Future Today重磅報告：2018年影響傳媒業的N個科技趨勢

如今的傳媒業，已經一隻腳邁入了技術的快車道。當技術滲透到傳媒業鏈條的各個環節，身處其中，你能觸摸到行業的脈搏與機遇，卻又對此充滿了未知：技術究竟會怎樣塑造傳媒業、塑造從業者？

日前，Future Today Institute（簡稱FTI）發布了《2018年傳媒業技術趨勢報告》，介紹了75個傳媒從業者應該著重關注的技術趨勢。

FTI的創始人Amy Webb認為：「我期待這份報告能幫助傳媒從業者，希望他們既能抓住發展趨勢，又能使用各種工具，這樣就可以更好地應對未來出現的各種未知。和去年一樣，人工智慧繼續成為傳媒人2018年里關注的一大焦點，2018年超過一半的技術發展趨勢都會和AI相關。」

實時機器學習

(Real-Time Machine Learning)

現在，機器已經可以做到在獲取數據的同時立刻調整相應模型了。這項技術應用廣泛，比如當用戶在瀏覽網站時，可以根據用戶行為實時推送合適的新聞產品，或者是實時修改網頁內容以符合訪客的需要。此外，它還可以實時監控詐騙，如當一個用戶的輸入習慣與平時不相符時，安全系統就會要求用戶進行驗證。

機器閱讀理解

（MRC， Machine Reading Comprehension）

對AI研究者來講，機器閱讀理解是一個艱巨而重要的任務。當你查詢問題時，你是希望系統給出一個準確的答案，還是給你一堆URL鏈接讓你自己去找？這就是MRC的未來，它並不僅僅是給出關鍵詞那麼簡單。

在未來，一個訓練有素的MRC系統將涉足各個領域，即使人類沒有在這個領域中給它輸入相關標籤和分類，它也能閱讀並推斷含義，迅速地給出答案。MRC是實現通用人工智慧的重要一環，但從近期來看，它可以讓新聞網站變成一個可搜索的信息庫，這在未來語音交互盛行後，會變得格外有用。

自然語言理解

（NLU，Natural Language Understanding）

在現實生活中，我們被非結構化的語言所包圍——它出現在社交媒體上、博客的字裡行間、公司的網站上、甚至在市政廳的數字化記錄中，無處不在。NLU讓研究者可以通過提取概念、梳理人物關係、分析情緒等多種方式來量化文本，對新聞機構來講，NLU可以讓記者從成噸的資料文件中脫身，更加快速地獲取人們對某一事件的看法。

音頻視頻演算法

（Generative Algorithms For Voice, Sound & Video）

為了讓計算機能夠自動識別講演內容，MIT的人工智慧實驗室最近就在研究小孩是如何學習新辭彙的，同時，研究者們還在訓練計算機「看視頻」，並且預判物理世界中相對應的聲音，比如當一根木棍觸碰到沙發時是什麼聲音？觸碰到一堆葉子呢？玻璃窗呢？這項研究的目的就是為了讓系統能夠理解物理世界中的交互概念。在未來，這項技術的應用主要是為新聞視頻、電影、綜藝等自動配音和加音效。

可預測機器視覺

（Predictive Machine Vision）

MIT的人工智慧實驗室不僅讓計算機識別了視頻中的內容，還訓練它預測人與人之間將會發展什麼。比如他們讓計算機觀看了大量的YouTube視頻，還有類似《絕望主婦》這樣的電視劇，現在系統已經可以預測視頻中的人將要擁抱還是親吻/握手/擊掌。基於這樣的研究，有朝一日，機器人會更輕鬆掌握人類環境，通過人類的一些身體語言就能很好地與我們互動。

演算法商店

（Algorithm Marketplaces）

對大多數新聞機構來講，大家都沒有足夠多的人力物力去開發測試各種演算法，因此，在逐漸顯現的演算法交易市場中，一些開發者開始貢獻自己的演算法能力了。Algorithmia就是一個類似Amazon的平台，不過它賣的是演算法，開發者在這裡上傳自己的成果，當有人購買時他們就能獲得收入了。類似的平台還有DataXu、Quantiacs、PrecisionHawk等，在2018年，這很可能成為一個更加成熟的細分市場。

計算新聞學

（Computational Journalism）

數據和演算法如何促進新聞報道？計算機輔助報道（CAR）已出現了25年，基於這個而產生的計算新聞學也成為了調查新聞的重要工具。記者需要發現、清洗和挖掘各類文檔，消化數據並發掘背後的故事。在機器學習演算法和AI的支持下，計算新聞學將會是CAR的進階升級，未來會對相關人才有很大的需求。

演算法數據特種部隊

（I-Teams For Algorithms and Data）

新聞機構現在需要一個新型特種部隊：能夠調查研究演算法和數據本身的記者。現在，越來越多的機構組織都在使用演算法，如大學、政府機構、金融組織，他們用此輔助決策、預測行為、回答問題等。因此，現在十分需要能研究演算法的記者，搞清楚演算法和日常生活之間的聯繫。

計算機攝影

（Computational Photography）

計算機攝影是計算機視覺、計算機圖形、互聯網和攝影的一個大融合，它不僅僅是改進了光學成像技術，更重要的是使用了數碼捕捉和處理技術，以更好地呈現現實生活。現在，任何一個有智能手機的人都能使用計算機攝影的相關工具，在iPhone 8和iPhone X中，蘋果公司就用計算機攝影技術實現了「淺景深」聚焦。

在未來，這項技術還可以讓用戶在按下快門鍵之前就調整照片中的各項元素，如物件的相對大小、光線陰影等，但是隨之而來的還有倫理道德問題，在新聞報道中，多大程度的編輯可以被允許？無論是有意的還是自動生成的，記者是否需要說明照片的編輯情況？

機器人程序

（Bots）

機器人程序，是一種幫助計劃或處理顧客需求的軟體程序，在近年來已經從市場邊緣走到了主流視野中。現在，聊天機器人已經從文本型過渡到了語音互動型，新聞編輯室便需要考慮如何和新聞消費者進行互動了，即便新聞編輯室不採用聊天機器人，現在也是發展用戶黏性、提高收入的絕佳時期。而語音交互的基礎工作，則是基於我們現有的話語體系來進行創造。

語音交互

（Voice Interfaces）

語音交互是什麼？說到Siri你應該就明白了。現在我們正處於「交流式交互」的時代，你可以跟家裡的機器用說話的方式交流，而這些系統也在一直學習自然語言，以揣摩我們的所想所要。

語音交互也不僅僅局限於生活服務，IBM最近建立了一個原型，他們讓不同的用戶提問，例如「有暴力傾向的遊戲是否會引發現實生活中的暴力行為」，然後得到一份語音分析報告。在未來，這樣的系統會成為新聞編輯室的重要工具，通過語音交互分析，它讓記者可以很快地搞定報道和分析。

環境交互

（Ambient Interfaces）

如果你是用手勢打開的家裡的某件設備，那麼這就是環境交互了。其實當代交互已經越來越像「背景音樂」了，無需太多的指令，它就能為你做很多事。

我們現在正在步向「後屏幕」時代。從現代信息統計來看，平均每天成年人要做超過20000個決定——其中有226個是關於吃什麼。新興的技術可以自動優先考慮這些決定，替我們做委託，甚至可以基於環境幫我們作答。根據梅特卡夫定律（Metcalfe』s Law），一個網路的價值往往和使用者規模成正比，因此當未來有越來越多的人成為環境交互網路中的一部分，我們將會愈發熟悉其使用場景。

納米學位

（Nanodegrees）

在工作環境中，由於技術的不斷發展，職業人自身的提升需求也由此而上升，媒體行業也不例外。為了實現「終身學習」的目標，類似Udacity這樣的平台開始湧現，它給職業人在一些細分學科中提供納米學位，讓他們習得新技能，並且爭取在僱傭者那裡獲得認可。

注意力

（Attention）

在當代數字社會中，得注意力者得天下，隨著技術的發展，新聞生產商不斷地在根據用戶設備的變化而調整內容。而由於現實生活和線上活動的邊界越來越模糊，獲取用戶的注意力也越來越困難了。這對新聞機構來講是一個戰略性問題，在未來，一位記者可能會把一個內容用適配多種設備的方式生產出來，甚至在同一天內，也要在不同時間段給一個用戶不同的體驗，以更好地獲取注意力。

數字化脆弱

（Digital Frailty）

在過去的幾年中，我們已經見證了網頁的下滑——由於媒體的重構，很多內容不再在網站上呈現，甚至有的網站都不復存在了。「數字化脆弱」是個非常常見的現象，現在的數字產品往往都不是永存的，比如在特朗普上任後，美國環境保護機構刪除了其網站上與氣候變化相關的內容，以響應相關政策。

這個現象會極大地影響記者，它也是媒體界都需要思考的問題：如果現有的媒體生態變得黑暗了，未來社會會怎樣？我們是否有保存重要的社會數字資料的義務？我們是否應該更加努力，使數字化文檔不丟失？

徹底透明化

（Radical Transparency）

什麼是透明化？獲得了普利策新聞獎的事實核查網站PolitiFact，在網站上公布了其新聞故事的所有信息來源，在假新聞盛行的今天，這樣的「徹底透明化」是獲取公眾信任的重要舉動。

羅格斯大學的Ahmed Elgammal教授創建了一種演算法，用來研究一副畫作的創新性，分析其受到了哪些藝術家的影響，這個演算法後來被應用到了更多的領域，如文學作品和新聞報道。由於現在的新聞報道越來越多地受到數據、演算法、機器學習的影響，所以未來讀者會更多地要求了解一篇報道背後的元素，比如用了什麼數據集，用了什麼計算工具，等等。

限量新聞產品

（Limited-Edition News Products）

一些新聞機構開始試驗「限量供應」新聞產品了。BuzzFeed在2016年美國共和黨代表大會期間上線了一個臨時聊天機器人，NYT在奧運會期間推出了一個短期聊天服務。未來，類似的產品還會不斷湧現，我們可能還會看到更多的形態，如臨時播客、臨時聊天機器人等等，它們專為某項重大活動或事件而策劃誕生。這些產品能很好地提升收入、吸引受眾，因為它們是應用於一個特定活動的，在收集數據、精準投放廣告等方面都會有出色表現。

「一對少」式出版

（One-to-Few Publishing）

不同於「一對多」的生產方式，從2015年到2017年，新聞機構都在抓細分市場的受眾，在未來，這個「細分」可能會變得更細。從我們的研究來看，網路中的細分內容會伴隨著更豐富的形式載體而來，而且更少的受眾並不意味著更少的收入。在過去的兩年中，很多的創業公司都證明了這一點，一個有影響力的網路不是靠一堆點擊來實現，而是靠忠實的關注度。

實時事實核查

（Real-Time Fact Checking）

在2016年年末，Google在其新聞服務中加入了一個「事實核查」的標籤，讀者在閱讀新聞故事時，頁面旁邊就是事實核查的入口。正如我們每天所見，不準確的、虛假的信息正喬裝成事實的樣子，在社交媒體上大行其道，不過至少在引用數據時，人工智慧會讓新聞機構自動觸發事實核查流程。在未來的幾年裡，AI系統會進行更複雜的事實核查：精確闡述這段信息的來源，信息內容是否有被誇大或者縮減。

通過分析，我們認為新聞機構在實時事實核查上將迎來很好的機會，通過使用社交媒體數據、機構自己的數據資源以及人工智慧，他們可以發明出有用的小工具，對內容進行更嚴謹的編輯。這對公眾利益和新聞機構自己的名聲都將大有裨益。

離線是另一種在線

（Offline Is The New Online）

隨著消費者越來越多地使用移動設備，開發商需要確保APP在離線狀態下也能使用。華盛頓郵報最新的APP將頁面載入時間從4秒降低到了80毫秒，並且讓讀者在沒有網的時候也能閱讀新聞故事。在用戶可以隨時隨地上網之前，離線服務都會是一種剛需，如果新聞機構能在用戶沒網的時候也提供無縫服務，那麼它將收穫一群高黏性的用戶。

音頻搜索引擎

（Audio Search Engines）

創業公司Audioburst使用AI將音頻文件進行索引，讓用戶得以搜索音頻。音頻如何搜索？Audioburst並不是用關鍵詞，而是使用了自然語言技術，能夠自動識別表達出的意思，然後適配正確的內容。比如一個用戶想要知道美國和朝鮮的對峙情況，那麼他可以使用語音激活APP（Amazon的Alexa，Google Home），這些APP將篩選一系列音頻信息，並提供符合要求的片段。隨著語音交互的不斷發展，音頻搜索在未來幾年中會成為一個重要的技術發展趨勢。

視頻音頻故事的新形式

（New Video and Audio Story Formats）

隨著語音交互的盛行，AR/VR技術的普及，原來傳統的講故事方法已經不適用於最新的情況了。用戶對混合現實的技術和設備都越來越熟悉，老的敘事方式並不能直接套用到新的格式里，比如以前用於廣播使用的音頻故事，就不能直接拿到Amazon的Echo或者Google Home這樣的平台上使用。因此，現在新聞機構需要考慮如何製作適配於新技術、新平台的內容，特別是故事的敘事模式。

互聯網巴爾幹化

（Splinternets）

二十年前，互聯網是一個全球空間，信息在其中自由流通。現在，全球信息如何治理，由誰來治理，每個人心中都有一套方案。因此，在未來我們會通向一個分裂的「巴爾幹化」的互聯網時代。

處於壟斷地位的搜索和社媒公司，總會稱自己「僅僅是科技公司」，但是他們的角色已經被設定為了信息中心，在未來也會被不斷檢驗。如果沒有協同努力，互聯網巴爾幹化在未來的幾年中會愈演愈烈，優質新聞內容的傳播會在世界範圍中受阻，那些想要給全球用戶提供服務的新聞機構，也會感到非常頭疼。

反廣告攔截

（Blocking the Ad Blockers）

廣告攔截指的是，在網頁上能自動移除廣告的軟體，通常來講，它們的瀏覽器（如Chrome、Firefox）的外延插件。現在，新聞機構開始部署自己的廣告攔截工具了。

但互聯網研究者發現，讀者並不總是去白名單網站——這說明並不是說他們抗拒看廣告，而是不想看不合時宜的廣告，以及被營銷者追著自己行動軌跡的感覺很不爽。根據追蹤服務供應商Alexa的數據，德國媒體巨頭Axel Springer旗下的德國圖片報（Bild），其網頁跳出率（bounce rate）從2%攀升到了40%，用戶的網頁停留時間下降了6%。在2018年，新聞出版機構可能需要好好思考一下廣告攔截的策略了。到底是讓讀者感受到廣告的誘惑，還是讓他們自己選擇出現什麼樣的廣告。這同時也要求出版商與廣告供應商緊密合作，確保網頁上展示合適的廣告。

虛擬現實

（Virtual Reality）

虛擬現實是一種計算機模擬環境，在體驗時，需要戴上特製眼鏡，它會模擬使用者所看到的場景中，應該有的物理和感官體驗。當然，在沒有特製裝備時，用一部手機也能實現VR體驗。在2017年，Google， Microsoft， HTC，Oculus和Sony等公司都大量推出了頭戴設備，而由於這還是一個很新的領域，內容供應相對不足，所以VR HMD（頭戴顯示器）的價值還沒有大到吸引多數消費者。

全景視頻

（360-degree videos）

全景視頻，是通過一個能同時錄製一個場景360度畫面的特殊相機系統實現的。當全景視頻呈現時，觀眾可以使用滑鼠點擊、手指觸碰、或者手勢變化，來從任何角度觀看視頻。目前YouTube、Facebook和Vimeo能提供全景視頻觀看，我們期望在未來一年中，有更多的平台能提供全景視頻。

因為觀看全景視頻不需要單獨的硬體，它成為了一個具有成本效益的虛擬現實的替代品，並且有更大的市場潛力。

增強現實

（Augmented Reality）

增強現實(AR)不是去模擬一個全新的環境，而是將特定信息呈現到你的視野中。但是你需要某種形式的鏡頭和屏幕，可能是一部手機或者一副眼鏡。2017年，每一個科技巨頭，包括Alphabet、Facebook和Snap在內， 都發出聲明，稱在未來會加大人工智慧的投資力度。同時，Magic Leap會繼續籌集投資資金，推出開發者平台，並且它將使用一種新的lightfield晶元，它的出現可謂是非常亮眼。在不遠的未來，「增強現實」技術將為新聞機構提供極大的市場潛力。

差分隱私保護

（Differential Privacy）

如果要向外界公布一個數據集，又要使得數據安全能夠得到保護，差分隱私就是可被應用的一項較高級的隱私保護技術，它可以通過匿名、擾亂、混淆等方式將原始的數據添加「雜訊」，以抵抗外界對隱私數據的分析。

2016年初，Apple公司宣布其即將使用差分隱私保護，聽起來是保護用戶隱私，但從某種意義上來說，這其實意味著Apple要開始研究用戶數據，以維護其操作系統和網路了。所以，這些大公司的發展方向，終會慢慢流向研究用戶數據本身。

所有權

（Ownership）

當你把視頻上傳到了YouTube, Twitch, Instagram和Facebook，這些視頻的所有權歸誰？儘管上傳視頻的人可以通過廣告項目有一筆不小的收入，但是並沒有法律來管理拷貝視頻和多平台發布的問題。由於這些平台固有的社交性，一個視頻往往能收穫數以百萬的瀏覽量，但是原始上傳者沒有任何的薪酬。在未來，版權問題很有可能成為重要議題，新聞機構在轉載視頻時需要了解其所有權。

新聞業區塊鏈

（Blockchain For Journalism）

區塊鏈是一個交易資料庫，通過參與比特幣的數字系統，由大家共享，可以說它是一個交易的公共賬本。

我們正在進入一個分散型互聯網時代，這也是協同操作充滿問題的年代。也許你是在貨幣金融市場聽說過區塊鏈，但實際上它在新聞業已經有潛在的應用了，比如區塊鏈可以用來編碼和核實內容，讓新聞機構得到線報時可以更輕鬆，它還可以用來保證信源、圖像、視頻的真實性。在未來，可能會出現一個新聞公共賬本——一個可以交換可信新聞、篩出假新聞的網路系統。

無人機群

（Drone Swarms）

如果你看了LadyGaga的超級碗中場秀，在演出開場就有無人機群的表演。現在，數百架迷你無人機可以同時升空，如一個有機體般同步行動，而且速度快到攝像機都難以捕捉。這項技術最開始是由軍方發展的，但在未來會逐步轉為新聞應用和商用。

迷你無人機

（Microdrones）

迷你無人機可以自動在狹小的空間中航行，比如倒塌的建築中，或者是有危險化學材料的區域。在2016年10月，美國陸軍就公開競標購買短距離迷你無人機，其體型要求能放入士兵的制服口袋中，用於空中偵查。同樣的，迷你無人機也可以幫助新聞從業者，在衝突地區或者發生自然災害的地方，都能協助報道。

思考式設備

（Thinkables）

思考式設備將會是遊戲玩家的福音，在不久的將來，只要動動腦子就能操控遊戲了。Neuralink就是一家專註於腦機交互（brain-machine interface）的公司，雖然該公司尚未推出產品，但是它在2017年已經開始招兵買馬了，招聘了諸多工程師和設計師。這家在波士頓創立的創業公司發明了一款大腦操控的VR遊戲，當然，它並不是一家遊戲公司，只是通過設計這款遊戲來研究腦機交互。這個4D壓感平台可以監測到腦電波，捕獲EEG/EOG/EMG信號，並將其轉換為計算機可以理解的內容。

互聯網X

（Internet of X）

隨著越來越多的內容在互聯網上集結，你會聽到越來越多的公司稱自己為「互聯網X」。說來並非不現實，在可見的未來中，你能看到的任何東西都可以在網路上被搜索到，記者將有更多的調查資源，也會解鎖更多的信息資源，同時也會對「核查」有著巨大的需求。

5G網路

在美國聯邦通訊團和歐盟的支持下，5G正在世界各地進行試驗，比如在美國，Verizon和AT&T已經開始試用5G網路了。像高通這樣的硬體製造商正在準備5G數據機和先進的晶元組，如果要使用5G，互聯網服務提供商需要升級他們的網路。在接下來的幾年中，每一家媒體機構都應該在5G網路出現後緊跟浪潮，例如在視頻分發和內容投資上，都要有新的思考。

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