紐約時報機器人主編讓流量漲了38倍 寫手的飯碗危機自媒體
智東西（公眾號：zhidxcom） 文 | 四月 十四
1961年，通用汽車在新澤西州首府特倫頓的工廠里安裝了第一臺工業(yè)機器人。近兩年，更是出現(xiàn)了一大波能做飯炒菜疊衣服的家庭機器，以及越來越聰明的沃森等。我們對機器人這種新生事物就產(chǎn)生了歡喜而又害怕的情緒。
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史蒂芬·霍金在2015時代精神會議上表示，“人工智能計算機可能在接下來的100年之內(nèi)就將人類取而代之”。而現(xiàn)在，機器人在取代人類的路程上似乎又進了一步。
這個機器人是位編輯
由《紐時時報》數(shù)字部門的科學(xué)團隊研發(fā)的機器人Blossomblot，是基于協(xié)作工具Slack軟件上的一個虛擬智能機器人，通過基于像Facebook這樣的社交平臺上所推送的海量文章大數(shù)據(jù)分析，它能夠預(yù)測哪些內(nèi)容更具有社交推廣效應(yīng)，以及幫編輯挑選出適合推送到文章和內(nèi)容，通過機器學(xué)習(xí)甚至可以獨立制定標題、摘要文案、配圖等。
此外，Blossom還可以基于社交網(wǎng)絡(luò)海量文章的大數(shù)據(jù)分析，來判斷其中哪些內(nèi)容更具有社交推廣效應(yīng)，從而幫助編輯挑選出適合推送到文章和圖片集。這種方法極大程度地減輕了編輯們的工作負擔(dān)。
項目團隊負責(zé)人介紹道，Blossom的后端采用了十分先進的機器學(xué)習(xí)技術(shù)，通過Java、Python和MapReduce等語言和技術(shù)的支持，融合了非常前沿和復(fù)雜的算法；其前端則基于協(xié)作工具（Slack）：內(nèi)容通過直接接口整合到了《紐時》slack帳號中的某個頻道中。同時，Blossom還提供了一些“彩蛋”內(nèi)容（如天氣），鼓勵時報的編輯們?nèi)ヌ剿骱褪煜さ墓ぞ摺?/p>
Blossm 靈感來自副總編
Blossmblot的想法最初來自Alexandra MacCallum的靈感，她在去年秋天被任命為紐約時報的副總編輯，負責(zé)進行用戶的拓展和開發(fā)。她們團隊工作中很重要的一部分是對文章進行針對性的推送，但每天都有上百篇的文章產(chǎn)出，如何有效地選擇和采取什么方式推送顯得十分重要。基于此，MacCallum認為應(yīng)該借助某種工具對用戶的關(guān)注度進行分析和預(yù)測。
Blossom暫時還沒有自然語言的理解能力，不過編輯可以使用設(shè)定好的命令來根Blossom溝通，比如輸入：
根據(jù)紐約時報內(nèi)部統(tǒng)計的數(shù)據(jù)結(jié)果顯示，經(jīng)過Blossom篩選后自動推薦的文章的點擊量是普通文章的38倍?，F(xiàn)在，各個版面的編輯也會像產(chǎn)品經(jīng)理一樣，對Blossom團隊提出產(chǎn)品優(yōu)化的需求。
通過實驗性的文本編輯界面，演示了Blossom如何通過交互式學(xué)習(xí)系統(tǒng)和記者進行配合完成高相關(guān)度的標注工作，在此工作中，還能夠通過拼寫檢查工具突出拼錯單詞。
產(chǎn)品經(jīng)理Francesca Barber提到，未來，bolssomblot它可能會擴大到涵蓋具有文章推送渠道的所有社交平臺。而同時使用bolssomblot的各個版面的增長編輯也會像產(chǎn)品經(jīng)理一樣，對Blossom團隊提出產(chǎn)品優(yōu)化的需求。
和bolssomblot機器人一樣聰明的Pepper機器人大家一定都很了解。馬云花了百億元押寶Pepper，想知道Pepper內(nèi)部具體的構(gòu)造嗎？關(guān)注“智東西”微信號，回復(fù)“Pepper”可得到。
總結(jié)
就像亞馬遜嘗試用無人機來送快遞一樣，紐約時報的寫作機器人雖然第一次這個想法出現(xiàn)會讓我們一驚，但這不是玩笑，很快你就會接受這個事實。
只是從想法到應(yīng)用，需要時間去完善，這需要一個過程。而且從使用場景來看，就像自動駕駛汽車一樣，機器人寫作也可有半自動和自動兩個階段來過渡，初期只是提供協(xié)助，之后能夠獨立運行。
但這也并不表示機器人能夠完全替代人工寫作，對于非常格式化的新聞內(nèi)容，機器人完全就能搞定，但是深度和分析、調(diào)查內(nèi)容，顯然不是機器人能夠搞定多，所以小編，如果你還在書寫最簡單沒有技術(shù)含量的新聞，也許機器人就要搶你的飯碗了。
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