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近年來，隨著國內(nèi)媒體企業(yè)的不斷融合發(fā)展，大量媒體信息不僅通過圖書、期刊、報紙、廣播、電視等形式傳播，還向網(wǎng)站、抖音、微信等新的傳播渠道延伸。與此同時，國外媒體企業(yè)對人工智能技術(shù)的探索及應(yīng)用也日益重視。（1 ）傳媒企業(yè)非常重視人工智能技術(shù)，不斷增強其引導能力和傳播效果。（2 ）人工智能技術(shù)對媒體采―編―發(fā)流程的影響很大，涉及傳媒企業(yè)生產(chǎn)各個環(huán)節(jié)。（3 ）人工智能算法推薦新聞、合成主播等智能技術(shù)應(yīng)用。例如：個性化信息流分發(fā)、今日頭條算法推薦、AI合成主播、“媒體大腦”。（4 ）人工智能對傳媒企業(yè)影響深遠，促進其新業(yè)態(tài)產(chǎn)生及媒體融合發(fā)展。

　　三、傳媒企業(yè)機遇與挑戰(zhàn)

　　人工智能與媒體各生產(chǎn)環(huán)節(jié)深度融合、提質(zhì)增效，但也面臨著不少機遇與挑戰(zhàn)。① 機遇。促進智能升級：各環(huán)節(jié)變得更加智能化（選題策劃、編輯、校對、排版、印刷、營銷等）；出版行業(yè)與其他行業(yè)深度融合。② 挑戰(zhàn)。AI技術(shù)積累和人才儲備不足；資源整合難度比較大：大量高質(zhì)量專業(yè)知識資源、數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一；傳媒企業(yè)和讀者之間、生產(chǎn)與發(fā)行之間渠道不夠通暢。（1 ）人工智能技術(shù)水平領(lǐng)先于觀念認知水平。當前，傳媒企業(yè)對人工智能的認識最常見的誤區(qū)表現(xiàn)在觀念意識、認知維度、重視深度三個方面：① 觀念意識，運用人工智能技術(shù)加速媒體融合，認識不充分、不到位；② 認知維度，在媒體企業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域的各環(huán)節(jié)中，還不能清楚地認識到人工智能技術(shù)應(yīng)用效果；③ 重視程度，清晰的發(fā)展目標、可行的實施途徑和發(fā)展的戰(zhàn)略規(guī)劃，這三方面是傳媒企業(yè)目前還比較缺乏的發(fā)展因素。（2 ）傳統(tǒng)的媒體企業(yè)較難適應(yīng)變革。① 組織架構(gòu)、業(yè)務(wù)流程難匹配。② 資金受限。有關(guān)人工智能的軟件、硬件引進與研發(fā)，以及數(shù)據(jù)庫平臺搭建與管理的資金投入都較高，可用資金很難在短時間內(nèi)有效利用。③ 人才隊伍建設(shè)跟不上媒體智能化發(fā)展要求，缺乏媒體智能化發(fā)展所需的復合型人才，特別是在技術(shù)、運營等部門，領(lǐng)軍人才少之又少。大多數(shù)傳媒企業(yè)出現(xiàn)人才留不住、用不好的情形。（3 ）傳統(tǒng)媒體企業(yè)人工智能技術(shù)經(jīng)驗不足?？茖W技術(shù)的有效利用是媒體企業(yè)生產(chǎn)和可持續(xù)快速發(fā)展的重要因素。如何科學合理地研發(fā)、運用智能化技術(shù)，開發(fā)滿足市場需求的新形式，促使智能化應(yīng)用水平與人工智能技術(shù)本身發(fā)展水平相匹配，是媒體企業(yè)從傳統(tǒng)向智能化轉(zhuǎn)型的重中之重。（4 ）用于人工智能算法的訓練數(shù)據(jù)是傳媒企業(yè)智能化發(fā)展的重要砝碼。提高人工智能技術(shù)的應(yīng)用水平，大量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)積累是不可或缺的。當前，不少媒體企業(yè)積極、大膽嘗試，大量的文檔、圖片、視頻等數(shù)據(jù)資源，需要強大的財力和物力去支撐“數(shù)據(jù)清洗”及其相關(guān)工作，并最終生成高質(zhì)量的信息化數(shù)據(jù)。（5 ）用戶的數(shù)據(jù)安全與隱私保護成為急需解決的難題。隨著媒體企業(yè)的快速發(fā)展智能化，同時也產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù)，因此，保障用戶個人信息、行為數(shù)據(jù)的安全，尊重用戶的個人隱私，提供精準、優(yōu)質(zhì)的服務(wù)就顯得尤其重要。