人工智能太凶猛？记者行业或将再次面临“失业潮”

过去10年，英国和全球的本地传统新闻行业一直处于下滑状态。随着他们的读者转向从互联网和社交媒体来获取新闻，传统的本地新闻行业的受众逐年减少，这意味着广告商也可能会把资金更多的用于“新媒体”渠道。这一结果直接导致了越来越多的传统新闻记者失业。那么谁将会为地方当局提供新闻服务，同时又让人们意识到地方新闻的重要性问题？

伴随着人工智能时代的到来，这一担忧可能会被机器人解决。英国著名新闻机构报业协会相信人工智能可以填补“冗余”记者和关闭的地方报业公司留下的空白。一项新的举措是，他们与新闻自动化专家Urbs Media展开合作，并获得了Google提供的70.6万欧元的资助，用以每月编撰3万个本地化的新闻报道。

这项技术依靠自然语言生成，这是近年来由于人工智能和自动化而取得的诸多进展的基石。原则上，如果我们都用同样的语言进行交流，那么人类和计算机就可以更有效地协同工作。而且，教授超快速，可靠无误的机器用我们人类的语言来理解和沟通，比教授反应速度慢且易出错的人类使用计算机语言更加有效。自然语言生成是iPhone Siri和亚马逊Alexa，也是越来越多地承担客服角色的“chatbots”背后的技术。只有在这里，它们的工作是根据美联储的数据来撰写新闻报道，而不是回答问题。

报业协会开展了名为“记者，数据和机器人”的项目，该项目依靠政府、地方当局和公共服务开放的数据集。Urbs Media的总编辑Gary Rogers说，他们最初开始研究利用开放数据源为国家媒体编辑报道的可能性，但很快意识到，其高度的地理分段性质意味着它非常适用于当地报道。Gary Rogers说：“这样虽然无法写出国家报道，但是可以写出10个地区性报道或200个本地权威故事。而且有些当地报道比其他的报道更有趣。目前，当地报业没有专门人员编写这些报道，即使在报业协会也没有人统一安排编写250个本地化的报道。

“我们意识到，如果我们能把这个自动化程序用于当地的新闻制作流程中，那么就可以做一些没有人做过的事情，而不是取代别人的工作。”事实上，现在的人类记者在这一过程中仍然发挥着至关重要的作用。目前为止，Gary还没看到这个行业人员流动的变化。

人们仍然需要对数据进行分析并作出初步决定。“定义”报道模板的过程也仍然由人类做决定。例如，如果某个地理区域的外部变量超出了特定阈值，就意味着该数据具有新闻价值。

Urbs利用自然语言生成专家Arria为AI提供服务，并成为Articulate Lite产品的内测用户。测试结果是，只要按一下按钮，就能让一个机器人记者写一篇报道，并依据不同地区观众的喜好，产生数百个本地化的新闻报道。

Rogers说，他们最初建造的urbs.london只是概念性的东西，用来研究是否能用开放的数据做一些看起来类似于新闻运作的东西。

他们计划在不久之后通过报业协会向当地新闻出版商提供该系统，而且希望那些仍然有新闻工作人员从事地方新闻报道的媒体可以利用AI来对当地事物进行更深入和持续的观察。Rogers表示：“我们希望当地的记者们与我们一起编辑报道。他们可以进行后续的补充添加，但是对于很直观简单的东西，我们便可以马上传递给公众。我们认为这将对当地媒体以及没有接触到类似报道的新闻消费者带来巨大好处。”（文/申达）

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