無論從哪方面來說，集高技術壁壘、前瞻性與可商業化性于一身的人工智能行業都是當前創業領域中的當紅炸子雞。由于2016年人工智能的“三駕馬車”：大數據、超級計算平臺和機器學習技術都取得了突破性進展，人工智能在2016年迎來了又一個爆點，而因此去年也被稱為“人工智能元年”。
知名投資人王煜全在“前哨大會”上也曾表示，人工智能的革命期已過，現在進入了“收獲期”。而在2017年業界的聲音也的確進入了該領域的下一個階段——更加強調人工智能技術的落地。而以腦力工作為主的媒體業，在“寫稿機器人”這樣的人工智能技術出現后也勢必將帶來新的變革。
國內：已解決快訊類內容，算法尚待進步
寫稿機器人背后的核心技術，主要涉及的有包括智能撰文技術、內容抽取技術、要聞萃取技術這三項。早在2015年9月，騰訊財經一篇名為《8月CPI同比上漲2.0% 創12月新高》的文章引起了媒體人的普遍關注，大家的關注點不在它的與日常消息稿無異的內容，而是寫這篇文章的寫稿機器人“Dream Writer”，它不止引用了統計局的數據，還加入了業內人士如國家統計局城市司高級統計師余秋梅等人對數據的分析，足以完成基本的消息報道工作，如體育賽事、股票信息的報道。
據騰訊財經中心副總監劉康近日表示，目前財經+科技應用的發稿量超過2000篇/天，體育稿量500篇/天，包括每天行情報盤、上市公司公告精要報道，以及體育賽事每輪每場的消息?？梢?，自2015年至今騰訊的寫稿機器人正出色的完成著相關資訊的工作。
除了首發寫稿機器人的騰訊外，新華社的“快筆小新”、今日頭條的“xiaomingbot”也在2015年末陸續跟進。在這三家中，“xiaomingbot”要更為先進，如報道球賽時，有能力根據不賽前預測與賽事結果，轉換語氣，相比冷冰冰的報道數據多了點“人情味”。
不過如前文所述，國內的寫稿機器人目前只能完成基本的信息處理、文章撰寫工作，所以它也限制在了內容較為精簡，數據信息為主的使用場景，體育賽事中繁多的數據，網站編輯自己去處理反而不如寫稿機器人精準，所以這種數據套話的文章未來或將被寫稿機器人全面替代。不過，媒體人的價值還是在于對于事件的深度思考與判斷，這一點是人工智能技術還遠遠無法替代的。
國外：應用領域更廣泛也更深入
相比國內，國外的先進媒體在寫稿機器人方面顯然要更進一步，畢竟早在2010年就有一家名為NarrativeScience的公司推出了名為Quill的寫作軟件，它可以完成數字內容的文章化，自動生成如財報、比賽報告等相關文章，可以說是寫稿機器人的雛形。
美聯社（AP）在2014年7月開始采用AutomatedInsights公司的Wordsmith平臺自動編寫企業財報，每季度可生成4000篇財報，相比此前編輯們每季度的400份財報來說提升巨大。而這套人工智能系統還擁有“自主學習”功能，在三個月內自主掌握了新聞寫作基本規范，并且更低的錯誤率還改善了文章質量。而美聯社的人工智能的下一個方向是——將文字報道自動轉為語音廣播。目前該項目也已經進入了開發期間。
另一家美媒《華盛頓郵報》采用的寫稿機器人名為Heliograf，它目前已經完成過奧運會積分/獎牌榜以及美國選舉相關的新聞報道，利用美聯社等媒體的數據和結果，試試撰寫新聞更新至網站與Twitter，相比美聯社來說，華盛頓郵報的新聞題材相對要更加廣泛。
突發性新聞的撰寫對于新聞記者來說總是要忙出一頭汗，但寫稿機器人卻能更快的傳達信息。如《洛杉磯時報》在2014年美國加州4.4級地震期間成為報道新聞最快的媒體，從撰寫到發布僅3分鐘，這是由于它的系統可以在收到美國地址勘探局的信息時，迅速將數據套入系統模板中生成突發新聞。除此之外，《洛杉磯時報》正依靠人工智能建立的犯罪信息庫，用以在暴力、自殺事件上進行輔助報道，不過目前該系統也同樣還并未能實現深度分析類文章。
相比撰寫消息類稿件，輔助編輯人員寫作對于當前的人工智能技術來說也具有相當的可行性，《紐約時報》的Blossomblot可以根據社交平臺的文章進行大數據分析，推測哪類型內容更具熱度，輔助編輯挑選合適的素材，經過該報內部統計，經過Blossomblot篩選后的文章點擊量是普通文章的38倍！除此之外，Blossmblot的機器學習能力還能提供配圖、摘要、甚至制定標題。
在輔助功能方面，路透社與Graphiq的合作也頗具成效，利用Graphiq龐大的可視化數據庫的智能算法，可以預先假設要報道的事件，并讓人工智能迅速抓取相關數據，與報道相匹配，也就是為你的新聞稿提供相關的數據資料，節省編輯的時間。
此外，對于新聞線索的收集也是人工智能越發顯示出威力的一個方向，入駐Facebook Messenger的新聞媒體擁有Facebook的聊天機器人Chatbot的開發權限，在用于新聞內容推薦的同時，Chatbot還可以進行新聞線索收集，如《華盛頓郵報》曾利用它開發的機器人Feels，搜集美國選民在總統大選期間的的傾向。
除了上述應用外，國外媒體還利用人工智能進行了“新聞聊天機器人”、“自動生成報紙”、“內容核查”等不同類型的嘗試，可以說人工智能技術在外媒的新聞編輯、素材收集、數據核查、交互創新等方面都取得了不同程度上的成果。更廣泛的新聞寫作范圍、更豐富全面的數據庫（官方與企業合作）、更多的表現形式都是國外媒體值得中國國內學習的地方。
不過，目前的人工智能對于媒體行業來說主要的作用在于解放了部分生產力，如編輯們將不用再重復寫枯燥的數據類快訊，在深度報道方面依然離不開人類的分析和思考，完成一篇具備復雜邏輯的文章還無法實現。至少在未來很長一段時間內，人工智能都將繼續保持工具屬性存在。
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