【传媒人世界】Day 1:技术会是媒体之光吗?从机器人写作这一年说起
这个世界正在以前所未有的效率新陈代谢。
技术升级、场景变迁、产品迭代、社交迁徙......媒体人面对的是一个真实而恍惚的时代,它似乎遍地希望,又时常让人充满无力感。你抬头仰望,看到它升腾的梦想;而置身其中,却又难逃高速运转中的焦灼。面对这一切,有人选择冲浪,有人高唱挽歌。全媒派(quanmeipai)十一特辑,8篇小文,每天一个关键词,切片传媒人身处的这个世界。
关键词:技术
上帝用7天创造了世界,第一天,他说:要有光。
还记得之前那些关于机器人写作的预言吗?
比如,人工智能公司Narrative Science的联合创始人Kristian Hammond在2011年预测,很快,超过90%的新闻都会由算法生成,并且,在五年之内计算机将会赢得普利策奖。
这一观点现在看来仍有其不确定性,而在前两年这一功能初步发展时,“机器人写作会让记者失业”的相关话题确实掀起了一阵热潮,也引起了传媒人的思考与不安。
如今,机器人写作新奇不再,科技报道中智能音箱、智能视频剪辑等成了新焦点。直到9月的一篇关于《华盛顿邮报》机器人记者去年发表了850篇文章的报道出现,提醒着我们不妨回头看看这一年,原本打着“替代人类”旗号的写稿“机器人”们,实际带来了哪些改变。旧事重提的意义何在?往下看。
“机器人”总动员
四家外媒的典型应用
尽管新闻报道中出现了很多类似的配图,实则机器人写作并不是一个实体机器人坐在电脑前敲打键盘,而是通过程序算法来实现自动化写作,主要核心技术为数据处理和人工智能。为了理解方便,也会用机器人这一形象来指代。不少新闻媒体自行开发或与科技公司展开合作,来设计自动生成新闻的应用,领养自家的“机器人”。
笔耕不辍:《华盛顿邮报》Heliograf
Heliograf的首秀是在2016年里约奥运会时,它写了大约300篇的短消息报道,随时更新赛事进程、获奖结果,以及各国奖牌数等最新消息。自诞生起,Heliograf就在兢兢业业地生产着不同题材的新闻。比如,曾经报道选举情况,以及华盛顿地区的高中球赛。
上图分别为更新比分与赛况的报道和Twitter内容
Heliograf是《华盛顿邮报》自家设计的人工智能应用,报道里约奥运会的是它的早期版本,而在后期报道选举时它得到了进一步的完善,升级版的它是这样写好一篇稿子的:编辑先设定叙事模板,其中包括与报道事件结果相关的一系列关键词,再让Heliograf搜索并识别相关数据,关联并组合模板中设定好的句式表达,生成内容,写出适用于不同平台传播的不同形式的稿件。
《华盛顿邮报》报道奥运会比赛情况与奖牌榜
另外,配合工作软件Slack,它也可以提醒记者注意一些反常数据,这也成为独家报道的选题灵感来源。
一年过去,Heliograf已经写出了约850篇文章,值得颁一枚“笔耕不辍”勋章。
贴心助手:PA通讯社Radar
近期还有一则新闻,谷歌数字新闻协会(DNI)投资英国通讯社The Press Association,同时与初创媒体公司Urbs Media合作,来开发Radar,一款在一个月之内生产三万条本地新闻的软件,新闻当中的文字、图片、图表,都可以自动完成。
在一开始,Radar也是依靠人为设定的模板来生成新闻,这些报道的特点一般是所需人为参与度不高,比如说体育赛事回顾和财报,人类记者就完全可以用数据填充固定模板来写成,而不需要太多费脑力来分析。这类报道,机器人写作正好帮上忙。
这个项目同样需要一个五人组成的小分队,来对有关犯罪、健康和就业主题的报道进行预先的模板设定和编辑。所以机器人写作也没有完全让人减负(或者说把人淘汰掉),只是比起一个月自行写稿三万篇,或者是在重重信息中筛选整理,来为报道提供素材的重复性文案工作,机器人写作还是能够简化这样必要却繁杂的程序的。
破媒介壁:美联社Wordsmith
当AP(美联社)遇上AI(Automated Insights,一家科技公司),Wordsmith(语言大师)诞生了,从这个命名来看,颇像写作界的“威猛先生”,它的成果也确实十分显著。
Automated Insights官网对于Wordsmith写稿流程的介绍:导入数据→编辑模板→预览→发布
美联社是最早启用机器算法写作新闻的传统机构之一,Wordsmith即是机器人写作在行业内较早的实践。从美联社机器人写作的发展,也能部分得见机器人写作的进化历程:本身具有数量和速度的优势,并且在报道范围和质量方面逐渐提升。
Wordsmith,2013年即根据其设计的模板,生产了3亿篇文章。
美联社在2014年7月开始使用Wordsmith,从分析数据、匹配背景信息、识别读者兴趣,到生成报道,只需花上几毫秒的时间,一篇美联社风格报道即可成形。
2015年,美联社的机器人升级,从之前需要人工参与,到现在能够全自动生成报道。报道范围即将扩大,在2014年撰写季度财报之后,美联社宣布会用算法来写作它们的体育新闻。
2016年,美联社使用科技公司AI开发的人工智能应用,并在官方统计数据服务商MLB Advanced Media的数据支持下,来写职业棒球小联盟的赛事报道。
2016年10月,美联社开始应用机器学习技术,完成报纸报道到广播稿件的格式转换。
线索挖掘机:Quartz信息跟踪机器人
早前就有消息放出,Quartz计划在10月份的网络新闻协会(Online News Association)会议上发布一个基于Slack的工具(注:Slack是海外的办公协作工具),以简化机器人的制造流程。
举例来说,如果有了这个机器人,专门报道地方犯罪案的记者可以利用它去跟踪警方网站的信息,如果更新了任何消息,都可以及时提醒。同样地,对于科技记者和金融记者而言,他们也可以利用这样的机器人密切跟踪美国证监会的文件。
事实上,这已经不是Quartz的第一次尝试,今年上半年,这家公司就已经创建了@actual_ransom的推特机器人,从工作机理上看,很明显是受了前辈《洛杉矶时报》地震监测机器人Quakebot的启发。媒体工作者们对这位“首席线索官”还有不少小期待,比如:
敌人or友军?
机器人写作有哪些影响
回顾之后,被机器人抢饭碗的恐慌又再度袭来?先不急着下结论,可以看看机器人写作究竟产生了什么效果。
用作品说话
不管是每月三万条,还是几毫秒可以写出成稿,机器人写作的出稿速度和数量是其作品最明显的优势之一。
从以上媒体中的应用中还可以看出,机器人写作目前的报道主题集中在财报、体育赛事等领域。可模板化、数据丰富是这些领域相关的特点。机器人写作更适合数据充足的领域,想在电影、艺术等人文领域应用,尚有一定难度。
机器人写作在这些方面的优势在于,用算法发掘并整合数据,能够减少人工手动收集数据的枯燥,也能够提升作品的精确性。美联社战略经理Francesco Marconi曾说过,引入机器人写作之后,报道数量增加,而文章的错误率下降。
不是淘汰,是解放
机器人写作把记者从简单重复的工作中解放出来,让他们有更多时间去做具有更高价值的事情,而非简单粗暴地带来失业。据美联社估算,机器人写作节省了记者花费在写财报上的20%的时间。
《华盛顿邮报》也尝试发现Heliograf在报道中可以为记者提供帮助的其它形式。在大选期间,Heliograf能即时监测选情,当有意料之外的变化时,会立刻通知记者,提高后续报道的时效性。
《华盛顿邮报》这一创新举措的负责人Jeremy Gilbert还期待在将来机器人写作能给记者帮上更多的忙,比如在经济领域或其它领域的大数据集合中捕捉趋势。Heliograf还可以实时更新天气情况,来为读者提供服务。
此外,美联社、PA,以及《洛杉矶时报》开发的能够报道地震的“QuakeBot”机器人,其效果也大多有这样一条,解放记者,让他们有时间去写更重要的新闻。上文提到的美联社的例子,记者们每周要花总共800个小时,把报纸报道改写为广播稿,但现在可以用技术来实现。
QuakeBot的twitter主页,推文是即时发布的有关地震的短消息
提升经营效果
《华盛顿邮报》第一年用Heliograf写了850篇文章,其中有500篇是关于大选,这些文章获得了超过50万次的点击量——而在2012年,《华盛顿邮报》实现的只有这个数字的15%。
在美联社引入机器学习来实现纸媒报道向广播稿的形式转换的应用中,机器人写作不仅能为记者提供自由空间,解放他们的生产力,也能提升稿件的产量,同时能为客户提供可以尝试的多种报道类型,来达到经营效果提升的目的。
机器人写作同样也有应用于B2B的潜力,虽然这对于《华盛顿邮报》来说暂时停留在设想阶段。Gilbert说,机器人写作不仅仅能够到达单篇新闻的读者,还有触及某一领域特定兴趣人群的可能性。
不过也要看到的是,报道数量和浏览量统计起来很容易,但机器人写作到底给了记者多少自由时间来做更高级的工作,以及这种所谓“更高价值的工作”确切的价值是多少。以及,机器人写作能够带来的关注度、广告收入以及订阅量的数据,在统计中也尚未明确,还有探索的空间。
再分享两个案例,PwC在今年3月曾推出过一篇报告,预测到2030年左右,美国三分之一的职业都处在被机器人及其它智能技术取代的危险之中。而今年4月,《洛杉矶时报》设计了一个机器人程序,其主要作用是,提醒编辑部里的大家咖啡好了。
从长远趋势来看,人工智能技术很有可能会带来行业的大变动,从业人员在其中也无法避免,而从一定阶段内的细节来看,人在有意地应用机器算法创造便利,重复枯燥的工作会被取代,新闻系统中其他复杂的工作,则可以依靠技术协助人类高效率地完成。
开头说旧事重提的目的,即是想要借机器人写作这个已有一定发展时间的创新技术应用,来提供一种视角:褪去之前占领编辑部、抢去记者饭碗的话题噱头,它既能带来节省时间、降低成本、帮助人类记者提高出稿效率的扎实效果,也有依赖数据与模板、报道主题有限、暂时处理低阶工作的不足。
智能技术应用是新闻生产过程的助力,还是从业者的替代品?也许这不是一道非此即彼的选择题。