美联社从去年7月开始便通过软件Wordsmith（语言大师）使用自动化技术撰写公司财报。据了解，它能够抽取关键数据和词语，并与其他背景信息进行匹配，只需花上几毫秒时间，软件就能编写一篇美联社风格的完整报道。

今年3月，他们的机器人记者功能再次升级：使用自动化编辑器扩大算法范围、传感器搜集实时数据……于是，美联社又打算使用算法机器人来写一部分体育新闻。

《纽约时报》一天需要推送300篇文章，但是哪些文章真正适合推荐到社交媒体网站？Blossom的诞生就是为了解决这个问题的！

他的日常工作就是基于Facebook等社交平台推送的海量文章进行大数据分析，并根据数据预测哪些内容更具有社交推广效应。随后，再把这些靠谱的“爆款”文章告诉编辑，并提供建议。未来，通过机器学习，Blossom甚至可以独立制定标题、摘要文案、配图等。

在Blossom对话框中输入“！Blossom facebook？all”（指令代表的是：哪些文章适合推荐到facebook上），敲击回车，Blossom就会将好文推荐出来。

早在2012年年末，《华盛顿邮报》就启动了实时新闻核查项目，名为truth teller。“吐真者”是一名专注核实新闻准确性的机器人，他将新闻报道中的文字、语音等信息全程记录，并随时与“打假”数据库进行对比，一旦发现异常，便会发出警报。

《洛杉矶时报》员工Ken Schwencke设计了一套智能系统，该系统会把地震局传送的资料内嵌至系统模版，随后快速生产和发布新闻，从攥写到发布仅需3分钟！除了能够应对地震等突发新闻之外，《洛杉矶时报》还开发出专门快速写作犯罪新闻的机器人系统。

目前，此类“机器人新闻”文章模板痕迹仍较为明显。

“#Open001”计划是《卫报》的一项实验性产品，每一期，“机器人”会率先将社交网络上的分享热点和关注热度进行统计分析，随即进行内容筛选、编辑排版和印刷，最后生成一份报纸。换言之，这是一张完全由算法生成的报纸。

路透社为了帮助记者从繁琐细碎的工作中解放出来，推出一整套名为Open Calais的智能解决方案。

首先，它会从各类文本类型中提炼出元数据，并通过连接内部的资料库实现文本阅读和分析。当一位编辑利用这种编辑系统写作时，他每次敲下的单词都将被系统学习和模拟，并随时与系统数据库进行比对，筛选出关键词和重点内容。当记者写完稿件之后，只需要再次比对关键词、核查重点内容部分即可完成稿件编辑和校对。

看过了那么多大神编辑室的创新应用，原来，机器人新闻早已“入侵”到写稿、核查、编辑各个环节！腾讯财经或许只是国内媒体探索自动化新闻写作的第一步，更多玩法亟待挖掘。

那么，机器人新闻到底有何优势呢？

A1：“疾风如劲草”！突发事件快速反应

机器人新闻的最大特点就是快速，它的写稿时间最快可达到毫秒！在讲求时效的突发事件中，这一特点的优势尤为突出。如《洛杉矶时报》，曾在地震后3分钟内就发出了地震新闻。

A2：“高产似井喷”！极大提升出稿效率

出稿速度的提升，自然也使得新闻产量大大增加。美联社称，记者们每个季度能够产生300份企业财报，而使用机器人以后，他们能在同周期里产生4400份企业财报。

A3：“机智赛诸葛”！轻松应对数据处理

根据算法设置，机器人可以轻松处理各类数据，这对于大数据时代下的记者来说可是个大福音。比如财报数据类的文章总是要处理大量枯燥的数字，人工编写费时费力，而且毫无乐趣，机器人新闻恰好解决了这个难题。

同时，利用机器人新闻的强大功能进行大数据分析，新闻编辑室可以轻松判断出近期的关注热点。

机器人新闻如此高能，究竟长啥样？

其实它并非是由那些看得见、摸得着的机器人完成写作，而是通过计算机程序将一些数据融入结构化的语言，从而生成新闻报道或者个性化的广告文章。数据处理和人工智能是其两大核心技术。

Automated Insight与Narrative Science就是开发这类机器人的主要技术企业。他们用的方法很简单，就是创造模板，然后由机器人采取数据并填入相关空格里。

众所周知，很多新闻是有一定格式的，像财报、球赛、突发事件等。只要有格式，机器人就能够完成工作。简言之，就是让机器人把数据转化成故事。

Automated Insight有超过3亿模板可以供不同的新闻使用，它们在2013年就产生了3亿新闻，比其他所有媒体加起来的还要多。

机器人新闻应用越来越广泛，功能也愈加智能，这种情况下，记者写手真的要集体面临下岗了吗？

A1：机器人新闻无法取代记者写作

对于记者与自动化之间的关系，美联社执行主编Ferrara认为，引入机器人新闻的目的是减轻记者的负担，而绝非要用技术来完全取代记者的工作。

“我们还是需要记者来报道商业新闻的。我们主要是使用机器人来撰写跟数据分析相关的商业新闻。我不能让我手下大批的记者浪费那么多时间在数据分析上，我需要他们去做报道。”

Ferrara还补充道，机器人若能为记者分担数据分析的工作，记者就能有更多的时间去专注于报道。只有专业的报道才能给这些数据赋予意义。

Narrative Science和 Automated Insights这样的技术支持机构也表示，他们是新闻机构的补充剂而非竞争者。

诚然，机器人新闻的应用势必会使得新闻机构削减某些岗位的记者人数，这也是技术浪潮和互联网时代下不可逆转的趋势。正因如此，也要求记者在数据和简单消息的基础上去从事更加深度的采访和调查。这一工作是机器人所无法替代的。

A2：协助处理数据，解放并激发新闻人

机器人新闻作为协助工具，使记者得以从大量繁琐的数据中解放出来。软件直接从数据源获取信息，在统一标准下也更加准确，记者可以利用这些功能收集关键数据并减少错误。

在摆脱了简单却繁杂枯燥的数字工作后，记者才能够有更多的时间和精力去从事深度的分析和探索。尤其在突发事件中，除了表层的可观信息外，更需要记者在此基础上对背后事实下工夫。

机器人新闻给记者提供大量数据帮助的同时，也对记者提出了更高要求，推动着他们向深度发展。

机器人新闻依靠强大的数据采集和分析能力，能够在短时间内编写出新闻稿件，但目前条件下，它依然有所局限。

A1：模板文章都长一个样

机器人新闻通过程序预设的模板加入各类数据，从而自动生成文章。在同一种格式下，相同题材的新闻很有可能会出现“千文一面”的现象。

同时，模板痕迹和生硬语法依然会成为影响阅读体验的一个重要方面。

A2：机器生产缺乏情感

虽然各技术公司都在软件程序中置入了个性化算法，但相比人类丰富多变的情感，机器人始终无法企及。机器和程序是模式化的，但人类的思考和情感则无法模拟。

毕竟，和机器人聊天与和人类聊天总是有所区别的。

A3：无法挖掘深度内容

机器人新闻有着强大的数据处理功能，但深度并不是光靠数据就能达到的。一篇优秀的新闻稿件，除了关键数据作为基础，还需更加深入的采访调查。

虽然机器人新闻表现出的强大功能受到了诸多新闻编辑室的垂青，但它也并非万能、人人皆爱的。Automated Insights的总裁Robbie Allen也说，他的很多客户都不愿发布由机器人撰写的新闻。“对于自动化技术撰写的新闻，人们的要求会格外苛刻。他们总是觉得软件是可能犯错的”，Allen说道。

说了那么多，机器人新闻真的来了！但是都先别着急上火玻璃心。搞清楚机器人新闻的前世今生、铠甲软肋，才能更好地“安身立命”。