2020年，RTVE人工智能创新年

人工智能与云或 5G 一样，一直是 2020 年的领先技术之一，并且有望在未来几年继续如此。国际、欧洲和国家政策、战略和投资似乎都表明了这一点。大流行的到来及其随后的影响证明了人工智能在病毒研究和疫苗搜索、大型数据库和所有类型数据集的管理或警报通知方面的有用性。尽管经济困难，世界股市的大幅波动还是提振了致力于此的公司。与许多其他领域一样，它在媒体中的使用日益普遍，其应用也越来越具体。对于 RTVE 来说，了解其可能性、发现新用途并做好技术准备以继续履行我们未来公共服务的使命和任务是创新工作的重点之一。

使用算法媒体报道并不像看起来那么新。第一批经验已经有 10 多年的历史，并且是美国人的成果，例如新闻机构在 2013 年构思的“自动化洞察”工具 美联社 利用经济、股票市场、气象或体育数据等结构化数据创建故事。在他之后出现了像“Bertie”这样的名字 福布斯，“编辑” 纽约时报，“赛博格” 彭博社 或“日光图” 华盛顿邮报，因其“在机器人使用方面的卓越表现”而获得奖项，仅举几例。我们还发现越来越多的具体部门，从大型媒体到那些得益于这些技术而诞生和成长的部门。在欧洲，这家英国公司的活动引人注目 英国广播公司，芬兰人 青年LE 或者比利时人 虚拟现实测试，他们都是公众和成员 欧洲广播联盟，喜欢 RTVE。

近年来，测试、案例和应用经历了指数级的增长和扩展，以其惊人的影响力作为其最大的技术参考。 虚拟演示者 电视。 它们可以是真人或从头开始创建的角色的“克隆”。

霍伊 人工智能（AI）、算法、深度学习……常见于大型数据库的管理和综合；文本和图形的生成；在工具中 个性化 哦推荐的内容和研究观众;文本审查和推荐；启动警报；翻译、转录和自动标记；使用语音助手或 可穿戴设备;有利于 可达性 具有“合成”语音自动新闻朗读等功能；对电视和广播内容进行分段，以便随后重新广播、数字传播或存档；在一项对我们来说至关重要的任务中 虚假信息;改进文件的使用和访问，或将我们从日常任务中解放出来，从而为我们自己的更高质量的内容的创建提供更多的时间和资源。质量，仅举出不断增长的目录中的一些可能性。

直的还有很多而且还在增加，而不仅仅是纯粹的技术问题。我们必须对其使用做出回应 道德的 和道义论。为了尽可能最好地利用 西班牙语。作为工具的最佳应用 他们补充 而不是说它们破坏或降低了内容的质量。通过决定谁将对您的行为和决定负责。定义您的活动可能产生的版权的所有者。因其积极的社会影响而不是产生或增加差距例如技术或获取知识。让这项技术像其他技术一样成为创新、创业和发展的杠杆或引擎转型商业。在“安全可靠”的环境中负责任地使用用户数据，保障个人基本权利和“数字主权”。定义您的 透明度。确保其抵御网络攻击的稳健性。为了确保不存在偏见。为了与其影响保持一致 环境的 （它有，而且值得注意）……

RTVE 的人工智能

正如其他同等规模、历史和公共性质的媒体一样， RTVE 多年来一直决定将人工智能作为其创新问题的主要工作领域之一。。尽管目前公司不同领域的日常活动中都存在一些工具，例如带警报的信息或数字工具或专用于受众和用户的工具等，但我们也直接在大多数领域中找到它们。手机我们在车辆、家庭助理、智能手表等中使用它，但我们并没有非常清楚它在我们的生活和日常活动中的存在程度和方式。

既定目标，作为参考 公共服务 和创新，就是调查并深入研究不同的 可能性 使用基于人工智能或与人工智能相关的技术可以给我们带来好处。

在新闻领域，人工智能使我们能够报道由于其规模（小型体育联盟）或地理复杂性（提供越来越多的本地新闻）而无法触及的内容，这些主题与其他问题具有相同的被报道和报道的权利。

去年2020年，为了探索这个领域， 试点项目 测试与埃菲 y 叙述对于社论 自动的 基于结构化数据源的文本，例如体育比分。体验的内容目前尚未被我们的编辑处理，在本例中为足球联赛和女子类别的 2nd B。作为一个工作流程，已计划生成的内容（适应我们的样式书）将经过监督尽管经过训练，算法可以在会议结束后不久直接发布，包括文本和内容 信息图表。

2020年是复杂的一年，由于疫情几乎所有体育赛事都受到干扰， Narrativa 自动生成了近 80,000 条足球新闻报道，包括每场比赛的预览和每场比赛亮点的摘要。

年底，发布了一个用于自动文本写入的新文件，在本例中为 未来选举结果信息 人口少于几千人。媒体喜欢 英国广播公司, 青年LE 哦 法国电视台 他们已经有了经验在这种类型的选举报道中是真实的，就像法国报纸一样世界在上次法国立法选举期间，该公司使用“Syllabs”人工智能在几个小时内生成了数万篇文章。

另一个重要的文件，因其重要性而引人注目，是与我们一起推出的文件底部记录为了他 元数据 自动的 11,000 小时的视频 RTVE 档案馆的新闻和节目。我们将研究已经数字化但由于其来源或年代而几乎没有信息的材料。将使用技术说话（转录、说话人识别或说话人分割）， 自然语言处理 （PLN。识别实体）和 人工视觉。后者只会持续有限的时间，因为它是一项不太成熟的技术，但由于其巨大的潜力，它确实使我们能够熟悉它的使用、评估它的性能或找到可能的应用。

我们有许多有趣的拍摄记录，没有音频，并以有限的数据进行存档，根据这种经验，这些拍摄可以有更多用途，因为它们更容易访问。恢复通过更完整、更准确的元数据进行重用，在更短的时间内和更少的资源中实现。该项目的特点之一是从技术角度来看其吸引力。我们将与第三方、人工智能、云端合作……我们的想法是不与提供服务的大型平台建立联系或技术依赖，并始终寻找满足每种需求的最佳提供商。

一些主要的挑战该项目的重点是如何将这些数据集成到我们当前的归档模型中，如何指数大量的元数据，以便可以搜索和查看它或数据的质量控制，在这个领域，通过不同的 RTVE 获得了非常积极的体验 IberSpeech 挑战赛。

人工智能作为链接

活动频繁的一个领域是建立、维护和促进关系与科技公司、企业家、机构或大学合作，例如，与这些公司、企业家、机构或大学合作，有联合工作工具，例如与我国一些主要机构建立的不同主席。

随着卡洛斯三世大学马德里的一家公司，我们已经定期与其他公司合作，专门为我们的领土中心的新闻自动添加字幕，包括西班牙语和国家其他官方语言，目前正在接受调查分析 社交网络的 及其应用到丰富, 合身哦 个性化 文字或新闻。

该案例研究适用于人工智能生成的体育新闻，我们希望通过添加相关且可以从已知来源获得的信息（例如足球俱乐部、球员或不同球队的主席的账户）来提供更多内容。采取这样的步骤可以让我们在基本新闻项目（例如股票行情）上提供更多信息内容，更具体，在更多的地方和设备上吸引更多的受众，获得个性化，更好的 SEO 定位，甚至用不同的语言来完成。

这 自动化 的部分工作 RTVE 视听和声音内容的文档无论是在制作阶段还是在纪录片收藏的最终档案中，都是主席与萨拉戈萨大学。在对视听内容的分析中，或者在如何 大数据，这转录 到录音文本;他认出发言者、面孔、标志性建筑和徽标及其在平均时间码中的位置；这 自动描述 图像、计划和序列或自动创建摘要，用于广播和电视等活动。

为促进调查在这些领域，主席自 2017 年成立以来第二次组织了一次挑战 para la comunidad científica, empresas y universidades implicadas en el sector, el Albayzín-RTVE, que en este 2021 se celebrará del 24 al 26 de marzo coincidiendo con el IberSpeech 2020. En este congreso internacional se presentarán los resultados del reto, pero ya se puede adelantar que han superado la expectativas y resultados de las ediciones anteriores, con tasas de acierto de hasta cuatro puntos más altas en los programas que presentaban mayores dificultades.

他 数字社会新闻创新观察站 （OI2）, una iniciativa dedicada a la 调查 en el que junto a RTVE participa la Universidad Autónoma de Barcelona, también dentro de una cátedra, ha dedicado gran parte de sus esfuerzos al estudio y difusión, en distintos formatos de conferencias o publicaciones y trabajos de investigación, del impacto de la IA en los medios de comunicación. Los temas tratados en estos últimos meses han sido los sistemas de prealerta，的措辞 automática de textos，这 个性化 de contenidos, la lucha contra la 虚假信息 和 假新闻 哦，去吧 主持人 virtuales, en la que está prevista una posible prueba con Alexa.

Colaboraciones internacionales

A los habituales contactos con empresas tecnológicas o la actividad regular en este campo que se mantiene con 欧洲广播联盟, la principal 联盟 mundial de medios de comunicación de servicio público, en este 2020 hemos participado por primera vez en el JournalismAI Collab organizado por Polis, el think-tank de periodismo de la London School of Economics and Political Science. En esta iniciativa mundial, en la que se han dado cita decenas de medios de distintos países, tamaños o canales de emisión, se ha trabajado durante los seis últimos meses del año en equipos multidisciplinares de periodistas, ingenieros o técnicos, explorando soluciones basadas en IA que nos ayuden en nuestra actividad. El trabajo, los resultados y las lecciones aprendidas por los equipos en este experimento de colaboración con la IA se presentaron en diciembre en el JournalismAI Festival。

RTVE ha participado en el grupo de “evergreen content“, en el que el reto era cómo sacar más partido al material de archivo para actualizar o generar nuevos contenidos de temas que, no siendo de actualidad, tengan mucha demanda.

El resultado de nuestro trabajo fue un catálogo de soluciones para los medios de comunicación que quieren aprovechar el contenido de sus archivos y una herramienta “imaginaria”: “ArcAI”. Es un robot inteligente que revisa los archivos para recomendar las mejores coincidencias cada vez que un periodista empieza a trabajar sobre un nuevo artículo o tema. El motor de sugerencias de “ArcAI” tiene tres objetivos: reutilizar, inspirar y vincular. Basado en Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y otras tecnologías relacionadas, “ArcAI” asigna una puntuación a cada contenido del archivo para encontrar posibles coincidencias.

También se realizó un llamamiento a las empresas tecnológicas para que trabajen conjuntamente con las redacciones desarrollando las herramientas que más se necesitan y que, realmente, podrían mejorar las 能力 de los periodistas. Una experiencia similar es la presentada por el BBC News Labs, que ha desarrollado varias herramientas que utilizan los artículos de texto existentes como base para la creación de nuevos formatos para la narración digital de noticias.

El trabajo de otros grupos, centrado en explorar cómo la IA podría ayudar a dar soluciones a los retos que seleccionaron, se dedicó a pensar en herramientas capaces de resumir grandes conjuntos de datos o documentos y cómo hacer que estos resultados puedan mejorar el tráfico, la personalización o el acceso a nuestros contenidos; cómo se podría aprovechar la IA para entender, identificar y mitigar los 偏见 o para mejorar la 多样性 和 包容性 utilizando los algoritmos como una fuerza “积极的“; cómo entender y mejorar la retención de usuarios usando la IA y el ML y que contó con el ejemplo del South China Morning Post, que emplea el aprendizaje automático a través de una plataforma de datos de clientes, encuestas, concursos y sondeos; o para qué y por qué usar la IA y la automatización en el periodismo.

Tampoco faltó el debate y el encuentro con especialistas para tratar cuestiones como cuál será la relación o qué supondrá la IA en el 未来 del periodismo, las principales 倾向 para los próximos años, cómo se están adaptando los medios o cómo evolucionará la interacción entre los periodistas y los algoritmos, la formación, las estrategias, las oportunidades o la responsabilidad que supone el uso de la IA, entre otras. En 2021 esperamos seguir avanzado y colaborando en una nueva edición del Collab.

Otra iniciativa europea que cuenta con IA y nuestra contribución es Europeana Subtitled, un proyecto en el que participa el 跟单基金 junto a otras instituciones de referencia del sector, y que supone la publicación en Europeana (la biblioteca digital europea), de contenidos audiovisuales a través del EUscreen. Este proyecto supondrá la publicación de material del archivo de RTVE de manera enriquecida con subtitulado en distintos idiomas. El objetivo del proyecto es la generación y traducción automática de estos subtítulos a las distintas lenguas oficiales europeas. De esta manera se dará mayor visibilidad internacional a una selección de contenidos del archivo de RTVE sobre España y Europa.

IA durante la pandemia

La IA ha sido y es una herramienta clave en la lucha contra el coronavirus. Desde su detección y posterior alarma lanzada por la empresa canadiense BlueDot, que descubrió al virus como una “neumonía desconocida” gracias a su algoritmo, son múltiples los ejemplos y el empleo que ha tenido en todo el mundo en la búsqueda de vacunas y tratamientos，在 detección de síntomas o posibles casos positivos, en predicciones de expansión y propagación o comportamiento en lugares cerrados, en alertas, diagnósticos, en las apps desarrolladas por gobiernos, instituciones o empresas privadas, en la gestión de recursos o de enormes bases de datos, entre otros. RTVE, junto a EFE y Narrativa, ha participado en dos proyectos sin ánimo de lucro que han utilizado los datos y las cualidades de los algoritmos en la lucha contra el coronavirus：

Covid-19 Tracking Project está poniendo en abierto, desde el comienzo de la pandemia y sus devastadores efectos, la mayor base de narrativas automáticas generadas con IA, datos, informes, gráficas e imágenes de la 进化 y el estado de la COVID-19 en España y en el mundo。

Utilizando datos actualizados facilitados por RTVE y los de múltiples fuentes oficiales (para minimizar la posibilidad de error), como el Ministerio de Sanidad, el Dipartimento della Protezione Civile de Italia, el Robert Koch Institute de Alemania o la estadounidense Johns Hopkins University, entre otros, Narrativa genera varios informes diarios del impacto del coronavirus en español, inglés e italiano que se actualizan cada 15 minutos en el caso de España y una hora para el resto del mundo.

El proyecto continúa vigente y se han generado cerca de 1.500.00 noticias en estos meses. La herramienta permite consultar las cifras de la COVID-19 en cualquier país del mundo e incluso recoge las estadísticas de diferentes regiones, estados o, en el caso de España, comunidades autónomas y provincias.

Además del acceso por web hay disponible una API que proporciona datos agregados. La agencia de noticias italiana ANSA utiliza la inteligencia artificial de Narrativa para sus noticias sobre la COVID-19, así como Infobae 哦 Boston Globe y STAT News (a través de Applied XL) ya que todo puede ser usado, descargado o compartido libremente por medios, instituciones, ONGs o cualquier persona. Diariamente acceden desde países del todo el mundo decenas de miles de usuarios para consultar la situación. Este proyecto de Narrativa, en el que RTVE es colaborador, fue premiado doblemente en Estados Unidos: Fast Company lo reconoció en la edición 2020 de los premios Innovation by Design y fue reconocido por Editor and Publisher en los premios EPPY, que valoraron el buen uso de los datos y la infografía en la página.

Data For Hope, un evento virtual y un desafío celebrado del 15 al 17 de abril con el apoyo de la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial. La iniciativa surgió de EFE, RTVE, la empresa Narrativa y la consultora Cloud District, encargada de organizar este hackathon que reunió a más de 120 profesionales de ámbitos como la medicina, la tecnología, el periodismo, la administración pública, universidades o emprendedores. Del trabajo de estos tres días surgieron propuestas que intentan dar respuesta a distintos retos, todas ellas basadas en el uso lícito y ético de datos fiables y en la tecnología disponible. Las sesiones se centraron en:

– Modelos de predicción y evolución de la pandemia: Correlación entre estos datos y datos públicos (impacto de medidas, sistema sanitario, etc.). Para dar respuesta a preguntas como cuándo se colapsará este en una región determinada se ha optado por un modelo de datos unificado para el reporte desde hospitales, registros civiles y otras organizaciones al Gobierno.

– Modelos para prevención en África y Latinoamérica: Modelado de la pandemia para adelantar el impacto en el hemisferio sur, donde la calidad de los datos no permite hacerse una idea clara de la situación. La recomendación ha sido desarrollar una plataforma de recopilación de datos que permita entender el impacto de la Covid-19 en esos lugares y un portal en el que gobiernos, autoridades y líderes comunitarios puedan consultar una guía de actuación y recomendaciones adaptada a cada zona y nivel de alfabetización.

– Modelos basados en datos de Movilidad: Definición de políticas de movilidad. Modelos para levantamiento progresivo de limitaciones. El resultado ha sido un modelo dinámico y plataforma cartográfica activa basados en la evolución epidemiológica, el territorio y la movilidad de la población en tiempo real que sirvan de herramienta para la planificación estratégica y la toma de decisiones informadas durante la desescalada de medidas y orientada al control de la gestión de la epidemia y la propagación del virus. Para evaluar el riesgo de cada individuo y el impacto de su comportamiento en otros, se ha propuesto crear una red de datos donados por los usuarios, que garantice su privacidad y permita a las administraciones ofrecer herramientas para guiar sus decisiones.

Los resultados de estos trabajos sirvieron para desarrollar dos productos digitales, Futcov, una herramienta de autodiagnóstico realizada en colaboración con la RFEF y Mount Sinaí Hospital, y DataForYou, 一个应用 para dar contexto a los trayectos durante las fases de desescalada del coronavirus.

Como hemos visto, y siendo conscientes de todas sus posibilidades y de todas sus limitaciones, la Inteligencia Artificial y las tecnologías relacionadas no son en sí mismas ni buenas ni malas, es en el uso que se haga de ellas el que determinará su carácter y consecuencias.

Si pierde su neutralidad para ser negativa debemos tener la experiencia previa que nos permita conocer sus causas y efectos para, en lo posible, solucionarlos, prevenirlos o evitarlos. En su aplicación positiva son casi inimaginables las tareas en las que puede ser una ayuda y un ahorro. Desde la gestión energética reduciendo consumos y necesidades de mantenimiento; el análisis y gestión de grandes cantidades de documentos; hasta las propias de un medio de comunicación, como personalizar, descubrir o, en el caso de los redactores, liberarles de las tareas repetitivas para que puedan dedicarse a dar más profundidad, investigación o relevancia a informaciones más personales, con el objetivo de ganar así originalidad, mayor calidad y la diferencia respecto a otras ofertas, algo que, de momento, sigue teniendo una firma muy humana.