實驗君美國行的第二站來到了美國第一大通訊社——美聯社（Associated Press）。
美聯社在2015年制定了五年計劃，其中自動化新聞技術是重點。目前美聯社與Automated Insights公司合作開發了多個技術項目，如寫稿機器人等。
美聯社的媒介合作總監Lisa Gibbs向我們介紹了美聯社近年的技術創新，利用自然語言處理（NLP）和圖像識別技術提升新聞生產效率。
她還將代表美聯社參加今年在里斯本舉行的GEN（Global Editors Network）大會。
寫稿機器人推動內容個性化生產
我們在三四年前立下了自動寫作的目標，如今這個目標已經實現。
我們和那時的初創公司Automated Insights合作，該公司專注研究自然語言處理（NLP）技術，我們後來還投資了這家公司。
利用自動寫作軟件，我們可以得到同一事件多種版本的內容。這對美聯社來說尤為重要，我們旗下有小型本地新聞媒體、內容聚合平臺、商務網站、健康網站等，這也就意味著我們的用戶類型也很多樣，
因此不同版本的內容可以迎合不同用戶的喜好。很多人都不看好、不理解我們的自動寫作項目。但我們認為，只要繼續訓練算法，改善技術，未來一定能有所突破。
自動寫作項目影響了美聯社的經營戰略，改變了我們對創新的看法。這個項目教會我們坦然面對風險和失敗，以及怎樣處理不確定因素大但回報高的項目。
圖為美聯社紐約總部
在內容質量方面，我們會對自動寫作內容進行抽查，如果有不盡如人意的地方，我們會適當增補內容。
我們已經有完備的流程將報道對象公司按優先等級排序，我們會根據優先級跟蹤某些公司的消息動態。
我們目前沒有因為自動寫作項目而開除任何員工。但如果你的工作內容本身就是例行編寫一些簡單內容，那你就可能被機器替代。
我們最關注的還是新聞質量，我們想盡自己所能把新聞做得更好。
在視頻方面，我們還投資了能自動將文字轉化為視頻的平臺Wibbitz。我們希望可以使用摘要和新聞關聯圖片自動生成新聞短視頻，促進這些短視頻在社交平臺上的傳播。目前我們測試的重點領域是體育，因為體育新聞對用戶的吸引力大，能帶來高流量。
利用圖像識別技術標記海量圖片
美聯社每年發佈的新聞圖片超過100萬張。轉賣新聞圖片也為美聯社創造了鉅額收入。
我們想和Google和亞馬遜合作，也想和優秀的初創公司合作。
我們的檔案庫裡有海量內容，這對初創公司來說是非常有價值的資源，因為他們需要這些資源來構建模型、訓練算法。
我們希望識別出的內容越細緻越好。比如說內容血腥的圖片，要是能用機器學習一類的技術幫助我們過濾掉這些圖片，就能幫助我們節省很多時間。
機器學習技術應用於事實核查
我們推出的AP Verify工具將機器學習技術、視頻識別技術與採編團隊相結合，來驗證UGC內容的真實性。
對於視頻內容，我們主要從兩方面核實UGC視頻。
一是發佈視頻的用戶信息。我們會研究發佈者在社交媒體上的背景、人際關係網。下一步我們希望利用API接口等服務獲得用戶可信度的信息，比如發佈者是否在過去上傳過恐怖主義視頻。
二是視頻圖像。我們利用多種技術分析視頻的元數據，比如時間、地點、天氣等。如果視頻聲稱是在巴黎拍攝的，那麼視頻中出現埃菲爾鐵塔等地標建築就能增加視頻的可信度。這些有提示意義的建築物能幫助我們作出判斷。
我們也把AP Verify核實圖片的技術遷移過來，畢竟視頻是無數個畫面組成的。
編譯整理：劉天睿
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