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科技公司在内容产业的场景探索 ——与智能共舞 共赴菁彩未来
科技公司怎样跟行业完美地结合在一起?原来我一直把科技公司和行业比成两条铁轨,远远地看可以有交汇处,但一直交汇不了。换言之,腾讯一直在想,如何把腾讯的行业应用赋能到内容产业。
一、AIGC在腾讯运营中的应用
与其他公司的模型相比,腾讯的模型和AI更偏向于文科生的模型和AIGC。可能很少听到腾讯的大模型在外界拥有很高的呼声,但其实腾讯一直在修炼内功。腾讯现在已有约600款应用接入了自己的大模型——混元大模型,包括腾讯会议、腾讯广告、腾讯视频、腾讯新闻,甚至QQ和微信支付都已经接入了混元大模型。
通过这些应用,腾讯如何快速地将内部产品切入大模型,让它们做磨合和锤炼?腾讯有很强的内部激励机制,设有专门的激励资金以及激励平台,每一个创作者、每一个腾讯的员工,针对自己不同的业务维度,去调用后台的AIGC平台,组合出相应的应用后,这个应用可能就会在腾讯内部持续地发酵。发酵出来后,不仅腾讯新闻会使用,腾讯视频、企鹅号,甚至微信的每一个员工都会用到,这时就会把AIGC的应用累积到最热的阶段,甚至孵化出自己的产品。这是我们在内部的一个应用方法。
其次,应用场景方面。首先是AIGC腾讯会议的应用。现在腾讯会议有上亿的日活,每天的AI调用日活已突破30万。可以想象一下,在开会的时候调用它,可以实时做回顾总结;如果入会晚可以借助AI了解前面会议的概要;甚至有没有@我,腾讯会议都可以记录下来。我们也在尝试思考,有没有可能在电视台的编前会或者策划会上使用腾讯会议?在会议结束后,采访大纲会自动生成并@到某一个人,甚至形成专属的文档给到记者,让记者快速地知晓采访的要点和网络信息,抓住每一个重点。另外,腾讯会议是否可以做生产的辅助管理?比如与文稿或者Copilot打通,然后让AI生成的文件逐一将会议纪要分发给记者编辑,让他们去做相应的工作,这样可以把记者的精力解放出来。
第二是腾讯新闻。腾讯新闻很早就尝试用AIGC来写标题及push流(内容推送,编者注)。目前,腾讯新闻90%的push流都是通过AIGC生成。在简短的15个字里面,能让读者清晰地了解上万字的内容,勾起读者点开的欲望。现在腾讯新闻在长文字的理解上具有很强的能力,可以在上万字的文章中排除干扰、找全信息点、提炼关键词。腾讯也就此与SMG进行了沟通,发现想法不谋而合。现在SMG拥有一个专门的平台做新闻文稿生成——将采访的通稿给到大模型,每天给大模型成千上万篇稿件,大模型快速地理解、提炼、总结,快速生成一个符合SMG调性的新闻通稿。目前这个大模型已经训练成为有SMG调性的大模型了,成为专门部署在本地的模型,可以节省大量的人力、物力,提高效率。
第三,腾讯广告。广告是广播电视的支柱产业之一,但随着很多广告被投入到互联网,同时现在媒体融合也在往互联网方向走,因此不妨设想,如何在广电行业把广告和互联网广告结合在一起。而腾讯广告在投放的维度,做到了懂人、懂货、懂匹配。在生产的维度,可以借助图生视频、文案助手,还有文生视频的功能辅助。现在腾讯广告后台搭载了妙手空空平台,只要简单的几句话,它就可以生成一个广告语,紧接着根据广告的文风生成广告图片。我们可以想象,下一代的广播电视广告系统会是什么样?是否可以通过创意、通过个性化的设置去增强投放的力度和社会的感知,即人的感知及与商品的匹配?这是未来可以思索的方向,腾讯在这方面也有一些思考。
其次,在运营中的应用。从前端的生产到广告投放,再到后台运营,腾讯也有很多应用。比如腾讯公益以及腾讯新闻20周年庆典活动中都采用了AI来生成插画。腾讯与深圳报业和北京台做春晚的拜年活动,取得了明显的效果和效益。此外还有腾讯阅文集团用AI写网络小说,以及微信读书里用AI生成大纲……因此,AIGC并不遥远,它已经应用到我们生活的方方面面。
二、面向传媒行业未来的AIGC智能体应用平台解决方案
腾讯有一点点的内容属性,有一点点的媒体属性,如果大家站在一起,可以更好地实现这个行业的突破。腾讯一直在思索如何一起去构建一个应用的平台,实现“一应用、一平台、多引擎、多模型”。
另外,现在开始提及智能体(multi-agent,编者注)。智能体是什么?我们认为智能体是消除幻觉(hallucination,指人工智能的误判、偏差、“一本正经的胡说八道”,编者注)的最有力的帮手,模型也是消除幻觉的有力帮手。在构建完模型以后,如何去消除幻觉?AIGC可以有所作为。
首先,可以去定义电视台里面的每一个岗位都是一个agent(代理人角色,编者注),而不是整个流程只有一个agent。同时,每一个岗位设置的agent,不是为了代替真人而是帮助人类来完成自己的工作,提高效率。
其次,大模型会有一个开发平台,它可以重构现在的广播电视流程,通过workflow(工作流程,编者注)灵活地传递。以前所有的流程是串行的,未来的流程也许可以打造成并行的流程。
第三,多模型的引入。接入多家大模型,但同时要训练自己的数据集。近期腾讯也在帮央视去做视频的数据集的训练。这是一个很有难度的工作,许多混元工作人员也参与其中,最终构建了一个平台,拥有海量的存储资源、多模型的引擎,包含平台和应用的概念。
最后,正如前面提到的,在定义agent时,不能仅仅专注于生产制作。只有打造个人助手,AI在生活环境中才能提供更好的辅助。因此,需要把办公协同和业务生产领域融合起来,才能做出完整的、有效的、低幻觉的大模型。
Agent有这么厉害吗?腾讯在前不久发表的一篇文章中对此进行了论证。文章中,我们在这个虚拟空间里模拟了一个翻译公司,然后在翻译公司里模拟了每一个角色,有高级翻译、初级翻译,其中高级翻译也有多个角色来定义。角色定义完成后,把所有流程串起来,把每一个角色的人格、工作年限、岗位职责进行定义。定义完成以后进行测试,结果发现幻觉的消除率提升了至少20%。由此可以说明,真正的翻译人员在没有看到原始著作的时候认为AI翻译的成功率为55%左右;而当他们看到原文原著以后,发现AI的成功率能提升到66%。这就说明,它也是消除幻觉的一个强有力的帮手。
已有的成功案例推动我们设想,是否可以模拟出一个编辑部,这个编辑部不是取代每一个人,而是在生产过程中提供帮助。AIGC来得很猛,但不应对其产生畏惧,大家抱团取暖,同舟共济,一定有一个很美好的春天等待着我们。
(作者简介:腾讯云传媒与新文创行业总经理)