機器人寫稿秒殺記者？

穀歌成立了數字新聞基金，並花費超過80萬美元投資了一家名為Press Association(PA)媒體公司的機器人寫稿專案，該專案將用來支持英國和愛爾蘭的新聞業。按計畫，該專案的產品每月能夠編寫多達3萬條本地新聞。

而在此之前，國內的騰訊新聞機器人Dreamwriter、南方都市報社寫稿機器人“小南”已經應用到財經和民生報導中，以人工智慧和互聯網為代表的新技術正在提升新聞行業整體效率。人工智慧向媒體領域進軍，意味著新聞行業的記者和編輯們不得不和機器“搶飯碗”，在日益強大的技術面前，記者們真的要失業了嗎？

機器人寫稿已應用於部分領域

機器人寫稿最早始於2014年，當時洛杉磯時報(Los Angeles Times)就利用人工智慧技術報導新聞。隨後，美聯社與提供自動化寫作服務的公司 Automated Insights 合作，讓機器人讀取財報，然後按照編輯預先設定的框架，自動生成偏向於數據分析的財經新聞。

此次將美聯社與一家名為“Urbs Media”的創業公司合作，在人工智慧的幫助下每個月製作3萬條有關當地的新聞報導。美聯社總編輯皮特·克裏夫頓（Peter Clifton）對英國報紙《衛報》解釋說，人類記者將在人工智慧的協助下撰寫新聞故事。

記者將給犯罪、健康、失業等熱門話題創建“一個個詳細的報導範本”，然後由Urbs Media的Radar工具填寫這些範本中空白的地方，幫助實現每篇文章的本地化。Radar是英文“Reporters And Data And Robots”的首字母縮寫形式，即“記者、數據與機器人”的意思。

實際上，傳統新聞媒體幾年來一直就在使用這種工作流程。例如，《洛杉磯時報》從2014年起就開始借助於人工智慧來撰寫有關地震的新聞報導。克利夫頓說：“在這種新聞創作的流程中，具有豐富經驗的人類記者仍然是不可或缺的。但是，Radar工具可以讓我們充分利用人工智慧，顯著擴大當地新聞報導的數量，如果單純依靠人工操作，這是不可能實現的。”

8月8日21時19分，四川九寨溝地震，機器人用25秒寫了全球第一條關於這次地震的速報，通過中國地震台網官方微信平臺推送，全球首發。

這篇標題為《四川阿壩州九寨溝縣發生7.0級地震》的速報全文585個字，在8月8日21時37分15秒自動編寫。

速報內容包括速報參數、震中地形、熱力人口、周邊村鎮、周邊縣區、歷史地震、震中簡介、震中天氣、產出說明和5張圖片。

“四川阿壩州九寨溝縣發生7.0級地震”速報

寫這則速報的作者為“地震資訊播報機器人”，它是國家地震台網研發的智能機器人。

這不是它第一次露面，早在2016年5月四川綿陽地震期間，它就用6秒鐘寫下560字速報，整個過程自動寫作，自動發佈，無人介入。

很快，一條題為《綿陽安州發生4.3級地震》的新聞開始傳播開來。內容包含地震參數、震中地震歷史資訊、地震周邊鄉鎮的基本情況、地震所在縣的行政情況，還有兩張震中地圖，圖文並茂，跟這次情況一樣。

據瞭解，“地震資訊播報機器人”並不是人們想像中的實體“機器人”，而是一套能夠執行命令的程式。當地震發生後，這套系統會啟動工作流程，取標題、發佈圖片、寫地震參數......將這些步驟逐一展開，在最短的時間把速報寫出來。

8日當晚，中國地震台網官方微信發出第一條速報後，截至9日下午6點32分，又連續推送了14條關於地震的速報，均為機器人操盤，最快出稿速度為5秒。

排列以速報推送時間為基準

速報的數據地震參數，如震級、震源深度等資訊來自地震台網。其他背景數據來源不一樣，如震中的簡介、震中所在地周邊鄉鎮、村落等情況，有些是檢索的，有些則是之前就儲存在機器人系統裏。

自中國地震台網微信平臺今年6月29日上線以來，共發送了68篇機器人撰寫的速報。

在地震報導領域，機器人早有所作為。由《洛杉磯時報》內部員工肯恩·斯昆克開發，並於2011年投入使用的Quakebot是地震領域自動化新聞的鼻祖和標杆。

2013年3月，Quakebot因為第一個報導南加州發生的4.4震級的地震而迅速引起關注。2014年3月17日，美國洛杉磯發生4.4級地震，Quakebot用3分鐘完成了相關報導的寫作和發佈。

四川九寨溝地震發生後，“地震資訊播報機器人”又一次引發了人們的關注，機器人有一天會替代人類記者嗎？有這幾個問題你需要瞭解。

機器人目前擅長的寫作領域：財經、體育、自然災害

機器人參與新聞工作，最早可以追溯到2001年穀歌實現個性化新聞推薦，那年，穀歌開創了用機器選編新聞的先河。

可實際上，機器人新聞是“自動化新聞”的通俗說法。繼2014年7月美聯社引進“機器人同事”後，全世界的新聞編輯室紛紛引入自動生成新聞技術。

《紐約時報》《華盛頓郵報》《洛杉磯時報》《衛報》和路透社等西方媒體都走上了自動化新聞發展的道路。

國內，直到2015年9月，騰訊財經的機器人Dreamwriter才正式出道；同年11月，新華社推出“快筆小新”，主打財經新聞；去年，第一財經發佈智能寫稿機器人“DT稿王”。

機器人寫稿優勢在哪兒？

北京大學電腦科學技術研究所所長郭宗明表示，機器人寫稿的優勢主要體現在三個方面：

首先，機器人能夠快速地閱讀大量的文獻和資料。一個事件出來以後，歷史上也許有相當多的類似事件及歷史資料，記者要去檢閱，要快速地做出報導，人類的速度是遠遠不如機器人的。

第二，同樣的事件，機器人能做到更快，提高了新聞的時效性，同時節約了成本。

第三，現在的新聞還講求廣泛的讀者參與。以春運為例，除了列車資訊本身，春運乘客發表的微博、微信，他們的評價和關注，機器人都可以監控到，並體現在報導裏。

機器人寫稿，或者說人工智慧寫稿，跟傳統寫稿有很多不一樣的地方。也許機器人不那麼字斟句酌，在文學價值上會打些折扣，但對於新聞報導而言，最重要的不是文學價值，而是時效性、與讀者的貼近性。

人類記者要失業了？

在PA總編輯Peter Clifton看來，寫稿機器人不太可能取代記者的工作，它們只是為了將記者從單調、重複的工作中解放出來，去關注那些更加複雜，更加需要人類思考的東西，同時也能降低寫作的成本。

北京外國語大學國際新聞與傳播學院教授展江表示，人工智慧或許更擅長在體育賽事這類媒介事件中抓取數據生成報導，但從全球範圍來看，國際知名媒體在面對突發的新聞事件時，特別是災難性事件時，記者仍需在場。

目前的機器演算法在很大程度上依賴內容的互動量和分享率作為數據處理依據，並不能深入理解新聞內容，高互動和分享率並不與新聞品質掛鉤，因此不設編輯的純演算法推薦，更容易讓低俗內容、標題黨和不當內容受到廣泛傳播。

寫稿機器人在內容生產上缺乏人的主觀性而帶來的“人情味”和百花齊放，使得內容產出更加單一，更加枯燥和同質化，難以形成風格。同時在內容接收上，基於流量和利益誘導，曲意迎合用戶的演算法推薦給用戶的只能是越來越同質化、越來越無價值的內容，讓用戶陷入“資訊繭房”中，日益背離技術讓人獲得更豐富資訊的初衷。

這也意味著，具有經驗和技術的人類記者對於整個新聞行業仍然起到支撐的作用。機器人的出現可以將這些資深的記者從現有的常規工作中解放出來，去做更多有意義的事情。

根據環球網、騰訊網等綜合采編

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