隨著自然語言處理、知識庫等人工智能技術(shù)的發(fā)展，許多媒體已經(jīng)開始了機器人報道的探索。《紐約時報》數(shù)字部門開發(fā)了機器人編輯 Blossomblot，每天推送300篇文章，每篇文章的平均閱讀量是普通文章的38倍。此外，《紐約時報》還會在財報季、運動比賽報道的時候使用機器人來寫稿；美聯(lián)社在過去一年多時間里使用Wordsmith系統(tǒng)編發(fā)企業(yè)財報；在華爾街引起巨大反響的Kensho可以通過接入美國勞工部等數(shù)據(jù)源來自行創(chuàng)造投資分析報告；電訊社也計劃使用雅虎在報導(dǎo)夢幻橄欖球聯(lián)賽時用到的技術(shù)，用來發(fā)布一些美式橄欖球回顧；AutomatedInsights的寫作軟件去年寫了150億篇文章，宣稱自己是世界上最大的內(nèi)容生產(chǎn)者；路透社也在發(fā)表機器撰寫的文章，該系統(tǒng)的負責人認為「在一次盲測中，機器的作品表現(xiàn)得比人類作品更具可讀性。」；此外，還有專門提供「標題黨」服務(wù)的Click-o-Tron公司。

　　媒體領(lǐng)域出現(xiàn)這種趨勢的原因在于相關(guān)技術(shù)已經(jīng)達到了一定的成熟度，而且這種成熟度是和新聞媒體的要求很好的匹配在了一起。在卡斯韋爾的「結(jié)構(gòu)化故事」系統(tǒng)中，所謂的「故事」完全不是個故事，而是一個信息網(wǎng)，我們可以像對待文案、信息圖表或者其它表達形式一樣去組裝它，閱讀它，就像我們擺弄音樂音符一樣。任何一類信息——從法院報道到天氣預(yù)報——都能夠最終能放入到這個數(shù)據(jù)庫中。這樣的系統(tǒng)的潛力是巨大的。

　　「大多數(shù)自然語言系統(tǒng)都是在簡單地描述一個事件。但是大多數(shù)新聞都是描繪性的，甚至是事件驅(qū)動的」來自密蘇里大學DonaldWReynolds新聞機構(gòu)的大衛(wèi)·卡斯韋爾說。「事件們在不同的地點發(fā)生，這些事件之間的因果關(guān)系是這些事件的核心敘述結(jié)構(gòu)。」需要把它們放到古老的新聞術(shù)語中：誰，發(fā)生了什么，在哪里，什么時候。

　　根據(jù) DonaldWReynolds的說法，人工智能系統(tǒng)在進行新聞創(chuàng)作時需要解決非常多的技術(shù)難題，包括自然語言處理中的自動摘要、文本分類等，還有知識庫和知識發(fā)現(xiàn)（KDD）等相關(guān)技術(shù)，比如實體定義、關(guān)系抽取、問答系統(tǒng)等。簡單來說，就是機器首先需要理解自然語言，然后通過知識管理弄明白新聞中各個要素（各類知識）之間的關(guān)系。

　　今日頭條等媒體巨頭對人工智能技術(shù)在研發(fā)和應(yīng)用上的加碼，讓我們看到了人工智能在未來對媒體業(yè)造成的巨大影響。《淺狽中提到，互聯(lián)網(wǎng)作為一種智力工具，在給我們帶來便利的同時也在重塑著我們的思維方式。隨之而來的問題是，互聯(lián)網(wǎng)這種媒介傳遞的信息越多，我們想找到優(yōu)質(zhì)或者自己所需信息的難度也就越大。而這正是人工智能的優(yōu)勢所在，它可以讓大數(shù)據(jù)從負擔變成便利，會重塑媒體的內(nèi)容生產(chǎn)和分發(fā)。

　　在采用Wordsmith之前，美聯(lián)社需撰寫約300家公司的財報文章，可想而知這并不是個輕松的工作量。在使用機器人Wordsmith之后，美聯(lián)社每季度可以出3000家公司財報，雖然其中仍有120篇需要人力更新或添加獨立的后續(xù)報道，但顯然它替人類編輯承擔了絕大部分的工作量。

　　在哥倫比亞大學慶祝普利策獎?wù)Q生一百年之際，智能機器人也將在財經(jīng)報道、體育實況報道、騙點擊的標題黨新聞（clickbait）以及其它原本只有受過訓練的記者才能報導(dǎo)的領(lǐng)域開始一展身手。「總有一天，機器人會贏得普利策獎」，來自NarrativeScience的KrisHammond如此預(yù)測。這家公司專注于「自然語言生成」。「我們能講述隱藏在數(shù)據(jù)中的故事。」最近的進步味著，人工智能現(xiàn)在能夠撰寫出具有可讀性的流暢文字，并且還能比亢奮的寫手更快地大量炮制模板型文章。「有了自動化，我們現(xiàn)在能為4，000家公司追蹤、撰寫季度收益報告，」來自世界第一個也是迄今為止唯一個使用自動化編輯的通訊社——美通社的賈斯汀·邁爾斯說，「以前我們只能做到400家。」

　　而對于機器人能否拿普利策新聞獎這個問題，邁爾斯也「絕對相信」——因為機器人已經(jīng)做到了。BillDedman因一篇抵押貸款中存在種族主義問題的調(diào)查報道，而獲得了普利策獎。這篇報道雖然發(fā)表于1988年，卻是由電腦協(xié)助寫作成的。

　　自動化新聞不僅僅具有數(shù)量優(yōu)勢，還有助于定位客戶需求——通過用戶畫像、情感分析等技術(shù)為用戶提供個性化內(nèi)容，或者對于智能對話系統(tǒng)與用戶進行交互。

　　隨著人工智能技術(shù)在新聞領(lǐng)域的參與程度越來越高，對于人工智能技術(shù)是否造成失業(yè)問題的爭論也愈演愈烈。牛津大學此前發(fā)布了一篇報告稱，目前47%的工作崗位將最終被自動化。但對此的批評意見認為，工作被取代，并不意味著勞動者將失去工作，正如曾經(jīng)汽車的出現(xiàn)取代了許許多多的馬車夫和馬童，但同時創(chuàng)造了更多修建高速公路和服務(wù)加油站的工作。

　　對于媒體領(lǐng)域來說同樣如此，機器人負責這項單調(diào)而又乏味的工作就能把記者們解放出來，讓他們追求一些需深度思考的報道，同時機器人也可以將消費者從海量信息中解放出來，提高他們獲取信息和知識的效果和效率，而這就是人工智能對媒體的最重要影響。不久的未來，我們將看到人工智能作為工具在新聞產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出發(fā)揮重要的作用。