當共和黨人 Steve King 在 11 月份的愛荷華州第四節國會席位選舉的比賽中擊敗民主黨人 Kim Weaver 的時候，華盛頓郵報便開始了鋪天蓋地的宣傳活動，內容包括宣傳共和黨人的勝利以及對未來選舉趨勢的預測。“共和黨人仍會是眾議院中的多數席，他們僅僅丟掉了少部分席位。”這類新聞的“始作俑者”並不是郵報的某位編輯，而是機器人Heliograf，這款機器人在去年的華盛頓郵報的網站上首次亮相，這標誌著迄今為止最為複雜的人工智能技術開始在新聞領域被應用。
當 Jeff Bezos 在 2013 年收購了華盛頓郵報時，人工智能在新聞界的應用處於萌芽階段。一些自己擁有自動化內容生成系統的公司，例如 Narrative Science 和 Automated Insights 等，當時已經可以編輯出能被體育迷和股票分析師接受的基礎的數據和新聞。但是華盛頓郵報的專家認為，人工智能發展潛力很大，並不限於這些基礎的東西，在未來能夠編輯出有解釋性、有獨到觀點的文章。更為重要的是，他們希望能研究出一個可以促進人類和機器之間“無縫交互”的系統。2014 年加入該計劃的負責人 Jeremy Gilbert 說：“我們感興趣的是人工智能技術能不能隨著時間的推移滿足我們的需要。”
經過幾個月的研究發展，Heliograf 在去年首次亮相，最早的系統能夠自動編輯跟裡約奧運會相關的故事，而現在的升級版，可以更有“編輯腔”，所以很快就被用來報道選舉活動。整個系統的工作原理是這樣的：編輯為故事創建敘事模板，模板中包含解釋各種潛在結果的關鍵短語（比如選舉活動中“共和黨人依舊控制眾議院”和“民主黨人重獲對眾議院的控制”，這兩種就被記為潛在結果），之后他們將 Heliograf 與結構化數據的數據來源（選舉活動中的數據來源於 VoteSmart.org）聯系起來。接下來，Heliograf 對相關數據進行識別，再將識別結果和對應的短語相匹配，而后在不同的平台發布不同的版本。整個系統還能夠通過Slack來提醒使用系統的人收集的數據是否存在異常。比如，若預測的范圍明顯小於實際的數據，操作人員就可以對數據進行檢查。“這隻是一個小小的試驗。”Gilbert這樣說道。
華盛頓郵報應用人工智能技術主要是為了達到兩個目標。一是增加讀者數量。與使用少量人工稿件吸引大量大眾讀者的傳統思路不同，Heliograf 通過大量自動產出的稿件來吸引小的讀者群體，但是這樣的小讀者群體卻可以很多。可能並沒有那麼多的人熱衷於愛荷華州的選舉故事，但是會有一些讀者喜歡讀一些當地新奇的新聞，這樣一來華盛頓郵報就可以滿足這些小眾的需求。CIO 兼副總裁 Shailesh Prakash說：“這是 Bezos 提出的‘一網打盡’的概念，但是想要不斷地擴大業務，你就必須依賴人工智能，因為我們不可能用無限多的人力來編輯新聞。”
Prakash 和 Gilbert 不斷強調，應用這個系統並非是讓人工智能替代掉記者這個職業。Heliograf 的第二個目的是讓新聞編輯變得更有效率，通過把像不斷播報選舉結果之類的任務移交給人工智能之后，原先負責這類新聞的記者就可以被解放出來，專注於那些需要人腦進行思考的任務。Gilbert 說：“如果我們把 Dan Balz 這種能不斷提供高質量新聞的編輯派去寫模式化的新聞，那麼簡直就是暴殄天物，而且這也是對他時間的一種浪費。”
到目前為止，華盛頓郵報內部對於應用人工智能技術的反應是積極的。“我們對於任何可以取代我們工作的技術都會自然而然地有所防備。”Fredrick Kunkle 這樣說道，他是華盛頓郵報的記者之一，也是華盛頓-巴爾地摩新聞協會的聯合主席，他代表了華盛頓郵報的廣大新聞編輯。“目前為止，Heliograf 只擔任了一些最為基礎的工作。”
我們來算一算選舉期間人員投入量的對比：2012 年 11 月，四名編輯花了超過 25 個小時才僅僅統計完選舉結果的很小一部分，而在 2016 年 11月，Heliograf 在沒有人為干預的情況下就創作了 500 多篇文章，同時吸引了超過 50 萬次的點擊量。
Gilbert 說，下一步的工作就是保持 Heliograf 的數據庫不斷更新，比如，如果有人在周四的時候發布了周二的某則故事，但此時事實發生了改變，那麼 Heliograf 將會把自己的數據庫與最新的事實進行匹配，Gilbert 認為 Heliograf 的功能就像是一個重新創作用的書桌，“它能夠將新聞記者編輯的故事進行整合，之后結合事實和分析，讓系統重新編輯整個故事並發表。”
隨著計算能力的價格下降以及 AI 技術的不斷發展，Prakash 認為 Heliograf 已經超過了一般意義上的基礎工作。同時他還認為，Heliograf 在未來能夠對某個信息進行搜索，查閱人們的評論，之后它檢查報社內部看看是否有類似內容，如果沒有的話，它會通知編輯來報道這個故事。當然，這可能會使事情變復雜，去年 Facebook 在發布了 Trending 模塊之后就解雇了這個模塊下所有的人工編輯者，並通過應用算法來編輯新聞。Prakash 說：“機器人認為這個信息對人類很重要，但是人類卻認為這個信息並不重要，這時人類和機器人之間就會出現分歧。而這會變得非常有趣。”
華盛頓郵報和世界其他主要新聞機構一樣，都在尋找新的盈利來源。據報道，他們正在進行談判，打算將 CMS 許可轉讓給 Tronc 這樣的客戶。隨著各家媒體對新聞資源的爭奪愈演愈烈，我們不難想象人工智能在未來的新聞業中將會扮演著主要角色。而這對於讀者和記者是否是個好消息呢？還需要我們對此進行進一步觀察。
本文翻譯自: www.wired.com
翻譯來自：虫洞翻翻， 譯者ID：南驤， 編輯：郝鵬程， 出处：http://36kr.com/p/5064515.html
