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自动化新闻案例集结：国际媒体新闻编辑室如何利用AI？

来源：晰数塔互联网快讯时间：2019年09月18日 08:47

编者按：本文来自微信公众号“全媒派”（ID：quanmeipai），作者腾讯传媒，36氪经授权发布。原标题《自动化新闻案例集结：国际媒体如何利用AI赋能新闻编辑室？》

自动化加速落地，AI照进现实。

在驶向未来的旅程中，新闻业从未掉队，媒体在观察社会风向的同时，亦以开放的姿态拥抱未来。相较于几年前的争议，而今，人们对自动化新闻等实际案例已经见怪不怪，被“解放的”记者们并未如预料般陷入失业，相反，他们投入到了更有价值的工作当中。

在行业发展欣欣向荣之时，全媒派（ID：quanmeipai）总结了国际顶尖新闻编辑室的AI落地应用。我们希望，循着探路者的足迹，向大家徐徐展开当下新闻业的具象图景，看变革如何进行，我们又将如何接纳变革。

自动化新闻案例集结：国际媒体新闻编辑室如何利用AI？

具体来看，我们将结合实际案例回答以下三个问题：

1. 新闻编辑室如何利用AI？

2. AI在哪些具体流程中已经取代了记者？

3. 新闻编辑室应该如何借助AI提高报道质量，AI又将如何影响新闻业的未来？

《纽约时报》：语义辨识和评论区管理

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2015年，《纽约时报》引入了名为“Editor”的AI编辑，主要负责简化记者和编辑的工作流程。“Editor”在记者和编辑报道新闻的过程中，积累了大量的新闻关键词、新闻主题和报道标题。伴随着数据的积累，AI编辑学会了识别语义标签，并且学习文章的主要部分。Editor通过实时搜索数据，在设定类别中提取信息，如事件、人物、地点和日期，从而使信息更加易于获取，简化研究过程，并且提供快速可靠的事实核查功能。

除此以外，人工智能在《纽约时报》的另一项应用是管理读者评论区鼓励有建设性的讨论，减少骚扰和辱骂。《纽约时报》的评论区氛围是令人兴奋的，目前，有14名人工编辑负责管理这个模块。尽管《纽约时报》仅有10%的文章开设了读者评论功能，但编辑们每天还是需要处理高达1.1万条读者评论。

引入AI审核员后，审核和互动效率都将大大提升，这意味着将有更多的文章开放评论区，同时《纽约时报》也能节约一笔人工开支。目前，由Jigsaw（隶属于谷歌母公司Alphabet）开发的Perspective API人工智能工具已经实际应用于评论区管理，帮助读者快速识别有害评论和有启发性的评论。读者可以通过鼠标拖动滑块来控制显示的评论。滑块越靠右，过滤程度越低，显示的有害评论越多。使用这个工具，读者们可以在评论区进行更高效率的互动。

拖动鼠标可进行有害评论过滤

BBC新闻实验室：语义辨识

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BBC新闻实验室的人工智能编辑名为“Juicer”，像一台榨汁机一样，“Juicer”的任务是把包括新闻快讯、专题报道、视频新闻、政府公告、社交媒体信息等在内的海量数据汇集在一起，并进行自由调用。

“Juicer”在2012年被首次引入BBC新闻实验室，平均每天需要处理来自850个新闻机构、政府部门和社交网站的RSS信息推送。“Juicer”能够通过语义辨识对输入的信息根据信源、地点、人物和事件进行整理归档。当记者需要调取关于某个主题的新闻或信息时，“Juicer”能够快速提供一个包含相关内容的清单。

“Juicer”能做的还远远不止这些，BBC新闻实验室的愿景是，当读者在浏览新闻的过程中在某个关键词上进行长期停留时，“Juicer”能够自动弹出与该关键词相关的信息。

除了应用于文本之外，在不远的将来，BBC还希望将它应用于非文本领域，如进行音频、图片和视频的提取。理想状况是，存在于任何媒体格式的信息都能被分类，被内容生产者有效利用。

路透社：数据可视化新闻

2016年起，路透社与语义辨识技术公司Graphiq进行合作，给新闻媒体提供许多免费的数据可视化素材，题材包括娱乐、体育等内容。媒体可以通过路透社的Open Media Express平台访问这些数据。媒体网站嵌入的这一数据可视化服务是实时更新的。

对于新闻媒体而言，这是一个吸引用户的创新途径，它能使数据新闻更吸引人，更易于理解。Graphiq的算法是在不断更新进化的，该项工具就能够提供快速访问数据的能力。虽然不是所有的数据都需要借助AI来进行可视化展示，但像Graphiq提供的这类工具能帮助媒体展示更丰富的、关联度更大的信息，而不仅仅是贴一个简单的图表而已。

数据可视化是向读者展示复合信息的有效方式，它需要以一种易于快速阅读和理解的方式来呈现。它能够呈现的内容类别十分之广，从苹果股价，到川普的声望，再到市场营销的预测分析，所有题材的可视化都能通过简单操作实现。

《华盛顿邮报》：写稿机器人

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《华盛顿邮报》的自动写稿机器人“Heliograf”自2016年里约奥运会崭露头角。通过对海量数据的分析和整合，“Heliograf”能够将信息与事先置入的报道模板进行对应，自动生成新闻稿，并推送至不同的平台。

在发现报道数据可能存在异常时，“Heliograf”还能够提醒记者注意。在里约奥运会期间，“Heliograf”承担了大量关于奖牌数和比分相关的实时报道，为记者进行深度采写留足了时间和空间。

自动化新闻产品是从数据导向型的领域起步的，如体育和金融内容。对于这类内容，生产者操作时常常利用原始数据，将其整合、转化为连贯的文章。

雅虎体育：自动化新闻

一开始，媒体报道机器人采写体育和金融题材报道时，常常提到的例子是雅虎。尽管雅虎已经“卖身”电信巨头Verizon，但是它的金融和体育资讯板块仍有大量忠实读者。

著名的自然语言生成供应商Automative Insights曾对雅虎的体育新闻报道进行了研究，研究发现，在雅虎应用了自动化新闻的体育报道中，往往蕴含着丰富的内容与详实的数据，这些扎实的内容能够吸引读者进行更长时间的阅读。除了增强用户粘性之外，研究指出，雅虎的自动化新闻同样受到广告主的欢迎，自动化新闻的高阅读量让广告主们愿意为更多展示曝光买单。