從Alexa和Siri到翻譯程序和計(jì)算機(jī)生成的新聞，如今似乎一切皆有可能。媒體技術(shù)中心正在尋找可以幫助日常編輯工作的應(yīng)用程序。

每次通過(guò)電話與Siri交談并提出問(wèn)題或發(fā)出命令時(shí)，您都在與人工智能進(jìn)行通信。唯一的問(wèn)題是這種智能有其局限性。自2020年2月以來(lái)一直在蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院工作的教授Ryan Cotterell說(shuō)，實(shí)際上，與人類情報(bào)相比，Siri甚至可以說(shuō)是相當(dāng)愚蠢的。Cotterell通過(guò)ETH媒體技術(shù)計(jì)劃被任命為計(jì)算機(jī)科學(xué)教授。語(yǔ)言學(xué)，自動(dòng)語(yǔ)言處理和人工智能。他說(shuō)：“ Siri起作用的唯一原因是，人們?cè)谟檬謾C(jī)講話時(shí)通常會(huì)使用非常簡(jiǎn)單的問(wèn)題和命令。”

Cotterell堅(jiān)持認(rèn)為，我們不應(yīng)期望人工智能像人類智慧一樣。他說(shuō)，我們所有人在學(xué)習(xí)母語(yǔ)方面都不會(huì)遇到任何麻煩，而且說(shuō)英語(yǔ)的人可以直觀地發(fā)現(xiàn)英語(yǔ)句子中的語(yǔ)法錯(cuò)誤。然而，計(jì)算機(jī)程序仍然難以識(shí)別英語(yǔ)句子在語(yǔ)法上是否正確，這是因?yàn)檎Z(yǔ)言處理程序與人腦的工作方式大不相同。他說(shuō)：“沒(méi)有翻譯者必須學(xué)習(xí)訓(xùn)練翻譯程序所需的大量單詞。”

瑞士德國(guó)人的挑戰(zhàn)

現(xiàn)代翻譯程序使用大數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，并通過(guò)數(shù)百萬(wàn)對(duì)句子磨練其能力。然而，想出多種選擇來(lái)翻譯單個(gè)句子要困難得多。人工翻譯人員可以輕松做到這一點(diǎn)，但是翻譯程序通常僅提供一種解決方案。Cotterell希望改變這一點(diǎn)：“我們希望用戶有多種選擇，而不僅僅是看到一個(gè)結(jié)果。這將使用戶可以為每個(gè)特定的上下文選擇最合適的句子。” 他告誡說(shuō)，為此目的，開發(fā)可行的算法絕非易事。

另一個(gè)挑戰(zhàn)是為僅少數(shù)人使用的語(yǔ)言創(chuàng)建翻譯程序和語(yǔ)音助手。“為數(shù)據(jù)量少的語(yǔ)言開發(fā)一個(gè)好的系統(tǒng)非常困難，” Cotterell說(shuō)。因此，他熱衷于說(shuō)瑞士方言的語(yǔ)音助手程序，該程序由蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院的媒體技術(shù)中心(MTC)開發(fā)。

這確實(shí)是一項(xiàng)了不起的成就，這不僅是因?yàn)槿鹗糠窖缘膮^(qū)域變體太多，而且還因?yàn)檫@些語(yǔ)言缺乏標(biāo)準(zhǔn)化的拼寫形式。自2019年以來(lái)，MTC的語(yǔ)音助手就精通伯爾尼方言“Bärndütsch”，并且現(xiàn)在還有其他方言正在醞釀中。為了發(fā)展他們的瑞士德語(yǔ)助手，研究人員與瑞士廣播電視局(SRF)合作。將標(biāo)準(zhǔn)德語(yǔ)翻譯成瑞士德語(yǔ)或在特定方言中閱讀當(dāng)?shù)匦侣労吞鞖獾募夹g(shù)的優(yōu)勢(shì)在于，即使自動(dòng)將文本轉(zhuǎn)換為語(yǔ)音，也可以提供區(qū)域真實(shí)性。

計(jì)算機(jī)生成的媒體體驗(yàn)

在瑞士和歐洲，需要對(duì)語(yǔ)言多樣性進(jìn)行更多的研究，尤其是由于大多數(shù)語(yǔ)言處理系統(tǒng)都來(lái)自英語(yǔ)地區(qū)，包括那些適合在媒體中使用的地區(qū)。“這就是為什么我們不能只接受美國(guó)和英國(guó)媒體在計(jì)算機(jī)語(yǔ)言處理方面所做的事情，而只是在這里應(yīng)用它，” Cotterell說(shuō)。在媒體公司NZZ和TX Group的支持下，他正在計(jì)劃一個(gè)翻譯系統(tǒng)，將高質(zhì)量的文章從德語(yǔ)翻譯成法語(yǔ)。媒體技術(shù)中心董事總經(jīng)理Severin Klingler解釋了此舉背后的想法：“這個(gè)想法是從英語(yǔ)地區(qū)識(shí)別現(xiàn)有技術(shù)，并使它們也可用于其他語(yǔ)言。”

新媒體領(lǐng)域提出了自己的挑戰(zhàn)。過(guò)濾器氣泡和虛假新聞現(xiàn)在已成為我們?nèi)粘Ｃ襟w體驗(yàn)的一部分，但是AI可以提供一種解決方法嗎?這是媒體技術(shù)中心目前正在探討的問(wèn)題之一。作為“新聞報(bào)道反推薦引擎”項(xiàng)目的一部分，研究人員正在尋求通過(guò)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行編程以搜索相關(guān)的反對(duì)意見來(lái)消除過(guò)濾器氣泡。MTC還在運(yùn)行一個(gè)項(xiàng)目，該項(xiàng)目旨在根據(jù)與內(nèi)容相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)對(duì)評(píng)論進(jìn)行計(jì)算機(jī)化處理。克林格勒說(shuō)：“這可能有助于使意見分歧更加明顯。”

唯一的警告是，也可以使用相同的方法來(lái)生成過(guò)濾器氣泡和假新聞。今年夏天初，新聞?lì)^條占據(jù)主導(dǎo)地位的是先進(jìn)的語(yǔ)言處理來(lái)自加利福尼亞公司OpenAI的AI。這種龐大的語(yǔ)言模型被稱為GPT-3，使之前的一切都黯然失色。Cotterell說(shuō)：“規(guī)模如此之大，以至于大學(xué)不可能建造甚至無(wú)法測(cè)試它。” 該系統(tǒng)吸引如此多關(guān)注的原因之一是AI生成假新聞的潛在風(fēng)險(xiǎn)。僅給出幾個(gè)示例新聞項(xiàng)，GPT-3就能以英語(yǔ)生成合理的新聞報(bào)導(dǎo)?？雌饋?lái)Ryan Cotterell和他在媒體技術(shù)中心的研究人員還有很多工作要做。