機器人都能寫(xiě)新聞了?(2)

　　最后，機器人無(wú)法按照人類(lèi)閱讀的喜好和習慣來(lái)生產(chǎn)可讀性高的文字，只能按照“預設的邏輯規則”來(lái)辨認數據中的事實(shí)和關(guān)鍵趨勢，然后從詞庫中選取恰當的詞匯進(jìn)行描述，相比人工寫(xiě)作運用靈活的邏輯組織稿件和用生動(dòng)的語(yǔ)言風(fēng)格來(lái)打動(dòng)讀者，“機器人記者”們只能自嘆不如。

　　因此，從整體來(lái)看，機器人參與創(chuàng )作的新聞偏于事實(shí)類(lèi)報道，而對于分析、解讀、抒情題材類(lèi)的新聞，仍需要大量的人工編輯。

　　機器正在取代人類(lèi)的工作。IBM的深藍曾經(jīng)打敗過(guò)世界棋王。在這個(gè)智能時(shí)代，即使是最有創(chuàng )造性的工作之一：寫(xiě)作，也是可以由機器完成的。

　　雅虎和美聯(lián)社的相當一部分財報和體育新聞都是機器人寫(xiě)的。它們使用的都是一家叫做Automated Insights的公司開(kāi)發(fā)的軟件WordSmith。只要導入最新的數據，1分鐘最快可以生成2000篇報道。

　　為了測試機器人和記者誰(shuí)能寫(xiě)出更好的報道，NPR的駐白宮記者，前任商業(yè)記者Scott Horsley和 WordSmith 進(jìn)行了一場(chǎng)比賽。

　　比賽規則是： Horsley和WordSmith一起等Denny’s餐飲公司出財報，兩“人”同時(shí)開(kāi)寫(xiě)一篇短報道，比的主要是速度和質(zhì)量。

　　Horsley開(kāi)始很得意： 他是Denny家的?？?，甚至有熟識的侍應生知道他喜歡吃什么，他以為能在熟悉的題材中占上風(fēng)。然而在速度上遭到了挫?。簷C器人兩分鐘就寫(xiě)完了，他花了整整7分鐘。

　　不過(guò)質(zhì)量上的結果相反。NPR在Polar上發(fā)起了投票。截至發(fā)稿時(shí)，機器人寫(xiě)的文章獲得了912票，人類(lèi)寫(xiě)的獲得了9916票。Horsley的文章雖然更長(cháng)一些，但語(yǔ)言更簡(jiǎn)明易懂。

　　NPR的報道稱(chēng)，機器可以通過(guò)學(xué)習寫(xiě)得更好。通過(guò)學(xué)習一家媒體上的幾千篇文章，它能夠大致掌握語(yǔ)言風(fēng)格，甚至玩些常見(jiàn)的梗。如果我司有一個(gè)WordSmith，它大概很快就能get到黃姓編輯和劉姓編輯是怎么回事。

　　而對媒體人來(lái)說(shuō)，更理想的報道方式可能是， 讓機器人和記者打配合，前者負責快速、全面、準確地發(fā)消息，后者負責后續跟進(jìn)和深入分析。

　　那么，在這個(gè)機器入侵的時(shí)代，最難被機器人取代的工作是什么?NPR給出的答案是精神健康和社工類(lèi)的工作。這類(lèi)工作只有0.3%的可能會(huì )被機器取代，因為它需要運用人的智力、協(xié)調溝通能力、還有最重要的人性的力量。而最容易被機器取代的工作則是電話(huà)推銷(xiāo)員，而且這已經(jīng)成為了現實(shí)——現在連10086都自動(dòng)打電話(huà)來(lái)催你交話(huà)費辦業(yè)務(wù)了。

　　常常覺(jué)得我司還是挺需要幾臺機器人的，只是不知道它們學(xué)不學(xué)得會(huì )中文。

原文轉自：http://mt.sohu.com/20150522/n413564346.shtml