不只是生成文章那么簡單

《華盛頓郵報》戰(zhàn)略創(chuàng)意總監(jiān)杰里米-吉爾伯特(Jeremy Gilbert)說，該公司還利用人工智能向特定地區(qū)的讀者打造帶有本土導(dǎo)向的文章，比如政治競選——這種做法被稱為地理定位法。

吉爾伯特說：“當(dāng)你開始談?wù)摯蟊娒襟w時，無論是在國內(nèi)還是在國際上，你都有可能讓讀者失去興趣，因為他們只對自己社區(qū)的報道感興趣。于是我們問道，‘我們怎樣才能擴(kuò)大我們的專業(yè)技能？’”

美聯(lián)社、《華盛頓郵報》和彭博社還設(shè)置了內(nèi)部警報，對異常的數(shù)據(jù)發(fā)出信號?？吹骄瘓蟮挠浾呖梢源_定是否應(yīng)該由人類記者來撰寫一篇更大的報道。例如，在奧運會期間，《華盛頓郵報》在企業(yè)辦公交流應(yīng)用Slack上設(shè)置了警報，以通知編輯比賽結(jié)果是比奧運世界紀(jì)錄高出10%，還是低于奧運紀(jì)錄10%。

人工智能的新聞工作并不像機器人執(zhí)行復(fù)制命令那樣簡單。許多工作發(fā)生在前面，人類編輯和作家會事先精心撰寫一篇報道的幾個版本，并為不同的結(jié)果撰寫不同的文字內(nèi)容。一旦數(shù)據(jù)進(jìn)入——天氣事件、棒球比賽或財報——系統(tǒng)就可以自動創(chuàng)建一篇文章。

但是，機器生成的故事并不是絕對正確的。例如，對于財報方面的報道，有些公司會精心選擇自己公布的財務(wù)數(shù)字，從而讓自己的財報顯得更好看，軟件系統(tǒng)生成的文章可能正好契合了它們的意圖。在彭博社，記者和編輯們會訓(xùn)練Cyborg機器人記者，讓它不要被這樣的伎倆蒙蔽。

新聞編輯部的人工智能不只是生成生搬硬套的文章。

數(shù)據(jù)管理軟件公司Cloudera的機器學(xué)習(xí)負(fù)責(zé)人希拉里-梅森(Hilary Mason)說，“我希望在報告和尋找新聞線索的過程中，人工智能工具將成為一種有用的生產(chǎn)力工具。當(dāng)你使用人工智能進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，你可以看到異常和規(guī)律，而人類記者則可以理解和解釋這些異常和規(guī)律?！?/p>