据Techcrunch外电报道，机器学习技术有助于推广“算法分解新闻提要和内容推荐”，用户UGC和自动内容生成技术有助于今后新闻内容的个性化和智能化。致力于智能系统和个性化技术的Yle产品负责人Jarno M. Koponen回答说：“下一步将根据消费者的偏爱和情绪量身定做，软件自主分解故事可以看出，用户数字足迹、个人偏爱、自然语义解释等综合人工智能技术的运用还包括新闻文章、动态视频和流媒体。”国内集中在智能影像生产技术上的灵宝科学反应表示：“影像内容将成为文字、图片背后的主要信息载体，随着信息影像化公里/时间的推移，影像内容制作广播将进一步发展为个性化和智能化，智能影像将与机器影像共存。
”从智能到更智能的内容，用户在YouTube、Facebook上使用时，Google、亚马逊、Twitter、Netflix或Spotify算法不会自由推荐与用户相关的个性化内容。但是到目前为止，每个人的内容体验本身都是相似的。向不同的用户推荐相同的新闻文章、直播视频、电视剧集等，这些用户都可以面向读者查看相同的内容，体验相同的内容。(威廉莎士比亚，温斯顿，作家) (但随着智能内容的频繁出现，这一点很快就会改变。
用户可以无缝地组织个性化的市场需求跟踪、机器学习技术和内容本身，创造个性化的内容体验，使用户能够快速看到新形式的智能内容。智能内容(智能图像)智能内容是指内容本身会受到读者或音频和视频内容的影响。网络桌面新闻网是根据人工智能技术、用户定制市场需求跟踪、机器学习技术等创造类似物理世界的内容。
可以是音频视频或文本图像。内容本身不会因批量用户或单个用户而改变。
我们已经看到了这个领域的第一批先驱。TikTok的整个内容体验由短视频、音频和视频内容序列驱动，如果用户不愿意，则通过算法购买和编织。不同的用户可以根据观看历史记录和用户个人资料查看不同的个性化“全部”。与此同时，Netflix最近开始测试新形式的对话内容(如Black Mirror:Bandersnatch)。
其中，用户自己的自由选择直接影响内容体验，包括对话和故事线。更多的事情正在展开。
通过Love Death&Robots系列，Netflix尝试系列的系列顺序，并为不同的用户以不同的顺序寻求电视剧。交互式音频和视频内容最初应用于体育活动流媒体，用户可以请求与某些特定流和实时内容交互的方法(例如，重新流式传输，根据自己的兴趣找到重要的瞬间)。同时，我们看到机器学习技术被用作创造想象力的人、生物和场景的视频。
当前系统可以恢复和转换整个视频，包括转换视频结构、场景、照明、环境或中心人物。另外，AI智能成像解决方案需要分解多种类型的视频。现在TikTok的个人视频可以通过AI智能视频系统自动选择个性化效果，整个视频可以根据用户制作个性化的植入板。
或者，Netflix的交互式内容的选项对剧情交错、对话、音轨和视频帧没有影响。这种自由选择会根据用户的爱好自动分解。实际上，智能图像解决方案在流媒体领域充分利用，推动“个性化智能内容成为新闻”。
自动内容生产系统利用NLP技术、自主研究MAPE生产引擎，可以大规模分解简单、易懂、创意新颖的新闻可视化内容。目前，媒体公司使用自己的自动内容生成系统或“机器人记者”来制作有关原文、音频-视频剪辑和可视化的新闻材料。通过内容雾(将内容分解成小的模块化信息块)和机器学习，可以大幅减少内容生产，反对智能内容的创建。如何创建智能内容(智能图像)内容本身，包括不同的经验，被认为是递归的、可配置的商品或过程，而不是上市时完成的现成静态整体。
最重要的是，内容体验的核心构成再次发生了变化。智能内容由雾的模块化元素组成，可以根据其他规则进行更改、修订、新混合、更换、省略和战死。另外，如果受到限制，可以重复使用过去创建的内容模块，内容的设计和开发可以像软件一样递归。
目前，大量的人力和计算资源被用作内容分发和推荐系统，从智能新闻应用到根据市场需求提供的传输服务。对于智能内容，创建和发布内容及分发渠道的计划不是一个单独的过程。
忽略、叙述和定义内容的原始数据和其他不可见功能，从一开始就是内容创建过程中不可缺少的一部分。通过智能内容，故事线图像或视频本身递归地成为系统循环的一部分，其中用户的动作、情感、其他信号等在整个内容消费周期内创造和推荐内容体验。智能内容功能允许新闻短视频或流媒体对各种内容框架内的元素进行递归和管理，包括娱乐流媒体的明星替换、流媒体的道具制作等。
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