每秒完成8000張海報，一天內(nèi)完成4000萬張設(shè)計圖，為雙11提供近4億張海報支持，這是今年雙11的部分數(shù)據(jù)。馬云除了持續(xù)顛覆我們對全民消費能力的認知外，還用阿里的人工智能“魯班”塑造了圖片傳播的全新體驗。

雙11之后的2017騰訊媒體+峰會上，Dreamwriter 負責寫稿，微信智聆和翻譯君負責語音轉(zhuǎn)文字和同聲傳譯，三個 AI 撐起全場。如果說以前的機器撰寫稿只是客觀信息的堆砌，那么 Dreamwriter 已經(jīng)可以配合機器實時翻譯，解讀人類演說的邏輯，并且自動剪輯小視頻和自動配圖，形成素材豐富且邏輯完整的內(nèi)容。

作為土壤，以AI為代表的智能技術(shù)已經(jīng)開始在媒體產(chǎn)業(yè)深化落地，媒體從技術(shù)探索走向工程化和產(chǎn)品化，并不斷將技術(shù)分解為適用媒體場景的模式創(chuàng)新。而令人驚訝的是，這些變化發(fā)生的悄無聲息，大家看到的只是最終的結(jié)果。

傳播加速器

今年8月8日21時19分，四川阿壩州九寨溝縣發(fā)生了7.0級地震。第一時間發(fā)布消息的，是中國地震臺網(wǎng)一款公測的“地震信息播報機器人”，用時25秒;南方都市報的機器人“小南”，上崗后1秒完成關(guān)于春運車票動態(tài)信息。

人們看到的只是速度的加快和效率的提升，而事實上，寫稿機器人背后涉及到非常復雜的技術(shù)，比如自然語言處理、文本復述技術(shù)、文本信息推薦技術(shù)、撰文技術(shù)、NLP、機器學習、深度學習等等。

AI的新聞生產(chǎn)并不依賴現(xiàn)場采集取材成稿，而主要通過數(shù)據(jù)挖掘、邏輯分析、模板框架的組合優(yōu)化生成。從機器寫稿的表現(xiàn)來看，盡管目前AI尚不具備人工編輯的深度和個性化寫作，但是機器的學習能力很強，AlphaGo的迭代速度大家也有目共睹。

“套路” 是最 高效 的成長路徑

文章開頭提到的阿里人工智能“魯班”，正是用“套路”完成了信息的標準化和生產(chǎn)效率的提升。 

阿里巴巴AI設(shè)計項目負責人曾解釋過“魯班”的幾個關(guān)鍵技術(shù)：

一是圖像算法“摳圖”。以前都是設(shè)計師給商品摳圖后再做設(shè)計，現(xiàn)在就是讓機器來做這個事情，處理海量的商品自動摳圖。

二是把設(shè)計變成數(shù)據(jù)。利用機器把商品、文字和設(shè)計主題進行在線合成，這樣每張廣告圖片就帶上了商品信息，可以根據(jù)消費者偏好進行個性化投放。

三是讓機器學習設(shè)計?？俊叭巳庠O(shè)計模板”度過了第一個階段，后來產(chǎn)品開發(fā)的圖像算法專家加入進來，主導整個智能設(shè)計的算法框架。

在利用關(guān)鍵技術(shù)的基礎(chǔ)上，還通過讓機器理解設(shè)計構(gòu)成、建立元素中心、生成系統(tǒng)和評估系統(tǒng)等核心步驟，完成整個的設(shè)計和生成。

介質(zhì)與信息交互方式的變革

2010年前，北京地鐵站入口有賣報紙的，出口有收報紙的，但2011年之后，這些人逐漸消失了。

到了2017年，中國網(wǎng)民每天的資訊消費時長已經(jīng)達到67分鐘，然而劣質(zhì)信息的泛濫，讓人們普遍有兩個感受：一方面，移動端的信息冗余讓人們不堪重負;另一方面，每個人真正關(guān)心的事情總是無法第一時間完成觸達。

算法和機器學習正在改善這些狀況。強大的信息整理歸納和理解能力，將會大規(guī)模改變信息的交互方式，也會抹平信息的鴻溝，減輕人腦的負擔。

很多資訊推送APP，比如今日頭條、網(wǎng)易新聞客戶端等，它們已經(jīng)不是媒體平臺，而是基于機器學習的個性化推薦引擎。

實際上，從終身學習的角度來看，個性化引擎和社交化的交互方式，不僅符合建構(gòu)主義的學習理論，也讓個體的知識建構(gòu)來的更輕松可行。

生成海報

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