新聞機器人時代的公關(guān)：選題之爭

有沒有一種可能性，在不久的將來，我們所看到的新聞中，虛假的信息將會很不幸的越來越多，比如昨天某一場球賽的回顧、某家公司的收入報告、昨晚的董事會會議、甚至某個地點出現(xiàn)了自然災(zāi)害。在未來我們接觸到的信息有可能不僅僅是有錯的，甚至有可能是假新聞，比如“在昨晚的NBA常規(guī)賽中，勇士隊以5:0的成績大敗了皇馬”。

為什么？因為，人工智能和機器人已經(jīng)慢慢被新聞界所接受并使用了。

用人工智能和新聞機器人編寫新聞已經(jīng)開始在媒體圈中逐漸推行。自2013年以來，AP已經(jīng)將人工智能投入試用。再往近看，兩年前，華盛頓郵報在報道2016里約奧運會的團隊中，也加入了一個新聞機器人。由于現(xiàn)在人工開支已經(jīng)占到了媒體支出相當大的比例，甚至可以影響一家新聞機構(gòu)的營收和運營，因此在大多數(shù)情況下，新聞機器人會從事一些重復(fù)性有規(guī)律可循的基礎(chǔ)工作，并將在新聞機構(gòu)中扮演越來越重要的角色。但對于那些被迫放棄熟悉的話題領(lǐng)域的記者來說，與一個永遠守時、不用支付加班費、從不消沉或宿醉甚至在無數(shù)個deadline的壓力下也可以臨危不亂的精確算法相比，要讓人力資源負責人做出一個更明智的選擇似乎不是什么難事。

除了傳統(tǒng)的記者與編輯，新聞機器人的興起也是對公關(guān)人員的正面挑戰(zhàn)。當公關(guān)人希望尋求報道的時候，可以聯(lián)系的媒體和記者會越來越少，直到演變成公關(guān)人直接去和寫新聞的機器人溝通，搞清楚算法們是如何挑選選題的。

那么，如果機器人可以掌握標準的基礎(chǔ)新聞報道風格，它們當然可以編寫新聞稿，對吧？所以問題來了，“我們可以編一個能夠做選題的算法嗎？”

可自動化的都將自動化，人沒什么用了？

首先，壞消息是，一般而言，可自動化的內(nèi)容生產(chǎn)流程最終都將自動化，并且這些能抓取選題，并將其用于產(chǎn)生新聞報道的AI技術(shù)和數(shù)據(jù)處理技術(shù)現(xiàn)在已經(jīng)成型。

既然已經(jīng)可以自動化生產(chǎn)內(nèi)容，我們需要考慮的下一個問題是， “通過AI抓取的選題產(chǎn)生能引起記者的注意嗎？”

一個標準的新聞稿需要有確定的結(jié)構(gòu)、信源，并保證其準確性，新聞稿也不要求有獨特的切入視角或背景介紹，也不一定要求有沖突戲劇性、或者幽默詼諧到足以吸引人，就比如一個關(guān)于球賽或森林火災(zāi)的報道，只是基本的描述事實即可。所以人類和AI和機器人比起來，對情感、文學、藝術(shù)等方面的把控是我們所具備的一個決定性優(yōu)勢，畢竟你很難想象一個機器人是如何判斷蒙德里安畫作的美丑的。所以某種程度上，藝術(shù)能夠明顯地區(qū)分人與機器。

有時候我們也會自欺欺人一下：你了解過聊天機器人嗎？當你和IBM的人工智能機器人Watson聊過之后，你甚至可能覺得這個機器人又善解人意又樂于助人。早在2011年，Watson就在電視智力競賽節(jié)目“Jeopardy”中輕松擊敗人類對手，2017年Alpha go又擊敗了圍棋少年柯潔。這些人機對戰(zhàn)的結(jié)果代表了人工智能的重大進步，無論是對語言的掌握，還是對對手的預(yù)判。盡管如此，我們還是有理由相信，在我們與“選題機器人”技術(shù)正面競爭之前，我們還有4 – 5年時間去完善和提高的。

另一個更迫在眉睫的關(guān)于搜集選題的問題，則是機器人可能會作為編輯，并把關(guān)呈現(xiàn)的內(nèi)容。越來越多的記者很有可能會開始依賴機器來審核選題，因為從日常的大量素材中篩選內(nèi)容是一件枯燥且容易被自動化的工作。對于算法來說，過濾掉一些不恰當?shù)?、過期的、信源不可靠的、包含推銷信息等等的內(nèi)容，也不是非常復(fù)雜的問題，所以換句話說，垃圾信息過濾變得更便捷智能了。這實際上是一個可喜的進步，因為它剔除了不好的選題，并讓記者們有更多的時間來關(guān)注有價值的工作。

但是當新聞機器人變得越來越聰明，并從傳統(tǒng)的新聞報道向突發(fā)事件新聞報道“進化”時，我們會發(fā)現(xiàn)自己處在一個很尷尬的位置，傳統(tǒng)公關(guān)人要告訴這些機器人“我們的內(nèi)容也很重要！”但是到底要如何才能吸引一個機器？在傳統(tǒng)媒體，我們在和記者溝通前，都會先了解記者的基本信息，他們所在的行業(yè)，特別關(guān)注的方向，他們近3到6個月涉及的話題，他們更喜歡怎樣的形式的選題，他們不喜歡什么，他們的興趣等等。但是當公關(guān)人和一個機器溝通的時候，我們在和誰（或者什么）交流？一個特定的機器可以接受多少信息量？新聞機構(gòu)會給這些新聞機器起名字嗎？我要叫他“小冰”或者“Watson”？ 這些問題真的會讓公關(guān)人一頭霧水。

具有人類面孔的機器人

擁有人類面孔的機器人看起來可能會更容易接受一些，并且實際上，在人力資源層面來看，這確實有可取之處?，F(xiàn)在也確實有一些人開始考慮機器人和人類協(xié)同合作，將會對工作推進帶來何種影響?！陡２妓埂纷罱l(fā)表的一篇文章《Benefits For Bots And Other HR Conundrum》一文認為，“就像人類的競爭上崗機制一樣，機器人要想成為員工花名冊上有生產(chǎn)力的成員，就需要上崗、培訓(xùn)、升級技能、管理、績效考核甚至退休?！蔽恼逻€提到，機器人有明確的分工，他們會被分配給經(jīng)理進行培訓(xùn)并且監(jiān)控它們的表現(xiàn)，不合適，那么久退休吧。這么看上去，某種程度上，機器人好像也是人。

如果這種對于人工智能在傳播領(lǐng)域的應(yīng)用前景預(yù)期從人類的角度看來太過于消極了，你也可以看看哈佛大學尼曼新聞實驗室主任Joshua Benton的話：“好新聞不僅僅是信息的輸入和輸出，這是一門發(fā)展了數(shù)十年的手藝，雖然依舊不完美……我不是說機器永遠無法達到人類的境界，但我覺得它們還有很長的路要走?！?/p>

只要讀者還需要故事，就需要有人能夠提供多角度的觀察，來保持客觀、中立與平衡。新聞機器人可以處理“誰”、“什么”、“何時”、“在哪”，這些基本信息，但不能分辨出這些信息所傳達的全部含義，而這個，對于目前而言，就是我們的工作。

本文作者Charles Epstein，BackBone，Inc.創(chuàng)始人兼總裁。