编者按：本文来源微信公众号 全媒派，创业邦经授权转载。

毫无疑问，2020又是充斥着复杂逻辑与变数的一年。围绕热点话题与趋向，美国著名研究机构未来今日研究所（Future Today Institute）发布了《2020娱乐、传媒和技术趋势报告》，里面涵盖了人工智能、合成媒介、人机交互、隐私与安全等众多热门议题。

本期全媒派精选报告内容，揭示泛传媒领域将面临的战略机遇和风险，以期带给产业内相关企业、机构、从业者及研究人员一定启发。

关键研判一「人工智能」要回应一个老问题：走向何方？

与其说“人工智能”是一种趋势，倒不如称之为计算的第三时代，因为人工智能与娱乐、媒体和其它相关技术都有着密切联系。Marvin Minsky是人工智能领域的领军人物，他将人工智能描述为一种“行李箱术语”，意思是虽然表面上看起来足够简单，内部实则充满着复杂概念和问题。

AI已经被新闻及娱乐机构使用很久了。AI系统可以从数据源中快速导入数据，并实时完成编写生成故事报道。路透社开发了一款名为Lynx insight的产品，帮助记者从大型数据集中获得洞见；《纽约时报》使用个性化的API（由Jigsaw开发）来追踪并处理读者评论；Netflix依靠机器学习来增强用户的个性化体验并帮助管理工作流程……

然而各领域对于AI的认知是有细微差别的，一方面有些人高估了AI在其工作场所的适用性，另一方面也有人认为AI会成为杀伤力极大的武器。比如，《卫报》读者编辑Paul Chadwick认为，AI的实用性虽然呈现上升趋势，但它不一定能以符合道德标准的手段去收集信息。

AI的发展走向究竟会如何？目前，有9家大型科技公司对AI的未来起到关键性作用，分别是来自美国的Google、Amazon、Microsoft、Apple 、IBM和Facebook，以及来自中国的百度、阿里巴巴和腾讯。许多高校学者和实验室依赖于这些科技巨头的数据、工具甚至是资金来进行AI研究，同时，这些科技巨头们也肩负着推进AI初创公司发展的重任。

2019年世界人工智能大会，马云与Elon Musk探讨人工智能的未来

总体来看，所有传媒娱乐领域的从业人员应当对AI的未来保持警惕，若缺乏协作与融合，AI则可能加剧数据监管、隐私保护、透明度和身份验证等方面的不确定性。

关键研判二「计算新闻」值得关注的几个方面

数据和算法对新闻报道的赋能方式有哪些？基本来看，计算机科学可以通过两种方式帮助新闻业：利用计算去做新闻；做有关于计算的新闻。

加州公民数据联盟(California Civic Data Coalition)成员包括《洛杉矶时报》(Los Angeles Times)的数据部门、《旧金山纪事报》(San Francisco Chronicle)、调查报道中心(Center for Investigative Reporting)和斯坦福大学的计算新闻实验室(Computational Journalism Lab)

例如，2019年7月，《华盛顿邮报》组建了一个选举工程团队，该团队建立了一个以计算为基础的政治新闻研发中心，并为2020年选举活动提前开展着数据方面的实验。与此同时，斯坦福大学的计算新闻实验室也一直在为公共事务新闻开发新的计算方法。

目前，计算新闻有以下几个重要方面值得关注：

/计算图像合成与生成/

以图片为例，由于编辑工具门槛的降低，现在几乎人人都可以通过手机对图片进行编辑调整乃至完全更改。但对于记者而言，内容更改或许应该被限制在一定的道德范围内。如此说来，在记者发布新闻内容前，应当通过技术手段去监测内容被编辑过的痕迹及次数。

/版本自动化/

我们将看到传媒娱乐机构针对同一内容生成更多版本，以触达更多不同层面的受众。比如，瑞典媒体巨头Tamedia的机器人Tobi曾为各地区“报道”大选的开票结果，同时生成多语言报道，总计生产了39996篇选举报道。

/自然语言生成（NLG）/

作为一项处理任务，自然语言生成技术可以通过计算机生成特定语境中的语言类型。使用NLG定制不同版本的报道，可以帮助机构在不雇佣额外员工的情况下，拓展受众体量。但NLG对一些虚假内容的辨别还不到位，这需要监管加以约束。

/数据挖掘/

计算新闻技术允许记者调取人们日常生活中的一些被动数据，如网上活动、公众健康记录、位置信息等等。希望有更多新闻机构能以更有创造性的方式利用这些数据，因为数据归根结底反映出的是人们的思维。

/事实核查/