机器可以从两方面发展新闻媒体业务

《银翼杀手》预测，2019年，我们将拥有如此逼真的半机械人，它们将挑战我们所知道的一切，也会挑战我们对自己的看法。

没错，现在已经是2022年了，我们还看不到一个半机械人(除非他们直接跳到栩栩如生的模型上)，但现在几乎每一个关于未来的讨论都包含了更先进的人工智能(AI)的迭代。这个未来不是虚构的，也不是电影里的，它是一个汹涌而来的现实。

第三方cookie的弃用预示着另一波技术进化即将到来。可以肯定的是，人工智能、机器学习、深度学习和小额支付将定义下一次科技进化的特征。

特别是对新闻媒体行业来说，新技术提供了一个宝贵的机会，可以走在前面，更好地建立行业的未来。如果我们处理得当，这些创新可能是解决困扰该行业多年的问题的关键，比如成本和费用上升，以及收入下降。

就更高的成本而言，转向在线新闻(受众现在已经习惯了免费阅读所有内容)留下了一个财务漏洞，并产生了生成更大量内容的需求。

这些因素意味着，新闻编辑部面临着巨大的压力，要为更多的读者创造出比以往任何时候都多的新闻，同时还要应付资金比以往任何时候都紧张的事实。

但这正是数字化的好处所在，它为出版商提供了变现的机会，并为记者腾出了更多的时间。

以自然灾害为例，不幸的是，我们最近经常看到这种灾害。一个自定义的AI已经可以创建一篇简短的文章，其中包含事件的基本事实——时间、位置、严重程度等等。对我来说，这是一项极其强大的技术应用，可以降低新闻媒体业务所面临的较高成本。新闻媒体迅速准确地发布这些信息是绝对必要的，但如果记者是被要求写这些基本故事的人，这是在浪费记者的时间吗?对于股票市场走势等单事实报道，情况也是如此，人们目前要花费数百万人的时间来炮制重要但基本的信息报道。

把事实公布出来是很重要的，但通过采用这种技术，新闻媒体可以释放出他们最宝贵的资源，他们的记者，去实地，与地面上的人交谈。人与人之间的交流和对情况的更细致的理解是新闻最强大的形式，将在拥挤的新闻市场中创造更多的差异化。这是任何一项技术都无法做到的，即使是像GPT3这样的先进技术也能像人一样写作。

这项技术也开始对发行等式的盈利方面产生影响，让发行商有机会增加收入。

尽管发行商可以使用各种各样的技术解决方案，但我们很容易将它们归为一类，并认为它们是可互换的。任何想要使用机器学习的公司都需要深入思考驱动其业务的技术，并理解不同平台之间的微妙差异。通过利用多样化的组合，他们实际上可以为他们的广告合作伙伴创造更好的结果。

以深度学习技术为例，你可能认为它可以与机器学习互换。然而，深度学习是一项更复杂的技术，它是以人脑为模型的。

另一方面，机器学习是指计算机从数据中学习，并在没有明确编程的情况下执行任务。人类能够调整机器学习的参数，而深度学习有一个可以自我学习的引擎。这两种技术在推荐文章时都很有用，可以确保读者在网上获得高度个性化和相关的体验。

这些技术可以影响出版商定价和列出库存的方式——这些系统以不同的方式“思考”，从而提供更广泛的解决方案。它使出版商能够多样化他们的收入来源，并更好地将他们所提供的内容变现。

但如果你对人工智能或机器/深度学习还不太熟悉，别担心。虽然可以肯定的是，我们将会看到更多这样的创新，但对于出版商来说，还有很多其他的机会来利用新技术更好地实现新闻模式的货币化。这就是小额支付发挥作用的地方。

回想一下，在你早上上下班的路上，你会在报摊上买一份普通的报纸，然后看到一份你通常不会买到的报纸，上面用黑色大写字母写着醒目的“独家”，尖叫着让你也买一份。你可以花几美元买那份报纸来满足你的好奇心。

但如果购买那份报纸的唯一选择是支付一个月的所有版本，你可能不会费心，对吧?这就是目前的订阅模式，但我相信微付费可能会更好地服务于观众，允许读者花几美分购买一篇在线文章，而无需订阅更长的时间。

这并不是创造一个定制的AI来报道股市新闻，但这只是一种新技术可以帮助出版商在提高收入的同时重新思考当前的盈利方法。

在过去的科技大飞跃中，我们大多数人都被打了个措手不及，但随着饼干的破碎，我们有机会做好准备。对于新闻媒体来说，这是一个脱颖而出，为其他人树立标准的机会。

进步发生在眨眼之间——所以睁大你的眼睛。

Outbrain在日本的总经理Masahiro (Max) Ueno