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新年伊始, AlphaGo 在多家网络围棋平台“横扫”中日韩三国最强围棋手,连赢60局(其中一局断线)，人工智能再掀波澜。

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

简言之，用云数据计算做支撑，让机器通过深度学习，用人的意识、思维方式解决问题。目前，涉及AI的领域有识别、交互、语言处理、场景模拟等，这些技术被运用于智能家居、自动驾驶、大数据医疗和工业自动化等方面。不过AI从实验到技术成熟、广泛运用，可能还需要一个漫长的时间过程。

AI统治人类？部分工种被机器人取代？无论怎样，发展人工智能是历史发展必然。

一、AI在某些领域战胜人类，毫无疑问，答案是肯定的。但就所有领域而言，AI还需要不断完善。

（一）AI依托云数据计算，知识存诸与数据运算虽无担忧，但建立思维模型需要考虑的变量甚多，不同时代、不同的人、不同的事都会变得“复杂”。（二）要想真正做到人机合一，或者说将人类自身的一切完全赋予机器，需要考虑各学科与各机体结合，如：学习能力、视觉识别、声音识别、神经系统、信息交互等方面。（三）AI用人的意识、思维方式解决问题，是一种逻辑思维，但人类本身解决问题的方式并不完全如此，其中，涉及情感、信仰、情绪等完全毫无逻辑可言的神学，若人类对此已完全掌握，势必我们就是造物主？

故AI现阶段还只是人类利用的机器，未来是否如此，我们不得而知。

二、现今苹果手机生产线都在使用机器人，部分工种被机器人取代，又有何不可？逻辑思维严谨、操作方式单一的部分工作，很容易运用云计算建模处理，都会被AI所取代，走在时代前列，丰富自我才是最好的打算。

作为舆情从业者，我曾经写过的一篇文章《从舆情监测遗漏数据说开去》，涉及舆情组织机构、舆情从业者等方面。一是从事舆情的组织机构，市场准入门槛低，单纯追求经济效益。二是舆情从业人员缺乏培训，自身无专业知识。主观上讲，大部分舆情组织机构并无转型大局思维，做好舆情服务，追求经济收益就行。服务咨询类智库的重任，将会落在体制内的专业智库机构与高校科研机构。客观上讲，服务单位对舆情分析应对的需求甚少，他们需要的不是灭火器，而是晴雨表。

转型升级落不到实处，大部分组织机构在舆情服务上也未下大功夫。前几日，我无意思索到智媒体发展趋势，偶得启发，AI或许可以给舆情发展指明方向。全媒体到融媒体的概念转换，只是广播、电视、电台、报纸、网媒、手机移动端等平台资源共享。内容采编上，从专业新闻记者、编辑人员扩充到记者、编辑、外来稿源、自媒体作者；内容传播上，发布渠道更广，传播方式从单一输出到分享互动。上述形式对于行业发展没有深刻影响，而智媒体的出现，将会给行业带来革命性的变化。一是通过云数据计算，机器写作，生产新闻稿件。二是个性化识别，分众精准推送用户喜欢的内容。三是通过语音交互、虚拟场景，给用户更加真实、便捷的体验。

不仅如此，AI也将会对舆情行业带来深远的影响，下面我们说说AI与舆情结合的可能性。一是通过人工智能精确采集与归类客户需求信息，如国家大政方针走向、热点时事新闻、突发事件、本地负面新闻舆情等，同时通过云计算与客户偏好，实时推送相关信息。二是运用AI让舆情信息交互，变得更加便捷、智能。具体表征为：舆情信息的可读化、场景化、跟踪化；舆情信息推送便携化、移动化、指令化。三是舆情输出报告程式化，不论简报、专报、季报、年报，都有章法可循，对报告中的固定模块要素进行信息采集与智能组合，同时处理好少有的变量，便可建构内容模型，现今已有部分舆情公司使用机器写作，输出专题舆情报告。

当然，这其中也有部分缺点。一是数据源问题。各大互联网企业对于用户数据资源的保护与防范，让本就割裂的网络信息数据区块难以共融与整合，缺乏基础网络数据支撑，舆情监测不容易做到全面、精准、及时。二是建模与变量控制较难。简单的舆情简报建模较为容易，专报、季报、年报需要更多不同学科的专业知识，变量较多，从而建模更加困难。三是人工智能应用于各行各业，前期都需要巨大的资金与人力投入，现今国内舆情行业中小企业较多，大部分企业以赢利为导向，巨大的资金投入令企业或舆情组织机构难以承受。