2017年8月8日21时19分，四川九寨沟发生7.0级地震。中国地震台网16分钟后发布了一条机器人写的新闻消息。这则540字的新闻仅用时25秒。从横向记录镇区经纬度、地形、周边地区，到纵向记载历史上地震灾情，内容准确无误同时配有地震参数图及地形图。当记者和编辑还在不知所措时，机器人已经推送出第一手的稿件。重大灾难事件面前，时效性毫无疑问是最重要的新闻价值。机器人凸显了巨大的优势。

　　哥伦比亚大学新闻学院数据新闻研究中心Tow Center于2016年年初发布的研究报告《自动生成新闻指南》（Guide to Automated Journalism）对新闻机器人做了如下定义：

　　从上文能够准确的看出“机器人新闻”被认为是模糊和误导性的叫法。准确的概念为“自动化新闻”（Automated Journalism）或“算法”（Algorithms）

　　继2014年7月引进“机器人同事”后，《》、《》、《洛杉矶时报》、《卫报》、路透社等媒体都纷纷引入自动生成新闻技术。2015年9月，腾讯也宣布采用自动化新闻“梦幻写手”（Dreamwriter）自动生成财经新闻，发布了中国首篇由算法自动生成的新闻报道《8月CPI同比上涨2% 创12个月新高》。

　　编者按：近两年来，国内外新闻业界和学界都在热议 “机器人新闻”（Robot journalism）、“自动化新闻”（automated journalism）、“算法新闻”（algorithmic journalism）、“计算机生成内容”（computer-generated content，CGC）。据预测，“机器人生成内容”（CGC）很快将与“专业新闻记者生成内容”（PGC）以及“用户生成内容”（UGC）一起构成数字化新闻和信息的三大主体。

　　所谓“新闻机器人”，其实就是一套软件或算法语言（algorithm），它自动采集数据，然后撰写成人类可读的内容。“算法”指包含一系列很复杂的数学规则、能通过预先设定的步骤解决特定问题的计算机程序。

　　机器人（算法）是如何生产新闻的？哥伦比亚大学新闻学院Tow 数字新闻中心曾以“叙事科学”公司的机器人（算法）新闻为例，对其进行“解剖”。这个流程最重要的包含个5步骤：1.读入大量结构化和标准化数据；2.测量数据中的“新闻性”；3.找出合适的报道角度，如果有多个角度，则按照重要性排序；4.将报道角度与数据中的具体事实（story points）相匹配；5.生成报道文本。

　　从前述机器人（算法）的内在逻辑能够准确的看出，算法主要是对复杂的新闻写作过程的简化和提炼，是一种“以简御繁”的化约主义（reductionism），也就存在着“挂一漏万”的不足。算法是否能应对以及怎么样应对新闻报道中的复杂性，这对算法的编写仍是一个巨大的挑战。机器人新闻目前主要仍是基于少数几种有限的模板，风格和语调较为生硬。

　　将算法应用于新闻和信息的自动采集和发布，其初衷是为了节约人力，提高效率，避免因人的干涉而引入新的错误。但是，算法的自动采集和发布过程一旦被启动，如果源头数据存在瑕疵，加上人力无从及时干预和修正，则会带来广泛的负面后果。

　　数字媒介的硬件和软件（图形用户界面）都具有隐蔽性。在软件的遮蔽下，用户看不到自己受到了硬件的限制；而软件本身能使用户与计算机交流，同时却让用户一点都不知道背后的详细过程，还给人以一种开放的印象。机器人新闻基于算法（软件），其运行如“黑箱”，具有隐蔽性，因此新闻机构有责任提高其透明性，以增强公众对机器人新闻生产的全部过程的监督。在这一点上，人类新闻生产中已经存在的增加透明性的种种措施值得传承、借鉴。

　　在我国，机器人新闻面临的最大挑战是社会数据化数量和质量水平不高。例如，受制于行业部门条块分割管理体制，各信息领域（如医疗保健、教育和文化艺术等）之间以及各信息领域内部割据，“信息孤岛化”现象很严重，数据不能共享，不能产生整体效益，也导致重复建设，利用率低下。

　　众所周知，传统新闻业的商业模式正在失效。新闻媒体为节省成本开始大幅裁员，但新闻生产是劳动密集型产业，裁员必然造成新闻总量的一下子就下降，使得新闻业陷入一种恶性循环，让报业危机雪上加霜。而机器人成为报业逃出这一恶性循环的难得机会。

　　我们一般认为是科技发展刺激了传播业，但是传播业对科技也有着刺激作用。例如，弗雷德里克·柯尼格（Frederick Koenig）发明的蒸汽驱动滚筒印刷机是由《》约翰·沃尔特赞助发明的，并于1814年在该报率先使用；世界第一台双筒印刷机“何氏”（Hoe Type）滚筒印刷机也是在1847年被《费城公共记事报》首次采用。报业对技术的赞助和购买使用对技术的发明、传播和改进起到了及其重要的作用。有了这些技术，报纸的发行量才得以大幅度的增加，售价一下子就下降。因此“能够说是便士报将蒸汽印刷机引入了美国报业，而不是因为有了蒸汽印刷机才有了便士报”。

　　尽管现在的报业早已不如19世纪上半叶时那样财大气粗，可以投入大量资金推动高速印刷技术的改进，但今天美国报业和机器人新闻技术之间仍存在类似的互动关系，能够说是传统媒体推动了机器人新闻的应用和发展。相对于人类记者常用的“质化”信息采集方式，机器人新闻则完全自动采集、加工和发布，因此具有“快”、“准确”和“廉价”的特点。如在，相同的时间内，人类记者只能产出300条新闻，而机器人记者能产出4400条新闻。(18)2013年，使用“自动洞见”公司的算法自动生成了3亿条新闻，是世界上所有新闻媒体所产新闻的总和，2014年数量则达到10亿条。(19)算法新闻的“快速”和“准确”使它在突发新闻报道上优势显著。如2014年3月，《洛杉矶时报》以极快的速度报道了发生在加州的地震。该报道基于特定算法，从获取有关数据到成文发布仅仅用了3分钟，使得该报成为首发该消息的媒体。(20)

　　这意味着，海量和多样的新闻将被以低廉的成本产出——新闻工业化生产时代到来。由于生产所带来的成本极低，此前某些靠人力没办法实现，或者因成本巨大而不切实际的新闻信息领域将会得到开发利用，例如无论哪个名不见经传的体育队或小股票，读者都能读到实时生成的报道，这种按照每个用户需求即时生成的新闻速生速死，阅后即焚。

　　让-弗朗索瓦·利奥塔（Jean-Francois Lyotard）对“信息”和“知识”做了区分。他认为，信息与传统形式的知识完全不同。知识要求人类的创造、反思和冥想；信息则是表现性和实用性的，它是以计算机为基础的资本主义（这种资本主义将对数据传输的速度和效率放置在第一位）的货币。利奥塔认为，信息是为了加速资本主义市场而创造出来的“知识”：它的生产很廉价，易于交换，快速消费并被抛弃。(21)按照利奥塔的说法，机器人（算法）的引入使得（财经、体育和突发）新闻生产更加工业化，整体上新闻的“知识性”被削弱，“信息性”大幅增强。但更准确地说，机器人在新闻业中引起的变革是：它使得某些原本是“信息类”新闻的生产变得更加高效和准确，因而使得那些原本更具“知识性”特征的新闻获得更多注意，得到更精细的加工，因而变得更加优质。

　　2010年9月，美国《哥伦比亚新闻评论》杂志的封面是一只在轮子上拼命踩着轮子的仓鼠。新闻从业者迪恩·斯达克曼（Dean Starkman）在该期封面文章中指出：记者现在的生存状态如仓鼠，需要生产更多的稿件，这必然导致新闻质量下降。斯达克曼举例道：美国俄勒冈州波特兰市的《俄勒冈人报》（一家久负盛名，多次获得普利策奖的报纸）提出了创建“一流新闻与数字导向的企业”的口号，要求记者在2014年上半年要实现报纸网站发帖总数增加25%，下半年要实现增加40%；每个季度都要有两个重点项目；在“页面浏览量”和“读者参与”两个指标上也提出了更高目标。工作更多，资源更少、报酬更少，斯达克曼将记者比作累死累活的“仓鼠”，而迈克·舒德森则将他们比作亲人尽丧，孑然于世，同时也担心自己随时会离开这样一个世界的鳏寡孤独者。

　　记者所面临的以上困境突如其来。与从福特时代就开始的慢慢的变多被机器取代的产业工人不同，新闻记者作为“知识工人”曾一度高枕无忧。但近年来机器人技术的发展，记者被列为9大即将被机器人取代的职业人士之一。

　　以上信息似乎说明记者和机器人不共戴天。但实际上，机器人记者却受到了人类记者编辑的欢迎。首先，如前所述，由于有了机器人辅助，新闻机构可以用同样数量的人类记者生产出更多的新闻；其次，机器人记者能将人类记者从枯燥的数字采集和分析工作中解放出来，使后者能去从事更有创造力的内容生产。(25)也强调指出，引入机器人并非是为了取代人类记者：“目的是为使用技术来降低新闻记者编辑的劳动强度，让他们有精力少处理些数据，多做些好新闻。而且在引入机器人的过程中，大多数的记者编辑都持支持态度，并参与了全部讨论。”(26)

　　20世纪初，弗雷德里克·泰勒提出“泰勒主义”认为，对于流水线工厂而言，效率是最高原则，因此有必要对工人操作的每个动作进行科学研究，以确保他们都用标准的方法作业，每秒钟都追求最大的效率。在泰勒看来，在工作中，是人要适应机器，而不是机器适应人。泰勒曾经说：“以前，人是第一位的，以后，体系（system）才是第一位的。”他还说，“思考是我的事情；工人们不用思考”。后来美国记者玛姬·杰克逊（Maggie Jackson）将该理论运用于数字传播，提出了“数字泰勒主义”的概念，我们唯有“多任务执行”（multitasking）才能应对数字信息大爆炸。换句话说，在数字时代，做“仓鼠”是新闻从业者的宿命。如果工业时代的泰勒主义是要求人的肌肉适应机器，信息时代的数字泰勒主义就是要求人的大脑也适应机器。“数字泰勒主义的唯一的标靶不再是我们的身体，而是我们的大脑。”

　　但是我们大家都认为，只要人类处理得当，将机器人（算法）引入新闻生产并不必然会带来“数字泰勒主义”，让记者的“仓鼠”境遇更加恶化，而是相反，它可能扭转这一局势。对于人类而言，现在以及未来的新闻工作将会更加技术化，会充满着算法、程序和模板；同时也会更加人性化，那些能够与机器合作，同时又具有讲述好故事的能力、人文关怀和幽默情感的记者将是新闻市场中的稀缺资源。

　　未来的新闻报道，其基本事实的采集将由机器完成，而判断、分析、解释、预测、叙事、伦理、润色等则需要由人类完成。(27)在新闻生产中，新闻记者并不是直接和机器人竞争，而是在与机器人合作的过程中，如何充分体现人性。这种通过人机合作完成的将是一种复合型新闻产品，它在事实上如机器般精确无误，在可读性上令人回味无穷。

　　人工智能研究的先驱、数学家马文·明斯基（Marvin Minsky）认为，人类要尊敬自己制造的机器人；不该将它们堆放在没有窗户的工厂里，干些没人乐意干的活；不该将它们当奴隶一样使唤。他不遗余力地鼓吹把人脑的智能装入计算机，以“让机器变得像人一样”。而发明了文字处理技术、鼠标和超媒体的神奇小子道格拉斯?英格巴特（Douglas Englebart）却提倡“电脑为人服务”的理念。上世纪五十年代，这两位宗师曾在麻省理工学院相遇，留下一段脍炙人口的对话。明斯基说：“我们人类要给机器赋予智慧，让它们拥有自我意识！”英格巴特回答说：“你要为机器做那么多好事？那你打算为人类做点什么呢？”现在，那些致力于使电脑界面更友好、更人性化、更以人为本的工程师们常常会讲起这一个故事。(28)上海第一财经首席技术专家汤开智就说：“机器能帮我们做简单机械的事情，我们人类就可以腾出精力来做更高级的事情。”他显然是赞同英格巴特的立场的。

　　在机器人新闻时代，事实性报道将由机器人记者完成，解读性报道则将由人类记者完成。人类记者在写作新闻稿时，也将会尽量显示出自己是“人”，而不是“机器”，未来仍然是“人有人的用处”（控制论创始人诺伯特·维纳语）。所谓“公正”，并不是所有参与者都得到一样的，而是都得到其最适合的。在未来的人机关系中和新闻业中，最公正的场景应该是“人机共生，各司其职，相得益彰”。

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