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機(jī)器人“編輯”新聞寫作：一場(chǎng)正在發(fā)生的革命

一、新聞的自動(dòng)選編

就新聞行業(yè)的這種自動(dòng)化浪潮而言，影響最大的早期實(shí)踐大概要算“Google News”了。Google新聞是一個(gè)由計(jì)算機(jī)生成的新聞網(wǎng)站。它匯集了來自中國(guó)大陸超過1000多個(gè)中文新聞源的新聞資源，并將相似的報(bào)道組合在一起，根據(jù)讀者的個(gè)人喜好進(jìn)行顯示。

Google新聞所開創(chuàng)的是新聞的機(jī)器選編，還不是本文所要著重探討的新聞的機(jī)器寫作。但寫作和編輯同為新聞內(nèi)容生產(chǎn)的兩個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在“Google新聞”的自動(dòng)選編推薦中，關(guān)鍵是以下幾點(diǎn)：

1.新聞來源：來自我國(guó)大陸1000多個(gè)中文新聞源。新聞來源的選擇和把關(guān)，在很大程度上決定了聚合推薦的新聞的豐富和多樣性程度；這實(shí)際上是“Google新聞”選擇和推薦的樣本框，決定了哪些新聞?dòng)袡C(jī)會(huì)被推薦。

2.推薦邏輯：即其算法（algorithm）。值得指出的是，StoryRank和PageRank類似，其對(duì)一篇報(bào)道的推薦和選擇，并不是僅僅通過分析報(bào)道本身的內(nèi)容，而是著重分析報(bào)道在網(wǎng)上的受關(guān)注程度：被哪些網(wǎng)站發(fā)布、轉(zhuǎn)發(fā)的多少和頻率、在網(wǎng)站的什么位置發(fā)布等，以此來“計(jì)算”有關(guān)新聞的價(jià)值或重要程度。

3.推薦而不提供：從新聞作品版權(quán)等角度考慮，“Google新聞”只是提供各種新聞不同的新聞來源，有點(diǎn)“述而不作”的味道，具體的新聞則仍需要到各來源網(wǎng)站去閱讀。Google新聞的這一做法最大限度地讓它避免了各種版權(quán)糾紛，換言之，它把自己定位為自己所定義的眾多新聞源的精華索引頁。

作為機(jī)器編輯肇始的“Google News”，其所開創(chuàng)的基于所選擇的樣本框進(jìn)行新聞自動(dòng)選擇和推薦、排序的方法，對(duì)各大新聞網(wǎng)站、新聞門戶和其他搜索引擎帶來了很大的沖擊和影響，包括百度新聞等跟風(fēng)者不少。值得指出的是，在“Google News”最初推出之時(shí)，還是Web1.0時(shí)代。10年過去，互聯(lián)網(wǎng)特別是移動(dòng)互聯(lián)的發(fā)展，使得新聞生產(chǎn)和消費(fèi)的格局又有了很大的變化。這其中最大的變化就是社會(huì)化媒體的興起，以及基于消費(fèi)端的用戶偏好，被納入到新聞推薦的算法考慮中，從而可以為用戶推薦更加個(gè)性化、定制化、動(dòng)態(tài)化的新聞產(chǎn)品和內(nèi)容。事實(shí)上，以“今日頭條”等為代表的新聞客戶端，都是當(dāng)初“Google News”所開創(chuàng)的機(jī)器新聞編輯產(chǎn)品的變種和升級(jí)。

無論是“Google News”也好，“今日頭條”也好，這類產(chǎn)品的出現(xiàn)和風(fēng)行，揭示了這樣一種趨勢(shì)，即機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)正在改變包括新聞生產(chǎn)在內(nèi)的諸多之前依賴人力、腦力密集的產(chǎn)業(yè)和行業(yè)的生態(tài)和業(yè)態(tài)。從工業(yè)革命開始，人類的自動(dòng)化夢(mèng)想就一直在加速膨脹，試圖在一切有可能把人力解放出來的領(lǐng)域，代之以無論是硬件還是軟件意義上的“機(jī)器”的協(xié)助甚至完全自動(dòng)化。

二、機(jī)器新聞寫作：基于算法的新聞內(nèi)容生產(chǎn)

編輯和寫作，就其所需要的人工智能程度而言，顯然寫作更具挑戰(zhàn)性。在機(jī)器新聞生產(chǎn)的語境中，機(jī)器編輯通常主要指對(duì)已有新聞作品的選擇和推薦、聚合，很少涉及對(duì)成稿的修改；而機(jī)器新聞寫作，則仍是不折不扣的從無到有的“創(chuàng)作”。

把機(jī)器或者程序能做的交給機(jī)器和程序，從而把人力解放出來，去從事具有創(chuàng)新要求和需要發(fā)揮想象力的工作，這是自工業(yè)革命以來自動(dòng)化革命的基本理念。關(guān)于機(jī)器新聞寫作，美聯(lián)社的看法是，這將讓記者“能做回新聞的本職工作，而不是忙于數(shù)據(jù)處理”，因此，機(jī)器新聞寫作的引入，并不意味著記者編輯工種的消亡。

但顯然并非所有類型的新聞都適合機(jī)器寫作，至少目前來看是如此。就美聯(lián)社的實(shí)踐而言，其此前已經(jīng)在用自動(dòng)化手段提供各種數(shù)據(jù)式的體育“報(bào)道”，但此前主要是整合、綜合關(guān)于運(yùn)動(dòng)員、賽事的各種實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，而此次的企業(yè)季度經(jīng)營(yíng)狀況報(bào)道則是不折不扣的新聞報(bào)道了。盡管如此，可以看出，適合通過機(jī)器或算法進(jìn)行的新聞寫作，一般是以各種數(shù)據(jù)、圖表的引用和分析為基礎(chǔ)的硬新聞，新聞的主體來源于對(duì)數(shù)據(jù)的引用、解釋和分析，具有明顯的“數(shù)據(jù)處理”色彩，可看作是目前方興未艾的“數(shù)據(jù)新聞學(xué)”的一個(gè)分支。

三、機(jī)器自動(dòng)寫作的工作機(jī)理

下面以前述Automated Insights公司開發(fā)并已經(jīng)被諸多品牌公司，包括像美聯(lián)社這樣的通訊社采用的自動(dòng)寫作平臺(tái)Wordsmith為例，簡(jiǎn)單介紹一下其工作原理與過程。

Wordsmith平臺(tái)的任何一篇“自動(dòng)生成”的作品的寫作流程分以下幾個(gè)步驟：

1.獲取數(shù)據(jù)。首先需要消化關(guān)于所服務(wù)的客戶，即報(bào)道對(duì)象的各種形式的數(shù)據(jù)和資料，包括以APIs、XML、CSVs以及各種字處理圖表等形式的數(shù)據(jù)，以及第三方（如Google Analytics）提供的相關(guān)客戶的各種數(shù)據(jù)（運(yùn)營(yíng)、業(yè)績(jī)、報(bào)道、評(píng)價(jià)、引述等）。作為一個(gè)以數(shù)據(jù)處理為基礎(chǔ)工作的寫作平臺(tái)，Wordsmith可以處理“幾乎任何形式或格式的數(shù)據(jù)”。

2.分析數(shù)據(jù)。這里涉及到對(duì)各種數(shù)據(jù)的解析以及內(nèi)在關(guān)聯(lián)的勾勒，并把它們放在歷時(shí)性的演變背景中來進(jìn)行解讀。

3.提煉觀點(diǎn)（identify insights）。通過對(duì)目標(biāo)客戶各種數(shù)據(jù)中所呈現(xiàn)的模式和趨勢(shì)的揭示，并把它們納入到更大的行業(yè)或社會(huì)、國(guó)家的背景中來解讀其意義，從而通過這樣的參考和比對(duì)，得出一些具有可操作性的意見和建議。

4.結(jié)構(gòu)和格式（structure & format）。Wordsmith平臺(tái)需要用其自然語言生成功能對(duì)此前的分析和提煉得到的觀點(diǎn)進(jìn)行故事化敘述，并按照需要生成各種形式的文本：長(zhǎng)文、短新聞、可視化圖表為主的內(nèi)容、推文、標(biāo)題導(dǎo)語等等。

5.出版。Wordsmith平臺(tái)能夠?qū)⑺�生成的文章，通過多種方式，實(shí)時(shí)發(fā)布到客戶指定的平臺(tái)上。

綜合我們對(duì)機(jī)器新聞各種軟件和平臺(tái)的了解，迄今為止，機(jī)器新聞或內(nèi)容寫作，使用最廣泛的四大領(lǐng)域是財(cái)經(jīng)、體育、氣象地質(zhì)和健康。支撐諸如Wordsmith這樣的自動(dòng)寫作平臺(tái)有效工作的基礎(chǔ)性系統(tǒng)，就是直接來自所報(bào)道的組織或個(gè)體的各種監(jiān)測(cè)資料、第三方提供的各種監(jiān)測(cè)資料，以及連接到動(dòng)態(tài)更新的云端數(shù)據(jù)庫。沒有大數(shù)據(jù)采集和挖掘、分析系統(tǒng)的支撐，機(jī)器自動(dòng)新聞寫作就成了無源之水、無本之木。社會(huì)的信息傳播基礎(chǔ)設(shè)施和環(huán)境發(fā)展到今天，隨著各種隨身通訊設(shè)備，如智能手機(jī)和各種可穿戴式健康監(jiān)測(cè)設(shè)備的普及，加上無處不在的上網(wǎng)條件和實(shí)時(shí)定位系統(tǒng)，使得我們可以對(duì)所關(guān)注的個(gè)體、群組、組織、行業(yè)等，進(jìn)行多角度的信息收集和描述。社會(huì)正變得越來越透明，這是機(jī)器自動(dòng)內(nèi)容寫作風(fēng)行的前提。

四、機(jī)器新聞與新聞業(yè)的重新定義

機(jī)器稿件生產(chǎn)系統(tǒng)的出現(xiàn)，將對(duì)新聞傳播行業(yè)帶來深刻而長(zhǎng)遠(yuǎn)的變化，這種影響首先體現(xiàn)在對(duì)新聞傳播行業(yè)的重新定義。新聞傳播行業(yè)的核心是內(nèi)容的生產(chǎn)與傳播。機(jī)器內(nèi)容生產(chǎn)的出現(xiàn)和興起，對(duì)于新聞傳播行業(yè)的影響，主要是內(nèi)容的生產(chǎn)和編輯、出版或發(fā)布、推送方面。

首先，在一些綜合性通訊社或媒體中，一線內(nèi)容生產(chǎn)的總體格局可能會(huì)發(fā)生重大變化。在前述財(cái)經(jīng)、氣象/地質(zhì)、體育、健康等領(lǐng)域的常規(guī)稿件的生產(chǎn)中，傳統(tǒng)的記者寫稿環(huán)節(jié)，可能會(huì)解構(gòu)為記者“指導(dǎo)”下的機(jī)器寫稿和記者/編輯進(jìn)行人工修改把關(guān)兩個(gè)環(huán)節(jié)。記者或編輯將主要通過基于算法的內(nèi)容管理系統(tǒng)（即CMS）進(jìn)行審核把關(guān)和稿件推薦。

其次，稿件生產(chǎn)會(huì)越來越依賴于媒體自己建設(shè)的數(shù)據(jù)庫以及實(shí)時(shí)的基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘工作，這意味著在常規(guī)新聞寫作中，傳統(tǒng)的記者現(xiàn)場(chǎng)采訪的重要性和必要性可能會(huì)有所降低，而中介化在場(chǎng)感的獲得和營(yíng)造將成為關(guān)鍵。

第三，稿件內(nèi)容的發(fā)布和推送將會(huì)更加個(gè)性化、定制化，不同新聞終端消費(fèi)者收到的內(nèi)容可能會(huì)有不同的版本�；�于��(duì)內(nèi)容消費(fèi)者消費(fèi)偏好和方式的分析，在新聞發(fā)布和推送時(shí)作相應(yīng)的個(gè)性化裁剪，是完全可以做到的。

可以看出，新聞傳播行業(yè)正在快速演變中，行業(yè)的信息技術(shù)含量會(huì)越來越重；與此同時(shí)，以往從事軟硬件平臺(tái)設(shè)計(jì)和開發(fā)的一些技術(shù)公司，將不可避免地“跨界”涉足內(nèi)容服務(wù)行業(yè)，新聞傳播中信息服務(wù)業(yè)的比重會(huì)進(jìn)一步加大。由于大量?jī)?nèi)容都加上了“時(shí)間戳”和地理位置信息，新聞和非新聞?lì)悆?nèi)容的界限，也將更加模糊。

行業(yè)內(nèi)涵和外延的變化，必然帶來新聞傳播學(xué)科的內(nèi)涵和外延的變化，這直接體現(xiàn)在其學(xué)科的課程體系設(shè)置中。近年來，國(guó)內(nèi)外不少新聞傳播院校，在“大傳播”理念下，紛紛加強(qiáng)了新媒體方面的課程內(nèi)容比重，包括大量的信息和數(shù)據(jù)處理技術(shù)和信息藝術(shù)設(shè)計(jì)方面的課程。傳統(tǒng)的新聞傳播、信息科學(xué)、藝術(shù)設(shè)計(jì)學(xué)科日益交融。

由此也必然帶來新聞傳播從業(yè)者核心素養(yǎng)要求的變化。自動(dòng)新聞生產(chǎn)的不斷改進(jìn)和復(fù)雜化，將不斷擠壓新聞業(yè)中那些勞動(dòng)密集型的工作或新聞生產(chǎn)環(huán)節(jié)，讓這些工作或生產(chǎn)環(huán)節(jié)，就工作量和所花費(fèi)的時(shí)間而言，主要通過機(jī)器即可完成，人工的干預(yù)和關(guān)鍵決策，本質(zhì)上仍會(huì)起到主導(dǎo)作用，但從工作量上而言，不再需要在創(chuàng)造性要求高度不均的各個(gè)環(huán)節(jié)都同等付出，而只需在一些關(guān)鍵環(huán)節(jié)上介入即可。

記者和編輯，由此需要重新定位自己工作的核心價(jià)值到底在哪里，時(shí)時(shí)考慮自己所從事的工作，是否具有一定智能的軟件或 機(jī)器人 也能勝任。新聞從業(yè)者的不可替代性，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，必然來自其個(gè)性化特色的內(nèi)容創(chuàng)作和創(chuàng)新編排、設(shè)計(jì)、內(nèi)容傳播和推送策略的制定等，而不是其他。