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機器寫稿，最近在華文社區熱烈討論，用機器、也就是電腦軟體寫文章，在國外已經有幾年的歷史，這個專欄也介紹幾次，但都是外文。這次是出自中國大陸的中文媒體，先是去年 9 月的騰訊財經，11 月新華社正式加入行列，宣佈由機器人撰寫體育與財經新聞，不免受全球華文媒體的重視。記者可能顧慮工作會消失，各種數據都證明機器的確比人快很多，但樂觀的人認為機器寫來的必然是千篇一律的八股，有深度的文章還是要人去寫。
（機器人寫作示意圖。取自 sawae.com）
最早引起注意的機器人寫稿，是洛杉磯時報的地震報導，電腦軟體與地震通報中心連線，一旦地震發生，通報中心就會將資料傳到洛杉磯時報電腦，電腦就會根據資料寫一份簡單的報導。2013 年 3 月 28 日清晨 6:27，洛杉磯市區附近發生 4.4 級地震，電腦程式人員感覺到搖動，趕快起來打開電腦，一篇完整的地震簡報已經寫好，程式人員檢驗無誤，立即按鈕在網站上發佈，時間是清晨 6:30，沒有任何新聞媒體發佈的更快。
洛杉磯是大城市，每年兇殺案件超過 1000 起，洛杉磯時報是當地大報，自當盡責報導。由於印刷版資源有限，僅能報導十分之一，缺乏代表性，所以在數位版用一個網誌，簡單報導每一案件，但因資料來源缺乏，記者又無力採訪每一個案，就停滯下來。2010 年他們寫了一個電腦程式，與洛杉磯驗屍官的資料連線，取得每一案件的基本資料如日期、時間、地點、年齡、種族、以及社區兇殺案的歷史，所以網誌就自動報導每一件兇殺案。不但節省了記者很多時間，讓記者更有餘力深入採訪獨特個案的背景。
同樣的自動化做法，洛杉磯時報與洛杉磯警局資料連線，用社區的現狀，包括人口，以及犯罪的種類與地點，學校的位置與地點，讓讀者與相鄰的社區相比。如果那一社區在一周內犯罪次數過高，就對那一社區發出警訊，當然警力會增加巡邏。下圖是洛杉磯郡劃分成 16 大區，每一大區又分許多社區，一共有 272 個社區，每一社區的地圖可展示人口數量，犯罪的地點與種類，以及其各級學校的地點。建議讀者進入 Mapping LA 體驗。
（取自洛杉磯時報 Mapping L A)
機器寫稿，美聯社用來撰寫各公司財報，是一個成功的例子，他們採用外界技術，使用 Automated Insights 公司的 Wordsmith 軟體，從 Zacks 投資研究機構取得各個公司的財務數據，寫成簡單明確財務報告。2015 年 1 月每一季可以撰寫 3000 家公司財報，以前靠記者與編輯僅能撰寫 300 家公司的財報，預估 2015 年底，可達 4700 家，下一步要包括加拿大、歐盟各公司的財報。對讀者來說，可以獲得更多公司的資訊，美聯社的員工更是皆大歡喜，因為沒有人願意做這些枯燥又重複的工作。
而富比士雜誌，早就在 2012 年「雇用」Narraive Science 的 Quill 軟體，撰寫類似美聯社的公司財務評論，供給讀者更多的資訊，同時解除記者枯燥勞力，把省下來的精力做更有意義的分配。
現在全球發展機器自動編寫文稿的軟體，越來越多，有的是媒內部應自身需要發展的專用系統，有的是自然語言處理公司，作廣面的發展，像前面提到的 Automated Insights 與 Naritive Science。目前全球的使用，除了騰訊與新華社，有路透社、美聯社、彭博社、富比士、網路新聞 ProPublica、紐約時報、洛杉磯時報、Yahoo 等多家媒體。
機器寫稿的強勢，在製作例行重複性議題的報導，所採用的結構化的資料，如大批文字資料、或數目資料，可以自動撰寫成簡潔、準確的報告，適合新聞報導。結構化的資料日益增多，機器自動報導可以解省人力，同時增加報導數量，是驅動使用機器寫稿的主要誘因。
機器寫稿有相當大的潛力，除了快速、大量製作，錯誤比人少，還可以用同一資料來源做多種語言的報導，也可以從不同角度報導，更有潛力發展成按需報導，需要的時候才製作，像是依讀者的問題回答。
機器自動寫稿的成敗，關鍵在所依賴的資料與假設，但資料與假設都可能有偏差或錯誤，所以機器寫出的報導可能產生意外，甚至錯誤報導。所以目前的機器寫稿受相當的限制，例如不會用作問問題，不會用作解釋現象，也不會用來建立因果關係，所以沒有立場。機器寫稿的文筆低於人類，目前的確如此，但隨自然語言處理技術的發展，大有改善的餘地。
回到最初的兩個議題，一是記者這個行業是否就此終結，二是機器寫的八股文，永遠趕不上人的文筆，所以不用擔心。這種說法都對，也都不對，因為現在的資訊環境是動態的，不能用靜態的思維考量，如果有一位記者的工作正是例行的財經與體育的報導，那就危險了，因為機器做的一定比你更快、更準、更多，你沒有辦法勝過機器。
至於說機器寫出來無非是制式的文稿，有如八股，目前也確實如此，而且所報導的內容，也不在文筆的修飾，只要把事情說清楚就行了。但假設機器寫作的能力僅此而已，則是低估了資訊技術的發展能量，目前的機器可以從一份原始資料寫出不同角文稿，但新的技術正在增加詞彙，也就是文筆可能不再那麼八股。測試的結果，自己城市的報紙報導自己城市球隊輸球，機器會用婉轉的字眼，不會直接說輸了，機器記者也有歸屬感。
歐洲學界做了一個實驗，請很多人閱讀兩篇相同文稿，一篇屬名電、另一篇屬名一個人名，然後評論兩篇的差別。結果大多數人都說兩篇相同，唯有新聞系學生說屬名人名那篇寫的較好。當然這個實驗用了一點技巧，兩篇都是電腦寫的，而且是同一篇，只能證明新聞系學生的先入為主概念。
自然語言處理的技術，正快速發展，機器取代多少人力的撰寫，無可限量，學界已經討論機器寫稿發生錯誤的責任歸屬，特別是報導爭議性議題、或私人新聞，負責任的是電腦軟體的設計人、使用機器寫稿的記者、還是報紙的發行人？所以更進一步，機器寫稿的運算邏輯是否應該公開？
那現在的記者對於機器對手要怎麼看待？哥倫比亞大學數位新聞研究員、也是德國慕尼黑馬丁路德大學媒體研究員
Andreas Graefe 博士，提出一個標新立異的想法，他要記者與機器記者產生「聯姻」關係，也就是結婚關係，因為只有婚姻關係才能維持長久，雙方取長補短，相互扶持，同時提高警覺，每當機器進一步，「另一半」要善加運用，提升編輯的功效，進而為自己創造新的工作概念。標新立異？聽起來不無道理。
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