敬慧

摘 要 人工智能技術(shù)催生的機(jī)器新聞寫(xiě)作應(yīng)用在近兩年逐漸趨于成熟，提升了新聞生產(chǎn)力，對(duì)于新聞生產(chǎn)模式、新聞人的價(jià)值理念以及新聞傳播手段都產(chǎn)生了巨大的影響?；谀０婧退惴ǖ臋C(jī)器新聞寫(xiě)作開(kāi)啟了人機(jī)協(xié)同新聞生產(chǎn)的新篇章，在新變局下，如何正確對(duì)待機(jī)器新聞寫(xiě)作對(duì)與傳統(tǒng)新聞生產(chǎn)方式的沖擊，適應(yīng)人機(jī)協(xié)同的新聞生產(chǎn)方式，是具有現(xiàn)實(shí)意義的課題。

關(guān)鍵詞 機(jī)器新聞；新聞生產(chǎn)；數(shù)據(jù)處理

中圖分類(lèi)號(hào) G2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1674-6708（2017）197-0005-02

時(shí)效性是衡量新聞的決定性標(biāo)尺。2017年8月8日晚，四川九寨溝發(fā)生了7.0級(jí)地震，最先發(fā)布該消息的是一個(gè)寫(xiě)稿機(jī)器人，它用25秒寫(xiě)完了關(guān)于這次地震的速報(bào)，通過(guò)中國(guó)地震臺(tái)網(wǎng)官方微信平臺(tái)推送，全球首發(fā)?！端拇ò沃菥耪瘻峡h發(fā)生7.0級(jí)地震》速報(bào)，內(nèi)容包括速報(bào)參數(shù)、震中地形、熱力人口、周邊村鎮(zhèn)等8項(xiàng)內(nèi)容。585個(gè)字，5張配圖，自動(dòng)化數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、寫(xiě)稿與發(fā)布，用時(shí)25秒，機(jī)器新聞寫(xiě)作再次被推上風(fēng)口浪尖。機(jī)器新聞寫(xiě)作在今天并不新鮮，自動(dòng)化新聞生產(chǎn)浪潮的火熱要追溯到2001年“google news”的Web新聞聚合器。近兩年來(lái)，新聞機(jī)器人被國(guó)內(nèi)外主流媒體廣泛應(yīng)用，包括美聯(lián)社的WordSmith、紐約時(shí)報(bào)的blossom以及華盛頓郵報(bào)的Heliograf，國(guó)內(nèi)有新華社的快筆小新、第一財(cái)經(jīng)的DT稿王、騰訊的dreamwriter、今日頭條的張小明（xiaomingbot）等。這些寫(xiě)稿機(jī)器人無(wú)一例外都運(yùn)用到了大數(shù)據(jù)處理技術(shù)。

1 新聞機(jī)器人的概念

新聞機(jī)器人是人工智能技術(shù)發(fā)展，在新聞生產(chǎn)方面的應(yīng)用。“新聞機(jī)器人”這個(gè)概念在一定程度上更加倚重“機(jī)器”，也就是所謂的硬件。但機(jī)器新聞寫(xiě)作主要通過(guò)可以進(jìn)行智能化新聞編排的軟件、程式或者代碼，而非硬件部分。國(guó)外研究者用robotic journalism（機(jī)器人新聞）、machine-written news（機(jī)器寫(xiě)作的新聞）、automated content（自動(dòng)生成的內(nèi)容）、computational journalism（計(jì)算機(jī)生成的新聞）等多個(gè)詞匯來(lái)稱(chēng)呼“機(jī)器新聞寫(xiě)作”這項(xiàng)技術(shù)或新型新聞生產(chǎn)方式。這些多元化的稱(chēng)呼方式的內(nèi)核指向基本一致，無(wú)外乎是對(duì)“自然語(yǔ)言生成”“基于數(shù)據(jù)”“無(wú)人工干預(yù)”等元素的強(qiáng)調(diào)。

2 機(jī)器新聞寫(xiě)作的工作原理

新聞機(jī)器人的誕生源于高密度的數(shù)據(jù)和繁雜的計(jì)算任務(wù)，在財(cái)經(jīng)、體育、天氣預(yù)報(bào)等新聞報(bào)道中重?cái)?shù)據(jù)計(jì)算、輕語(yǔ)境描述，并且信息的披露高度透明，通過(guò)設(shè)計(jì)程式化的計(jì)算程序，在收集完大量數(shù)據(jù)后可以根據(jù)關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率和大數(shù)據(jù)的模擬計(jì)算，來(lái)得出計(jì)算結(jié)果代入事先設(shè)置好的“5W1H”新聞寫(xiě)作套式中，一篇機(jī)器人新聞就這樣產(chǎn)生了。與以往的人工智能不同的是，新聞機(jī)器人真正實(shí)現(xiàn)了人向機(jī)器的轉(zhuǎn)變。除了技術(shù)的前期開(kāi)發(fā)之后，在機(jī)器新聞寫(xiě)作過(guò)程中，數(shù)據(jù)搜集和得出結(jié)論完全自動(dòng)化，新聞稿件產(chǎn)出的決定性和關(guān)鍵環(huán)節(jié)都沒(méi)有人工參與。以美聯(lián)社的自動(dòng)寫(xiě)作平臺(tái)Wordsmith來(lái)說(shuō)，一篇自動(dòng)生成的新聞稿的生產(chǎn)流程分為5個(gè)步驟。

第一，獲取數(shù)據(jù)。Wordsmith是一個(gè)以數(shù)據(jù)處理為基礎(chǔ)功能的寫(xiě)作平臺(tái)，可以處理包括APIs、XML、CSVs等各種形式的數(shù)據(jù)。早期的google news就是通過(guò)國(guó)內(nèi)數(shù)千個(gè)網(wǎng)站提供的信息資源來(lái)自動(dòng)生成新聞，這種新聞也叫做數(shù)據(jù)新聞，是新媒體較常使用的新聞生產(chǎn)方式。

第二，分析數(shù)據(jù)。新聞機(jī)器人的強(qiáng)大引擎能夠?qū)?shù)億兆赫的數(shù)據(jù)在極短時(shí)間內(nèi)讀取，并梳理清晰其中的關(guān)聯(lián)，在宏觀(guān)和微觀(guān)不同的層面輸出客觀(guān)科學(xué)的結(jié)論。

第三，提煉觀(guān)點(diǎn)。在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行搜集、整理和計(jì)算之后，相關(guān)的結(jié)論會(huì)作為主要觀(guān)點(diǎn)提煉出來(lái)。這些觀(guān)點(diǎn)結(jié)合一定的行業(yè)、領(lǐng)域或國(guó)情來(lái)解讀其現(xiàn)實(shí)意義，從而提供可操縱性的建議。

第四，格式和結(jié)構(gòu)。程序員將詞匯、語(yǔ)法、標(biāo)點(diǎn)符號(hào)等寫(xiě)作元素作為程序語(yǔ)言，錄入數(shù)據(jù)庫(kù)后增強(qiáng)Wordsmith平臺(tái)的文字書(shū)寫(xiě)能力。數(shù)據(jù)計(jì)算提煉的觀(guān)點(diǎn)會(huì)結(jié)合新聞文本的范式、模版來(lái)形成短消息、長(zhǎng)消息等不同體裁的新聞。

第五，發(fā)行。寫(xiě)作平臺(tái)在短時(shí)間內(nèi)生成新聞稿后，根據(jù)前置設(shè)置，自動(dòng)或人為干涉情況下發(fā)布到互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，為了提高機(jī)器新聞的工作效率，一般都是自動(dòng)發(fā)送。

3 傳統(tǒng)新聞?dòng)浾邔?duì)專(zhuān)業(yè)能力的重新審視

3.1 人機(jī)協(xié)同新聞生產(chǎn)方式考驗(yàn)新聞人的專(zhuān)業(yè)

能力

在新聞自動(dòng)化寫(xiě)作技術(shù)快速迭代的背景下，機(jī)器新聞寫(xiě)作在一定程度上解放了新聞?dòng)浾叩碾p手，提升了新聞生產(chǎn)的效率，代替新聞編輯進(jìn)行模式化的新聞寫(xiě)作和冗雜的數(shù)據(jù)分析。

一方面，機(jī)器新聞寫(xiě)作的工作效率要遠(yuǎn)高于人力寫(xiě)作，在模版化強(qiáng)、機(jī)械重復(fù)性的新聞?lì)}材上代替了新聞編輯。新聞人可以更專(zhuān)注于追尋事件的真實(shí)與細(xì)節(jié)，做好深度挖掘與連續(xù)

報(bào)道。

另一方面，新聞機(jī)器人對(duì)從事新聞寫(xiě)作的人員造成一定的壓力，人際協(xié)同的新聞寫(xiě)作方式考量著新聞編輯的新聞創(chuàng)作能力，不斷迭代升級(jí)的新聞機(jī)器人讓人工新聞寫(xiě)作的方向和題材不斷減少，對(duì)于只會(huì)對(duì)新聞素材進(jìn)行拼接的編輯將會(huì)陷入失業(yè)的危險(xiǎn)境地。

機(jī)器新聞寫(xiě)作墊付了既有的新聞生產(chǎn)模式，把人從寫(xiě)作的神壇上拉了下來(lái)，新聞?dòng)浾咴谛侣勆a(chǎn)中的地位被弱化，在追求利潤(rùn)最大化的市場(chǎng)環(huán)境下，新聞機(jī)器人會(huì)替代從事低端寫(xiě)作的新聞?dòng)浾摺?/p>

3.2 機(jī)器新聞寫(xiě)作為私人定制新聞創(chuàng)造可能

傳統(tǒng)新聞生產(chǎn)是以滿(mǎn)足大眾信息需求為主的，傳統(tǒng)媒體的傳播渠道與新聞生產(chǎn)資源的高昂，意味著傳統(tǒng)新聞生產(chǎn)方式無(wú)法根據(jù)用戶(hù)偏好來(lái)實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的內(nèi)容定制。但機(jī)器新聞寫(xiě)作可以承受高強(qiáng)度的新聞生產(chǎn)任務(wù)，根據(jù)用戶(hù)的生活場(chǎng)景提供個(gè)性化定制內(nèi)容。

今日頭條的新聞機(jī)器人“張小明”（xiaomingbot）初露鋒芒是在里約奧運(yùn)會(huì)，在13天內(nèi)，共撰寫(xiě)了457篇關(guān)于羽毛球、乒乓球、網(wǎng)球的消息簡(jiǎn)訊和賽事報(bào)道，每天30篇以上。今日頭條用戶(hù)可以根據(jù)自身喜好，對(duì)體育類(lèi)的新聞接受刷新提醒。新聞機(jī)器人全天候監(jiān)測(cè)奧運(yùn)會(huì)熱點(diǎn)，每篇稿子都是在比賽結(jié)束后的2～3秒內(nèi)推送，幾乎與電視新聞直播同步。

隨著機(jī)器人語(yǔ)料庫(kù)的完善和智能化的提升，互聯(lián)網(wǎng)新聞報(bào)道的長(zhǎng)尾效應(yīng)會(huì)愈發(fā)突出，由于互聯(lián)網(wǎng)受眾基數(shù)巨大，即使小眾用戶(hù)其數(shù)量也十分可觀(guān)。同時(shí)基于互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的新聞傳播對(duì)個(gè)性化新聞需求的滿(mǎn)足也有利于用戶(hù)黏性的增長(zhǎng)。這也符合未來(lái)定制新聞，分眾化新聞的大趨勢(shì)。

3.3 機(jī)器新聞寫(xiě)作算法模型催發(fā)新聞生產(chǎn)方式

升級(jí)

麥克盧漢的媒介理論曾提到“媒介最重要的作用就是影響了我們理解和思考的習(xí)慣”。媒介即訊息，當(dāng)新聞機(jī)器人介入新聞生產(chǎn)時(shí)，這種程式化和數(shù)據(jù)處理方式就開(kāi)始影響著新聞?dòng)浾叩膶?xiě)作方法和新聞生產(chǎn)習(xí)慣，催發(fā)新的新聞生產(chǎn)

方式。

一方面，新聞機(jī)器人對(duì)互聯(lián)網(wǎng)資源的材料搜集、數(shù)據(jù)抓取功能，能夠在第一時(shí)間捕捉到受眾關(guān)注對(duì)象，在極短的時(shí)間內(nèi)為記者提供詳盡的新聞素材。從這個(gè)角度來(lái)講，新聞機(jī)器人成為記者和編輯的助手。

另一方面，互聯(lián)網(wǎng)的最大價(jià)值在于萬(wàn)物互聯(lián)，而新聞機(jī)器人能夠通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)的特性把毫無(wú)邏輯、瑣碎而獨(dú)立的信息結(jié)構(gòu)化的呈現(xiàn)出來(lái)，從更宏觀(guān)或微觀(guān)的視角去挖掘信息之間存在的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，或一葉知秋，或滄海一粟，為新聞?dòng)浾咛峁╈`感和思路，越來(lái)越多的大數(shù)據(jù)新聞就是

如此。

參考文獻(xiàn)

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