倫敦金融時報女記者 Sarah O'Connor，與一個叫 Emma 的自動寫稿軟體機器人，展開一場作文比賽，內容是英國的就業分析，限 400 字。記者花了 35 分鐘完稿，做完新聞分析，引用了一些資料，但拼錯了一個字。而 Emma 僅花了 12 分鐘，字數略多過 400，文句的精緻程度略遜，內容引用了許多數據。資深編輯最後評定記者獲勝，因為 Emma 雖然精確，但讀起來索然乏味，說金融時報不需要這類文章，同時玩笑的對女記者說妳保住飯碗了。

（圖片取自網路）

   資深編輯認為，機器人雖是人工智慧的的產物，卻缺少對數據的內涵智慧，記者寫的則更有深度、也更有價值，這正是金融匙報所在意的。但這位參賽的記者，還是對 Emma 稱讚不已，說寫的文稿比她想像的好，能正確的報導事實，甚至包括相關的內容，但卻缺少了新聞技術最重要的關鍵，就是區別有價值的 新聞、與平淡無奇的內容。

   Emma 是一家新興公司 Stealth 設計的人工智慧軟體，人工智慧現在紅了半邊天，很多人預期將取代白領工作，包括新聞記者與編輯，所以金融時報的記者想試試看，記者知道 Emma 比她快，所以就不比速度，轉為著重品質，擊中機器人的弱點獲勝。

   即使如此，自動寫稿的軟體仍然對新聞製作有很大的幫助，像美聯社等新聞機構運用 Automated Insight 軟體，撰寫簡單格式的公司財報，非常有效率，完稿之後由編輯做簡單的新聞性修飾，就對外發稿，解脫了記者們原本枯燥的工作，把節省下來的時間做更有創造性與更有價值的工作。（本專欄 2016/1/25 記者與機器記者的聯姻關係）

   但有些簡單重複的刻板工作，機器反而做的沒有人好，亞馬遜的著名「機械零工」(Mechanical Turk) 就是針對這些事設計的，每有顧客請求，就啟動大批合乎要求的「零工」，每人做一件小事，領取微薄的費用，在短時間就可以完成。做哪些事？像是問卷調查，是集體的「人的智慧」，不是「人工智慧」。

   "Turk" 有一段有趣的故事，18 世紀一個匈牙利人製造了一台自動下棋的機器，來取悅奧地利國王，經過幾次轉手，這台機器在一次展示會被火燒壞，但也揭開了自動的秘密，原來機器裡面藏了一個人。那 Emma 後面是不是也隱藏一名寫稿高手？製作公司說的確用了一組人做培訓工作，但當場寫出來的文稿，卻百分百出於 Emma 之手。

   人工智慧不但成了時髦的名詞，人工智慧的服務產品也相繼出現，像管家類的 Magic、M、GoButler，購物助理 Operator、Mezi，個人助理 X.ai、Clara，把原來由人工處理瑣碎的事，由人工智慧替代，而且做的比以前更好。兩年以前新興公司 X.ai 推出了 Amy 智慧軟體，替客戶安排會議日程，替客戶回應電子郵件，試用的客戶非常滿意，說跟真人一樣，而 Amy 也從未出糗，等於宣告我非人類。（註：現在人工智慧網址可以用 .ai，不必用 .com）

   但真的是這樣嗎？據一位 X.ai 離職的「培訓員」說，他的工作就是訓練 Amy，Amy 的功力沒有想像的好，每回應一封郵件， 都要經過他們的修飾才能正式發出，說起來與藏在下棋機器幕後的棋手沒有太大區別。彭博社的一篇文章，道破了這一不算秘密的秘密，在人工智慧不能完全自主運作之前，加一點人工，成為「人工」的「人工智慧」，實在無可厚非。

   看起來人工智慧越發展越展現出不足的地方，像上面說的簡單的瑣事，人的智慧就超過人工智慧，當然有些事談不上是智慧、甚至枯燥的工作，尤其是需要許多人一起來做的事像亞馬遜的機械零工，遠較機器做來得容易。

   內容分享服務的 Pinterest 就是一個好例子，把人工智慧製造的各種趨勢分析報告，先送到 Crowdflower 群體工作服務網站，用大批人力來評估，得到結果後再對外發佈。

   人工智慧「裝扮」成人的智慧，而藏在人工智慧後面的人做出的貢獻，又「裝扮」成人工智慧，但不論怎麼假裝，能解決問題、能創新，我們就都是贏家，人工智慧與人的智慧是否分野，就無關輕重了。