機器人寫稿的現狀與前景

　　寫稿機器人不是要取代記者和編輯，而是解放了勞動力，讓採編人員將精力集中於更深層次的思考、情感訴求的挖掘。新聞創作中的人文價值將成為人類記者的核心競爭力。

　　隨著人工智能技術的飛速發展，機器人寫稿逐漸進入人們視野。有人對機器人寫稿充滿期待，也有人對傳統新聞記者的未來表示擔心。當前機器人寫稿已經進展到什麼階段？相較於記者寫稿它存在哪些優勢，又有什麼不足？未來會往什麼方向發展？本文通過分析國內外機器人寫稿現狀，對上述問題進行了探討。

　　國內外機器人寫稿的現狀

　　技術早已產生，近年迎來爆發

　　機器人寫稿並不是最近才出現的事物，在本世紀初該技術已投入使用。早在2009年，美國西北大學智能信息實驗室研發的StatsMonkey系統就撰寫了一篇關於美國職業棒球大聯盟季后賽的新聞稿件。StatsMonkey通過統計分析，識別出比賽期間發生的重大事件，並總結整體比賽動態，自動編寫了一篇體育報道。

　　不過，機器人寫稿真正迎來爆發則是近幾年的事情。隨著技術進步，人工智能已經從運算人工智能、感知人工智能逐漸過渡到認知人工智能階段。與此同時，計算機自然語言處理技術也取得了很大進步，這就為機器人寫稿奠定了技術基礎。

　　從2015年開始，國內外各大媒體就開始逐步擁有自己的寫稿機器人了。在國外，《紐約時報》利用Blossomblot系統篩選文章向社交網站等平台推送﹔《華盛頓郵報》使用Heliograf程序核實新聞的准確性﹔《洛杉磯時報》智能系統專注處理地震等突發新聞﹔路透社的Open Calais智能解決方案可協助編輯審稿﹔《衛報》利用機器人Open001篩選網絡熱文，生成實驗性紙媒產品……機器人寫稿已在國外新聞實踐中發揮了一定作用。

　　在國內，2015年9月10日，騰訊財經頻道用自動化新聞寫作機器人Dreamwriter，發布了一篇名為《8月CPI漲2% 創12個月新高》的報道，開了國內機器人寫稿的先河。此后，新華社推出機器人寫稿項目“快筆小新”，阿裡巴巴聯合第一財經推出“DT稿王”，今日頭條推出“xiaomingbot”，南方報業推出“小南”，各種寫稿機器人紛紛涌現。

　　企業發展較快，媒體跟進及時

　　從發展歷程來看，無論是國內還是國外，較早開發並應用機器人寫稿技術的都是技術實力雄厚的商業企業，尤其是互聯網公司，比如，美國著名AI技術企業Automated Insights公司就研發了名為Wordsmith的機器人寫稿系統，為美聯社和雅虎等媒體巨頭提供服務﹔一些非媒體類公司，如美國好事達保險公司（Allstate）、美國最大的有線電視運營商康卡斯特（Comcast），也都應用此系統編寫信息。同樣，國內商業媒體，尤其是互聯網公司，攜技術優勢，在機器人寫稿方面進展較快。例如，騰訊財經頻道的自動化新聞寫作機器人Dreamwriter，能根據算法在第一時間自動生成稿件，瞬時輸出分析和研判，一分鐘內將重要資訊和解讀送達用戶。而今日頭條“xiaomingbot”撰寫的稿件，從寫作形式和內容豐富度來看，和人類寫稿幾乎沒有差別。

　　近年來，傳統主流媒體不斷加大技術投入，在機器人寫稿方面也有突破。如，上文提到的《紐約時報》數字部門開發的Blossomblot系統，能夠將大量文章篩選后推送至社交網站等平台。目前，該系統每天能推送超過300篇文章。從國內來看，新華社於2015年11月推出機器人寫稿項目——“快筆小新”，是較早開始探索機器人寫稿的主流媒體。“快筆小新”主要服務於新華社體育部、經濟信息部和中國証券報，用於完成體育賽事稿件和財經稿件的自動撰寫。2017年1月，南方都市報社、凱迪網絡和北京大學計算機科學技術研究所三方宣布聯合成立智媒體實驗室，並研發出寫稿機器人——“小南”。“小南”的第一篇稿件是春運車票動態信息。2017年春節，人民日報首次嘗試運用人工智能，語音機器人“小融”通過人民網及“兩微一端”等平台與網友互動，引起關注。

　　生產資訊為主，產量十分驚人

　　目前，由於技術限制，機器人寫作的稿件多為資訊類新聞，但產量十分驚人。

　　除了前面提到的《紐約時報》每天通過Blossomblot推送300多篇文章外，美聯社使用Wordsmith編寫財經和體育方面資訊，每季度可以產出3000家公司財報。據報道，Wordsmith1分鐘最多可生成2000篇報道。①

　　阿裡巴巴與第一財經聯合推出的“DT稿王”主要報道股市異動，平均每天可發布1900篇公告，這是一位資深証劵編輯100個小時才能完成的任務。在裡約奧運會期間，今日頭條研發的“xiaomingbot”通過對接奧組委的數據庫信息，實時撰寫新聞稿件。奧運會開幕后的13天內，共撰寫457篇報道，涉及羽毛球、乒乓球、網球等大小賽事，平均每天30篇以上，發稿速度幾乎與電視直播同步。②