机器人写新闻这件事，现在进展到哪一步了？

“在加利福尼亚第 49 区国会议员席位竞选中，共和党议员 Darrell Issa 击败了民主党的议员 Doug Applegate。共和党仍控制着国会，丢失了部分州的多数席位。此前许多共和党领袖担心会以两位数（席位差）败北，目前这个结果是一个逆转。今年，民主党领袖预测唐纳德·川普的提名将会增加 20 位甚至更多的民主党人士进入国会。到目前为止，众议院一共 435 个席位，其中 433 个已经确定；其中拥有投票权的议员席次中，共和党拿到了 239 席，中国直播网，民主党赢得了194席。民主党总共 12 席易手（包括议员和委任代表）。在 2016 年选战中，共和党共取得 247 席众议院席次，民主党取得188席，意味着民主党要再取得 30 席才能跨过 218 席的多数门槛。”在周二的总统大选当中，希拉里在加州获得了绝对优势的支持率。民主党占优势的区域比如弗罗里达州和弗吉尼亚州仍然占据着微弱的优势。但是他们在全国范围的其他州内仍然无法击败共和党人，其中包括一些他们认为容易在此获得对特朗普支持的乡村地区。

上面这段报道美国选举情况的新闻稿出自《华盛顿邮报》的写稿机器人 Heliograf。

它从去年里约奥运会开始撰写一些新闻，最开始主要通过人工智能快速生成一些简单但有效的信息，比如奥运会的比分、金牌总数、以及其他的以数字为核心的报道。

里约奥运会期间，这类由计算机自动生成的新闻发布在《华盛顿邮报》的 Twitter 账号中。在之后的大选报道中，机器人 Heliograf 加入了更强的分析、评论语气，成文也更接近于人类记者的水准。

要让 Heliograf 能自动写出这样的文章，编辑需要先设置好故事模板，比如文章中要包含哪些关键词，通过这些关键词生成不同的表达句式（从“ 共和党保留的国会的控制权”到“民主党重新获得国会控制权 ”）。

模板建立以后，可以将相应的数据嵌套到 Heliograf 的模板当中。大选期间，Heliograf 从选举投票记录网站 VoteSmart.org 识别出文章需要的数据，为他们在故事模板里匹配合适的表达方式，整合不同信息，最后根据不同的发布平台（广播、Twitter、网站等）写出不同版本的文字。

同时，机器人可以通过 Slack 提醒记者数据反应出来的一些反常现象，《华盛顿邮报》数据创新中心的负责人 Jeremy Gilbert 认为这也能成为寻找独家新闻的一种方式，记者可以对这些数字反映出的现象进行深入的调查。

《华盛顿邮报》并不是唯一一家采用机器人写稿的媒体。

世界最大的通讯社—— 美联社从 2014 年开始和提供自动化写作服务的公司 Automated Insights 合作，让机器人读取财报，然后按照编辑预先提供的架构，自动生成偏向于数据分析的财经新闻。去年 10 月，美联社透露，中国直播网 ，下一步准备利用人工智能将文字新闻自动转化为广播。

Gilbert 表示采用机器人来写稿是为了将记者从单调、重复的工作当中解放出来，更加聚焦于复杂、深入的选题操作。

它不太可能取代记者的工作，但《华盛顿邮报》可以通过不断训练机器人的写稿能力，来节省人力开支成本，同时确保报道覆盖的内容和领域足够全面。

下一步，《华盛顿邮报》打算是让机器人能和人工写作更好的进行整合。如果读者在周四分享了一则周二的文章，那么 Heliograf 能自动在文章中更新事件的进度和最新消息。Glibert 认为 Heliograf 在改写新闻方面也能发挥更大的作用，你只要告诉它哪些部分是事实、分析、观点... Heliograf 就能做好拼接和整合的工作。

题图来自 Flickr

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