机器人记者为您报道|前方记者为您报道
时间：2019-04-07 03:15:57 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
“由于外界对希腊退出欧元区的预期扩大，全球几大主要股市纷纷大幅下挫，加之近期国际板试点消息频出，沪指放量重挫，收于2308.55点，大跌2.73%，创近半年最大跌幅。A股市场做空气氛浓厚，多头在空方的步步紧逼之下毫无作为。Narrative Science机器人记者，上海报道。”这听起来像是《未来战士》的新剧情？事实上，它已经发生，机器人记者正在为您报道。
总部位于芝加哥的Narrative Science公司开发了一项可以自动生成新闻稿的电脑系统。这项看起来有可能取代甚至消灭“新闻手工艺人”的技术，是美国西北大学梅迪尔新闻学院的研究项目之一。一些利基新闻提供者也聘请了Narrative Science的这位“机器人记者”为他们的订阅者们提供最新的新闻信息。“机器人记者”如今已经被用于报道部分商业和体育新闻，而且这些文章读起来并不像机器那般冰冷无趣。
身为Narrative Science公司的CTO，Kristian Hammond的小办公室紧挨着公司的程序员和工程师。对于Hammond来说，用电脑系统生成新闻稿件只不过是序幕，他的目标是创造一个由机器主宰的新闻世界。据《连线》杂志报道，在去年一场新闻记者和技术控对话的小型研讨会上，Hammond曾经预言将来99%的新闻稿将会由机器完成。
Hammond在美国犹他州长大，父亲是当地州立大学的教授。上个世纪80年代后期，受著名的人工智能专家Roger Schank的影响，从耶鲁大学本科毕业后Hammond开始研究人工智能。在取得了博士学位之后，Hammond供职于芝加哥大学并领导了学校最新的人工智能实验室。在这个实验室，他发明了一个可以追踪使用者阅读和写作习惯的软件，并依此推荐相应文件。随后，他来到西北大学，成为智能信息实验室的合伙主管。2009年，Hammond和他的同事Larry Birnbaum在梅迪尔学院开设了包括编程和新闻学的课程，鼓励学生发明新的可以将数据转化成新闻故事的系统。几名学生在当时开发出了“机器人记者”最原始的模型——The Stats Monkey。学期末时，Hammond专门举办了一个演示日活动，The Stats Monkey的演示令许多媒体大亨和参与者印象深刻，其中也包括DoubleClick公司（一家在2007年被Google以31亿美金收购的提供网络广告服务的公司）的前高管Stuart Frankel。
在当时，这还只是个可以撰写棒球比赛故事的软件。但是对于想要将这个软件进一步市场化的Hammond来说，基于0和1二进制发展起来的计算系统在将来是否真能写出品质足以与传统专业新闻报道相匹配的文章？机器写出来的文章是否也能在内容上引起人们的兴趣？幸运的是，这些问题在Stuart Frankel看来答案都是肯定的，他认为这样的系统大有商业潜质。因此，2010年，Stuart Frankel, Kristian Hammond和Larry Birnbaum共同成立了Narrative Science公司，专门研究“机器人记者”。
Narrative Science公司开发的系统最大的特点在于，它能够通过对数据的分析得出结论，并从某个特定的视角出发来写文章。在体育报道方面，该系统能够充分理解体育竞技过程中的专业术语，所以能根据系统自己的判断对比赛的报道选取侧重点。因此，它不像过去的系统那样单纯地复述事实，而是会给文章加入许多个性化的元素。
《连线》杂志最近详细描述Narrative系统运行的过程。首先，必须有大量高质量的数据积累。这正是体育和财经话题成为了目前最适合这个系统报道的话题的原因所在，体育和财经事件都蕴含丰富的数据信息。以棒球为例，系统可以根据数据计算出某一球队在比赛中获胜的几率，随着比赛开始， “机器人记者”会第一时间关注赛事的进展，并根据发生的具体情况，记录不同变量的数值，再输入这些变量以调整获胜的几率值。
其次，系统中的这些数据必须遵循一些众所周知的规律、规则，比如，体育赛事的一般规则等。因此，Narrative的系统需要为不同的新闻主题制定一系列报道模板。Narrative Science为此聘请了一批专业的记者为他们的系统量身定做了专业的写作模板。根据这些模板，程序员制定相应程序，确保“机器人记者”对数据的正确理解和运用。最后，由于一般新闻信息稿件的结构，特别是体育或者财经类信息会遵循相应的报道逻辑和路径。因此，“机器人记者”可以很容易利用专业记者们准备的写作模板来“构思”文章思路，完成文章的每句话。当然，机器人记者偶尔也会出现错误。但是作为机器，这样的几率是少之又少的。
上述的运行原理，你或许并不陌生。在过去两年间，几乎所有耳熟能详的大型IT公司都可能会富有激情地和你谈起商业智能（Business Intelligent)一词，向你兜售基于数据收集、清洗、建模基础上有助于决策分析的种种产品与服务。如今，人们已经不可避免地进入了“数据化”时代。例如，美国职业棒球联盟曾试图花费数百万美元打造一个赛事实时数据处理系统。而Narrative Science第一代系统得以运作的前提，恰巧是一个可以实时收集各类数据的生态系统。
随着“机器人记者”写出大量体育和财经类新闻稿，许多人开始意识到这个系统不仅仅能提供新闻写作，它还能进行一系列和数据有关的分析写作，“机器人记者”的功能不仅仅止于媒体，需要数据分析和生成报表、仪表板（dashboard)的用户都是它的潜在客户。
Narrative最近的一个客户是一家大型快消品公司，Narrative的“机器人记者”帮这家公司制定每个月的销售报告，分析销售数据，横向对比当地竞争者后对该公司提交接下来的经营策略建议。Narrative如今还在考虑为魔兽世界的各个部分制作个性化的财报。“互联网产生了丰富的数据，Narrative正是一个将数据文字化的公司”，DoubleClick的前CEO David Rosenblatt在接受《连线》杂志采访时，曾表示，“Narrative的生存空间很广阔，新闻写作只是它的一部分”。
但目前就新闻写作的工作而言，较之它的血肉同行，智能系统的写作始终还是一个复制、综合的过程，跟人的思维有本质的区别。根据计算机系统，人们只能得到在各种现成的模板和关键词的基础上加工、模仿而来的新闻稿，不要指望能够获得那些叙事精妙、言辞犀利、观点独特、能够催生阅读快感的报道。
对于依然处在研发阶段的“机器人记者”来说，还需要不断提高系统的自进化能力和数据处理能力；系统还需要加强对语言的“理解力”和“使用力”。即便如此，Narrative Science的野心依然很大。有人曾经问Hammond，“机器人记者”在接下来20年会不会有机会得到普利策新闻奖？Hammond的回答是：“不，应该是接下来5年。”
Hammond的话或许不是危言耸听，但正如《正在消失的职业》一书中所说，以脑力劳动为主的职业是不会消失的。人类创造性的脑力劳动是不可替代的。记者是不会被“杀死”的，更可能的景象是记者们在机器人助手的辅助下，写出一篇篇普利策级新闻报道。（文/熊元）
