通讯社以人工智能代替记者采集新闻

常说AI会取代各个工种，新闻工作是其中之一。乍听之下好像仍十分遥远，其实已经杀到埋身。美联社较早时候已经实验过以电脑程式写新闻稿，尤其是财经新闻那种较为一板一眼的新闻撰写，电脑只需要知道主要资料及数字，就可以按样板写出“XX公司公布中期业绩，盈利达到YY亿”之类的简单新闻。

不过，科技发展岂会止步于此。紧随美联社的步伐，路透社正在与程式公司合作，研发一套会主动采集、整理资讯，甚至懂得辨别消息真伪的AI程式，进一步减省人员开支。

该程式暂称为Reuters Tracer，它以Twitter为平台，搜罗世界各地发生的大小事情，并透过人工智能及机器学习，以程式取材、排列重要性、起题，及撰写新闻重点。

Reuters Tracer每日撷取1,200万个Twitter帖为资讯来源。这1,200万个帖，有一半是随机取样，另外一半来自正式新闻来源的Twitter帐户。后者包括记者、新闻机构、主要企业、知名人士等等。换言之，透过撷取及追踪Twitter的资讯，Reuters Tracer每日就收到四方八面的新闻消息。

然后，Reuters Tracer会按新闻消息相关的Twitter讨论及当中的关键词把新闻消息分类，掌握事情概要及发生地点，并排列重要次序及判断可信度。例如，如果该消息在Twitter广泛讨论，而消息的源头是官方机构帐户，则可以判断为可信而重要的新闻。最后，Reuters Tracer会给每则新闻起题，及撰写新闻概要，让编辑跟进处理。

路透社表示，经过试用后，他们大致满意Reuters Tracer的运作。他们尤其满意该程式可以帮助他们加快发文速度。以两个月前的拉斯维加斯枪击案为例，该枪击案于凌晨1点22分发生，经过不同用户在Twitter转发及讨论后，Reuters Tracer于1点39分被触及启动整理相关资讯，然后路透社在Reuters Tracer帮助下，1点49分已经可以发文予各大新闻机构，讲述事件。

现在，路透社于世界各地共聘请了2,500位记者，每日触及的新闻讯息多达3,000条，但每日实际上值得发挥的新闻故事大概只有250个。换言之，Reuters Tracer将可以帮助编辑室大幅减省整理、籂选新闻的人力与时间。

文章只属作者观点，不代表【思考中国香港】立场。