AI：准备进入黄金时间？

　　在全世界的技术圈子中，人工智能（AI）是一个反思、研究和日益实施的主要话题。AI正在媒体制作和分配链的若干领域提供实在价值，但目前用途有限。其它领域正显示巨大潜力，现在正在探索中。尽管此技术和我们的集体智慧克服当前的局限性只是时间问题，但注意到我们现在的处境和前进的方向是很有意义的。

　　目前AI最明显的应用围绕自动化元数据提取或内容“检索”。

　　增强的内容发现

　　目前AI最明显的应用围绕自动化元数据提取或内容“检索”。获取内容，应用一个导出基于时间的元数据（此元数据然后被记录于一个资产管理系统中）的算法显著提高内容可发现性。例如，一个语音转文字算法使文字中每个单词与内容内的标记对齐，因此可以确定被说的某一单词或句子的位置。

　　还可以检索内容，查找确定某一演讲者正在说话的位置的声音签名。现在你有允许细粒度搜索的两层基于时间的元数据。你可以不断增加层或支持更详细搜索的“阶层”。例如，你可能随时想搜索某一公众人物在某一时间内说某些词。AI算法非常先进，它们不只能够人脸识别，还能够推断任何特定时间每个人的情绪。在你应用更多的AI算法到内容库时，你增加更多的基于时间的元数据阶层，实现日益复杂的搜索，同时自动化人类难以完成且靠人工极其昂贵的时间密集的任务。

　　也许更有价值的是在有价值内容被归档很久以后发现它的能力。我们往往预先不知道什么内容会很重要。AI能够帮助发现隐藏在内容库内视线触及不到的位置的有价值资产。有了足够的元数据阶层，你能够尝试找到你甚至可能不知道有的内容。

　　同声搜索经常与语音转文字相混淆，但它们的工作方式不一样，同声搜索大有前途。基于时间的检索算法能够把文字转换为带你到一个内容内特定位置的音素。最终结果是你能够前所未有地在内容库上进行关键字搜索。根据语音特征寻找片段/内容的能力效果相当理想，现在已经出现在上市的产品中。

　　自动化质量控制

　　另一个AI使用实例是自动化质量控制。AI驱动的QC解决方案能够一键式挖掘片段库，分析各种质量参数。例如，它能够显示一个针对法国观众的节目母版是否确实有法语音轨，因此要知道一个节目至始至终都是正确版本，不需要有人一轨一轨地看完整个节目，从而极大地节省了时间和资源。

　　AI还能够用于确保隐含字幕的准确性。如果没有AI，就必须人工检查字幕。有时在节目母版中字幕是错误的或者与音频不同步。AI质量控制不仅能够确定有字幕，而且能够确定它们是否正确。一些QC解决方案甚至能够进行所需的定时校正。

　　一个在全国主要OTT媒体服务提供商的应用场景清晰显示这种类型的QC如何实施。他们的品牌优势之一是质量，因此该公司将全部内容通过很多自动化QC服务检查（如音频电平和视觉清晰度检查），确定是否符合各种标准以确保有最高质量标准。

　　一个新的媒体供应链

　　除了实现更好的搜索和质量控制能力，AI还被用于运营商业智能。在前数字时代，媒体供应链极其断裂，流程的全部步骤都被物理介质（如磁带）分离。当前的工作流程要完整统一得多，拥有巨大的工作效率潜力。

　　但清楚此流程是关键。为优化你的效率，你必须跟踪人们在做什么以及他们如何以通知媒体供应链的运作视图的方式去做。凭借这种商业智能，你能够看到你的流水线正停滞的地方。堵塞点在哪里？缺乏摄取能力吗？或者如果编辑间内的时间30%被渲染占用，那么是时候分流编辑到一个渲染集群了。

　　通过一个综合的AI增强媒体制作平台，可以测量全部工作情况。有多少人在使用此系统？有多少人正工作在某一项目上？技术瓶颈等在哪里？大部分情况下，不可以收集和分析这种类型的数据——到目前为止，媒体工作流程多半为黑盒。但随着传媒机构寻求少花钱多办事，给日常运作注入更高透明度对达到运营指标非常关键。AI可以提供深入商业智能去优化制作工作流程。

　　观众分析

　　拥有对你的观众及他们的观看习惯的智能和分析对了解业务决定显然是一种优势。除了供应链中的制作级，AI也许在优化内容分配，提供对用别的方式不可能收集的消费方式的洞察力方面有更大的潜力。

　　你可以看到对新闻媒体和广播的潜力。随着新闻已成为24/7网络和社交媒体现象，新闻机构和记者必须知道热门话题是什么和什么新闻正在突发。在更广的世界背景之下理解事件可以影响新闻报道的分配和优先次序。当前，专业的基于云的服务提供商用算法梳理网络及综合热门话题，随着事态发展跟踪可能和来自不同信息源的新闻主题有关的信息。这些数据可动态更新，并以如指示表视图等形式提供给记者使用。通过分析下游使用模式通知创作过程，AI提供极其强大的应用可能性。

　　向前发展

　　AI普及的主要挑战不是开发算法，而是如何最好使用和集成它们。随着我们增加越来越多的AI功能，我们如何利用它们拥有的能力，从而产生实实在在的商业利益？鉴于不断增加的数据量我们如何使用户体验精妙简约？随着技术发展，这些问题将会得到解决。

　　简而言之，AI是创新时机已经成熟的一个领域。由于公司评估如何最好地产品化AI以便对用户和提供商都具有商业意义，商业模式尚未成熟。最终，我们离说故事的技艺越近，它成为一种人类努力就越多。AI为一种协助说故事的工具；并没有取代它。

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