王丰：“机器人写稿”在传统新闻采编流程中三个节点

　　FT中文网总编辑王丰撰文总结了“机器人写稿”技术主要作用在传统新闻采编流程中的三个节点：

　　一是信息的采集。

　　在信息爆炸的时代，新闻行业早已开始通过电脑程序筛选信息，捕捉海量信息中的“突发”和“异动”，发现新闻线索。例如，驻华外国财经媒体早在十几年前就开始用类似网络爬虫的软件实时监控关键政府、机构、企业网站和数据库，尤其是央行、财政部、统计局等定期发布的宏观经济数据。相关数据库、网页一旦有更新，这些软件立即以邮件、手机短信或电脑桌面“红条”的形式通知记者处理。财经类通讯社间对发稿时效、第一时间影响市场能力的竞争，往往精确到秒甚至毫秒。

　　时至今日，社交媒体日益成为新闻线索的最快、最广来源，监控分析社交媒体动向和趋势的软件更是不断推陈出新，很多技术能力强大的新闻机构更是自行开发相关软件，直接接入自己的内容管理系统(CMS)。

　　二是人工智能技术在“写稿”环节的应用。

　　就目前的发展看，这一功能的基本原理其实并不复杂：对于一些相对格式化、以数据为核心内容的新闻(例如财经、体育新闻)，记者编辑们可以先准备好相对固定模板，其中的变量(时间、地点、数据等)可以随时由上文提到的由爬虫软件获取的最新数据所代替，从而生成最新的报道。

　　据我所知，彭博社、路透社等财经新闻机构，至少在四五年前即已自行开发相关软件，以多半自动、少半人工的形式生成并发布格式简单的财经新闻。

　　三是新闻机构生产出的内容的智能发布。

　　例如《纽约时报》开发的Blossom程序，通过大数据分析确定哪些内容更适合发布到社交媒体平台。

　　依据远超人类的强大计算能力来获取、筛选和分析数据是机器人的强项，新闻业与之相关的工作也正在被电脑不断取代，这对新闻行业整体的时效、准确、客观性提升大有帮助;但是，在可见的未来，即便是在纯粹事实性的新闻报道中，电脑仍旧难以完全取代人类记者。

　　也许未来的新闻机构不再需要动辄几十人、数百人的“大平面”办公室，会在一定程度上以大型服务器机房甚至是“云计算”取而代之，但在一些关键的、具有高附加值的环节上，经验丰富的人类记者编辑仍旧将占据核心的地位。诸如观点、分析、评论、调查等更加复杂、涉及人类主观意识的新闻形态，在未来很久一段时间内都必须仍旧由人类记者编辑负责——除非这些形态乃至传统意义上的新闻行业，因为市场需求的变迁而先行消亡。

　　(来源：FT中文网，研究院王培志整理)

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