7月2日,第四范式先荐举办“人工智能+新内容”论坛,并在论坛上发布《人工智能技术在内容行业的应用》调研报告,报告主要分析了人工智能技术在头部内容平台的应用现状、具体应用案例以及人工智能在中长尾内容平台的应用情况。
报告发现人工智能已经成为头部内容平台核心的中台力量,对于中长尾内容平台来说,人工智能还是奢侈品。
内容产业置身于大移动互联网浪潮中,面临着巨大的产业变革,众多头部内容平台凭借人工智能技术获得更多用户青睐,取得更大商业效益。以短视频巨头快手为例,其凭借领先的计算机视觉与深度学习能力,通过人、内容及二者互动数据的理解,形成众多优质模型;通过算法匹配,推荐给用户他们可能感兴趣的内容,实现人与内容、人与人的精准连接。截至2019年5月,快手DAU超过2亿。每日上传短视频超过1500万条,库存短视频数量超过100亿条。人工智能技术在头部内容平台有了较全面的覆盖,为整个市场带来了新的发展潜力。
该报告以生产或聚合内容的头部中部机构、平台为调研对象,包括资讯、视频、音频、数字阅读四类,采用样本调研、问卷调查、深度访谈、资料整理等方法,主要分析了人工智能技术在头中部平台的应用场景、技术投入、价值收益等。
截至2019年3月,资讯、视频、音频、数字阅读人均单日使用时长为202.7分钟,而中国网民人均单日上网时长为210分钟,网民将大量时间用于内容消费。

人工智能技术正在成为内容行业的中台力量,AI已经渗透到内容生产、内容审核、内容分发、用户互动、商业化变现等各个环节。其中,机器学习、自然语言处理、计算机视觉是在内容行业应用较为广泛的三项技术。

人工智能技术在内容行业的应用,大大提升了内容生产、内容审核、内容分发的效率,有效助力了内容行业的长期发展。一些案例比如3秒可以生成一篇快讯、1秒可以审核100篇稿件、用智能分发之前平台每天曝光内容5000条,用AI之后曝光内容超过120万条的对比、使用智能推荐后人均时长提升45%、点击率提升19倍,这些都是AI赋能内容带来的具体的价值和收益。

虽然人工智能已是头部内容平台的竞争利器,但在中长尾(MAU在100万-1000万之间)内容平台中的应用情况却不太乐观。 技术人才匮乏是影响这些平台应用人工智能技术的主要因素,团队中AI技术人员不足10人占到所有问卷调研对象的85.5%,鉴于此,78.5%的调研对象选择与第三方合作。
在中长尾内容平台中,人工智能技术应用最广泛的场景是智能推荐,占比51.10%,其次为图像处理,占比25.9%。
对于中长尾内容平台来说,早日实现人工智能在商业化变现场景中的落地最为期待,占比66.10%,其次为内容审核,占比62.90%。
此外,报告还提到了内容行业商业化变现的重要途径,广告仍是变现的主要方式。
了解更多报告内容请关注先荐微信公众号。
好文章,需要你的鼓励
微软近年来频繁出现技术故障和服务中断,从Windows更新删除用户文件到Azure云服务因配置错误而崩溃,质量控制问题愈发突出。2014年公司大幅裁减测试团队后,采用敏捷开发模式替代传统测试方法,但结果并不理想。虽然Windows生态系统庞大复杂,某些问题在所难免,但Azure作为微软核心云服务,反复因配置变更导致客户服务中断,已不仅仅是质量控制问题,更是对公司技术能力的质疑。
Meta研究团队发现仅仅改变AI示例间的分隔符号就能导致模型性能产生高达45%的巨大差异,甚至可以操纵AI排行榜排名。这个看似微不足道的格式选择问题普遍存在于所有主流AI模型中,包括最先进的GPT-4o,揭示了当前AI评测体系的根本性缺陷。研究提出通过明确说明分隔符类型等方法可以部分缓解这一问题。
当团队准备部署大语言模型时,面临开源与闭源的选择。专家讨论显示,美国在开源AI领域相对落后,而中国有更多开源模型。开源系统建立在信任基础上,需要开放数据、模型架构和参数。然而,即使是被称为"开源"的DeepSeek也并非完全开源。企业客户往往倾向于闭源系统,但开源权重模型仍能提供基础设施选择自由。AI主权成为国家安全考量,各国希望控制本地化AI发展命运。
香港中文大学研究团队开发出CALM训练框架和STORM模型,通过轻量化干预方式让40亿参数小模型在优化建模任务上达到6710亿参数大模型的性能。该方法保护模型原生推理能力,仅修改2.6%内容就实现显著提升,为AI优化建模应用大幅降低了技术门槛和成本。