通过给其输入正确的数据，机器人也能交出一篇我们完全读得懂的文章。也许机器人永远不会获得普利策奖，不过它有很多人类记者比不上的长处。
　　斯科特·霍斯利是一位非常有经验的记者，除此之外，他还是一个效率很高的速记员。因此，他是与“语言大师”（Wordsmith）写稿机器人竞争的不二人选，“语言大师”是美国企业“自动化见解”（Automated Insights）开发的软件，能够自行编写简单的体育、财经等行业新闻事件。
　　马上，一家快餐连锁店的财报就要发布了。霍斯利与“语言大师”准备等财报一发布就撰写一篇相关的短新闻。你猜猜，谁写得更快，谁写得更好？霍斯利花了7分钟完成了一篇报道，这已经很快了，然而“语言大师”仅用2分钟就搞定了。这两篇文章都没有任何错误。看过两篇报道的人评价道，霍斯利行文更优雅、更流畅，而“语言大师”则提供了更多事实依据。
　　两篇报道都达到了将一个新闻事件快速而又准确地报道给读者的目标。不过，两者之间有一个重要的区别：“语言大师”的工作成本仅占人类记者的零头而已，它不需要休假，从来不会生病，而且其写作技巧会由于人工智能的发展而不断得到改善。“语言大师”一年能写10亿篇稿子，比世界上所有的记者一年写的加起来都要多。
　　写稿机器人不只勤奋，学习能力也很强。“就技术层面而言，机器人写稿存在着巨大的进步和改善空间。也许不知道什么时候，机器人就能进行完全的写作和报道了。”德国凯泽斯劳滕软件供应商Empolis主管斯特凡·魏斯对此表示期待。
　　也许写稿机器人永远不会赢得普利策奖。它们不会进行调查研究，不能进行前瞻性思维，不会提出自己的想法。然而，它们能够“生产”出不错的文章，因此还是能为记者“分担”一部分日常工作的，比如关于一些小公司财报数据的报道，或是一些体育赛事的成绩报道。
　　机器人写稿的质量主要取决于算法以及已有的数据。以足球赛事为例，德国斯图加特数据供应商Aexea的工作人员沙伊姆·阿尔坎这样解释算法的工作逻辑：“如果两支球队胜负球在3个以上，计算机就会将这场比赛描述成‘一场令人信服的胜利’。如果联赛排名吊车尾的球队赢了卫冕冠军，算法就会将此定性为‘爆炸性新闻’。如果排名第七的球队以1：0赢了排名第八的球队，那么比赛结果就是‘毫无悬念’。”
　　如果一场比赛出现了4次犯规和4张红牌，那么计算机就会认为这场比赛的裁判过于小心翼翼。如果出现48次犯规以及4张黄牌，那么写稿机器人会报道，这是一场“对抗很激烈的比赛”。如果再加上4张红牌，那就是一场“残酷”的比赛。“但比如佩普·瓜迪奥拉扯了一下帽子，这样的细节也只有人类记者才能写出来。”阿尔坎说。
　　如今，写稿机器人的表现已经如同一个表现优异的新闻见习生了。经验丰富的编辑教给它越多，它的报道技巧就变得越好。与此同时，写稿机器人有一大优势：每个错误，它最多只犯一次。而且，写稿机器人的成本也要比人类记者便宜得多。它每个月只需要1000欧元就能完成两万篇文章。
　　现在，在美国，甚至已经有一些知名媒体开始使用机器人撰写稿件了。比如，《洛杉矶时报》就让机器人撰写这一地区关于地震的报道。一旦洛杉矶发生地震，人们就会在其官网上读到机器人写的关于此次地震强度的报道，这些数据是由当地的地震测量中心自动提供的。
　　目前，德国媒体对于写稿机器人的应用尚处于测试阶段。“去年，德国体育通讯社已经成功测试了写稿机器人，但是目前还未投入使用。”德国体育通讯社主编斯文·弗洛贝格说。
　　德国《时代周刊》网站主编约翰·魏格纳认为，写稿机器人未来将会非常有前途。尽管目前在其工作中还未应用到写稿机器人，不过魏格纳已经为写稿机器人勾勒出职位前景了。“比如，在一篇大型叙事文章中，怎么按照个性化的用户需求重新改写、编辑一些细节？这时候写稿机器人可能就会派上用场了。”魏格纳说。机器人可以“在一篇关于人口学的报道中，在开篇时将不同读者所在地的人口和数据嵌入进去，这样会让读者感到更亲切，更有可读性”。对于这方面，《纽约时报》已经做了很好的示范。实际上，魏格纳自己也在寻找一个合适的写稿软件来辅助写作。
　　写稿机器人可以毫无怨言地写作任何东西，只要人们“喂”给它足够的数据就好。未来，它不只会在新闻报道中大显身手，还会在其他很多地方崭露头角。一些金融机构，比如瑞士信贷和富达投资已经开始让计算机为其撰写分析报告。美国自动写作技术公司“叙述科学”（Narrative Science）则更进一步，其开发的软件Quill甚至能从一堆数据中生成完整的PPT或报告。写稿机器人甚至还能撰写避难申请，它的速度肯定要比避难所的官员快多了。
　　[译自德国《焦点》]