人工智能推动媒体转型

信息科技时代，高科技武装的机器智能正越来越多地解放着人的体力和脑力。事实上，我们正生活在一个越来越由人工智能所定义的世界里——智能搜索引擎告诉我们哪些资讯更重要；算法根据个人习惯和兴趣，推算出我们应该看什么电影，听什么歌，买什么商品；警方利用犯罪大数据决定在哪里强化治安部署……就新闻领域而言，技术对新闻行业的入侵早已不是什么新鲜事，即使是新闻写作，这项长期依赖于记者采访的累活儿，在人工智能科技的高速推进下，也正变得越来越“新潮”。

前不久，新华社正式推出新闻机器人“快笔小新”参与写稿项目。这台智能化的机器人可以快速完成体育赛事、中英文稿件和财经信息稿件的自动撰写。实际上这并不是国内第一个“写稿”机器人。早在9月10日，腾讯财经一则标题为《8月CPI同比上涨2.0%创12个月新高》的消息就由一款自动新闻写作软件Dreamwriter“操刀”完成，这款写作软件能根据算法进行及时分析和研判，在一分钟内将重要资讯和对信息的解读送达用户。在科技发达的欧美国家，相关技术更进一步。福布斯网站早在两年前就已经启用Narrative Science的程序自动生成财经新闻。在去年7月，美联社也开始使用自动化技术报道公司业绩，截至2014年底，其智能写作系统已完成了4400篇财报新闻，效率是人类记者的15倍。

那么，机器人写稿子到底是如何运行的呢？

机器人新闻写作的运行机制与优势

1. 机器人擅长写一些比较结构化的稿件，数据处理优势明显

对于相对“格式化”的新闻资讯，机器人消除了传统媒体的弊端，可以做到瞬间反应、迅捷生成，在短时间内处理大量数据，且差错率较低。他们内容生产过程的核心，是基于云计算和大数据分析的人工智能，依赖于一个或多个采集存储了大量高质量数据的庞大数据库，在写稿时，机器人先从海量数据库中找出符合新闻主题需要的原始数据信息，然后通过一系列结构化处理、清洗，把数据信息重新排列组合，形成高质量的结构化数据，最后套用设定好的固定新闻模板将文本呈现出来。数据挖掘中间上下前后的连接逻辑也比较简单，并且数据源比较单一。这方面，在内容相对单调枯燥，报道风格单一，又对数据准确度和速度要求很高的体育赛事播报、证券财经类、领导人公共活动、天气预报等新闻中，机器人“智能填充输出”优势十分明显。正因此，无论是美联社与Automated Insights（AI）公司合作，使用他们的Wordsmith平台自动生产财报，还是新华社“快笔小新”应用在中国足球超级联赛报道，都很大程度上加快了出稿速度，减少了记者工作量。

2. 智能语义分析技术的进步，使得机器写作实现部分“人格化”

知识概念模型技术的应用，有助于将记者、编辑、专家话语智慧转换成计算机可识别数据，从而在信息数据的整合编排过程中，机器人能快速从海量数据中挖掘可用于文本分析的专家智慧数据，从而模仿类似专家的行为（人工智能模仿），自动生成包括原因、结论、推测等深度分析新闻。同时，若添加、串联不同语言风格的语料库，在出色的语义分析技术带动下，机器人新闻生成将匹配更加丰富的自然语言，内容输出将呈现多样性、个性化，以适应不同社会阶层或年龄段的受众群体。特别是随着大数据的发展以及相关用户行为痕迹的记录跟踪，与之匹配的新闻推送早已成熟，随之而来的“私人订制”的新闻生产也并非遥不可及。

能取代记者吗？机器人新闻写作的几大缺陷

在报业收入“断崖式”下降、报社裁员消息不断的大背景下，“新闻机器人”一经问世，“机器人会不会跟媒体人抢饭碗”话题就引发媒体圈热议。有人甚至担心，既然机器人都可以写稿，那么记者该何去何从？技术变革之下，新闻行业是不是要重新洗牌？

1. 新闻创作过程中的人文价值思考更依赖于人脑

其实这种忧虑为时尚早，因为当下的机器人新闻生产尚处在“稿子拼凑、语言堆砌”的稚拙摸索阶段，即“幼年”期，在未来相当长一段时间内机器智能还远远无法替代人的“大脑”，尤其是那些需要体现思考价值、人文审美的新闻稿件，依旧依赖于媒体记者们来完成。“机器可以根据格式和语法规则写一首诗，或者一篇小说，但全世界的数据加起来，也无法让一个程序理解爱、悲伤或恐惧。”[1] Automated Insight 的CEO Robbie Allen早前就说过：“其实就是让机器人把数据转化成故事，真正的难点在于怎么让它看起来像人写的，因为只有数据不是好故事。”

事实也是如此，新华社“快笔小新”尽管已能够采写多种类型的资讯稿件，但“编辑签发”依旧是无法忽略的重要环节。即使是美联社也公开承认，随着大量财报新闻由机器人撰写，新闻的质量将会有所下降，针对一些关注度比较高的公司，如Google、苹果的财报，美联社直接承诺将继续由资深记者手工撰写，以避免带来风险性。

2. 数据库积累的质量影响机器人新闻内容 “输出” 水平

当下时髦的机器人新闻写作还有一个致命缺陷，就是其局限于现有数据库的信息加工。这有两个方面的影响：

一是平台数据库积累的大小、质量、类别等，都将影响机器人新闻生产的内容质量，特别是一旦出现数据缺陷或算法逻辑差异，都可能导致不同的内容输出结果。更为致命的是，诸如情绪、价值这种东西是很难用数据量化并存储的，具体新闻故事场景中，机器人新闻生产很难相应加入“情感”元素，为此，他们更多只是“机械地”从数据库里抽取形容词。

二是新闻写作机器人即使能通过对数据库的深入挖掘与信息组合，创造出很多原创性新闻，但发生于社会现实的素材或者说实地实景的社会信息，依旧难以呈现。这背后实际上道出了一个机器人写作的现实背景：即机器人能进行新闻写作并不是本身有多高明，而在于，在这个时代，新闻生产可以不完全依赖于线下采访。新闻生产和采访的脱离，是互联网蓬勃发展对传统新闻业整体性的颠覆，也是当今时代媒体行业的重大变更。反过来也一样，现实生活中的题材依然离不开记者的实地采访，最起码线下的信息内容需要编辑记者人工输入到统一的数据库中，新闻写作机器人才能进行下一步工作。即使只有这一过程，记者的价值依旧不可替代。

趋势：从弱人工智能到强人工智能的转变

尽管多家媒体推出了新闻机器人，但目前主流舆论依然认为，记者工作是一种复杂的、高级的脑力劳动，人性是机器难以逾越的鸿沟，人类的深刻理解力和创造力是机器难以效仿的。不过，这种看法或许太过保守，科技进步之下机器的进化速度令人惊叹，未来的机器人必将越来越智能。特别是人工智能、大数据运算、机器学习等新技术不断取得突破性发展，我们已看到了语音识别、机器翻译、机器人写新闻、即时数据展示、个性化推荐等许多媒介变化。当代最有影响的媒介理论家之一Douglas Rushkoff在《编程，或者被编程》一书中写道：随着计算机和网络计算能力的不断提升，“思考本身将不再——至少不再是独一无二地——成为人类的特权”。瑞典学者的一项研究显示，大多数读者无法分辨自动写作软件和记者撰写的某些报道。有软件公司负责人预测，在5年之内机器人所撰写的文章就能获得普利策新闻奖，并称将来90%新闻稿由机器人撰写。

显然，过分夸大和低估智能机器带给新闻行业乃至人类社会的影响，都是极其不负责任的。那么，如何定位当下声名鹊起的新闻写作机器人相对适合呢？机器人“Quakebot”的设计者舒文克提出一种相对中性的观点，他认为，机器人写手虽有其技术优势，但却无法完全具备人的灵活性和创造力，让机器人成为记者的帮手，相信它会使工作更有趣。国内不少媒体人士也指出，相对程序化、枯燥的工作交由机器人后，记者们将有更多精力和时间来应付更需要独特角度和思考的报道。2014年3月26日，《人民日报》刊发署名为“赵铎”的文章《“机器人记者”忙起来》指出，机器人写手只是一种辅助形式，它可以节省时间，把记者从一堆基础数据和信息中解放出来。但机器人撰写新闻的过程就像一个复杂的填词游戏，一些具有固定模式的行业性文章更符合它的能力，“如果有一天记者真的被冷冰冰的机器人取代，新闻恐将沦为诸多报道模式的生硬拼盘”。

应对： 新闻写作自动化趋势下的媒体转型

不管如何争论，如今，机器人与人工智能已不再停留在畅想阶段，它们正成为产业新风口，掀起新一轮技术创新浪潮。如何适应未来的技术变革，显然也是国内外媒体亟需思考的命题。笔者认为，以下两点尤其值得各媒体提前做好内功：

1. 积极抢占数据浪潮的高地

智能化离不开互联网数据，随着新闻传播业数据库建设的发展，大数据库不仅成为新闻媒体向用户提供新闻信息服务的直接手段之一，也是媒体内容生产走向自动化深入挖掘转型的重要基础。特别是随着互联网跨界融合的发展，互联网开放技术赋予各媒介平台流量信息的共享与丰富，活跃于互联网媒介的信息用户正成为新闻写作素材的间接生产者，每天提供着海量的网络信息（数据），这些有迹可循的用户行为痕迹都可能成为未来新闻智能创作的基础数据。可以说，未来拥有基础数据的规模，将成为衡量一个媒体实力的重要标志。反过来，采集大量高质量的数据，又有助于通过数据挖掘实现信息筛选与新闻生产的个性化、精准化定位，大大降低用户获