記者和機(jī)器人比賽寫稿，猜誰贏了？

機(jī)器正在取代人類的工作。IBM 的深藍(lán)曾經(jīng)打敗過世界棋王。在這個智能時代，即使是最有創(chuàng)造性的工作之一：寫作，也是可以由機(jī)器完成的。

雅虎和美聯(lián)社的相當(dāng)一部分財報和體育新聞都是機(jī)器人寫的。它們使用的都是一家叫做 Automated Insights 的公司開發(fā)的軟件 WordSmith。只要導(dǎo)入最新的數(shù)據(jù)，1 分鐘最快可以生成 2000 篇報道。

為了測試機(jī)器人和記者誰能寫出更好的報道，NPR 的駐白宮記者，前任商業(yè)記者 Scott Horsley 和 WordSmith 進(jìn)行了一場較量。

比賽規(guī)則是：Horsley 和 WordSmith 一起等 Denny’s 餐飲公司出財報，兩“人”同時開寫一篇短報道，比的主要是速度和質(zhì)量。

Horsley 開始很得意：他是 Denny 家的?？停踔劣惺熳R的侍應(yīng)生知道他喜歡吃什么，他以為能在熟悉的題材中占上風(fēng)。然而在速度上遭到了挫?。簷C(jī)器人兩分鐘就寫完了，他花了整整 7 分鐘。

不過質(zhì)量上的結(jié)果相反。NPR 在 Polar 上發(fā)起了投票。截至發(fā)稿時，機(jī)器人寫的文章獲得了 912 票，人類寫的獲得了 9916 票。Horsley 的文章雖然更長一些，但語言更簡明易懂。

NPR 的報道稱，機(jī)器可以通過深度學(xué)習(xí)寫得更好。通過學(xué)習(xí)一家媒體上的幾千篇文章，它能夠大致掌握語言風(fēng)格，甚至玩一些常見的梗。比如，如果我司有一個 WordSmith，它大概很快就能 get 到黃姓編輯和劉姓編輯是怎么回事。

但正如在此前的文章中提到的，好記者自然會懷疑算法的可靠性。在美聯(lián)社于去年 7 月開始使用 AI 的時候，所有機(jī)器生產(chǎn)的文章都會經(jīng)過人工審核，并把錯誤記錄下來發(fā)給 Automated Insights 以改進(jìn)算法；到 10 月，機(jī)器生成的文章已經(jīng)不再經(jīng)過人工干預(yù)；大半年后，自動寫作系統(tǒng)記錄下的錯誤已經(jīng)比記者所寫文章中的錯誤要少了。

更可怕的是，現(xiàn)在還有人做出了讓文章一鍵變視頻的自動化工具。

這聽起來似乎是一件令媒（ban）體（yun）人（gong）恐慌的事情，但它實際上可以為有能力寫原創(chuàng)報道的記者指出了一條明路：未來更理想的報道方式可能是，讓機(jī)器人和記者打配合，前者負(fù)責(zé)快速、全面、準(zhǔn)確地發(fā)消息，后者負(fù)責(zé)后續(xù)跟進(jìn)和深入分析。

那么，在這個機(jī)器入侵的時代，最難被機(jī)器人取代的工作是什么？NPR 給出的答案是精神健康和社工類的工作。這類工作只有 0.3% 的可能會被機(jī)器取代，因為它需要運(yùn)用人的智力、協(xié)調(diào)溝通能力、還有最重要的人性的力量。而最容易被機(jī)器取代的工作則是電話推銷員，而且這已經(jīng)成為了現(xiàn)實——現(xiàn)在連 10086 都能自動打電話來催你交話費(fèi)辦業(yè)務(wù)了。

常常覺得我司還是挺需要幾臺機(jī)器人的，只是不知道它們學(xué)不學(xué)得會中文。

來源：愛范兒

作者：韓雨