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假新闻、自动化和新闻业的未来

作者: 保罗van herk.,托马斯·甘

在“假新闻”以前所未有的速度被创造、传播和发现之际,自动化和人工智能会对信息的构建和消费产生什么影响?托马斯·格罗根和保罗·凡·赫克讨论了面向内容框架的新技术的重要性,并推测了人工智能平台完全通过组织、编辑和广播内容实现新闻自动化的未来。

假新闻,真实背景

假新闻如今已经成为一个家喻户晓的词汇,并在2017年被评为《柯林斯词典》的“年度词汇”。次年,英国广播公司(BBC)全球服务总监玛丽·霍克蒂(Mary Hockaday)反驳称,“假新闻并不新鲜。”她认为,使用“宣传”、“错误信息”和“压制言论自由”等更精确的词汇,可以更好地确定产生毫无根据的信念和困惑的误导性广播的意图和来源。她在原则上可能是正确的,但我们首先要问的是,在不再主宰信息市场的顶级新闻机构之外,如何才能建立如此精细的分类。有了用户响应式算法内容提要不断刷新的商业点击诱饵,Breitbart.,中国州电视,Twitter Bot Swarms,和洋葱,完全不同的议程和伪装形式出现在同一个“未经策划的”数字关注空间。

假新闻可能并不新鲜,但内容的制作、分类和呈现的规模和速度却是新鲜的。廉价的处理能力意味着几乎所有人都可以制作“深度赝品”,并将其发布到社交媒体上。侦查领域的数字等价物,比如Snopes,可以用来辨别真假内容,但这种猫鼠游戏可能不足以对抗“假新闻”的规模和不对称性。随着各大平台开始将用户生成内容(UGC)整合到如今已达数十亿的“编辑室”中,我们需要的新技术不仅能增强我们查找赝品的能力,还能帮助我们找到故事的正确语境。

通过与利物浦事实(FACT Liverpool)(艺术和创意技术基金会)和英国广播公司(BBC)合作发现的各种例子,我们将强调一些实例,这些实例表明,未能将信息语境化就像假新闻本身一样危险。这一点很重要,因为大多数“假新闻”并非生来就是假的,也不是从零开始捏造出来的,而是重新叙述、重新排序(即重新语境化),从而从根本上改变了其意义。真实的镜头可以很容易地适应故事,而不是相反。一个很好的例子就是Fresco,这是一个平台和应用程序,允许普通用户上传他们的视频,当新闻频道将他们的内容剪辑到节目中时,他们就可以获得分项支付。弗雷斯科最大的客户是福克斯新闻,它购买了这些镜头按菜单点菜根据程序及其议程用作自由浮动内容。

故事的背景往往是被话语,如此最好的“摩擦点”,这些“摩擦点”出现了讨论和分歧。去年,Trevor Noah,Comedian和Host的每日展示他发现自己与法国极右翼政党“国家大会党”(National Rally)的马琳•勒庞(Marine Le Pen)陷入了尴尬的境地,当时两人都在twitter上说,“非洲赢得了世界杯”Les Bleus.。这些声明的意图当然截然相反:一个是关于威胁法国身份的不受欢迎的非洲移民(勒庞),另一个是关于在一场富裕国家总是胜出的竞赛中非洲传统的骄傲(诺亚)。最后,诺亚与法国驻美大使交换了信件,并开玩笑地指出了连字符(非裔美国人)与合并(只是“法国人”)国家身份标签之间的根本分歧。这是一个宝贵的慢动作例子,说明了这些摩擦点是如何围绕一个故事展开的,它的共鸣超越了单纯的事件(法国凭借少数超级明星球员赢得了世界杯),进入到殖民主义、精英主义和移民经历的背景中。

当然,每个故事至少有与它的观众一样多的背景,以及一个使它在范围上有效无限的时间维度。在无穷无尽的信息流中,对相关性(以及选择性的无知)进行甄别是一种与生俱来的人类技能,如果认为一种算法可以在这种微妙的工作中胜过我们,而不需要受到一整套严格的偏见的编程,那就太天真了。然而,机器可以为我们提供不同层次的信号、图像和合成,这已经是一个事实。如果设计得好,我们没有理由认为它们不能帮助我们更有效地回应新闻报道,甚至可能更按比例划分对它们的关注程度。

机器对语言细微差别的认知还处于早期阶段,以及诸如此类的讽刺新闻来源洋葱论证了基于纯粹语言手段的上下文索引问题。作为一个讽刺网站,其目的是洋葱不是恶意的错误信息,而是揭示真相的谎言。欣赏它需要细致入微地理解什么是可能的,什么是不可能的,已经发生了什么,以及可能性的边界在哪里。有一些“洋葱失败”的搞笑名单,有权势的人被假新闻故事迷惑,比如金正恩被选为“世界上最性感的男人”,这在中国电视上被重新报道。尽管帮助有文字头脑的人理解讽刺作品的算法本身就非常有趣和黑暗,但至少就目前而言,增强我们情境化能力的算法更有可能专注于处理图像和视频,而不是文本。

在人工智能出现之前,一个很好的例子是法国的一个电视节目消灭它把最近电视节目中选定的部分剪辑在一起,没有解说或介绍。这个想法是agencement(排序)视频可以用清晰的语法说话,就像单词和句子一样。作为这一概念的绝佳证明,主创帕特里克·梅奈斯(Patrick Menais)被CanalPlus主持频道解雇,原因是他利用这档节目来抗议该频道的导演,却一句话也没说。这是对早期先锋电影的Kuleshov(即蒙太奇)理论的一种当前事件,在这里,每一段镜头都被重新置于与其他镜头的关系中,而不是参考单一的元叙事。这是导演视角下的诗意手法,但如果有呢已经实际上,在系列中描绘的事件之间的材料链接可以直接拾取和排序?想象精神分裂症的卷轴,在空间和时间彼此具有强烈的因果关系。鉴于地缘政治的不对称和纠缠股,令人垂直似乎荒谬或随机阅读,适合深夜观察或在影响下的影响下,但这将在很多方面更忠于现实。这种联系甚至可以通过作为“折叠”的数字图来导航,而不是以线性序列排列;更多时事视频游戏比秀。这将是从新闻交付中的基本结构和哲学转变,因为程序娱乐:即“你接下来会对什么感兴趣。”

调查新闻也许是最珍贵的熟练报告形式,但它不断受到网络中的预算削减,无法向其预算委员会成功地证明劳动力成本。在冲突区域和自由压力缺乏的国家,它更加濒临灭绝。活动和基于数据的新闻有时可以成为灾难性情况下的唯一方法,就像集团一样拉卡正在默默地被屠杀一直在叙利亚北部勇敢地示威。该组织使用不稳定的手机网络和广泛分布的秘密公民特工来报告最近ISIL占领拉卡期间发生的可怕的日常事件。

Bellingcat是一个更大更广泛的新闻平台,刮掉Web数据并从距离开始,从当地数据收集器开始(即有感兴趣的人员)。Bellingcat在基本数据可视化技能中列出其一些用户来处理公民收集的数据,这需要建模和编译技术作为故事。Goldsmiths大学的法医建筑集团最能举例说明了高度的图形和空间方法,这使得许多小时的高技能劳动力构成虚拟模型,然后询问虚拟证据。manbetx实力派英国广播公司甚至甚至使用了业余电影来调查穆勒船的两名妇女及其孩子的谋杀。通过分析录音和使用Google地图和Facebook这样的简单工具,记者能够对犯罪的位置,时间和可能的犯罪者进行稳固的主张,其中包括阻止当地调查的喀麦隆军队成员恐吓。

我们已经简要说明了如何将内容框架作为数字新闻来源的主要关注点,这些数字新闻来源试图在其“报道”中保持客观和准确。如果没有确凿和彻底的背景,就大量互不关联的事实和非事实进行争论,就变得相对没有意义——没有它,一切都可能是“假新闻”和“后真相”。新形式的界面、数据收集、自动化和机器智能可以更好地帮助定义构建新闻的领域,但它们在应用上仍然相对零碎。因此,我们提出的问题是:这些过程如何实现自动化?人工智能主导的新闻频道会是什么样子?这对媒体生产和消费——以及隐私、准确性和代理——意味着什么?

User-Automated新闻

BBC的研发团队目前正在开发辅助记者工作流程的工具。这些工具主要执行记者们不喜欢做的繁重任务,比如对详尽的档案进行筛选,为文章添加超链接,或者向受众宣传新内容。许多工具已经在使用机器学习(ML)算法,这些算法利用了BBC在近一个世纪的广播和存档过程中收集的视频、音频和书面内容的庞大数据集。

不过,有些工具不太注重减少编辑室的苦差事,在一个实验中,编辑室本身几乎是完全自动化的。这个过程包括训练算法,以找到正在拍摄的镜头类型和正在制作的节目风格之间的相关性,最初通过训练AI在“喜剧问答”镜头的数据集,它将学习在适当的时间切换和移动工作室摄像机。研发团队还在开发辅助工具,然后自动切割、编辑和播放镜头,这意味着,当这些工具串在一起时,就相当于一个几乎完全由机器制作的讽刺节目广播一周嘲笑或同等学历。

我们可以从这些实验中进一步设想,随着生产阶段劳动强度的降低,事件的现场报道会越来越多,越来越少的工作人员会参与进来。一个提供必要软件并可供订阅的平台甚至可以允许一个由一个人甚至一个机器人组成的生产“团队”。我们至少可以设想一种更广泛的“记者”分布,他们居住在更少的技术空间和更小的企业中。在《战地》中,记者和观众之间的界限将变得更加模糊,广播公司和社交媒体账户之间的界限也将变得更加模糊。

新的元职业“公民新闻”是用户生成内容(UGC)概念的延伸,自其崛起以来,UGC既受到赞扬(à la Wikipedia),也受到谴责(Facebook)。就像“假新闻”一样,在媒体中,用户贡献的概念一点也不新鲜——给编辑写信在19世纪很流行,广播电话在20世纪开始,真人秀在21世纪开始。今天的UGC媒体的新特点是它在制作过程中的核心作用,而这在以前是非常边缘的。如果我们对严肃而复杂的事件的公正性感兴趣的话,这在一开始可能会显得很可怕,但是使用UGC结合熟练的报道有助于扩大新闻报道,甚至可能有助于提高新闻报道的准确性。它已经证明了它在紧急情况下的价值,比如BBC在2005年伦敦爆炸事件后立即成立了第一支UGC新闻团队。

UGC进入主流新闻空间的结果将由其可用的硬件和软件部分定义。在过去的十年中,专业的记者一直在使用所谓的便携式单摄像头(PSC)设置,包括摄像机,三脚架,无线电掩模和灯。相机的人还在其背包里面带有发射器,以从场上发送镜头返回新闻室。此设置,同时成为专业装备最携带的,不能与体面智能手机的谨慎的符合人体组织和金融可访问性竞争。现在,大多数手机都有视频稳定软件和过滤器,产生从陈规定型的业余镜头出发的视频现实主义和质量。不可否认,它们仍然逊于专业装备,特别是归档文件传输速度和电池寿命,但我们应该期望差距相当迅速,记者(或至少相机人)有效地在更多地点。

围绕公民记者的划分的主要问题之一就成为隐私和遗嘱的义务。公共和私人空间之间的区别在城市规划师绘制的平程模型中,但只有在手持镜头聚集的世界中才能非常松散地定义:一个十字架线性预测和锥体,扭曲的视角,蒙太奇和蒙太奇和蒙太奇分层。在公民新闻中,在交付新闻报道时,“角度”比隐喻变得更加字面,因为它雕刻了截然型公共利益空间的圆锥形卷。通过UGC“角度”变得颠覆为“角度”,城市成为也是生产者的观众的滚动偶然电影。

公民记者的世界也必须谈判另一种形式的所有权空间:知识产权(知识产权)和版权。UGC含量的级数,例如壁画所属的UGC含量,减少了每个兆字节的默认值,同时允许它基于其流行度归因于归属价值,就像YouTube或抽搐付款模型一样。要强制执行IP,YouTube使用相对简单的检查软件,可以快速识别歌曲的内容,以实时将其与数据库相匹配。The Electronic Frontier Foundation (EFF) is concerned that such automation of UGC filtering will increase the wrongful blocking of content, such as in the “dancing baby” case where a mother films her cute baby dancing to music for which she doesn’t own the property rights. The video is swiftly removed by YouTube on behalf of Universal, which objects on the grounds that the video could go viral and gain for the mother a not insignificant amount of revenue.

新的媒体消费行为,如滚动订阅源,触摸通知,聊天机器人讨论,使新闻消费可能是压倒性的一天24小时。现在已经有了24小时的新闻频道,但想象一下,一个不只是重复快速策划的故事,而是不断从在线UGC流中抽取,然后由人工智能编辑和剪辑的频道。结合前面提到的因果关系的编辑逻辑,这种形式可能有助于代表多个不对称的视角,超越了一个世界领导人与另一个领导人的冲突,一个民族与另一个民族的冲突,或一个体育队与另一个体育队的冲突。该理论认为,在程序设计中加入多种主观因素,是实现以聚合或三角剖分的方式构建的工作客观性的一种方式,而不是努力达到一种没有偏见的理想状态。

不可否认,在这种“自由式”卷轴中,对于一般带来新闻渠道的比例,议程和影响的领域,会急剧缺乏定义。英国广播公司最近被摧毁了“假树房间丑闻”,其中纪录片人要求西部产家村民重建他们的房屋,以便在相机上看起来更加史诗。中国国家媒体特别用作主要西方媒体网点的虚伪榜样。鉴于英国广播公司是国家资助的,确实很难量化和比较其对公正性的雄心,除了“我们知道”这是一个关于树房间的有缺陷的报告与关于情况有缺陷的中国国家媒体报道的数量不相同在新疆。从现在从现在开始的几十年来,它比新闻室更类似于新闻室,工程和维护策划分散媒体内容的工具,它可能会花费很好的资源块,证明其产出的公正性,以建立信任和品牌的定量术语。价值。

最后但并非最不重要的一点是,新闻消费界面的选择架构决定了它打动manbetx实力派受众的能力,BBC正在研究各种模式,根据个人用户定制内容。这个想法是为了减少理查德•塞勒(Richard Thaler)和卡斯•桑斯坦(Cass Sunstein)所谓的“选择超载”,这种超载会导致人们在界面上做出糟糕的选择和/或选择退出。BBC的研究表明,用户更喜欢每次选择标签词来选择内容,而不是预先加载一次自己的资料。这将是“我今晚想看一部惊悚剧”而不是“我25-35岁”。“我们对一次性分析算法的信任度非常低,这是可以理解的——机器将我们解读为一个真实的数据角令人不安,如果它是错误的就令人恼火,而最令人不安的是,如果它是正确的。如果一个界面能突出我们的人口统计学偏见和消费模式,而不限制我们随后的选择,我们可能会轻易接受机器告诉我们的关于我们自己的信息。

旨在补充Techno-Cappiceist Clumsines的通常警告,我们认为AI和自动化提供了许多技术和文化机会,可以规避媒体资助危机和小报 - 如果他们打算。新工具正在提出达到更广泛的代表性,更加成比例的关注的方法,以及新闻中的贡献者更加多样化。正确的人必须对其的发展感兴趣,并且哲学不适并不会阻止除了最多的Wolfish投资者和控制自动化实验的制度。自动新闻频道将通过直接和偶然的发展,不同语言和领域建造,包含不同的偏好和拟议。它的设计又轮到设计了如何以及你知道的。

这篇文章是基于a研究项目由托马斯·格罗根和保罗·凡·赫克与事实利物浦和BBC在英国索尔福德码头合作拍摄。

托马斯·格罗根和保罗·凡·赫克

托马斯·格罗根(Thomas Grogan)是伦敦的艺术家和研究员,保罗·凡·赫克(Paul van Herk)是阿克拉的建筑师和作家。他们都是斯特雷卡学院新常态项目的校友。万博app2.0安卓版下载

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