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四川九寨沟7.0级地震 机器人记者25秒写出540字新闻

2017-08-09来源:传媒茶话会
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      昨晚21时19分,四川九寨沟县发生7.0级地震。21时37分15秒中国地震台网机器人自动编写稿件,仅用25秒出稿,540字并配发4张图片!内容包括速报参数、震中地形、热力人口、周边村镇、周边县区、历史地震、震中简介、震中天气8大项。

      25秒能做什么?当人类记者还处在惊愕中时,机器人已经迅速完成了数据挖掘、数据分析、自动写稿的全过程。

      机器人是如何写稿的?
      北大计算机研究院教授万小军表示,写稿机器人实际上是一种数字技术和智能写稿编程系统。它用机器代替人完成实时监控信息源,利用文本解析和信息抽取技术实现自动信息抽取,采用机器学习算法并融合编辑记者团队的经验和智慧,以模板和规则知识库的方式,根据实时抽取的信息作出判断,输出相应的模板及规则知识库内容,从而产生新闻,以此应对海量、高速、多样的大数据产生的信息。
      因此,当地震发生后,写稿机器人可以快速抽取实时数据和信息,并按照相应的模板和规则进行填空。节省了记者查询、核实数据所需耗费的大量时间,并以最快的速度将信息发布,确保了时效性。
      新华社机器人发稿系统研发团队成员、技术局高级工程师熊立波告诉《传媒茶话会》,机器人写稿流程分为数据采集、数据加工、自动写稿、编辑签发4个环节。技术上通过根据各业务板块的需求定制发稿模板、数据自动抓取和稿件生成、各业务部门建稿编审签发“三步走”来实现。新华社机器人发稿系统后台有500到600个模版,可以根据不同的要求,呈现不同的稿件。目前新华社机器人发稿系统运营维护仅需4到5人的团队,平均一天稿件签发量在100条左右。
      机器人记者优势突出
      和传统记者相比,写稿机器人可以瞬间完成海量阅读、海量分析,尤其是针对上市公司的公告、财务报表、官方发布、社交平台、证券行情等信息源。提高了新闻的时效性,同时节约了成本。机器人可以根据互联网活跃点击量数据,瞬时筛选出下一个热点新闻,并通过后台的算法快速合成新闻。
      新闻更全面,长尾效应突出。
      在互联网平台上进行新闻报道,由于受众基数巨大,即使小众用户其数量也十分可观。例如在奥运会这样同时举行上百场比赛的综合赛事,机器人可以任劳任怨地报道每一场比赛,冷门场次比赛同样能带来可观的阅读量。同时基于互联网平台的新闻传播对个性化新闻需求的满足也有利于用户黏性的增长。这也符合未来定制新闻,分众化新闻的大趋势。
      人类记者该如何存在?
      具有经验和技术的人类记者依然不可替代。
      与机器人写稿相比,人的最大价值在于对事实的判断以及对复杂逻辑关系的推理,这是记者本身创造性的体现,也是机器人所没有的能力。
      现阶段,写稿机器人主要应用在体育新闻和经济新闻中,写稿机器人不太可能取代记者的工作,它们只是为了将记者从单调、重复的工作中解放出来,去关注那些更加复杂,更加需要人类思考的东西,同时也能降低写作的成本。
      这也意味着,具有经验和技术的人类记者对于整个新闻行业仍然起到支撑的作用。机器人的出现可以将这些资深的记者从现有的常规工作中解放出来,去做更多有意义的事情。
      具有人性境界的深度作品需要人类记者。
      现阶段,机器人所创作出来的稿件多是对海量数据的应用和分析,人工智能技术还很难应对具有显著人类主观意识影响的社会文化和意识领域的各类问题,缺乏打动人的、有情感的细节。复杂、跨界、有深度的、情感的表达更为细腻的新闻生产仍然需要人类记者。
      此外,质疑、追问、寻找对方话语中的新闻线索,这就是人类记者的法宝。
      中国人民大学新闻学院教授匡文波认为,具有创新能力的记者将成为人工智能时代的强者。人工智能记者的出现,其实为人类记者提供了更上一层楼的动力和机遇。对于每一个媒体人来说,只有更深入地了解新闻行业以及人类获得信息渠道、人类思考方式的本质,加深人工智能领域的人文探索,才能使人工智能更好地为我们所用。理性看待写稿机器人人工智能推动新闻业转型发展。
      人机协作是必然趋势
      在智媒体时代,能够生产优质的、深度的、有观点、有分析的作品的记者更加珍贵。
      写稿机器人会对新闻行业带来冲击,但更多的是发挥技术的辅助功能。伦敦大学教授Neil Thurman认为,“媒体要依靠科技的力量,但不能成为科技的奴隶。”发挥数据的作用,但是数据只有为人类所用才有价值。
      未来在各个垂直领域将诞生若干超级智能,比如健康和知识问答领域的“沃森”、围棋领域的“AlphaGo”等等。这个过程中,人机协作是必然趋势。未来的新闻稿背后也许都会站着一个人类记者和一个虚拟记者,透过不同的视角看世界。
      在这个时候,或许我们愈发应该思考,人和机器的本质差别究竟在哪里?我们应该在哪方面继续努力。
机器人新闻写作发展历程(不完全统计)
☆ 2001谷歌实现个性化新闻推荐,开创了用机器选编新闻的先河。
☆ 2006美国汤姆森公司用机器人记者撰写经济和金融方面的新闻。
☆ 2008路透社的Open Calais在校对界大显身手。
☆ 2011Narrative Science公司机器人用算法把数据转化成财经和房地产报道。
☆ 2012《华盛顿邮报》新闻核查机器人Truth Teller。
☆ 2013纽约公共广播的数据新闻团队制作土温传感器,准确报道了美国东岸蝉的回迁。
☆ 2014.3《洛杉矶时报》机器人Quakebot在地震发生三分钟后自动生成和发布了报道。除了灾难新闻,《洛杉矶时报》还开发出快速发布犯罪新闻的机器人。
☆ 2014.4《卫报》#Open001机器人生产出靠算法编辑的纸质报纸。
☆ 2014.7美联社全面利用机器人Wordsmith写作,仅需0.3秒就可以撰写、发布上市公司盈利报道,还能定制多种语言风格。
☆ 2015法国《世界报》和Syllabs公司合作,用机器人记者报道了选举活动。
☆ 2015.8《纽约时报》的机器人编辑Blossom每天会从300多篇文章中挑出“潜力股”,推荐给编辑。其平均点击量是普通文章的38倍。
☆ 2015.9腾讯财经推出了国内第一篇由Dreamwriter撰写的“机器人新闻”。
☆ 2015.11新华社推出“快笔小新”,从事体育和经济信息报道。
☆ 2016.5阿里巴巴与第一财经联合推出“DT稿王”,其写稿“多、快、好”。
☆ 2016.8《今日头条》推出Xiaomingbot, 实时撰写里约奥运会新闻稿件,截止17年5月,xiaomingbot自动撰写与发布新闻共计5139篇,包括长篇新闻420篇,总计阅读量超过1800万次。
☆ 2017.1南方都市报推出机器人“小南”,“小南”的第一篇稿件时春运车票动态信息。

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[责任编辑:wangjing] 标签: nbsp 机器人 写稿 新闻 记者
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