“不僅僅是重復性的工作會被取代，很多白領工作也將在10年內被取代，包括記者（媒體人）這個行業。

”這不是聳人聽聞，這是李開復博士在新書《人工智能》分享會上的一段警世之言。

“AI 作者已經虎視眈眈，很難想象靠文字為生的的人忽然有一天不能靠文字養活自己，那么我們該去做什么？”這已經不是李開復博士第一次在公開演講中這樣說了。

類似的言論越來越密集，這喚起了很多寫作者的焦慮，包括筆者自己。

如今，中國由微信、今日頭條等媒體分發平臺造就的自媒體人數以百萬計，回想前兩年一個公號可以炒到幾千萬甚至上億的光景，如今的自媒體行業已經不那么好做。

激烈的競爭、有限的爆料和新聞的嚴控導致自媒體正在面臨洗牌。

然而比洗牌更可怕的將是群體性失業！李開復博士的話不是為了嚇唬媒體人，因為AI寫作機器人已經在多家國內外媒實實在在的體落地了。

并且它們在不眠不休的練習寫作……機器人上崗寫稿李開復說，“如今美國第一大通訊社——美聯社的大多數稿件已經由人工智能完成。

”品途商業評論了解到，美聯社通過與提供自動化寫作服務的公司AutomatedInsights合作，讓機器人讀取財報，然后按照編輯預先設定的框架，自動生成偏向于數據分析的財經新聞，根據實際比較，語言大師撰寫文章的差錯率甚至比資深記者還要低。

谷歌最近也成立了數字新聞基金，并撥款超過80萬美元投資了一家名為PressAssociation（PA）媒體公司的機器人撰稿項目，該項目將用來支持英國和愛爾蘭的新聞業。

在AI的幫助下，媒體公司PA每月生產將近3萬個地方新聞。

AI記者始于2009年，在美國的職業棒球大聯盟季后賽上，一款名為StatsMonkey的人工軟件超過人類記者的速度，率先完成一篇機器稿件，當時在街頭巷尾爭議四起。

隨后的兩年，包括《福布斯》、洛杉磯時報（LosAngelesTimes）在內的國外知名媒體逐漸開始嘗試用機器人寫稿。

目前，AI完成的文章已經應用在商業，政治等領域。

依靠強大的數據平臺，AI以數秒之內就可以生成一篇稿件，速度無人能及。

今日頭條的AI寫稿嘗試去年的里約奧運會上，今日頭條研發的一款機器人——xiaomingbot通過實時撰寫新聞稿件，以跟電視直播幾乎同時的速度發布報道。

奧運會16天中，Xiaomingbot為今日頭條共生產了450多篇奧運新聞稿，閱讀數總計超過百萬。

Xiaomingbot生產的內容涵蓋了所有體育新聞的重要信息，包括比賽時間、比賽名稱、體育館名稱、規則、運動員姓名、國籍和年齡等。

同時它還可以根據新聞人物添加不同的配圖。

據統計，其文章閱讀率與同期職業體育記者撰寫新聞的閱讀率相同。

品途商業評論了解到，他們的「寫稿」模塊是由頭條人工智能實驗室與北京大學計算所（萬小軍團隊）聯合研發而成。

這是國內第一款可以報道奧運賽事的人工智能機器人，在結合了最新的自然語言處理、機器學習和視覺圖像處理的技術之后，通過語法合成與排序學習生成新聞。

在內容生產方面，Xiaomingbot從文本生成、潤色完成報道至發布推送到手機客戶端，可以在2秒之內自動完成。

此前，大部分步驟是通過人工實現的。

雖然奧運會已經結束一年多，但Xiaomingbot作為光明網供稿作者，仍在繼續生產新聞報道，內容包括歐洲頂級足球聯賽，NBA賽況與每日球賽總結，CBA比賽播報，中超比賽播報等。

今日頭條透露，截至2017年5月底，xiaomingbot自動撰寫與發布新聞共計5139篇，包括長篇新聞420篇，總計閱讀量超過1800萬次。

 紙媒的AI嘗試“根據12306網站余票信息，截至2017年1月17日20：00：18，1月20日從廣州出發至多個熱門目的地的路線中，廣州到北京、洛陽、南昌、貴陽的火車票全部賣完，想要去這些地方的朋友只有另謀他法了。

廣州到大連、鄭州、青島、上海、南京、南寧的票比較緊張，都不足100張。

其中余票最少的是廣州到鄭州、上海、南寧，均只有1張，有需要的旅客趕緊動手啊……”這篇春運報道曾于年初發表在南方都市報上，它出自機器人——“小南”之手，筆者把這篇稿件給從業多年的媒體人看，對方給本就分辨不出這是機器人還是人寫的。

在AI領域，傳統紙媒也不甘落后，南方都市報社、凱迪網絡和北京大學計算機科學技術研究所三方已經正式宣布聯合成立“智媒體實驗室”，小南正是該實驗室的首個重要成果代表。

據技術團隊成員介紹，采集數據、分析數據、規劃文章結構，再到最終的遣詞用句，和人類一樣，機器人也能做到“讀書破萬卷，下筆如有神”。

海量的數據和高效的算法，是寫稿機器人的兩大利器。

“小南”的首篇春運報道作品，共300余字，數據自動抓取完成后，報道的生成只用了不到一秒的時間。

既然寫稿機器人已經能夠如此神速流暢的編寫出一篇新聞稿件，那么作為傳統媒介大佬的南方周末是否擔心自己人將面臨失業呢？對于這個問題，“小南”研究團隊人員表示“暫時不需要擔心”。

目前，類似“小南”這樣的寫稿機器人還不具備真正的人類思維。

“他”只能依據既有的數據和事先設定好的程序來寫稿，不能像人類一樣思考并提出自己的問題。

質疑、追問、尋找對方話語中的新聞線索，諸如此類的人類記者的法寶，對小南來說還是太難了。

小南研發團隊表示，“機器人和人類各有所長，機器人擅長快速處理繁雜的數據，但還做不到邏輯推理和深度歸納分析。

至少在短時間內，機器人無法取代人類。

不過，技術在發展，以后的機器人會不會對人類記者造成更大的沖擊，還是未知。

”未知總給人不安全感和恐懼，但不要盲目恐懼，我們需要了解機器人的寫作原理。

AI的寫作原理在于，給它一個特定的數據庫，AI程序通過計算和篩選將信息進行重新排列組合，最終輸出新聞報道或瞬時輸出分析和研判。

說的通俗點就是找一堆句子拼成一篇文章。

盡管截至目前機器人只能撰寫消息類稿件，諸如深度、人物類題材還無法勝任，但因其屬于批量生產類型，每天可完成百篇稿件，在稿件數量上“完勝”人類記者，這體現了知識工作自動化發展的趨勢。

目前，很多國內外頂級新聞機構都在研發機器人“書寫文字”項目。

業內人士預測，除了短新聞，未來如會計報表、法律司法文書等大量格式化文書化的內容，完全可以由機器人來操作。

如果說工業革命是逐漸取代了藍領體力勞動者，那么人工智能革命則將要取代部分白領腦力勞動者。

 “失業之談”兩種觀點關于“失業之談”，有兩種觀點。

李開復博士很篤定的認為，大多數新聞寫作記者肯定面臨失業，而注重人與人面對面采訪的深度報道，以及需要收集大量證據的調查性報道卻不能被AI取代。

李開復的新書《人工智能》對于這部點有詳細分析：新聞撰稿有簡單和復雜之分。

信息報道類的新聞撰稿，在很大程度上正在被人工智能的新聞寫作工具所取代。

比如在體育類、天氣類、財經類的新聞報道中，人類記者通常所做的不過是簡單地組合事實，報告情況，并按照某些既定的格式完成文本寫作。

這種工作不需要復雜的判斷，可以被機器取代。

但是，同樣是新聞類寫作，如果你所撰寫的是《紐約客》類型的深度評述文章，每篇文章都需要大量采訪為基礎，并在原始素材之上，發揮作者的歸納和推理能力，提煉出相對復雜的邏輯結構，設計出最適合主題的表述形式，這些工作，每一項所需要的思考時間，都遠遠不止5秒鐘。

有能力為《紐約客》撰稿的記者，在未來很長一段時間內，根本不用擔心自己的工作會受到人工智能的威脅。

”然而，這樣的觀點背后隱藏一個事實：做深度評述文章的記者只是廣大媒體人中的一少部分，那么另一部分編輯記者將不可避免的面臨失業。

但也有研究者認為，AI寫稿只能起到輔助作用，應用非常有限，代替人類還很遙遠。

騰訊對品途商業評論表示，以騰訊的AI寫作項目Dreamwriter為例，它雖然已經應用在了財經和體育的短報道上，但是進展緩慢，代替人類記者還為時尚早。

可見，目前生成性文章目前只能應用在部分領域，現在還不可工業化。

” 另有研究者表示，“現在的AI就像一個個嚴重偏科的小孩，在某些方面極其擅長，但在某些方面又相當弱智，有些能力則是完全沒有。

AI實際上很難超越人類。

雖然，關于AI完成了作畫、作曲、寫作之類的新聞一直層出不窮，但這些新聞其實少有將AI的作品完全展示出來的，原因很簡單：它們大多數都太慘不忍睹了。

”翻閱AI寫作的相關報道不難發現兩個事實：1、所有的AI作品的完成都或多或少得到了人類的指點；2、人給的指點越少，AI的最終作品就越慘不忍睹。

“AI的特性決定了現在的寫作只能是照貓畫虎，AI就是數學。

這句話概括了目前AI（包括深度學習、神經網絡等一系列AI）的工作流程：評估計算能力涉及到的所有的可能性，為這些可能性打分，然后選取分數最高的那一個，再增加結果更好的可能性在將來的計算中的權重。

想要讓AI有一個相對好的表現，這其中的核心就是：算法需要經過大量的訓練、試錯，才能逐漸成型。

”另一個事實也證明沒有人類幫助AI寫作還很初級。

去年一篇名為《計算機寫小說的那一天》獲得了日本微型小說獎。

這算是目前AI寫作的最高水平了，但該小說整個寫作過程并非由人工智能獨立完成。

首先它需要人工設置好男女主人公、登場人物、故事梗概等，之后計算機再依據事先準備好的大量詞句素材，選擇使用，組合詞匯，最終自動生成小說。

也就是說，在創作中，人工智能的作用占到20%，80%經過人類的編輯潤色。

名古屋大學的佐藤理史教授指出，“很難說這到底是人寫的，還是電腦寫的。

”其實，在AI寫作過程中，人已經把寫出一篇小說需要的所有零件準備好了，就等AI把它們拼起來，有人質疑“這也算是AI寫的小說？”創作是一種無中生有的過程，從0到1，創造出世界上本來不存在的東西。

而AI現在能做的，不過是從1到N而已。

你給AI再多次的訓練，它也只不過是更改一個個值對應的函數和概率，卻理解不了這些值背后的含義，更不用說從海量信息中挑選出有價值的信息來作為新作品的題材了。

后記通過采訪和調查，筆者雖然發現目前的AI寫作還處于初級階段，但是它背后的潛力依然讓“靠寫字謀生”的筆者不能平靜。

如今，業內都在討論AI的“奇點”，“奇點”可以理解為AI從目前的弱人工智能變成強人工智能。

李開復認為，從目前的弱人工智能到強人工智能（如同人類可以推理和解決問題的AI）需要漫長的時間，但是從強人工智能到超人工智能（超越人類的智慧意思）可能僅僅需要一天的時間。

雖然當下，寫作者還可以惴惴度日，但高枕無憂的寫作時代已經結束了。

如果奇點真的來臨，作為寫作者的人的價值真的毫無存在必要了嗎？雨果科幻文學獎獲得者，《北京折疊》作者郝景芳給出了她的思考：“在未來，工廠機器流水線留給機器人，人會以更加富有創造性的方式與流水線競爭。

人的獨特性會體現出來：思考、創造、溝通、情感交流；人與人的依戀、歸屬感和協作精神；好奇、熱情、志同道合的驅動力。

”人和機器人最大的差別不是計算能力和文字轉化，而是人的情感、道德內核以及對現實世界的觀察與思索。

創造者的個性化思考才是文字作品的價值所在！