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摘要：写作机器人兴起，目前虽尚未对传统新闻从业者构成替代性的威胁，但将对新闻生产流程产生深刻影响，新闻从业者亟待转型，以适应技术革新带来的变化。
关键词：机器人写作 新闻 转型
随着大数据技术和人工智能技术的突破，机器人写作在新闻领域的应用正在兴起。生产力决定生产关系，生产关系应随着生产力的革新而做出相应的调整。机器人写作暂时还不能对新闻从业者的地位和作用构成替代性的挑战，但新闻从业者如果过于依赖机器，而自身不思转型和进取，就有可能被机器淘汰。
机器人写作：工业化生产方式在新闻领域的应用
2006年，美国汤姆森公司开始运用机器人记者撰写经济和金融方面的新闻稿件，① 2014年自动机器写作软件（Automated Insights）开启了新闻生产新模式，新闻产出的数量和质量都超乎预期。2014年6月30日，美联社透露将于当年7月开始采用机器写新闻。②2015年9月10日，腾讯财经推出了国内第一篇“机器人新闻”；一个月后，腾讯财经机器人又推出了3篇风格各异、个性化的财经新闻。③不久的将来，机器人写作的全面兴起可以预期。
机器人写作主要包括三个步骤：数据采集输入，关键信息提取和结构化处理，套用固定文章模板生成新闻稿。④当前的新闻写作机器人大多被用于撰写与数据有关的稿件。
从机器人写作的机制看，这是一种工业化生产方式在新闻领域的应用。分工与专业化是工业化生产方式的核心。机器人写作相当于把过去记者稿件撰写的过程拆解为数据输入（包括人工录入和计算机自动采集）、机器运算与文稿撰写、人工审核三个环节的“流水作业”。机器的引入，使数据分析和稿件撰写实现了“自动化”，而“写作模板”的运用则建立了“标准化”。
报纸、杂志、广播电视、唱片、电影等媒介产品属于精神产品，其生产过程主要在人的大脑中完成，涉及物质生产的环节很少，如报刊的印刷、视频的录制、唱片的刻录等，但是实体生产部分是为了把人脑中的创意呈现出来，落实在物质载体上。或许正是由于精神产品生产的虚拟性，很难引入机器实现自动化，所以媒介内容生产领域的工业化改造相对滞后，直到计算机技术和人工智能技术不断取得突破的今天，机器人写作才得以全面兴起。
除了技术革新，媒介商业化也是工业化生产介入内容领域的重要推力。内容产业竞争加剧，媒体要追求内容商业价值的极大化，必须提高生产效率。每一个模块的工作简单化了，效率随之提升。机器替代人工，从事数据处理和常规化的稿件撰写工作，能够大大提升新闻产出的速度。例如2014年3月18日美国加州发生4.4级地震，洛杉矶时报利用“Quakebot”机器人在地震发生后仅三分钟就自动生成并发布了地震报道，大大领先于其他媒体。⑤同时，机器人的模板化写作虽不能确保稿件“出彩”，但保证了“量产”前提下稿件基本质量的稳定性。商业媒体的逐利本性必然要求新闻生产与更先进生产方式相结合，以实现经营效率提升。
机器人写作的优劣势：标准化与个性化的取舍
如前文所述，机器人写作最大的优势在于高效。2013年，Wordsmith公司的写作机器人产出了3亿多篇报道，比世界上所有媒体生产的新闻总量还要多。2016年，该公司计划制作超过10亿篇报道。⑥
新闻产出的效率提升将引发一系列衍生效应：首先，如《纽约》杂志撰稿人凯文·罗斯所言，机器人写作处理的是人类新闻从业者不愿耗时去做的、与大量数据相关的“体力活”，让新闻从业者从大量低附加值的重复性劳动中解脱出来，以更多的时间和精力去从事创造性更强的新闻工作。其次，机器人处理数据更为精确，避免了人工计算容易出现的差错和误差，提升了新闻报道的严谨性。另外，新闻生产的“量变”，带来了新闻服务的“质变”，满足了受众对新闻资讯的“长尾”需求。“无论想查询哪支平庸无奇的体育比赛队伍的相关信息，还是一时好奇心起想了解哪只冷门股票的情况，总有一篇唾手可得的相关报道完整呈现在眼前，这就是机器人加入新闻业的一种意义”。⑦
然而，工业化生产如同一把双刃剑。建立在分工和专业基础上的标准化生产，一方面提高了效率，另一方面也带来了内容产品的模式化、刻板化和单一化弊病。机器人撰写的作品虽然精确，但缺少“人味”，缺少人为创作的灵光闪现和艺术之美。
由于机器人写作的局限性，很多重大比赛和重要新闻事件的稿件撰写还是不得不依靠人类记者操刀。此外，对于诸如深度报道、新闻评论、人物访谈等具有艺术性和复杂性的报道内容，机器人更是鞭长莫及。
新闻从业者的转型思考：扬长避短
写作机器人来袭，学界和业界并不太担心机器人会抢记者饭碗，但机器人写作确实会对部分记者工作造成一定的替代性，从长远来看，对传统新闻生产流程将产生深刻影响。如果记者依赖于机器，而不及时转型，仍有可能会面临机器的替代。笔者认为，扬长避短，在机器替代不了的领域下工夫，应是新闻从业者的转型方向。
记者工作更侧重于“人”
机器人写作技术最成熟部分在于数据搜集和分析。近两年兴起的数据新闻似乎成了一种时髦，新闻社、门户网、电视台、报社纷纷推出了各自的数据新闻栏目，甚至高校也开辟了数据新闻专业。大数据技术的出现，确实为宏观层面的、与数据相关的新闻报道带来了福音。人类记者应充分利用这一技术手段提高报道效率、丰富报道形式。
机器人写作的突破性在于“写”，但与记者相比，其劣势也在于“写”。标准化、模板化的写作看多了难免令读者觉得重复、生硬，缺少“人味”。因此，短时间内，记者要弥补机器人写作的这一短板，某些重要人物、重要组织相关的事件报道，还需亲自操刀，以确保新闻质量。并且，记者要通过个性化的文字和文风，与受众建立沟通，树立媒体立场，进而打造媒体品牌。
长远来看，人工智能技术还会持续发展，越来越多的写作模版被设计出来，新闻机器人“写”的能力将逐步提升，写作风格也会越来越多变，新闻产出质量越来越高，记者原有的写作优势或将不再凸显。此时，记者更应扬长避短，将其精力专注于“人”。机器人写作的素材通常来自于数据，但记者的写作素材很多时候来源于人——通过采访获取信息。
数据新闻通常描述的是群体行为的变化和趋势，但受众同时也需要通过观察个体行为来佐证宏观事件。一张普通的面孔、一句朴实的话语、一个简单的故事、一段喜怒哀乐的呈现，往往比枯燥的数字、图表更具有说服力。而与人打交道，发掘人性之美，这样的个体报道、典型报道，是机器人无法胜任的。另外，机器人也不可能扛着摄像机或带着纸和笔亲临事件现场，去收集新闻信息。在机器人写作兴起的背景下，记者有条件、也应该花更多的时间“走出去”，体察人情冷暖，练就与人沟通的本领，发掘普通人的故事，做出有人情味、有温度的新闻和能够折射社会深层问题的调查性报道，而不是停留在电脑前，在网上找新闻、抄新闻，或者不思进取，躺在机器人的“功劳簿”上睡大觉，最终丧失职业生命。
编辑工作分量提升
无论在报社、期刊社，还是电台、电视台，都有“编辑”岗位，虽然信息媒介不同——报纸编辑处理文字，电台、电视编辑处理音频、视频素材，但文本校对、文字润色、内容把关、稿件编排等工作内容是共通的，而这部分工作也不可能交给机器来完成。反过来，机器人撰写的稿件，则必须经过编辑的修改审核，才能向外界发布。
如前所述，机器人写作引发了新闻产量的大幅提升，但与此同时，新闻撰写的质量还处于初级水平，这些数量庞大、风格单一的新闻稿件都需要编辑来加工润色。不少编辑室在保证新闻产出数量的同时，开始重视自动化生产的新闻品质，编辑的把关角色愈加突显。美国联合通讯社就有专门的编辑负责新闻自动化方面的新闻，以保证自动化写作内容的高质量输出。⑧
编辑工作量的提升，对新闻生产的原有分工提出了新的要求：增加编辑人员数量，或者由一部分记者转型做编辑。稿件的产出越多，需要匹配的编辑人员数量也就越多，媒体管理者必须在稿件数量与人工成本之间做出权衡。这种专业结构的调整会带来深刻的媒体组织变革。
另外，机器人稿件的编辑与传统编辑在职能要求上也有所不同：传统编辑工作更侧重于信息、语法把关和编排；而机器人撰写出来的稿件通常不会存在信息差错和语法错误，后期编辑在把关和校对上并不需要投入太多的精力，他们的工作更侧重于文本润色——丰富语言元素，注入个性化风格，以减少模式化写作给读者带来单调和刻板的观感。机器人写作的兴起对编辑人员的文字能力提出了更高的要求。
新闻评论凸显媒体个性
机器人写作还有一大优势，就是“快”，记者不可能与机器人比速度，但可以比深度。随着机器人写作技术的普及，媒体间的竞争焦点也不再是时效，而是新闻的第二落点——评论，新闻评论的重要性更加凸显。
在过去，新闻报道的时效和质量决定了一家媒体的实力；新闻评论的比重普遍不高，可以说是媒体新闻产品的点缀，在一份报纸或一档新闻节目中起到画龙点睛的作用。在机器人写作兴起的时代，新闻时效的差距并不显著，甚至新闻报道本身也趋于同质化。此时，一家媒体的实力和个性只能在新闻评论上体现，因为机器人不可能胜任极具个性色彩的新闻评论。记者工作时间的解放，也有条件将更多的精力投入到新闻评论的撰写中，甚至后期编辑为了增加稿件的“人格化”色彩，也可以考虑加入适当的评论内容，以表达媒体立场。种种因素叠加，新闻评论在量上相比过去将有显著的突破。
新闻评论在写作上比普通稿件有更高的要求，既要符合社会主流价值观的基调，又须进行独到的理性思辨，同时还要结合媒体的立场、定位和目标受众的喜好，对新闻事件做深度解读，而不仅仅是描述事件过程。这对记者和编辑提出了更高的要求。
过去媒体通常通过引入外部专家、评论员的方式来弥补自身评论力量的不足，随着新闻评论“量”的增加，自身评论队伍的培养和打造变得越来越必要，这不仅有助于降低新闻运作成本，同时还能保证评论队伍的稳定性，形成核心竞争力，塑造独一无二的品牌个性。
技术团队的打造
机器人写作在技术层面主要涉及大数据分析和文稿模板化撰写两个方面。在美国，大数据技术关联产业发展已比较成熟，形成由大数据掌控公司、大数据思维公司、大数据技术公司构成的产业链条，分别解决数据收集、数据分析、算法设计三大问题。⑨同时，美国也出现了专门提供机器人写作模板的研究机构或企业。⑩完备产业链的形成，降低了各类传统媒体获取机器人写作技术的门槛，得以实现快速转型。
反观国内，大数据技术相关的产业链还未能建立起来，传统新闻媒体很难通过“技术外包”的方式实现新闻写作的自动化升级，只能依靠自身的技术积累寻求突破。为此，新闻生产流程中将引入更多的技术性岗位，例如数据分析师、人工智能叙事软件工程师等，他们要负责“教”机器人如何写作，成为“融合编辑室”的关键角色。
文科专业背景为主的新闻从业者，很难“半路出家”，通过自身转型过渡到技术型岗位。新的技术团队的组建将是一个漫长的积累过程，同时也是一个持续“烧钱”、短期内看不到显著回报的资源投入过程，这令实力较弱的新闻媒体在机器人写作面前望而却步。对于大多数新闻媒体来说，等待技术成熟和关联产业全面发展，通过技术转移实现自身技术改造将是更理性的选择。
后记
在当下诸多新兴媒体崛起的时代，机器人写作技术的引入，一定程度上弥补了传统媒体新闻时效性不足的劣势。但随着这项技术的普及，新闻同质化现象也将出现。新闻媒体的品牌打造，以及新闻产品的品质保障，最终还得依靠传统新闻从业者通过个性化的劳动和艺术性的创作来支撑和实现，机器人写作不能“包治百病”。传统新闻从业者应用其之长，补其之短，通过自身转型，更好地实现“人机配合”，以在更为激烈的媒体竞争中立于不败。
(作者单位：广西广播电视报社)
责任编辑:杨芳秀
注释：
①④孙振虎、张馨亚：《机器人新闻的发展与反思》，《电视研究》2016年第6期。
②陈小晰：《从机器人写稿看人工智能时代的记者转型》，《南方电视学刊》2016年第4期。
③任陇婵：《新闻机器人：跟谁抢饭碗？》，《视听界》2015年第6期。
⑤⑦孙瑛：《机器人新闻：一种基于大数据的新闻生产模式》，《编辑之友》2016年第3期。
⑥⑧白龙：《新闻写作机器人在美国新闻业的应用》，《青年记者》2016年第5期。
⑨（英）维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼思·库克耶著,盛杨燕、周涛译：《大数据时代》，浙江人民出版社2013年版，第55页。
⑩王云霞：《美国传媒与文化产业发展现状及启示》，《南方电视学刊》2016年第2期。
