Facebook正在開發一種名為TL;DR的人工智能 它可以將新聞總結成更短的摘要簡介。

很多人需要花費很多時間才知道什么是TL;DR 其實 這就是“文章太長 不讀了”的縮寫。

我們都有過這樣的感受 這是可以理解的。泛閱讀在現代人中越來越多 忙碌的生活節奏不允許人們有過多時間去閱讀一篇長篇大論的分析文章 于是一些媒體現專門報道簡短、一目了然的新聞。

問題是 很難在一個簡短的摘要簡介中獲得整個故事的全貌。

在這個世界里 假新聞可以像野火一樣在社交網絡上迅速傳播 幾乎完全不受約束 如果將“新聞”以簡短形式、沒有完整上下文的形式傳播正常化 感覺會更加危險。

大多數故事都有兩面性 很難找到恰當的總結方法。

某產品經理在內部宣布了FB正在開發的一個名為“TL;DR”的工具 新聞記者可不會喜歡這個新人工智能。從理論上講 它將使用人工智能來總結長篇文章并給出要點 這樣人們就不必閱讀整篇文章了。會出什么差錯呢！

然而 這個論點也有相反的觀點。當文章太長時 人們會有一種自然的瀏覽習慣。用這種方式略讀通常意味著人們會認為他們對某個話題了解得很充分 但我們知道事實往往并非如此。

TL;DR需要在總結新聞的同時又不能過多地讓人們看不懂新聞之間找到一種平衡。否則 它可能會增加虛假信息、假新聞和缺乏媒體信任等社會問題。

Facebook在本周的一次內部會議上展示了TL;DR。

臉書似乎正計劃在TL;DR中添加一個人工智能助手 可以回答有關文章的問題。這款助手可以幫助讀者理清任何不確定的東西 但它也必須證明自己沒有任何偏見 而目前所有的算法都在某種程度上存在偏見。

人工智能還必須非常小心 不能把引文斷章取義這樣的事情弄得更加自動化 讓錯誤信息的傳播更加“便捷”。

關于Facebook應該使用哪些資源的爭論也將繼續。 Facebook只關注“主流媒體” 許多人認為這些媒體遵循某些領導人的議程 或者從沒有多少歷史可信度的小媒體那里獲取新聞？答案可能是介于兩者之間 但很難找到正確答案。

Facebook仍然是錯誤信息的主要來源 很大程度上是由推廣此類內容的算法驅動的 到目前為止 它在任何與新聞相關的努力上都沒有取得什么成功。也許大多數人都會認為這是另一場即將發生的災難。責任編輯：YYX