【51CTO.com快譯】當(dāng)今，不同的行業(yè)都在采用人工智能技術(shù)來(lái)改善各自領(lǐng)域的用戶體驗(yàn)。媒體中的人工智能對(duì)用戶的影響最為顯著，在過(guò)去兩年的大部分時(shí)間里，有很大一部分人的媒體娛樂(lè)被限制在家里。例如，字幕為全球范圍的內(nèi)容消費(fèi)打開(kāi)了大門，打破了長(zhǎng)期以來(lái)限制用戶內(nèi)容消費(fèi)的語(yǔ)言障礙。盡管這些新的人工智能解決方案服務(wù)看起來(lái)很誘人，但在后端，它增加了開(kāi)發(fā)人員的工作難度，他們?cè)谔幚磉@項(xiàng)新技術(shù)的同時(shí)，必須應(yīng)對(duì)一系列全新的挑戰(zhàn)。

了解不同的用例

作為一名開(kāi)發(fā)人員，重要的是能夠理解給定的業(yè)務(wù)用例，并在人工智能的幫助下進(jìn)行相同的操作是否是最佳方法。在媒體行業(yè)，像視頻字幕和內(nèi)容推薦系統(tǒng)這樣的是能夠利用工智能解決的用例。同時(shí)，像自動(dòng)管理工作室所需設(shè)備這樣的用例在市場(chǎng)上已經(jīng)有了更好的解決方案，可以利用這些解決方案而不是使用人工智能。對(duì)于一些開(kāi)發(fā)人員來(lái)說(shuō)，能夠在一開(kāi)始就做出正確的決定是一個(gè)挑戰(zhàn)。

訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)

任何人工智能模型的初步步驟都是獲取數(shù)據(jù)，以訓(xùn)練模型和開(kāi)發(fā)系統(tǒng)的決策能力，這是最關(guān)鍵的方面之一，因?yàn)樗鼪Q定了 AI 系統(tǒng)決策過(guò)程的基礎(chǔ)。對(duì)于人工智能媒體，這些數(shù)據(jù)可能與用戶在特定流媒體平臺(tái)上觀看的內(nèi)容有關(guān)。獲取這種訓(xùn)練數(shù)據(jù)的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集給開(kāi)發(fā)人員帶來(lái)了一系列挑戰(zhàn)。 

1. 首先，由于圍繞客戶數(shù)據(jù)的隱私法不斷變化，能夠獲取數(shù)據(jù)（在媒體行業(yè)中與用戶數(shù)據(jù)有關(guān)，例如某個(gè)流媒體平臺(tái)的收視模式等）可能很困難。特別是如果需要將 AI 應(yīng)用于構(gòu)建一個(gè)新的功能，那么就需要花費(fèi)大量的精力才能找到可用于訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)。由于有關(guān)公司不道德地使用客戶數(shù)據(jù)的新聞，各國(guó)的限制越來(lái)越多，因此數(shù)據(jù)稀缺成為了一個(gè)主要問(wèn)題。
2. 其次，即使成功提取了這些數(shù)據(jù)，開(kāi)發(fā)人員面臨的下一個(gè)挑戰(zhàn)是能夠確定要發(fā)送的正確數(shù)據(jù)集，作為模型訓(xùn)練的輸入發(fā)送。需要通過(guò)確定哪些數(shù)據(jù)實(shí)體作為不必要或罕見(jiàn)的異常值保留，哪些作為不必要的值放棄，從而高效地清理數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)是人工智能的核心，因此，確定合適的數(shù)據(jù)集是整個(gè)系統(tǒng)的關(guān)鍵要素，這對(duì)開(kāi)發(fā)人員來(lái)說(shuō)是一個(gè)不可否認(rèn)的挑戰(zhàn)。 

圍繞數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和安全的挑戰(zhàn)

媒體行業(yè)的數(shù)據(jù)就是大數(shù)據(jù)的一個(gè)很好的例子。例如，Netflix 擁有約 1.51 億訂戶和一個(gè)相當(dāng)大的數(shù)據(jù)庫(kù)，這也意味著開(kāi)發(fā)人員用于不斷改進(jìn)人工智能系統(tǒng)決策的數(shù)據(jù)也相當(dāng)大。數(shù)據(jù)的高利用率給開(kāi)發(fā)人員帶來(lái)了兩個(gè)階段的挑戰(zhàn)。第一階段是能夠創(chuàng)建一個(gè)有效的系統(tǒng)來(lái)管理和存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)。隨著云計(jì)算的出現(xiàn)，許多開(kāi)發(fā)人員更喜歡將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在云中，而不是本地存儲(chǔ)。這將我們引向第二階段，即確保數(shù)據(jù)具有適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)安全機(jī)制，因?yàn)榇祟惔笮蛿?shù)據(jù)存儲(chǔ)是網(wǎng)絡(luò)騙子的熱門目標(biāo)，如果忽視，可能會(huì)對(duì)業(yè)務(wù)造成嚴(yán)重破壞。 

圍繞一體化的挑戰(zhàn)

對(duì)于大多數(shù)組織而言，舊系統(tǒng)已經(jīng)到位，需要替換或新開(kāi)發(fā)的 AI 驅(qū)動(dòng)的解決方案集成。這不僅意味著開(kāi)發(fā)人員需要了解其組織的遺留系統(tǒng)是如何工作的，而且他們還需要花費(fèi)精力尋找一種方法來(lái)彌合不同因素之間的差距，這些因素在所使用的遺留解決方案和人工智能解決方案之間差異很大（例如，計(jì)算速度、效率等，同時(shí)還確保維持整個(gè)流程在邏輯上和實(shí)際上可行）。此外，許多開(kāi)發(fā)商還需要解決或使用過(guò)時(shí)的基礎(chǔ)設(shè)施，并盡可能利用現(xiàn)有資源實(shí)現(xiàn)最佳效。

圍繞技能和知識(shí)的挑戰(zhàn)

對(duì)于開(kāi)發(fā)人員來(lái)說(shuō)，需要越來(lái)越勝任有能力的技能來(lái)處理與 AI 相關(guān)的開(kāi)發(fā)。具備基礎(chǔ)知識(shí)的人仍然可以實(shí)現(xiàn)小規(guī)模的用例，但具有高度擴(kuò)展數(shù)據(jù)的現(xiàn)實(shí)項(xiàng)目，類似于媒體行業(yè)的項(xiàng)目需要一套在該領(lǐng)域具有豐富經(jīng)驗(yàn)的熟練技能，并且需要開(kāi)發(fā)人員不斷提高技能，以了解并接觸 AI 行業(yè)的最新發(fā)展、方法、趨勢(shì)等。人工智能系統(tǒng)所涉及的計(jì)算的絕對(duì)復(fù)雜性要求開(kāi)發(fā)人員獲取知識(shí)，以便能夠在多個(gè)環(huán)境中部署這些解決方案，使其具有可移植性，能夠權(quán)衡可用的不同框架，選擇最適合其用例的框架，等等。

結(jié)論 

媒體行業(yè)對(duì)于人工智能驅(qū)動(dòng)解決方案有著巨大的空間，新的使用案例不斷出現(xiàn)，越來(lái)越多地被媒體平臺(tái)采用。同時(shí)，這也給開(kāi)發(fā)人員帶來(lái)了很多挑戰(zhàn)，他們需要提高技能以保持在市場(chǎng)中的相關(guān)性，處理獲取和管理數(shù)據(jù)的主要現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景，并且能夠提取模式并識(shí)別學(xué)趨勢(shì)，這有助于在整個(gè)媒體行業(yè)擴(kuò)大人工智能的使用。

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