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最后，机器人花了 2 分钟完稿，记者花了 7 分钟。在质量上，机器人的稿子获得 912 票支持，记者获得了 9916 票支持。 
你觉得哪篇是记者写的新闻稿? 将记者与机器人的新闻稿做对比后发现，记者的新闻稿以语言丰富取胜。但这并不是说机器人的新闻稿就很差，它的新闻稿反而更加凝练和简明。 机器人稿件中的这些特征与“机器人新闻”的工作原理密不可分。 简单来说，新闻写作可以分为两类，一是用模板式写作，直接往框架里面添加内容。二是更复杂化、人性化、文学化的新闻。机器人写稿属于第一类。 “快笔小新”发稿系统研发团队成员、技术局高级工程师熊立波在接受媒体采访时说：“机器人写稿流程分为数据采集、数据加工、自动写稿、编辑签发四个环节”。 技术上通过根据各业务板块的需求定制发稿模板、数据自动抓取和稿件生成、各业务部门建稿编审签发“三步走”来实现。 新华社机器人发稿系统后台有 500 到 600 个模版，可以根据不同的要求，呈现不同的稿件。 目前新华社机器人发稿系统运营维护仅需 4 到 5 人，平均一天稿件签发量在 100 条左右。 总而言之，一条机器人新闻的顺利诞生，首先需要清晰、准确、结构化的数据，当数据质量较差时，新闻的报道质量也会受到影响;其次，机器人新闻的报道领域局限于题材重复的新闻故事;最后，机器人现阶段依旧离不开人类干预。 目前需要人类干预的环节包括：制定算法、提前撰写新闻模版(语句、段落或是整篇报道)、最终核实环节，等等。 这也意味着，一旦脱离了人类的干预和核实，机器人新闻的准确性可能面临巨大的挑战。 当地震或是其他自然灾害发生的时候，附近地区的读者最希望能够快速、准确地知晓诸如破坏程度、波及地域、时长等信息，以便及时逃生或是做好避难准备。而一旦地震报道失实，则可能造成不可估计的严重后果。 即便是地震机器人新闻的鼻祖Quakebot，仍然多次误报地震信息。 2015 年 3 月，南加州的地震仪检测到了日本、阿拉斯加主要的地震信号，美国地质调查局错误地将其报告为发生在加州的、震级范围从4. 8 到5. 5 的地震。但地震并没有发生，更没有人感知到地震。 尽管如此，Quakebot仍然发布了这三个假地震的报道。
“机器-人类”联姻模式， 或将成为新闻界的未来 除了准确性，目前机器人新闻还面临着“可读性”的问题。西方多个学术研究的结果显示，机器人新闻的可读性不如人类记者撰写的新闻。 2014 年，瑞士卡尔斯塔德大学的克里斯特·克勒瓦在受访者不知道文章来源的情况下，观察和分析人们对新闻报道的质量评估。 研究结果显示：自动化新闻在可信度方面的排名比人类写得高，但在可读性方面明显低于人类。 具体而言，人类记者撰写的新闻连贯程度高、撰写质量高、更清晰、阅读起来更为愉悦。而自动化新闻则相对无聊，更为描述性、信息量更大、更为可信和客观。
不过，随着算法的迭代，机器人新闻的可读性正在日益朝人类记者的水准逼近。 2017 年，西方学者安德里亚斯·格雷费和马里奥·海姆，对自动化新闻的接受度和可读性进行了量化研究。 实验的研究结果显示：自动化新闻和人类撰写的新闻在五个与可读性相关的指标中，有四个没太大差别。 即便如此，机器人新闻仍旧因其算法的局限，难以完成诸如深度访谈、深度分析等人类记者擅长的工作。 这也解释了为什么，就目前的情况来看，机器只会与人类产生更加密切的联系，而人机协作是未来发展必然趋势的原因。 机器人对数据非常敏感，它可以对基础的数据类新闻进行分析和写作，节省记者的时间，降低媒体的成本，提高媒体的效率和收益。 需要与人打交道的深度报道，主力是记者，在操作的过程中机器人会帮助记者解决掉很多问题，比如语音转录、数据报表分析、制作图片等等。 写稿机器人归类于AI领域，AI威胁论近年来从未消停过。在刚刚过去的 7 月里，马斯克就提出了人工智能威胁论，他表示在 30 年之内AI就会超越人类的智慧，后果让人担忧。话还未落音，扎克伯格在直播时驳斥了马斯克的观点，再次强调AI和谐论。 在AI威胁论同样盛行的新闻媒体领域，一部分媒体人对写稿机器人的出现表示担忧，但更多的人觉得，机器人并不会取代记者，相反会成为记者的好帮手。 所以，在未来，机器人和记者相互协作，才是主流趋势。即使机器人抢了在某些领域工作的人的饭碗，说到底也是为了推动整个社会的前行。 （编辑：东莞站长网）
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