机器人写稿时代，记者如何自处？

兵哥注：随着人工智能技术的发展，机器人写稿应运而生，并于近几年得到较大发展。在机器都会写稿的时代，记者该如何自处？此文告诉我们，机器人写稿虽然具有准快全等优势，但毕竟只是机器，没有个人体验与思想情感。大量复杂、跨界、有深度、情感细腻的新闻生产仍需要人类记者。这意味着，拥有对新闻事实的深度分析和独立判断，将是记者编辑“战胜”机器人写稿的一张“王牌”。

机器人写稿的现状与前景

来源：新闻战线 作者：耿 磊（有删节）

早在2009年，美国西北大学智能信息实验室研发的StatsMonkey系统就撰写了一篇关于美国职业棒球大联盟季后赛的新闻稿件。StatsMonkey通过统计分析，识别出比赛期间发生的重大事件，并总结整体比赛动态，自动编写了一篇体育报道。

不过，机器人写稿真正迎来爆发则是近几年的事情。随着技术进步，人工智能已经从运算人工智能、感知人工智能逐渐过渡到认知人工智能阶段。同时，计算机自然语言处理技术也取得了很大进步，这为机器人写稿奠定了技术基础。

多准快全，机器人写稿优势明显

信息抓取，精准加工

机器人写稿的一大优势是精准。写稿机器人生产新闻，可以不依赖于现场采访获取素材，而是通过对现有数据、资料进行快速搜集加工编制而成。虽然其对文章的理解深度还远不能和人类相提并论，但在海量数据和强大计算能力支撑下，精准度非常高，这是人类记者难以达到的。

实时监控，快速报道

写稿机器人用机器代替人类完成对信息源的实时监控，并利用文本解析和爬虫技术实现自动信息抽取，采用算法技术并融合编辑记者团队的经验和智慧，以模板和规则知识库的方式输出稿件。真正达到了对信息的实时监测、实时发布。

‍‍‍数量庞大，效率极高‍‍

目前来看，写稿机器人能够赢过人类记者，主要是依靠两个“法宝”——“数量”和“效率”。和传统媒体人相比，写稿机器人可以瞬间完成海量阅读、分析并根据互联网活跃点击量数据，瞬时筛选出下一个热点新闻，然后通过后台算法快速合成新闻。总体来看，写稿机器人在速度和数量上有着绝对优势。依靠海量数据和不断‍‍演进的算法设计，生成一篇深度报道的时间已经由最初的30秒缩短到2秒以内。

刻板僵化，机器人写稿尚有不足

‍缺乏独立思考能力

目前，写稿机器人尚不具备独立思考能力，只能依据既有的数据和事先设定好的程序来写稿，不能像人类一样思考并提出问题。因此，其写作、编发的新闻稿件，也多是简单的资讯类新闻，对于复杂新闻事件的报道则只能通过人类的指导来完成。

写作模式固定，适用面窄

机器人写稿的核心是利用大数据对信息进行分析，然后套用固定算法进行重新排列组合，再用人们能够接受的或新闻报道要求的格式呈现。其写稿流程分数据采集、数据加工、自动写稿、编辑签发四个环节。技术上通过“三步走”来实现：根据各业务板块的需求定制发稿模板，数据自动抓取和稿件生成，各业务部门编审和签发。

从这一情况看，写稿机器人仅适合体育、天气、财经等资讯性较强的新闻报道，而对一些有思想性或形式更为灵活的报道则力不从心。

不会采访，没有情感

采访，是新闻写作的重要环节，尤其特稿和人物类稿件，采访更是必不可少。联系采访对象，观察对方，用心感受人物，再对大量资料进行整理，做出取舍。新闻稿件的字里行间都饱含着记者的判断、价值观与人文关怀。这些复杂细致的情感工作，机器人尚不能完成。此外，目前写稿机器人还无法进行独立思考，智能写稿系统在深度和个性化上也很难取得突破。正如人民日报副总编辑卢新宁在2017年媒体融合发展论坛上所言：“作为记者，我为地震颤抖，但机器人不会。”

AI时代，记者将肩负更重责任

人工智能尚不能替代人类

新闻撰稿有简单和复杂之分。信息报道类的新闻撰稿，很大程度上正在被人工智能的新闻写作工具所取代。例如简单的事实组合、情况报告，按照某些既定的格式完成文本写作，这种工作不需要复杂判断，可被机器取代。

但重头通讯等深度文章，或需大量采访为基础，或需在原始素材之上，发挥作者的归纳和推理能力，提炼出相对复杂的逻辑结构，设计出最适合主题的表述形式。有能力撰写这种类型稿件的记者，在未来很长一段时间内，根本不用担心自己的工作会受到人工智能的威胁。

时代呼唤更有深度的记者

机器人创作的稿件，难以全面反映社会文化和意识形态领域的各类问题，更缺乏打动人、有情感的细节。大量复杂、跨界、有深度、情感细腻的新闻生产仍需要人类记者。这意味着，具有专业经验和复杂采编技能的记者编辑对于新闻行业仍然起着支撑作用。

但机器人写稿毕竟为新闻工作者敲响了警钟。随着人工智能技术的进一步发展，作为一名记者，如果不能做到对新闻事实加以深度分析和独立判断，迟早会被机器人取代。从长远看，这种趋势对促进媒体加快转型升级、提升整体业务水平来说，是件好事。

人机协作是必然趋势

写稿机器人会给新闻行业带来冲击，但更多的是发挥技术的辅助功能。媒体要依靠科技的力量，但不能成为科技的奴隶，数据只有为人类所用才有价值。未来，在各个垂直领域将出现若干超级智能。这个过程中，人机协作是必然趋势。未来的新闻稿背后也许会站着一个人类记者和一个机器人记者，透过不同的视角看世界。

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