機器人PK人類記者 與其「相愛相殺」，不如抱團取暖

九寨溝縣7.0級地震，機器人25秒發稿，但「填空題好做，解答題難寫」，記者的價值在未來仍不可小覷。

小編有話說

8月8日21時37分，四川九寨溝發生7.0級地震後僅17分鐘，一條新聞稿開始在微信上傳播。推文配圖5張、正文511字，末尾的一行字吸引了小編的注意：竟然是由機器用時25秒寫成。

「四川阿壩州九寨溝縣發生7.0級地震」速報

25秒能做什麼？人類或許還處在驚愕中，機器人已經完成了數據挖掘、數據分析、自動寫稿的全過程，並通過各個平台發送給億萬人。

這個速度簡直碾壓手慢的記者，那麼這款機器人它的數據從哪來？又是怎麼寫稿的呢？小編帶你揭曉~~~

戳3D視頻，看「地震信息播報機器人」如何搜集寫作數據和構思行文結構

數據從哪來的？

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地震參數來自地震台網，而背景數據來自檢索或機器人系統里原先儲存的資料。

機器人怎麼寫稿？

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取標題、發布兩張震中地圖、寫地震參數、寫地震周邊的歷史情況、寫地震空間分析、寫周邊的鄉鎮分布情況、列出震中縣城的基本情況、寫震中的天氣情況和震中的人口情況。

機器人寫稿時，只是按照流程堆砌數據？

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不是簡單堆砌數據。機器人根據地震的大小、破壞程度不同，會智能增減內容。

稿件寫完後，需要人為發布嗎？

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取標題、發布兩張震中地圖、寫地震參數、寫地震周邊的歷史情況、寫地震空間分析、寫周邊的鄉鎮分布情況、列出震中縣城的基本情況、寫震中的天氣情況和震中的人口情況。

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。

寫這則速報的作者為「地震信息播報機器人」，它是國家地震台網研發的智能機器人。

此番並非它第一次露面，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，自動發布，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、震中地震歷史信息、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。

在地震報道領域，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因為第一個報道南加州發生的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分鐘完成了相關報道的寫作和發布。

四川九寨溝地震發生後，「地震信息播報機器人」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了解。

機器人目前擅長的寫作領域有限且會出現誤差

機器人參與新聞工作，最早可以追溯到2001年谷歌實現個性化新聞推薦，那年，谷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，第一財經發布智能寫稿機器人「DT稿王」。

截至8月8日下午3點03分，Dreamwriter在當天共發布了兩篇新聞

不難看出，自動化新聞格外擅長於財經領域，不過，它在體育領域也毫不遜色。

上述兩個領域和地震領域有著幾個共同點：其一，數據繁多，程序複雜，工作繁瑣，需要花很多精力對數據進行分析，而處理數據是演算法的強項；其二，有相對固定的新聞模版，較為程式化，題材重複性高；其三，這類文章大多不需要大量採訪。

所以，記者到底會不會因為機器人而失業？這是有可能的，但不是所有領域。

2015年，NPR（美國國家公共電台）讓一位資深商業記者與寫稿機器人比拼寫新聞稿，雙方就一家公司的最新收益報表出來後，第一時間進行寫作。

最後，機器人花了2分鐘完稿，記者花了7分鐘。在質量上，機器人的稿子獲得912票支持，記者獲得了9916票支持。

你覺得哪篇是記者寫的新聞稿？

將記者與機器人的新聞稿做對比後發現，記者的新聞稿以語言豐富取勝。但這並不是說機器人的新聞稿就很差，它的新聞稿反而更加凝練和簡明。

機器人稿件中的這些特徵與「機器人新聞」的工作原理密不可分（詳情請戳開篇視頻）。

新華社機器人發稿系統後台有500到600個模版，可以根據不同的要求，呈現不同的稿件。

目前新華社機器人發稿系統運營維護僅需4到5人，平均一天稿件簽發量在100條左右。

總而言之，一條機器人新聞的順利誕生，首先需要清晰、準確、結構化的數據，當數據質量較差時，新聞的報道質量也會受到影響；其次，機器人新聞的報道領域局限於題材重複的新聞故事；最後，機器人現階段依舊離不開人類干預。

目前需要人類干預的環節包括：制定演算法、提前撰寫新聞模版（語句、段落或是整篇報道）、最終核實環節等等。

這也意味著，一旦脫離了人類的干預和核實，機器人新聞的準確性可能面臨巨大的挑戰。

「人機聯姻」，或開啟新聞稿的新篇章

機器人對數據非常敏感，它可以對基礎的數據類新聞進行分析和寫作，節省記者的時間，降低媒體的成本，提高媒體的效率和收益。

需要與人打交道的深度報道，主力是記者，在操作的過程中機器人會幫助記者解決掉很多問題，比如語音轉錄、數據報表分析、製作圖片等等。

寫稿機器人歸類於AI領域，AI威脅論近年來從未消停過。在剛剛過去的7月里，馬斯克就提出了人工智慧威脅論，他表示在30年之內AI就會超越人類的智慧，後果讓人擔憂。話還未落音，扎克伯格在直播時駁斥了馬斯克的觀點，再次強調AI和諧論。

在AI威脅論同樣盛行的新聞媒體領域，一部分媒體人對寫稿機器人的出現表示擔憂，但更多的人覺得，機器人並不會取代記者，相反會成為記者的好幫手。

所以，在未來，機器人和記者相互協作，才是主流趨勢。即使機器人搶了在某些領域工作的人的飯碗，說到底也是為了推動整個社會的前行。

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