Plagiarism Debate

【 寫作力 PK 】人工智慧記者編輯群來了,我們該擔心嗎?

無底薪,免勞保,可配合加班,不要求獎金,免升遷,學習能力佳,交稿迅速描述一群群運用機器人參與媒體寫稿,採集稿子的媒體。

我們能講述隱藏在數據中的故事

轉貼率,點擊數,關鍵字部署,稿源採集,熱點觸發,內容重組,這些媒體業追求的工作細節,關乎收入,也關乎媒體的競爭力。不過,機器人寫出來的稿子,已經完全貼近所有網路閱讀者的愛好。來看看機器人如何實現這些數字目標的描述。

從 AlphaGo 在古老棋類競賽中大勝, 到微軟推特聊天機器人小 Tay 被種族主義化,可能會發覺記者們有些自鳴得意的情緒。在哥倫比亞大學慶祝普利茲獎誕生一百年之際,機器人也開始在財經報導、體育實況報導、騙點擊率標題黨新聞,以及其它原本只有受過訓練的記者才能報導的領域一展身手了。

講述隱藏在數據中的故事

最近技術的進步,人工智慧現在能夠撰寫出具有可讀性的流暢文字,而且還能比任何的寫手,更快更亢奮地大量炮製模板型文章。

「有了寫稿自動化,我們現在能為 4,000 家公司追蹤、 撰寫季度收益報告,」來自世界第一個全面使用自動化編輯的通訊社——美通社 PR-Newswire 的 CEO 說,「以前我們只能做到 400 家。」他認為,有了機器人負責這項單調而又乏味的工作,就能把記者們解放出來,讓他們追求一些需深度思考的報導。「這樣一來,你(作為記者)就能退一步告訴我,你注意到了什麼,什麼是有趣的,甚至告訴我一些個人化的事情。」

來看一下體育版編輯部裡的機器人。

電訊社也使用雅虎在報導夢幻橄欖球聯賽時用到的技術,用來發佈一些美式橄欖球新聞。讓這一技術被廣泛應用的是 Wordsmith 公司。這家公司的新聞機器人能夠瞬間炮製出數千篇的報導。除此之外,還有一個寫作機器人既能用於寫氣象,也能用來寫《權利遊戲》的文案:「在曆法第 299 年,」報告以這樣的句子開頭,「我們沿著河間王國那碧波蕩漾的水域追趕上了我們那些邪惡的同伴。」擁有這個寫作機器人的是 Automated Insights 公司,這家公司去年就「寫」了 150 億篇文章。他們僅僅擁有 15 個員工,卻已生產了網路上巨大的產量,堪稱是世界上最大的內容生產者。 (編按:《權利遊戲》是美國一齣奇幻主題的熱門影集)

Wordsmith 以數據諮詢為服務,為每一位面臨痛苦「選詞填空」過程的記者提供建議,如選擇「輕鬆擊敗」還是「打敗」?事實上,Wordsmith 在快速提供權威意見方面相當得心應手,以至於它已闖入了喜歡言過其實的政治新聞世界。「某位客戶希望我們用機器記者來及時報導選舉投票,並假裝我們的機器記者是一個真實的人,看讀者是否能夠發現。」創始人羅比·艾倫說。然後在大陸,在論壇上或社交網站發表評論的,很多根本就是機器人。就是俗稱網軍或水軍。關於利用機器人大量製造不重複評論,進而影響輿論的這行業,叫做輿情控制,找機會另外專門來深入瞭解一下。

定位客戶需求

自動化新聞不僅僅具有數量優勢,還有助於定位客戶需求。「150 多年來,新聞已經將關注點放在了報導大多數人最感興趣的故事上。但是現在,一份財經報導可能要包含一個段落告訴你,你自己的投資組合情況。比如『市場正在處於上升期,但是你的收益正在下滑,如果上周你未曾賣掉手中持有的 HTC 股票的話,你現在的收益可能就會高很多。』」這樣的新聞,傳統的媒體記者是根本做不到的。另一個為傳統新聞業帶來壓力的是,具有明確目的的「標題黨新聞」寫作,像下面這個例子:「27 個只有美容醫學系才知道的秘密」,或者「七家被陳老闆被定義為『非去不可』的美味餐廳」。「你可以用把機器人快速的寫成任何其他名字,仍然玩得轉」,「標題黨新聞更加程式化。」

Lars Eidnes 的 Click-o-Tron 網站分析了兩百萬篇在 BuzzFeed、Gawker 以及 Huffington Post 上獲得「讚」的文章,並且「猜測」出了新型「標題黨新聞」格式。用這類機器人可以快速寫出標題,並且個個具有驚人的點擊量。電腦寫出來的其中一個標題就是,「新總統再過幾個小時就將懷上龍種」,還有一個是「某明星的孩子居然是一頭熊」。

人類的文案沒我寫的好

這不是偉大的預測分析,如果你還沒聽過機器人寫文案這事,那麼接下來介紹這家位在紐約的公司,想必讓你大開眼界。

Persado 可說是典型的尖端科技公司,總想著如何跳過行銷人員、文案寫手的妙筆,實現文字創作流程自動化。這在高舉人文科技的時代,聽起來是不是有種淡淡的哀傷。

他們確實做到了!透過一款高級演算法的研發,讓花旗集團抱著大筆鈔票成為他們股東,美國的 Best Buy,全球排名次位的行動通訊網路公司沃達豐,還有剛才提到的花旗銀行,都在使用 Persado 的廣告文案呢。

Persado 文案們是如何辦到的?

採取類似 A/B Test 的作法,反覆試驗各種情感用語的語句組合,透過大量投放測試,由此產出最佳人氣文案。行銷郵件開啟率改進超過 70 %,創造奇高的轉化率,羨煞苦命的專業行銷人。

其實更久以前機器人新聞寫作,早由美聯社率先開啟。這回 Persado 帶來的可說是更上一層樓的突破,日後發展,大家拭目以待。

研究人員也正在探尋如何運用人工智慧找到那些人類找不到的故事。「大多數自然語言系統都是在簡單地描述一個事件。但是大多數新聞都是描繪性的,甚至是事件驅動的」來自密蘇里大學 Donald W Reynolds 新聞機構的大衛·卡斯韋爾說。「事件們在不同的地點發生,這些事件之間的因果關係是這些事件的核心敘述結構。」需要把它們放到古老的新聞術語中:誰,發生了什麼,在哪裡,什麼時候。

在卡斯韋爾的「結構化故事」系統中,所謂的「故事」完全不是個故事,而是一個信息網,我們可以像對待文案、信息圖表或者其它表達形式一樣去組裝它,閱讀它,就像我們擺弄音樂音就像我們擺弄音樂音符一樣。任何一類信息——從法院報導到天氣預報——都能夠最終能放入到這個資料庫中。這樣的系統的潛力是巨大的。

有一天,我們會得普立茲獎

「有一天,機器人會得普立茲獎」,來自 Narrative Science 公司的 CEO Kris Hammond 如此開心地在個人部落格上預測。這家公司的產品主要在「自然語言」。也就是用電腦生產人類能夠閱讀的文章。但是怎麼看哈蒙德關於機器人總有一天會得普利策獎的預測呢?邁爾斯說「絕對相信」機器人能夠實現這一點,因為機器人已經做到了。Bill Dedman 因一篇抵押貸款中存在種族主義問題的調查報導,而獲得了普利茲新聞獎。這篇報導雖然發表於 1988 年,卻是由電腦協助寫作成的。

「機器-伍德沃德」(robo-Woodward) 和「自動-伯恩斯坦」(auto-Bernstein)們是「一次竭盡所能的嘗試」,並且也確實看到了可能性。( 註:伍德沃德與伯恩斯坦都是著名調查記者 。)「在未來,機器人可能不太會因為寫作的內容而獲獎,但是可能會因為用五份高品質的文章報導一個重要話題,或為不同的人群提供了 500,000 種不同版本的報導而獲獎。」

瞭解我們,或者忽視我們

很好理解,在對待大數據這件事上,任何依據過往經驗的「專家」都有侷限性。所有人都在談論人工智慧——它當然是風口。網路上有一段回答,特別有意思,大意是:人工智慧不是人類的「小孩」,其本質與任何跨時代的技術一樣,都在迅速劃分人群——會用它的和不會用它的,就像曾經率先使用個人電腦的人,可以瞬間與競爭者拉開差距。而且在新聞業者身上,已有先行者做到了。

2012 年 8 月,一個工程師帶著不到 20 個人,在北京租了一小間公寓,開始以人工智慧技術來製作與處理新聞。2016 年 7 月份最新的消息是,騰訊公司計劃以 90 億美元買單,這家只有 5 個記者的新媒體,還覺得騰訊出價太低不願意被收購。這背後的細節,以及所用的人工智慧技術,另一個篇幅來談談。