［中图分类号］G20 ［文献标识码］A 对于不断追求创新和效率的人类而言，内容生产行业无论是出版、报业，还是影视和新闻网站中的内容提供的自动化，并不仅仅是梦想而已。虽然包括文字、音频、视频、动画等多种媒体为载体的内容的生产，不同于衣物鞋帽和各类机电产品的生产，但在后者早已实现大批量自动化生产的今天，在各类自动化手段，从设计、生产到质量检测的各个工艺环节普遍应用的今天，内容生产是否具有机器不可替代的独特性，是值得存疑的。在传统蓝领工种所从事的工作大量被“自动化”后，传统白领工种所从事的工作，很多方面也在逐渐被“自动化”。事实上，从“内容创作”到“内容生产”，这种措辞上的改变，已经传递出某种让“写作”走下神坛的意味。 一、新闻的自动选编 就新闻行业的这种自动化浪潮而言，影响最大的早期实践大概要算“Google News”了①。2001年，Google当时的首席科学家克里希纳－巴拉特开发出一个与Google搜索核心技术PageRank算法相关的算法StoryRank，可用于新闻的推荐排序，此即“Google News”的前身。“Google News”在不同的国家和地区提供不同的版本，其本质上是一款Web新闻聚合器，其首页更新和新闻推荐都不依赖于人工操作，而是由后台的聚合算法实现。时至今日，在中文“Google新闻”页面的下方，仍有“所有新闻的选择、排序、分类和搜索均由电脑程序自动决定”的说明。而在其“关于Google新闻”说明中②，有以下3段意味深长的话： Google新闻是一个由计算机生成的新闻网站。它汇集了来自中国大陆超过1000多个中文新闻源的新闻资源，并将相似的报道组合在一起，根据读者的个人喜好进行显示。 一直以来，新闻读者都是先挑选一种出版物，然后再寻找所关注的标题。为了向读者提供更加个性化的选项以及更加多样化的视点供其选择，我们采取的方式略有不同。在Google新闻中，我们为每项报道提供了指向多篇文章的链接，因此您可以先确定感兴趣的主题，然后再选择要阅读每项报道的具体发布者的网页。点击您感兴趣的标题，然后您就可以直接进入发布该报道的网站。 我们的文章是由计算机进行选择和排名的，它们会评估某项报道在线显示的频率和所显示的网站及其他因素。因此，对于任何给定的报道都有多样化的视点供您选择。我们将继续添加新闻来源，优化技术，不断改进Google新闻，并努力向更多地区的读者提供这一产品。 显然，Google新闻所开创的是新闻的机器选编，还不是本文所要着重探讨的新闻的机器写作。但写作和编辑同为新闻内容生产的两个关键环节。在上述“Google新闻”的自动选编推荐中，关键是以下几点： 1.新闻来源：来自我国大陆1000多个中文新闻源。新闻来源的选择和把关，在很大程度上决定了聚合推荐的新闻的丰富和多样性程度；这实际上是“Google新闻”选择和推荐的样本框，决定了哪些新闻有机会被推荐。 2.推荐逻辑：即其算法(algorithm)。值得指出的是，StoryRank和PageRank类似，其对一篇报道的推荐和选择，并不是仅仅通过分析报道本身的内容，而是着重分析报道在网上的受关注程度：被哪些网站发布、转发的多少和频率、在网站的什么位置发布等，以此来“计算”有关新闻的价值或重要程度。 3.推荐而不提供：从新闻作品版权等角度考虑，“Google新闻”只是提供各种新闻不同的新闻来源，有点“述而不作”的味道，具体的新闻则仍需要到各来源网站去阅读。Google新闻的这一做法最大限度地让它避免了各种版权纠纷，换言之，它把自己定位为自己所定义的众多新闻源的精华索引页。 作为机器编辑肇始的“Google News”，其所开创的基于所选择的样本框进行新闻自动选择和推荐、排序的方法，对各大新闻网站、新闻门户和其他搜索引擎带来了很大的冲击和影响，包括百度新闻等跟风者不少。值得指出的是，在“Google News”最初推出之时，还是Web1.0时代。10年过去，互联网特别是移动互联的发展，使得新闻生产和消费的格局又有了很大的变化。这其中最大的变化就是社会化媒体的兴起，以及基于消费端的用户偏好，被纳入到新闻推荐的算法考虑中，从而可以为用户推荐更加个性化、定制化、动态化的新闻产品和内容。事实上，以“今日头条”等为代表的新闻客户端，都是当初“Google News”所开创的机器新闻编辑产品的变种和升级。 无论是“Google News”也好，“今日头条”也好，这类产品的出现和风行，揭示了这样一种趋势，即机器学习、深度学习正在改变包括新闻生产在内的诸多之前依赖人力、脑力密集的产业和行业的生态和业态。从工业革命开始，人类的自动化梦想就一直在加速膨胀，试图在一切有可能把人力解放出来的领域，代之以无论是硬件还是软件意义上的“机器”的协助甚至完全自动化。一些前沿创新公司，如Google和百度，都在不约而同地研究无人或者自动驾驶汽车③；而在自然语言处理、自动翻译等领域，近年来所取得的进展也是令人侧目的。Google的自动翻译近年来在准确性方面有很大提升，相信随着其每时每刻的海量语料的学习，辅之以群智形式的修正反馈④，其翻译的水平终将接近或达到专业同步翻译的水准。而百度则在2012年启动了其深度学习研究工作，并于2013年成立深度学习研究院，在2014年聘请人工智能领域的顶级学者吴恩达担任公司首席科学家，负责百度研究院尤其是其“百度大脑”计划。2013年底，百度创始人李彦宏出现在江苏卫视《最强大脑》第一期现场，并对此节目有自己的关注点：“《最强大脑》讲的是人脑，我想的是电脑能不能做。如果你能做到的事情，我通过研究后用电脑也能做到，甚至做得更好，那不是很有意义的一件事吗？”⑤可以预见，在不远的将来，一台连接到特定云端支持网络如百度大脑系统的计算机，在包括人际互动、问题解答等方面达到与“人”几乎一致，并不是不可能的。2014年6月8日，一台计算机成功让人类相信它是一个13岁的男孩，成为有史以来首台通过图灵测试⑥的计算机。这被认为是人工智能发展的一个里程碑事件，也进一步验证了图灵的信念，即假以时日，在一定程度上机器是可以有人一样的智能和思维的。
