路透社正致力于构建一款人工智能工具，以帮助新闻记者分析数、提出故事构想、甚至撰写一部分内容。其目的并不是取代记者，而是以电子数据科学家兼文案撰写助理的身份出现，旨在丰富新闻内容。
让机器做它擅长的事，剩下的交给人类
自去年夏季推出以来，这款名为Lynx Insight的人工智能工具已经被几十位新闻记者所试用，并即将在路透社各个新闻编辑社进行推广。Reg Chua是路透社的一名执行编辑，负责编辑运营、数据整理以及创新工作。她介绍说，这款工具的目的就是将编辑工作中机器所擅长的领域分摊给机器（如机器可以对数据进行挖掘，以及识别数据规律），将编辑人员所擅长的工作内容交予人类（例如设置提问、赋予任务以权重，对上下文进行理解等等）。
与之前的编辑技术工具不同的是，新推出的工具旨在训练AI（人工智能）来编写整个事件，例如撰写关于当地体育赛事或地震警告的片段。Chua 说，路透社已经将其应用于财经题材的新闻报道，而且这项工作已经明确建立“控制论下的新闻编辑室”这个新目标，而并非全自动化的新闻编辑室。“其真正的价值在于利用机器来做其擅长的事情，然后再展示给人类——这才是两全其美的方案。”
与之前的编辑技术工具不同的是，新推出的工具旨在训练AI（人工智能）来编写整个事件，例如撰写关于当地体育赛事或地震警告的片段。Chua 说，路透社已经将其应用于财经题材的新闻报道，而且这项工作已经明确建立“控制论下的新闻编辑室”这个新目标，而并非全自动化的新闻编辑室。“其真正的价值在于利用机器来做其擅长的事情，然后再展示给人类——这才是两全其美的方案。”
该系统旨在通过对大量数据的挖掘，寻找有趣的线索。比如说，观察快速浮动的股票价格所引起的市场波动，或者其中蕴含的更加微妙的规律。当新闻工作者坐下来换班时，他们可以通过各种方式，比如电子邮件、服务消息或数据终端等获取感兴趣的内容，从而迅速开展对相关有价值信息的研究。同样，他们也可以将某个特定公司加入到系统之中快速概览，并为相关背景研究以及访谈节目做好准备工作。
路透社并不是第一家将机器应用于工作流程的新闻机构。华盛顿邮报使用机构内部机器人记者Heliograf来运营数百个短片段的编写；英国国家通讯社正在与Urbs Media合作，通过一个名为RADAR（全称为“Reporters and Data and Robots”）的项目，来为本地新闻生成自然语言；而雅虎则利用自动化写作工具Wordsmith来处理各种事情，从梦幻足球片段的选取到《权力游戏》精华版的生成；利用自动化技术，美联社报道公司的数量增加了一个数量级。
人工智能将在新闻报道方面“捷足先登”
人工智能不仅可以应用于机器人写稿，也可以促成新闻报道的生成。NiemanLab是一位业内观察者，他在对今年新闻业发展前景的预测中指出，人工智能将在新闻报道方面“捷足先登”，快人类记者一步。在此之前，ProPublica就已经开始使用机器学习来分析美国国会关注的话题，BuzzFeed也利用算法来筛选航班跟踪数据以发现间谍飞机。
人工智能不仅可以应用于机器人写稿，也可以促成新闻报道的生成。NiemanLab是一位业内观察者，他在对今年新闻业发展前景的预测中指出，人工智能将在新闻报道方面“捷足先登”，快人类记者一步。在此之前，ProPublica就已经开始使用机器学习来分析美国国会关注的话题，BuzzFeed也利用算法来筛选航班跟踪数据以发现间谍飞机。
Lynx Insight可以编写句子，方便记者将机器生成的副本拖放到自己的新闻稿件之中，但主要还是在补充数据方面发挥作用。在路透社分享的案例中，编辑将沃尔玛当日新闻提取到头条，之后Lynx Insight会提醒记者沃尔玛公司股价下跌了10％的消息，并指出本次飞速下跌的原因。该演示还展示了Lynx Insight在之前沃尔玛故事中所引用的分析师的名字，并对该公司近来对抗对手的表现进行解释。
路透社新闻科技编辑Padraic Cassidy说，毫无疑问，记者可以自己动手收集所有信息、梳理数据库并浏览季度财报，但使用机器学习“将会在研究方面给予他们巨大的提升空间”。 Chua补充说：“我们的目标是为记者愿意做的事情增加附加值，并为记者减轻压力，以使其能够深度挖掘其他具有更大潜力的角度。”
并非所有的新闻创意或数据集合都有用，记者们可以主动筛选出洞察力欠佳的推荐内容，并告诉开发者如何改进。这就意味着，随着系统不断地进行学习，它可以发掘更多有趣的故事。
其最终目的是移除用户界面层，并在记者打字的同时让系统弹出建议、事实以及背景信息——是的，它为记者提供帮助，类似于word中“Clippy小帮手”的作用。 “你似乎正在写一篇关于微软的报道......”Chua笑道。“我不喜欢用Clippy的比喻，但实际上就是这样的一个想法：你可以得到关于所写主题的15个事例，这是我们的路线规划图。”
目前，Lynx Insights与路透社的金融大数据库进行了合作，尽管人们不太清楚AI是如何对这些信息进行筛选的，但其计划将扩展到体育项目，甚至有可能囊括公司的基础法律数据库。任何数据都可以放进数据库，无论是用于调查报告的政府数据，还是竞选活动中的民意调查数据，这样我们就可以更容易地发现候选人为何趋于上升或者下降。“从理论上讲，它可以是我们手边的任何数据集，这是个很好的结构，”卡西迪说。
得益于元数据，Lynx Insight也可以处理视频和照片。选择一段文字，它就可以找到与之相匹配的照片作为社交发帖——它本质上是一个财经新闻模型的建造者。
除了能够帮助记者更快更好地完成工作，Chua和他的团队相信Lynx Insights背后的技术可以使新闻报道更加个性化：那可能是本地通讯社为分支市场甚至个人提供的体育新闻综述，也可能是针对股票升降对个人投资组合影响所做的分析报道。
AI会影响未来新闻业，但新闻报道不能只靠AI
这是新闻业的未来吗？密苏里大学雷诺新闻研究所研究员、结构化新闻报道平台创始人大卫·卡斯韦尔认为，随着新闻业收入下降，人工智能可以缓解新闻编辑工作者的压力，特别是像本地新闻这样不会带来太多收益的节目。“人工智能的优势在于扩大报道规模、提供定制化和个性化服务，其次是速度和准确性的提高以及报告事件的系统性。”大卫·卡斯韦尔认为：“随着时间的推移，新闻数据的积累也会带来更长期的收益，而这一点可能更为重要。”
尽管路透社从财经数据开始试水，但大卫·卡斯韦尔认为，自动化可以应用于任何充满重复性的新闻领域之中，从犯罪活动到商业交易，从颁奖典礼到名人八卦，总之是“任何公式化的东西——这是新闻输出的重要部分”。卡斯韦尔认为：“从本质上来说，突破现状的关键就在于获取精心构造的数据库，而机器学习有助于解决此项问题。” 而且结构化数据正是路透社及其母公司汤姆森·路透公司所大量拥有的东西。
但我们不应过度依赖由数据所驱动的新闻报道，并且将报道限制在机器可以提供帮助的条件之下。“我们需要记住，这是一种工具，而不是替代品——数据和算法是无法看到、感受或了解到的。所以，这其中存在很大风险，即我们只是将对于新闻业的看法局限在能够捕捉到的数据上。那将是一个严重的错误。”大卫·卡斯韦尔说。
事实上，Chua希望Lynx Insight成为新闻记者身边的另一个得力助手，就像电话或谷歌搜索一样具有革命性以及普适性。“我们的目标并不是让它变成某种十分厉害的新工具，而是让它成为新闻工作者日常工作的一部分，”他说。“在理想的世界中，人们甚至不会注意到它——它只是像电话或谷歌一样在后台运作。如果它能够成为人们日常的一部分，那就证明它是成功的。”
