記者與機器記者的聯姻關系

那福忠

機器寫稿最近在華文地區引起了熱烈討論，用機器也就是計算機軟件寫文章，在國外已經有幾年的歷史，本專欄也介紹過幾次，但都是外文。這次是出自中國大陸的中文媒體，先是去年9月的騰訊財經，11月新華社也正式加入行列，宣布由機器人撰寫體育與財經新聞，不免受到全球華文媒體的重視。記者可能會擔心因此失去工作，各種數據都證明機器的確比人快很多，但很多人認為機器寫的文章必然是千篇一律，有深度的文章還是要人去寫。

最早引起注意的機器人寫稿，是《洛杉磯時報》的地震報道，計算機軟件與地震通報中心聯機，一旦地震發生，通報中心就會將數據傳到《洛杉磯時報》計算機，計算機就會根據數據寫一份簡單的報道。2013年3月28日清晨6∶27，洛杉磯市區附近發生4.4級地震，計算機程序人員感覺到搖動，趕快起來打開計算機，一篇完整的地震簡報已經寫好，程序人員檢驗無誤，立即確認在網站上發布，時間是清晨6∶30，比任何新聞媒體發布得都快。

洛杉磯是大城市，每年兇殺案件超過1000起，《洛杉磯時報》是當地大報，自當盡責報道。由于印刷版資源有限，僅能報道1/10，缺乏代表性，所以在數字版建立一個版面，簡單報道每一案件，但因數據源缺乏，記者不能采訪到每一個案件，只能將該版面停滯。2010年他們寫了一個計算機程序，與洛杉磯驗尸官的資料聯機，取得每一案件的基本數據如日期、時間、地點、年齡、種族以及小區兇殺案的歷史，該版面就自動報道每一件兇殺案。不但節省了記者很多時間，讓記者更有余力深入采訪獨特個案的背景。

同樣的自動化做法，《洛杉磯時報》與洛杉磯警局數據聯機，用小區的現狀，包括人口以及犯罪的種類與地點，學校的位置與地點，讓讀者與相鄰的小區相比。如果哪個小區在一周內犯罪次數過高，就對那個小區發出警訊，當然警力會增加巡邏。下圖是洛杉磯郡劃分成16大區，每一大區又分許多小區，一共有272個小區，每一小區的地圖可展示人口數量，犯罪的地點與種類，以及其各級學校的地點。建議讀者進入Mapping LA體驗。

美聯社用機器來撰寫各公司財報，這是一個成功的例子，他們采用外界技術，使用Automated Insights公司的Wordsmith軟件，從Zacks投資研究機構取得各個公司的財務數據，寫成簡單明確的財務報告。2015年1月每一季可以撰寫3000家公司財報，以前靠記者與編輯僅能撰寫300家公司的財報，預估2015年底，可達4700家，下一步要撰寫包括加拿大、歐盟各公司的財報。對讀者來說，可以獲得更多公司的信息，美聯社的員工更是皆大歡喜，因為沒有人愿意做這些枯燥又重復的工作。

而《福布斯》雜志，早就在2012年“雇用”Narraive Science的Quill軟件撰寫類似美聯社的公司財務評論，供給讀者更多的信息，同時解除記者枯燥勞力，把省下來的精力做更有意義的分配。

現在全球發展機器自動編寫文稿的軟件，越來越多，有的是媒體內部應自身需要發展的專用系統，有的是自然語言處理公司，比如前面提到的Automated Insights與Naritive Science。目前全球包括騰訊、新華社、路透社、美聯社、彭博社、《福布斯》、網絡新聞ProPublica、《紐約時報》、《洛杉磯時報》、Yahoo等多家媒體都在使用機器撰寫稿件。

機器寫稿的強勢，在于制作例行重復性議題的報道，所采用的結構化的數據，如大批文字數據或數目數據，可以自動撰寫成簡潔、準確的報告，適合新聞報道。結構化的數據日益增多，機器自動報道可以節省人力，同時增加報道數量，是驅動使用機器寫稿的主要誘因。

機器寫稿有相當大的潛力，除了快速、大量制作，錯誤比人少，還可以用同一數據源做多種語言的報道，也可以從不同角度報道，更有潛力發展成按需報道，需要的時候才制作，像是依讀者的問題回答。

機器自動寫稿的成敗，關鍵在所依賴的數據與假設，但數據與假設都可能有偏差或錯誤，所以機器寫出的報道可能產生意外，甚至錯誤報道。所以目前的機器寫稿受相當的限制，例如不能解釋現象，不能建立因果關系，沒有立場。機器寫稿的文筆低于人類，目前的確如此，但隨自然語言處理技術的發展，大有改善的余地。

回到最初的兩個議題，一是記者這個行業是否就此終結，二是機器寫的八股文永遠趕不上人的文筆。這種說法都對，也都不對，因為現在的信息環境是動態的，不能用靜態的思維考慮，如果有一位記者的工作正是例行的財經與體育的報道，那就危險了，因為機器做的一定比你更快、更準、更多，你沒有辦法勝過機器。

至于說機器寫出來的無非是制式的文稿，有如八股，目前也確實如此，而且所報道的內容，也沒有文筆的修飾，只要把事情說清楚就行了。但假設機器寫作的能力僅此而已，則是低估了信息技術的發展能量，目前的機器可以從一份原始數據寫出不同角度的文稿，但新的技術正在增加詞匯，也就是文筆可能不再那么八股。比如，自己城市的報紙報道自己城市球隊輸球，機器會用婉轉的字眼，不會直接說輸了，機器記者也有歸屬感。

歐洲學界做了一個實驗，請很多人閱讀兩篇相同文稿，一篇屬名計算機，另一篇屬名一個人名，然后評論兩篇的差別。結果大多數人都說兩篇相同，唯有新聞系學生說屬名為人名那篇寫的較好。當然這個實驗用了一點技巧，兩篇都是計算機寫的，而且是同一篇，只能證明新聞系學生先入為主的概念。

自然語言處理的技術，正快速發展，機器取代多少人力的撰寫，無可限量，學界已經討論機器寫稿發生錯誤的責任歸屬，特別是報道爭議性議題或私人新聞，負責任的是計算機軟件的設計人、使用機器寫稿的記者還是報紙的發行人？所以更進一步，機器寫稿的運算邏輯是否應該公開？

那現在的記者對于機器對手要怎么看待？哥倫比亞大學數字新聞研究員、也是德國慕尼黑馬丁路德大學媒體研究員Andreas Graefe博士，提出了一個標新立異的想法，他要記者與機器記者產生“聯姻”關系，也就是結婚關系，因為只有婚姻關系才能維持長久，雙方取長補短，相互扶持，同時提高警覺，每當機器進一步，“另一半”要善加運用，提升編輯的功效，進而讓自獲得更多的工作經驗。這聽起來不無道理。