1622年，一位名叫托馬斯·根斯夫特的英國人整合了報紙上雜亂無章的新聞，成為新聞史上的第一個“編輯”。此后，編輯這個職位成為新聞傳播“化腐朽為神奇”的重要一環。

不過，近400年后，有“人”正對編輯一職虎視眈眈。近日，騰訊財經發布了一篇名為《8月CPI同比上漲2% 創12個月新高》的消息，內容平淡無奇，文章來源卻成了頭條。

這條新聞是由騰訊財經開發的自動化新聞寫作機器人“夢幻寫手”（Dreamwriter）根據算法自動生成。

這是中國國內首次出現由機器人撰寫的新聞稿件。騰訊稱，“夢幻寫手”能夠瞬時輸出分析和研判，一分鐘內將重要資訊和解讀送達用戶。

新聞編輯部里來了機器人，記者和編輯的飯碗是否不保？就在一個月前，美國《紐約時報》名為“花開”（Blossom）的新聞機器人名噪一時。據介紹，經這位“新媒體運營主管”挑選后推薦的文章，網站點擊量是普通文章的38倍。如今，只聞其名、未見其人的新聞機器人突然出現在眼前，還是讓不少媒體人脊背一涼。

寫新聞的機器人，究竟是什么來頭？

新聞寫手解放記者

初露崢嶸的“夢幻寫手”頗有些神秘，但新聞機器人其實已不是新玩意了。從2014年7月開始，在公司財報等新聞上，美聯社就全面利用新聞機器人寫作；網絡公司雅虎也利用同樣的機器人寫作體育新聞。早在去年3月，美國《洛杉磯時報》網站在地震發生3分鐘后最早發布了一條突發新聞，也是新聞機器人的大作。

支撐新聞機器人的是炙手可熱的“大數據”，其核心則是一套能夠運籌帷幄的“算法”。

一般來說，新聞機器人要撰寫一篇有模有樣的新聞，需要幾個步驟。首先是“采”，根據報道的主題，收集相關數據；然后是“析”，按照彼此間的關聯對數據進行分析分類，并把數據放到更大的背景中來解讀其意義；最后才是“寫”，按照新聞的要求形成文本，再根據語法等規律寫出可讀的文章來。

顯然，新聞機器人并不是萬能的。目前來看，適合通過機器人寫作的新聞一般是以數據為基礎的“硬新聞”，主要集中于財經、體育等程式化的新聞上。雖然又快又準，但內容卻并不怎么有趣。對真正的編輯和記者而言，數據的分析往往是枯燥和單調的，并且對于準確性和速度要求很高，而這正是機器人的拿手好戲。

因此，對于機器新聞寫作，美聯社的看法是，這將讓記者“做回新聞的本質工作，而不是忙于數據處理。”

機器助理給力編輯

在編輯的崗位上，機器人承擔的工作更多，效果也更好一些。

大顯身手的機器人編輯“花開”，其實是《紐約時報》內部團隊溝通軟件中的一個聊天機器人。“花開”的工作流程同人工編輯也沒有太大區別。每天，它都會從超過300多篇文章中挑選出看好的“潛力股”，推薦給相關編輯。

為何“花開”的眼光如此獨到，以至于能夠大海撈針甚至點石成金？“花開”的核心競爭力，同樣在于其背后的技術支撐。

據媒體報道，“花開”的創造者是《紐約時報》的數字科學團隊。“面子”上，這個產品被整合到了編輯團隊日常使用的辦公軟件中，只要輸入一串指令，這位“編輯”就能迅速推薦報道。而在“里子”上，“花開”融合了非常前沿和復雜的算法，通過海量數據的分析和預測，把最有可能“引爆”朋友圈的文章推薦給編輯。據悉，通過學習和進步，“花開”還有可能自己做標題、配圖片等，有望將編輯從亂花漸欲般的信息中解救出來。

事實上，“花開”的雛形早在2001年就已誕生。當時，谷歌公司利用自己的“算法”，在首頁為用戶提供個性化的新聞推薦，開創了用機器選編新聞的先河。一方面對新聞內容進行要素拆分，另一方面對用戶進行“素描”分析，由此計算出某條新聞對于某個用戶的價值和重要程度，便形成了所謂的“個性化推送”。

如此看來，“花開”更像是技術更新迭代的進化版，其作用類似于助理的角色，在文章的選編環節輔助人工編輯的工作。在《華盛頓郵報》和路透社，機器人能夠利用數據核實文字的真實性，幫助編輯進行寫作和核查。而在利用機器人當編輯方面，互聯網公司的步子邁得更大。在中國，今日頭條、一點資訊等手機應用產品，都是這一領域的“新貴”。

有學者認為，這類產品的出現和風行，揭示了這樣一種趨勢，即機器學習、深度學習正在改變包括新聞生產在內的諸多之前依賴人力、腦力密集的產業和行業的生態和業態。

智能機器人加速勞動分工

目前看來，機器人替代記者和編輯的悲觀論調還有些杞人憂天。機器人編輯和記者雖然技術規格高，實際上從事的卻是技術含量低的工作。

機器人的優越性之一在于它的單純。在接受采訪時，今日頭條首席執行官張一鳴說道：“機器加算法會越來越聰明，但它始終很單純。比如說把大象放進冰箱里，他只知道分成3步。”

一方面，不斷完善的算法為編輯和記者省去了大量機械性工作和力不能及的數據分析，成為編輯部里的賢內助；另一方面，也讓新聞工作者有更好的用戶數據及個人時間去從事更有創造性的寫作。這對新聞行業而言無疑是喜訊，不過對于那些基礎性崗位的工作者而言，確實敲響了警鐘。至于未來，機器人究竟能引領新聞行業走向何方，這既取決于技術的“腦洞”，也離不開新聞業自身的發展。

放到更大的背景來看，新聞機器人的橫空出世，是智能機器人迅速發展的縮影，也是未來人類與智能機器人勞動分工的一個案例。有專家認為，人工智能機器人基于規則進行邏輯推理，適用于程序化勞作，可以處理數據量較大、時效性要求高的工作；而人類的思維特點在于不受限于規則，可從事更具創新性的工作。

那些“占領”編輯部的機器人（鏈接）

新聞選題機器人

選題會一片迷茫？把握不準熱點走向？今天用戶喜歡看什么？這些痛點，機器人通通可以解決。只需提取社交熱點走向，并給出分析數據，提供選題熱點關鍵詞和熱文推薦，編輯們便可以據此廣開腦洞，最強選題組合一網打盡！

突發新聞機器人

突發新聞發生后，新聞編輯室還是一派兵荒馬亂的景象？為了搶發頭條編輯們簡直緊張到吐血。而未來，突發新聞搶發這種事情，還是交給強大的機器人智能系統吧。

想象一下，“突發新聞機器人”接受到來自地震局或者社交媒體的線索，快速核實后瞬間輸出稿件，智能發布系統一秒推薦，而在這個過程中編輯需要做的事情就是點擊鼠標確認就好。2014年3月17日，洛杉磯發生4.4級地震，《洛杉磯時報》成為最快報道這一突發事件的媒體，從撰寫到發布僅用3分鐘。如此的神速來源于編輯部機器人寫作和發布系統。該報一位員工設計了一套智能系統，該系統會把地震局傳送的資料內嵌至系統模版，隨后快速生產和發布新聞。“突發新聞機器人”當然不是單兵作戰，他們會聯合會社交新聞機器人、航拍機器人、視頻編輯機器人、數據新聞機器人等等，瞬間完成重要訊息集成。

《洛杉磯時報》除了能夠應對地震等突發新聞之外，還開發出專門快速寫作犯罪新聞的機器人系統。但目前看來，此類由機器人撰寫的報道仍有明顯的模板痕跡，語言、文法均較為生硬。

新聞核查機器人

早在2012年年末，《華盛頓郵報》就啟動了實時新聞核查項目，名為“truth teller”（吐真者）。“吐真者”是一名專注核實新聞準確性的機器人，他將新聞報道中的文字、語音等信息全程記錄，并隨時與“打假”數據庫進行對比，一旦發現異常，便會發出警報。

在2013年美國眾議院的辯論環節，多數黨領袖聲稱給富人加稅將會損失70萬崗位，而在此之前這一不知真偽的論調早就被政客們使用多次。“吐真者”抓取到相關新聞報道后，立刻在數據庫中檢索到《華盛頓郵報》事實核查人格萊·凱思樂的反駁文章。將“打假”結果果斷反饋編輯部，立下大功。

記者助理編稿機器人

路透社為了幫助記者從繁瑣細碎的工作中解放出來，推出一整套名為“Open Calais”（開放加萊）的智能解決方案。首先，該機器人會從各類文本類型中提煉出元數據，并通過連接內部的資料庫實現文本閱讀和分析。而當一位編輯利用這種編輯系統寫作時，他每次敲下的單詞都將被系統學習和模擬，并隨時與系統數據庫進行比對，篩選出關鍵詞和重點內容。當記者寫完稿件之后，只需要再次比對關鍵詞、核查重點內容部分即可完成稿件編輯和校對。

開放加萊項目的研發者表示：“開發這一智能系統的目的在于：利用交互頁面，探索機器學習和編輯協同作業的可能性。”據悉，未來路透社將運營機器承載巨額工作量，協助記者進行稿件審核、校對。

總編輯“機器人”

2014年4月，多家網站報道了英國《衛報》正在進行的一項紙媒測試計劃。該計劃是《衛報》的一項實驗性產品，每一期，“機器人”會率先將社交網絡上的分享熱點和關注熱度進行統計分析，隨即進行內容篩選、編輯排版和印刷，最后生成一份報紙。換言之，這是一張完全由算法生成的報紙。

作為先驅產品，這項計劃每月的印刷量僅5000份，而且僅在媒體機構內部流通。不過《衛報》有記者說，接到紙媒測試計劃的一瞬間，感覺整個時代都變了。確實，《衛報》的“機器人報紙”入侵的不再是新聞生產的某一個環節，而是完完全全地化身“全能”總編輯。

（摘編自騰訊網《全媒派》）