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圆桌论坛之AI时代下的新媒体与社交:AI将融入更多场景

Filed in 蓝鲸TMT by新月 06月20日 18:09 0 阅读量:15151
摘要:

唱吧创始人兼CEO陈华表示,AI技术在唱歌领域的应用和发展,还有很大的空间。唱吧组建了AI深层实验室,并起名叫“未来之音”。

蓝鲸TMT频道6月20日讯,今日,由蓝鲸财经主办的第二届蓝鲸新科技峰会在北京三里屯洲?#31034;频?#20030;?#23567;?#26412;次峰会以“科技驱动创新”为主题,围绕5G、AIoT及智能零售等科技创新议题展开讨论,旨在预见未来科技趋势,寻找下一个行业风口。

 据悉,本次峰会大咖云集,汇聚了国内互联网巨头高层、投资合伙人、新媒体创始人、知名媒体高层等逾300位重磅嘉宾。

 新浪集团首席信息官王巍表示,如何通过人工智能的方式去研究学习微博上各个热点的发酵、传播过程,利用一些智能技术对热点做预估、预判,是智能媒体平台很重要的一个连接课题。

 唱吧创始人兼CEO陈华表示,AI技术在唱歌领域的应用和发展,还有很大的空间。唱吧组建了AI深层实验室,并起名叫“未来之音”。希望唱吧在声音处理方面,能够?#20013;?#30340;投入,让整个行业看到声音的处理有机会做到更好,AI技术和声音处理能够给生活带来更多的美好。目前AI技术已应用到生活的方方面面,未来将融入更多场景。

 猎豹移动AI消费产品事业部副总裁李良认为,未来的AI能力应该会往两个方向走,第一是AI能力的泛化,第二是应用于垂直的细分领域。猎豹也在做两个事情,第一个是泛化能力,第二是转?#20132;?#22120;人领域,围绕着机器人的心脏、大脑等多方面做深入的布局和研究。

 花?#20998;?#25773;联合创始人兼CTO韩三普表示,5GAI有可能出现新的颠覆性的东西是现在想象不到的。未来可能有三种平台:提供解决方案的服务型公司,提供核心产品面向C端用户的公司和互补型公司。

杨慧:欢迎各位嘉宾。刚刚我们已经分享过了5G和AIoT的好的观点和言论。那我们知道AI已经连续三年写进了政府工作报告,前几年说加快人工智能的技术和转化,后一年变成了加强人工智能的技术转化和应用,今年变成了加快大数据、人工智能的应用和转化。连续三年的加快、加强、加深,我们看出人工智能已经成为产业的最核心的驱动之一。

那么首先我们想?#23460;?#19979;媒体同行王巍总,AI已经极大促进了我们媒体行业的创新和融合,改变了我们每一个人的资讯获取方式,也形成了新的媒体生态,您觉得未来几年AI还会带来哪些新的变化?#35838;?#20204;在这里面还会有哪些新的机会、想象空间?另外想?#23460;?#19979;新浪这边有没有新的动态可以分享?

王巍:谢谢主持人,我先抛砖引玉,分享一些我们的看法。因为新浪、新浪微博,我们已经成立了20余年,可能近几年大家听到的是微博作为中国独一无二的社交媒体平台,在中国的媒体市场上占有比较突出的位置。

其实新浪从老的门户发展到现在,我们在内部也好、外部也好,?#38469;?#22312;朝另外一个方向,我?#21069;?#23427;定义成为“移动互联网时代的智能媒体平台”。在内部,对于采、编、播的过程基本是结合人工智能的方法和技术,来完成采编播过程的效率提升和优化。

举个简单例子,采集方面,新浪、新浪微博经历了20多年发展,我们在内容方面也好、数据方面也好,积累了大量的数据。我们怎么样在这些数据里面,通过人工智能的方式,去研究学习和分析这个微博上的各个热点的发酵、传播过程,然后总结出一些分析的方法,并利用一些智能的技术,对热点做预估、预判,这是我们智能媒体平台上很重要的一个课题。

 我们相信智能媒体是一个很重要的手段和特点,它会对我们的将来的平台发展,产生很大作用。

   举个例子讲,我们在微博上有很多财经大V,会有一些大V在发言,因为?#38469;?#20844;开言论、公开内容,我们会做一些热点的预估和发掘手?#24013;?#25105;们会监测这些大V发表的微博,可能在5分钟内、10分钟内,微博的曝光量、阅读量、转发量的变化。打个比方,如果说阅读量在5分钟内产生了1000%的增长,会有一个潜在的热点,我们会把这个大V的内容作为一个很重要的热点素材,搜集到我们的发布系统里,及时的推荐给我们的咨询客户端的用户,这是我们的一个利用的方式。

刚才主持人?#23454;?#20102;,我们从传统领域角度来讲,怎么样利用人工智能时代的传播。我们觉得,其实嘉宾都已经讲到了5G时代、人工智能时代,我们认为在媒体领域,资讯消费领域,人工智能对我们的影响是非常大的,人工智能来了,5G来了,媒体的承载形势更完整。

另外,媒体通过报纸、电台、电视、PC来消费内容,将来或者说现在更多的通过手机等移动设备来消费内容。将来物联网时代,会出现在更多的智能家居端、智能电视端,包括自动驾驶的汽车,这可能是我们看到的媒体传播上面的变化。

杨慧:?#36824;?#26159;技术还是渠道,AI已经极大促进的多行业的业态变化,资讯和娱乐是每天占用用户时间最长的两个产品,那么接下来想?#23460;?#19979;唱吧的Tony,我们知道今年唱吧推出了一个未来实验室,从这个想法产生到实施的过程,大概多久?另外用户推动和创新过程中,有没有好的想法分享给我们的创业者?

陈华:其实唱吧两年前就组建了非常资深的,可以说叫做科学家的团队了,大家知道,常规AI应用处理是常规处理,图象处理,深度的像翻译、语音识别,但全世界把AI技术用在唱歌上的,可能就唱吧一家公司。

因为我们一直在努力,看能不能通过技术手段,让用户唱歌唱得更好听,两年多前我们组建团队,经过两年多的发展,去年推出了我们的新技术,今年推出了我们的智能语音技术。这两个技术都对用户的声音进行非常好的优化和美化,所以我们认为AI技术在唱歌领域的应用和发展,应该还有很大的空间。

我?#21069;?#22242;队扩充,组建了我们的AI深层实验室,起名叫“未来之音?#20445;?#25105;们希望唱吧在声音处理这方面的话,能够?#20013;?#30340;投入,能够让整个行业看到声音的处理是有机会做到更好的,AI技术和声音处理是能够给我们的生活带来更多的美好。?#27604;?#26410;来的话,唱吧不仅是在声音处理上?#20013;?#30340;突破,我们也做商?#30340;?#24335;上的创新,我相信很快大家会看到唱吧会有更新的业务形态的东西出来,谢谢。

杨慧:谢谢,除了线上AI应用得广泛,那么其实我们的每一个社会生活当中,我们的消费品和大众的终端,也离不开AI的应用,那么请问李总,AI在?#36824;?#26159;人脸识别还是其它的互动智能方面,其实极大的推动了产业发展,那您认为未来AI还有哪些新的发展变化或者新的更好的应用场景?

李良:刚才王总讲了背景,我也简单分享一下,大家在前几年其实是通过做线上工具业务产生大量的数据,数据多了之后,做所谓的AI训练,2016年底才开始真正的发展我们AI的业务。

原来做线上工具,工具本身就是效率,因为它在提升各?#20013;?#29575;;那当AI的能力慢慢增强的时候,我们也思考,到底效率和工具的下一步是?#35009;矗课?#20204;大概有两个判?#24076;?#31532;一是基于效率的工具的趋势,首先是从C到B;当AI出现,在C端已经开始了,而在B端的数据足够闭环,并且它是刚需,实际上AI在B端的应用是在下游。第二是?#26377;?#21040;实,AI出现后要建产业,所?#28304;有?#21040;实。

最近一两年,我们大致要做几件事。第一是把AI的基础能力做起来,包括人脸图象识别、语音识别和基于自然语音(ARP)的技术,这些技术能力先具备,再来说往?#35009;?#26679;的路去走。我们选择赛道的时候,更注重提升人的效率,所以我们做了机器人。现在我们在一些大的领域,?#28909;?#35828;电子政务、?#38469;?#39302;、博物馆、零售及物流场景已经有机器人在落地应用,这是从猎豹的角度看,AI技术如何通过AI去提升行业的效率,来获得整体的规模产业提升,这是我们大概的想法。

杨慧:也就是说?#26377;?#21040;实、从C到B,这样的一个概括的概念,是我们猎豹的方向。那?#21019;?#23089;乐领域来说,现在语音识别、图象识别,用在直播这样的泛娱乐领域,大家的审美多元化、需求多元化,口味也越来越刁钻,那么韩总,您觉得AI在泛娱乐领域带来哪些机遇和挑战呢?

韩三普:看AI在泛娱乐的领域的话,不妨回顾一下历史,因为其实在2014年、2015年,可能很多人还没有关注到AI是?#35009;矗?#22312;2015年,刚好Alpha Go和李世石的那场大战,使这项技术进入了公众的视野。碰巧的是,我们花?#20998;?#25773;2016年开始做,之所以能比较快的起来,也得益于我们当时对于技术的使用。

我们一直认为AI娱乐的创新三个方面来看,其中内容有两个方面,一个是内容理解,一个是内容创作。?#28216;?#20204;自身来说,提升运营效率?#25237;?#29992;户体验的提升,其实基本是围绕这三方面来做。

所以在2016年的话,叫随风潜入夜,润物细无声、未来几年还是在这样的大方向上,这样几条路上,内容方面去提升、改进。企业还是有巨大的提升的,只?#36824;?#27809;有大的亮点。?#28216;?#20204;行业看,AI的亮点,其实是往后走的,2016年我们创作的包括美颜,也是一个新技术,但当大家都能做到的时候,你的竞争优势就没了。

我们现在呢,有一波比较大的可能性,就是创新的东西,可能真的要等5G来了再去结合,更精准一些。所以我们现在,希望在原有的路上深挖一些,期待更新的大技术推动,使我们进一?#37237;?#21069;走。

    杨慧:您刚刚提到的5G和AI结?#25103;?#24120;紧密,那么其实我们提到第二轮问题也是和这个相关,我们来谈一下AI的未来的应用,我们知道其实AI现在对于整个产业发生很多变化,但5G来了之后,可能它的想象空间更大一些,实际上我们今天已经看到有专门针对与AI的独立的技术公司,也有很多大的互联网企业、?#35813;?#30340;互联网企业,自己在做自己的互联网技术,我想?#23460;?#19979;,各自有没有针对这个问题,比方说AI技术会不会像现在的云服务、语音服务一样,在未来会成为技术供应商,以及供需关系,或者?#35009;?#26679;其它的想象空间?

先从王巍总开始。

王巍?#20309;?#35848;一下我们对人工智能,从技术角度上的看法。人工智能的发展,我们现在用的一些像神经网络的算法,在20世纪的60年代、70年代已经提出来了,那么为?#35009;次?#20204;现在人工智能得到一个比较大的发展,其实它很大程度依赖于一个数据,就是大数据的普及,大数据的这个算例的提高,这样的一个前提条件。

人工智能要发展的话,它将来的一个趋势里面,很重要的一点,有三要素。这三个要素,一个是我们说的算法,就是各项人工智能算法,深度学习、人工网络的算法。另外一个算力,计算资源,服务器算力,计算能力。那么还一个,数据。

从目前的趋势看,算法,其实是一个开源化的趋势,就是说美国有些公司在开源它的算法,那中国其实也有公司在开源它的算法。那么算力,其实是云化。计算的能力、计算的资源,像服务器,GPU的这?#26088;?#31639;服务器,我们也使用阿里云、华为云的计算算力的资源,所以算力是云化的。

第三个要素,就是数据,我们觉得数据是非常非常重要的因素,因为只有数据的完整性、丰富性,才能够提高算法的效率、应用的效果,但数据应该是一个私有化的趋势,因为谁掌握了数据,?#36824;?#26159;国家和国家之间的竞争关系,还是公司和公司之间的竞争关系,谁掌握数据,谁就能把人工智能用得更好。

杨慧:其实每一个企业根据他们的平台或业务、产品的不动,AI的交互方式以及大数据的一些产生,?#38469;?#26377;很大区别的。

陈华?#20309;?#35273;得其实AI技术和5G两个东西结合在一起,可能会产生大家想象不到的变革,因为5G网络的到来,使得我们在应用计算能力的时候,可以跳开我们今天的熟联设备,?#28909;?#35828;我们只是终端,联到大型计算机上去,那些超?#37117;?#31639;机能做的计算能力,会?#23545;?#36229;过今天的想象能力,?#37096;?#33021;说,以后我们通过VR设备,直接5G连到一个超?#37117;?#31639;机上,完全进入了一个虚拟的世界,在那个虚拟世界里可能不需要活在现实世界,因为虚拟世界?#35748;?#23454;世界舒服太多了,所以我觉得AI技术和5G的结合,也许会使我们沉迷在虚拟世界里,这里有无数的商业机会,而这些商业机会是我们以前想象不到的,就像10年以前,没有人想到每个人手里放一台跟笔记本一样强大的手机,但10年过去了,我们每个人都有一台这样的手机。

那一样的,再过十年,可能每个人的VR眼镜就连接一个超?#37117;?#31639;机,这个超?#37117;?#31639;机可能是我们今天所有的,一个机器的计算能力顶不住的,是有的,这样的话,我们以后的世界可能更加的美好。

李良?#20309;?#33258;己觉得AI能力应该走两个方向,第一是AI能力的泛化,?#28909;鏐AT、谷歌这的企业。第二垂直领域,在一些细?#20013;?#19994;里,其实泛化能力并不见得100%使用,而这个私有化数据,你会解决你在垂直场景下的问题或者?#21040;?#20915;更好一些,这是两个能力方向。放在猎豹来看,我们也在做两个事情,第一个是泛化能力,这个能力没有就别提做私有化了,这些猎豹自己都有,这是第一个。那泛化能力我们做了之后,本身我们并不会做特别多的产品,我们对外的合作,把能力输出出去,让更多的人去用。第二个,转?#20132;?#22120;人领域,围绕着机器人的耳、眼、口、心脏、大脑等?#32469;?#20010;方面,每一个方面我们都做了非常深的布局和研究,有跟眼相关的,我们有自己的?#37202;?#26377;室内导航,机器的交互能力,这些我们都有,那这些,机器人领域我们做了足够的细分,这个里面同时我们也推出我们自己的产品,包括接待型机器人,物流型机器人,新零售机器人都有,这是能力。

同时,还要跟你细分的行业做进一步的能?#21019;?#36890;,?#28909;?#35828;跟电子政务做,电子政务办公的时候,大量的数据,这个时候你要跟它做数据的匹配训练,独特的领域里,你价值链的垂直能力,这是我们看到的。所以说,总体来看,泛化的能力上,我们在做储备,同时在机器人的领域,我们做纵深,刚性场景,做私有云的垂直化训练,提出新的解决方案。

杨慧:宽度和广度上未来有很大空间的。韩总。

韩三普:首先非常同意陈华总的见解,我也是非常乐观的,我觉得5G和AI有可能出现新的颠覆性的东西,是我们现在想象不到的。我印象中,阿里云刘总的PPT上有一个数?#33268;?#29983;,我觉得现在的技术直接指向物理世界和虚拟世界相结合当中,所以我觉得即使AI和5G结合达不到那个效果,但未来新AI和6G还是能达到那样的效果。

在这样的情况下,您的问题,未来产业协同任务,确实是从技术上来讲,算法、算力和数据,这个我非常赞同。

但其实我们来看,作为AI技术,它其实从很多角度来看,技术一旦非常廉价后有非常多的互补性出现,当技术越来越好,数据越来越好,这个角度来讲,就产生了生存的企业的方式,那我觉?#27599;?#33021;有它的生存空间。

然后解决方案,服务型的,也有一定的生存空间,自己去提供核心产品,然后面向C端用户,也有生存空间。那为?#35009;?#21602;?可能取决于另一方面,就是?#31561;?#26524;一个技术非常前沿,并?#39029;?#26399;迭代,并且每迭代一个就能产生巨大价值,那这是一个拥有巨大价值的方向。作为一个核心技术平台公司的话,一定要选择一个它的技术能够不断升级的赛道,这是一个长期价值。

而另外一个,技术可能不一定是最好但产业98%比例就行了,但产业业务很复杂,这个时候一个解决方案公司,就能够解决产业链的成本,它也有它的渠道。

另外一个角度讲,如果我在这个产业链,我作为一个企业,我有核心价值,而我的核心价值要用我的数据不停不得迭代产生的,极大的迭代之后,我的生产边界往前推,显然我不能给别人来做,所以我宁愿放在其它国家,也要抓在自己手里。而行业外部拿不到这些数据的话,不停迭代的话,那它显然就无法提供一个平台,然后在它平台上去做,这个角度来讲,也有它的优势,所以我觉得,未来细分来看,三种平台可能?#38469;?#26377;可能的。

杨慧?#26680;?#20197;是一个开放式的结局,?#36824;?#26159;开元的还是私密的,实际上?#38469;茿I的非常基层的基础,这个基础上,从用户的交互来说,我们现在体验到的AI产品和平台、功能和服务,实际上有准确度的匹配,比方说分两个层面,那么其实我想先从陈华和韩总两位先来皆大,?#28909;?#35828;AI修饰过的图象,可能会变得很美,但声音会更加不像我,但这样的东西是真实的吗?有没?#26032;桌?#30340;思考或者争议?先从tony开始吧。

陈华?#20309;?#35273;得没有太多问题吧,?#28909;?#35828;在座各位女生都有用美颜,这个事情真的让我自己更开心就好了,别人看到的是一个更好的我。那一样的,声音上也是类似的,大家都希望我们展示给别人的样?#37038;?#26356;加完美的自己,确实还是你,只是?#26085;?#23454;的自己更好一些,那AI能让我们更幸福,为?#35009;?#19981;让大家去享受这?#20013;?#31119;呢?

韩三普?#20309;?#25402;同意这个看法,因为我们出了智能美颜,不仅女生会去美颜,现在的男演员等等?#38469;?#21270;妆的,如果用一项技术能够极大的提升便利性和体验,那显然的话,并没有在原有的价值观上改变得太多,只是提供了便利性。

但是这个事情可能还是要看社会的文化和社会的价值观是?#35009;矗勘热?#35828;同样是美颜,iphone出了美颜,在欧美就出现了?#35206;。分?#20154;会觉得我自己本身就是美的。但可能我们会觉得,我?#21069;?#33258;己打扮得好一点,反而是更加尊重别人,所以这个角度来讲和社会价值观有一定的关系,所以我觉得要从?#26700;?#35282;度来看,可能还要先看社会的价值观是怎样的。 

最近出现的一个?#26700;?#38382;题,德国的一个公司,私下里做了一个公益项目,结果在微博上发了消息后,说是把全球的女性的一些脸抓出来,被灰色产业的视频抓出来匹配,?#31561;?#22823;家去查,会不会在微博或者是FACEBOOK帐号上,这个可能就触犯了一些?#26700;?#38382;题。虽然德国的那个团队说他们不是想那么干的,但被人传播成这样。

显然,社会上大众对常识性的?#26700;恚?#21644;社会的道德和价值观,还是有判断的,?#35009;?#25216;术是有利的,我相信不能基于技术本身来判断。

杨慧:本身技术是好的,但应用和人的运用,还是需要更多的注意和思考。那么接下来这个问题衍生出的,从技术来说,数据和互动的匹配的准确性,如何理解我们现阶段的现状,以及?#31561;?#20309;修整这些准确性出现的问题?#35838;?#24819;请王总和李总回答一下。

王巍?#20309;?#35273;得作为媒体来讲,媒体内容的准确性、真实性,其实是我们现在这个时代,不卷国内还是国外都面临的非常严峻的问题,我们的一个内容的准确性、内容的质量,怎么样在这个人工智能、在海量内容、海量数据的时代里,怎么样保证这个内容的准确性,怎么样提升内容的质量?#35838;?#21487;以谈一下我们自己的做法。

一方面从新浪微博来讲的话,我们的内容的质量把关,非常依赖于我们的一个很专业的编辑团队的内容选择,我们的内容选择,除了跟我们的这个传统的央媒,有权威性的媒体合作,我们也跟垂直领域的类似蓝鲸这样的非常权威的垂直媒体合作。现在是自媒体时代,大家都讲自媒体,我们跟自媒体的合作,其实是通过内部的打通机制,同时也参考第三方的自媒体的平台排行榜,我们跟自媒体的头部在做,?#27604;?#25105;们还会有自媒体的团队,非常?#26223;?#30340;?#22278;?#20869;容,首先我们是在人工层面上划分内容来源,即使有了内容来源,内容的量还是非常大的,还是海量内容。那么怎么样在海量内容里再去挑选比较真实、质量可靠的内容?#35838;?#20204;还是会运用到人工智能的技术。以前有“模式识别”这样的技术,来做内容的过滤,敏感内容的过滤等等。

现在有了机器学习,在这方面,我们其实使用非常多的一些人工智能的技术来做过滤,对相关的一些敏感的东西做过滤,来保证我们的内容质量,和保障我们内容的真实性,是这样的。 

就是人工和技术的结合,来保障我们在智能的时代下内容的可靠性、内容的真实性。

李良:实际上就是,实际上现在AI之所以它的准确性,如果说以一个人100岁来算,那么AI现在只有3岁5岁,因为模型,进展速度相对比?#19979;?#30340;,但是这个没法选择的,但你可以选择?#35009;?#21602;?你可以选择数据,?#28909;縊等?#25105;来看的话,相对来说,C端的数据天生就带有不准确性,而在B端的数据,天生就准确,全世界所有的数据一定是准确的,这数据如果是错的,它是做不了的,但可能你在开放的数据就不好取。

所以我们讲,我们大?#38469;?#35828;真正的AI,在最近的5年内,可能在所谓的产业上,是能够真正起到作用的,因为是足够闭环的,足够准确的,每一个数据是标注,是足够超前,泛能力会强很多。?#28909;?#35828;在交警领域,?#28909;縊等?#26524;我们去看一个标准的AR眼镜,你在C端?#27425;?#23376;里所有东西,看不准,因为数据太泛化了,标准太多了,但如果你去看每一个驾驶证的时候,是不可能错的,你一看它,就知道这个驾照是不是违规,那这个车是不是没有年检?#31354;舛际?#23436;整的。所以对于我们来说,我们自己认为是说,把AI最近几年运用到产业互联网上去,能够最大程度的解决我们的AI能力不足问题,并且我们也真的是说在?#25345;?#39046;域里,包括电子政务、物流、博物馆这些数据很完备,所以闭环的数据链,去训练你的业务的时候,很能够在某个?#26041;?#19978;做?#21483;?#29575;的高速提升,这是我们的一些理解。

杨慧:谢谢,那么今天最后一个问题,请各位用一句话来描述AI的发展趋势,我们先从韩总开始吧。

韩三普?#20309;?#35273;得未来AI能成为一个跟机器相连的智慧人的最核心的技术,将像水电气一样,可能看不见,但无时无刻不体现它的价值。

李良?#20309;?#20204;觉得是说,在未来的几年,我们继续观察,在哪些领域它的数据完备性是做得足够好,AI在这个领域就会有大的发展,因为它解决效率的能力很高。而相?#28304;?#30452;的产业上,数据完备性做得不那么好的地方,AI是没办法快速发展的。

陈华?#20309;?#35273;得AI技术会应用到我们生活的方方面面,?#32469;?#26159;解放大量的?#25237;?#21147;,让我们的工作不会那么?#37327;啵?#21516;时让我们的生活更?#29992;?#22909;,创造更多让我们更开心、更快乐一些使用的场景,我相信AI是融入到各种各样的场景,带来的是生产力的解放和幸福指数的提高。

王巍?#20309;?#36824;是强调我刚才的观点,人工智能的技术的发展,它依赖于人工智能的算法和计算资源的能力、算力,更大程度是依靠数据的丰富性和完整性,所以把数据使用到最好,才能提升人工智能的效率。


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