對記者來說壞消息：機器人越來越擅長搶佔頭條新聞

總的來說，新聞業從來都不是一個簡單的領域。為了寫一篇文章，作者必須花費大量時間研究、分析資訊並解釋它，以便每句話都流暢、連貫。但困難還不止於此，作者還必須知道如何為自己的作品命名，這樣他的作品才會更受到讀者的積極歡迎，同時又要保證誠實——這是屬於職業道德的範疇。

過去，許多記者嘲笑人工智慧系統能夠完成他們的工作，甚至比他們做得更好。但看看目前人工智慧技術的發展，或許記者應該開始為自己的職涯感到擔憂了。AI模型現在可以收集有關事件的信息，然後自行分析、綜合和撰寫簡短的報告，尤其是可以「高頻率地發表文章」。永遠不會實現。然而，目前報紙寫作AI模型的最大弱點是創造力不高。事實上，「人工智慧記者」完全無法寫出以人為中心的文章，這種散文類型需要高度的創造力以及靈活委婉的語言運用，感人至深，才能從頭到尾讓讀者著迷。

• 人工智慧已經可以只用幾個資訊寫出整篇文章

但這種情況很快就會改變。

人工智慧領域著名公司Primer最近成功開發了一款工具，能夠為短文和新聞撰寫標題，看起來像是由各大報紙的專業作家撰寫的。這些「作品」並不是100%完美，但總的來說，他們給的例子往往都相當不錯，與文章的整體內容一致。

• IBM 研究人員使用 AI 分析乳癌細胞結構

Kaveh Waddell 是科技新聞網站 Axios 的專家，負責監督 Primer 機器人的工作。Kaveh Waddell 先生要求 Primer 讓機器人根據過去提供的數據創建新文章。它選擇的標題全部來自 Axios 之前的文章，除了最後一篇是 Waddell 為《大西洋月刊》撰寫的文章，其中包括：

• 揭開秘密政府人工智慧（參考連結：www.axios.com/ai-surveillance-facial-recognition-secret-705b746b-43fa-4e1b-9866-96ef9c32d580.html）。
• AI收購戰（參考連結：www.axios.com/ai-acquisitions-war-79ee3c6a-dcab-40d2-b574-0d2646fe4a46.html
• AI sharecroppers（參考連結：www.axios.com/the-ai-sharecroppers-b316d333-ce00-47a1-afd5-219d6138461e.html）
• 絕望地尋找黎巴嫩亂葬坑（參考連結：www.theatlantic.com/international/archive/2018/04/lebanon-civil-war-burial-missing/558632/）

從上述文章的資料來源來看，Primer的AI模型已經得出了一些自己的「寫作」想法。結果顯示，AI 最初想出的兩個標題都不是很好。然而，對於最後兩個案例，這個人工智慧模型表現得非常好，創造了大多數編輯會毫不猶豫地立即發表的頭條新聞。

• 人工智慧和監控
• 2010年以來的人工智慧公司，在不間斷的戰爭中開闢了另一條戰線
• 新的“佃農”
• 貝魯特缺失的記憶

根據 Kaveh Waddell 的評價，第一個標題相當無聊，毫無意義，而且完全不可靠。這個標題並沒有那麼糟糕，但根據瓦德爾的說法，大多數年輕作家都能夠想出包含此類內容的更好的標題。對於有經驗的作者來說，甚至一念之間就能想出一個更好的標題！

第二種情況完全沒有抓到標題的重點和目的。它又長又混亂，當然一點也不有趣。

• AI（人工智慧）和認知運算（認知運算）的區別

不過，在最後兩個案例中，公平地說，Prime的AI模型確實做得非常好，不遜於專業作家。在當今競爭激烈的網路新聞產業中，標題是一個起著特別重要作用的因素——它必須具有足夠的吸引力，能夠吸引讀者點擊，但同時又必須保證真實性，不能與內容相去甚遠。也不會給那些只喜歡「讀標題」的人造成「危險」的誤解。令人驚訝的是，機器人現在可以創建如此標準的標題。

為了訓練 AI 模型創建頭條新聞，Primer 必須使用超過一百萬種不同的頭條新聞和新聞。因此，該模型可以根據先前的訓練資料學習最佳的字串設定和連結。接下來，專家將在一項名為「標題圖靈測試」的測試中，根據原始範例（由人類編寫）來評估人工智慧生成的範例。目前，Primer 憑藉其 AI 模型取得的成功是引人注目的。

• 人工智慧如何影響日常生活？

迄今為止，理解和產生連貫、自然、以人為中心的語言仍然是人工智慧最困難的任務之一。讀完這篇文章後，記者（包括我）可以鬆一口氣，因為人工智慧可能不會在不久的將來搶走他們的工作。然而，人工智慧和人類之間的寫作能力差距正在以前所未有的速度縮小。畢竟，也許我們應該學習如何編碼，而不是像今天這樣寫文章。