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本文來源紐約時報，作者SHELLEY PODOLNY，由機器之心獨家翻譯出品，參與成員：電子羊、青澤萌。

讓我猜猜看，你認(rèn)為你閱覽的內(nèi)容出自真人之手。也許你是對的，也許并不是那回事?；蛟S你得問問我，當(dāng)你填鴨式地將那些抽象藝術(shù)般的字母和數(shù)字鍵入那個煩人的小盒子時，你電腦如何行事。

因為，現(xiàn)如今，計算機算法而非人類創(chuàng)造的閱讀內(nèi)容數(shù)量之巨令人震驚。我們也許該懷疑一下，7天24小時不間斷向我們襲來的信息不可能全都來自伏在筆記本電腦前的人類。

這不難理解。眾多數(shù)字渠道催生的內(nèi)容需求已非人力所及。這種需求，配上前所未有的復(fù)雜技術(shù)，催生了「自動化故事生產(chǎn)」（automated narrative generation）行業(yè)。

從事這樁生意的公司旨在借助算法和自然語言生成器創(chuàng)建文字內(nèi)容從而將人類從寫作過程的負(fù)擔(dān)中解脫出來。為平臺提供一些數(shù)據(jù)——比如財務(wù)收入數(shù)據(jù)，嗖的一聲，幾秒鐘內(nèi)，故事就寫好了，要什么樣的故事就給你什么樣的故事。

這些機器作家可不僅僅是機械地復(fù)述數(shù)據(jù)，它們創(chuàng)作出聽上去像是人類寫的故事，有求必應(yīng)——古板的、時髦的，符合目標(biāo)群體的口味，甚至可以因人而異，就那么機智炫酷。當(dāng)你閱讀這些成果時，你永遠(yuǎn)也猜不到作者根本沒有心跳。

來看看兩則體育報道：

「已經(jīng)落后兩場的洛杉磯道奇隊在第九場中似乎無力回天了，但多虧 Vladimir Guerrero的關(guān)鍵一擊，洛杉磯反敗為勝，最終在周日芬威公園的比賽中以7比6的比分戰(zhàn)勝了波士頓紅襪隊。」

「密歇根大學(xué)棒球隊在第五局得四分，拯救了連續(xù)三個周末的最后一場比賽，4月24日，星期六下午，他們在Wilpon 棒球場（歷史上的Ray Fisher 體育場） 以7比5的比分戰(zhàn)勝了愛荷華大學(xué)?！?/p>

如果你猜不出來哪個是出自人手，你不在少數(shù)。根據(jù)瑞典卡爾斯塔德大學(xué)Christer Clerwall 發(fā)表在《新聞實踐》上的研究，當(dāng)和類似的體育報道混在一起時，受試者根本看不出區(qū)別。（順便說一句，在以上的例子里，第一段是機器寫的，第二段是人寫的。）

算法和自然語言生成器出現(xiàn)有一段時間了，隨著需求與日俱增，刺激了投資和創(chuàng)新，它們做得更快更好了。我們產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)陡增的體量和復(fù)雜程度已經(jīng)超出單純?nèi)肆μ幚淼姆秶?，要從其中汲取意義必須要人工智能而非人類智能。

這些新的軟件平臺運用先進的指標(biāo)來識別模式、趨勢和數(shù)據(jù)異常，使得金礦的價值大放異彩，尤其是在數(shù)據(jù)豐富的諸如金融、體育和商業(yè)領(lǐng)域。然后它們迅速滲入解釋性報道，作為機器記者介入進來，以取代人類。

美聯(lián)社每季度借助Automated Insights的Wordsmith平臺創(chuàng)作的金融報道達(dá)到3000多篇。蘋果公司發(fā)布會數(shù)分鐘內(nèi)，它就發(fā)表了關(guān)于破紀(jì)錄收入的報道。與此類似，福布斯則使用Narrative Science的Quill 平臺，并將Narrative Science作為親密的合作伙伴。

還有 Quakebot，洛杉磯時報用以分析地質(zhì)數(shù)據(jù)的算法。去年南加州發(fā)生了4.7級地震，它是首篇新聞報道的作者，事件發(fā)生幾分鐘后，洛杉磯時報網(wǎng)站上就發(fā)布了該報道。洛杉磯時報還借助算法來改善兇殺案報道。

但我們略可放心。畢竟對我們而言，這些軟件的處理過程近乎黑箱，它們可能偏向一些前提規(guī)范，或者包含一些我們無法辨別的偏見。更何況，在處理相同信息時，一個好奇的、想象力豐富的人類可能夾帶一些私人洞見，這些可能會被遺漏。

這些頌歌無非是在宣揚老一套的「解放」主題：機器記者會使人類從數(shù)據(jù)處理工作中解脫出來，而進行更多報道。

這很好，但是Narrative Science的聯(lián)合創(chuàng)始人Kristian Hammond估計，到本世紀(jì)20年代，90%的新聞將由算法寫成，大部分甚至不需要人為干預(yù)。如果這一預(yù)測足夠準(zhǔn)確，將引發(fā)連鎖效應(yīng)。

現(xiàn)在主要是機器記者，但并不會就此止步。隨著軟件逐步取代我們成為傳播者，算法內(nèi)容正迅速滲透到我們文化的各個角落，從公共事務(wù)到足球，再到你下雙鞋的評論。

Automated Insights 稱，它們旗下的軟件去年創(chuàng)作了十億個故事，大部分沒有人為干預(yù)，在它和Narrative Science的主頁上，它們客戶的我們眾所周知：三星、康卡斯特、美聯(lián)社、Edmunds.com和雅虎。你或許沒有注意到，但你絕對不可能沒有閱讀過它們生產(chǎn)的內(nèi)容。

書也能由機器寫就?？纯礆W洲工商管理學(xué)院管理科學(xué)教授Philip M. Parker：他的算法系統(tǒng)已經(jīng)獲得專利，這套系統(tǒng)生產(chǎn)了100多萬本書，其中10萬本以上都在亞馬遜上出售。他說，給他一個技術(shù)方面的或者深奧的主題，他的系統(tǒng)會挖掘數(shù)據(jù)并寫成一本書或一份報告，模仿一個就此主題展開寫作的人的思維過程。

Narrative Science則表示，它能創(chuàng)作出「無法區(qū)分出作者是人還是機器的故事」。Automated Insights 表示，它擅長像人類一樣寫作。但正是這些讓我遲疑了。「像人一樣」這個短語事實上成為了插入語，不僅是內(nèi)容創(chuàng)造，當(dāng)我們談及大多數(shù)技術(shù)時都會這么講。

我們的手機會像人一樣和我們說話，我們的家具會像人一樣服從命令，我們的汽車會像人一樣自駕。那「人」到底意味著什么？

隨著技術(shù)的發(fā)展，進化的下一步似乎總是合乎邏輯的，而那正是危險所在。在一次次的誘惑下，我們一點點地放棄了自我的一部分。我們很少退一步思考，最終我們是否得不償失。再說，誰有時間去考慮哪些，畢竟每天要吸收那么多信息，而我們終究是只普通人。