人工智能(Artificial Intelligence)是相对自然人的天然智能而言，用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，实现某些“机器思维”人工智能领域的研究是从 1956 年正式开始的随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语音理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，并于问题求解、自动推理、时间和空间知识的表示和推理、自动程序设计、机器学习、智能检索等多领域实现运用。
机器新闻写作随着技术的发展，越来越多的新闻媒体希望通过先进的技术提高发稿数量，提升新闻服务质量“机器新闻写作”是人工智能技术在新闻传播领域一个现象级的发展早些年，福布斯网站、美联社、彭博社、洛杉矶时报等媒体已在体育、财经、天气等领域实现了“机器人写新闻”。
现在，国内的腾讯公司、新华社相继推出了研发多时的新闻写作机器人，并直接应用于新闻写作实践新华社已正式推出新闻机器人“快笔小新”参与写稿项目这台智能化的机器人可以快速完成体育赛事、中英文稿件和财经信息稿件的自动撰写。
福布斯网站早在两年前就已经启用Narrative Science的程序自动生成财经新闻在去年7月，美联社也开始使用自动化技术报道公司业绩，截至2014年底，其智能写作系统已完成了4400篇财报新闻，效率是人类记者的15倍。
机器新闻写作的优势①擅于写一些结构化的稿件，数据处理优势明显对于相对“格式化”的新闻资讯，机器人可以做到瞬间反应、迅捷生成，在短时间内处理大量数据，且差错率较低他们内容生产过程的核心，是基于云计算和大数据分析的人工智能，依赖于一个或多个采集存储了大量高质量数据的庞大数据库，在写稿时，机器人先从海量数据库中找出符合新闻主题需要的原始数据信息，然后通过一系列结构化处理、清洗，把数据信息重新排列组合，形成高质量的结构化数据，最后套用设定好的固定新闻模板将文本呈现出来。
这方面，在内容相对单调枯燥，报道风格单一，又对数据准确度和速度要求很高的体育赛事、证券财经类、领导人公共活动、天气预报等新闻中，机器人“智能填充输出”优势十分明显正因此，无论是美联社与Automated Insights（AI）公司合作，使用他们的Wordsmith平台自动生产财报，还是新华社“快笔小新”应用在中国足球超级联赛报道，都很大程度上加快了出稿速度，减少了记者工作量。
②智能语义分析技术进步，机器写作实现部分“人格化”知识概念模型技术的应用，有助于将记者、编辑、专家话语智慧转换成计算机可识别数据因此，在信息数据的整合编排过程中，机器人能快速从海量数据中挖掘可用于文本分析的专家智慧数据，从而模仿类似专家的行为（人工智能模仿），自动生成包括原因、结论、推测等深度分析新闻。
同时，若添加、串联不同语言风格的语料库，在出色的语义分析技术带动下，机器人新闻生成将匹配更加丰富的自然语言，内容输出将呈现多样性、个性化，以适应不同社会阶层或年龄段的受众群体特别是随着大数据的发展以及相关用户行为痕迹的记录跟踪，与之匹配的新闻推送早已成熟，随之而来的“私人订制”的新闻生产也并非遥不可及。
机器写作的趋势：从弱人工智能到强人工智能的转变尽管多家媒体推出了新闻机器人，但目前主流舆论依然认为，记者工作是一种复杂的、高级的脑力劳动，人性是机器难以逾越的鸿沟，人类的深刻理解力和创造力是机器难以效仿的。
不过，这种看法或许太过保守，科技进步之下机器的进化速度令人惊叹，未来的机器人必将越来越智能特别是人工智能、大数据运算、机器学习等新技术不断取得突破性发展，我们已看到了语音识别、机器翻译、机器人写新闻、即时数据展示、个性化推荐等许多媒介变化。
当代最有影响的媒介理论家之一Douglas Rushkoff在《编程，或者被编程》一书中写道：随着计算机和网络计算能力的不断提升，“思考本身将不再——至少不再是独一无二地——成为人类的特权”瑞典学者的一项研究显示，大多数读者无法分辨自动写作软件和记者撰写的某些报道。
有软件公司负责人预测，在5年之内机器人所撰写的文章就能获得普利策新闻奖，并称将来90%新闻稿由机器人撰写显然，过分夸大和低估智能机器带给新闻行业乃至人类社会的影响，都是极其不负责任的那么，如何定位当下声名鹊起的新闻写作机器人相对合适呢？机器人“Quakebot”的设计者舒文克提出一种相对中性的观点，他认为，机器人写手虽有其技术优势，但却无法完全具备人的灵活性和创造力，让机器人成为记者的帮手，相信它会使工作更有趣。
国内不少媒体人士也指出，相对程序化、枯燥的工作交由机器人后，记者们将有更多精力和时间来应付更需要独特角度和思考的报道2014年3月26日，《人民日报》刊发署名为“赵铎”的文章《“机器人记者”忙起来》指出，机器人写手只是一种辅助形式，它可以节省时间，把记者从一堆基础数据和信息中解放出来。
但机器人撰写新闻的过程就像一个复杂的填词游戏，一些具有固定模式的行业性文章更符合它的能力，“如果有一天记者真的被冷冰冰的机器人取代，新闻恐将沦为诸多报道模式的生硬拼盘”“GOOGLE NEWS”新闻自动选编
就新闻行业的这种自动化浪潮而言，影响最大的早期实践大概要算“Google News”了2001年，Google当时的首席科学家克里希纳－巴拉特开发出一个与Google搜索核心技术PageRank算法相关的算法StoryRank，可用于新闻的推荐排序，此即“Google News”的前身。
“Google News”在不同的国家和地区提供不同的版本，其本质上是一款Web新闻聚合器，其首页更新和新闻推荐都不依赖于人工操作，而是由后台的聚合算法实现时至今日，在中文“Google新闻”页面的下方，仍有“所有新闻的选择、排序、分类和搜索均由电脑程序自动决定”的说明。
一直以来，新闻读者都是先挑选一种出版物，然后再寻找所关注的标题为了向读者提供更加个性化的选项以及更加多样化的视点供其选择，在Google新闻中，每项报道有指向多篇文章的链接，因此用户可以先确定感兴趣的主题，然后再选择要阅读每项报道的具体发布者的网页。
点击自己感兴趣的标题，就可以直接进入发布该报道的网站文章也是由计算机进行选择和排名的，它们会评估某项报道在线显示的频率和所显示的网站及其他因素因此，对于任何给定的报道都有多样化的视点供选择值得指出的是，在“Google News”最初推出之时，还是Web1.0时代。
10年过去，互联网特别是移动互联的发展，使得新闻生产和消费的格局又有了很大的变化这其中最大的变化就是社会化媒体的兴起，以及基于消费端的用户偏好，被纳入到新闻推荐的算法考虑中，从而可以为用户推荐更加个性化、定制化、动态化的新闻产品和内容。
事实上，以“今日头条”等为代表的新闻客户端，都是当初“Google News”所开创的机器新闻编辑产品的变种和升级基于兴趣标签的个性化新闻推荐系统面对海量的网络资源，个性化推荐系统是一种极具潜力的解决信息超载的服务技术，它利用用户的偏好信息自动的向用户推荐符合其兴趣特点的对象。
和搜索引擎提供的“一对多”式的信息服务不同，这些在线的推荐服务无需用户介入，具有较强的自学习能力和实时能力，有效地克服了信息超载的问题在新兴的新闻媒体比如Huffington Post、AllThingsD、36kr以及传统每户网站如Yahoo、MSN等都开始采用个性化的新闻推送机制。
新闻个性化推荐系统，主要包括新闻数据的采集分析，用户兴趣模型建立与修复，个性化新闻的推荐个性化新闻推荐的特点是：（1）内容时效性低，实时要求高；（2）新闻内容数量极其庞大；（3）用户兴趣相对稳定，集中在一个或几个相对稳定的新闻类别中；（4）个性化内容和公众兴趣内容同等重要；（5）冷启动问题明显。
人工智能对新闻领域的影响决定中国传媒业发展的三大基本动因是体制面、市场面和技术面的改变而技术导引着实践发展是最近10余年来传媒业发展的一个突出特征“机器新闻写作”是目前人工智能技术在新闻传播领域的一个现象级应用。
人们可能更注意它在“写”，其实人工智能对新闻生产和传播格局的改变是全方位、全环节的在当前和未来相当长一段时间内人工智能还远不能替代人的智能关键问题是人和机器如何实现功能互补和价值匹配机器写作辅助功能增强
对于规格化的新闻资讯，例如，灾害、体育、财报等动态信息，可以做到精确、迅捷地生成和发布，时间一般不超过30秒，且差错率远低于人工写作通过对于不同语料库语言风格的智能化学习，可以自动生成适应不同人群语言习俗的表达方式，使同样一条新闻报道在不同用户群体的语言风格多样性方面实现自动匹配，使得具有鲜明个性的新闻表达方式对于各种渠道和终端实现渗透。
对于海量的内容生产实现智能化标签、聚类、彼此匹配，甚至为每一条信息来源做出是单一消息来源抑或多重消息来源的判断和自动标注，以便于使目前显得杂乱无序、良莠不齐的个人生产资讯传播纳入到一个拥有某种生态意义的传播框架和平台上。
通过对于大数据和碎片化文本的总体性处理，形成结构性的分析结论，将单个看意义不大的数据和文本的社会价值挖掘出来，给人以总体性的全新视角这种方式如果再加上人工智能中的“可视化”技术的表达，则可以使局于一隅的人们有一种超乎局部观点和眼界的全局视角。
新闻人角色不断升迁机器的特长在于，对海量的资讯素材在规格化、模式化处理等方面能够显出极高的效率和精准的处理但是，在大跨度的复杂变量的处理和判断方面、在微妙情感关系的处理和表达方面，尤其是在价值规则的制定和参照框架的选择方面，人的智能和介入不可或缺。
因此，随着“机器新闻写作”的成熟和应用，就新闻人的角色升迁至少表现在两个方面一方面，动态性的报道已经不再是新闻人需要处理的对象，他们的工作重心将集中在两点，一是重点挖掘和采集“机器新闻写作”所无法完成的调查性报道、深度解释性报道；二是如何通过连接更多的社会人成为新闻生产的来源和节点进行组织、策划、激励和整合，成为新的发展阶段上新闻生产的组织者和新闻来源系统的建构者、维护者。
另一方面，着眼于构建能够充分吸收多个新闻源的新型新闻传播平台，从框架设计到运作法则的制定，从纷繁杂芜的事实信息的聚类方式到多元意见信息流通的“自由市场”，构建一个具有平衡和再平衡能力的信息场，实现对于互联网时代多元信息的生态化导流和管理。
平台型媒体将成主流形态平台型媒体是指既拥有媒体的专业编辑权威性，又拥有面向用户平台所特有的开放性的数字内容实体简言之，这种平台型的媒介不是单靠自己的力量做内容和传播，而是打造一个良性的平台，平台上有各种规则、服务和平衡的力量，并且向所有的内容提供者、服务提供者开放，无论是大机构还是个人，其各自的独到价值都能够在平台上尽情发挥。
这便是以“机器新闻写作”为标志的人工智能技术的崛起对于媒体形态的基本改变这种既是一个平台，同时也是一个有“把关人”的“平台型媒体”的特点在于——吸引和掌握着海量流量的开放平台这一开放平台为以个人为基本单位的。
传播能量被激活的微资源提供了互联互通、全新聚合的基础系统互联网技术赋予平台信息传播效率高、呈现形式丰富、传播范围可宽可窄的优势同时，从根本上变革信息筛选模式，即不再取决于少数人的价值取向，而是增加用户的主体性，运用大数据实现个性化、精准化定位，减低或减除用户接触信息的时间及机会成本。
并且，随着技术垄断打破和接入成本的降低，用户在海量流量的开放平台上得以便捷有效地分享知情权、参与权、表达权、监督权专业媒体的角色要从传播领域的生产者、控制者转型到社会传播生态的共建者在人工智能构建下的互联网所构造的新的媒介生态中，媒体的角色应以一种全新的面貌出现，将自身作为融入大生态中的一分子。
媒体要思考的是“我作为其中的一个行动主体，应该怎么维持这个系统的有序性和良性运行”这种新思路强调的是，专业媒体应当理性地放低自身姿态，从“垄断组织”进化到“共建生态”，实现容纳社会多元主体的共同管理具体来说，专业媒体首先应为系统建立一套最基本的游戏规则，这套规则应该是底线性的、建设性的、保障性的，保障整个系统的稳定平衡运行。
同时，参与协调搭建安全的、开放的、流畅的公共平台，鼓励多种主体共同参与、贡献力量，平衡各方观点和利益，媒体机构是成为协调者、组织者，为系统内的“玩家”参考资料：[1]蒲彬.基于社交信号的个性化新闻推荐系统的设计与实现,中国科技大学,2015
[2]卢永春.人工智能推动媒体转型.《中国报业》 2015年23期[3]何铮杰，张瑀. 基于兴趣标签的个性化新闻推荐系统. 福建电脑,201503055.[4]陈赛.机器人写新闻,记者吃什么.[EB/OL].20150129
[5]张凯斐.人工智能的应用领域及其未来展望.吕梁高等专科学校学报,26 No.4新华社新媒体中心实习团队文 李宗纯 刘本玉责编 姚轶男指导 杜晶23楼F23News新媒体前沿原创报告分享微信号：F23News
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