爱游戏电竞人工智能（Artificial Intelligence）渗入新闻出版流程的各个阶段，从业者和读者都越来越习惯AI技术带来的报道流程上的优化。但AI新闻是否就止步于此？

　　路透社新闻研究所高级研究员尼克纽曼（Nic Newman）在《2022世界新闻业、媒体和技术趋势预测》（Journalism, media, and technology trends and predictions 2022）中指出，在过去几年中，机器学习、深度学习、自然语言处理和自然语言生成等人工智能技术已越来越深入到新闻出版行业的各个方面。

　　但同时他也表示，「AI鸿沟」仍然是巨大的，绝大多数新闻机构（尤其是非英语国家的媒体）仍然将AI作为新闻生产时的「辅助工具」。

　　例如，将AI技术用于「内容标记」「辅助字幕」「采访转录」等新闻生产步骤，以实现自动化、加速编辑部工作流程；使用AI优化个性化内容推荐功能；AI自动撰写新闻；AI机器人主播；以及帮助采集数据、制定商业策略等。

　　纽曼认为，AI技术在新闻生产领域仍然有巨大的发挥空间阿根廷《国民报》（La Nacion）给出了范例。这家拥有150年历史的阿根廷报纸在人工智能技术的帮助下制作了各种各样的故事，并创建了一个人工智能实验室。

　　它尝试将AI应用于调查报道，助力性别议题，以及分析「陷阱音乐」的歌词、开拓文娱产经报道新思路。

　　阿根廷《国民报》的人工智能实验，始于对该媒体对本国私人可再生能源的调查。2016 年，时任阿根廷总统的毛里西奥马克里（Mauricio Macri）启动了一项计划，向私人和国际投资机构开放该国的清洁能源资源。

　　《国民报》的新媒体研究员弗洛伦西亚科埃略（Florencia Coelho）受到斯坦福大学曾经开展的一项关于调查研究美国太阳能电池板使用情况的项目的启发，决定针对阿根廷私人可再生能源利用情况进行长期追踪。

　　《国民报》的数据团队和西班牙纳瓦拉大学（University of Navarra）访问学者马蒂亚斯费利佩（Mathias Felipe）联合启动了该项目，并与专门从事地理空间分析和人工智能的第三方实验室进行合作。三方团队使用了10,999张土地图像训练算法，使其能实现对阿根廷太阳能农场形状的自动识别。项目启动后，该程序共处理了超700万张图像、分析了超过2,780,400平方公里的阿根廷土地，通过数据向读者表明政府的私人可再生能源计划只是纸上谈兵。

　　另外，《国民报》的人工智能实验室还将AI用于「选举报道」中2021年，编辑部尝试使用计算机视觉（Computer vision）自动检测阿根廷议会选举期间从投票站返回的电报中的错误。

　　搭建「性别差异追踪系统」（the gender gap tracker）是《国民报》对AI技术的另一应用方向。

　　科埃略和她的同事德尔菲娜阿兰比利特（Delfina Arambillet）在伦敦政经学院（London School of Economics）原始项目JournalismAI的基础上开发西班牙语版本的性别差异追踪系统，以更好地分析报道中的性别偏见，包括消息来源的性别因素是否会影响他们可能被引用的概率等。

　　在性别差异追踪项目的扩展中，《国民报》开发了一个开源AI模型，用于检测图像面部性别，以帮助分析新闻媒体使用的男性和女性图像的比例。科埃略在采访中介绍道，为了提高这个AI模型的识别精准度、避免肤色和种族歧视，《国民报》编辑部特别注意使用亚洲面孔、拉丁裔面孔等进行训练。

　　分析「陷阱音乐」（Trap Music）也是《国民报》人工智能实验室的主要项目之一。该项目由编辑部数据分析师加布里埃拉布雷（Gabriela Bouret）和德尔菲娜负责，历时7个月完成。

　　「陷阱音乐」发源于1990年代，脱胎于美国南部的嘻哈音乐。该音乐类型以具有侵略性的歌词著称，主题多半为抒发街头生活、贫穷、暴力以及在城市环境中所面临的苛刻体验。《国民报》团队使用机器学习、自然语言处理等对共计692首该音乐流派的歌词进行分析，深入挖掘这一日益在阿根廷流行的音乐类型的主题、趋势以及暗含的潜在信息。

　　加布里埃拉认为，歌词文本对新闻选题的参考价值非常大，因为那是民众自发的「表达」。分析歌词一定程度上能让「陷阱音乐」成为选题富矿。「今天这个话题只是『歌词』，明天我们就可能会将它用于政治讨论。」加布里埃拉说。

　　另外，分析「陷阱音乐」能让《国民报》更加贴近年轻读者，创造营收。加布里埃拉介绍道：「《国民报》是阿根廷非常传统的老牌报纸，但『陷阱音乐』是年轻化的。这个AI项目会重塑读者对《国民报》的认识我们其实非常勇于跳出框架，从不给自己设限。」

　　AI技术自诞生之初就被「英语」主宰，爱游戏电竞加布里埃拉曾说过：「每个『自然语言处理』模型都为英语做好了准备」。但《国民报》的大胆尝试向我们证明了只要媒体敢于创新的AI技术应用思路，并进行大量的、有策略和针对性的系统训练，「AI鸿沟」并非完全不可弥合。

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