因為2016年人工智能的“三駕馬車”：年夜數據、超等盤算平臺和機械進修技巧都獲得了沖破性停頓，人工智能在2016年迎來了又一個爆點，被稱為“人工智能元年”。著名投資人王煜全在“前哨年夜會”上也曾表現，人工智能的反動期已過，如今進入了“收成期”。而在2017年業界的聲響也切實其實進入了該范疇的下一個階段——加倍強調人工智能技巧的落地。而以腦力任務為主的媒體業，在“寫稿機械人”如許的人工智能技巧涌現后也必將將帶來新的變更。

國際：已處理快訊類內容，算法尚待提高

寫稿機械人面前的焦點技巧，重要觸及的有包含智能撰文技巧、內容抽取技巧、要聞萃取技巧這三項。早在2015年9月，騰訊財經一篇名為《8月CPI同比下跌2.0% 創12月新高》的文章惹起了媒體人的廣泛存眷，年夜家的存眷點不在它的與平常新聞稿無異的內容，而是寫這篇文章的寫稿機械人“Dream Writer”，它不止援用了統計局的數據，還參加了業內子士如國度統計局城市司高等統計師余秋梅等人對數據的剖析，足以完成根本的新聞報導任務，如體育賽事、股票信息的報導。

據騰訊財經中間副總監劉康近日表現，今朝財經+科技運用的發稿量跨越2000篇/天，體育稿量500篇/天，包含天天行諜報盤、上市公司通知布告精要報導，和體育賽事每輪每場的新聞。可見，自2015年至今騰訊的寫稿機械人正精彩的完成著相干資訊的任務。

除首發寫稿機械人的騰訊外，新華社的“快筆小新”、昔日頭條的“xiaomingbot”也在2015歲終陸續跟進。在這三家中，“xiaomingbot”要更加先輩，如報導球賽時，有才能依據不賽前猜測與賽事成果，轉換語氣，比擬冷冰冰的報導數據多了點“情面味”。

不外如前文所述，國際的寫稿機械人今朝只能完成根本的信息處置、文章撰寫任務，所以它也限制在了內容較為精簡，數據信息為主的應用場景，體育賽事中單一的數據，網站編纂本身行止理反而不如寫稿機械人精準，所以這類數據套話的文章將來或將被寫稿機械人周全替換。不外，媒體人的價值照樣在于關于事宜的深度思慮與斷定，這一點是人工智能技巧還遠遠沒法替換的。

國外：運用范疇更普遍也更深刻

比擬國際，國外的先輩媒體在寫稿機械人方面明顯要更進一步，究竟早在2010年就有一家名為NarrativeScience的公司推出了名為Quill的寫作軟件，它可以完成數字內容的文章化，主動生成如財報、競賽申報等相干文章，可以說是寫稿機械人的雛形。

美聯社（AP）在2014年7月開端采取AutomatedInsights公司的Wordsmith平臺主動編寫企業財報，每季度可生成4000篇財報，比擬此前編纂們每季度的400份財報來講晉升偉大。而這套人工智能體系還具有“自立進修”功效，在三個月內自立控制了消息寫作根本標準，而且更低的毛病率還改良了文章質量。而美聯社的人工智能的下一個偏向是——將文字報導主動轉為語音播送。今朝該項目也曾經進入了開辟時代。

另外一家美媒《華盛頓郵報》采取的寫稿機械人名為Heliograf，它今朝曾經完成過奧運會積分/獎牌榜和美國選舉相干的消息報導，應用美聯社等媒體的數據和成果，嘗嘗撰寫消息更新至網站與Twitter，比擬美聯社來講，華盛頓郵報的消息題材絕對要加倍普遍。

突發性消息的撰寫關于消息記者來講老是要忙出一頭汗，但寫稿機械人卻能更快的轉達信息。如《洛杉磯時報》在2014年美國加州4.4級地動時代成為報導消息最快的媒體，從撰寫到宣布僅3分鐘，這是因為它的體系可以在收到美國地址勘察局的信息時，敏捷將數據套入體系模板中生成突發消息。除此以外，《洛杉磯時報》正依附人工智能樹立的犯法信息庫，用以在暴力、他殺事宜長進行幫助報導，不外今朝該體系也異樣還并未能完成深度剖析類文章。

比擬撰寫新聞類稿件，幫助編纂人員寫尷尬刁難于以后的人工智能技巧來講也具有相當的可行性，《紐約時報》的Blossomblot可以依據社交平臺的文章停止年夜數據剖析，推想哪類型內容更具熱度，幫助編纂遴選適合的素材，經由該報外部統計，經由Blossomblot挑選后的文章點擊量是通俗文章的38倍！除此以外，Blossmblot的機械進修才能還能供給配圖、摘要、乃至制訂題目。

在幫助功效方面，路透社與Graphiq的協作也頗具成效，應用Graphiq宏大的可視化數據庫的智能算法，可以事后假定要報導的事宜，并讓人工智能敏捷抓取相干數據，與報導相婚配，也就是為你的消息稿供給相干的數據材料，節儉編纂的時光。

另外，關于消息線索的搜集也是人工智能更加顯示出威力的一個偏向，入駐FacebookMessenger的消息媒體具有Facebook的聊天機械人Chatbot的開辟權限，在用于消息內容推舉的同時，Chatbot還可以停止消息線索搜集，如《華盛頓郵報》曾應用它開辟的機械人Feels，匯集美國選平易近在總統年夜選時代的的偏向。