機器人寫稿時代，我們還需要記者嗎？

通過給其輸入正確的數據，機器人也能交出一篇我們完全讀得懂的文章。也許機器人永遠不會獲得普利策獎，不過它有很多人類記者比不上的長處。

斯科特·霍斯利是一位非常有經驗的記者，除此之外，他還是一個效率很高的速記員。因此，他是與“語言大師”（Wordsmith）寫稿機器人競爭的不二人選，“語言大師”是美國企業“自動化見解”（Automated Insights）開發的軟件，能夠自行編寫簡單的體育、財經等行業新聞事件。

馬上，一家快餐連鎖店的財報就要發布了。霍斯利與“語言大師”準備等財報一發布就撰寫一篇相關的短新聞。你猜猜，誰寫得更快，誰寫得更好？霍斯利花了7分鐘完成了一篇報道，這已經很快了，然而“語言大師”僅用2分鐘就搞定了。這兩篇文章都沒有任何錯誤。看過兩篇報道的人評價道，霍斯利行文更優雅、更流暢，而“語言大師”則提供了更多事實依據。

兩篇報道都達到了將一個新聞事件快速而又準確地報道給讀者的目標。不過，兩者之間有一個重要的區別：“語言大師”的工作成本僅占人類記者的零頭而已，它不需要休假，從來不會生病，而且其寫作技巧會由于人工智能的發展而不斷得到改善。“語言大師”一年能寫10億篇稿子，比世界上所有的記者一年寫的加起來都要多。

寫稿機器人不只勤奮，學習能力也很強。“就技術層面而言，機器人寫稿存在著巨大的進步和改善空間。也許不知道什么時候，機器人就能進行完全的寫作和報道了。”德國凱澤斯勞滕軟件供應商Empolis主管斯特凡·魏斯對此表示期待。

也許寫稿機器人永遠不會贏得普利策獎。它們不會進行調查研究，不能進行前瞻性思維，不會提出自己的想法。然而，它們能夠“生產”出不錯的文章，因此還是能為記者“分擔”一部分日常工作的，比如關于一些小公司財報數據的報道，或是一些體育賽事的成績報道。

機器人寫稿的質量主要取決于算法以及已有的數據。以足球賽事為例，德國斯圖加特數據供應商Aexea的工作人員沙伊姆·阿爾坎這樣解釋算法的工作邏輯：“如果兩支球隊勝負球在3個以上，計算機就會將這場比賽描述成‘一場令人信服的勝利。如果聯賽排名吊車尾的球隊贏了衛冕冠軍，算法就會將此定性為‘爆炸性新聞。如果排名第七的球隊以1：0贏了排名第八的球隊，那么比賽結果就是‘毫無懸念。”

如果一場比賽出現了4次犯規和4張紅牌，那么計算機就會認為這場比賽的裁判過于小心翼翼。如果出現48次犯規以及4張黃牌，那么寫稿機器人會報道，這是一場“對抗很激烈的比賽”。如果再加上4張紅牌，那就是一場“殘酷”的比賽。“但比如佩普·瓜迪奧拉扯了一下帽子，這樣的細節也只有人類記者才能寫出來。”阿爾坎說。

如今，寫稿機器人的表現已經如同一個表現優異的新聞見習生了。經驗豐富的編輯教給它越多，它的報道技巧就變得越好。與此同時，寫稿機器人有一大優勢：每個錯誤，它最多只犯一次。而且，寫稿機器人的成本也要比人類記者便宜得多。它每個月只需要1000歐元就能完成兩萬篇文章。

現在，在美國，甚至已經有一些知名媒體開始使用機器人撰寫稿件了。比如，《洛杉磯時報》就讓機器人撰寫這一地區關于地震的報道。一旦洛杉磯發生地震，人們就會在其官網上讀到機器人寫的關于此次地震強度的報道，這些數據是由當地的地震測量中心自動提供的。

目前，德國媒體對于寫稿機器人的應用尚處于測試階段。“去年，德國體育通訊社已經成功測試了寫稿機器人，但是目前還未投入使用。”德國體育通訊社主編斯文·弗洛貝格說。

德國《時代周刊》網站主編約翰·魏格納認為，寫稿機器人未來將會非常有前途。盡管目前在其工作中還未應用到寫稿機器人，不過魏格納已經為寫稿機器人勾勒出職位前景了。“比如，在一篇大型敘事文章中，怎么按照個性化的用戶需求重新改寫、編輯一些細節？這時候寫稿機器人可能就會派上用場了。”魏格納說。機器人可以“在一篇關于人口學的報道中，在開篇時將不同讀者所在地的人口和數據嵌入進去，這樣會讓讀者感到更親切，更有可讀性”。對于這方面，《紐約時報》已經做了很好的示范。實際上，魏格納自己也在尋找一個合適的寫稿軟件來輔助寫作。

寫稿機器人可以毫無怨言地寫作任何東西，只要人們“喂”給它足夠的數據就好。未來，它不只會在新聞報道中大顯身手，還會在其他很多地方嶄露頭角。一些金融機構，比如瑞士信貸和富達投資已經開始讓計算機為其撰寫分析報告。美國自動寫作技術公司“敘述科學”（Narrative Science）則更進一步，其開發的軟件Quill甚至能從一堆數據中生成完整的PPT或報告。寫稿機器人甚至還能撰寫避難申請，它的速度肯定要比避難所的官員快多了。

[譯自德國《焦點》]