AI是搅局者还是破局者?2018人工智能+新媒体论坛揭晓答案

随着人工智能技术的发展,依托互联网从传统媒体过渡而来的新媒体也正在逐渐走向智媒时代。当下,有业内观点称:人工智能与媒体的结合将推动媒体生态实现无边界重构,AI带来的更多是机遇;同时,也有不少将AI视为搅局者的论调,称其加速了记者、编辑等职业的消亡;以及产生“信息茧房”效应,限制用户的眼界和思维等……AI究竟是搅局者还是破局者?即将在11月6日举办的“2018人工智能+新媒体论坛”邀请了多位业内人士及行业专家共探“AI+新媒体”的“化学反应”,第四范式还将在会上发布面向媒体行业的智能推荐产品。

互联网的下半场 媒体的新困局

互联网及移动互联网大门的开启,使大众对于信息的获取方式发生了根本性的转变,人们逐渐由报纸、杂志改变为早期的网上冲浪——从PC端获取;现如今, 又转向了更为方便、快捷的从手机端获取,诸如微信、微博、众多新闻APP的出现,丰富了人们的选择。这也迫使传统媒体逐渐向新媒体转型。转型的同时,新的挑战也随之而来。

首先,流量瓶颈、流量红利的消失,使获客成本越来越高。在企业精细化运营的当下,精准获客、降低运营成本是当务之急。第二,在微信、微博、新闻APP、社区论坛、直播等平台共同抢占用户时间的情况下,如何突破重围,提升用户留存时间及粘性变得至关重要。

AI智能推荐×新媒体 机遇与挑战并存

此前,业内普遍将技术视为提升内容和用户运营效率的重要生产力。AI智能推荐的出现,更是让媒体行业看到了新的希望。事实上,“千人千面”的智能推荐是用户注意力稀缺与信息过载博弈中的重要突破点之一。“不断优化迭代AI算法——用户的互动行为增多——获取的数据越丰富——推送越精准——用户越离不开”已成为新媒体的基本发展逻辑

目前,基于AI算法的个性化推荐已经成为各家新媒体的基础技术设施。凤凰新媒体副总裁兼凤凰新闻客户端总经理岳建雄介绍说:“基于人工智能的算法,已经不再是媒体的核心竞争力,而是一种基础能力。凤凰新闻客户端基于智能推荐引擎,在精准了解用户喜好的同时,也能呈现出新闻的高专业度。如今,凤凰网不只是一家媒体公司,还是一家产品驱动的移动互联网技术公司。”

然而,媒体技术底蕴差、AI复杂度高、人才匮乏高等因素,制约着AI智能推荐在媒体端的普及和应用。在人才方面,据《全球人工智能人才白皮书》数据统计,目前全球范围内,AI顶级人才尚不足千人。因此,AI人才的争夺十分激烈,媒体很难自建团队开发AI推荐系统。除此之外,基于AI的智能推荐系统在与媒体业务融合的过程中,也遇到了水土不服的问题,例如实际应用效果不佳、热度穿透、兴趣孤岛等等。

媒体如何快速拥有AI智能推荐系统?AI如何与业务无缝融合?“在2018人工智能+新媒体论坛”上,来自人民日报新媒体中心、凤凰网客户端、CSDN、豆瓣阅读、简书、36Kr、亿欧等资深行业嘉宾将为你揭晓答案,作为先后与新华社、环球网、果壳网、虎嗅网等三百余家媒体开展深入合作的第四范式,也将从AI的视角,分享“AI+新媒体”的洞察与实践,并发布面向新媒体领域的重磅AI产品。目前,该论坛报名渠道已开通,有意向者可通过报名链接(http://t.cn/EzBGv5b)或扫描下方二维码报名参加。

产业推荐系统第四范式
相关数据
第四范式机构

第四范式成立于2015年初,是国际领先的人工智能技术与服务提供商,已服务20多个行业完成上千个AI落地案例。目前国内重要的国有银行和全国性股份制银行,超过一半都是第四范式的客户,此外,公司在互联网、医疗、政府、能源、零售、媒体等行业均有涉猎,诸多案例取得百分之一百以上的效果提升。

https://www.4paradigm.com/
重构技术

代码重构(英语:Code refactoring)指对软件代码做任何更动以增加可读性或者简化结构而不影响输出结果。 软件重构需要借助工具完成,重构工具能够修改代码同时修改所有引用该代码的地方。在极限编程的方法学中,重构需要单元测试来支持。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

推荐系统技术

推荐系统(RS)主要是指应用协同智能(collaborative intelligence)做推荐的技术。推荐系统的两大主流类型是基于内容的推荐系统和协同过滤(Collaborative Filtering)。另外还有基于知识的推荐系统(包括基于本体和基于案例的推荐系统)是一类特殊的推荐系统,这类系统更加注重知识表征和推理。

逻辑技术

人工智能领域用逻辑来理解智能推理问题;它可以提供用于分析编程语言的技术,也可用作分析、表征知识或编程的工具。目前人们常用的逻辑分支有命题逻辑(Propositional Logic )以及一阶逻辑(FOL)等谓词逻辑。

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