人工智能增强型新闻报道展现了知识经济的未来图景。

正如机器人已经彻底改变了制造业经济的各个领域一样，人工智能和自动化如今也在改变信息工作，使人类能够将认知劳动卸载到计算机上。例如，在新闻业，数据挖掘系统 提醒记者注意潜在的新闻事件， 尽管 新闻机器人 为受众提供探索信息的新途径。自动写作系统生成金融、体育和 选举报道. A 常见问题 随着这些智能技术渗透到各个行业， 工作和劳动力将如何受到影响在这种情况下，在这个人工智能增强和自动化的世界里，谁——或者说什么——将从事新闻工作？他们又将如何开展新闻工作？我在新书《自动化新事物：算法如何重塑媒体这表明，人工智能赋能新闻业的未来仍然需要大量人力。然而，这些人的工作、角色和任务将会演变，呈现出不同的面貌。人类的工作将与算法相结合，形成混合模式，以适应人工智能的能力并弥补其局限性。.

增强而非替代

一些估计 研究表明，目前的AI技术水平只能自动化记者约15%的工作和编辑约9%的工作。在新闻业至关重要的几个关键领域，包括复杂的沟通、专业的思考、适应能力和创造力，人类仍然比非好莱坞式的AI更具优势。报道、倾听、回应和反驳、与消息来源协商，以及最终的整合——AI无法完成这些不可或缺的新闻工作。不过，AI通常可以辅助人类工作，帮助人们更快、更高质量地完成任务。它还可以创造新的机会，深化新闻报道，使其更加个性化，更贴合读者或观众的需求。新闻编辑室的工作一直以来都在适应新技术的浪潮，包括摄影、电话、电脑，甚至复印机。记者们也将适应与AI的合作。作为一项技术，AI已经并将继续改变新闻工作，它通常是对训练有素的记者的补充，但很少会取代他们。.

新作品

我发现，人工智能技术往往确实在新闻业中创造了新的工作类型。以美联社为例，该公司在2017年…… 引入了计算机视觉人工智能技术的应用 该系统每天处理数千张新闻照片，并为其添加标签。它可以标记照片的内容，包括照片中的​​人物或物体、摄影风格，以及照片是否包含暴力画面。该系统让图片编辑有更多时间思考应该发布哪些内容，而无需耗费大量时间进行标签标注。但开发该系统需要大量的编辑和技术工作：编辑们必须确定需要标记的内容，并评估算法是否能够胜任这项工作，然后开发新的测试数据集来评估性能。完成所有这些工作后，他们仍然需要监督系统，手动审核每张照片的标签建议，以确保高度准确。负责该项目的AP高管斯图尔特·迈尔斯告诉我，该项目耗费了大约36个人月的工作量，历时两年，动用了十几名编辑、技术和行政人员。他告诉我，大约三分之一的工作需要新闻从业人员的专业知识和判断力，而这些工作很难实现自动化。虽然未来可能会减少一些人工监督，但他认为随着系统的发展和扩展，人们仍然需要进行持续的编辑工作。.

半自动化内容生产

在英国， 雷达 项目 它每月半自动地生成约 8,000 篇本地化新闻文章。该系统依靠六名记者组成的稳定团队，他们负责查找按地理区域划分的政府数据集，从中挖掘有趣且具有新闻价值的角度，并将这些想法发展成数据驱动的模板。这些模板编码了如何根据数据中识别出的地理位置自动调整文本内容。例如，一篇报道可以探讨英国人口老龄化问题，并向卢顿的读者展示他们所在社区的变化，同时提供布里斯托尔不同的本地化统计数据。这些报道随后通过通讯社发送给当地媒体，由他们选择发布哪些内容。这种方法将记者和自动化系统结合起来，形成了一个高效的流程。记者们运用​​他们的专业知识和沟通技巧，为数据可能呈现的故事线提出多种方案。他们还会与消息来源沟通，收集全国范围的背景信息，并编写模板。自动化系统则充当制作助理的角色，根据不同的地区调整文本。RADAR 的记者使用名为 Arria Studio 的工具，该工具展示了自动化内容写作的实际操作。它实际上只是一个更复杂的文字处理界面。作者编写的文本片段受数据驱动的 if-then-else 规则控制。例如，在地震报告中，描述 8 级地震和 3 级地震时，可能需要使用不同的形容词。因此，规则可以这样写：如果震级 > 7，则文本 = “强震”；否则，如果震级 < 4，则文本 = “弱震”。像 Arria 这样的工具还包含语言功能，可以自动进行动词变位或名词词形变化，从而更轻松地处理需要根据数据进行更改的文本片段。.

像Arria这样的创作界面让人们能够发挥所长：逻辑清晰地构建引人入胜的故事情节，并创作出富有创意且不重复的文本。但它们也要求人们转变写作思维。例如，模板编写者需要理解现有数据可能揭示的信息——设想数据如何衍生出不同的角度和故事，并阐明驱动这些变化的逻辑。对自动化内容系统的监督、管理，或者记者们常说的“编辑”，也日益占据新闻编辑室的工作量。在新闻行业，保持质量和准确性至关重要。RADAR开发了一套三阶段的质量保证流程。首先，一位记者会阅读所有已生成文章的样本。然后，另一位记者会追溯文章中的论断，找到其原始数据来源。作为第三道检查，编辑会仔细审查模板的逻辑，以发现任何错误或遗漏。这几乎就像软件工程师团队调试脚本的工作一样——所有这些都是人类必须完成的工作，以确保自动化程序能够准确地完成其工作。.

人力资源开发

美联社和RADAR等机构的举措表明，人工智能和自动化远不会摧毁新闻业的工作岗位。它们不仅改变了现有的工作，还创造了新的工作。未来的记者需要接受培训，才能设计、更新、调整、验证、修正、监督并维护这些系统。许多人可能还需要具备数据处理和逻辑思维能力，以便根据数据采取行动。掌握计算机编程基础知识也很有帮助。随着这些新工作的演变，确保它们是体面的工作至关重要——不能让记者沦为庞大机器流程中的齿轮。这种新型混合型工作的管理者和设计者需要考虑自主性、效率和易用性等问题。但我乐观地认为，关注这些系统中的人性化体验将使记者蓬勃发展，社会也将受益于人工智能和自动化带来的速度提升、报道广度扩大和质量提高。. 尼古拉斯·迪亚科波洛斯传播学助理教授 西北大学 本文转载自 对话 本作品采用知识共享许可协议。阅读全文 原文.