文/陈赛
不久前，美联社宣布，从今年7月开始将启用Automated Insights开发的程序撰写公司财报。只要输入一些数据，如公司收益报表之类，这个聪明的程序就能在几秒钟之内给你生成一篇新闻报道：
迪斯尼第一季度利润上升33%，超过分析师预期。迪斯尼，总部设在加州伯班克，本季度收益为18.4亿美元，去年同期则为13.8亿美元。每股收益从77美分攀升至1.03美元，Zacks分析师的平均预期为每股92美分……
文章流畅、自然，一般人很难觉察它竟出自机器人之手。据称截至2014年底，美联社用此方式完成了4400篇财报新闻，效率是人类记者的15倍。美联社并不是第一个启用机器人记者的大型新闻机构，福布斯网站早在两年前就已经启用Narrative Science的程序自动生成财经新闻。
2014年初洛杉矶4.7级地震的第一个报道者就是一位机器人记者——Quakebot。Quakebot是《洛杉矶时报》自己内部研发的一个程序，能实时监控美国地质调查局的信息，一旦出现警报，就自动提取相关数据，置入模板，自动生成一篇文稿，等待编辑的审查和发布。在此之前，他们还有另外一个类似的机器人程序，专门自动报告洛杉矶发生的凶杀案。
事实上，我们正生活在一个越来越由人工智能所定义的世界里——搜索引擎告诉我们哪些信息更重要，更有用；算法根据我们的兴趣和品味，告诉我们应该看什么电影，读什么书，听什么歌；警方利用谷歌地图和犯罪数据、社交媒体决定在哪里巡逻……
Narrative Science的联合创始人克里斯蒂安•哈蒙德两年前宣称，计算机将在未来15年内写作90%的新闻。他还预测，他们的算法将在5年内获得普利策奖。
机器人到底是怎么采写故事的呢？
首先要采集大量高质量的数据，建立一个庞大的数据库。
然后，从这些数据中“计算”出哪些有新闻价值。所谓新闻价值，翻译成机器人的语言就是“关注异常数据”，如最小值、最大值、异数、大起大落、被超越的阈值等。
第三，选择故事的“角度”。如一项体育赛事的报道角度可能是“拉锯战”“英雄式个人表演”“强大的团队合作”或者“咸鱼翻身”等。算法会按照重要性对各种可能的角度进行排序，并由此形成文章的整体结构。
第四，将当下的数据嵌入模版，并按“原作者”提供的词汇生成句子。
一直以来，我们都相信人类与文字的关系如此独特而深刻，没有任何程序能够复制写作的体验。但在分析这些算法的过程中，你会惊奇地发现，写作的过程在很大程度上是可以量化和建模的。同一篇报道，它们既可以写出《华尔街日报》式的冷静内敛，也能表现更活泼的博客风格。至于文笔，我相信将来一定会有人开发出像“海明威App”这种应用，试图教我们人类如何写出海明威的风格呢。
或许这是我们唯一可以安慰自己的地方：机器可以根据格式和语法规则写一首诗，或者一篇小说，但全世界的数据加起来，也无法让一个程序理解爱、悲伤或恐惧。真正的新闻佳作最终都是关于人的，至少我最好的文章从来不是来自数据，而是来自采访，来自交谈，来自旅行，来自人生经验，以及漫步时偶然出现在脑海里的灵光一现。
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