在第十八个记者节到来的时候，整个传媒业是时候开始考虑要不要让写稿机器人一起过节了。
新技术对传媒业和从业者带来的改变正在加速。机器写稿、智能算法的应用，让传媒业面临AI的刷洗。
近期，剑桥大学学者 Michael Osborne 和 Carl Frey 的数据体系分析了 365 中职业在未来的“被淘汰概率”。他们认为包含以下三类技能要求的工作，被机器人取代的可能性非常小：
1、社交能力、协商能力、以及人情练达的艺术；
2、同情心，以及对他人真心实意的扶助和关切；
3、创意和审美。
基于此，他们预计记者、编辑的职业被人工智能取代的几率仅为 8.4% 。AI替代编辑、记者是思考的一个方面，潜移默化或深层次的影响来自于对传媒行业流程和生产方式的改造。
2015-2016年是机器写作的“爆发年”，美国各家主流媒体纷纷引入机器人写稿技术，应用到奥运会、美国大选这两大新闻事件上。在2016年的奥运会中，奖牌、赛事等咨讯通过机器写作程序，迅速生成并发布到推特上，新闻产品全流程的“无人化”操作让机器写作一鸣惊人。同样，美国大选期间，“机器人记者”在一个晚上一口气报道了50个州的票数结果，高效无误的写作软件得到了实践验证。
体育和财经新闻是最为适合机器写作的领域。因为这两个领域可以靠数据说话，而且会涉及到一些波动性明显的数据信息，容易被机器捕捉并形成新闻线索，例如股价变化、营收增减、球员得分率等等。
机器人究竟是怎样写新闻的呢？程序在现有的数据库中区别废料和有价值的信息，提炼出规律，然后通过机器学习最终确定算法。算法会将“最大值”“最小值”“被超越的阀值”“异常起伏”等数据捕捉到，区别异常数据，进行分析。这些异常数据可能就是新闻线索，有了新闻线索之后，机器人把这些有价值的信息填写到写作模版中，然后形成新闻产品。机器人可以利用算法完成从新闻线索捕捉，到稿件撰写的一系列工作，包括自动签发。
数据规整、流程清晰的上市公司财报是机器写作的最佳试验田。美联社在2014年就尝试用 Automated Insights 公司的自动化写作平台WordSmith报道上市公司的财报。在此之前，美联社只针对300家公司的财报进行报道，WordSmith调试稳定之后，美联社在季报发布期实现了3000篇上市公司财报报道的工作，作者是完全自动化写作的WordSmith。在报道内容的准确率方面，WordSmith也超过了人类记者。
国内媒体也在进行机器写作的尝试，新华社、腾讯、今日头条等媒体都在尝试使用无人写作产品。据财新记者了解，华尔街见闻也正在内部研发机器写作技术，将于年底使用。
2016年，第一财经日报和阿里巴巴联手研发了“DT稿王”智能写稿系统，该系统的定义是，“用机器代替人完成实时监控信息源，利用文本解析和信息抽取技术实现自动信息抽取，采用机器学习算法并融合第一财经编辑记者的经验，以模板和规则知识库的方式根据实时抽取的信息做出判断，输出相应的模板及规则知识库内容从而产生新闻”。“DT 稿王”的作品出炉后，自动上传到第一财经后台的 CMSS系统，由编辑选择、审核、签发。
“DT 稿王”原负责人第一财经首席数据科学家汤开智博士向财新记者介绍，财经新闻是智能写稿的最好切入口，“DT 稿王”主要进行三种内容形式的产品生产：“用数据写新闻”“重要数据信息总结”“信息关联写作”。其中，前二者的生产相对容易，讲究关联关系逻辑的“信息关联写作”实现较为复杂，难以实现。
经过一年多的实践，“DT 稿王”的机器写作内容主要集中在股市行情、上市公司公告、政府宏观经济数据等财经报道领域，每天生成稿件约1000条，能够被编辑选用的新闻大概是三四百条。汤开智介绍，机器写稿的后端技术较为成熟，目前发展囿于数据库来源的稳定和海量，以及媒体的推进力度。
机器写稿的实现为传媒业的变革提供了一种思路：智力集中型的行业同样可以实现自动化操作。基于人工智能的新技术，不仅是提高了媒体的生产力，更重要的是机器深度学习模式颠覆了传统新闻工作的生产模式。算法可以更好地捕捉到细微的数据变化，可以提高计算准确率，甚至可以挖掘数据背后的意义，生成成熟的新闻产品，继而精准推送给相应的目标用户。
机器写稿只是一种可能，整个媒体生产链上还有什么会被替代？采、写、编，再往前走，“采访”环节有没有可能被替代？
事实上，基于网络信息时代的到来，新闻记者寻找新闻线索已经高度依赖网络信息。而在海量数据中抓取信息，筛选、分析，这正是机器算法所长。
机器采访，是不是更有可能让被采访对象放下戒备，尽抒胸意？当然，机器采访不是简单地把“普鲁斯特问卷”问一遍、写一遍，人工智能的发展，应当可以甄别语义，可以识别情绪，机器甚至可以用更有效的方式去追问和引导对方，最大化实现采访目的。
人工智能的发展应用如若颠覆了新闻生产模式，最有可能的结果是改变新闻生产的“中心化”和“机构化”，分布式的信息生产者和发布者，会带来《三体》世界里的信息爆炸的画面感：雪花般的信息窗口随时出现，悠忽飘来的一个信息窗口——“这条新闻是你此刻最需要的、一定要的。”
在第十八个记者节到来的时候，整个传媒业是时候开始考虑要不要让写稿机器人一起过节了。
新技术对传媒业和从业者带来的改变正在加速。机器写稿、智能算法的应用，让传媒业面临AI的刷洗。
近期，剑桥大学学者 Michael Osborne 和 Carl Frey 的数据体系分析了 365 中职业在未来的“被淘汰概率”。他们认为包含以下三类技能要求的工作，被机器人取代的可能性非常小：
1、社交能力、协商能力、以及人情练达的艺术；
2、同情心，以及对他人真心实意的扶助和关切；
3、创意和审美。
基于此，他们预计记者、编辑的职业被人工智能取代的几率仅为 8.4% 。AI替代编辑、记者是思考的一个方面，潜移默化或深层次的影响来自于对传媒行业流程和生产方式的改造。
2015-2016年是机器写作的“爆发年”，美国各家主流媒体纷纷引入机器人写稿技术，应用到奥运会、美国大选这两大新闻事件上。在2016年的奥运会中，奖牌、赛事等咨讯通过机器写作程序，迅速生成并发布到推特上，新闻产品全流程的“无人化”操作让机器写作一鸣惊人。同样，美国大选期间，“机器人记者”在一个晚上一口气报道了50个州的票数结果，高效无误的写作软件得到了实践验证。
体育和财经新闻是最为适合机器写作的领域。因为这两个领域可以靠数据说话，而且会涉及到一些波动性明显的数据信息，容易被机器捕捉并形成新闻线索，例如股价变化、营收增减、球员得分率等等。
机器人究竟是怎样写新闻的呢？程序在现有的数据库中区别废料和有价值的信息，提炼出规律，然后通过机器学习最终确定算法。算法会将“最大值”“最小值”“被超越的阀值”“异常起伏”等数据捕捉到，区别异常数据，进行分析。这些异常数据可能就是新闻线索，有了新闻线索之后，机器人把这些有价值的信息填写到写作模版中，然后形成新闻产品。机器人可以利用算法完成从新闻线索捕捉，到稿件撰写的一系列工作，包括自动签发。
数据规整、流程清晰的上市公司财报是机器写作的最佳试验田。美联社在2014年就尝试用 Automated Insights 公司的自动化写作平台WordSmith报道上市公司的财报。在此之前，美联社只针对300家公司的财报进行报道，WordSmith调试稳定之后，美联社在季报发布期实现了3000篇上市公司财报报道的工作，作者是完全自动化写作的WordSmith。在报道内容的准确率方面，WordSmith也超过了人类记者。
国内媒体也在进行机器写作的尝试，新华社、腾讯、今日头条等媒体都在尝试使用无人写作产品。据财新记者了解，华尔街见闻也正在内部研发机器写作技术，将于年底使用。
2016年，第一财经日报和阿里巴巴联手研发了“DT稿王”智能写稿系统，该系统的定义是，“用机器代替人完成实时监控信息源，利用文本解析和信息抽取技术实现自动信息抽取，采用机器学习算法并融合第一财经编辑记者的经验，以模板和规则知识库的方式根据实时抽取的信息做出判断，输出相应的模板及规则知识库内容从而产生新闻”。“DT 稿王”的作品出炉后，自动上传到第一财经后台的 CMSS系统，由编辑选择、审核、签发。
“DT 稿王”原负责人第一财经首席数据科学家汤开智博士向财新记者介绍，财经新闻是智能写稿的最好切入口，“DT 稿王”主要进行三种内容形式的产品生产：“用数据写新闻”“重要数据信息总结”“信息关联写作”。其中，前二者的生产相对容易，讲究关联关系逻辑的“信息关联写作”实现较为复杂，难以实现。
经过一年多的实践，“DT 稿王”的机器写作内容主要集中在股市行情、上市公司公告、政府宏观经济数据等财经报道领域，每天生成稿件约1000条，能够被编辑选用的新闻大概是三四百条。汤开智介绍，机器写稿的后端技术较为成熟，目前发展囿于数据库来源的稳定和海量，以及媒体的推进力度。
机器写稿的实现为传媒业的变革提供了一种思路：智力集中型的行业同样可以实现自动化操作。基于人工智能的新技术，不仅是提高了媒体的生产力，更重要的是机器深度学习模式颠覆了传统新闻工作的生产模式。算法可以更好地捕捉到细微的数据变化，可以提高计算准确率，甚至可以挖掘数据背后的意义，生成成熟的新闻产品，继而精准推送给相应的目标用户。
机器写稿只是一种可能，整个媒体生产链上还有什么会被替代？采、写、编，再往前走，“采访”环节有没有可能被替代？
事实上，基于网络信息时代的到来，新闻记者寻找新闻线索已经高度依赖网络信息。而在海量数据中抓取信息，筛选、分析，这正是机器算法所长。
机器采访，是不是更有可能让被采访对象放下戒备，尽抒胸意？当然，机器采访不是简单地把“普鲁斯特问卷”问一遍、写一遍，人工智能的发展，应当可以甄别语义，可以识别情绪，机器甚至可以用更有效的方式去追问和引导对方，最大化实现采访目的。
人工智能的发展应用如若颠覆了新闻生产模式，最有可能的结果是改变新闻生产的“中心化”和“机构化”，分布式的信息生产者和发布者，会带来《三体》世界里的信息爆炸的画面感：雪花般的信息窗口随时出现，悠忽飘来的一个信息窗口——“这条新闻是你此刻最需要的、一定要的。”
