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Spotify和Shazam结合,将对凭借知识取胜的作曲家和DJ带来重重一击。人们可以随时随地获取歌曲信息,当你知道Spotify上有最符合自己口味的音乐时,还要注意广播里的10佳排名榜干什么呢?当你能轻轻松松用Shazam识别出陌生歌曲时,还要着急找小伙伴问什么呢?
写作行业
我们很难想象,会不会有一天机器能写出世界级的小说,不过技术人员们在往这方面发展这倒是真的。遣词造句并不难,难的是在创作一篇故事的同时,确保语言流畅、文字优美、充满智慧和激情。想必研究人员还有很长一段路要走。
不过,在生成新闻性内容上,机器已经有所建树。去年夏天,美国联合通讯社(AP)宣布将和Automated Insights携手,在棒球赛事报道中使用算法生成的文章。在此之前,联合通讯社已经和Automated Insights合作了多年,利用电脑制作了上千篇营收报告。
Automated Insights运用人工智能技术,对大数据进行分析,并将其编纂成新闻故事。芝加哥公司Narrative Science拥有一种类似技术,致力于为企业提供商务智能服务,或者说“数据讲故事”。
Narrative Science首席科学家Kris Hammond说:“或许有一天,机器会获得普利策奖,我们可以挖掘到数据背后的故事。”
有人担心,未来算法会取代记者的工作,对此,联合通讯社此前曾表示,拥抱机器报道,更多的是为了拓展报道范围,而非消灭记者这一行业。有了机器报道,联合通讯社可以报道更多的美国职业棒球小联盟赛。
Automated Insights的首席创新官Joe Procopio表示:“机器内容从未试图取代人工内容,它是另一种工具,另一支让记者背后发凉的箭,如果可以这么说的话。我们使用这种工具,是为了进行数据科学分析,减轻记者的负担。这样一来,记者能有更多时间进行采访、论证工作,这更符合记者的工作本质。”
算法能否取代人工,最终取决于是否高效,至少说在商业领域是这样。
问题是:算法能否在省时省钱的基础上,还不降低出产质量?
“在利用自动化技术编写新闻故事时,我们要考虑两个问题。”Procopio说,“第一,这些数据是否足以支撑一个吸引人的故事;第二,自动化在特定商业案例中的使用,是否值得你去节省这些时间和资源。”
那么,机器是否能通过训练,根据文体要求——比方说营收报告、棒球赛事报道或讣告——来改变写作风格?答案是肯定的,并且现在这一技术已经出现了。那么,机器能写出音乐会乐评或采访稿吗?
只能说:有可能。这背后的取决因素在于,平台数据质量是否可靠,以及为开发这一系统所做的训练是否划得来。
