曾經，機械人的出現改變了整個製造業經濟領域。如今，人工智慧和自動化以同樣的方式顛覆著資訊工作，人類開始逐漸將認知勞動交付給計算機。
當這些智慧型技術***到各行各業中時，人們通常會好奇傳統工種和勞動力將受到怎樣的衝擊。本期全媒派(id：quanmeipai)帶來獨家編譯，看看在人工智慧加入的新聞業中，做新聞的會是誰?他，或者說它們，又會怎麼做新聞?
強化而非替代
西北大學助理教授及計算機新聞實驗室總監nicholas diakopoulos在其最新著作《自動新世界：演算法如何改寫**》中通過一系列論證表明，即使在人工智慧主導的未來，仍然會存在很多人類新聞工作者。但是，這些人的工作，角色以及工作內容都會有所改變。人力將與演算法結合，以釋放人工智慧的能力，同時適應其侷限性。
據估計，以目前的人工智慧技術水平，記者的工作中只有約15%可以實現自動化，編輯則只有區區9%。
在好萊塢大片以外的真實世界中，人類仍然在幾個新聞業關鍵領域對人工智慧保持優勢，包括複雜溝通，專業思考，適應性，以及創造力。
報道，傾聽，回應和推拉，平衡信源，最後將這些環節打通，用創造力輸出內容，記者工作的每一步都不可或缺，而人工智慧甚至無法完成其中任何乙個。
但是，人工智慧可以強化人類的工作成果，以幫助提高工作效率或質量。它能為深化新聞報道帶來新機，讓報道變得更加個性化。
新聞編輯部的工作總是在適應新技術的浪潮，攝影、**、電腦，甚至是小小的影印機。記者也必將適應與人工智慧的協同作業。作為一種技術，人工智慧已經並將持續改變新聞工作，但它非但不會取代乙個訓練有素的新聞人，反而會讓他變得更強。
新工種的出現
nicholas diakopoulos發現，人工智慧技術似乎正在為新聞界創造新的工作型別。
以美聯社為例，該社在2023年推出了計算機視覺人工智慧技術，用以標記每天處理的數千張新聞**。系統可以在標註中指明這張**包含了什麼內容或者哪些人，攝影風格如何，有無暴力畫面等資訊。
但無論在研發端還是編輯端，對這一系統的開發都需要大量的工作：編輯必須弄清要標記的內容以及演算法對這一任務的匹配度，然後開發新的測試資料集來評估效果。完成所有操作後，他們仍然需要監控系統，手動批准每張**的建議標籤來確保高準確度。
負責該項目的美聯社高管stuart myles告訴nicholas diakopoulos，這項工作耗時數年，十多名編輯、技術和行政人員參與其中。大約三分之一的工作涉及新聞專業知識以及一些特別難以實現自動化的判准。雖然在將來人力監督有望削減，但隨著技術系統的發展和擴大，編輯的工作仍將不可或缺。
半自動化內容製作
模板通過編碼，將每條文本和資料歸屬的地理位置一一對應。例如，一篇報道可以討論英國的人口老齡化問題，並通過布里斯托不同的本地化統計資料，向盧頓市的讀者展示他們所屬社群的變遷情況。這些報道會由通訊社傳送到當地**，並由他們決定是否發布和如何發布。
在這一方法中，記者和自動化高效結合：記者利用他們的專業知識和溝通技巧，為資料預設一些可能的「故事線」。他們也會與不同信源討論來獲取某個問題的全國普適視角，從而編寫報道模板。在這個過程中，自動化充當了新聞生產小助手的角色，使同一文字能夠適應不同的當地環境。
radar記者使用一種名為arria studio的工具，它可以讓內容生產者一睹自動化內容在實踐中呈現的樣子——它看起來就像乙個複雜版的word。
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