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編者按：本文來自微信公衆号“全媒派”（ID:quanmeipai），作者：騰訊傳媒，36氪經授權釋出。
據西雅圖時報報道，微軟将于6月底進行裁員，裁員對象主要為記者和編輯，并将在未來加大力度使用AI技術取代人類新聞編輯。
“新上崗”的AI算法将會代替人類編輯選取可報道的新聞事件、改寫新聞标題、尋找文章配圖等工作。相關負責人聲稱此次裁員并非疫情期間的“應急”之舉，微軟其實很早就開始探索将AI技術應用到新聞實踐中，此次裁員隻是正常戰略調整。但是在廣告投入預算不斷縮減、新聞行業逐漸自動化的大趨勢下，這一消息無疑讓所有新聞媒體從業者感到陣陣寒意。
AI已不隻是停留在科幻電影中的概念，未來的新聞行業中一定會有AI的一席之地，圖檔來源：Shutterstock。
《深度工作》的作者Cal Newport曾大膽預測，在今後資訊自動化極度進步的社會中，越來越多的工作将被機器人代替，我們又會面臨一次工業革命式的失業狂潮。在自動化的年代，機械重複的工作都将由AI處理，而人類則會負責原創性更高的工作。這一看似遙遠的預言，如今卻已悄然成為現實。AI入局新聞媒體行業究竟意味着什麼？廣大從業人員又該如何看待和應對這一變革？
本期全媒派（ID：quanmeipai）帶你探索AI正如何被應用于新聞實踐，并将如何改變原有的工作模式。
旨在提高AI技術使用度
近日，多家媒體報道了微軟的裁員計劃，微軟計劃在6月底裁掉約50名微軟新聞和MSN.com的記者和編輯，涉及到的員工大部分都隸屬于SANE（搜尋、廣告、新聞、Edge浏覽器）業務線。微軟的發言人承認了裁員計劃，并解釋到“微軟和其它公司一樣，都會定期複盤公司的政策和規劃。我們會調整對每個業務方向的投入。（裁員）隻是正常調整動作，和這次疫情沒有直接關系”。
自1995年建立門戶網站MSN以來，微軟涉足新聞媒體行業已有25年之久。MSN.com和微軟新聞（Microsoft News）一直為讀者提供原創文章及其它聚合型的資訊服務，例如天氣預報、郵件查詢等。
在推出新聞服務之前，微軟還曾透露其編輯團隊擁有超過800名全職員工，分布在全球50多個國家。微軟這次的裁員其實早有征兆，從2014年開始，微軟就逐漸停止使用内部團隊直接産出新聞内容，而是選擇同其他媒體合作，雇傭外部人員負責選題、策劃、改編等工作。
微軟的獨立新聞應用和MSN門戶網站，使用者可以閱讀新聞、檢視天氣、處理郵件等，圖檔來源：MSN.com。
在近幾個月來，微軟逐漸将AI技術更深入地應用到新聞平台中，主要使用AI代替人工來進行内容篩選、改編、推薦配圖，并呼籲其他媒體和記者也開始使用AI技術。對于微軟而言，裁掉人類編輯而改用AI機器人肯定能為公司削減不少開支，但也有人質疑，新聞創作缺少了人類編輯的把關，内容品質一定會下降。
一些将被裁掉的編輯在接受英國衛報采訪時說，他們并非隻是簡單地将供應商提供的文章複制粘貼在MSN首頁，而是要時時刻刻保證選取的新聞内容符合微軟本身嚴苛的報道标準，文章中不包含任何違規和不适宜青少年讀者的内容、反映大衆的主流觀點、在這些基礎上還要保證故事有吸引力，能夠被讀者接受。人類編輯需要積累數十年的經驗才能做出這些複雜的決定，而AI機器人肯定無法在短期之内學會這一切。
微軟使用AI節省開支，員工卻被機器人搶走了飯碗，圖檔來源：The Verge。
事實上，微軟并非要一次性用AI替換掉所有“人類編輯”，還有部分員工留在了團隊中。隻是有了AI協助後，可重複操作的任務自動化，原本需要10個人的工作，現在隻要1個人就可以完成了。令人唏噓的是，微軟很早就開始探索AI技術，最早隻是将AI作為人工的輔助，很有可能今天被裁掉的員工，就是當年負責訓練這些AI模型的人。一名将離開微軟的員工受訪時說到：“想想自己的工作會被機器人奪走，我就感到十分沮喪。更可悲的是，AI機器人确實可以取代我。”
AI技術對行業的“重塑”程序
新聞行業從屬于更高一級的“創意産業”，這類産業的工作流程往往都有相通之處，都是從“内容創作”或“内容收集”開始，之後進入到“加工處理”和“編輯”，最後進行“内容分發”，清晰明了的産業邏輯也很适合利用AI技術實作自動化。
這些年來，AI技術也的确逐漸融入到了新聞實踐之中，主要從以下3個優勢出發，開始自己對行業的“重塑”程序。
AI可能永遠不會代替人類編輯，但卻能幫助人類編輯變得更加高效，圖檔來源：PRNews。
自動生成例行報道 & “即食新聞”
自動化AI程式可幫助編輯擴大報道的範圍。美聯社運用AI來處理資料自動生成企業收入報告，得以将其報道的公司數量從300個拓展到了4000個。
一家專注自然語言生成的企業服務公司Narrative Science的聯合創始人預測，在未來15年内，AI“執筆”的文章占比将超過90%。這樣經過AI生成的文章自然不是具有深度的報道，但卻是可以讓讀者一口氣就能夠讀完的“即食新聞”。
從正面角度看，AI的自動化能力會幫助記者節約更多時間，把精力投入到有深度的報道和采訪中去。
自動生成資料密集度極高的新聞報告
AI算法具有對實時資料進行快速處理的能力。對于資料密集度極高的财經類新聞報道，人類編輯通常要花費很多時間和精力在處理資料之上，而AI算法則可不費吹灰之力挖掘出資料之中隐藏的規律。
如果要人類編輯撰寫大型信托公司的業績表現報道，通常需要一個專業團隊花費數周的時間起草、處理資料、分析資料，而面對同樣的任務，AI算法在瞬息之間即可準備完成。
打破壟斷局面
AI技術同時也能夠打破現有新聞行業巨頭壟斷的局面。如果能夠将AI技術運用得當，地方性的小型新聞公司就可以突破成本的限制，不需要供養龐大的編輯團隊就能夠産出豐富的内容。小而精的團隊則可以将重心放在撰寫精品内容上，以此與巨頭競争。
當新聞的産出品質和數量不再過度依賴編輯團隊的經驗和規模時，熟練運用AI技能的新興公司則将有可能從新聞巨頭中搶奪到市場佔有率。
AI時代的新聞業該如何破局？
正如上文所述，AI技術有着改變新聞行業現狀的能量，哥倫比亞大學的新聞學教授Marconi也極為肯定AI對于新聞行業的價值，他認為目前新聞行業面臨的問題不是AI技術沖擊而導緻的失業與裁員，而是新聞媒體從業者完全沒有跟上技術發展的腳步。
Marconi教授認為AI技術不是新聞行業的摧毀者，而是拯救者，圖檔來源：Blue Ridge Muse。
作為華爾街日報和美聯社媒體研究室的負責人，Marconi認為新聞行業的生死存亡都取決于從業人員是否能夠接受并運用好AI技術，重塑新的商業模式。
首先，Marconi不認為AI機器人将完全取代人類新聞記者和編輯，AI機器人隻會分擔目前人類編輯8%-12%的工作量。而這些可以由機器完成的任務本質上都是重複枯燥、附加值很低的，有了AI處理這些繁瑣的任務，新聞記者和編輯就能投入更多時間和精力到其它附加值更高的任務上，例如：長期的追蹤報道、專題訪談、調查性報道等等。
AI可以将記者從繁瑣的任務中解放出來，進行更有價值的新聞實踐，調查性報道即是一個例子，圖檔來源：The Guardian。
目前成熟的AI技術也僅能獨立完成2-6個段落的體育賽事比分報道、例行的季度盈利報告等資料密集、但原創度較低的寫作。這一特性既是AI機器人的局限所在，卻也是其主要優勢。AI技術主要能夠為人類編輯和記者分擔繁重的資料分析工作，為内容創作指引方向。
例如，彭博新聞社使用AI機器人監控分析新聞大資料，定位熱點或突發事件，幫助記者和編輯做到實時響應；法新社的AI工具可以幫助記者将音視訊自動轉化為文字，省去了“聽寫”的繁瑣步驟；加拿大通訊社使用AI技術進行自動翻譯，将内容更便捷地傳播到更多國家。機械化的資料處理工作可以交給AI來做，人類編輯和記者則可以進行事實調查、分析素材、組織行文、梳理資訊，這些高附加值的環節AI尚無法替代。
除了代替人類挖掘資料，Marconi教授還認為AI技術可以幫助新聞行業産出新形式的産品和内容，幫助新聞從業人員打破現有的“資訊孤島”困局。例如，個性推薦算法可以令新聞媒體為每一名讀者量身打造适合其品味的内容。而使用AI技術時，新聞從業者也可以同資訊技術工程師、資料分析師、市場銷售人員更好地合作，實作内容分發層面的創新。
AI算法可助力新聞媒體打造新的産品和服務，比如時下火爆的個性推薦閱讀，圖檔來源：Sprout Social。
不過要在新聞實踐中百分百發揮AI的價值，還要克服很多技術和機制的阻礙。
首先，AI很容易産生算法偏見。畢竟AI不是有思辨精神的人類，缺乏自我意識會導緻AI無法保持并解釋其撰寫新聞的标準。
同樣，AI也無法代替人類判别資訊源的真假，有經驗的人類記者可以判别收到的資訊是否是真實的，但是AI卻沒有這個能力。如果輸入到AI算法中的資訊是錯誤的，那它輸出的内容也同樣會是錯誤的。
其次，目前的AI技術還隻能分析處理結構化的資料（例如：财務報表、體育比賽得分、投票資料等），對于真實世界中非結構化的資料，AI的處理能力并不一定可以戰勝人類。尤其在AI模型訓練層面，AI需要大量的資料才能夠優化自己的算法結構，學習如何做出正确的響應。要真正将AI技術應用到新聞實踐中，需要從業人員擁有更多的技術能力。
這次由AI引領的技術變革，新聞從業者能抓住契機嗎？圖檔來源：Ragan。
如今AI的出現往往令人聯想起當年蒸汽火車剛問世的場景，那時的蒸汽火車遠沒有馬跑得快，騎慣了馬兒的人們嘲笑着火車的笨重與遲緩，猛回頭卻已被抛下一個時代。也許正如Marconi教授所言，新聞從業者在電子化程序中走慢了一步，在傳播載體變革中又走慢了一步，如果這次再抓不住AI發展的契機，就終将成為被時代淘汰的馬兒，望着技術發展的火車鳴笛而去，空空吃一嘴揚塵罷了。
參考連結：
1.
https://www.theverge.com/2020/5/30/21275524/microsoft-news-msn-layoffs-artificial-intelligence-ai-replacements2.
https://www.forbes.com/sites/federicoguerrini/2020/05/30/dozens-of-msn-journalists-to-be-replaced-by-robots/#6948016173333.
https://www.weforum.org/agenda/2018/01/can-you-tell-if-this-article-was-written-by-a-robot-7-challenges-for-ai-in-journalism/4.
https://techxplore.com/news/2020-05-artificial-intelligence-journalism.html5.
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原文釋出時間：2020-06-15
本文作者：全媒派
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