机器人记者给新闻领域带来哪些变化
2017-09-28 15:08:35
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来源:​应霁民 传媒评论

近来,有关机器人记者的新闻和话题持续发酵。8月8日,九寨沟地震18分钟后机器人25秒钟写就的500余字新闻稿件和提供的相关图片刷遍朋友圈;8月19日,微软机器人小冰在华西都市报“宽窄巷”开设专栏“小冰的诗”,独家发布新作《全世界就在那里》(外二首)。据悉,这是国内媒体首次刊发由机器人创作的诗歌,此举引发了人民日报等全国多家媒体争相关注;从8月15日开始连续三天,钱江晚报头版连发消息,隆重介绍和推出全新升级的浙江24小时客户端,作为全国首个引入人工智能机器人的客户端,除了保持独创的“一体两面”特色,还继续深化与微软(亚洲)互联网工程院的战略合作,新增了个性化推荐以及人机对话的全新功能。

这一切,都引发了众多专家和媒体从业者的热议,因为从现阶段来说,AI技术更多扮演的是辅助性工具的角色。它可以提升传统流程当中步骤的执行效率,为素材收集、作品制作等环节提供便利;也可以为原本存在的问题,提供新的解决方式。在初级阶段,从AI技术应用的效果来看,仍然存在不足。比如,基于数据匹配的写作内容,是速食性的消息,而欠缺深度观点;基于浏览历史和用户信息的兴趣推荐,在精确性上,有时离用户所期待的程度还有一定距离。焦虑点还不是它能比你做得更好,而是在这样一个内容产品、技术迅速变革的时代漩涡中,一个内容从业者真正的、不可替代的核心技能究竟是什么?

一、机器人写稿:开启新闻生产新路径

“机器人记者”最早源于美国,是指利用算法对数据展开收集、加工、生成的一套新闻报道程序,使新闻生产主体完全机器化、自动化和智能化。2009年,在当时美国的职业棒球大联盟季后赛上,一款名为StatsMonkey的人工软件完成了世界上第一篇机器稿件,在当时的传媒业引起了极大轰动。2014年3月,美国加州发生4.4级地震,《洛杉矶时报》成为当时最快在网站报道该消息的媒体,从撰写到发布仅用3分钟。该条新闻就出自机器人之手。2014年7月,美联社(AP)与科技公司AutomatedInsights(简称AI)公司达成合作,使用他们的Wordsmith平台自动编发企业财报。而《纽约时报》在财报季、运动比赛报道中用机器人写稿已成惯例,其机器人编辑Blossom blot每天推送300篇文章,受推荐文章的平均阅读量是未推荐文章的38倍。在2016年的里约奥运会上,《华盛顿邮报》大胆创新,采用“机器人记者”与传统记者联手展开新闻报道。

近年来,一些国内媒体和内容平台也在这方面做出了一系列有益探索与尝试,多以财经、体育新闻为主,体裁上基本局限于快讯、短讯和财报。腾讯开发得最早,2015年9月,腾讯财经用机器人Dreamwriter发布了一篇稿件《8月CPI同比上涨2.0%创12月新高》。

新华社紧随其后,2015年11月18日,推出写稿机器人“快笔小新”。“快笔小新”操作简单快捷,输入一个股票代码,再点一点鼠标,就能产生一篇财报分析。

2016年5月29日,四川绵阳发生地震,国家地震台网研发的智能机器人写下一条题为“绵阳安州发生4.3级地震”的新闻,这篇560字的稿件,从监测到地震到稿件发布仅花了6秒钟。

由北京大学和今日头条合作研发的“机器人记者”小明(Xiaoming bot)也在里约奥运会上大显身手,新闻生产效率高,成功发稿450多篇,单篇浏览阅读量突破10万,赢得广泛反响与好评。

2017年1月17日20:09,一条名为“20日广州-武汉还有大量无座票”的原创稿件在南方都市报自媒体平台发出,作者是南方都市报的写稿机器人“小南”。其后10天,“小南”每天定时写稿3篇,实时播报春运期间广州至多地的火车票余票动态,不仅发布票量数据,还细致告知车次和座位信息,是高铁还是普列,是二等座还是站票。

“小南”的首篇春运报道作品,共300余字,数据自动抓取完成后,报道的生成只用了不到一秒的时间。为此,南方都市报还特意给“小南”打造了一个“语言包”,在不同的语境下,它会尝试更“人性”的表达。比如,“小南”搜索数据时发现基本只有无座票了,会说“心疼,抱抱”;提醒大家去往某地余票不足10张时,会说“赶紧抢吧,拼的就是手气”;票已售罄时,会说“想要前往这些地方的朋友,不如去看看机票或者汽车票吧”,或者是“也可以继续密切关注,等退票捡漏”。关注民生,热心公共服务,是“小南”与其他写稿机器人的最大区别。此前出现的写稿机器人,多应用在体育和财经新闻上,因为这两个领域数据丰富且都有着相对固定的模式。

封面新闻客户端机器人“小冰”除了变身浪漫诗人出版诗集,还化身机智萌妹子写新闻评论。7月12日,四川气象台发布高温橙色预警,气温直逼40℃。“小冰”调皮地点评:“40℃还能约出来见面的,不是真爱是什么?‘小冰’我可是用生命在和成都人民约会呢!”目前封面新闻客户端专门开设了《“小冰”的封言封语》专栏,针对当天的热点新闻事件让“小冰”进行写作。

但所有事物都存在两面性,尽管“机器人记者”在新闻生产的精准化和高效化等方面拥有先天优势,它在普适性、深广性、灵活性、安全性等方面也存在巨大局限,而这也是未来发展中必须正视和解决的问题。尤其是,“机器人记者”在实现新闻生产精准高效的基础上,也带来了新闻生产同质化的问题,同一类型的新闻报道几乎不存在差异,唯一的变化就是所嵌入的数据。若长此以往,必然会带来阅读疲劳,削弱新闻传播力。而且,机器人记者写稿目前较多用于对事实进行简单再现的新闻工作。然而,记者的角色不应是简单的新闻事实的记录员,更应该是社会事实的观察者、新闻事件的阐释者、新闻意义的挖掘者,这些都是机器人目前无法达到的。

二、机器人聊新闻:引爆新的阅读方式

随着语音识别、自然语言处理技术的成熟,目前在媒体界,除了机器人记者写稿外,较为主流的做法是将AI机器人作为新闻推送的工具,使其搭载社交媒体的互动属性。比如,每天自动推送新闻消息;用户根据给出的选项自主选择感兴趣的新闻;还可以发送关键词获取相关新闻。因为网络上的海量新闻有着不同的内容,不同的观点,大众要在其中提取自己所需要的信息可谓大海捞针,而通过人工算法实现个性化推送,根据用户的阅读习惯、阅读时长等各种数据分析受众喜好,算法分类出推送内容。许多媒体还进一步尝试推出聊天机器人助手产品,即以对话形态获取新闻内容的阅读模式,通过人工智能把分析得出的相关新闻进行汇总,并运用自然语言处理技术,提取信息的核心内容,以满足各类读者的需求,方便用户更快捷地获取具有针对性的信息。

“聊天式新闻”最开始被Facebook、微软等公司采用,但是一直不温不火,直到去年年初,美国新媒体网站Quartz旗下的Quartz新闻客户端上线,才开始引爆这种新的新闻阅读方式。

CNN则推出了“个性分发”。聊天机器人向用户推送头条新闻,在推送下方有三个选项:Read Story、 Get summary、Ask CNN,用户可以阅读故事内容、了解故事梗概、向聊天机器人提问。这种以人工智能来进行个性化推送的模式可以为用户节省搜索时间,方便用户进行简洁化的阅读。纽约时报、华盛顿邮报、华尔街日报、Buzzfeed等都开发了自己的机器人,在美国大选报道中,用这类聊天机器人来采访选民。

目前国内多家媒体APP中都嵌入了聊天机器人,如“百度”推出的“聊新闻”通过对新闻信息进行分类及结构分析,信息特征学习等,自动为用户提供最核心的信息,以深入聊天的方式呈现用户所想要了解的新闻内容要素。人民日报客户端 “小端”“小融”、新华社的“小新”、光明日报的“小明”、微软“小冰”、百度“小度”、中央人民广播电台旗下的“下文APP”聊天机器人等,可实现与用户的语音对话,在后台持续搜集用户对资讯的反馈。

2016年4月,中科大发布了美女机器人佳佳,刚一亮相,高颜值的“佳佳”就成了超级网红,其外貌引起热议,“佳佳”高度仿人类特征,造型身材丰满、肤白貌美,以假乱真让人分不清,近乎真人的颜值,已参加过不少活动,由于造型逼真,吸引了众多记者、观众与“佳佳”对话。此外,今年4月,机器人“佳佳”还当了一回新华社的特约记者,通过网络视频形式与美国《连线》杂志创始人凯文·凯利进行了一场越洋采访。这次采访吸引了不少人的关注。“佳佳”记者具备了初步的问答能力,还能做出一些临场应对。

据“佳佳”开发团队负责人陈小平教授表示,对佳佳这次临场表现总体打70分。这和跨境网络延迟导致语音识别误差等问题影响了佳佳的发挥。但这一次采访却具有标志性的意义,因为这是全球首例高仿真智能机器人作为记者与采访对象进行交互对话。

三、人机交互:给用户怎样的体验

笔者尝试选择新华社客户端、人民日报客户端、光明日报客户端、中央人民广播电台“下文”客户端、封面新闻客户端、百度客户端界面中的标志提示进行对话。在“对话”开始之前,机器人会把新闻导语推送给用户,阅读完导语之后,用户有两个选择,一是选择深入了解,二是放弃深入了解。

从实践上来看,一些客户端上的机器人“聊新闻”目前还停留在聊天和卖萌的功能上,虽然能根据用户发出的关键词,推送出相关的新闻,但离用户的需求目标较远,尚有待于从技术和内容上不断改进、深化和完善。打开西南一家媒体客户端的聊天功能,机器人发来一条功能介绍信息,输入了一些关键词后,聊天框内并没有跳出相关的新闻。一旦输入一些口语化的关键词,机器人也很容易“哑语”。

语音转录功能是这家客户端的重要砝码,当笔者通过语音功能说出“今日头条是什么”后,机器人只回复了一句“我最喜欢的就是××新闻啦!靠谱!”并没有其他实质性信息。

信息转换过程中缺乏畅达和圆润,提供的信息较多堆砌,往往辞不达意。回答提问略显生硬,有时读起来没有“动感”,让部分用户觉得“很干瘪”。另一家新闻客户端在去年年底上线了6.0版本,这个版本有聊新闻功能,位于界面首页底部,第一次点开该功能,会立马跳出欢迎语和介绍词,随即出现的“每天我都会准备一大堆有趣、有料、又有用的新闻等着你”这样一句话,引起笔者的浓郁兴趣。笔者迅速依样画葫芦地回赠了一句:“那您跟我说说,今天有什么有趣、有料、又有用的新闻。”不料却收到了“伦家还在努力提升对话技能,请不要太为难我”的回复和一则当地客运中心的乘车注意事项。笔者颇不甘心,又推送出“最近杭州出现因蚊子叮咬传播的登革热病,我想了解这方面的新闻和科普知识”请求,结果收到了一家专门培育蚊子工厂的生产消息,很明显是从其他报道中摘抄下来的,这和在网站上浏览新闻并无差别,有点牛头不对马嘴,让人哭笑不得。

许多业内人士和学界专家认为,在人工智能还没有和新闻内容很好地结合之前,聊天机器人并不能准确地抓到用户的需求点,经常出现机器人语言生硬、回复文不对题、主动无语等情况,半人工+半智能编辑模式成为了目前最好的选择。

不过,有专家指出,随着新闻数量的爆炸式增长和聊天机器人对话模式的愈加完善,以及年轻一代对于资讯获取体验的“温度需求”高涨,有个性的聊天机器人可能会成为日后人们接受资讯的一种流行方式。路透社新闻研究机构曾预测,今年还有更多的媒体在投资聊天机器人的路上。

面对汹涌而来的人工智能浪潮,中山大学传播与设计学院院长张志安等媒体专家的思考值得我们关注,人究竟需要机器为新闻做什么,要达到什么效果?从传播的效果来说,我们归根结底还是要问一个问题,即通过机器帮助新闻分发、新闻写作,到底要产生什么传播效果?只是为了让信息的阅读体验变得更愉悦,为了让信息分发变得更高效,或者只是为了让信息到达更精准、时间成本更低吗?对人工智能的应用,到底是为了满足公众获得新闻时的“I feel”,还是在“I feel”的基础上还能增进用户“I think”。当人工智能和新闻业握手时,它是否让人们在“I feel”“I want”的基础上还有“I need”“I think”的价值。(应霁民:浙江传媒研究院)

参考文献:
① 管琼,《“机器人记者”新闻生产的现状与趋势》
② 张志安,《人工智能带给新闻业新的速度和体验,却无法带来真相与解释》
③ 喻国明 郭超凯 王美莹 刘苏 王晓虹,《人工智能驱动下的智能传媒运作范式的考察——兼介美联社的智媒实践》
④ 石灿,《“聊新闻”是不是新闻客户端的一个新突破口?》
⑤ 磬筝,《机器人写稿不新鲜了!从事实核查到卖广告,各大媒体正在为AI编辑部疯狂打call》
 
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