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          機器人"秒發"地震新聞引熱議 缺少人文關懷是軟肋

          2016-06-03 10:27:58  來源: 北京日報  作者: 孫奇茹  
          視頻加載中...

          你或許未曾想象,一條在朋友圈刷屏的新聞報道,竟會出自機器人之手。日前,第一財經發布了智能寫稿機器人“DT稿王”,并現場演示寫作內容和效果;幾天前,一則由機器人撰寫的地震新聞也引起網絡熱轉。在谷歌智能機器人戰勝著名圍棋手李世石之后,智能機器人又開始在新聞寫作領域大顯身手。

          機器人寫手“秒發”新聞

          5月29日,四川綿陽發生地震。很快,一條題為《綿陽安州發生4.3級地震》的新聞開始流傳于網絡。這條新聞內容詳盡,包括地震參數、震中地震歷史信息、地震周邊鄉鎮的基本情況、地震所在縣的行政情況,甚至還有兩張震中地圖,可謂圖文并茂,內容豐富。

          而令網友炸鍋的地方在于,在作者名字一欄里,竟然寫著“地震信息播報機器人”這幾個字。這并非編輯失誤。寫下這篇560字的新聞稿件,并第一時間發布在網絡上的,的確是國家地震臺網研發的智能機器人,且全程僅花了6秒鐘。

          令人驚嘆的是,整個過程中,機器人自動寫作,自動發布,全程無人介入。取標題、發布地震圖方便后期救援、撰寫地震參數、搜集地震周邊歷史情況……根據后臺設定的一系列工作程序,地震信息播報機器人就完美完成了工作,也毫無疑問地摘得了這次地震新聞的全球“首發”。

          其實,在地震信息播報機器人之前,國內外的媒體都在陸續試水機器人寫稿。去年11月,新華社公布其機器人寫稿項目“快筆小新”,輸入一只股票代碼,關于該股票的財報分析就能瞬間成稿。再向前兩個月,騰訊財經發布了由Dreamwriter智能寫稿機器人撰寫的一條財經新聞。而在海外,美聯社早在一年多前就已開始用機器人編輯Wordsmith撰寫稿件。

          根據“DT稿王”的設計,未來,除了在財經資訊領域,在商業機構、金融、法律、醫療等領域,如果你有寫作需求,只要能夠把寫作邏輯、目標說清楚,設置一定的約束條件,或許就能通過智能機器人的寫作平臺,自動生成內容。

          “多快準”跑贏人類

          其實,無論一財、新華社、騰訊,財經資訊都是他們使用機器人寫稿的首要領域?!皠側胄凶鲇浾叩臅r候,我需要花費大量的時間去翻閱報告來獲取信息?!辟Y深財經媒體人、第一財經CEO周健工說。據其統計,中國的金融市場平均每天發布大約1900篇公告,而這1900篇公告,一位資深證券編輯需要100個小時才能看完。

          相比之下,機器人的速度則要快得多。以一財和阿里合作推出的“DT稿王”為例,通過對上市公司公告、財務報表、官方發布、社交平臺、證券行情等信息源的海量抓取、分析,它可日閱讀3000萬字,30天可寫完一部四庫全書體量的書。

          再看國外同行,美聯社選擇讓機器人編輯承擔財報工作,也是因為該類文章內容往往單調枯燥,并且對數據的準確度和文章速度要求很高,而這些都是人類的弱項。

          善于處理數據、在海量信息中摸爬滾打……機器人的這些“天性”,使得他們不僅在處理涉及數據的新聞時更不易出錯,有時甚至還能成為抵制虛假信息的“打假斗士”。

          如果你以為機器人只會寫出毫無文采的枯燥字眼,那就太低估了這些智能大腦的能量。由海外科技公司開發的新一代智能寫作軟件 Narrative Science,甚至可以根據不同的出版社特點用不同的行文風格“寫作”。

          隨著技術的持續完善,甚至有業界專家大膽預測,計算機記者將在未來二十年內成為普利策新聞獎的有力競爭者。

          人文關懷是軟肋

          機器人頻頻“搶飯碗”,記者是否前途堪憂?今年年初,谷歌智能機器人與李世石的人機世紀大戰舉世矚目。鮮有人知的是,早在一年前,寫作領域的人機大戰就已經上演。事實證明,機器人取代記者還為時過早。

          在一位資深商業記者與智能機器人Wordsmith進行的“寫稿比賽”中,雙方坐等一家公司出財報,兩“人”同時開寫一篇短報道。最終結果,速度上機器人以2分鐘完稿大勝人類的7分鐘。質量上,機器人的文章獲得912票支持,而記者的文章獲得了9916票的支持。

          “人們難以期望機器人會變換著語氣在采訪中進行觀點交鋒,也不能指望它在鏡頭前隨機應變或深入背街小巷明察暗訪。”一位媒體從業者說,新聞字里行間與鏡頭之下都包含著記者的判斷、價值觀與人文關懷。機器人寫手卻無法完全具備人的靈活性和創造力。

          在北京師范大學新聞傳播學院執行院長喻國明看來,隨著機器人寫稿能夠實現在災害、體育、財報等規格化新聞資訊的精確、迅捷發布,并對不同語言風格的智能化學習,未來新聞人應該把精力重點放在機器人無法完成的調查性、深度解釋性報道上。(孫奇茹)

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