路透社正致力于構建一款人工智能工具，以幫助新聞記者分析數、提出故事構想、甚至撰寫一部分內容。其目的并不是取代記者，而是以電子數據科學家兼文案撰寫助理的身份出現，旨在豐富新聞內容。
讓機器做它擅長的事，剩下的交給人類
自去年夏季推出以來，這款名為Lynx Insight的人工智能工具已經被幾十位新聞記者所試用，并即將在路透社各個新聞編輯社進行推廣。Reg Chua是路透社的一名執行編輯，負責編輯運營、數據整理以及創新工作。她介紹說，這款工具的目的就是將編輯工作中機器所擅長的領域分攤給機器（如機器可以對數據進行挖掘，以及識別數據規律），將編輯人員所擅長的工作內容交予人類（例如設置提問、賦予任務以權重，對上下文進行理解等等）。
與之前的編輯技術工具不同的是，新推出的工具旨在訓練AI（人工智能）來編寫整個事件，例如撰寫關于當地體育賽事或地震警告的片段。Chua 說，路透社已經將其應用于財經題材的新聞報道，而且這項工作已經明確建立“控制論下的新聞編輯室”這個新目標，而并非全自動化的新聞編輯室。“其真正的價值在于利用機器來做其擅長的事情，然后再展示給人類——這才是兩全其美的方案。”
該系統旨在通過對大量數據的挖掘，尋找有趣的線索。比如說，觀察快速浮動的股票價格所引起的市場波動，或者其中蘊含的更加微妙的規律。當新聞工作者坐下來換班時，他們可以通過各種方式，比如電子郵件、服務消息或數據終端等獲取感興趣的內容，從而迅速開展對相關有價值信息的研究。同樣，他們也可以將某個特定公司加入到系統之中快速概覽，并為相關背景研究以及訪談節目做好準備工作。
路透社并不是第一家將機器應用于工作流程的新聞機構。華盛頓郵報使用機構內部機器人記者Heliograf來運營數百個短片段的編寫；英國國家通訊社正在與Urbs Media合作，通過一個名為RADAR（全稱為“Reporters and Data and Robots”）的項目，來為本地新聞生成自然語言；而雅虎則利用自動化寫作工具Wordsmith來處理各種事情，從夢幻足球片段的選取到《權力游戲》精華版的生成；利用自動化技術，美聯社報道公司的數量增加了一個數量級。
人工智能將在新聞報道方面“捷足先登”
人工智能不僅可以應用于機器人寫稿，也可以促成新聞報道的生成。NiemanLab是一位業內觀察者，他在對今年新聞業發展前景的預測中指出，人工智能將在新聞報道方面“捷足先登”，快人類記者一步。在此之前，ProPublica就已經開始使用機器學習來分析美國國會關注的話題，BuzzFeed也利用算法來篩選航班跟蹤數據以發現間諜飛機。
Lynx Insight可以編寫句子，方便記者將機器生成的副本拖放到自己的新聞稿件之中，但主要還是在補充數據方面發揮作用。在路透社分享的案例中，編輯將沃爾瑪當日新聞提取到頭條，之后Lynx Insight會提醒記者沃爾瑪公司股價下跌了10％的消息，并指出本次飛速下跌的原因。該演示還展示了Lynx Insight在之前沃爾瑪故事中所引用的分析師的名字，并對該公司近來對抗對手的表現進行解釋。
路透社新聞科技編輯Padraic Cassidy說，毫無疑問，記者可以自己動手收集所有信息、梳理數據庫并瀏覽季度財報，但使用機器學習“將會在研究方面給予他們巨大的提升空間”。 Chua補充說：“我們的目標是為記者愿意做的事情增加附加值，并為記者減輕壓力，以使其能夠深度挖掘其他具有更大潛力的角度。”
并非所有的新聞創意或數據集合都有用，記者們可以主動篩選出洞察力欠佳的推薦內容，并告訴開發者如何改進。這就意味著，隨著系統不斷地進行學習，它可以發掘更多有趣的故事。
其最終目的是移除用戶界面層，并在記者打字的同時讓系統彈出建議、事實以及背景信息——是的，它為記者提供幫助，類似于word中“Clippy小幫手”的作用。 “你似乎正在寫一篇關于微軟的報道......”Chua笑道。“我不喜歡用Clippy的比喻，但實際上就是這樣的一個想法：你可以得到關于所寫主題的15個事例，這是我們的路線規劃圖。”
目前，Lynx Insights與路透社的金融大數據庫進行了合作，盡管人們不太清楚AI是如何對這些信息進行篩選的，但其計劃將擴展到體育項目，甚至有可能囊括公司的基礎法律數據庫。任何數據都可以放進數據庫，無論是用于調查報告的政府數據，還是競選活動中的民意調查數據，這樣我們就可以更容易地發現候選人為何趨于上升或者下降。“從理論上講，它可以是我們手邊的任何數據集，這是個很好的結構，”卡西迪說。
得益于元數據，Lynx Insight也可以處理視頻和照片。選擇一段文字，它就可以找到與之相匹配的照片作為社交發帖——它本質上是一個財經新聞模型的建造者。
除了能夠幫助記者更快更好地完成工作，Chua和他的團隊相信Lynx Insights背后的技術可以使新聞報道更加個性化：那可能是本地通訊社為分支市場甚至個人提供的體育新聞綜述，也可能是針對股票升降對個人投資組合影響所做的分析報道。
AI會影響未來新聞業，但新聞報道不能只靠AI
這是新聞業的未來嗎？密蘇里大學雷諾新聞研究所研究員、結構化新聞報道平臺創始人大衛·卡斯韋爾認為，隨著新聞業收入下降，人工智能可以緩解新聞編輯工作者的壓力，特別是像本地新聞這樣不會帶來太多收益的節目。“人工智能的優勢在于擴大報道規模、提供定制化和個性化服務，其次是速度和準確性的提高以及報告事件的系統性。”大衛·卡斯韋爾認為：“隨著時間的推移，新聞數據的積累也會帶來更長期的收益，而這一點可能更為重要。”
盡管路透社從財經數據開始試水，但大衛·卡斯韋爾認為，自動化可以應用于任何充滿重復性的新聞領域之中，從犯罪活動到商業交易，從頒獎典禮到名人八卦，總之是“任何公式化的東西——這是新聞輸出的重要部分”。卡斯韋爾認為：“從本質上來說，突破現狀的關鍵就在于獲取精心構造的數據庫，而機器學習有助于解決此項問題。” 而且結構化數據正是路透社及其母公司湯姆森·路透公司所大量擁有的東西。
但我們不應過度依賴由數據所驅動的新聞報道，并且將報道限制在機器可以提供幫助的條件之下。“我們需要記住，這是一種工具，而不是替代品——數據和算法是無法看到、感受或了解到的。所以，這其中存在很大風險，即我們只是將對于新聞業的看法局限在能夠捕捉到的數據上。那將是一個嚴重的錯誤。”大衛·卡斯韋爾說。
事實上，Chua希望Lynx Insight成為新聞記者身邊的另一個得力助手，就像電話或谷歌搜索一樣具有革命性以及普適性。“我們的目標并不是讓它變成某種十分厲害的新工具，而是讓它成為新聞工作者日常工作的一部分，”他說。“在理想的世界中，人們甚至不會注意到它——它只是像電話或谷歌一樣在后臺運作。如果它能夠成為人們日常的一部分，那就證明它是成功的。”
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