机器人新闻写作：新闻行业的革新变革进行时

一、新闻浪潮下的Google News自动选编革命

Google News，作为计算机生成新闻网站的佼佼者，引领着新闻行业的自动化浪潮。它通过独特的算法，从我国大陆上千个中文新闻源中筛选出相似的报道，根据每位读者的偏好进行个性化展示。尽管其实践的重点并非新闻机器写作，但其自动选编推荐对新闻内容生产产生了深远影响。

Google News在新闻来源、推荐逻辑和内容提供方面展现出独特的风格。其广泛的新闻来源决定了新闻的丰富性和多样性。推荐逻辑不仅分析报道内容，更关注报道的网上关注度，如被哪些网站转发、发布的频率和位置等，以判断新闻价值。考虑到版权问题，Google News仅提供新闻出处，有效避免了版权纠纷。

作为机器编辑的先驱，Google News开创的基于样本框的新闻自动选择、推荐和排序方法，对新闻网站和搜索引擎产生了巨大冲击。特别是Web1.0时代，Google News的出现无疑是一场革命。随着互联网的不断发展，基于用户偏好的机器学习技术被纳入新闻推荐算法，为用户推荐更加个性化、定制化的新闻产品。以“今日头条”等为代表的新闻客户端，都是Google News机器新闻编辑产品的延伸和升级。

这些产品的风行揭示了这样一个趋势：机器学习、深度学习正在改变包括新闻生产在内的许多产业。从工业革命开始，人类的自动化梦想一直在加速膨胀，如今正尝试在一切可以解放人力的领域使用机器协助甚至完全替代人工。

二、机器新闻写作：算法驱动的新闻内容创新

在新闻生产领域，机器编辑负责已有新闻作品的选择和推荐，而机器新闻写作则实现了真正的“创作”。将可交由机器完成的工作交给机器，让人类专注于需要创新和发挥想象力的工作，这是自动化革命的基本理念。对于机器新闻写作，美联社认为这能让记者专注于新闻本身而非数据处理。

目前，机器或算法主要辅助写作以数据引用和分析为基础的硬新闻。对于这类新闻主体，机器写作主要引用、解释和分析数据，属于数据新闻学的一个分支。机器写作的背后是强大的算法和数据处理能力。以Automated Insights公司开发的Wordsmith自动写作平台为例，其工作原理与过程包括数据处理与分析、观点提炼、文本生成与故事化叙述以及实时出版与发布等环节。该平台能够处理几乎任何形式或格式的数据，包括APIs、XML、CSVs等多种形式的数据字处理图表以及第三方提供的数据。其使用最广泛的领域包括财经、体育、气象地质和健康。这些领域的自动写作平台依赖于大数据采集、挖掘和分析系统的支持。随着随身通讯设备、智能手机和可穿戴式健康监测设备的普及以及实时定位系统的发展，机器自动内容写作正变得越来越流行。这一趋势不仅提高了新闻报道的效率与准确性，还为读者带来了更加生动、引人入胜的阅读体验。机器稿件生产系统的涌现，正在重塑新闻传播行业的面貌，带来深远且长久的影响。随着机器内容生产的兴起，传统的新闻传播方式正经历一场前所未有的变革。这场变革不仅影响了内容的生产和编辑，更波及了出版、发布和推送等各个环节。可以预见，一线内容生产的整体格局将发生深刻变化。

传统的记者写稿模式，可能会逐渐解构为机器写稿与人工审核修改两个独立但相互依存的环节。这样的变革，不仅提升了稿件的生产效率，更使得内容发布和推送更加个性化、定制化，满足了不同读者的需求。

新闻传播行业的内涵与外延也在发生着变化，这一点在其学科教育体系中得到了体现。新闻传播院校纷纷调整课程设置，加强新媒体方面的课程内容，包括信息和数据处理技术、信息艺术设计等前沿课程。这种变革不仅改变了新闻传播从业者的核心素养要求，也预示着新闻行业的未来发展趋势。

随着智能软件和机器人的不断改进和复杂化，新闻生产环节逐渐智能化。虽然机器可以完成大量的内容生产和编辑工作，但人工的干预和关键决策仍然无法被替代。新闻从业者的核心价值在于其独特的创作能力，以及在信息设计中的创新、内容传播策略的制定等方面。他们能够将机器生成的内容进行人性化的修改和编排，使之更符合读者的阅读习惯和口味。

随着科技的日新月异，新闻传播行业正面临深刻的变革。自动写作平台如Wordsmith等的出现，无疑是推动这一变革的重要力量。面对这样的变革，我们需要不断适应，提升自身技能和能力，以应对行业的快速发展。这是一个挑战，也是一个机遇，只有不断学习和进步，才能在这个行业中立足。