对于那些占据主导地位的算法平台，如果仅仅是客观评论，即便是负面批判，也都是完全不可能改变现有状况的。比如说，以人工智能为驱动的谷歌新闻，是由谷歌开发并且控制的。所以，它必然遵循的是该公司的企业文化和价值观，肯定不可能直接受到新闻集团的影响。

说白了，现如今的我们，又站在了一个十字路口。以机器学习为驱动的人工智能解决方案，将会对数字世界和现实世界产生越来越大的影响，从而将会对数字发展产生更为直接的影响，进一步改变我们对新闻的认知方式。因此，当下，新闻媒体必须要从原本的被动旁边者变为主动变革者。

未来，如果新闻媒体想要改变新闻内容的产生、开发、呈现和传播方式，那就必须要积极主动寻求人工智能技术的帮助。如果新闻集团想要知道，在数字环境中，数据和信息都会受到哪些因素的影响，那同样需要对机器学习这项新兴技术敞开怀抱，接受它所带来的各种发展可能性。

但说到底，新闻媒体究竟如何能与现如今的人工智能领军人物一争高下呢?

与谷歌、Facebook和其他大型互联网公司相比，新闻集团仍然拥有一大无可比拟的优势，那就是掌握对新闻内容创作过程的控制权。也就是说，他们对新闻内容有着更为深入和细致的了解。在合理利用人工智能技术的基础之上，他们能够通过一种独一无二的方式将各种数据与相关的内容创作和消费过程有机结合起来，产生一加一大于二的正面效应。

总之，新闻集团需要借助人工智能来实现人与人、物与物之间的增强现实互动，其中包括记者和新闻编辑室。增强现实互动的具体情形如下：

其实，个性化这个概念已经出现有一段时间了。但是，无论是设计还是开发，我们是否有从新闻媒体的角度出发来看待过这个问题呢?现阶段，新闻媒体的主要目标，就是将优质内容与个性化的用户体验进行结合，为广大民众提供一种更为便利、更有意义的新闻体验。当然，前提条件是符合新闻播报的原则和价值观。

对于新闻来说，诸如在线学习这类的实时机器学习方法，能够为自己提供更多理解用户偏好的全新可能性。这些技术可以提供新型工具来直接向用户的移动设备实时推送新闻消息。

举个例子，一个智能通知推送系统，能够向用户提供个性化的新闻推送，在充分了解新闻内容影响的基础之上，实现内容本身和内容分销方式的优化。换句话说，它能够以用户的偏好为基础，实现新闻内容呈现方式的个性化，包括语音、视频、照片、增强现实以及可视化等等。

不仅如此，还可以利用机器学习来探索出更多受众、记者与新闻编辑室之间全新的互动形式，其中就包括现如今已经投入使用的自动化评论功能。你就想象一下，将来会出现一种全新的互动模式，能够让记者更好地了解大众接受和消费新闻内容的方式，与此同时实时捕捉新闻内容所传达出来的感情色彩。

通过数据可视化以及相关算法，新闻媒体能够找到一种个性化形式，来创作那些真正以人为中心的新内容，让用户了解个性化的流程以及它如何影响新闻内容的消费体验。

另外，至于过滤气泡，以后也别再说是算法的问题了。算法是可以用来实现新闻内容体验多样化的。比如说，在理解了你所喜欢的新闻内容类型之后，它就能够推断出来你之前没有看过的那些内容。也就是说，通过这样一种反向的个性化逻辑，新闻集团能够提供一个基于机器学习的推荐引擎，增加多样性。

在新闻信息和不可预测新闻事件的摘要提取方面，人脑还是要胜过机器的。

记者对新闻内容的深入了解，能够切实用到基于人工智能的新闻助手系统中去，通过直接学习记者认知和处理新闻内容的方式来实现系统的逐步优化。与此同时，该系统还会将来自内容消费的数据流纳入到优化的范围之内。

一个智能新闻助手，应该要能知道哪些类型的新闻内容是存在相互联系的。无论是含蓄联系还是明显联系，都应该要能准确识别出来。比如说，根据话题、语调、作者或地点等数据信息，来进行识别和归类。这样一来，该智能新闻助手就能够帮助记者更好地理解新闻内容，清楚地知道有哪些过去出现的内容与现如今的流行话题之间存在联系。

总之，人工智能解决方案能够帮助记者更为快速、更为全面地收集和理解相关数据信息。如果出现了某些值得报道的新闻内容，智能助手应该要能及时提醒记者。比如说，社交媒体出现的全新潮流以及高频搜索内容等。未来，人工智能解决方案将会越来越重要，在识别虚假图片、视频和新闻方面发挥出自己应有的作用。