■將新聞進行到底

　　文·本報記者 劉 垠

　　近日，人類與機器人再次進行了一番較量——比賽寫新聞。雖然最後機器人敗北，但是它又一次刷新了人類的認識。以往在人們的印象裏機器人只能從事機械、繁瑣的簡單工作，但是在這個智慧時代，先有IBM的深藍打敗了世界棋王，後有機器人與人類PK最有創造性的工作之一——寫作。如此種種不得不讓我們擔憂，機器人如此強悍，未來到底會不會搶走人類的飯碗？

　　——新聞緣起——

　　機器人與人類記者比賽寫稿

　　近日，國外媒體公認的寫作能手、美國國家公共電臺（NPR）駐白宮記者Scott Horsley和一台可以寫新聞的機器人“WordSmith”進行了一場寫新聞比賽。

　　二者一起等待Dennys餐飲公司公佈財報後，同時開始寫一篇短報道，整個過程用秒錶計時，比拼速度和品質。

　　在Dennys餐飲公司的財報公佈後，Scott Horsley用了7分鐘寫完了這條新聞，而WordSmith卻只花了2分鐘，但是在稿件品質上， Scott Horsley獲得了更多人的支援。NPR在Polar上發起了投票。截至發稿時，機器人寫的文章獲得了912票，人類寫的獲得了9916票。人們認為，Horsley的文章雖然更長一些，但語言更簡明易懂。

　　機器人寫作新聞開始備受關注，是源於2014年7月美國加州發生的一次芮氏4.4級地震，在地震發生後僅3分鐘的時間裏《洛杉磯時報》便在其網站發出消息，是所有新聞媒體中最快的，其之所以能夠搶佔先機，是因為該報道的作者是一個名為Quakebot的新聞自動生成系統“機器人”。

　　此後，美聯社與 Automated Insights公司簽署了550萬美元的協議，引入其WordSmith平臺撰寫有關公司財報的新聞報道。有了這個平臺之後，美聯社每季度報道的財報新聞數量從之前的300多篇增長到4400篇，幾乎可覆蓋美國所有上市公司。

　　除了Automated Insights以外， Narrative Science公司也開發了撰寫新聞的機器人。包括《福布斯》在內的20多家媒體都是這套系統的客戶。

　　——核心關注——

　　機器人只擅長寫結構化的稿件

　　“週日，天使隊在第九局中落後兩分時，情況看起來不妙，但憑藉弗拉迪米爾·葛雷諾贏得的關鍵一分，洛杉磯天使隊挽回敗局，在芬威球場以七比六的比分擊敗波士頓紅襪隊。”

　　“週六下午（4月24日），密歇根大學棒球隊在威爾彭棒球場——具有歷史意義的雷·費舍爾體育場的所在地，通過贏得四分的第五局比賽，扭轉局勢，最終以七比五的比分贏得了與愛荷華棒球隊在週末舉行的三場比賽中的最後一場。”

　　這兩段文章中，有一段是人類寫的，有一段是機器人寫的，你能分辨嗎？答案是：上邊是機器人寫的，下邊是人寫的。如果你猜錯了，那你不是唯一一個。那麼機器人如此爐火純青的寫作，究竟是如何實現的呢？

　　中國人工智慧學會原常務副理事長韓力群告訴科技日報記者，所謂機器人撰寫新聞報道，應該屬於人工智慧的範疇，實際上你看不到一個機器人在敲擊鍵盤，而是電腦在自動生成稿件，這是由一些智慧演算法和程式軟體完成的。

　　“目前，機器人只擅長寫一些比較結構化的稿件。”韓力群説，很多新聞是有相對固定的格式的，比如財報、球賽、突發事件等。而消息的導語也包括時間、地點、人物、事件、起因這5個固定要素。因此要撰寫這種格式比較固定的、不需要進行創作的稿件時，就可以事先設定好一些套路程式，就像做好一個個模板一樣，然後給機器人一些不同的素材，讓它們將其填到模板裏去，從而完成稿件的撰寫。

　　Automated Insights公司的“機器人記者”，充分利用了模式和規則，從故事的構思、素材的採集、組織與整理、文章結構的處理，到最終的遣詞用句，大都有模式和規則可循。而Narrative Science開發新聞機器人，用的方法就是創造模板，機器人抓取數據並填入相關空格裏，只要有格式，機器人就能夠完成工作。

　　機器人與記者未來或將各司其職

　　據美聯社稱，Wordsmith撰寫的文章錯誤率比人工撰寫的文章更低，現在已無需人工干預。而且平臺每週可以撰寫數百萬篇新聞報道，系統每秒甚至能生産2000篇文章。面對機器人寫作耗時短、成本低、産量高的強悍，記者不禁對自己未來的飯碗有了深深的擔憂，險些哭暈在廁所。

　　當人們擔心機器人會不會搶了記者、編輯們的飯碗時，業界卻有不少人士認為二者未來將是各司其職的關係。

　　韓力群認為，機器人寫稿件不可能有訓練有素的人類寫得那麼好，這從外國記者Scott Horsley的稿件獲得了更多人的支援就可見一斑。記者的知識是日積月累的，用的時候可以融會貫通、舉一反三，而機器人只能依靠人類為其存儲的語料庫，以及寫作知識程式來寫作，而這些與其説是“寫作”不如説是“生産”更恰當。她説，機器人對人類記者來説只是一種輔助的工具，“就像計算工具一樣，人們做加減乘除用筆算很費勁，我們就讓計算器或者電腦替我們做，這並不是搶飯碗。”此外，作為人類記者的輔助工具，機器人記者可以把記者從繁重的工作中解放出來，使人類記者有更充足的時間採訪深度報道，進行選題策劃。

　　Quakebot的設計者舒文克表示，機器人寫手雖有其技術優勢，但卻無法完全具備人類的靈活性和創造力。“讓機器人成為記者的幫手，我相信，它會使工作更有趣。”

　　美聯社表示，機器寫作並不意味著記者會喪失工作，而是將美聯社記者解放出來，專注于做更多注重人性化色彩、體現人類智慧的內容，而機器則做其擅長的對大量數據的收集整理，以及有規律可尋的結構化文字工作。

　　——專家建言——

　　機器人不是敵人，或將創造更多就業機會

　　自1959年美國製造出第一台工業機器人以來，機器人在日本、南韓、德國等工業化國家得到了大規模應用，並且越來越朝著“小而有力”“聰明好用”的方向發展。但是另一個問題也隨之而來，機器人會不會讓各國本已十分嚴峻的就業情況雪上加霜。

　　在瀋陽一家汽車企業，僅車身車間就有超過600台機器人，每個機器人有自己明確的工作職責，它們在不同的生産線上專業且毫無怨言地忙碌著。從二樓看下去，整個車間幾乎看不到工人，只有一群群“變形金剛”在時而迸濺的火花中大顯身手。

　　“在工業生産線上，機器人具有超人的優勢。”韓力群説，工業生産線上的工人從早到晚從事比如擰螺絲、鑽孔、焊接這樣簡單枯燥的重復性勞動，就會煩、會累、會走神，然而機器人從事這種工作就會做得又好又快而且可以連續作業不知疲倦。

　　然而，韓力群也指出，雖然人工智慧在很多領域具有顯著優勢，但是目前各種智慧演算法使得機器人只適合從事一些以邏輯思維為主的工作，卻很難從事像文學創作、繪畫、作曲、科研這類具有創造性和創新性的工作，因為這類工作既需要邏輯思維，更需要形象思維，還需要靈感與頓悟等“突發奇想”，而人類目前還不擅長把這類思維方式變成機器人能夠執行的演算法。

　　在業內專家看來，短期內機器人可能會搶走一些工作機會，但從長期和全局來看，機器人不但不會搶走工作機會，反而還會創造大量就業。

　　“倒退幾十年，那個時候電腦應用還沒有這麼普及，企業的自動化程度也沒有這麼高。那時候就有人擔憂‘如果未來大量使用電腦，我們的飯碗會不會被搶呢？’但是這麼多年過去了，電腦不僅沒有搶走我們的飯碗，反而增加了就業崗位。”韓力群説，日後大規模使用機器人，會有更多的人轉向從事機器人研發、生産製造、維修以及機器人教育、培訓等領域的工作。

　　中國科學院瀋陽自動化研究所所長于海斌也指出，從2004年到2008年，德國的機器人總量增加了約2.3萬台，同期的失業率從4%下降到1.8%；巴西的機器人總量增長約2000台，失業率從9%降至7%。“這些數據説明，機器人産量的增長不會造成大量失業，相反，更多的就業機會被創造出來。”

　　“我們不應該把機器人放在與人類對立的位置，而應該建立和諧友好的人—機關係。” 韓力群説，機器人把人類從簡單重復和危險工作中解放出來，使人可以投入到更具創造性的工作中。未來，在機器人面前，人仍將具有無法替代的優勢，而未來的世界將由人與機器人協作創造。