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8月8日，四川阿壩藏族羌族自治州九寨溝縣發生地震，災情牽動著全國人民的心。21時37分，地震台網微信公眾號發布消息：8月8日21時19分在四川阿壩州九寨溝縣發生7.0級地震，震源深度20千米，震中位於北緯33.20度，東經103.82度……

這則消息全文有585個字，包含震中簡介、震中地形、震中天氣和5張圖片等內容。文章末尾有這樣一條說明：以上內容由機器人於2017年8月8日21時37分15秒自動編寫，用時25秒，公測階段僅供參考。

顯然，25秒的出稿速度，當記者和編輯們還身處新聞的驚愕中時，機器人已經跑完了從數據採集、數據加工判斷、自動寫稿的全過程。對於高度強調時效的新聞行業來說，「新聞機器人」的誕生，是不是意味著會取代記者和編輯呢？

不得不說，隨著人工智慧時代到來，這是新聞業面臨的一個新挑戰。

新聞機器人目前主要是基於模板引擎的機器寫作

什麼是新聞機器人？武漢大學新聞與傳播學院副教授王瓊告訴記者，新聞機器人可以理解為運用演算法對輸入或搜集的數據自動進行加工處理，從而生成完整的新聞報道。

據了解，2011年，美國伊利諾伊州的敘述科學公司（Narrative Science）用Narrative寫作的新聞進入人們的視野，它大約每30秒就能撰寫出一篇新聞報道。而機器人新聞寫作真正開始讓記者感到威脅的是2014年3月《洛杉磯時報》的機器人撰寫的一篇地震報道，該報道從寫作到發布僅用時3分鐘。

這項技術成熟的標誌，是美聯社從2014年開始和提供自動化寫作服務的公司Automated Insights合作，讓機器人讀取財報，然後按照編輯預先提供的架構，自動生成偏向於數據分析的財經新聞。機器人撰寫的新聞不僅觀點清晰明了，而且速度極快。

此後，《紐約時報》Blossom、《華盛頓郵報》Truth Teller、《洛杉磯時報》智能內嵌模版、《衛報》Open001、路透社的Open Calais、美聯社的Wordsmith六家國際頂級媒體分別推出了各自的機器人服務系統，走上了自動化新聞發展的道路。

王瓊介紹說，目前這些海外的新聞機器人主要分為兩大類：一類是由科技公司研發，如Wordsmith由AutoInsights公司研發，其工作主要是搜集公司公開盈利報告的數據，最終提供對公司發展狀況、金融策略等方面的報道。

另一類，則主要來自媒體自主研發，目的是優化媒體的編輯處理流程，提高媒體工作效率，如《紐約時報》「Blossom」的主要職責是幫助編輯挑選出潛在熱文，數據顯示，經過Blossom篩選的文章點擊量是普通文章的38倍。

國內最先試水機器人新聞的，是騰訊財經開發的DreamWriter。

2015年9月10日，一條標題為《8月CPI漲2%創12個月新高》的新聞在騰訊財經上發布。看上去，這條新聞的內容和媒體記者日常的消息稿無異，引用了統計局的數據,還加入了國家統計局統計師以及銀河證券等分析師對數據的分析和預測。但它背後的作者，其實是騰訊財經開發的寫稿機器人DreamWriter。

一石激起千層浪。

2015年11月，新華社推出「快筆小新」，主打財經新聞；2016年，第一財經也發布了智能寫稿機器人「DT稿王」。去年的里約奧運會上，研發的一款機器人——「xiaomingbot」通過實時撰寫新聞稿件，以跟電視直播幾乎同時的速度發布報道。奧運會16天中，「Xiaomingbot」為共生產了450多篇新聞稿，閱讀數總計超過百萬。

機器人筆杆子「妙筆生花」，功夫從哪裡來？

「新聞機器人目前主要是基於模板引擎的機器寫作，以雲計算和大數據分析為核心技術，其操作流程是機器獲取相關數據，分析數據內在關聯性和變化趨勢，再與相關背景材料匹配並提煉觀點，最後按照一定的格式和結構標準對觀點進行故事化敘述。」王瓊告訴記者。

譬如，以Narrative為例，其撰寫新聞的基本模式是：首先，針對指定的話題搜索採集海量數據，並從中尋找新聞要素；其次，決定新聞的角度和風格模式，再按照「元作者」提供的片語成句子。

何為「元作者」？

王瓊解釋說，「元作者」是由資深記者組成的團隊，負責創建一系列報道題材的模板，使計算機能夠從不同「角度」來識別相應的數據。比如，美聯社的Wordsmith有超過3億個不同模板可供使用，機器人挖掘的數據源類型包括文字、圖片、視頻、聲音甚至地理位置等。

人工智慧所起的作用，是「增強」而不是「替代」

由於人工智慧在認知領域尚未成功突破，目前機器人新聞寫作，主要範疇仍在體育、財經、科技、天氣、交通等領域，承擔數據採集、分析、整理的任務。

騰訊DreamWriter項目副總監劉康透露，目前DreamWriter在財經、科技、體育等領域的常規撰文、批量撰文已經開發完成，這款寫稿機器人未來一年甚至更長的時間的工作重點，主要在於持續進行優化文本，並且將內容生產領域從目前的科技、財經和體育擴充到全品類。

例如，在財經領域新聞的寫作上，儘管目前寫稿機器人本身具備強演算法規則和模型，但難度也不小，特別是對數據的解讀、認知和預測。劉康坦言，如果希望DreamWriter寫得更有深度，甚至將來要寫行業研報、寫一些垂直類深入的報道，仍需要再花時間深耕。

在劉康看來，寫稿機器人不會搶走記者的飯碗，而是希望DreamWriter能夠解放記者，讓記者從事更具挑戰和智慧的工作。

同樣，供職於新華社體育部、經濟信息部和《證券報》的「快筆小新」機器人，主要寫體育賽事稿件和財經信息稿件。新華社體育部發稿中心主任周傑表示，以前需要安排幾個記者值班采寫晚間中超賽事稿件和公司公告，現在只需「快筆小新」來寫，編輯發稿人審發即可。

「記者寫一條這樣的消息至少10分鐘，有些數字沒有表格的話還容易看錯行。『快筆小新』分分鐘可以生成很多條，還不容易出錯。這就把記者從基礎、繁重的工作中解放出來，有更多的時間采寫原創、深度稿件。」周傑說。

對於新聞業來說，人工智慧所起的作用應該是「增強」，而不是「替代」，它能夠豐富採集信息、分析信息、報道新聞的方式。

據了解，《紐約時報》在裁員的同時又增設了一個崗位，稱作「增長編輯」，其作用就是在技術發展、數據豐富的情況下，幫助新聞部門增強自己採集信息、分析信息、表達信息、分發信息的能力，其結果是讀者數量的增長，文章在各個渠道閱讀、轉發、評論數量的增長。

總體看，人工智慧在新聞生產中的作用目前還相對有限。但隨著技術的不斷發展，未來新聞工作者會不會受到機器人的威脅呢？

創新工場董事長兼首席執行官李開復認為，新聞撰稿有簡單和複雜之分。信息報道類的新聞撰稿，在很大程度上正在被人工智慧的新聞寫作工具所取代。比如，在體育類、天氣類、財經類的新聞報道中，人類記者通常所做的不過是簡單地組合事實，報告情況，並按照某些既定的格式完成文本寫作。這種工作不需要複雜的判斷，可以被機器取代。

但是，同樣是新聞類寫作，如果你所撰寫的是《紐約客》類型的深度評述文章，每篇文章都需要大量採訪為基礎，並在原始素材之上，發揮作者的歸納和推理能力，提煉出相對複雜的邏輯結構，設計出最適合主題的表述形式，這些工作在未來很長一段時間內，根本不用擔心自己會受到人工智慧的威脅。