NPR记者和机器人WordSmith比赛写稿

机器正在取代人类的工作。IBM 的深蓝曾经打败过世界棋王。在这个智能时代,即使是最有创造性的工作之一:写作,也是可以由机器完成的。

雅虎和美联社的相当一部分财报和体育新闻都是机器人写的。它们使用的都是一家叫做 Automated Insights 的公司开发的软件 WordSmith。只要导入最新的数据,1 分钟最快可以生成 2000 篇报道。

为了测试机器人和记者谁能写出更好的报道,NPR 驻白宫记者、前任商业记者 Scott Horsley 和 WordSmith 进行了一场较量。

比赛规则是:Horsley 和 WordSmith 一起等 Denny’s 餐饮公司出财报,两“人”同时开写一篇短报道,比的主要是速度和质量。

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Horsley 开始很得意:他是 Denny 家的常客,甚至有熟识的侍应生知道他喜欢吃什么,他以为能在熟悉的题材中占上风。然而在速度上遭到了挫败:机器人两分钟就写完了,他花了整整 7 分钟。

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不过质量上的结果相反。NPR 在 Polar 上发起了投票。截至发稿时,机器人写的文章获得了 912 票,人类写的获得了 9916 票。Horsley 的文章虽然更长一些,但语言更简明易懂。

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NPR 的报道称,机器可以通过深度学习写得更好。通过学习一家媒体上的几千篇文章,它能够大致掌握语言风格,甚至玩一些常见的梗。比如,如果我司有一个 WordSmith,它大概很快就能 get 到黄姓编辑和刘姓编辑是怎么回事。

好记者自然会怀疑算法的可靠性。在美联社于去年 7 月开始使用 AI 的时候,所有机器生产的文章都会经过人工审核,并把错误记录下来发给 Automated Insights 以改进算法;到 10 月,机器生成的文章已经不再经过人工干预;大半年后,自动写作系统记录下的错误已经比记者所写文章中的错误要少了。

更可怕的是,现在还有人做出了让文章一键变视频的自动化工具。

这听起来似乎是一件令媒(ban)体(yun)人(gong)恐慌的事情,但它实际上可以为有能力写原创报道的记者指出了一条明路:未来更理想的报道方式可能是,让机器人和记者打配合,前者负责快速、全面、准确地发消息,后者负责后续跟进和深入分析。

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