打败记者，机器人成最佳写手

毫无疑问，算法的作者是时报的职员，不过他享有双重身份——既是记者，也是程序员。地震那天早上，USGS从服务器的各种地震仪接收到数据，经过编辑转化后发至这名时报记者的个人电脑中。数据一经传输入他所编写的软件中，便立刻自动被筛选出相关的信息，并用日常语言写作出一篇新闻稿。而这名从梦中被震颤惊醒的记者只是稍微检查了一下整篇文章，即点击了“发送”。不过实际上，这种文本基本可以达到无需任何人为修改即可公布的程度。下次地震发生时，即便这名记者仍然躺在床上，时报的读者们也可以阅读到这篇稿子。

这一事件引起了美国媒体的关注，近年来由于财政原因，洛杉矶时报解雇了不少编辑记者。结合这次的新闻，有人猜想，这些记者是不是被机器人取代了呢？在实践中，具有不同复杂性和自主性的“机器人记者”已经开始逐渐投入使用，尤其是媒体和那些需要出产大量重复性文稿的行业。

轻轻松松，四步出稿

在美国，自动写作技术的发展在很大程度上是基于伊利诺伊州西北大学的人工智能领域专家们的研究成果。智能信息实验室的联合负责人拉里•伯恩鲍姆（ Larry Birnbaum）教授任教于麦迪尔新闻学院（Medill School of Journalism），作为这个全新领域的领头人，他是奎尔系统（ Quill system）的研发人员之一。虽然奎尔具有较高的性能，但在普通PC机的Linux下运行完全没问题。为了解释它的工作原理，伯恩鲍姆将整个步骤分为了四步——尽管在实际工作过程中，它们是重叠的。

首先，奎尔需要通过其他软件导入数据（表格，列表，图形）。“近期来，这些信息的很大一部分都可以由人类生产，例如包含公司账目的电子表格或描述一场足球比赛的博文，” 伯恩鲍姆说。不过在开始第一步之前，其他智能系统需要把各种形式的信息转化为机器可以识别的结构化的数据，这样，机器人作家可以获取人类的知识。

奎尔下一步的工作就是进行叙事分析。“收集到的数据会被分类，并按照能够形成一篇新闻稿的叙述方式来进行排序，” 伯恩鲍姆补充说，“它会选择某些事实，如强调行动，突出人物。”

第三也是最有创意的一步——形成文本。“算法会选择一个有一系列事实描述的模板，” 伯恩鲍姆解释说，“然后就是一个模式化的过程，它只需要选择合适的编辑角度即可。在实际过程中，这一步所得到的结果会是文字、代码和图表的混合物——一种只有机器可以理解的呈现方式。”

在这一基础上就到了第四步——具化文字。“奎尔有一个数据库，其从日常用语和专业学术期刊中收集了很多英语语法、单词、关联词，用以在最后步骤形成文本时组织语言。” 伯恩鲍姆说。对于外行人来说，最后一步是最壮观也是最惊人的，但实际上这并不是整个过程中最复杂的部分。“计算机早在多年前就已经学会如何用英文写作，但它们为什么不写呢？因为它们没很么内容可写——它们缺乏写作需要的足够的信息。”他笑着补充说，现在它们终于可以为人类写作有趣的文章了。

机器人会取代记者么？

为了充分利用奎尔带来的商机，研究所的研究员克里斯•哈蒙德（Kris Hammond）在芝加哥创办了一家名为 Narrative Science的公司。哈蒙德确信好的叙述要比简洁的素描要有价值得多，因为人的大脑总是倾向于去理解那些用优美文字表达的叙述。“多亏了奎尔”，他说，“在‘不到几年’的时间里，就不会再有人花费大量时间去阅读Excel工作表或费力地区分X轴Y轴……奎尔和它的改进版将读取大量难以理解的数据并将其转换为清晰简单的文字，这会使我们每个人都能自然地通过语言文字获取信息。

哈蒙德称，到2025年，大概有90%的新闻将由机器写作。“但这并不意味着机器人将取代90％的记者，仅仅代表内容出产量会有大幅提升，”他解释说。“以小型业余棒球比赛为例，媒体对他们并不感兴趣，但是还是有一群观众会观看每一场的比赛。奎尔收集这几千场比赛的数据，然后可以几乎立刻写出几千篇稿件，而且和体育记者写出的稿件一样——他们的写作实在太容易模仿了。” Narrative Science目前在这一领域已经有不少客户，包括一些关注本地体育赛事或青少年儿童的新闻网站。

为你写作专属新闻

奎尔同时也在金融领域大展所长——金融是另一个人工稿件可被大量模仿的领域。“多年来，福布斯杂志一直在最终年报数据出来之前就为一些企业做盈利预测和分析。现在有了奎尔，它可以为超过5000家企业提供服务，”哈蒙德说。福布斯网站目前会上传一些经过Narrative Science授权的材料，通常如“华尔街对克鲁格公司前景乐观，将于下周二公布其第一季度季报。分析师预测每股收益将达到1.05美元，同比增长92%。” 无数类似的匿名银行、券商和评级机构都开始利用奎尔来草拟联邦政府和监管机构所要求的各种数不清的报道。“目前，奎尔写作的报道在递送前仍会经过人工审查，因为我们仍处于试验阶段。但几个月后，它们就可以实现直接自动发放至客户。”哈蒙德补充说。

除此之外，哈蒙德相信，当自动化写作与先进科技结合时，将很快在生活的其他领域显示其巨大的潜力：如根据消费记录、网络浏览习惯和移动通信记录等实现为每一互联网用户的个性定位。“奥巴马曾经通过媒体告诉市民，如果他们确保轮胎适当充气，那么就可以省下7%的燃油费用。不过这种说法并没有获得预期效果，因为人们不喜欢做数学题。但在未来，你所钟爱的新闻网站会告诉你：它知道你是谁，你车的型号，你买车花了多少钱，你每周的行驶里程是多少，你所用的是什么燃料等等。它会专门为你写一篇文章，告诉你如果你给轮胎适当充气，每周将可以省下多少钱。”哈蒙德说。同样的方法也可以在其他各个领域使用，从医疗保险到政治等。“总有一天，所有的文章都会只有一名读者。”

新闻、游戏、房产、财经：已经成为机器人的天下

现在，将机器人写作运用于日常新闻采写的媒体远不止刚刚提到的洛杉矶时报一家，福布斯、ProPublica 和 InvestorPlace 等都是Narrative Science的忠实用户。例如，ProPublica曾利用奎尔为其数据库内的五万多所学校生成专属的介绍性文稿，福布斯则更不用说了，在各种收益报表和财经新闻中，我们越来越多得看到了机器人的影子。纽约时报虽然在这一领域有些落后，但据今年七月的最新报道，其也即将于新闻编辑室内引入机器人，暂时承担为稿件筛选关键词、制作标签的工作。

Narrative Science并不是机器人写作市场里的唯一玩家，竞争者一直在源源不断出现。总部在北卡罗来纳州的Automated Insights公司使用的是另一个叫做语言大师（Wordsmith）的自动写作系统，它被描述为一个“自然语言生成平台”。公司负责销售和市场的副总裁亚当•斯密（Adam Smith）称公司在2013年就已经生产了三亿多篇文本，2014年破十亿，目前有包括美联社、甘乃特报业集团在内的十几个客户。 美联社和Automated Insights公司合作采用机器写稿系统来撰写收益报告后，一季度内出产了超过三千篇相关报道，较其原来产量增长了十倍之多，而且令人称赞的是，由机器出产的稿件不仅量大，而且比之前由记者写作的稿件错处要少得多。除此之外，体育新闻亦是美联社内机器人发挥巨大作用的领域。美联社最开始和AI公司合作，除了为写作收益报表外，另一主要目的就是报道体育联赛。合作达成后，美联社不仅轻轻松松报道了美国NCAA（全国大学生体育协会）组织的大学赛事，还将国内各类运动如棒球、橄榄球比赛的报道范围由男子一级赛事延伸至女子比赛、二级、三级赛事。

雅虎同样使用语言大师为游戏“Fantasy Sport”来写作文本。这个游戏是玩家选取真实的足球运动员来组建自己的球队，然后和其他玩家的球队比赛。“这一系统通过分析运动员在真实比赛的表现，然后决定哪一支虚拟团队获得胜利。当然，它的特别之处在于会提供实时的比赛解说。”史密斯解释道。

语言大师同样也可以用来起草房地产广告、市场报告、商业活动和财报等。“使用同一份数据，如股票市场价格，我们可以写出数百万不同的文章，每篇都重点关注一个特定投资组合的变化。”

同时，法国公司Yseop也开发了一个可以写作英语、法语、西班牙语、葡萄牙语、日语的系统。公司网站上有一篇作为范本展示的金融新闻，用户在工具栏内更改数据后，文章就会自动更新。最初这篇报道的标题是“存款余额的积极前景”，但如果你输入一个较低的数值，文本就会修正为：“存款余额的急剧下降”。

Yseop CEO让•劳舍尔（Jean Rauscher）称，Yseop适用于银行、电信公司的客户服务部门以及财经新闻网站，当然，它同样也可为研究股票市场交易的机构提供高级服务：“想要了解一家企业的负责人也很容易，我们的系统会扫描包括犯罪记录等在内的大约30个数据库，然后就可以自动生成一份简历。”

编辑记者反成机器人助手

机器人写作很快就会司空见惯。除公开版外，Yseop还推出了一个供内部使用版的系统，所有可能需要对大量数据分析已完成冗长报告的机构都可能成为他们的潜在客户。劳舍尔已经在想象工作人员和机器人一起工作的效率： “Yseop可以写作一篇包含基本数据和精确数据的初稿，”他建议， “然后由编辑记者进行后续的工作，如对稿件进行重组或润色，加入一些评论和价值判断等。”

该系统同样也可以和工作人员交流，事实上人反而成了机器的助手。“如果算法发现缺少数据，它会自动停止并提出需求。一旦满足它所需，就会自动继续工作。”因此，也许编辑记者们很快就要开始学习一些如何与计算机相处的技能。

或许在不那么遥远的将来，机器人会成为记者工作过程中的最佳拍档，为所有的读者量身打造独一无二的新闻。