过程中，三家央媒均依托着自己的传统资源优势，拓展媒介定位，基于传播链条的不同环节发力。

1.新华社——生产分发的全智慧化探索

作为智能技术深度应用的主流媒体之一，新华社曾先后推出“现场云”、“媒体大脑”、“AI合成主播”等产品，而在今年，他们的旗下公司新华智云又发布了自主研发的25款媒体机器人，涉及热点识别、内容搬运、智能剪辑等，再造新闻生产流程的要素。

目前来看，新华社对智能产品的布局涉及方向广泛，贯穿全流程，创新样态多元，并与实际的生产传播需求进行了有效精准的对接，着力提升了通讯社的信息聚合能力、内容产出能力。

2.人民日报——主流价值观引领智慧化传播

人民日报组建智慧媒体研究院，联合国内顶尖企业共同建设高水平媒体技术创新平台，并继续强化“党媒算法”，用主流价值导向驾驭“算法”，以全面提高舆论引导能力。与互联网商业平台不同的是，主流媒体不仅需要考虑抢占流量入口，更需要综合评估舆论引导、思想引领、文化传承、服务人民的传播制高点。在此方面，人民日报的智慧化应用显然更有发言权。

3.中央广播电视总台——创造智慧视听新场景

总台在视听资源的存量和专业制作的水准上都有着明显优势，由此，驱动着他们集中发力视听应用新场景。比如《经典咏流传》第二季采用智能主播技术仿真撒贝宁；2019春晚采用智能语音转写技术制作小品字幕；国庆阅兵期间，央视网携手百度智能云首次运用AI人工智能技术到短视频剪辑当中，实现自动生成。在总台“5G+4K/8K+AI”的战略布局下，将全新打造智慧视听场景。正如中央广播电视总台央视分党组成员姜文波所言：“人工智能将彻底重构电视媒体的生产传播，建立精准传播体系，增强用户的收视体验，支撑总台从传统媒体向国际一流新型主流媒体转型升级。”

（《2019年网络春晚》虚拟主持人"小小撒"）

02

加速建设智能编辑部

打造“媒体+AI”生态共同体

技术的集群需要找到彼此连接的关键节点、产品聚合的通道，才能形成高持续运转的生态体系。人工智能激活媒体业务流程也是如此，一个“媒体+AI”生态共同体不仅仅是依托单个创新实践产品，更应打造出具有标准模式，批量生产能力的智能编辑部，融通在线新闻生产的“最后一公里”，使智能化的应用要件在实体物理空间的协调运作下发挥出最大效能。而智能编辑部的落地，也是三大央媒今年重点发力的方向。

1.人民日报，人工智能媒体实验室启用

人民日报新媒体的业务发展需求为基础，研究一系列关键性、前沿性和实用性的媒体技术服务。

2.新华社，智能化编辑部建成并投入使用

在前序技术开发的基础上，新华社持续提升其系统性。在采集环节，智能化编辑部升级前期既有产品“媒体大脑”、“现场云”等，提升采集效率；在生产环节，利用智能化工具和平台，全程人机协作，人工审签；在分发环节，面向终端受众，基于用户画像技术，实现对象化精准推送；在反馈环节，依托智能版权评价系统和区块链技术，精准评估传播效果。

3.中央广播电视总台，“人工智能编辑部”集大成，打造系统平台

致力于打造独具总台“智造”特色的产品创新基地、面向行业输出AI工具库技术服务的赋能平台，并力图通过开放合作构建一个“媒体+AI”生态共同体。从今年下半年起，总台央视网“人工智能编辑部”的概念和理念已多次对外使用和阐述，12月25日，其系列创新产品正式对外发布，致力于将人工智能大规模应用于新闻实践。与其他两家央媒不同的是，总台央视网“人工智能编辑部”有着一定的差异化特色：

一是产品矩阵的多维化。未来智能编辑部的体系建构，需要依托精品产品实现对外分发。总台央视网“人工智能编辑部”以前瞻意识，初步形成时政报道、重大主题报道、台网互动、垂直服务等智能创新产品矩阵。其中，国内首个AI时政创新产品——“I学习”重磅上线，其拥有最全面的智能化时政素材数据库，将人工智能、大数据等前沿技术应用于时政报道。在重大主题报道产品上，“课本里的系列”等首批重点产品已取得较好的传播效果。明年两会期前，总台“三网”还将建设推出“决胜——脱贫攻坚智惠媒体平台”，它将是国内首个大规模应用人工智能支撑的主题主线互联网产品。

二是工具技术的标准化。工欲善其事必先利其器，总台央视网“人工智能编辑部”打造了人工智能编辑工具库，集智能策划、智能采集、智能生产、智能运营、智能审核于一体，将AI应用到新闻生产全流程并且实现标准化、产品化，精准提升了总台及其三网在视听领域的供给效能。以覆盖全球的智能传播效果评估系统“智晓”为例，它能够对热点事件的传播强度、趋势、效果进行实时可视化呈现，帮助编辑快速判断选题、紧跟舆论热点。

三是数据处理的驱动力。总台央视网积淀了200万小时的视频内容数据、1亿多的用户行为数据、超过100个优秀的算法模型，具备每天处理100亿条数据的强大算力，为“人工智能编辑部”搭建了强大的基础支撑平台，助力其成为主流媒体中数据处理量最大的数据中台。

四是生态共建的领导力。总台三网以两个强劲抓手推进“媒体+AI”，一为智能编辑部的实践抓手，二是宏观抓手，中国人工智能产业发展联盟“媒体+AI”深度融合委员会已正式启动，致力于建立行业标准，引领行业发展。通过这两大抓手，在战略引领和前沿实战两个方面凝聚合力，推动整体行业生态健康高速发展。

除此之外，未来还将以人工智能编辑部作为底层技术输出，统筹三网多种牌照，联动行业伙伴，布局“亿万智慧屏”工程战略，为主流媒体抢占全媒体入口。

由此看来，智能理念的落地与应用，需要在一个集中的物理场域下建立运转枢纽，智能编辑部的深层价值便在于此。其建设并非一朝一夕之事，但显然，三大央媒已经在理性认知的基础上，开始对未来的智媒传播生态进行了具有针对性的远景规划和积极作为。

03

抢占未来传播格局入口

三大央媒智能化布局有深意

纵观2019年三大央媒的智能生态布局，传媒发展主要有以下三个特点与趋势值得注意。

1.激活传统优势资源基础上的共享共建

媒体融合并非一家之事，开门办媒体，开门建平台，开门强技术成为媒体转型的重要加持，三台在长期的内容生产中，均有一定的资源与经验基础。尤其是人才资源雄厚，无论是熟知政策和信息分发的人才，还是运用数据计算提高传播能力的技术人才，均为智能编辑的未来提供了基础。在此基础上再融合智能创意策划、智能审核风控等前沿工具，将大大提升工作效率。

工具的应用上，相关科技企业的搭台助推合作双赢的发展。新华社合作强技术，新华社今年与中兴通讯股份有限公司达成战略合作，双方将围绕“5G+新媒体”，创新5G新闻应用场景；人民日报协同建平台，人民日报与百度合作为AI实验室搭建技术搭台，结合百度大脑AI开放平台的视觉、自然语言处理、深度学习等 AI 技术，支持人民日报新媒体创新业务的研发；总台开放引主流，总台央视网“人工智能编辑部”不仅在各个方向的设计上与相关企业协同共造，更在关键技术端口对外开放，他们与业内顶级云厂商达成战略合作，共同启动“融媒智控云矩阵”联盟，充分发挥国内主流媒体中首个具有自主研发完备知识图谱和主流算法模块的人工智能产品“融媒智控云矩阵”的优势，助力营造风清气正的网络空间。

2.激活社会各要素的协同大生产

未来媒体将充分调动各方面生产积极性，激发社会产能，促进社会化大生产。

一方面，人工智能编辑部普惠于行业发展。标准化的智能编辑服务于不同层级媒体，成为他们的中央编辑室，具有普遍推广性。比如，总台央视网的“人工智能编辑部”，除了生产模式上的创新引领，还联合中国人工智能产业发展联盟组建“媒体+AI”深度融合委员会，力图把技术标准向全行业普及，提供标准流程与解决方案，使得智媒的生产理念以模块化的形式打包输出，为同业态建立可供借鉴和复制的人工智能视听内容应用场景。

另一方面，在大众传播所提供的“拟态信息”环境中，激活个体能动性成为媒体连接受众的渴求。而走向智媒时代，媒体不仅成为他们发表评论，反馈信息的平台，也应当成为服务于他们个人化生产、社交分享和发布信息的高地。比如，总台央视网的“人工智能编辑部”将成为普通用户的生产工具，实现对社会各类信息的采集和生产。普通使用者通过消除技术屏障，激活内生动力，为社会正向舆论引导和价值提升提供基础。在此过程中，媒体与用户不仅各自满足了新技术环境下的需求，也达成了深层的交互。目前三大央媒的相关建设，已经体现了这样的理念。

3.激活底层技术潜能的主流价值版图扩展

5G、物联网等新技术将持续影响未来的传播生态，在智能化的视域下，数据将更高效采集、内容将更高质量生产、信息将更精准分发，底层技术潜能将有机会深刻浸入媒体发展的现实路径，提供有力支撑。

科技的最终落脚点是赋能更美好的社会。智能媒体的高效推进，将打造出更有竞争性的主流流量入口，突出主流价值观在未来的重要引导力，即个人信息选择与社会重大利益的平衡。并以此扩大主流价值影响力版图，让党的声音传得更开、传得更广、传得更深入。

未来已来，人工智能的生态布局刚刚开始。技术产生融合，技术促进连接，但技术终归是为人服务的、是为社会良性发展而服务的。在人工智能的布局大潮中，三大央媒前瞻性的平台、技术与工具引领必将带动主流媒体的群体效应，但这背后的理性创造与生态建构才是题中要义，这也是媒体转型的自省自觉的健康发展之道。

编辑：吴悠

刘海明

【案例】业界首次认定AI生成内容享有著作权

原文来源：IP参考

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/k21cFvVJX5L7ZYJbbssxEA

人工智能（简称AI）在全球产业界的兴起，引发了安全、伦理、法律等诸多领域的热议，其中，AI生成内容能否纳入著作权保护范围，一直以来都是各方争议的焦点。

近日，广东省深圳市南山区人民法院（下称南山法院）在一起由AI生成内容引发的著作权纠纷案中作出判决，认定AI生成内容具有独创性，应当获得著作权法保护。

据悉，这是业界首次认定AI生成内容构成作品的著作权案件。

缘由

Dreamwriter是腾讯公司自主研发的一套基于数据和算法的智能写作辅助系统。2018年8月20日，由Dreamwriter智能写作助手创作完成的《午评：沪指小幅上涨0.11%报2671.93点通信运营、石油开采等板块领涨》的财经报道文章（下称“涉案文章”），在腾讯证券网站上首次发表，并在文章末尾注明“本文由腾讯机器人Dreamwriter自动撰写”。

被告上海盈讯科技有限公司（下称上海盈讯公司）未经腾讯公司许可，在该文章发表当日擅自复制涉案文章，通过其经营的“网贷之家”网站向公众传播，且发布的内容和涉案文章内容完全相同。腾讯公司认为，被告的行为侵犯其享有的著作权，遂将其诉至法院。

上海盈讯公司在庭审中认可腾讯公司主张的事实。

法院判决

南山法院经审理认为，腾讯公司研发的Dreamwriter创作的财经报道文章，从外在表现形式上看，符合文字作品的形式要求，内容体现出对当日上午相关股市信息、数据的选择、分析、判断，文章结构合理、表达逻辑清晰，具有一定的独创性。

另外，从涉案文章的生成过程来分析，该文章的表现形式是由腾讯公司主创团队相关人员个性化的安排与选择所决定的，其表现形式并非唯一，具有一定的独创性。因此，认定Dreamwriter软件在技术上“生成”的创作过程均满足著作权法对文字作品的保护条件，属于我国著作权法所保护的文字作品。

据此，南山法院一审判决上海盈讯公司侵犯了腾讯公司所享有的信息网络传播权，应承担相应的民事责任。鉴于被告已经删除侵权作品，法院判定被告赔偿原告经济损失及合理的维权费用人民币1500元。

目前，该案判决在上诉期内。

现状

人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的重要力量，在推动传统产业升级换代产生了重大的影响，过去连续三年在政府工作报告中被提及，受到各领域人士的高度重视。其中，AI生成内容能否获得中国著作权法保护，一直以来都是产业界和法律界争论的焦点。

我国著作权法创设的目的旨在激励人类创作，促进文化和科学事业繁荣发展，通过赋予创作者对作品享有占有、使用、收益等权益来鼓励更多的人投身创作。目前，法律界存在不少观点认为，著作权法旨在保护人类创作而非AI，只有人类享有独创性的表达，AI生成内容不具备独创性。

过去，我国法律对于AI的生成内容保护的“缺位”状态，同时对AI研发人员的权利也处于“真空”地带。AI生成内容能否纳入法律调整范围对于产业发展将产生重要的影响。

点评

依据我国著作权能否被认定为受法律保护的作品，首先需要判断是否具有“独创性”的表达。在司法实践中，需要判断表达是否为独立创作、能否在外在表现上与已有作品区分、并且享有最低程度的创造性上进行判断。

“人工智能是人的大脑和身体的延伸，在创作过程中发挥的作用，只不过减轻了人的智力和体力劳动，这和传统从事自动化工业生产的机器发挥的作用并无本质区别。既然传统自动化机器生产的产品属于人的劳动成果，将人工智能生成物视为人的智力成果，即思想或者情感的表达，亦不存在法理上的障碍。”中山大学法学院教授兼中国知识产权法学研究会副会长李扬对此表示道。

另外，李扬认为：“将文学、艺术和科学领域内具备独创性的人工智能生成内容认定为作品并通过著作权保护，有利于鼓励作品的创作和传播，促进文化的多样性，同时激励人们研发能够减轻人的智力劳动和体力劳动、能够生成具备独创性作品的人工智能，并利用该人工智能进行作品创作。”

编辑：吴悠

刘海明

【案例】美国新规限制人工智能软件出口，针对中国，下周一生效

原文来源：机器之心

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/UP7FxqrRA8zk6AOLe4OAew

本周五，特朗普政府突然发布了一份旨在限制人工智能软件出口的条例，新规将于明日生效。

今日，据路透社等海外媒体报道，针对中国等国家，特朗普政府在周五（1 月 3 日）采取了措施来限制人工智能软件的出口，新规将于 1 月 6 日生效。

在报道中，路透社写到，「根据将于周一生效的新规定，出口某些地理空间图像软件的美国公司必须申请许可，才能将上述软件发送到海外（加拿大除外）。」

而限制这类人工智能软件的出口，是美国防止敏感技术被对手国家掌握的手段之一。

根据文件，应用于智能化传感器、无人机、卫星和其他自动化设备的目标识别软件（无论民用或军用）都在限制范围之内。

这一法令是由美国商务部下属的工业和安全局（BIS）发布的。该机构旨在通过确保实施有效的出口管制及条约合规体系，以保障美国的国家安全、促进外交政策和经济目标的实施，并保障美国战略技术的「持续领导地位」。

此前引发广泛争议，影响华为、中兴等国内科技公司的进出口管制条例「实体清单」也是由 BIS 全权负责的。2019 年 5 月，美国商务部将华为等中国公司和机构加入了「实体清单」，随后又在 10 月将海康、大华、旷视等公司被列入清单。

美国智库国际战略研究中心（CSIS）副总裁、资深网络安全研究员 James Lewis 表示，这项规定可能会受到业界的欢迎，因为他们曾担心大多数人工智能硬件和软件的出口会遭受更大范围的打击。

根据美国政府发布的公开文件，新规中的地理空间图像软件是指为训练深度神经网络以自动分析地理空间图像和点云而「专门设计」的软件。这类软件包括以下特征：

提供图形用户界面，使用户能够从地理空间图像和点云中识别目标（如车辆、房屋等)，以提取感兴趣对象的正面和负面样本；

通过对正面样本进行大小、颜色和旋转归一化操作来减少像素变化；

训练深度卷积神经网络以从正、负面样本中检测出感兴趣的目标；

使用训练过的深度卷积神经网络，将正面样本中的旋转模式与地理空间图像中目标的旋转模式进行匹配，从而识别出地理空间图像中的目标。

技术说明：点云是给定坐标系定义的数据点的集合。点云也被认为是数字化曲面模型。

文件有关受限制「软件」的定义。

这是美国商务部根据 2018 年一项法律授权出台的第一项措施。该法律要求商务部制定规则，加强对敏感技术出口的监管，以保护美国经济和安全等方面的利益。

路透社还指出，该规定仅在美国生效，但之后，「美国当局可能将其提交给其他国际机构，以创造公平的全球竞争环境。」

与此同时，海外媒体还表示，美国共和党和民主党议员对加强出口管制规则实施缓慢感到越来越失望，民主党参议院少数党领袖 Chuck Schumer 敦促商务部加快这一进程。

参考内容：

https://www.reuters.com/article/us-usa-artificial-intelligence/u-s-government-limits-exports-of-artificial-intelligence-software-idUSKBN1Z21PT

https://www.federalregister.gov/documents/2020/01/06/2019-27649/addition-of-software-specially-designed-to-automate-the-analysis-of-geospatial-imagery-to-the-export

编辑：吴悠

刘海明

【案例】语音AI革命十年，不忍看，不敢看！

原文来源：新智元

原文链接：https://mp.weixin.qq.c

om/s/i-DaY3QNHaJAWyOE55SvUQ

【新智元导读】过去十年的10大里程碑事件，见证了语音AI十年的飞速发展，并彻底改变了人们对语音技术的看法。作为未来10年的第一年，其前景又如何？40多名语音行业专家预测了2020年的发展趋势。

过去10年彻底改变了人们对语音技术的看法。语音助手从最初的几家门店，发展到如今已融入人们生活的方方面面。为了概括十年来发生的一切，我们挑选了过去十年里每年发生的一件值得关注的事件，来突出和显示它们是如何在语音助手的发展和传播方面成为一个里程碑的。

我们已经开启新的一年与新的十年！过去这10年始于iOS App Store推出的Siri应用，结束于全球逾30亿语音助手的用户。那么语音AI第二个十年的第一年，其前景又如何?40多名语音行业专家，预测了2020年的发展趋势。

语音AI革命性的10年：10大里程碑事件见证了它的飞速发展

2010年：SIRI作为移动应用被发布，之后被APPLE收购

Siri最初是一款独立的语音助手，一款iPhone手机应用。Apple看到了Siri的潜力，并在2010年收购了该公司及其产品。从iPhone 4S开始，Apple将Siri作为其语音助手集成到每一款支持语音功能的产品中，包括其当前的智能音箱和可穿戴技术生态系统。Siri在iPhone中的早期传播，使其成为了众多人的第一个语音助手。毫无疑问，Siri在很多方面都为未来设定了标准。

2011年：Google在首页上推出语音搜索

将语音技术应用到Google搜索引擎的强大功能中，标志着该行业迈出了重要的一步。尽管语音搜索仅限于Google Chrome浏览器，但突然间一个巨大的市场就有机会尝试使用其语音与网站进行交互。Google的桌面语音搜索还为其他网站设计了一个模板。

2012年：NUANCE发布NINA语音助手

Nuance长期以来一直是语音技术领域的主要参与者，其中包括为Siri的语音识别提供强大支持。Nina现在是企业用来与客户互动的数字助理。

2013年：微软宣布推出CORTANA语音助手

2013年，微软进入语音助手领域，开局势头强劲。Cortana将成为Windows、Xbox和其他微软产品的一部分，并在其他品牌的产品中也占有一席之地。然而，在这10年末，随着微软结束Cortana面向消费者的功能，并重新调整它使之纯粹用于商业和企业，Cortana将有一个非常不同的面貌。

2014年：Amazon推出了ALEXA语音助手ECHO

Alexa可以说是目前最有影响力的语音助手，它超越了Siri或Cortana，以至于Alexa通常被用作任何语音助手的通用术语。Alexa Marketplace可能是Alexa对语音助手领域最重要的贡献。尽管痛苦不断，但Alexa在未来十年中处于有利位置。

2015年：SOUNDHOUND推出HOUNDIFY平台

普通消费者可能会将SoundHound与音乐识别应用程序相关联，但该公司的Houndify平台正在为越来越多的公司提供品牌语音助手。在Houndify出道不久后，公司筹集了1亿美元的资金，这为公司的快速增长提供了动力，也显示了语音技术方面的竞争空间是多么巨大，无论虚拟助理的名字是什么。

2016年：Google Home和Google Assistant首次亮相

Google将其从语音实验中学到的一切都用于创建Google Assistant，这挑战了Alexa的霸主地位。与Amazon的语音助手相比，Google Home和Google Assistant提供许多相同的功能，但又与Google更大的技术生态系统相集成。在Google首次亮相后数年间收购了Nest并开始认真创建智能家庭网络后，情况就变得尤为如此。Google强调将Google Assistant变成人们生活中无所不在的一部分。

2017年：百度和阿里巴巴推出语音助手和智能音箱

2017年，中国科技巨头百度和阿里巴巴都推出了自己的智能音箱，并由自己的语音助手驱动。中文语音助手的操作方式的差异也意味着语音助手没有通用的基准，即使它们都不可避免地模仿了彼此更受欢迎的功能。

2018年：三星发布BIXBY 2.0语音助手

三星在2017年推出Bixby时曾试图在语音助手市场上开拓一席之地。他们只花了六个月的时间就决定对它进行彻底改造。Bixby 2.0不仅在第一次迭代中解决了一些问题，还使语音助手重新聚焦于开发者的灵活性，并比原来更为用户个性化。三星是一个强大的品牌，但在未来十年中，Bixby及其Capsules是否能在语音助手竞争格局中杀出一条血路，尚未可知。

2019年：超过30亿的语音助手正在使用中

现在有数十亿语音助手在使用中。Juniper Research预计2月份的这一数字将达到32.5亿，2023年有望达到80亿。今天，语音助手无处不在。智能音箱和智能手机可能是与之交互的最常见方式，但是电视、汽车、办公设备甚至衣物都可以提供强大的AI语音。现在是一个随意的对话就可以订购杂货、关灯、启动汽车。无处不在伴随着更加严格的审查。在过去的一年里，关于语音助手的隐私以及安全问题的激烈争论不会消失。

46位语音行业专家对2020年语音AI的预测：新的一年，新的精彩，新的期待

语音策略的预测

DAVID CICARELLI：VOICES.COM CEO

2020年，随着Alexa Skills和Google Actions更加流行，越来越多的品牌将音效品牌纳入其整体营销策略。有趣的是，公司将如何利用尚未得到充分信任的语音技术来建立品牌信任度，我预测使用人声将是建立这种信任度的一个重要因素。在语音技术中，不仅人们偏爱人类的声音，而且人类的声音也会增加信息的保留。

KATIE MCMAHON：SOUNDHOUND总经理

我们对硬件设计的热爱将迁移到对语音接口设计的热爱上来。我预测到本十年末，我们将知道一些受人尊敬的VUI设计师的名字，他们是那些既能理解当前技术局限性和发展轨迹，又能驾驭人类学、社会学和以人为本的指导原则来设计未来的人。

PETE ERICKSON：MODEV CEO

在2020年，将会有更多类似于苹果收购Pullstring的令人惊讶的收购，以及一些B2B平台的突破。Amazon、Google、Salesforce、Apple、Adobe和其他公司，都在争夺技术和人才。我们将会在2020年看到一家主要零售商在语音领域大放异彩；“语音峰会”将会是一场飓风。

ROGER KIBBE：VIV LABS/SAMSUNG高级开发布道者

在2020年，拥有语音将开始成为公司的战略和业务差异化因素。语音正成为与社交、移动设备和网络同等水平的一流项目。已经或即将建立语音业务的公司将开始从落后者那里获得商业利益，这与网络和移动设备领域的情况非常相似。

JASON FIELDS：VOICIFY首席战略官

我相信，2020年，正式的语音战略和客户旅程地图中的内容将显著增加。

语音搜索与发现的预测

BETH STROHBUSCH：ORBITA策略传播高级副总裁

语音搜索将在2020年占据主导地位。企业将寻求新的机会来利用虚拟助手和会话式AI的力量——通过下一代SEO和会话行动呼吁，帮助消费者发现并更充分地参与到他们的品牌互动。

MARK PHILLIPS：SIMPLISPOKEN管理合伙人

可发现性是阻碍生态系统实现语音体验潜力的关键问题。尽管语音平台的市场渗透令人鼓舞，但消费者在很大程度上并不知道语音可以做什么。我不相信语音平台供应商、语音体验开发人员或企业能够单独解决这个问题。我预测，一个独立的第三方将通过一个平台来解决这个问题，这个平台将消费者、供应商、开发人员和企业聚集在一起，提供共同的价值和激励，以跨越鸿沟。

MARK TUCKER：SOAR高级架构师

随着数以百万计的智能音箱用户的到来，2020年将是一个在可发现性上取得重大进步的一年，这些所有者将开始使用这些语音应用程序。

MATT WARE：FIRST运营负责人

第三方开发者和品牌面临的主要挑战是“发现”（Discovery）。今年，Discovery将成为生态系统所有者关注的焦点。在亚洲，智能音箱三大巨头（小米、百度和阿里巴巴）的智能音箱发货量和发展已经呈现爆炸式增长。人口、资金、对数字支付的接受程度以及友好的政府环境将使这一增长及其主导地位持续下去。主要战场将是东南亚、印度、非洲和澳大利亚。

语音助手架构

TIM MCELREATH：DISCOVERY公司新兴平台技术主管

今年，第三方开发、在第一方平台模板中呈现的内容、较小的相关功能之间的交叉链接，以及向共享（但可扩展）域语言模型的转变之间的界限将变得模糊。

GIULIO CAPERDONI：VIDEMME创新负责人

状态和上下文的表示形式将从数据本身中学习，从而使用户可以向助手传授未预料到的信息，并使助手能够理解和响应意外的输入。

BRADEN REAM：VOICEFLOW CEO

我们将看到无意图的语音应用程序结构的兴起，这将使事务性用例（如语音商务）更加有效。

JOHN KELVIE：BESPOKEN创始人兼CEO

面向第三方的以领域为中心的新开发模型的兴起。最初的声音浪潮是基于以应用程序为中心的模型。但是域对用户来说更有意义，域是第三方实现的顶级意图。这也意味着用户正在定义功能边界，而不是开发人员或产品设计师。构建者必须在用户的自然表达式和请求中发现用户所在位置。为了迅速实现这一目标，平台必须提供一种使第三方公平透明地进入顶层意图的方法。第三方必须吸引用户——大量的查询和命令可能不适合他们现有的以应用程序为中心的思维方式。

MIGUEL BERGER：VOICETER PRO CEO

2020年，语音助理将开始完善应用程序的无调用开放。这将发生，因为一旦三星完全发布Bixby，它将开始获得人气，并将蔓延到其他平台。声音也将开始听起来更人性化。因此，三星、Amazon和Google的工程师将把精力集中于此。

语音应用开发和盈利

TOM HEWITSON：LABWORKS.IO创始人

2020年将是语音应用生态系统开始大赚的一年。我们不太可能在未来12个月内看到第一个语音应用独角兽，但也许我们会发现几百个“蹄印”为我们指明了方向。

BRADLEY METROCK：SCORE PUBLISHING CEO

各大科技公司之间争夺开发者注意力的竞争将会加剧，在2020年，Alexa、Google Assistant、Bixby和Siri的投资将会增加并加速功能开发。

CHARLES CADBURY：SAY-IT-NOW CEO

语音商务的持续增长，特别是以非显而易见的方式消除了客户旅程中的瓶颈。语音商务并不总是处于交易的最后一英里，但它可以在影响交易的客户决策过程中扮演非常有价值的角色。

ARTE MERRIT：DASHBOT联合创始人兼CEO

随着语音助手的不断发展，越来越多的用户和企业采用它们。随着生态系统的发展以及企业看到语音助手的价值，希望在来年有更多的举动从创新团队转移到业务部门。

边缘的语音助手

TODD MOZER：SENSORY CEO

特定领域语音助手的兴起。产品将开始配备自然语言语音助手，而无需担心隐私或互联网连接。芯片公司将发布许多支持此功能的AI芯片，其成本可用于IoT、家用电器和其他消费产品。

CARL ROBINSON：VOICE TECH PODCAST HOST

处于低资源物联网设备边缘的语音人工智能将脱颖而出；由于隐私和性能方面的原因，更多的设备将避免使用云。此外，生物识别和情感识别将改变我们使用语音助手的方式。

汽车内的语音助手

PAT HIGBIE：XAPPMEDIA联合创始人兼CEO

紧密集成到完全互联车辆中的Alexa和Google Assistant的可用性将在2020年开始达到临界点，并将加速大众使用语音助手。所有利益相关者，包括汽车制造商、语音助手平台、广播电台、流媒体服务和品牌，都需要一种对话式AI策略，才能在这种模式转变中获胜。

STEVE TINGIRIS： DABBLE LABS首席DABBLER

尽管有人预测语音助手的使用将会放缓，但到2020年，语音助手的平均日使用量将比以往任何一年都增长得多。这将主要由汽车和可穿戴设备的使用所驱动的。

MAURO DEL RIO：SOLO.FM创始人

语音助手将在汽车里随处可见。

语音助手和可穿戴/可听设备以及其他设备

STUART CRANE：VOICE METRICS创始人兼CEO

在2020年及以后的语音领域，最热门的产品之一将是声控环，从Echo Loop开始。

MAX CHILD：VOLLEY联合创始人

智能显示器的转折点已经到来。到2020年底，最常用的语音应用（除睡眠之外）将包括强大、刺激的视觉体验。

APPLE与SIRI

KATY BASS： ALTAVOX创始人兼CEO

2020年是Siri打开语音市场的一年！我们还可能看到苹果今年发布一款新产品——配备了支持语音的AR眼镜。

YANNICK OSWALD：MANGROVE CAPITAL PARTNERS合伙人

Apple已经在最近几个月中加速发布了新的语音命令，我预计他们向更广泛的开发者社区开放其语音生态系统，使初创企业可以使用先进的语音优先命令来构建应用。

JOHN CAMPBELL：RABBIT & PORK创始人兼董事总经理

我认为我们将开始看到Amazon和Google开始发布与耳塞和车载使用直接相关的Skills与Actions。苹果将推出“语音”或“ Siri语音应用程序”，该平台将不会像在Alexa Skills上看到的那样功能全面，并将与现有的应用程序商店深度集成。

ROB HAYES：VOICEFLOW产品负责人

Apple将继续开放Siri进行第三方技能开发，这将使语音作为面向消费者的应用需要运行的渠道而倍受关注。

语音与内容

DAVE KEMP：FUTURE EAR创始人

语音领域的最大突破将由媒体公司推动，这些公司以有利于语音助手及其附属硬件的新格式提供内容。Food Network Kitchen将为Discovery之类的媒体公司如何使其内容应用于多模式语音设备提供一个蓝图。

AMIR HIRSH：AUDIOBURST CEO

语音现在是众所周知的、流行的和经常使用的。2020年，重点将是为用户的日常生活服务。任何一家没有为消费者提供具有美好体验的真正价值的公司，都会被抛到路边而被遗忘。

STEVEN GOLDSTEIN：AMPLIFI MEDIA CEO

Apple Podcasts刚刚与Amazon达成了一项交易，因此该应用可与Alexa无缝协作。通用、丰田、宝马、福特和奥迪在将语音兼容性引入信息娱乐系统的公司中名列前茅。

企业中的语音助手

MILKANA BRACE：JARGON创始人兼CEO

商业用户迅速采用语音技术作为他们工作的一部分。

JON C. STINE：OPEN VOICE NETWORK执行董事

2020年，我们将开始看到企业语音使用的扩展，并遍及所有面向消费者的行业。语音助手的故事将开始——适当地——从平台和技术转向企业价值，并在2022年或更晚将全面开花。

EMERSON SKLAR：BESPOKEN首席布道官

我相信这一年，我们将最终看到以业务为中心的内部语音解决方案。Alexa forbusiness的重大采用。投资回报率是非常有吸引力的，企业最终会对语音足够熟悉，从而投资于语音自动化来优化他们的内部流程。

行业采用AI语音

AUDREY ARBEENY：AUDIOBRAIN创始人兼CEO

我的预测是，我们将看到增长最快的是医疗行业：例如合成语音、解读情感细微差别的能力、预测行为、医疗机器人、设备、家庭监控、患者/护理人员交互等。所有这些似乎都是发展最快的。我们现在有庞大的老龄化人口，护理人员和医疗保健提供者需要更多的远程监控、健康检查和互动；这样的例子不胜枚举。

JOHN THOMPSON：VOGO VOICE运营经理

到2020年，企业将开始更多地利用语音助手和智能音箱。我们认为，公司将利用自己的客户数据为客户建立更加个性化的服务，以丰富语音体验。企业还将通过语音交互和实时地理空间数据相结合来“免提”数据收集，从而提高员工效率和安全性。在公共部门，我们认为我们将看到更多的公民“智慧城市”倡议，允许公民通过智能音箱与市、县和州政府机构互动。

LUC VEUILLET：INSIGN语音主管

2022年，通过汽车、软件、机顶盒等设备，语音接收将增加。更多的垂直应用、针对特定的业务需求和上下文，将会创造出人们期待已久的杀手级应用。

语音与营销

HARISH GOLI：PANDORA音频与语音广告产品经理

基于语音的广告将成为现实（不仅仅是一项科学实验）。 用户参与的数据将使语音广告对广告商具有吸引力。

PETE HAAS：CONVERSATION CURVE创始人

我预测2020年将是2019年的延续。具有一定经验的品牌将继续改善并向用户学习。大多数用例将与客户互动。留意明年美国以外的竞争，百度等公司正在取得惊人的进步。

BENJAMIN FISHER：MAGICCO创始人

全球品牌将在2020年变得智能化。对话系统（包括语音）将使内容具有高度个性化、独立性和对话性。我认为它们会变得更加无缝衔接，并以更加无缝和自主的方式影响我们在社交媒体上和家庭中的全球对话。我还预测会有一个1亿美元的应用。

STAS TUSHINSKIY：INSTREAMATIC CEO

进入2020年，语音对话广告现在可以利用更先进的语音AI技术，来取代听众习惯的被动、通常不相关、不受欢迎的广告。

参考链接：

https://voicebot.ai/2019/12/31/the-decade-of-voice-assistant-revolution/

https://voicebot.ai/2020/01/01/voice-ai-2020-predictions-from-46-voice-industry-pros/

编辑：吴悠