機器人寫新聞這件事，現在進展到哪一步了？

「在加利福尼亞第 49 區國會議員席位競選中，共和黨議員 Darrell Issa 擊敗了民主黨的議員 Doug Applegate。
共和黨仍控制著國會，丟失了部分州的多數席位。此前許多共和黨領袖擔心會以兩位數（席位差）敗北，目前這個結果是一個逆轉。今年，民主黨領袖預測唐納德·川普的提名將會增加 20 位甚至更多的民主黨人士進入國會。
到目前為止，眾議院一共 435 個席位，其中 433 個已經確定；其中擁有投票權的議員席次中，共和黨拿到了 239 席，民主黨贏得了194席。民主黨總共 12 席易手（包括議員和委任代表）。在 2016 年選戰中，共和黨共取得 247 席眾議院席次，民主黨取得188席，意味著民主黨要再取得 30 席才能跨過 218 席的多數門檻。」在周二的總統大選當中，希拉里在加州獲得了絕對優勢的支持率。
民主黨佔優勢的區域比如弗羅里達州和弗吉尼亞州仍然佔據著微弱的優勢。但是他們在全國範圍的其他州內仍然無法擊敗共和黨人，其中包括一些他們認為容易在此獲得對川普支持的鄉村地區。

上面這段報道美國選舉情況的新聞稿出自《華盛頓郵報》的寫稿機器人 Heliograf。

它從去年里約奧運會開始撰寫一些新聞，最開始主要通過人工智慧快速生成一些簡單但有效的信息，比如奧運會的比分、金牌總數、以及其他的以數字為核心的報道。

里約奧運會期間，這類由計算機自動生成的新聞發布在《華盛頓郵報》的 Twitter 賬號中。在之後的大選報道中，機器人 Heliograf 加入了更強的分析、評論語氣，成文也更接近於人類記者的水準。

要讓 Heliograf 能自動寫出這樣的文章，編輯需要先設置好故事模板，比如文章中要包含哪些關鍵詞，通過這些關鍵詞生成不同的表達句式（從「 共和黨保留的國會的控制權」到「民主黨重新獲得國會控制權 」）。

模板建立以後，可以將相應的數據嵌套到 Heliograf 的模板當中。大選期間，Heliograf 從選舉投票記錄網站 VoteSmart.org 識別出文章需要的數據，為他們在故事模板里匹配合適的表達方式，整合不同信息，最後根據不同的發布平台（廣播、Twitter、網站等）寫出不同版本的文字。

同時，機器人可以通過 Slack 提醒記者數據反應出來的一些反常現象，《華盛頓郵報》數據創新中心的負責人 Jeremy Gilbert 認為這也能成為尋找獨家新聞的一種方式，記者可以對這些數字反映出的現象進行深入的調查。

《華盛頓郵報》並不是唯一一家採用機器人寫稿的媒體。

世界最大的通訊社—— 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。去年 10 月，美聯社透露，下一步準備利用人工智慧將文字新聞自動轉化為廣播。

Gilbert 表示採用機器人來寫稿是為了將記者從單調、重複的工作當中解放出來，更加聚焦於複雜、深入的選題操作。

它不太可能取代記者的工作，但《華盛頓郵報》可以通過不斷訓練機器人的寫稿能力，來節省人力開支成本，同時確保報道覆蓋的內容和領域足夠全面。

下一步，《華盛頓郵報》打算是讓機器人能和人工寫作更好的進行整合。如果讀者在周四分享了一則周二的文章，那麼 Heliograf 能自動在文章中更新事件的進度和最新消息。Glibert 認為 Heliograf 在改寫新聞方面也能發揮更大的作用，你只要告訴它哪些部分是事實、分析、觀點... Heliograf 就能做好拼接和整合的工作。

題圖來自 Flickr

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