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  • 机器人"秒发"地震新闻引热议 缺少人文关怀是软肋

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    • 时间:2016-06-03
    • 来源: 北京日报
    • 编译:lx
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       你或许未曾想象,一条在朋友圈刷屏的新闻报道,竟会出自机器人之手。日前,第一财经发布了智能写稿机器人“DT稿王”,并现场演示写作内容和效果;几天前,一则由机器人撰写的地震新闻也引起网络热转。在谷歌智能机器人战胜著名围棋手李世石之后,智能机器人又开始在新闻写作领域大显身手。
     
      机器人写手“秒发”新闻
     
      5月29日,四川绵阳发生地震。很快,一条题为《绵阳安州发生4.3级地震》的新闻开始流传于网络。这条新闻内容详尽,包括地震参数、震中地震历史信息、地震周边乡镇的基本情况、地震所在县的行政情况,甚至还有两张震中地图,可谓图文并茂,内容丰富。
     
      而令网友炸锅的地方在于,在作者名字一栏里,竟然写着“地震信息播报机器人”这几个字。这并非编辑失误。写下这篇560字的新闻稿件,并第一时间发布在网络上的,的确是国家地震台网研发的智能机器人,且全程仅花了6秒钟。
     
      令人惊叹的是,整个过程中,机器人自动写作,自动发布,全程无人介入。取标题、发布地震图方便后期救援、撰写地震参数、搜集地震周边历史情况……根据后台设定的一系列工作程序,地震信息播报机器人就完美完成了工作,也毫无疑问地摘得了这次地震新闻的全球“首发”。
     
      其实,在地震信息播报机器人之前,国内外的媒体都在陆续试水机器人写稿。去年11月,新华社公布其机器人写稿项目“快笔小新”,输入一只股票代码,关于该股票的财报分析就能瞬间成稿。再向前两个月,腾讯财经发布了由Dreamwriter智能写稿机器人撰写的一条财经新闻。而在海外,美联社早在一年多前就已开始用机器人编辑Wordsmith撰写稿件。
     
      根据“DT稿王”的设计,未来,除了在财经资讯领域,在商业机构、金融、法律、医疗等领域,如果你有写作需求,只要能够把写作逻辑、目标说清楚,设置一定的约束条件,或许就能通过智能机器人的写作平台,自动生成内容。
     
      “多快准”跑赢人类
     
      其实,无论一财、新华社、腾讯,财经资讯都是他们使用机器人写稿的首要领域。“刚入行做记者的时候,我需要花费大量的时间去翻阅报告来获取信息。”资深财经媒体人、第一财经CEO周健工说。据其统计,中国的金融市场平均每天发布大约1900篇公告,而这1900篇公告,一位资深证券编辑需要100个小时才能看完。
     
      相比之下,机器人的速度则要快得多。以一财和阿里合作推出的“DT稿王”为例,通过对上市公司公告、财务报表、官方发布、社交平台、证券行情等信息源的海量抓取、分析,它可日阅读3000万字,30天可写完一部四库全书体量的书。
     
      再看国外同行,美联社选择让机器人编辑承担财报工作,也是因为该类文章内容往往单调枯燥,并且对数据的准确度和文章速度要求很高,而这些都是人类的弱项。
     
      善于处理数据、在海量信息中摸爬滚打……机器人的这些“天性”,使得他们不仅在处理涉及数据的新闻时更不易出错,有时甚至还能成为抵制虚假信息的“打假斗士”。
     
      如果你以为机器人只会写出毫无文采的枯燥字眼,那就太低估了这些智能大脑的能量。由海外科技公司开发的新一代智能写作软件 Narrative Science,甚至可以根据不同的出版社特点用不同的行文风格“写作”。
     
      随着技术的持续完善,甚至有业界专家大胆预测,计算机记者将在未来二十年内成为普利策新闻奖的有力竞争者。

      人文关怀是软肋
     
      机器人频频“抢饭碗”,记者是否前途堪忧?今年年初,谷歌智能机器人与李世石的人机世纪大战举世瞩目。鲜有人知的是,早在一年前,写作领域的人机大战就已经上演。事实证明,机器人取代记者还为时过早。
     
      在一位资深商业记者与智能机器人Wordsmith进行的“写稿比赛”中,双方坐等一家公司出财报,两“人”同时开写一篇短报道。最终结果,速度上机器人以2分钟完稿大胜人类的7分钟。质量上,机器人的文章获得912票支持,而记者的文章获得了9916票的支持。
     
      “人们难以期望机器人会变换着语气在采访中进行观点交锋,也不能指望它在镜头前随机应变或深入背街小巷明察暗访。”一位媒体从业者说,新闻字里行间与镜头之下都包含着记者的判断、价值观与人文关怀。机器人写手却无法完全具备人的灵活性和创造力。
     
      在北京师范大学新闻传播学院执行院长喻国明看来,随着机器人写稿能够实现在灾害、体育、财报等规格化新闻资讯的精确、迅捷发布,并对不同语言风格的智能化学习,未来新闻人应该把精力重点放在机器人无法完成的调查性、深度解释性报道上。
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