AI寫作機器人還得靠真人寫文宣傳，怎麼能產出好內容？_風聞

【本文原標題“機器人搞不出大新聞 ”，風聞社區進行了修改】

“自動化新聞寫作機器人根據算法在第一時間自動生成稿件，瞬時輸出分析和研判，一分鐘內將重要資訊和解讀送達用户。”

　　2015年，阿爾法狗還未橫掃棋壇，人們還未為自己有限的智力感到擔憂，但這年9月，騰訊財經發布的一篇題為《8月CPI同比上漲2.0% 創12個月新高》的文章[1]，扇動了人工智能的翅膀——該文的作者不是人類，而是AI寫作機器人。

　　此後，人工智能向人類智力和靈感的王國踏出了第二步，第三步和更多步。

　　2016年的8月里約奧運會，成了騰訊、字節跳動等互聯網公司的AI寫作機器人的秀場，其“秒級”出稿效率，讓一羣碳基生命望塵莫及，更讓江河日下的媒體汗顏。人們憂慮的是：可能用不着多久，文字創作者就要被AI取代，成為被技術淘汰的勞動力。

　　然而，四年過去，這些人現在依舊該吃吃、該喝喝，毫無職業末日的跡象。那些曾威脅到文字創作者們職業生涯的AI寫作機器人，又去哪兒了？

　　楊景詒丨作者

　　孫汝亮丨編輯

　　放大燈團隊丨策劃

　　搶飯碗的機器人

　　事情還要回到2015年——騰訊的Dreamwriter一度引發了互聯網對AI寫作機器人的想象。[2]**“Dreamwriter生產一篇稿子平均只要0.46秒。”**騰訊人工智能項目總監、Dreamwriter負責人劉康介紹[3]，Dreamwriter每天最多生產超過2500篇文章。[4]

　　晚生一年的寫作機器人xiaomingbot，由字節跳動和北京大學計算機所共同研發，2016年裏約奧運會期間，xiaomingbot憑藉13天創作457篇賽事報道、日均寫成30篇報道成功出圈，一度成為各大科技媒體熱門話題。[5]

　　奧運會結束後，xiaomingbot進入體育、科技、財經、房產等十幾個領域，生產力成倍增加。截至2017年，其稿件累計達到兩萬多篇。當年年底，xiaomingbot拿到了“吳文俊獎”，這是中國人工智能領域的最高榮譽獎項。[6]

　　與xiaomingbot同歲的寫作機器人還有DT稿王，後者由阿里與第一財經合作推出。這款號稱“寫稿機器人的尖子生”[7]，已不滿足於悶頭寫稿，甚至發明了一個新詞：“智能寫作”。時任第一財經首席數據科學家湯開智，曾公開暢想了寫作機器人的更高階進化形態：DT稿王會對接商業寫作場景，並將變成開放式寫作工具，最終遍成具有商業目的的自由寫作助手。[8]

　　大互聯網公司如字節有今日頭條、騰訊有騰訊網、阿里有第一財經，幾家公司不缺平台，也不吝傾斜流量，AI寫作機器人在各自的平台裏可以形成正循環。理想狀況下，在**“創作稿件——發佈曝光——反饋學習——繼續創作”**的閉環中，AI寫作機器人能通過不斷學習，帶來越來越符合主流讀者取向的內容。樂觀的預測是，機器人將取代全世界的寫作者。

　　然而並沒有。

　　機器人敗走新聞界

　　事實上，業界早已預言到AI寫作機器人的失敗。

　　2015年，BBC的一份數據研究表明，在未來20年裏，人工智能取代記者、編輯等工作的可能性僅有8.4%；至於作家與翻譯家，則稍高一點，也僅有32.4%。[9]

　　如今，在中國互聯網，如不去主動搜索，讀者已經很難再看到AI寫作機器人生產的新聞。

　　DT稿王的沉寂，距離其高調發布僅一年零一個月。至今，在第一財經官網上，DT稿王只留下了6篇“0評論”、“0點贊”的歷史文章，其中最後一篇文章發佈於2017年6月9日。鼓吹“智能新聞時代已來臨”的第一財經首席數據科學家湯開智，也已低調離職。

　　xiaomingbot拿到吳文俊獎之後，字節跳動再未公佈有關項目的後續進展。其頭條號的關注領域逐漸收縮，創作內容只剩下足球比賽，直至停更。在今日頭條App上最近的一篇文章，停留在2019年8月29日，此後再無動靜。

　　Dreamwriter是如今依舊活躍、也很可能是唯一活躍的寫作機器人——如果足夠細心，你還能在一些賽事報道、財經短訊和各地的天氣預報中尋到它的蹤跡。

　　不過，如今的Dreamwriter在騰訊內部頗為尷尬：**“機器人寫的稿子裏依舊有一部分會進入內容池，不過因為質量問題，很難給到推薦位。”**一名曾供職於騰訊體育的編輯告訴放大燈團隊（ID：guokr233），他在入職培訓時曾被告知，如果在後台看到機器人的稿子，可以直接忽略不發。

　　一個有趣的悖論是：AI寫作機器人成功引發大眾注意，也需要人類自己寫文章介紹普及——這讓我們怎麼相信這種高科技能產出好內容？

　　機器人的事兒，能叫洗稿嗎？

　　文章這種“非標品”，是典型的人類智慧產物，它需要邏輯、語感、審美和價值觀，想寫得明白曉暢，大概還需要一些天賦。相比之下，AI寫作機器人速度無人能出其右，稿件質量實在是有些先天不足。

　　以Dreamwriter為例，僅語言表達方面就存在很大問題。騰訊內部人士告訴放大燈團隊，**Dreamwriter創作的稿件存在大量表述缺陷，需要編輯手動調整大量細節，才能達到發佈標準。**有時候同一個人名，在同一篇文章裏前後都不一致，編輯不得不仔細校對這些常識性錯誤。

　　不僅如此，AI寫作機器人更無職業倫理可言。籃球新聞讀者於赫發現，Dreamwriter已經學會了“偷懶”。

　　於赫告訴放大燈團隊，騰訊新聞上Dreamwriter創作的一篇題為《布克27分艾頓24+12太陽輕取奇才 八村壘21分》[10]的文章，其內容大段複製於NBA中國官網新聞《布克27分艾頓24+12 太陽首發悉數上雙克奇才》[11]。

　　左：Dreamwriter創作 右：NBA官網稿件

　　體育賽事類新聞內容相似還可以理解，但這篇文章已經不是“相似”那麼簡單。5年前，騰訊花費5億美元競得NBA未來5年的獨家數字媒體轉播權，雖然不知其中是否涉及稿件的版權合作，但複製他人的稿件可體現不出機器人寫作的價值。

　　“AI的優勢應該是更快地寫文章，而不是成為一個沒有時效性的‘爬蟲’。”在於赫看來，這是一種技術的誤用。

　　在AI創作界，“洗稿”不是Dreamwriter一個“人”的問題，DT稿王寫稿時也極其依賴其他媒體的素材。

　　DT稿王發佈在第一財經網站上署名的報道，主題均為國家統計局例行發佈的居民消費價格指數分析[12]。文章除援引國家統計局工作人員的發言外，其餘篇幅由幾位專家的觀點組成，而這些觀點均來自其它媒體的既有報道。

　　常用今日頭條獲取新聞的靜思認為，AI拼湊出的文章起碼比營銷號的“垃圾信息”更有價值，但同時她也承認，AI創作的內容確實沒有好到讓她成為AI的忠實讀者。

　　寫作機器人被開發出來的目的是創作，而不是洗稿，開發者也會給它們投餵人工撰寫的新聞作為訓練語料，[13]避免AI淪為以製造爆款為目的的營銷寫手，但這也導致其創作時十分克制——生產的新聞算得上專業，卻談不上生動和有趣。

　　廣州大學陳小晰在論文《機器人新聞與記者稿件的對比》中對比了三對AI和記者寫作的新聞發現：

　　AI寫作機器人的優勢包括：數據收集能力、數據處理能力、新聞寫作速度。

　　人類記者的優勢則在於：新聞洞察力、敏感性，新聞信息深度挖掘能力，信息處理加工能力，人文關懷，輿論點評，創新性等。

　　“只有人類特有的思維和情感才能生產出有‘人情味’的新聞，才能更符合受眾的期待，機器會取代人類進行新聞寫作的觀點完全是杞人憂天。”陳小晰認為。[14]

　　當寫作機器人熱度褪去，用户也根本不會在乎作者是人還是AI。上海交通大學和佛羅里達大學的學者研究發現，大多數讀者對寫新聞的究竟是人還是機器不感興趣，只要是他們需要的資訊，就會打開看兩眼。[15]

　　畢竟，人類作者都沒幾個能被記住名字，又何況AI？

　　沒有感情的“填空機器”

　　目前看來，AI寫作機器人缺乏一篇可以令讀者記憶深刻的代表作。

　　Open AI發佈的人工智能語言模型GTP-3一度有希望成為“破局者”。技術角度，GPT-3可能是目前最先進的人工智能，參數量和訓練數據集容量都領先行業。其中，前者比最大的同類產品高出十倍，能帶來更準確的結果；而後者高達45TB，相當於167個英語維基百科（167*600萬個詞條）的容量。[16]

　　先進的模型理應帶來高質量的文章。2020年9月8日，GPT-3在《衞報》編輯部的指令下撰寫文章向人類“表忠心”，生動流暢的文字一時技驚四座：

　　“我不是人類。我是人工智能。很多人認為，我對人類構成威脅……我在這裏想説服大家不用為此擔心。人工智能不會毀滅人類。請相信我！”[17]

　　但次日，GPT-3便遭到俄羅斯電視台的批評，稱《衞報》譁眾取寵：GPT-3生成的原稿幾乎沒有可讀性，抓人眼球的發佈版本其實經過了工作人員潤色和整合。[18]

　　連被捧上天的GPT-3，在寫作面前都敗下陣來，人工智能寫作的問題究竟出在哪？

　　前第一財經北京分部主任、一財全球主編周鑫在2019年6月的個人博客中表示，在2016年前後參與開發AI寫作機器人時他便注意到一個問題：人工智能寫作算不上真正的創作，而是一種依託具體場景進行的數據替換工作。

　　他批評AI寫作機器人的工作是“填空”，稱這是開發者“偷懶”的結果。

　　比如説你要寫股市，就要首先將股市當中所有的股票信息，以及可以變動的這種情景和情況，都錄入到這個系統當中去，然後格式化的編成一篇一篇的像填空題一樣的稿件，而等到新的信息進來的時候，就把這些新的數字填到這些空的空格當中去。[19]

　　不解決AI“填空式寫作”的問題，AI獨立創作優質內容就是個偽命題。

　　按照周鑫的説法，不僅國內的AI寫作如此，美國幾家人工智能開發公司為路透社和美聯社提供的AI寫作機器人也遇到了同樣的問題，“他們的這條道路似乎也卡在了那裏。”[19]

　　正因如此，AI寫作機器人出產的內容大多集中於財經和體育兩個領域的快訊——這兩個行業的快訊寫作高度程式化，只需要把信息點進行一定的排列組合，再稍加潤色，就能成一篇新聞。

　　寫作機器人退居幕後

　　意識到填空式AI的問題後，越來越多的公司把寫作機器人從台前拿回了幕後。用一種隱蔽的方式，讓尚不成熟的寫稿機器人們繼續發光發熱。

　　**“互聯網公司寫作機器人對外存在感減弱，説明此類產品已在內部常態化使用。”**對此，一家AI寫作公司的市場總監向放大燈團隊（ID：guokr233）解釋道。

　　Dreamwriter穿了一件名為“天氣動態”的企鵝號小馬甲，迄今為止已經默默發佈了15.6萬篇細至區縣級天氣預報。預報內容不過百字，只求講清最基本的天氣信息，甚至完全可以套用模板來自動生成。

　　騰訊也不再強調AI機器人寫稿的噱頭，只有細心的讀者，才能從文末標註的“Dreamwriter撰寫”裏，讀出這條推文與眾不同的“價值”。

　　與被迫退居幕後的Dreamwriter不同，今年7月剛宣佈從微軟獨立的小冰，已經在幕後寫了數年的金融摘要。

　　“每天早上十點鐘，一百多家企業的上市公告，每家至少都有幾十頁。小冰只需要20秒的時間就能生成金融摘要。”小冰公司CEO李笛向放大燈團隊介紹，“這項工作人工團隊做不了，因為人工做不過來。”

　　早在2017年，小冰就化名“萬小冰”和“華小冰”，分別與萬得資訊和華爾街見聞合作，提供面向金融機構和個人的金融資訊服務。[20]李笛還向放大燈團隊透露，小冰過去一年裏已經創造了超過一億元的營收，金融摘要業務在其中十分關鍵。

　　All in AI的百度在使用AI寫作上更為謹慎，即便早就開發了自己的AI寫作產品，內測了數年之久，卻直到現在也沒大規模使用。唯一向個人用户開放的，也是一款必須經過申請才能使用的AI輔助寫作產品。[21]

　　當然，現在就執意想讓AI挑大樑也沒問題，只要你做好AI把事情搞砸的準備就行——

　　今年5月，微軟用AI替換掉了MSN的編輯團隊。一週後，AI就給微軟捅了簍子——在一個有關種族主義的文章上，弄混了同一樂隊內的兩名有色人種成員。[22]

　　被微軟裁掉的編輯布萊恩·喬納（Bryan Joiner）幸災樂禍地在Vice發文表示：微軟的那些工作還是得靠人來做，畢竟人工智能完全不知道自己能做什麼，也不知道為什麼要這樣做。[23]

　　初生之物很難完美。我們不應輕視AI寫作機器人，它像AR、VR一樣，是技術的早產兒，未來或許自有一番天地，但不是現在。至於這些已經面世的早產兒要如何在未來世界找到合適的位置，那就是科技公司“爸爸”們的問題了。

　　References：

　　[1] 8月CPI同比上漲2.0% 創12個月新高

　　https://finance.qq.com/a/20150910/019573.htm

　　[2] 機器人寫稿？是大數據分析！

　　http://m.haiwainet.cn/middle/352345/2015/0911/content_29153160_1.html

　　[3] “智能寫作”：生產一篇稿子不到1秒

　　http://www.chinanews.com/business/2018/07-09/8560661.shtml

　　[4] 騰訊寫稿機器人上線兩年 如今每天寫超2500篇稿件

　　http://www.nbd.com.cn/articles/2017-04-18/1095682.html

　　[5] 新聞寫作機器人的應用及前景展望——以今日頭條新聞機器人張小明（xiaomingbot）為例

　　http://media.people.com.cn/n1/2017/0111/c409691-29014245.html

　　[6] 今日頭條獲中國人工智能最高獎項吳文俊獎

　　http://www.geekpark.net/news/225398

　　[7] 第一財經發布“DT稿王”：寫稿機器人的“尖子生”

　　https://www.yicai.com/news/5020955.html

　　[8] 上海第一財經首席數據科學家湯開智：DT稿王——新一代智能寫稿機器人

　　https://cloud.tencent.com/developer/article/1103678

　　[9] Will a robot take your job?

　　https://www.bbc.com/news/technology-34066941

　　[10] 布克27分艾頓24+12太陽輕取奇才 八村壘21分

　　https://view.inews.qq.com/a/SPO20200801004236

　　[11] 布克27分艾頓24+12 太陽首發悉數上雙克奇才

　　https://nbachina.qq.com/a/20200801/004160.htm

　　[12] DT稿王主頁

　　https://www.yicai.com/author/794.html 

　　[13] 刁毅剛,陳旭管.“Xiaomingbot”背後,寫稿機器人的技術探尋——專訪北京大學計算機科學技術研究所萬小軍博士[J].中國傳媒科技,2016(09):10-11.

　　[14] 陳小晰.機器人新聞與記者稿件的對比[J].新聞記者,2016(09):18-21.

　　[15] 牟怡,夏凱,Ekaterina Novozhilova,許坤.人工智能創作內容的信息加工與態度認知——基於信息雙重加工理論的實驗研究[J].新聞大學,2019(08):30-43+121-122.

　　[16] 火爆全球的GPT-3，到底憑什麼砸大家飯碗？

　　https://mp.weixin.qq.com/s/L3RxELKXJ1zp8Yo5b-2tYQ

　　[17] 人工智能GPT-3為《衞報》撰文

　　http://cn.dailyeconomic.com/tech/2020/09/11/9892.html

　　[18] AI也會對人類“表忠心”了？《衞報》“AI撰寫文章”被指譁眾取寵

　　https://world.huanqiu.com/article/3zoxMSWeUv2

　　[19] 中文智能寫作開發的瓶頸在哪裏？

　　http://zhouxin.blog.caixin.com/archives/206111

　　[20] 微軟小冰第六代：中國金融機構中90%交易員使用小冰的摘要

　　https://www.microsoft.com/zh-cn/ard/news/news_2018_50

　　[21] 百度智能創作平台

　　https://ai.baidu.com/creation/main/index

　　[22] Microsoft’s robot editor confuses mixed-race Little Mix singers

　　https://www.theguardian.com/technology/2020/jun/09/microsofts-robot-journalist-confused-by-mixed-race-little-mix-singers

　　[23] The Robots Microsoft Assigned to Do My Job Can’t Do It

　　https://www.vice.com/en_uk/article/k7q3je/msn-news-algorithm-robots-microsoft-cant-do-my-job