“孤陳的城市在長夜中埋葬/他們記憶著最美麗的皇后/飄零在西落的太陽下/要先做一場夢……”這是微軟“小冰”在2017年5月出版的詩集《陽光失了玻璃窗》中的句子。據(jù)說，為了達成寫詩技能，“小冰”“學(xué)習(xí)”了上世紀(jì)20年代以來519位詩人的現(xiàn)代詩，被訓(xùn)練超過10000次。人類如果要把這些詩讀10000遍，則大約需要100年。

該詩集總策劃表示，作為剛出道的詩人，“小冰”或許還有不足。詩集原版呈現(xiàn)了“小冰”所有的創(chuàng)作文字，沒有潤色改動。詩句中的錯別字也有意保留，同時邊上用括號標(biāo)注。另外，部分詩歌可能讀起來會感到有重復(fù)，“我們要讓人工智能100%的原生態(tài)地呈現(xiàn)在大家面前?！?/p>

AI遲早會介入到內(nèi)容生產(chǎn)領(lǐng)域中，首當(dāng)其沖的，并不是文學(xué)創(chuàng)作如寫詩，而是全天24小時生產(chǎn)各種資訊的媒體。從一些淺、快、短、格式化、需要與大量數(shù)據(jù)比對的資訊入手，AI正在替代編輯的工作。

 我們檢索了幾類服務(wù)于不同媒體的AI產(chǎn)品，如下：

Reutres News Tracer在社交媒體“去偽存真”

近日，網(wǎng)易新聞“聞學(xué)社沙龍”以《人工智能將如何重塑新聞業(yè)》為主題，與專家學(xué)者共同探討AI對媒體行業(yè)的影響。分享會中，路透社的市場開發(fā)經(jīng)理王海明介紹了“Reutres News Tracer”。

過去兩年，路透社一直在Twitter 上用一款工具來監(jiān)測隨時出現(xiàn)的各類新聞事件、檢測社交媒體信息的真實性，這款產(chǎn)品叫“Reutres News Tracer”。

 其工作流程為：搜集所有可能是新聞的信息，找到原始出處；找到第一轉(zhuǎn)發(fā)者；進行可信度檢測，通過交叉比對，對真實性進行標(biāo)注，根據(jù)驗證結(jié)果進行從0%到100% 的“打分”。

“Tracer”的功能亮點是：能夠?qū)崟r監(jiān)測社交媒體上的新聞；用算法去問記者平時可能會問的問題，倒推新聞的真實性；通過算法和機器學(xué)習(xí)挑選出哪些是新聞，哪些是廣告、謠言或一般性對話，并摘出要點，同時把相同類別的新聞相疊，組成數(shù)據(jù)；給記者和編輯提供可靠的素材和資源。

王海明曾用“Tracer”見證謠言“成真”：當(dāng)時，傳出某公司要上市的消息，點擊量從800多逐漸增長，隨后有大V或其它媒體轉(zhuǎn)載，當(dāng)被網(wǎng)站轉(zhuǎn)載后，謠言變成了新聞，但又在 24小時后被澄清。他說：“我見證了整個過程，因為我收到第一新聞源特別早，整個假消息傳播鏈條是一開始局限在小范圍內(nèi)，隨著新聞網(wǎng)站的轉(zhuǎn)發(fā)和大V轉(zhuǎn)發(fā)而爆發(fā)的?！?nbsp;

聊天新聞機器人

目前在媒體界，較為主流的做法是將AI機器人作為新聞推送的工具，使其搭載社交媒體的互動屬性。比如，每天自動推送新聞消息；用戶根據(jù)給出的選項自主選擇感興趣的新聞；還可以發(fā)送關(guān)鍵詞獲取相關(guān)新聞。

CNN推出了“個性分發(fā)”。 聊天機器人向用戶推送頭條新聞，在推送下方有三個選項：Read Story、 Get summary、Ask CNN，用戶可以閱讀故事內(nèi)容、了解故事梗概、向聊天機器人提問。

在推送新聞的基礎(chǔ)上，一些媒體開發(fā)出了更加具有記者屬性的AI產(chǎn)品：輔助報道、收集線索資料、向用戶提問，收集對新聞事件的態(tài)度。

BuzzFeed開發(fā)的“Buzzbot”，旨在讓“每個人的口袋里都有一個記者，每個人都可以向“Buzzbot”講述正在發(fā)生的事情?！碑?dāng)用戶打開對話框，“Buzzbot”會進行提問，比如，向用戶提出有關(guān)民主黨大會和選舉的問題，根據(jù)用戶的回答，將用戶的選舉態(tài)度記錄下來，以此幫助記者和編輯分析選民的政治傾向和意見，完成采訪及回收任務(wù)。

這款A(yù)I產(chǎn)品增加了用戶的參與感，讓每個人成為擁有第一手資料的前線記者。作為記者和編輯的資料和素材庫，Buzzbot更像是“后援軍”。

 除此之外，還有更加專注垂直信息領(lǐng)域的產(chǎn)品，比如《衛(wèi)報》在Facebook上推出的美食類聊天機器人“Sous-Chef”，當(dāng)用戶與它聊天時，主廚會介紹并推薦菜譜。

這是美國媒體Quartz于2016年初率先推出的聊天新聞軟件界面

秒出稿的寫稿機器人 

2016年，《華盛頓郵報》開發(fā)的新聞撰寫機器人“Heliograf ”正式上線。

11月，這款機器人報道了共和黨人史蒂夫·金擊敗民主黨人金·薇芙的新聞：“共和黨人依然控制著眾議院，只是失去了少數(shù)席位，依然占據(jù)著絕對優(yōu)勢。在許多共和黨領(lǐng)導(dǎo)人擔(dān)心兩位數(shù)的損失之后，他們的命運出現(xiàn)了驚人的逆轉(zhuǎn)?！边@款機器人不僅完成了“基本工作”，還預(yù)測了選舉趨勢，被認為具備了該報記者的習(xí)作風(fēng)格。

 《華盛頓郵報》的記者和編輯們制作了敘事模板，其中包括各種潛在結(jié)果的關(guān)鍵詞句，比如，“共和黨人對眾議院的控制權(quán)”，“民主黨重新控制了眾議院”。之后，將“Heliograf”與結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)源聯(lián)系起來。當(dāng)大選到來時，它與數(shù)據(jù)交換網(wǎng)站VoteSmart.org相連，“Heliograf”進行數(shù)據(jù)識別，與模板中的詞句匹配、整合，保證在各平臺上發(fā)布不同版本的報道。

2016年11月份，“Heliograf”創(chuàng)造了500多篇文章，點擊量超過50萬。當(dāng)月，《華盛頓郵報》的總點擊量為11億次。

 國內(nèi)媒體緊跟AI潮，主打 “快速、模板化”的新聞寫手

2017年8月初，九寨溝縣發(fā)生地震后，中國地震臺網(wǎng)機器人僅用25秒就編寫出一篇新聞稿。稿件共540字，包括速報參數(shù)、介紹震中地形等內(nèi)容。該機器人結(jié)合了數(shù)字技術(shù)和智能寫稿編程系統(tǒng)：實時監(jiān)控信息源；信息抽取；采用機器學(xué)習(xí)算法，以模板和抽取知識庫中信息的方式撰寫新聞。

更早在2015年9月，騰訊財經(jīng)用機器人“Dreamwriter”發(fā)布了一篇關(guān)于8月份CPI的稿件，引用統(tǒng)計局的數(shù)據(jù)、并加入專家及分析師的分析和預(yù)測。之后，“Dreamwriter”被騰訊財經(jīng)廣泛應(yīng)用。據(jù)團隊人員介紹：“‘Dreamwriter’會根據(jù)算法在第一時間自動生成稿件，瞬時輸出分析和研判，一分鐘內(nèi)將重要資訊和解讀送達用戶?！?/p>

今年4月的數(shù)據(jù)顯示，“DreamWriter”在財經(jīng)+科技應(yīng)用的發(fā)稿量超過2000篇/天。

今日頭條的頭條實驗室研發(fā)除了一款名為“Xiaomingbot”的機器人。其寫作模板結(jié)合了最新的自然語言處理、機器學(xué)習(xí)和視覺圖像處理的技術(shù)，通過語法合成與排序?qū)W習(xí)生成新聞消息。

有關(guān)2016年，里約奧運會的數(shù)據(jù)顯示，“Xiaomingbot”每天的發(fā)稿量達到30篇以上。“奧運會乒乓球女子單打銅牌賽在里約會議中心-3號館展開，世界排名第50的朝鮮選手金宋依對陣世界排名第8的日本選手福原愛，雙方你來我往展開了激烈的較量。最后，耗時49分鐘，金宋依以4:1拿下比賽。雙方各局比分為: 11:7、11:7、11:5、12:14、11:5?！边@是由“Xiaomingbot”所撰寫的短訊。16天中，“Xiaomingbot”共完成超過450篇新聞稿，閱讀量超過百萬。

目前，AI機器人還不具備創(chuàng)造優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的能力，但距離這個目標(biāo)還有多遠？美聯(lián)社已經(jīng)在利用深度學(xué)習(xí)來自動生成有數(shù)據(jù)支撐的文章，其帶來的好處是使媒體將資源轉(zhuǎn)移到具有更高價值的新聞選題上。

《華盛頓郵報》數(shù)字產(chǎn)品開發(fā)副總裁、首席信息官賽利?！て绽ㄊ苍鴱娬{(diào)：“‘Heliograf’并不是為了淘汰記者，而是讓新聞編輯室的效率更高?！爆F(xiàn)階段，媒體行業(yè)者對AI的期待是提高效率，將記者從基礎(chǔ)工作中解放出來，讓他們完成更復(fù)雜的選題，讓人來講述只有人能講述的故事。