如何教機器人寫作
首先，機器人來接總機接線員。然後是司機。現在看來，墨跡斑斑的記者是名單上的下一個。
上週，***宣佈將自動釋出季度盈利報告。該公司的新軟體將在短短幾秒鐘內編寫4400篇文章，而不是300篇由人類撰寫的文章，每一篇都採用AP格式。這不是第一次有公司嘗試自動寫作：去年，洛杉磯時報的一名記者編寫了一個自動地震報告程式，將預先寫好的句子與自動地震儀報告結合起來，在地震發生後幾秒鐘就報告地震。自然語言生成公司敘事科學公司多年來一直在生產自動體育報道。
你怎麼做一個會寫句子的機器人？
不過，儘管這些專案通常被視為類似於寫字臺上的伺服器叢集，但現實情況卻更為複雜，也不那麼具有啟示性。它是寫作、編碼和資料分析之間的舞蹈。如果你有正確的資料（在***的例子中，是一系列的盈利報告），那麼把它拉進你的系統就不難了。如果你有正確的程式碼，就不難弄清楚資訊應該放在哪裡。唯一缺少的是對英語本身的理解。那你怎麼做一個會寫句子的機器人呢？
就AP風格而言，已經做了大量的工作。***的每一篇文章都有一個清晰、直接的開頭和一個螺旋式的結構。所有的演算法需要做的是程式碼在相同的推理一個記者可能採用。演算法檢測給定收益報告中最不穩定或最具新聞價值的變化，並將其作為lede。向外迴圈，程式可能會感覺到某個話題最近已經被討論過了，並決定最好談談別的話題。Automated Insights執行長羅比·艾倫（Robbie Allen）是該系統的負責人，他形容該系統比看上去更複雜。”不可能是瘋子。他說：“如果它開始聽起來像是自動化的，它就會變得獃板或高度重覆。”避免這種情況非常複雜。”
“不可能是瘋子。”
保持影印件新鮮的職員是抄寫員和編碼員(艾倫說，他尋找的是“從事校報工作的統計專業人士”。）他們不是傳統意義上的作家——大多數語言工作都是事先完成的，早在獲得資料之前——但每項工作都需要密切關註。對於體育類文章，Automated Insights團隊會在淡季完成所有工作，然後在每場比賽的結果出來後，就在場邊看著文章自己寫。”公司產品工程主管喬普羅科皮奧（joeprocopio）表示：“我經常對這個結果感到非常驚訝。”可能有四到五個變數決定了前導句的樣子，“即使你自己寫程式，也很難知道接下來會發生什麼。
“在校報上工作的學生”
艾倫很快就承認了這種方法的侷限性。”他說：“有多少故事需要你在幾秒鐘內寫出數千篇文章？”。這是一個特定的利基，但它是一個不斷擴大。《洛杉磯時報》的地震報道都是簡單的即興發揮，在事先寫好的句子中填入數字，但季度報告則更進一步，對哪些事實重要，哪些句子結構有意義作出判斷。根據艾倫的說法，更重要的業務是下一步，因為系統變得足夠聰明，可以進入灰色地帶，在灰色地帶，書面報告與自動數字運算相融合。Automated Insights的下一個專案是將其名為Word**ith的系統改造成出版商可以授權的現成系統。它需要比大多數作家更多的技術技能，就像早期的網路出版一樣，但這並不意味著他們不能學習。
沒有像Word**ith這樣的東西，這幾乎是不可能的
艾倫最喜歡的例子是公司與雅虎的合作，在那裡同樣的軟體被用來撰寫夢幻足球報道。產品很簡單：每週一封電子郵件，告訴你你的幻想團隊做了什麼，寫得盡可能充滿活力。但是工作的規模使得不可能一次只寫一份報告。有600多萬訂戶，每個人管理著一個稍有不同的團隊。很容易區分一支球隊的**和低谷，但要把它們以一種有力的、易於消化的形式結合起來就要困難得多。沒有像Word**ith這樣的東西，這幾乎是不可能的。
真正的決定是你首先看到的資訊
儘管如此，像任何複雜的系統一樣，通常很難判斷是程式碼還是編寫起了主導作用。Automated Insights在“robotic writing”標簽上吸引了大量的註意力，但也許將功勞歸功於AP風格或向團隊傳送即時和精心整理的公司和球賽資訊的資料來源更有意義。到目前為止，這種風格已經得到了很好的定義，使得基本的語言決策很容易翻譯成程式碼。也許這個過程只是人類利用電腦作為偽裝，就像機械土耳其人的老故事。
真正的決定是你首先看到哪些資訊，這是現代程式在為你做出決定方面非常好的一件事。這與你在谷歌搜尋、Facebook新聞提要，甚至新聞網站上的“相關文章”框中看到的排名沒有什麼不同。這些決定也許並不總是正確的，但我們並不急於把它們交給電腦。自動化的見解只是將它們編碼成文字，將人的臉放在自動化過程中。令人驚訝的是，在一個充滿人類資訊過濾器的行業，這是一個相當好的把戲。
- 發表於 2021-04-26 21:11
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- 分類：網際網路
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