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关于机器人写稿,被传闻“哭晕”在厕所的记者们有话要说

来源:AI星球    作者:      2017/8/11 8:27:00

导语:机器人记者25秒写出540字地震消息稿的消息一出,就收到了来自几位朋友转来的消息。显然,25秒的出稿速度已经严重威胁到了星球君的饭碗。

机器人记者25秒写出540字地震消息稿的消息一出,就收到了来自几位朋友转来的消息。

显然,25秒的出稿速度已经严重威胁到了星球君的饭碗,当星球君还身处新闻的惊愕中正要打开电脑时,机器人已经跑完了从数据采集、数据加工判断、自动写稿的全过程。

难道,星球君的工作就要不保了吗?!

“记者要失业啦!写稿机器人上线”、“机器人写稿传统记者的末日?”、“机器人逆袭写稿记者恐失业”、“机器人写稿,记者们‘哭晕’在厕所”……这是当前媒体们在提到机器人写稿这类新闻时最常用的几大标题。

机器人写新闻真的会让记者们因害怕失业而感到恐慌吗?

"知道机器人会代替写新闻,但不会这么快啊,人工智能目前是辅助人类工作,不能完全替代”。

“不恐慌,机器人不会讲故事”。

“人有思想和创造力,并不是所有的新闻机器人都能写。而且机器人也不会采访啊,一些细腻的东西还是需要人去发现。它能促进记者更好地发展自己,提高工作效率,不必为一些繁琐的事情浪费时间,我觉得,任何时候,它都是一个行业的辅助器”。

“风口在下个世纪”。

“还好吧,能代替的都是重复性的新闻而已。就像文学创作一样,有些报道,至少目前是没办法替代的,比如西龙老师(为求证新闻事实)蹲点派出所”。

这是星球君访问的几位资深科技媒体记者,没有人因惶恐失业哭晕在厕所,相反,倒是冷静得很像实力派。

事实上,机器人写稿的新闻早就见怪不怪了。StatsMonkey是世界上最早操作新闻的人工智能软件,它2009年就完成了美国职业棒球大联盟季后赛第一篇机器人稿件的撰写。

2015年开始,《纽约时报》Blossom、《华盛顿邮报》Truth Teller、《洛杉矶时报》智能内嵌模版、《卫报》Open001、路透社的Open Calais、美联社的Wordsmith六家国际顶级媒体分别有了各自的机器人服务系统。

让我们来看看这几大机器人系统的应用成果,以美联社Wordsmith为例,其AI系统能够在上市公司公布业绩后,仅0.3秒就可以发布一篇盈利报道,而0.3秒的时间,其他新闻媒体的记者恐怕连标题首个单词都还没有写完。

此外,在使用Wordsmith之后,美联社每季度可以出3000家公司财报,虽然其中仍有120篇需要人力更新或添加独立的后续报道,但显然,它替人类编辑承担了绝大多数的工作量。

《纽约时报》Blossom,它与Wordsmith还不太一样,主要职责并不是写文章,而是辅助编辑挑选出当日潜在热文,往社交网站等平台进行针对性推送。目前,《纽约时报》通过Blossom能推送300篇文章。而它挑选的文章平均阅读量是普通文章的38倍,且每天能够工作24小时不间断。

在国内,腾讯于2015年8月率先推出了写作机器人“Dreamwriter”。这位由腾讯财经开发的自动化新闻写作机器人,能够根据算法在第一时间自动生成稿件,瞬时输出分析和研判,一分钟内将重要资讯和解读送达用户。

以下就是在Dreamwriter写的一篇2015年8月CPI材料的新闻,摘取一小段:

文中除了列出CPI 详细数值外,还引入了多位分析师的观点。从抓取资料到成稿发布,前后仅花了一分钟。

同年11月,新华社也带来了“快笔小新”写稿机器人,主要供职于新华社体育部、经济信息部和中国证券报,写体育赛事的中、英文稿件和财经信息稿件为主。

紧跟着,今日头条xiaomingbot、第一财经DT稿王、百度度秘解说相继介入人类编辑的日常工作。

其中,张小明(xiaomingbot)机器人在里约奥运会后的13天内,共撰写了457篇关于羽毛球、乒乓球、网球的消息简讯和赛事报道,每天30篇以上。不仅囊括了从小组赛到决赛的所有赛事,而且发稿速度之快几乎与电视直播同步。

从写作形式和内容丰富度来看,机器人写出来的新闻在语法上和人类并无区别。甚至,“张小明”还能模仿人类的语气,使用如“实力不俗”、“笑到了最后”等生动的表达。

“DT稿王”则是在阿里巴巴战略入股第一财经后,双方共同酝酿、联合推出的一款写稿系统,主要以股市异动为新闻切入点,报道更新更加频繁。平均每天需要发布1900篇公告,这是一位资深证劵编辑100个小时才能完成的任务。

百度度秘解说则参与了里约奥运会篮球比赛的文字直播解说。“杜兰特3分出手,空心入网,这球没法打了。”“阿联上篮,被乔治犯规了!”“斗胆一猜吧,今天男篮的小伙子最多输40分!打得非常棒!加油!”都出自度秘。

或许你已经看出来了,机器人写稿主要在体育、财经、天气预报等垂直化领域,因为这类文章普遍文本信息少、数据信息多,更新更频繁,往往每天需要滚动成千上万条信息。

因此,江湖传闻的“写稿机器人”并不是说它本身有多高明,而是在于其新闻生产可以不依赖于现场采访获取素材然后写成稿件,主要是通过对现有数据、资料,快速搜集加工编制而成。

这对大脑有时短路、百忙中难免出错的人类编辑来说,无异于是种解放。而在这些消息上使用机器人写作,记者也可以从疲于奔命式的“抢新闻”中解脱出来,对事件背后的新闻线索进行更多深入的挖掘和思考,投入更多深度报道。

可以这么说,新闻机器人所能做的只是在现有数据库的支持下,对文章进行词汇和语句的抓取,然后进行排列组合,就好像在做一个复杂的填字游戏,但其对文章的深度理解能力还远远不能和人类相提并论。

有趣的是,在张小明关于奥运会男乒半决赛的一篇报道中,它写道:绝望之际,失败女神朝其抛出了橄榄枝。显然,机器人没能领会“橄榄枝”在自然语言中的含义。

人工智能系统在进行新闻创作时需要解决非常多的技术难题,包括自然语言处理中的自动摘要、文本分类等,还有知识库和知识发现(KDD)等相关技术,比如实体定义、关系抽取、问答系统等。

简单来说,就是机器首先需要理解自然语言,然后通过知识管理弄明白新闻中各个要素(各类知识)之间的关系。当然,随着机器学习能力的提高,这种低级错误也是可以避免的。

在头条实验室负责人李磊博士看来,“张小明最大的意义在于,面对奥运会这样同时举行上百场比赛的综合赛事,记者很难关注到每一场比赛,而机器人可以任劳任怨的为每一场比赛报道,无论这场比赛多么冷门和不重要。传统新闻理论并不认为这些冷门比赛或者热门比赛(比如乒乓球)的前几轮小组赛有新闻价值,可是通过我们的平台测试,我们发现对冷门场次的报道任然有可观的阅读量”。

随着AI技术在新闻领域的参与程度越来越高,其是否会造成失业问题的争论也愈演愈烈(当然,星球君比大家更关注这个话题)。

牛津大学此前就发布了一篇报告称,未来47%的工作岗位将最终被自动化。但是,工作被取代,并不意味着劳动者将失去工作,就好像曾经汽车的出现取代了马车夫和马童,但同时也创造了更多修建高速公路和服务加油站的工作。

对媒体来说同样如此。在讲求快速时效的新闻领域,机器人的机敏、不知疲倦以及高速运转无疑是它最大的优势——机器人擅长海量数据的应用和分析,但在需要投入情感、观察、体验甚至创造力的新闻里,人类记者至今甚至很长一段时间里仍无可替代。

为了证明这篇文章不是AI写的,在此说明:我是AI星球,我不是人工智能。


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