外國媒體用機器人寫稿一年多了,他們是怎麼想這事的?

作者:虎嗅   |   2015 / 09 / 14

文章來源:虎嗅網   |   圖片來源:虎嗅網


聽說中國開始用機器人寫文章了?嗯,反正本文是由虎嗅真人編輯撰寫。

robot

事情是這樣的:上午騰訊財經發布了一篇名為《8月CPI漲2%創12個月新高》的文章,本來稀鬆平常的一個文,卻因為它文末的特別聲明讓編輯們都炸鍋了。它是這樣輕描淡寫地聲明的:“本文來源:Dreamwriter,騰訊財經開發的自動化新聞寫作機器人,根據演算法在第一時間自動生成稿件,瞬時輸出分析和研判,一分鐘內將重要資訊和解讀送達用戶。”

難道,筆者的工作要不保了嗎?(雖說下面筆者要介紹一系列機器人寫稿的優點,但目前機器人稿件最致命的缺點就是無聊,所以請大家好好愛護我們人類編輯。)

為此,筆者專門去查了一下機器人寫稿的現狀,發現目前市面上比較有名的機器人編輯有兩個。一個是Automated Insights公司的Wordsmith,美聯社和雅虎在用;一個是《紐約時報》數位部門開發的Blossom,來看看他們的怎麼用機器人寫稿的。

Wordsmith可以替人類編輯寫財報和體育報導

騰訊財經首發了中國第一篇機器人寫的稿子,把我們人類同行都嚇得不輕,但你們知道麼,美聯社已經使用機器人編輯Wordsmith寫稿超過一年了,不過貌似彼岸的編輯們好像因此解放了不少。

為什麼這麼說呢?其實美聯社主要使用Wordsmith編發企業財報。在採用Wordsmith之前,美聯社需撰寫約300家公司的財報文章,可想而知這並不是個輕鬆的工作量。在使用機器人Wordsmith之後,美聯社每季可以出3000家公司財報,雖然其中仍有120篇需要人力更新或添加獨立的後續報導,但顯然它替人類編輯承擔了絕大部分的工作量。

美聯社之所以選擇讓機器人編輯承擔財報工作,是因為該類文章內容往往單調枯燥,並且對數據的準確度和文章速度要求很高,這些都是人類的弱項。

所以美聯社在去年夏天與Automated Insights (簡稱AI)公司達成合作,使用他們的Wordsmith平台自動生產財報報導的內容,以便讓人類編輯可以集中精力到更有深度的採訪中。

AI公司的公關經理James Kotecki稱,Wordsmith平台每周可以寫上百萬篇文章,系統每秒甚至能生產2000篇文章。他們的合作夥伴還包括有美國好事達保險公司(Allstate)、美國最大的有線電視運營商康卡斯特(Comcast)和雅虎,其中雅虎的足球報導就是由Wordsmith自動編寫的。

在系統試行前期,每篇自動撰寫的報導都會再經過人工處理潤色,錯誤的地方會記錄下來並反饋給AI公司作調整。但從去年10月份開始,系統已經能夠不經人工輔助,全自動生產內容。而聽說目前機器人所撰寫的文章,比以前人工編寫的錯誤更少。

其實,目前Wordsmith的寫作任務主要集中在一些客觀的數據類報導,就如上文中美聯社的財報和雅虎的體育報導,因為目前機器人還不能夠編寫出像人類寫的生動稿件。儘管如此,仍有人類編輯想要挑戰以證明人類的價值。NPR 的駐白宮記者,前任商業記者Scott Horsley 就與WordSmith進行了一場較量。

比賽規則是:Horsley 和WordSmith 一起坐等Denny’s 餐飲公司出財報,兩“人”同時開寫一篇短報導,主要比稿件的速度和質量。

最終結果是速度上機器人勝:機器人2分鐘完稿,Horsley 7 分鐘完稿;質量上人類勝:機器人的文章獲得912票支持,而Horsley的文章獲得了9916票的支持。

有興趣的朋友們可以簡單感受一下機器人和人類的文風差異:(左側為機器人版,右側為人類版)

Blossomblot

Blossomblot就是幫人類編輯找熱門文章

不像美聯社和雅虎選擇和技術公司合作,《紐約時報》的機器人編輯Blossomblot完全是由《紐約時報》數位部門的科學團隊研發。

Blossom的想法最初來自《紐約時報》副主編Alexandra MacCallum的靈感。因為編輯每天需要將文章往社交網站等平台進行針對性推送,但編輯很難每天從上百篇文章中,高效、準確、低成本地完成文章篩選工作。因此MacCallum主導開發了Blossom,通過辦公協作軟體Slack操控Blossom,再利用演算法對Facebook等社交媒體上的海量信息進行數據分析。目前,《紐約時報》每天通過Blossom推送300篇文章。

跟Wordsmith不同的是,Blossom的主要職責並不是寫文章,是輔助編輯挑選出潛在熱門文章,已達到推送文章被病毒式傳播的效果。目前根據紐約時報內部統計的數據結果顯示,經過Blossom篩選的文章點擊量是普通文章的38倍。

除了以上兩個是比較出名的機器人編輯,還有不少也在民間服務著人類:《華盛頓郵報》在使用“Truth Teller”核實新聞的準確性;《洛杉磯時報》的員工設計了智能系統,專注處理地震突發新聞;路透社利用名為Open Calais的智能解決方案幫編輯審稿;《衛報》利用機器人篩選網絡熱門文章,生成實驗性紙媒產品,每月發行5000份。(文/虎嗅)

虎嗅網授權轉載》

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