不只是生成文章那么簡單

《華盛頓郵報》戰(zhàn)略創(chuàng)意總監(jiān)杰里米－吉爾伯特（Jeremy Gilbert）說，該公司還利用人工智能向特定地區(qū)的讀者打造帶有本土導向的文章，比如政治競選——這種做法被稱為地理定位法。

吉爾伯特說：“當你開始談論大眾媒體時，無論是在國內(nèi)還是在國際上，你都有可能讓讀者失去興趣，因為他們只對自己社區(qū)的報道感興趣。于是我們問道，‘我們怎樣才能擴大我們的專業(yè)技能？’”

美聯(lián)社、《華盛頓郵報》和彭博社還設置了內(nèi)部警報，對異常的數(shù)據(jù)發(fā)出信號�？吹骄瘓蟮挠浾呖梢源_定是否應該由人類記者來撰寫一篇更大的報道。例如，在奧運會期間，《華盛頓郵報》在企業(yè)辦公交流應用Slack上設置了警報，以通知編輯比賽結(jié)果是比奧運世界紀錄高出10％，還是低于奧運紀錄10％。

人工智能的新聞工作并不像機器人執(zhí)行復制命令那樣簡單。許多工作發(fā)生在前面，人類編輯和作家會事先精心撰寫一篇報道的幾個版本，并為不同的結(jié)果撰寫不同的文字內(nèi)容。

一旦數(shù)據(jù)進入——天氣事件、棒球比賽或財報——系統(tǒng)就可以自動創(chuàng)建一篇文章。

但是，機器生成的故事并不是絕對正確的。例如，對于財報方面的報道，有些公司會精心選擇自己公布的財務數(shù)字，從而讓自己的財報顯得更好看，軟件系統(tǒng)生成的文章可能正好契合了它們的意圖。

在彭博社，記者和編輯們會訓練Cyborg機器人記者，讓它不要被這樣的伎倆蒙蔽。

新聞編輯部的人工智能不只是生成生搬硬套的文章。

數(shù)據(jù)管理軟件公司Cloudera的機器學習負責人希拉里－梅森（Hilary Mason）說，“我希望在報告和尋找新聞線索的過程中，人工智能工具將成為一種有用的生產(chǎn)力工具。當你使用人工智能進行數(shù)據(jù)分析時，你可以看到異常和規(guī)律，而人類記者則可以理解和解釋這些異常和規(guī)律�！�

《華爾街日報》和道瓊斯（Dow Jones）正在試驗這項技術(shù)，以幫助完成各種任務，包括錄制采訪或幫助記者識別“深奧的假象”。

人工智能已成為必需品

“在幾年前，人工智能也許只是高科技公司使用的一種新的炫酷技術(shù)，但現(xiàn)在它實際上正在成為一種必需品。”《華爾街日報》的研發(fā)主管弗朗西斯科－馬可尼（Francesco Marconi）說，“我認為，新聞業(yè)的許多工具將很快得到人工智能的支持。”

《紐約時報》表示，它沒有用機器生成新聞文章的計劃，但該公司已經(jīng)嘗試使用人工智能（AI）來個性化時事通訊，幫助管理評論，以及在檔案數(shù)字化過程中識別圖像。

以前的科技進步使得許多曾經(jīng)對新聞業(yè)至關(guān)重要的工作變得毫無意義，比如萊諾鑄排機操作員。

但是現(xiàn)在，這些機器人記者只是幫助記者和編輯們處理一些單調(diào)繁瑣的工作，因此這些記者和編輯還沒有理由去抗議機器人記者。

紐約新聞協(xié)會（News Guild Of New York）的組織總監(jiān)納斯塔蘭－莫希特（Nastaran Mohict）說，“在排版、印刷、生產(chǎn)和發(fā)行方面，很多功能都已被新的科技所取代�！�

她補充說，她不認為人工智能是對編輯部工作人員的威脅，同時也指出，該協(xié)會會密切關(guān)注各種新興技術(shù)，以確保它們不會對人類編輯和記者構(gòu)成威脅。

《華爾街日報》的馬可尼也同意這一說法。他將在新聞編輯室增加人工智能比作引入電話�！八鼤�讓你得到更多的信息，以及讓你更快地得到信息�！彼�說，“這是一個新的領(lǐng)域。但科技會發(fā)生變化。今天是人工智能，明天是區(qū)塊鏈，十年后則會是其他東西。不變的則是新聞標準。”

Automated Insight公司的首席執(zhí)行官馬克－朱因茨（Marc Zionts）說，要想取代有血有肉的記者和編輯，機器人記者還有很長的路要走。

他補充說，他的女兒是南達科他州的一名記者——盡管他沒有建議她離開工作，但他告訴她要熟悉最新的科技。

“如果你是一個不學習、不會適應變化的人——我不在乎你從事的是什么行業(yè)——你的職業(yè)生涯將充滿挑戰(zhàn)�！敝煲虼恼f。

對于致力于開發(fā)地方新聞的全國性新聞機構(gòu)Patch來說，人工智能為其110名人類記者和眾多自由職業(yè)者提供了幫助。他們覆蓋了大約800個社區(qū)，尤其是在報道天氣方面。該公司首席執(zhí)行官沃倫－圣約翰（Warren St．John）說，在任何一周內(nèi)，Patch上有3000多篇文章——占其產(chǎn)出的5％至10％——是機器生成的。

除了給記者更多的時間來從事他們真正重要的事情，機器新聞也為編輯帶來了額外的好處。

“我注意到一件事，那就是我們的人工智能撰寫的文章沒有書寫錯誤�！笔ゼs翰說。