當下， 人工智慧正在超越傳統的工作流程和方式對新聞行業進行著一次從思維方式到創作方式的革新。 在新聞界， 人工智慧究竟能帶來什麼創新， 會不會取代新聞工作者， 如何影響未來的新聞業呢？
帶著這些問題， 今天我們為大家帶來紐約時報、BBC、路透社、衛報這4家頂級新聞媒體的AI創新實踐， 為大家一一揭曉全球傳媒大佬們如何玩轉AI！
紐約時報
從2015年開始， 紐約時報實施了一項名為Editor的人工智慧實驗專案。 這個項目致力於簡化新聞創作的過程。
除了輔助內容創作外， 紐約時報還將人工智慧技術應用在評論監管中。 以往紐約時報的評論部門通常由一個14人的團隊負責， 他們每天要人工審查超過11000條評論， 這樣一個勞動密集型的工作過程只能對紐約時報全部文章的10％進行審查和處理， 極大限制了評論功能的擴展。
在人工智慧的幫助下， 紐約時報終於得以將評論功能延伸擴展到更多的文章中， 鼓勵具有建設性的討論， 過濾和消除無意義的騷擾資訊。 這讓讀者能夠和創作者充分的對話， 甚至還節約了人力成本。
BBC
英國廣播公司BBC本身存有大量的資料， 從本公司生產的每日新聞、故事片到視頻再到文檔， 一應俱全。 此外還有來自於其它媒體、政府、互聯網的資料。 面對如此龐大的資料， 必須要有一種方法能夠將這些資料連接起來， 使之更加易於訪問， 產生價值。 基於這個目的， 資料提取工具Juicer誕生了。
2012以來， BBC新聞實驗室一直使用Juicer進行資訊提取工作。 在此説明下， 如果一位元記者正在尋找關於特朗普總統的最新報導， Juicer會快速檢索網頁、BBC本地資源庫和外部資源來收集和摘錄新聞文章， 快速提供準確資訊， 極大地提高了記者的工作效率。
路透社
2016年， 路透社與語義技術公司Graphiq建立合作為新聞發佈者提供範圍廣泛的免費互動式資料視覺化服務。 服務主題包括娛樂、體育和新聞。
發佈者可以通過路透社的Open Media Express訪問資料。一旦資料嵌入到發佈者的網站上，資料視覺化就會即時更新。對於新聞媒體來說，這是一種全新的工作方式，他們可以通過這種方式吸引讀者，提供資料量很大的新聞，並且給予讀者更為鮮明的視覺體驗，説明讀者理解。
衛報
2016年，衛報通過Facebook推出了聊天機器人。設計初衷是為節省用戶們流覽和搜索新聞的時間。聊天機器人可讓用戶選擇接收來自美國、英國或澳大利亞衛報新聞版面的消息，然後選擇接收資訊的時間。聊天機器人會在特定時間將新聞消息通過Facebook 的資訊功能傳遞給每一個用戶。
如果你只想看頭條或科技新聞、體育新聞，你當然也能進行主題選擇。目前，這個聊天機器人只會對與使用者查詢相關的內容的聊天消息進行回復。
M+短評
今天為大家呈現的是4家頂級新聞媒體如何運用AI開展創新實踐應用的：紐約時報實現了對評論更好的監管，BBC則找到了面對海量資料的最便捷精准的提取方法。路透社通過資料視覺化，讓枯燥的數位變得靈動活躍，衛報的聊天機器人則讓新聞投遞更加的個性化。
目前AI在新聞界的運用還處於初級階段，但卻集中吸引了一大批全球頂級新聞機構進行戰略投入和佈局。在下一期推送中，我們將為大家帶來來自華盛頓郵報、雅虎體育、美聯社和Quartz 數位新聞的AI應用實例。究竟在新聞業的汪洋大海中，人工智慧還掀起了什麼樣的浪花呢，讓我們拭目以待！
本文作者：S姐、李羿穎 / 本文編輯：S姐
Media Plus 主編：S姐
發佈者可以通過路透社的Open Media Express訪問資料。一旦資料嵌入到發佈者的網站上，資料視覺化就會即時更新。對於新聞媒體來說，這是一種全新的工作方式，他們可以通過這種方式吸引讀者，提供資料量很大的新聞，並且給予讀者更為鮮明的視覺體驗，説明讀者理解。
衛報
2016年，衛報通過Facebook推出了聊天機器人。設計初衷是為節省用戶們流覽和搜索新聞的時間。聊天機器人可讓用戶選擇接收來自美國、英國或澳大利亞衛報新聞版面的消息，然後選擇接收資訊的時間。聊天機器人會在特定時間將新聞消息通過Facebook 的資訊功能傳遞給每一個用戶。
如果你只想看頭條或科技新聞、體育新聞，你當然也能進行主題選擇。目前，這個聊天機器人只會對與使用者查詢相關的內容的聊天消息進行回復。
M+短評
今天為大家呈現的是4家頂級新聞媒體如何運用AI開展創新實踐應用的：紐約時報實現了對評論更好的監管，BBC則找到了面對海量資料的最便捷精准的提取方法。路透社通過資料視覺化，讓枯燥的數位變得靈動活躍，衛報的聊天機器人則讓新聞投遞更加的個性化。
目前AI在新聞界的運用還處於初級階段，但卻集中吸引了一大批全球頂級新聞機構進行戰略投入和佈局。在下一期推送中，我們將為大家帶來來自華盛頓郵報、雅虎體育、美聯社和Quartz 數位新聞的AI應用實例。究竟在新聞業的汪洋大海中，人工智慧還掀起了什麼樣的浪花呢，讓我們拭目以待！
本文作者：S姐、李羿穎 / 本文編輯：S姐
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