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2017年9月4日星期一

四川九寨溝7.0級地震 機器人記者25秒寫出540字新聞

昨晚21時19分,四川九寨溝縣發生7.0級地震。21時37分15秒中國地震台網機器人自動編寫稿件,僅用25秒出稿,540字並配發4張圖片!內容包括速報參數、震中地形、熱力人口、周邊村鎮、周邊縣區、曆史地震、震中簡介、震中天氣8大項。


25秒能做什麼?當人類記者還處在驚愕中時,機器人已經迅速完成了數據挖掘、數據分析、自動寫稿的全過程。

機器人是如何寫稿的?

北大計算機研究院教授萬小軍表示,寫稿機器人實際上是一種數字技術和智能寫稿編程係統。它用機器代替人完成實時監控信息源,利用文本解析和信息抽取技術實現自動信息抽取,采用機器學習算法並融合編輯記者團隊的經驗和智慧,以模板和規則知識庫的方式,根據實時抽取的信息作出判斷,輸出相應的模板及規則知識庫內容,從而產生新聞,以此應對海量、高速、多樣的大數據產生的信息。

因此,當地震發生後,寫稿機器人可以快速抽取實時數據和信息,並按照相應的模板和規則進行填空。節省了記者查詢、核實數據所需耗費的大量時間,並以最快的速度將信息發布,確保了時效性。

新華社機器人發稿係統研發團隊成員、技術局高級工程師熊立波告訴《傳媒茶話會》,機器人寫稿流程分為數據采集、數據加工、自動寫稿、編輯簽發4個環節。技術上通過根據各業務板塊的需求定製發稿模板、數據自動抓取和稿件生成、各業務部門建稿編審簽發"三步走"來實現。新華社機器人發稿係統後台有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係統運營維護僅需4到5人的團隊,平均一天稿件簽發量在100條左右。

機器人記者優勢突出

和傳統記者相比,寫稿機器人可以瞬間完成海量閱讀、海量分析,尤其是針對上市公司的公告、財務報表、官方發布、社交平台、證券行情等信息源。提高了新聞的時效性,同時節約了成本。機器人可以根據互聯網活躍點擊量數據,瞬時篩選出下一個熱點新聞,並通過後台的算法快速合成新聞。

新聞更全麵,長尾效應突出。

在互聯網平台上進行新聞報道,由於受眾基數巨大,即使小眾用戶其數量也十分可觀。例如在奧運會這樣同時舉行上百場比賽的綜合賽事,機器人可以任勞任怨地報道每一場比賽,冷門場次比賽同樣能帶來可觀的閱讀量。同時基於互聯網平台的新聞傳播對個性化新聞需求的滿足也有利於用戶黏性的增長。這也符合未來定製新聞,分眾化新聞的大趨勢。

人類記者該如何存在?

具有經驗和技術的人類記者依然不可替代。

與機器人寫稿相比,人的最大價值在於對事實的判斷以及對複雜邏輯關係的推理,這是記者本身創造性的體現,也是機器人所沒有的能力。

現階段,寫稿機器人主要應用在體育新聞和經濟新聞中,寫稿機器人不太可能取代記者的工作,它們隻是為了將記者從單調、重複的工作中解放出來,去關注那些更加複雜,更加需要人類思考的東西,同時也能降低寫作的成本。

這也意味著,具有經驗和技術的人類記者對於整個新聞行業仍然起到支撐的作用。機器人的出現可以將這些資深的記者從現有的常規工作中解放出來,去做更多有意義的事情。

具有人性境界的深度作品需要人類記者。

現階段,機器人所創作出來的稿件多是對海量數據的應用和分析,人工智能技術還很難應對具有顯著人類主觀意識影響的社會文化和意識領域的各類問題,缺乏打動人的、有情感的細節。複雜、跨界、有深度的、情感的表達更為細膩的新聞生產仍然需要人類記者。

此外,質疑、追問、尋找對方話語中的新聞線索,這就是人類記者的法寶。

中國人民大學新聞學院教授匡文波認為,具有創新能力的記者將成為人工智能時代的強者。人工智能記者的出現,其實為人類記者提供了更上一層樓的動力和機遇。對於每一個媒體人來說,隻有更深入地了解新聞行業以及人類獲得信息渠道、人類思考方式的本質,加深人工智能領域的人文探索,才能使人工智能更好地為我們所用。理性看待寫稿機器人人工智能推動新聞業轉型發展。

人機協作是必然趨勢

在智媒體時代,能夠生產優質的、深度的、有觀點、有分析的作品的記者更加珍貴。

寫稿機器人會對新聞行業帶來衝擊,但更多的是發揮技術的輔助功能。倫敦大學教授Neil Thurman認為,"媒體要依靠科技的力量,但不能成為科技的奴隸。"發揮數據的作用,但是數據隻有為人類所用才有價值。

未來在各個垂直領域將誕生若幹超級智能,比如健康和知識問答領域的"沃森"、圍棋領域的"AlphaGo"等等。這個過程中,人機協作是必然趨勢。未來的新聞稿背後也許都會站著一個人類記者和一個虛擬記者,透過不同的視角看世界。

在這個時候,或許我們愈發應該思考,人和機器的本質差別究竟在哪裏?我們應該在哪方麵繼續努力。

機器人新聞寫作發展曆程(不完全統計)

☆ 2001穀歌實現個性化新聞推薦,開創了用機器選編新聞的先河。

 2006美國湯姆森公司用機器人記者撰寫經濟和金融方麵的新聞。

 2008路透社的Open Calais在校對界大顯身手。

 2011Narrative Science公司機器人用算法把數據轉化成財經和房地產報道。

 2012《華盛頓郵報》新聞核查機器人Truth Teller。

 2013紐約公共廣播的數據新聞團隊製作土溫傳感器,準確報道了美國東岸蟬的回遷。

 2014.3《洛杉磯時報》機器人Quakebot在地震發生三分鍾後自動生成和發布了報道。除了災難新聞,《洛杉磯時報》還開發出快速發布犯罪新聞的機器人。

 2014.4《衛報》#Open001機器人生產出靠算法編輯的紙質報紙。

 2014.7美聯社全麵利用機器人Wordsmith寫作,僅需0.3秒就可以撰寫、發布上市公司盈利報道,還能定製多種語言風格。

 2015法國《世界報》和Syllabs公司合作,用機器人記者報道了選舉活動。

 2015.8《紐約時報》的機器人編輯Blossom每天會從300多篇文章中挑出"潛力股",推薦給編輯。其平均點擊量是普通文章的38倍。

 2015.9騰訊財經推出了國內第一篇由Dreamwriter撰寫的"機器人新聞"。

 2015.11新華社推出"快筆小新",從事體育和經濟信息報道。

 2016.5阿裏巴巴與第一財經聯合推出"DT稿王",其寫稿"多、快、好"。

☆ 2016.8《今日頭條》推出Xiaomingbot, 實時撰寫裏約奧運會新聞稿件,截止17年5月,xiaomingbot自動撰寫與發布新聞共計5139篇,包括長篇新聞420篇,總計閱讀量超過1800萬次。

☆ 2017.1南方都市報推出機器人"小南","小南"的第一篇稿件時春運車票動態信息。

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