《连线》杂志：未来15年90%新闻稿将由机器撰写

　　光荣与梦想

　　截至目前，新闻报道仍是Narrative的核心业务。与任何刚出道的新闻记者一样，Narrative也有着自己的“光荣与梦想”：能够参与重大新闻事件的首发和后续报道。而要实现这一目的，Narrative仍需在机器学习、数据处理等事宜上进行大量投资，从而使机器能够更为准确理解人类语言和文字。事实上，Narrative在这方面已取得一些进展。哈蒙德说：“就金融业而言，我们算法能够读懂文章头条，能够识别某家企业股票的涨跌，了解到某位高管受聘或解聘，明白某家公司正制定并购计划。同时我们知道这些事件同公司股价波动之间的关系。”哈蒙德还表示，今后在Narrative所撰写体育新闻报道中，除常规的数据内容外，还将增加球员受伤或面临法律起诉等信息。

　　即便Narrative永远也无法实现获得普利策新闻奖的目标，其文章可能永远也不会具备美国作家琼·狄迪恩(Joan Didion)那种犀利的文风，但无论如何，该公司确实认识到了这样一个事实：我们的日常生活活动，正越来越多被转化为海量数据。举例来说，过去数年中，美国职业棒球大联盟已投资数百万美元，以在比赛场地安装高分辨率摄像头和高强度传感器，目的是分析每场比赛中各位球员的表现情况，如球员身体动作和棒球运动轨迹等信息。在不少情况下，体育新闻报道的取材就来自于这些数据当中。或许球队教练并没有意识到，自己所带领球队之所以被击败，主要原因就是球员身体过度疲劳所致。而这些结论，通常都需要数据作为强有力证据。

　　哈蒙德相信，随着Narrative市场规模的进一步增长，其业务范围也将形成更为高端的“食物链”：从社区新闻到新闻分析，最终再进入长篇深度报道业务。从某种程度上讲，人工记者和计算机算法或许能够协手合作，并发挥出各自优势。计算机的优势在于记忆无差错，并能够快速访问各类数据。而人工记者在进行采访过程中，能够做到“直奔主题”，在获得相关材料后，再将撰写文章的任务交给计算机。随着计算机处理此类任务次数的增长并能够获得更多数据，计算机的“叙事”技巧也将越来越高。当然，要达到这一阶段我们可能尚需等上一段时间。但最终有一天，或许类似我的这篇文章，根本就不需要我本人动手来写。哈蒙德说：“人类思考能力非常强大，也异常复杂，而电脑不过是机器而已。今后20年内，将不存在Narrative无法胜任的新闻报道领域。”

　　就目前而言，哈蒙德一再强调，Narrative算法并不是为了取代人工记者。哈蒙德透露，自己曾出席一次晚会，在那儿遇到了一名戏剧评论家。该评论家了解了哈蒙德的Narrative业务模式后，便对哈蒙德横加指责，称当前新闻从业者的日子已经过得很艰难，Narrative怎么忍心让写作机器人来抢走新闻记者的饭碗？

　　哈蒙德回忆道：“我当时盯着他回答说，难道你在美国儿童棒球小联盟(Little League)赛场上看见过记者的身影吗？搞清这一点对我们而言非常重要。尚没有任何新闻记者因Narrative开展的各项业务而丢掉饭碗。”

　　至少目前尚未如此。

本文来源投资界，原文：https://news.pedaily.cn/201205/20120504325779.shtml