编者按：
AI将会给媒体行业带来怎样深刻的变革？
翻译和简单的通讯，机器就可以完成。即使诗歌这样超级个人化属性的产物，机器也可以通过算法捣鼓出来。
还有什么机器不能做的呢？
文｜白佳慧
9月28日，在业内举足轻重的科技巨擘Google、Facebook、IBM、亚马逊和微软共同宣布成立一家非营利机构AI合作组织（Partnership>
这一组织的成立旨在对有关人工智能具体如何影响社会的伦理问题展开研究，令人工智能技术的开发更加可控和透明，同时也是为了遏制人们对这项日益精进的技术产生的担忧。
这是为“邪术”出笼前准备好的“十字架与圣水”，有悲观人士如斯评价。
我们已经自觉或不自觉地开始步入人工智能时代了。
几天前的Google硬件发布会上，CEO劈柴花大量时间介绍了Google Assistant（谷歌面向消费者的人工智能虚拟助手，其核心能力包括：知识图谱、自然语言处理、翻译、语音识别、图像识别）的进步和价值。Google已将这一服务植入到了Google手机Pixel和Google Home以及更多的应用领域当中，甚至包括智能穿戴以及智能汽车。透露出Google领跑人工智能时代的野心。
科技巨头的野心预示着AI发展将进入更广更深的领域，产生更大的影响，使工业生产、金融、律师、管理顾问、记者等众多行业从业人员都面临被AI替代的失业风险。英国BBC电视台甚至预测，将近一半的普通职业从业者面临着50%被人工智能取代的危险。AI对新闻媒体行业从业者也将会带来前所未有的强烈冲击。
比如Google最新开发出的“神经机器翻译”（Neural machine translation）,已经非常接近人类的翻译。话说，新闻翻译的活儿是不是就可以直接交给机器来干了？
随着人工智能程序AlphaGo完胜九段棋手李世石，自动化新闻写作机器人的成功开发，不久的将来，新闻媒体记者是不是就要被替代呢？
什么是AI？
在探讨AI带给媒体行业的影响前，我们先要了解AI的正确含义。
AI是人工智能（Artificial Intelligence）的英文缩写，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
CrowdFlower众包数据处理公司的CEO Robin Bordoli在《关于人工智能的七大常见误解》一文中提出了人工智能的有3个互相连锁的关键概念：
1.训练数据（TrainingData，TD）训练数据是机器可以用来学习的起始数据来源集。训练数据有输入值和带有答案的输出值，这样机器学习模型可以从答案中寻找模式。比如，输入可以是客服单，带有客户和公司的客服代表之间的电子邮件。输出可以是基于公司某个分类定义的从1到5的分类标签。
2.机器学习（MachineLearning，ML）机器学习是软件从训练数据中学习到某种模式，并把它应用到新的输入数据中。比如，一个新的客服单，带有某位客户和某位公司客服代表的邮件来了，机器学习模型可以预测出一个分类，并告诉你它对该分类的把握有多大。机器学习的关键特征是，它不是通过固定的规则来学习。因此，当它消化新的数据后会调整其规则。
3.人机回圈（Human-in-the-Loop，HITL）人机回圈是人工智能的第三个核心部分。我们不能指望机器学习万无一失。一个好的机器学习模型大约只有70%的准确性。因此你需要一个人机回圈流程，当模型的可信度低时，还可以依靠人。