這是一個悖論 。 隨著信息越來越接近用戶，移動設備鎖屏和其他信息顯示界面可供我們隨時訪問，其起源和背景動機變得比以往更加模糊 。
社交媒體與使用最新機器學習方法的自我實現反饋循環結合在了一起，同時易受到惡意或非預期的攻擊，使我們進入了“另類事實”和虛假新聞的世界 。 在這個充斥著自動化魔頭和算法操縱的時代，新聞媒體的理想聽起來極其重要：真實和相關信息的傳播;培育言論自由;為所有人發聲;擴大和豐富人們的世界觀;如此等等
但是，如果新聞媒體本身不積極主動地去開發能夠塑造算法現實的解決方案，那么新聞媒體的驅動價值將無法在算法現實中得到充分體現 。
通過評論或批評統治算法的平臺行為，不會改變當前的過程 。 改變Facebook(#ChangeFacebook)并沒有出現在新聞媒體上 。 新人工智能驅動的谷歌新聞由谷歌根據其公司文化和價值觀進行控制和開發，因此不會受到新聞媒體機構的直接影響 。
在互聯網崛起和遍及算法規則之后，我們再次處于一個重大范式轉變的邊緣 。 機器學習驅動的人工智能解決方案將對我們的數字和物理現實產生越來越大的影響 。 這又是一個影響力量平衡，影響數字發展方向和改變我們思考信息方式的時刻，也是新聞媒體從外部觀察者轉變為變革者的時代 。
新聞媒體的人工智能解決方案
如果新聞媒體想要影響未來新聞內容的創建，開發，呈現和傳播方式，他們需要在人工智能開發中發揮積極作用 。 如果新聞機構想要了解數據和信息在數字環境中如何受到影響以及如何被控制，他們需要開始接受機器學習的可能性 。
但新聞媒體如何與今天的人工智能領導者競爭呢？
新聞機構有一樣東西，是諸如谷歌、Facebook和其他大型互聯網公司還沒有的：新聞機構擁有內容創建過程，因此對于內容有著深入和詳細的理解 。 通過關注適當的人工智能解決方案，他們可以以獨特而強大的方式將與內容創建和內容消費相關的數據組合在一起 。
新聞機構需要使用人工智能來增強每一個人 。 他們需要增強采訪人員和新聞編輯室 。 這又是為何？
增強和用戶以及公眾的聯系
個性化已經存在了一段時間，但它是否曾根據新聞媒體本身進行設計和開發？新聞媒體的目標是將優秀的內容和個性化的用戶體驗結合起來，構建符合新聞原則和價值觀的無縫且有意義的用戶信息體驗 。
對于新聞來說，即將到來的實時機器學習方法，例如在線學習，為理解用戶在現實生活中的偏好提供了新的可能性 。 這些技術提供了很多新工具，可以直接在鎖定屏幕上發布新聞和講述故事 。
通過實時了解在移動設備鎖定屏幕上發布新聞內容的影響，可以利用發送個性化新聞通知的智能通知系統來實時優化內容創作和內容傳播 。 系統可以根據用戶的偏好和上下文，個性化內容的呈現方式，其可以是語音，視頻，照片，甚至可以是增強現實圖像或數據可視化材料 。
值得注意的是，可以利用機器學習在人們、采訪人員和新聞編輯室之間創建新的互動形式 。 自動審核評論只是今天已經使用的一個例子 。 想想是否有可能直接在鎖定屏幕上建立交互，讓采訪人員更好地理解內容的消費方式，同時實時捕捉故事傳達的情感反饋 。
通過數據可視化和深入的文章開放算法和數據使用，新聞媒體可以創建一種新的，真正以人為中心的個性化形式，讓用戶知道個性化是如何實現的，以及它是如何影響新聞的用戶體驗的 。
我們不必再指責過濾算法 。 算法可以用來豐富你的新聞體驗 。 通過理解你所看到的內容，你也可以理解你以前沒見過的東西 。 通過將一些個性化的邏輯顛倒過來，新聞機構可以創建一個機器學習驅動的推薦引擎，從而擴大多樣性 。
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