美聯(lián)社于昨天宣布，他們從七月份開始將使用自動化技術撰寫公司財報。此前有新聞傳出，LosAngeles Times使用機器人撰寫新聞。除此之外Yahoo、體育機構NFL也在使用機器人撰寫簡單的新聞。為什么越來越多機構使用機器人撰寫新聞呢？
傳統(tǒng)方法有瓶頸
LosAngeles Times再一次地震后被爆出使用機器人撰寫新聞。我們都知道地震是很難預測的，甚至連專業(yè)機構都很難給出確切的信息。但是LosAngeles Times在地震后三分鐘內就發(fā)出了地震新聞，而讓該報社獲得了第一手的資訊。
為什么傳統(tǒng)的其他報社沒有辦法拿到這個資訊？因為地震太突然了，就算地震一發(fā)生就跑去寫新聞，也不可能在三分鐘內完成。人類對于突發(fā)事件的處理能力比較弱，地震發(fā)生的時候，人們第一個想到的是保命，而不是寫新聞。所以這類新聞只能等到事情結束后，再補出報道，這個新聞已經不夠“新”了。
另外，人類對于大量數(shù)據的處理能力也非常弱。美聯(lián)社稱，記者們每個季度能夠產生300份企業(yè)財報，而使用機器人以后，他們能在同周期里產生4400份企業(yè)財報。財報類的新聞一般是基于企業(yè)內部財報而撰寫的，但企業(yè)財報的數(shù)據實在太多了。傳統(tǒng)方法就是用人工提取讀者需要的信息，這個工作人類可以勝任，但是工作量很大。
球賽的總結也可以用機器人撰寫，美聯(lián)社之前就和自動化公司Automated Insight合作過，開發(fā)了一款橄欖球運動員排名系統(tǒng)，其中包括視頻剪輯和文字描述。這同樣是讓機器人處理數(shù)據的應用，機器人能夠更有效率地完成這些工作。
為什么機器人可以寫新聞？
除了Automated Insight以外，Narrative Science也開發(fā)了撰寫新聞的機器人。他們用的方法很簡單，就是創(chuàng)造模板，機器人能夠采取數(shù)據并填入相關空格里。
很多新聞是有一定格式的，就像上面提到的財報、球賽、突發(fā)事件等。只要有格式，機器人就能夠完成工作。Automated Insight 的CEO Robbie Allen說：“其實就是讓機器人把數(shù)據轉化成故事，真正的難點在于怎么讓它看起來像人寫的，因為只有數(shù)據不是好故事。”
Automated Insight有超過3億模板可以供不同的新聞使用，它們在2013年就產生了3億新聞，比其他所有媒體加起來的還要多。機器人消除了傳統(tǒng)媒體的弊端，因為機器人可以瞬間反應，并在短時間內處理大量數(shù)據。
Allen說：“這可以讓記者們考慮‘為什么’、‘怎么做’等更深的問題。這并不會奪走記者們的工作，只會讓他們從龐雜的工作中解放出來。”
機器人這么好為什么沒有普及全球？
Narrative Science做了一款球賽報道的軟件，它能夠將信息源簡化并填入格式里，最后再加上一些形容詞增加可讀性。但很可惜的是，寫出來的文章不夠“人類”。因為機器還是沒有辦法判斷情緒，它們只是單純的從數(shù)據庫了抽取形容詞，情緒這種東西是很難用數(shù)據量化的。
但這兩家公司的工程師一直在改進它們的機器人，Narrative Science的 Kristian Hammond相信到2030年，90%的新聞都可以用機器人撰寫。因為機器人是可以通過學習豐富“寫作能力”的，背后支持的數(shù)據庫越大，機器人能夠參考的模板就越多。
雖然還有16年機器人才能成為“記者”，但我們可以看到的是，它正在進入媒體這個圈子。美聯(lián)社相信，科技自動化將成為更多企業(yè)的組成部分。很多的書面報告都有固定的格式，用機器人來幫助人類，無疑增加了企業(yè)辦公的效率。
