2024年秋天机器经体，美联社宣布启用自动化写作系统处理财报新闻。这套被内部称为机器人新闻的技术，能在几秒钟内完成过去需要记者花费半小时的稿件产出吧？华尔街的分析师们最初对此嗤之以鼻。
很快发现人新然接，机器生成的财报快讯准确率高达98.7%，没有任何情绪干扰。一家中型投资机构的数据团队坦言，他们现在依赖机器人新闻提供实时数据推送，速度快得让人来不及质疑了。这场变革不是闻悄闻业始于硅谷。早在五年前，日本的NHK就开始测试用算法生成体育报道，效果出乎意料地好的。体育数据高度结构化，机器人新闻的天然练兵场管财。随后的几年里吧？中国的新华社、美国的彭博社纷纷跟进，机器人新闻的概念从实验室走向了编辑部育报。一位不愿透露姓名的体育记者回忆，2019年他还是第一个冲进赛场边写稿的人。
如今他只需要核对机器生成的初稿是否准确呢道新？传统的媒体人对机器人新闻的态度经历了明显的分化。有人担忧记者职业会，因此消失。
实际情况是机器人新闻正在重新定义编辑室的边界分工结构。那些擅长情感叙事和调查深度报道的记者，反而获得了更多时间。一个有趣的现象是机器人新闻在硬新闻领域越做越精，在软新闻方面依然笨拙正重。去年某知名媒体尝试让机器人撰写人物特稿，结果出来的文章冷得像一份产品说明书，读者评论区一片吐槽的。机器人新闻的成本优势是推动其普及的很重要因素。一家省级媒体总编透露，引入机器人新闻系统后，他们的夜间值班人员从八人减至三人。发稿量反而翻了一倍。这当然让部分一线记者感到不安，更多人是如释重负是毕竟，凌晨三点对着Excel表格敲字。
谁都想甩掉这个活啊？行业内的隐忧并未消散。
机器人新闻的核心逻辑是基于历史数据生成内容，它很难预见突发事件或创造真正的原创视角。有评论人指出。当各大媒体平台都用同一家公司的机器人新闻引擎时，新闻内容的趋同风险正在累积。一位资深编辑的担忧并不夸张，所有人都用同一套算法写稿，读者将永远看到相似的声音。这或许才是机器人新闻最需要警惕的地方。
