12月27日，中国首个短视频智能生产平台“媒体大脑”在成都正式上线。
该平台开发商新华社宣布，今年世界杯期间，该平台最快进球是短视频，从进球到出手仅用了6秒，整个平台日均产出可达10,000。
当天，“权健事件”爆发后，新浪新闻仅用了几秒钟的时间就推出了相关话题并完成推荐。
据新浪新闻报道，“5秒发布热点新闻，5-10分钟推出专题”已成为其稳定输出的标配能力。
仅2018年，新浪新闻就以同样的效率和高质量完成了100多篇新闻报道。
主题。
普通用户很难理解，这两个数据背后，蕴藏着行业深远的质变。
新闻是时间的脆弱产物，但从杂志、报纸、网站、广播、电视、网站到APP，从月周周期到天、小时甚至分钟，每条新闻的时效性都在缩短。
这一切都与媒体形态或技术的升级密不可分。
如今，在人工智能算法的驱动下，在与专业新闻制作能力的配合下，我们迎来了媒体能力的又一轮进化。
[1] 过去10年左右，从Facebook、Twitter、新浪微博开始，以人工智能深度学习的兴起为契机，全球媒体行业发生了翻天覆地的变化。
变化主要集中在两个层面：第一个层面是内容供给。
一方面，新闻不再需要由专业机构制作，而是转变为海量的UGC。
每个机构、公司甚至个人都可以成为自媒体，成为新闻的见证者、发布者、传播者和评论者。
参与内容传播的全过程。
另一方面，人工智能逐渐介入新闻制作。
例如，《华盛顿邮报》正在使用“Truth Teller”来验证新闻的准确性； 《洛杉矶时报》通过智能系统处理地震突发新闻；路透社使用“开放加来”帮助编辑审阅稿件； 《卫报》利用人工智能筛选互联网上的热门话题文章，生成实验性的平面媒体产品。
在国内，新华社、腾讯、今日头条、百度、咪咕、第一财经等也开发了自己的“写作机器人”或“AI编辑器”。
第二个层面是内容分发。
过去的新闻行业，无论是电视、报纸、广播还是网络新闻，内容的分发都是中心化的。
现在，这个过程已经变得两极分化。
一条路径是去中心化，依靠用户的分享和传播，通过社交网络进行病毒式裂变。
另一条路径是加强中心化，平台基于人工智能和大数据主动判断用户兴趣，从而实现“千人千面”的精准推荐。
前者以微博、微信为代表，后者以今日头条为代表。
两条路，各有利弊。
去中心化不仅带来了前所未有的信息爆炸，也导致无效信息、虚拟信息泛滥；利息推荐带来的“信息茧房”和“信息转储”效应也备受争议。
但无论如何，这两条路径代表了媒体的进化方向。
它们还进化出了强大的自净机制，并一直在加速发展。
[2]上述变化中，社交网络、自媒体已成大势，利益分配也得到广泛应用。
然而，如何将人工智能应用到内容生产和供给中，目前还处于探索阶段。
原因在于，大多数新闻的创作，无论是稿件的题材范围、采访和材料的收集和选取，还是评论甚至论据和争论的立场和观点，每一个过程都是非标准化的，各种内容信息之间存在差异。
具有近乎无限的连接性和可扩展性。
这意味着深度学习算法很难独立处理和处理新闻。
因此，除了证券、竞赛等少数相对标准的领域外，人工智能此前一直缺乏真正普遍适用、标志性的应用案例。
所以我们看到，即便是像今日头条、腾讯、百度这样技术能力较强的公司，他们的新闻内容仍然基本来自于传统媒体、自媒体或者人工自采。
甚至最近，今日头条的“十万创作者V计划”、一点新闻的“清浪计划”、微信7.0改版的“朋友圈视频”、新版的“看看”，无一不是基于自身利益的竞争和剥削。
媒体内容是核心战场。
但事实上，人工智能与专业新闻制作的结合也出现了新的变化。
比如，今年世界杯期间，咪咕推出的“智能AI直播编辑器”。
它利用人工智能准确识别进球、射门、角球等七大场景以及世界杯所有球队和球员，并模拟真人编辑编辑精彩内容。
，将短视频的编辑速度从10分钟缩短到10秒以内。
其中，人工智能编辑的C罗进球短视频在咪咕视频移动客户端上仅一天浏览量就超过1亿次。
例如，新华社今日发布的“媒体大脑”，允许国内媒体机构使用其（智能媒体制作平台），新闻发布、蜜采、版权监测、人脸验证、用户画像、智能八项服务内容对话与语音合成模块为线索、策划、采访、制作、发布、反馈等整个新闻环节提供帮助。
可以预见，人工智能带来的内容生产的更多变革将会不断出现并带来更大的变化。
[3]人工智能的介入在很多方面极大地提高了新闻内容的生产效率。
但无论是新闻人物本身的人脉和资源构建，还是对事件的分析、判断和尺度，人工智能短时间内都无法取代。
所以，未来最有想象力的不是人工智能，而是如何做好人工智能+智能。
在这方面，一个非常有趣的案例是新浪新闻。
尽管社交媒体和智能分发平台变得越来越强大，但这些平台也有其自身的缺点。
例如，近年来社交网络引发的许多热点事件都或多或少地颠倒了事实。
因此，更权威、更专业、能够帮助用户更全面、客观、准确地了解热点新闻的新闻门户也再次受到用户的认可。
比如腾讯新闻的《深网》《一线》、网易新闻的《新闻有自己的态度》、新浪新闻的《新浪客厅》等优质热门栏目都拥有良好的口碑。
在这些年的演化过程中，新闻门户本身也顺应时代，不断演化，不断提升内容生产和传播能力。
比如，新浪热点新闻之所以能始终保持“5秒内发布新闻、5-10分钟推出专题”的硬目标，与人工智能技术的引入密不可分。
其中，最重要的就是热点线索智能捕捉系统——鹰眼。
鹰眼不仅可以自动捕捉新浪微博上的热门内容，还可以实时捕捉名人或大V的微博动态，以预测即将出现的热门话题。
例如，如果男女明星账号之间的互动突然变得频繁，或者与某个事件相关的关键词热度迅速上升，鹰眼系统可以嗅出可能即将发生的新闻并进行针对性处理。
在热点出现之前捕捉线索，提前准备内容。
同时，新浪新闻还有“每位编辑必须关注与工作相关的微博账号”的硬性规定；新浪黑猫投诉平台也通过UGC收集线索，发现即将发布的热点新闻的线索。
。
比如，ofo打车用户投诉量的突然增加，就成为了后续“打车押金退”的热点新闻事件的重要线索。
这样，通过机器+人工智能，形成了辐射社会生活各个领域的热点嗅探网络。
新浪可以提前发现热点，并在有消息发生后第一时间做出反应。
在此基础上，新浪新闻采用人工筛选和处理，弥补人工智能的短板，保证新闻内容的真实性、准确性和深度；通过全媒体矩阵的信息分发，最终让热点内容在第一时间达到最高水平。
有效的用户覆盖范围。
在人工智能的帮助下，这种在传统媒体时代难以想象的效率终于成为了现实。
值得注意的是，新浪新闻仍在不断发展。
例如，近期推出的“24小时热点榜”，让用户在信息流中更及时地了解和追踪热点新闻。
可见，虽然AI还不够成熟，但凭借专业的新闻处理能力，新闻传播有了更多可能性。
随着技术的进一步发展，人工智能给媒体带来的改变远远超出了“利益分配”，不会止步于新浪热点。
它给我们带来的改变才刚刚开始。