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亚历山大·罗克塞尔 (EBU技术与创新) 在EBU成员中，关于如何运用AI技术来更好地服务观众并贯彻公共服务使命的关注始终存在且日益增长。EBU创建了一个新平台——AI中心，以促进基于开源模型的定制AI解决方案的开发和评估。其理念是创建一个协作生态系统，使AI和媒体专家能够共同创造和改进专门为媒体应用定制的模型。AI中心由EBU的AIM（人工智能与元数据）小组开发，利用了活跃领域的开源AI模型。
开源模型在允许成员适应迅速发展的技术环境中发挥重要作用。这些模型成为了可微调的坚实起点，可用于从内容分析到内容创建的任务，以满足媒体应用的多样化需求。重要的是，AI中心为使用专有内容测试AI模型提供了私人空间。这保证在广泛的媒体内容中进行全面评估。AI中心托管在云端，结合了一种基于用户驱动反馈评估AI工具的机制。它还提供了一个讨论论坛，以促进AI用户和设计人员之间的协作。
三个AI项目
最初，该中心托管了三个项目，专注于丰富电台体验、电视节目的人脸识别和假新闻检测。metaRadio项目通过丰富的元数据增强电台节目，以期改变用户体验。它使用先进的转录和‘区分化’技术来启用多维电台体验，改善导航和内容可发现性。该项目源于EBU与法国电台的合作，他们支持了用于检测电台节目关键问题的注释数据集的开发。metaRadio在其处理流程中使用了EBU的EuroVOX提供的翻译。
这个组件用于情感检测或解决AI工具不太支持的小语种问题。专为电视内容设计，考虑到档案人员，人脸识别系统优先识别活跃参与者，同时排除偶发角色。它实现了面部选择算法，以专注于相关角色，例如在政治辩论中，而忽略可能出现在背景中的观众。对隐私法规的考虑对于公共服务媒体（PSM）组织来说是一个重要因素；该系统按GDPR的合规性运行。该系统是EBU、意大利Rai和瑞士RTS之间合作的成果。
它利用了一种由EBU基于提到的合作伙伴提供的内容开发的注释视频的独特数据集，并协同BBC和法国电视台。AI中心启动时包含的第三个工具是一个假新闻分析器。它使用自然语言处理和机器学习来分析新闻文章的语言特点，并检测潜在的误导信息。该工具根据词汇、语法和语义特征分配可靠性评分。这三个工具都是AI如何增强媒体内容的丰富性和可访问性的良好示例。EBU成员被邀请利用AI中心进行知识分享和合作。
通过以上三个工具，以及将来会添加的其他工具，预计该中心将以负责任的方式促进尖端AI技术的更快采用。随着媒体行业的持续发展，采用开源AI将对保持竞争力和推动未来增长至关重要。
