人工智能给新闻业带来了哪些改变
首先现实的例子是今日头条，通过深度学习的监督学习，也就是不断增加学习标签，逐渐完善标签库，目前大多数人工智能都采取这个方式，包括前段时间大火的AlphaGo，也是采用这种方式。
随着标签的不断完善以及匹配中重合度越来越高，慢慢会让人改变生活习惯，举例说有个算命的瞎子说中了你3次，你就会对他深信不疑，这是人类的天性，不可能每件事情都要理性思考判断，用惯性思考可以很大程度降低大脑消耗量。
就像慢性毒品一样，人们会对人工智能的新闻中毒越来越深，不会去思考，相信它们提供给你的，哪怕给你的是错误的。
人工智能时代，如何保护时事新闻
首先我们要了解认识什么是人工智能？它的作用是什么？。
人工智能就是人工十智能，它是摸拟，延伸和扩展人的智能的理论，方法，技术应用系统的一门新的技术科学。它能够和人一样进行进行感知，认知，决策执行的人工程序或系统学。
人工智能是一门边缘学科属自然科学和社会科学领域的研究，包括机器人，语言图片识别，搜索，医疗诊断等功能。
人工智能就本身而言，“是对人的思维和信息过程的摸拟决策执行的人工程序或系统的指令而完成任务的”。
由此可见，人工智能对时事新闻没有太多的影响和冲击，也未必构成威胁左右时事新闻，也不存在“如何保护时事新闻”一说。
原因很阐单，时事新闻发生在社会生活中的方方面面，各行各业之中，它的生成是通过各媒体人搜集，挖掘，整理，将碎片化的原始素材加工润色创作传播到各大报纸，各地电视台，各网络平台中去，形成一幅幅亮丽多姿新闻画卷。
人工智能是没法做到也无法完成。时事新闻的特点具有极强的时效性，多变性，针对性，是每时每刻都在发生变换转化，并不是永久编辑不变的数据和资源，这是时事新闻的属性和独特之处。
我认为人工智能虽与人们的日常生活息息相关，但不会淹没损害时事新闻的正常传播途径。不必惊恐慌乱，杞人忧天。
如何看待人工智能对当今体育新闻传播的影响
是传播方式，及观看体验的改变。
这也是为什么温布尔登网球公开赛的主办者要研究人工智能。
温布尔登网球公开赛和技术作为历史最悠久，也是最严谨的网球赛事，温网不仅书写着不老的传奇，也是网球科技的先驱者。
三十年来，IBM一直是温网的合作伙伴，为其提供IT基础设施，帮助组织者运行锦标赛并向世界各地的球迷提供内容。如果AELTC想要保持住这种声望，就不能停滞不前，因此双方之间更像是一种合作伙伴的关系，而不仅仅是一纸供应商协议。
AELTC负责改善观众在比赛现场及通过电视或者在线视频远程观看比赛体验的数字主管AlexandraWillis表示：“我们的使命并不是要成为一个领先的赛事，而是要在这项运动中成为领先的活动。”
温网过去几年花费了大量的时间和精力，试图通过其在线网站和移动应用来复制现场观看比赛的体验。这包括很多传统的功能，如现场比分和视频集锦，还有更多的实验项目，如对“HenmanHill”和世界其他地方的民意调查，以及360度的场地影像。
Willis继续表示：
“我们正在尝试以创新的方式庆祝我们的历史，试图改变人们对网球的看法，温网是伦敦西南部著名的锦标赛，但它也是一个全球品牌，我们希望这个比赛对于未来永不过时，无论是未来的观众还是业务。”
她认为温网是一个“数据驱动的媒体组织”，必须关注内容和体验。
改进2018年温网最显著的变化之一是一个全新的官方网站，该网站现在可以动态加载内容并提供永久视频。这是温网首次开通网络广播，一个名为温布尔登广播服务公司（WimbledonBroadcastServices，WBS）的新部门向所有版权持有者——包括英国广播公司（BBC）——提供比赛现场的视频。
此举将使温布尔登对广播有更大的控制权，并证明AELTC希望确保其所有平台都是适合于锦标赛的“门户”。
新的MyWimbledon计划在多个平台上推出，重点是增加个性化。任何使用SW19免费Wi-Fi网络的人都会被邀请注册，但Willis强调，这不会“仅仅是一个电子邮件程序，它将为球迷们提供跨越整个温网平台的体验。”
说到Wi-Fi，在多年对无线连接的回避之后，如今AELTC已扩展其网络以覆盖这一著名赛事。
人工智能AELTC过去曾使用过IBM的WatsonAI平台，使用了聊天机器人和SlamTracker给出的数据驱动的见解，但是今年，它的表现可不是仅止于此。
一个由Watson支持的全新FacebookMessenger聊天机器人已经被创造出来，让全世界的球迷可以查看他们喜爱的球员的信息和其他的内容。它针对的是那些不在现场、并且在温网官方应用程序中使用“弗雷德（Fred）”人工智能助手的球迷。
SlamTracker已经更新了一个新的，由Watson支持“动量”指标，让球迷们可以随时了解当前是哪位球员在比赛中比分领先。
但，最有用的改进是对人工智能在剪辑集锦方面做出的改进。该系统于去年推出，分析了所有球场的镜头，并将其转化为各种平台的精彩集锦。Watson可以识别人群噪音，球员的动作和其他指标，因此它可以确定哪些剪辑是最重要也是最令人兴奋的。
在两周的时间里，温网要进行几百场的比赛，要让人类筛选并剪辑这些比赛，让它们成为可用的材料可能需要花费数个小时。在2017年，温网人工智能支持的集锦产生了1400万次的点击观看，今年的改进意味着集锦提供的速度可以加快15分钟。
海报拼图温网还有另一项重要的人工智能行动，但这项行动的效果并不是那么容易被看见。今年温布尔登网球公开赛的海报是由Watson制作的，它分析了温布尔登存档中30万张不同的图片，并利用其中的9000张制作成了海报拼图。
Watson学会了识别这些图像中的不同元素，例如天空、边裁、球场和裁判椅，并使用它们来创建最终的图像。例如，人群中个人的图像用于在拼图中创建人群。
Willis解释说：“沃森被教会识别天空之类的东西，找出哪些图像有天空并将它们拼接在一起。”
这张海报旨在纪念这项锦标赛的一百五十周年，并被IBM和温网作为传统与技术完美结合的典范。
数据的重要性但AI还不够强大。还有一些领域是人工智能无法提供帮助的，至少在目前是这样。在每个球场上，每位球员的数据至少需要一名分析员手工记录统计，然后将这些数据提供给温网的数字平台，然后进入Watson。
在中心球场，有足够的空间容纳三名分析员，但在一些外部球场，空间就只够容纳一位分析员。为了尽量减少错误，温网首次在场外分析员和广播中心之间引入了无线电系统。如果分析员无法确定或需要其他意见，他们就可以简单地引用该分数，并要求某个人利用视频片段对其进行审核。
例如，要想区分ACE球和发球直接得分可能很困难。如果存在着差异，次席分析员会建议修改记录。
负责IBM参与的工作的SamSeddon说：“我们在确保我们捕获的数据质量方面投入了大量资金。”Sam表示：“（有了温布尔登广播服务）任何场地都可以在电视直播中播出。随着温网更多地成为媒体业务，我们需要这种设置，因为我们必须保持对数据的信任。”
人工智能会取代记者吗
并不能替代。记者的基本要求应具有精华知识敏锐的观察力，能捕捉到社会上一些端倪，进行专题写作的能力；同时也要有信息整理的较好的文笔，写出来的文字能打动人心，不显利枯燥；第三，还有有一定的人际交往能力，能与别人进行顺利的沟通，在采访过程中，不至于引起别人的反感。
这其中的一个核心的内容就是，记者要有人情味。个人认为这个方面是人工智能永远也做不到的。人工智能说白了只是一个写稿子的机器，只能在写稿子的速度和数量上相比，至于文章里面的人情味就差的远了。
应该来说，人工智能也存在许多缺陷。人工智能撰写的稿件，在内容上缺乏一定的思想性和逻辑性。在新闻报道的类型上，人工智能所撰写的新闻局限于包含大量数据的财经新闻和体育新闻，而对于社会新闻以及实际情况较为复杂的一些新闻，人工智能目前未能涉足。
虽说以后这些方面会有所改进，但是人情味是永远缺失的。所以来说，人工智能不会替代记者，只会成为记者的好伙伴。
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