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听众朋友们大家好，我是来自美国硅谷的工程师屈直。昨天我为大家宏观介绍了人工智能和新闻行业融合的几种可能，以及人工智能应用的两大定律，也就是咱们说的数据生智能，智能生数据，还有钱多有人做，钱少没人做。那么今天我就给大家单独介绍介绍这人工智能怎么写新闻。 

今日内容焦点

1.  机器又能读新闻，又能写新闻，那还要编辑干什么？

2.  在你玩手机时，你的兴趣爱好已经被同步传输给我们了。

3.  读者不爱看我们的文章怎么办？这根本就不是一个问题。

有人可能说了，这个新闻资讯不就是套模板吗？当然这种人工智能操作太浅层次了，真正做人工智能的研究人员听了这话都有点无奈了。因为今天的人工智能已经把自己完美得融入到了一些媒体编辑部的生活。

比如说它能帮助记者分析数据，验证趋势，将数据转化为文本，把文本转化为视频、音频；然后分析读者的情感等等，美联社把这种人工智能加到新闻业务中的这种形式起了个名字叫“增强新闻”，叫Augmented Journalism；这种人工智能在新闻上的影响很深，但我们一般肉眼是看不见的。

开始本次课程之前，咱们惯例讲一些概念。

刚才说了“增强新闻”，这个概念贯穿我们这一讲整个的内容，可以毫不夸张的说，凡是通过人工智能技术生成的新闻，我们都可以管它叫做“增强新闻”，这个概念关联最三个核心的术语，一个自动化，一个人工智能，还有一个是认知技术。

自动化：就是人做的事情拿机器去做，这样的话人和记者就不需要从繁杂的初级劳动中这么埋头苦干了。大家都懂我就不赘述了。

人工智能和认知技术：就是说参与新闻工作的智能机器它有一定的认知能力，它能读新闻，它能写新闻。

自然语言处理技术：就是说这个人工智能可以帮助记者更高效更方便的处理数据，但是从复杂的数据中抽取有效数据生成一篇新闻，就需要这种对自然语言处理的系统，对它进行更多的训练。

个性化推荐技术：就是说咱们通过读者平时的阅读习惯，写出来的评论，获取到读者的兴趣点，然后根据这篇新闻是不是在读者的兴趣点上，是呢就推送这篇新闻给你。

咱们一句话总结。

自动化就是不用人去写，用机器去写，人工智能和认知技术就是说让机器和人一样有这种认知能力，可以去读可以去写，这三个结合起来就是我们说的“增强新闻”。

刚才说的自然语言处理技术就是对文本的处理，加工、生成这些。个性化推荐就是它懂得读者想读什么，然后推送给他什么。

咱们说完这个概念，我们大概也知道这个机器能在新闻领域做什么，所以咱们就说这三个人工智能对新闻产业的影响。

第一个叫写作自动化；第二个叫推荐个性化；第三个叫栏目模糊化。

咱们一个一个说，写作自动化是记者视角的，也就是说用人工智能写稿。在人工智能写稿这个领域，美国有一家名字叫做叙事科学的服务公司，他们最早开始这种尝试，这个公司在2010年的时候推出了一个叫做Quill的写作软件，它可以从不同的角度把数字转化为有故事情节的叙述本，然后他们就可以去撰写比如说棒球比赛的比赛报告。

福布斯网站实际上就是大量用了这个技术，然后他去拿这个生成财报，或者说房地产的这种相关报道。对企业来说它的操作是非常简单的，只需要提供一些统计数据，然后这些智能的软件几秒钟之内就能产出很有可读性的故事。

就像福布斯公司自己说的，叙事科学通过他们专有的人工智能平台，将数据转化为故事和见解。

在此之后，包括这种美联社、《华盛顿邮报》、《洛杉矶时报》在内的很多国外的媒体都开始有这样的尝试。2014年的时候美联社说大部分财报最终是由AI来写的，具体流程是当每一个公司发布财报的时候这个AI自动抓取收到的财报，然后基于美联社预先编辑好的这种写作结构，几秒钟之内就能生成一篇150字到300字的一个新闻快讯。这套系统每季度能生成4000篇财报新闻。

之前靠记者其实只能出400篇，所以工作效率高了10倍，然后金融新闻的记者就减负了。曾经每三个月一次的重复劳动，现在就不需要这么劳神费力了。他们可以利用这些时间做自己喜欢的深度报道，而且在数量增长的同时，这个程序里面的深度学习技术，让这个报道的错误率也变低了。

不仅仅财报领域，像体育、自然灾害、股票投资，现在很多公司都在利用人工智能来建构一些不需要人为解释的简单事件，然后依赖这个技术为他们的决定提供支持。

为什么像叙事科学这样的公司他这么受欢迎呢？首先就是便宜，他提供的这个AI平台比那些容易生病，自尊心特别强的全职记者便宜多了，而且它写得快，一秒钟它能写500字的一个建筑行业分析文章，而整个这500字的文章客户只需要支付10美元就够了。而且它写的很全面，很少有记者有时间去查找、处理、分析数百万的像推特、财报这样的数据，但是人工智能技术平台可以短时间内就弄完了。

而且不仅仅是一些花哨的统计数据，还有对这些数据背后的一些深度解读。

第二个影响就是推荐个性化。这个更多是对读者而言的。我们刚刚从记者的角度给大家讲说人工智能是怎么写的。咱们今天介绍介绍读者是怎么样和AI结合在一起的。

我们每次点击阅读、搜索和在线观看的这一切，其实都是人工智能在微妙的优化，我们点击次数、搜索次数、点赞、收藏、购买、互动，这些用户行为其实是决定了我们浏览器和应用程序中出现的内容。

比如说我们举一个案例，这个新闻APP也是我非常喜欢的，叫做Quartz，在美国并不是一个巨头报纸，但它的读者还是很多的，它是一个互联网媒体。Quartz的网站跟《纽约日报》什么的没有太大的区别，但它的应用区别很大。

你打开这个应用你看不到任何的头条标题，而是看到了一个像短信或者微信这样的界面，然后有一个聊天机器人去问你，说你好啊，我们今天有这么几条新闻你可能会喜欢，你对于这个新闻想不想知道更多呢？然后你就会通过聊天的方式跟它去互动，比如说今天特朗普赢得了选举，你向知道他是怎么赢的吗？你如果说想，它就把相关信息再给你写两段，如果你读完这两段你还想再读的话，你就说然后呢？这个时候它再给你写三段。所以这样互动的方式，实际上是提高了读者的阅读量。

咱们从成本上来说，如果不用人工智能的话，用人力，那是无法估计的，你不能说有多少读者就得雇多少记者跟你互动，陪你聊天。所以自动化和个性化相结合的这个功能，为媒体功能也减掉了很大的成本。

收益呢，很多人读新闻只读标题，或者只关注发生了什么事情，这件事儿发生了没有，知道结果就不看了。有些人其实只读一下摘要，大概怎么回事就行了。但是有些人他是这个行业的，比如说我看到一个计算机的一个新闻，或者一个新技术，因为作为这个行业的人，我可能会从头到尾仔细研读，要学习，还要做笔记。所以每个人读新闻的方式是不一样的，聊天机器人的存在也会让每个人读新闻的方式个性化，什么样的读者它都能满足。

现场制作，现场调整一个新闻故事，其实这个就是个性化新闻。一套数据，文章、写法、根据读者而变化，而读者的行为优化读者的体验。这其实就是咱们第一讲讲的数据生智能。

第三个就是栏目模糊化。这个栏目模糊化的案例，可以说一说我所在的公司雅虎，我们最近实际上有这么一个观点，也就是说新媒体实际上不存在栏目这样的限制，过去我们看报纸或者新闻，都是有版块的，每一个版块的读者可能只读这个版块的新闻，记者也是这样的，做白宫新闻的记者，他的线人，他的资料，全都是白宫方面的，他自己可能并不能做自己喜欢的新闻。这个对读者和记者来说都是个束缚。

但是有人工智能之后我们可以跨越不同的版块，也就是说读者进到新闻资讯的APP里面。比如咱们就下载雅虎新闻，他能看到这里面没有一个明确的栏目，而是像Facebook，像微博一样它里面是一个数据流，根据你点击的状况实时更新这个数据流，实时更新有什么样的新闻可以推给你，什么样的新闻放在前面，评论也是这么做的。

这样的话这个读者就不需要局限在一个栏目里边，不需要先把自己定一个位，然后再读新闻，这个时候读新闻就像刷朋友圈一样方便。

这个是人工智能对读者体验的改变，对记者来说，因为没有这个栏目的限制了，记者也可以根据自己的兴趣来培养线人，查自己的资料，比如说他今天可以发表一个军事新闻报道，明天他用自己培养的线人库去报道一个科技新闻。

我们今天看美国的Volks、Wise这样的杂志，其实都是这样，一个记者根据自己的兴趣爱好播报不同的新闻，所以从写作者的层面来看，人工智能对他们是一个解放。

今天的课程我们了解了增强新闻和与之相关的概念，凡是通过人工智能技术生成的新闻，我们都可以管它叫做“增强新闻”，我们还从数据文本化，推荐个性化，栏目模糊化这三个角度给大家介绍了人工智能在新闻中的应用，并解释了这些应用对读者和对记者会有哪些影响。 

知识清单

1.  人做的事情用机器去做，这样人和记者就不需要从事繁杂的初级劳动了。

2.  我们点击次数、搜索次数、点赞、收藏、购买、互动，这些行为其实决定了我们会看到的内容。

3.  读者不需要局限在一个栏目里，不需要先定位自己，再读新闻。有了人工智能，读新闻就像刷朋友圈一样方便。 

今日思考

很多人可能会提出这样一个担心，就是互联网的这个个性化会不会引发另外一种问题，也就是说我只能看到我喜欢的文章，而我看不到我认知以外的世界。比如说自由派的人他只能看到自由派的新闻，保守派的人只能看得到保守派的新闻，精英他看的是专业化媒体，而平民大众只能被推送八卦新闻。你对于个性化的定制新闻有什么看法或意见呢？

好的，今天的课程就到这里，明天我将为大家介绍人工智能在新闻评论中的结合和应用。我是来自硅谷的屈直，我们明天再见。