25秒完成九寨沟地震报道，写稿机器人要让记者失业？

文/本刊记者 王 飞

25秒完成九寨沟地震报道，写稿机器人要让记者失业？

文/本刊记者 王 飞

8月8日21时19分，四川九寨沟县发生7.0级地震，举国震惊。不过更令媒体和公众感到吃惊的是，在21时37分15秒，中国地震台网机器人自动编写稿件，仅用25秒出稿，540字并配发4张图片，内容包括速报参数、震中地形、热力人口、周边村镇、周边县区、历史地震、震中简介、震中天气8大项。

25秒能做什么？当人类记者还处在惊愕中时，机器人已经迅速完成了数据挖掘、数据分析、自动写稿的全过程，不禁让公众浮想联翩：记者是否要彻底失业了？

在笔者看来，对于这个问题其实并不需要恐慌，需要客观看待，既要看到写稿机器人在信息采集、加工、分析这个领域的巨大优势，也要明白按照现在的人工智能技术的发展，写稿机器人尽管有一定的优势，但其还很难达到记者写稿中所饱含的事实、情感、逻辑、思想等高度。

其实，对于机器人写稿，传媒界并不陌生。从技术层面上来说，写稿机器人实际上是一种数字技术和智能写稿编程系统，机器写稿背后涉及到的技术包括数据挖掘、自然语言处理、机器学习、知识图谱、搜索等等。一般而言，机器人写稿流程分为数据采集、数据加工、自动写稿、编辑签发4个环节。毫无疑问，面对海量数据信息，人力的处理速度肯定赶不上机器人，因此在以信息发布为主的消息、上市公司公告、财务报表、官方发布、社交平台、证券行情等类型文章上，写稿机器人不仅提高了新闻的时效性，同时节约了人力成本。

比如，新华社机器人发稿系统后台有500到600个模版，可以根据不同的要求，呈现不同的稿件。目前新华社机器人发稿系统运营维护仅需4到5人的团队，平均一天稿件签发量在100条左右。

此外，在众多写稿机器人中，今日头条写稿机器人“Xiaomingbot”比较知名，它的中文名字叫张小明。张小明由今日头条实验室研发，可以通过两种文本生成技术产出新闻：一种是针对数据库中的表格数据和知识库生成自然语言的比赛结果报道，即简讯；另一种是利用体育比赛文字直播精炼合成比赛过程的总结报道，也就是资讯。

笔者以为，从以上例子可以看出，写稿机器人并不是指实体意义上的机器人，而是对机器自动生成文本、产出内容的一种抽象化命名。具体来说，写稿机器人多以特定的信息库为基础，通过一定的筛选、分析、运算等信息处理手段，将信息进行重新排列组合，并套用事先设置好的写作模板，输出新闻报道。

因此，机器写作一般可以总结为两种主要形式：第一种是基于数字进行事实陈述及简单的逻辑分析，比如体育比赛的简讯；第二种是对信息源进行针对性的信息提取，再根据不同的规则把信息要点组合成一篇文章。今日头条机器人张小明撰写稿件就是第一种，而此次中国地震台网机器人发布的新闻属于第二种。

可以看出，这些机器人编写的稿件基本上还是以短平快的消息和数据新闻为主，这些稿件类型实际上是以模块化的信息为主，这次中国地震台网机器人自动编写稿件也是以信息发布、分类处理、背景介绍为主，并不是通讯、评论、特稿、深度调查等以专业性和思想性见长的稿件。

因此，从这个意义上来说，尽管随着当前人工智能技术的日益强大，写稿机器人在新闻基础领域可以部分取代记者的工作，甚至会比传统的人力工作更高效，但与机器人写稿相比，人的最大价值在于对事实的判断以及对复杂逻辑关系的推理，这是记者本身创造性的体现，也是目前机器人所没有的能力。比如，质疑、追问、寻找对方话语中的新闻线索，这就是人类记者的法宝。相较于写稿机器人，记者能够生产优质的、深度的、有观点、有分析的作品，这种优势恰恰是机器人并不具备的。

正是因为写稿机器人和记者的各有优势，可以预见，未来新闻界可能的一大发展趋势就是人机协作来完成新闻作品，具体的模式就是让机器人完成新闻信息的搜集、整理、分析和加工，然后记者在这个基础上进行深度挖掘，完成逻辑判断，形成观点和思想。所以，面对此次写稿机器人的横空出世，记者们其实不必恐慌，但这个群体必须要有危机感，如果记者的工作不能展现超越当前机器人的专业性，如果记者的文章不能体现事实、逻辑、情感、思考等关键性要素，那么这种记者不仅会在和同行的竞争中被淘汰，迟早也会被机器人淘汰。