说得委婉一点，新闻媒体在人工智能开发方面一直处于观望状态。因此，在人工智能驱动的个性化界面时代，新闻机构不再能够定义什么是真实的新闻，更重要的是，新闻机构无法确定什么信息是真实的或值得信赖的。如今，社交媒体平台、搜索引擎和内容聚合器控制用户能够看到什么样的媒体内容，并直接影响到业内会创建何种类型的新闻内容。因此，新闻媒体的未来不再掌握在自己手中。难道一切都结束了吗?
新闻数字化的死亡谷底
从历史角度对比，新闻媒体的动作不够快，也没有太多创新，无法成为数字时代的变革者。此前新闻曾经是吸引和引导人(和广告商)的信号。但互联网和在线可用信息的指数式爆炸改变了这一点。
在早期的互联网中，门户网站将人们引导到他们感兴趣的内容上去。还记得雅虎吗?随着信息量的增加，搜索引擎取而代之，改变了人们在线发现相关信息和新闻内容的方式。随着移动技术和界面开始变得越来越突出，融合新闻媒体或推文的社交媒体接管了菏泽一切，再次改变人们发现媒体内容的方式，而现在开始强调我们所处社交网络的作用。
值得注意的是，新闻媒体并没有在这些发展中发挥积极作用。与之相反的是，在利用互联网、搜索引擎、内容聚合器，移动体验、社交媒体和其他数字解决方案来实现自己的利益方面，新闻媒体总是迟钝者。
广告业务也是如此。新闻机构先是主动让谷歌等搜索引擎处理其网站上的搜索，这使得谷歌们有一个独特的机会来索引媒体内容。随着社交媒体的兴起，新闻机构，尤其是美国的新闻机构，又转向Facebook和Twitter等社交平台来发布新闻，而不是专注于打造他们自己的突发新闻功能。因此，新闻媒体的核心业务被新数字经济时代的新兴巨头们夺走了。
不客气地讲，新闻媒体在用户体验，业务逻辑或内容创作方面从未完全实现数字化。想想iPad的付费墙和电子报纸吧，互联网和数字化迫使新闻媒体发生改变，但这种改变往往是被动的，而不是主动的。一些因循守旧的内容创作，对于受众的理解方式，固化的用户体验和老旧的内容分发模式仍然积极地影响着今天新闻媒体内容的创建和分发方式。
由于这些发展，今天的算法看门人，也就是诸如谷歌和Facebook等公司主导着信息流和以前由新闻媒体主导的广告业务。值得注意的是，如今大型互联网企业的个性化和广告驱动的商业逻辑，并不是为了让新闻媒体再次以自己的方式蓬勃发展。
从观察者到改变者
新闻媒体一直是以局外人的方式报道新算法世界秩序的崛起。报告是彻底的，真实的和有启发性的 - 新闻媒体讲述的故事对人们如何看待当前不断发展的数字现实产生了具体而又深刻的影响。
然而，随着信息流已经走进由互联网巨头控制的算法黑箱，很明显，外部观察者很难或几乎不可能理解到，各种因素如何影响某条信息的价值和传播性。对于主流新闻媒体而言，特朗普当选美国总统是一个“惊喜”，这只是当今数字现实新动态的一个普通例子。
这是一个悖论。随着信息越来越接近用户，移动设备锁屏和其他信息显示界面可供我们随时访问，其起源和背景动机变得比以往更加模糊。
社交媒体与使用最新机器学习方法的自我实现反馈循环结合在了一起，同时易受到恶意或非预期的攻击，使我们进入了“另类事实”和虚假新闻的世界。在这个充斥着自动化魔头和算法操纵的时代，新闻媒体的理想听起来极其重要：真实和相关信息的传播;培育言论自由;为所有人发声;扩大和丰富人们的世界观;如此等等
但是，如果新闻媒体本身不积极主动地去开发能够塑造算法现实的解决方案，那么新闻媒体的驱动价值将无法在算法现实中得到充分体现。
通过评论或批评统治算法的平台行为，不会改变当前的过程。 改变Facebook(#ChangeFacebook)并没有出现在新闻媒体上。新人工智能驱动的谷歌新闻由谷歌根据其公司文化和价值观进行控制和开发，因此不会受到新闻媒体机构的直接影响。
在互联网崛起和遍及算法规则之后，我们再次处于一个重大范式转变的边缘。机器学习驱动的人工智能解决方案将对我们的数字和物理现实产生越来越大的影响。这又是一个影响力量平衡，影响数字发展方向和改变我们思考信息方式的时刻，也是新闻媒体从外部观察者转变为变革者的时代。
新闻媒体的人工智能解决方案
如果新闻媒体想要影响未来新闻内容的创建，开发，呈现和传播方式，他们需要在人工智能开发中发挥积极作用。如果新闻机构想要了解数据和信息在数字环境中如何受到影响以及如何被控制，他们需要开始接受机器学习的可能性。
但新闻媒体如何与今天的人工智能领导者竞争呢?
新闻机构有一样东西，是诸如谷歌、Facebook和其他大型互联网公司还没有的：新闻机构拥有内容创建过程，因此对于内容有着深入和详细的理解。通过关注适当的人工智能解决方案，他们可以以独特而强大的方式将与内容创建和内容消费相关的数据组合在一起。
新闻机构需要使用人工智能来增强每一个人。他们需要增强记者和新闻编辑室。这又是为何?
增强和用户以及公众的联系
个性化已经存在了一段时间，但它是否曾根据新闻媒体本身进行设计和开发?新闻媒体的目标是将优秀的内容和个性化的用户体验结合起来，构建符合新闻原则和价值观的无缝且有意义的用户信息体验。
对于新闻来说，即将到来的实时机器学习方法，例如在线学习，为理解用户在现实生活中的偏好提供了新的可能性。这些技术提供了很多新工具，可以直接在锁定屏幕上发布新闻和讲述故事。
通过实时了解在移动设备锁定屏幕上发布新闻内容的影响，可以利用发送个性化新闻通知的智能通知系统来实时优化内容创作和内容传播。系统可以根据用户的偏好和上下文，个性化内容的呈现方式，其可以是语音，视频，照片，甚至可以是增强现实图像或数据可视化材料。
值得注意的是，可以利用机器学习在人们、记者和新闻编辑室之间创建新的互动形式。自动审核评论只是今天已经使用的一个例子。想想是否有可能直接在锁定屏幕上建立交互，让记者更好地理解内容的消费方式，同时实时捕捉故事传达的情感反馈。
通过数据可视化和深入的文章开放算法和数据使用，新闻媒体可以创建一种新的，真正以人为中心的个性化形式，让用户知道个性化是如何实现的，以及它是如何影响新闻的用户体验的。
我们不必再指责过滤算法。算法可以用来丰富你的新闻体验。通过理解你所看到的内容，你也可以理解你以前没见过的东西。通过将一些个性化的逻辑颠倒过来，新闻机构可以创建一个机器学习驱动的推荐引擎，从而扩大多样性。
增强记者
无论是创作抽象和语境化的新信息，还是应对突发性的(新闻)事件，人类的智慧仍然是不可战胜的。
记者对内容的深入理解可以用来教授人工智能新闻助理系统，通过直接从使用人工智能的记者那里学习，同时深入分析来自内容消费的数据，这个系统会随着时间的推移变得更好。
智能新闻助理可以指出哪些内容是隐性或明确相连，例如可以基于不同内容的主题，语调或其他元数据(例如作者或位置)来找出相关联系。这样一个聪明的新闻助理可以通过显示哪些先前的内容与当前流行的话题或突发新闻相关，从而帮助记者更好地理解内容。这些故事可以更快，更准确地锚定在一个有意义的大背景中。
人工智能解决方案可用于帮助记者更快，更彻底地收集和理解数据和信息。通过识别社交媒体或搜索查询中的趋势或突出显示历史报道中的模式，智能新闻助理可以提醒记者，下周或即将到来的假日季是否有重要内容需要报道。同时，人工智能解决方案对于事实检查和检测内容操纵将变得越来越重要，例如识别伪造的图像和视频。
自动化内容制作系统可以自动或半自动地创建和注释内容，例如基于访谈录音创建草稿版本，然后由人类记者进一步修改完成。这种系统还可以进一步深度开发，根据不同的内容片段和格式(文本、音频、视频、图像、可视化、增强现实体验和外部注释)创建新闻编译，或者创建诸如个性化通知等高度个性化的新闻内容。
智能新闻助理还可以使用编辑推送通知来推荐下一篇应该发布的文章，同时会对将推送通知发送给最终用户的最佳时间提出建议。提醒一下，尽管谷歌的Duplex功能非常强大，但自然语言处理(NLP)还远未解决。人类与机器智能可以在内容制作和语言理解过程的核心中结合在一起。利用人工智能解决方案增强新闻工作者的超级语言能力，也将能够以新的方式为NLP研究和开发提供支持。
增强新闻编辑部
在新闻编辑室和业务发展的日常实践中，如果创新和数字化没有被具体地纳入理解受众等新闻业务的核心，那么就不能改变新闻媒体的传统文化氛围。
人们可以开始将新闻机构视为一个系统和平台，为不同的人和人群提供不同的个性化迷你产品。通过利用自动或半自动内容制作，新闻编辑部可以深入了解相关的利基主题。覆盖的主题越多，报道越深入，新闻编辑室就能越好地为不同的人和细分群体制作个性化的迷你产品，比如说个性化的通知或内容综合。
在一个越来越难以将真实与虚假区分开来的世界中，通过自我反思和透明度来建立信任变得比以往任何时候都更加重要。人工智能解决方案可用于创建工具和方式方法，使新闻机构和新闻编辑室能够比以往更精确地了解自己的活动及其影响。与此同时，通过向更广泛的受众开放新闻编辑室及其活动，可以使用相同的工具来建立信任。
具体而言，人工智能解决方案可以检测和分析报告和讲故事中可能存在的潜在偏见。例如，是否有某些人群在某些主题或材料中过度呈现?具有多方意见的话题在报道时的预期或角度是什么?大多数照片是描绘具有某种种族背景的人吗?是否存在报道中未曾提及的重要主题或声音?人工智能解决方案也可用于分析和了解现在的内容类型以及之前的工作内容，从而提供特定于上下文的深入分析，以便在将来创建更好的内容。
人工智能解决方案将有助于更全面地反映报道和故事，以及其影响，同时为决策提供新的工具，比如说确定应覆盖的内容和原因。
此外，这些数据和信息可以以可视化的方式呈现出来，从而使报道和内容创建的影响都更加切实可见，也使得整个新闻编辑室都可以访问。 这样以来，整个编辑和新闻决策过程会变得更加开放和透明，影响到从日常工作到更广泛的战略思考和管理等新闻工作各个方面。
未来的新闻媒体机构将成为人类和部分机器的一部分。 这种通过机器增强人类智能的转变对新闻媒体的未来至关重要。 为了保持其完整性和可信度，新闻媒体机构自身需要能够定义如何构建和使用其人工智能解决方案。要想实现这一目标，唯一的方法就是让新闻机构开始构建自己的人工智能解决方案。对所有人来说，这一举措越快越好。
