新聞編輯交給 AI 來做,真的可行嗎?

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圖片來源:Andrea Piacquadio from Pexels

根據 The Verge 報導,微軟將裁撤數十名新聞編輯及相關工作者,他們原來的工作將會被 AI 所取代。既然 AI 已經具備獨立審稿、改稿的能力,那麽它能自己寫文章嗎?

淩晨 12 點的 TIT 辦公園裡,大部分公司都關了燈,除了偶爾有幾聲犬吠,這裡像是露天圖書館。這是園區最安靜的時候。

然而,園區雖然安靜,但也不是所有人都能進入夢鄉。園區裡的某棟樓還亮著燈,和它一起在深夜亮燈的還有園區外面的酒吧。但這棟樓裡坐著的不是酒保,而是編輯小陳。

小陳已經從客戶那接到了第三次改稿需求,眼看暴雨即將來臨,小陳對客戶的恐懼已經大於獨自一人在辦公室的恐懼。「如果把需求輸進電腦,讓電腦幫我調整稿子就好了。」小陳焦慮地撓頭說道。

AI 編輯先行者:微軟用機器人取代人類編輯

用 AI 取代人類編輯的想法其實一直都有,尤其是近年 AI 算力不斷升級,機器已經具備會想、會說、會寫的能力。只是因為人類的語言邏輯多樣且複雜,AI 的語言匯編能力只能應付基本的交互。

但 AI 的編輯職業生涯並未因此結束,它仍然是個很好的「實習生」。

近幾年,微軟將 AI 打造成編輯們的好助手,在「24 小時不休息」的工作狀態和「一目十行」的工作效率下,AI 高效地完成對稿件敏感內容的檢查和修改,輔助人類快速完成內容篩選任務。

為什麽微軟要用 AI 輔助人類編輯篩選內容?雖然微軟並沒有列出具體數字,但微軟曾在 MSN 官網中透露與全球數十個國家、數百家媒體有合作關系。這些合作媒體每天都會生產大量內容,而 AI 的作用,相當於內容的濾網,它率先幫助編輯做初步判斷,比如題材新舊程度、受歡迎程度、是否存在敏感內容,隨後再將過濾後的內容提交人工處理。

直到本月初,有消息傳出微軟計劃透過 AI 取代人類編輯。

根據 The Verge 報導,微軟將裁撤數十名新聞編輯及相關工作者,他們原來的工作將會被 AI 所取代。雖然微軟這樣做的根本原因大眾不得而知, 但從表面也不難看出一些端倪。(微軟決定讓 AI 來做新聞編輯!近 80 名員工飯碗不保

儘管微軟所計劃用 AI 所取代的崗位名義上是「編輯」,但這些編輯的日常並不完全是生產者,而是先抓取來自各訊源的消息,隨後對消息內容進行審核、優化,最終將這些新聞刊登在 MSN 資訊頁和 Edge 瀏覽器的新聞動態上。

因此,以媒體行業的話來說,被 AI 所取代的人類編輯,日常工作實際上更偏向於營運向,他們主要是對訊源稿件進行審查、優化、刊登,並不是撰寫文章。

所以,微軟用 AI 取代人類的決定也不算很奇怪。一方面 AI 確實能實現內容自動篩選和優化能力,編輯只要對 AI 作品進行干預和優化;另一方面,微軟也可以透過 AI 節省大量新聞編輯的人力成本。

更為重要的是,相比於人類編輯,AI 還能 24 小時不間斷工作,無論在時效性和效率方面,機器都遠高於人類。

用 AI 來寫稿可行嗎?

既然 AI 已經具備獨立審稿、改稿的能力,那麽它能自己寫文章嗎?按照 AI 當前的匯編能力來說,是可以的,但可以歸可以,得要看是什麽類型的文章。

其實早在 2012 年,華盛頓郵報就已經透過 「truth teller」(吐真者) AI 機器人來檢查新聞內容,透過數據庫和內容比對,對新聞準確性進行審查。

到了 2014 年、2015 年,洛杉磯時報、福布斯、美聯社、騰訊財經等媒體也相繼使用用 AI 輔助編輯撰寫新聞,但文章類型主要以簡單的快訊為主。AI 的作用是 24 小時不斷抓取訊息,隨後將訊息填充到人工預設的新聞模板裡。

比如:

某地發生某級別地震,請附近群眾盡快尋找避險場所……
某地公布某數據,出現多少幅度增長……
某廠商發布某手機,配置……


這裡的「某地」和「某級」數據,AI 就能從官方訊源抓取,在填充到預設模板後,隨即自動或人工推送。

正所謂「事越大,字越少」,這種緊急訊息傳播,並不需要過多的文字描述,只要將核心訊息整理並傳送,就已經達成目的了。

不過「用 AI 取代人類編輯」是否可行,現在還不太好說,畢竟即便是強如 AI,也會有翻車的時候。

《洛杉磯時報》的 AI 機器人寫手 QuakeBot,在 2014 年曾率先報告了當地 3 月 18 日的 4.4 級地震,這使《洛杉磯時報》成為第一家報導此次事件的媒體。

然而在 2017 年 6 月,QuakeBot 發出了一則錯誤的地震消息,聲稱加州聖芭芭拉地區發生 6.8 級地震。但隨後洛杉磯時報刪除並澄清這是在 1925 年發生的地震,為 AI 算法出錯誤判訊息,虛驚一場。

當時由 QuakeBot 機器人發布的「大新聞」
圖片來源:ifanr

因此,「用 AI 取代人類編輯」的做法是否可行,現在其實還不太好說。雖然「AI 寫稿」這個理想只有 4 個字,但卻是自動化程度高、算法要求高、容錯率極低的技術。

在現階段來說,AI 在內容編輯領域的作用主要還是輔助大於創作,它能幫助人類編輯在工作時搜索訊息,在休息時自動匯編新聞推送,提高新聞發布的時效性。

AI 輔助寫作工具,能否拯救小陳於水火

雖說 AI 暫時不能取代人類編輯,但在輔助創作方面,AI 還是對人類有著一定幫助。

路透社對於 AI 的應用是結合「人工編輯+AI 數據庫」的模式。AI 透過數據庫給編輯提供關鍵詞內容歷史數據,並整理成可視化圖形表格,便於編輯撰稿時快速查閱和引用,從而達到豐富新聞內容訊息量和提升撰稿效率。

而在國內,雖然 AI 輔助寫稿尚未普及,但一些互聯網企業也製作了類似的工具。在一次 AI 方向選題的撰寫中,我無意找到了這個號稱能「一站式智能寫作」的線上寫作網站。從該網站首頁看,文檔工具能透過 AI 實現寫作角度推薦、文章改寫擴寫、標題推薦和文章質量檢測,甚至能根據需求自動生成大綱、選套文章模板。

我們姑且先不論「自動生成大綱」這些功能是怎麽實現的,單從前面提到的四點幫助看,這個 AI 寫作輔助就已經很誘人。秉著「什麽都要評測一番」的態度,我決定充個月卡一探究竟。是的,這服務還需要買門票。

1. 自動抓取熱點

實用指數:★★★★★

不論自媒體還是媒體,在寫稿之前都離不開捕捉熱點。

和 RSS 內容抓取相似,該網站會將百度、知乎、豆瓣、今日頭條、微信、微博等等網站話題榜單進行抓取,透過這些榜單,能根據各類別的熱門話題做選題抉擇。

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點進這個頁面,我覺得自己是進了糖果店,各網站的榜單抓取比較全面且及時,其實即便只是一個普通讀者,也能透過這些聚合平台了解當前熱門動態。

2. AI 查找引用和推薦寫作角度

實用指數:★★★☆☆

點進編輯框,網頁被一分為二,但我們可以換個角度理解成「在編輯框內嵌搜索工具」,AI 的作用在左框內呈現。

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在左框上方的搜索框輸入關鍵詞,可以獲得全網的相關消息。這裡屬於 AI 的「素材」收集區,由關鍵詞搜索的文章、知識點、金句、配圖都可以在這裡選擇並引用到文章內。

文章可以透過小標簽選擇對應領域、時間、來源進行篩選。

點擊要引用的文章,能將段落摘抄到編輯框裡,同時也會附上原鏈接;在圖片搜索中,也會顯示該圖片的版權訊息。

但相比於訊息搜索,我個人比較喜歡的是金句這一功能,適當引用名人名言和名著句子,能升華文章格調。

比如在撰寫「AI 和人類編輯區別」這一方向時,我在搜索框內輸入「人工智能」能搜出相關金句,引用如郝景芳在《人之彼岸》中的句子,昇華文章格調:「人工智能和人類智能最大的差異或許是:真實世界與抽象符號之間的關聯性。人工智能處理的是符號與符號之間的關系,而人類頭腦處理的是真實世界到符號的投影。」

AI 輔助寫作到這一步還比較順利,但也不是一切順利。

雖然 AI 搜索框的功能很全,而且也能有較大幾率搜索出目標內容,但或許是數據庫不全或是其他原因,一些 AI 推薦的寫作角度許多已經過時甚至和現狀脫節。比如在搜索「小米手機」時,AI 居然推薦了一個發生在 2017 年的寫作角度。

而且,當我選擇 AI 所推薦角度「小米手機 5 周年店慶開啟」時,搜索框會自動將關鍵詞拆分理解成「小米手機」、「周年」、「店慶」,然後得出一些和關鍵詞毫不相關的結果。

此外,由於是對全網搜索,所得結果也充斥著不少標題黨和假新聞。

當我輸入「蘋果 iPhone」這一關鍵詞,就得到不少讓人哭笑不得的內容。

蘋果每次推出中高端手機都賣得不好?
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因此,AI 搜索雖然好用,但內容是否可用還需要人工和經驗論去判斷。不然,若引用了來源不明的假消息,就真的令人哭笑不得了。(機器學習新創 Inductiv 被買下了!蘋果收購多家 AI 公司,只為加強 Siri?

3. 模板生成提綱

實用指數:★☆☆☆☆

如果對一篇文章無從下手,那麽也可以透過套用模板來生成初稿,在這個分區內能看到有涉及電商、網評、科普、遊記、小說、人物描述甚至是高考志願填報的模板。

在初稿生成之前,可以透過移動小標題來調整內容順序,然後讓 AI 來生成初稿。

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然而,無論是我想填報高考志願,還是給史蒂文・斯皮爾伯格寫人物介紹,AI 生成的內容都是從網絡摘取段落,文章邏輯混亂,甚至還有一些是耐人尋味的廣告。

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倒是預設的小標題能給一籌莫展的作者一些撰寫引導,根據這些小標題填充相關內容。

4. 智能標題、改寫、糾錯、檢查

實用指數:★★☆☆☆

如果說寫正文是一篇文章最容易的部分,開頭和結尾是最困難部分,那麽起一個能吸引讀者的標題,就是整篇文章地獄級難度的地方。

「標題推薦」這個功能,本質上是根據關鍵詞對相關文章搜索,給作者匯總標題、改寫。

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功能體驗還不錯,匯總標題能提供參考建議,但我不建議直接採用其他文章的標題,這對文章在網絡分發非常不利。

「智能改寫」會同時提供兩個功能,修改用詞和英譯中。改寫會將原文章的部分用詞替換,同時系統也會將段落中的英語單詞翻譯成中文。

改寫功能體驗還不錯,會將詞語替換成更接地氣的用詞,但有時候仍需要後期人工調整,因為替換用詞後段落邏輯會變得混亂。

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至於英譯中功能,我將 The Verge 的一篇文章段落複製到編輯框測試翻譯,並和 Google 翻譯進行結果比對。

兩者都能正確翻譯出段落內容,但在可讀性方面,Google 翻譯的效果似乎更好一些。

原文應是莎士比亞的名言「Better a witty fool, than a foolish wit.」但系統居然沒檢測出我將 Fool 的「ol」和莎士比亞的「亞」刪除了
圖片來源:ifanr

「文章質量檢測」其實是查重系統,系統會摘取文章每句話在百度搜索,最後判斷出「原創分」和內容品質指數。

我將一篇已經發布過的文章放進編輯框測試,最後確實能查出文章部分內容和網上重合度 100%。

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唯一讓我不解的是,這篇文章從標題到正文都是硬體產品內容,系統居然把它劃分到「社會」文章領域。

不知 AI 是在說文章內容適合社會大眾看,還是覺得我的文風很「社會」。

透過這次測試,AI 在互聯網資料收集和匯編方面確實給作者帶來不少便利,但也只是在這一層面上提供非常有限的幫助,更深度的需求仍需要人工動手去完成。

當然,這也跟每個工具背後的數據庫和算法有關,AI 能否成為人類的幫手,往往取決於人類是否對它有專業和持續的維護。我不知道這個工具的開發團隊之後是否會保持對 AI 能力的更新,若只是停留於現階段,我想也沒必要續費了。

AI 應輔助於人類,而不是取代人類

和人類相比,AI 不會感到疲倦,不會因為疲倦而影響寫作狀態,他可以每時每刻地編輯文章。

而隨著 AI 在匯編能力上一日千里的進步,他已經擁有一定的思考能力,甚至能取代一部分人類編輯的工作。

在效率這方面看,AI 是出色的新聞編輯,當你在努力寫稿時,AI 在工作;當你閉眼休息時,AI 還是在工作。

他還可以對突發事件馬上做出反應,而人類還要爬起床、打開電腦,然後還可能因為狀態不好而呆坐在電腦前……這時 AI 已經完成稿件並發布了。

但即使 AI 能 24 小時不休息運行,撰寫文章的主角依然還是人類,而不是機器。

這裡我並非是因為是人類的立場而不看好 AI,而是綜合當前網絡環境所得出的判斷。最為關鍵的是內容訊源問題,網絡訊息海洋充滿了真假訊息,AI 由於缺乏人類的經驗論,因而也沒有對訊息的辯真能力。

況且,文章的類型除了普通的新聞快訊,還有如採訪、回顧、對事物描述、深度解讀等等,而這些類型的文章都需要融入作者的個人經驗和情感,透過列舉例子、潤色內容,吸引讀者持續閱讀和關注。

比如這篇文章,我結合了小陳的故事、收集了當前新聞動態、對事物進行評測、融入個人情感和觀點,文章要比普通的模板式新聞要複雜許多。

2017 年的愛范兒官微;2020 年的愛范兒官微。
圖片來源:ifanr

實際上,愛范兒過去也曾使用機器人在微博發布文章,在新文章發布後,機器人會自動對文章進行排版、提取摘要作為社群引言發布。

但機器人並不會和讀者互動,就像是「無情的發稿機器」。這也間接影響到粉絲的留存量,這裡便體現出人類編輯的作用——為內容賦予獨有的情感和性格,成為讀者的朋友,而不是公告欄。

誠然,現階段的 AI 雖然還不具備完全取代人類編輯的能力,但它仍不失是人類最理想的幫手,AI 對新事物的嗅覺和匯編效率都要比人類高很多,人類可以透過對其優化並利用其優勢捕捉熱點、勘誤,解放部分勞動力,留存精力創作更高品質的內容。(AI 造臉技術又蒙上陰影!這間公司的 4 名工程師是「人造人」

哈佛大學發布的《尼曼報告》曾預測,2025 年新聞編輯可能有兩種發展模式,一種是由 AI 主導運作;一種是人類與 AI 共存。

雖然讓 AI 寫稿這事聽起來就很酷,但我仍偏向認同後者的發展模式。在新事物的大森林中,人類編輯是獵人,而 AI 則是獵犬。

倘若 AI 能結合時事自主完成一篇文章,這也意味著 AI 擁有獨立思考的能力,這時候的 AI,可能就不只是寫稿那麽簡單了。

文:陳文俊