抄抄子記者末日?AI 實習記者「記者快抄」懂自動把 PTT 變新聞!

如果說媒體將會被 AI 取代,你相信嗎?前陣子 Google 投資 $600 萬港幣進這個領域,目的是希望機械能取代一些簡單,重複的內容。然而越來越多記者從 PTT 、各大討論區取材,甚至出現了一個稱號:「抄抄子記者」,諷刺他們利用二手資訊交差。

這種方式看起來快捷、簡便,但如此單調的工作不就是誰都能做嗎?有台灣團隊就推出了一個名為「記者快抄」的平台,自動把火紅的 PTT 題目寫成新聞草稿。

AILab.tw 推出「新聞快抄」平台:以網絡爬蟲製作新聞

台灣的一個 AI 團隊 AILab.tw 推出一個平台「記者快抄」,它的原理相當簡單,就是利用網絡爬蟲時刻留意著 PTT 的文章,然後把熱門文章自動寫成新聞草稿,排列出來給予記者參考。團隊提到這是一個 Side Project ,也就是說並非團隊的本業,卻工作得相當到位。

AI 記者寫出來的文章是如何的呢?我們可以看看:

熱鬧的PTT八卦版,今日出現一篇標題寫著「球員異動」的文章,吸引眾網友紛紛發表意見。

有位名為xxxgg5566的網友回文說,「這是董子浩個人不僅是在本季第一次升一軍,更是生涯首次升一軍,三毛與一蹦為什麼不留著,今年到底三毛有沒有辦法拿到生涯首次總冠軍呢,最美UG是我Yuri,應該用維持手感這個詞吧用錯了,假設簽三毛卻沒用他,就算三毛在吱吱退休」。

鄉民控制不住對這個精闢解答的崇拜,積極回覆,其中許多人表示:「贊成,三毛再練個三年,應該可以投到50歲不是問題」、「三毛要練XDDDD」或是「三毛要練什麼,XD」,而也有鄉民坦言內心想法:「三毛是要練什麼」、「三毛是要練什麼啦,最重要是冠軍戒吧」,令人激賞。

您心目中的解答,是什麼呢?

當中紅色字 部份是爬蟲抓取的字眼,然後再塞進「萬用文章」當中,我們看到的有 文章標題、首個發文、網友留言、網友名稱、PTT 來源,看起來卻沒有任何違和感,這應該足夠令所有「抄抄子記者」汗顏。

AI 更懂得製作出「驚呆了百萬人」等標題…

AI 記者和 Chatbot :NLP 發展的下一個趨勢

覺得好笑嗎?TechApple 的編輯卻笑不出來,畢竟我們感受到威脅了。

雖然 AI 寫文章這並非新鮮事。早於 2014 年《洛杉磯時報》的一篇報導文章末段已經提到:’This information comes from the USGS Earthquake Notification Service and this post was created by an algorithm written by the author.’ ,那時已經有 AI 報導的存在,而在 NLP (Natural Language Processing) 的進化之下,程式已經能夠分析數據,寫出流暢度不錯的文章(偶爾還帶一些見解),一些體育的即時報導已經交由機械處理,這些都是遠超於普通記者認知的東西。

類似的產物有 Chatbot ,大家都想著如何利用 AI 客服去取代傳統的對答,雖然機械要「讀懂」人類的語言相當困難,但在 NLP 與 AI 計算快速進步下,他們的語言水平更加精進卻是將來的趨勢!

你也許覺得是一個笑話,卻是對媒體的一記重擊!

Python 早就有著 NLP 的開發套件,但慶幸的是中文的分析比起英文困難。

TechApple 編輯部:「去專業化」的後果必然是被機器取代

利用 AI 製作內部是新聞嗎?這並不是我們第一次聽見的了,事實上體育、股票異動消息、交通消息等等簡單的資訊,一早有團隊研發出以 AI 取代人手推送,甚至可以利用各種編程自動製作出 Infographic ,說 AI 能取代「記者」的不是誇張的說法。

TechApple 的編輯認為「去專業化」的編採方針除了令傳媒的價值進一步低落,對於媒體新晉來說亦非好事。試想想如果一個記者每天的工作是逛 PTT /討論區,再翻寫成為「新聞」,他從中能學習到什麼?

我們想起 Collaction 開發出「內容農場檢查器」的目標並非要「趕絕傳媒」,而是希望協助傳媒提高他們的水準,而「記者快抄」有著異曲同工之妙,他們口中說要幫助記者減少繁重的爬文工作,其實是狠狠的打了一群「記者」的面,甚至有人開玩笑說要打造一個「連登快抄」給香港的傳媒參考。

也許是時侯反省一下,我們「新聞編採」的方式了。

引用來源:記者快抄

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