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新闻写作机器人和文化商人们，是否阻碍了人类的思考能力？ &
发布者：沈黎江 &&&时间：
前几天，腾讯正式推出了研发多时的新闻写作机器人，在其撰写的每篇文章最后，有以下一行注释：
“Dreamwriter，腾讯财经开发的自动化新闻写作机器人，根据算法在第一时间自动生成稿件，瞬时输出分析和研判，一分钟内将重要资讯和解读送达用户。”
有些吃惊，不过倒还属情理之中，毕竟关于技术对新闻行业的入侵早已不是什么新鲜事。资讯传达本身正越来越不需要人，或者是作为中介的媒体参与。依托于大量信息收集和数据分析技术，机器完全可以取代人类，完成资讯的传达，部分新闻的创作和编辑的工作，由此，相当大部分的记者、编辑正面临失业的窘境。正如元淦恭所说，“在可以预见的将来，除了深度的调查报道和特稿以外，消息这种传统的新闻形态，将逐渐不需要记者的介入，这是个不可逆的大趋势。这是互联网对新闻业整体性的颠覆导致的。”
这绝对不是危言耸听。比方说，虽然依托人力进行建模和新闻搜集，但彭博终端机的出现，早已展示了技术的巨大优势：当其他传统媒体仍依托于记者的个人力量去搜寻信息时，彭博终端机早已在第一时间获取全球最快速的新闻资源，加以分析整理，最终展现在客户面前。而随着认知科学（cognitive science）的发展，人工智能技术在理解人类行为的进一步加深，包括人力建模和深度数据分析，都有可能通过技术完成；而这在认知科学界早已不是什么秘密，腾讯机器人的出现，只是这种新闻“机器化”趋势的进一步深化而已。
信息化给新闻行业带来的重新洗牌，效果显而易见，这在某种程度上不是一件坏事，毕竟原创性、深度报道的重要性作为媒体人本应有的核心竞争力将被重新强调；但于此同时，信息的高度畅通，未来技术对这方面的进一步渗透，都很可能，甚至已经导致了高质量信息的逐步廉价，内容制作最终可能真的就只能成为大数据时代下，依托某种“情怀”才能存活的“手工活”。
而在中国，从古到今，懂得技术活的“匠人”们，一般无论收入，还是社会地位都非常低。
但除此之外，我所关注的新闻行业中所谓的技术化、互联网化趋势，似乎更应该是某种单一逻辑导向的趋势。
技术对于新闻行业的影响，除了所谓的“去中介化”外，可能还暗含着某种更为本质的趋势，这涉及到了人的思维模式：新闻、信息环境的进一步市场化，以及由此产生的描述逻辑单一化。
技术源于人类思维，却在不断简化着人类思维。因为技术产生于人的惰性需求，而当有一台机器可以代替人类完成思考后，人类将不再热衷于反思，正如人类在有了交通工具后变得不爱走路一样。
而一旦人类对思考的喜爱最终都服从于机器的逻辑时，那么机器制造者的思想逻辑，就很有可能形成话语霸权，主导人类思维的走向。而显然，无论是彭博终端机，还是腾讯机器人，其建立者的主体逻辑，显然还是商业逻辑和市场逻辑。
所以很显然，这种在表象看来是互联网技术带来的改变，本质上，还是商业逻辑和市场逻辑的必然结果。
而关于市场化对新闻、信息和内容行业带来的另一项重大影响，则和某些自称为“文化人”的群体，逐步服从和服务于商业逻辑，而抛弃了原有的思维模式。
很多人会觉得不可理解，毕竟从学者，到公知，再到媒体，都无时无刻不在宣传着所谓“全球化”、“多元化”、“后现代”的字眼，主张个性张扬，强调独立思考，似乎就像政治正确一般，指导着每个人找到自己所谓的主体意识。不信，你看看阿兰德波顿，看看斯皮瓦克，再看看大陆的某些公知们。
然而，也正是这些自我标榜为“文化人”的公知们，正在利用“情怀”、“多元化”的诱惑力，为自己的经济利益所服务。这些文化商人们，或屈服，或主动投身于资本和商业逻辑的怀抱中，通过情怀的表象，欲盖弥彰地遮掩着其商业目的。更为可笑的事，有不少人最终还变得自欺欺人，迷醉在短暂的自我精神欢愉中，变得不能自拔。
不信，大家看看一则《商业周刊/中文版》对韩寒的专访，导语写着：“当初，韩寒不喜欢被称作“商人”，他总是极力地表现出自己与商业的格格不入，比如不印名片，不做签售......然而在这次专访中，他完全没有掩盖与商业的暧昧关系。”
有人说了，商人怎么了？现在又不是“士农工商”的时代，商人难道不比你们这些穷酸秀才有权有势？我不否认金钱在这一社会中的地位和作用，正如我从未否认这个社会的市场逻辑就是错误的，不应该被提倡的。我对这些“文化商人”所真正反感的地方，在于他们总是不敢撕破自己“文化人”的假面标签，用依托“文化人”、“思想者”这种类型的标签，来掩盖自己商人的真面目。
相比之下，倒是罗永浩和郭敬明值得我去钦佩，至少他们不会去否认自己商人的身份。尤其是罗永浩，将微博交给他人，自己明确表示不再是意见领袖，而是一名文化商人，在我看来，活得坦荡。
如我上文所说言，这批假借“情怀”的“文化人”，纷纷倒向资本和商业逻辑的现象，和技术对于信息传播行业的重新洗牌，都暗含着一种在思想界多元性的表征外，实质的标准和逻辑单一化趋势。
这某种程度上暗示了思想和信息经过重新洗牌后，在未来具备的某种巨大市场潜能。比如说，许多媒体开始建立自身的数据分析实验室，比如说，中国文化产业市场的红火，再比如说，智库开始成为许多媒体所着力的重点栏目。
似乎，大家都认识到了文化产业市场背后的巨大利润，纷纷蠢蠢欲动。“文化人也能致富”的宣言，成为了每一个有思想的个体最终驯服于商业逻辑的极佳诱惑。有的坦率，有的扭捏，半推半就，活生生一出偷情戏。
而这种多元外壳下掩盖的单一商业逻辑，对思想造成的影响是深远的。在这种趋势下，但凡有野心的文化人，最终都必须依靠商业逻辑，转变为“文化商人”才能生存，否则其便缺乏话语权。可当获得话语权时，这些既得利益者们却变得保守而小心翼翼，不再利用话语权来反思，反而进一步推广其“市场化思维”。在这种再生产中，商业逻辑取得了完全胜利。
所以面对这个技术洗牌和商业逻辑主导的消费者社会，人们亦步亦趋，纷纷向着“庸众”的道路所前行。成为王小波口中的那只“特立独行的猪”，不过一种奢望；因为每个人最后特立独行的方式都是相似的，到了最后，大家变成的，不过是猪罢了。
阎连科的质疑仍掷地有声：“我们所要提问的，不是这个社会为什么会有这样的人，而是，为什么没有那样的人”。一个社会，为何在所谓的多元化表象外，最终都屈服于某种单一化的逻辑？难道福山说的“历史终结”，以及背后暗含的形而上假设，都能最后被证实？
至少我不相信这一点。
对我来说，中国所处的这个大数据时代中，提供的一切数据分析和挖掘，最终所给予我的，不过是社会分析和自我剖析的重要参量，而重要参量本身，并不是决定性的，我个人对自我思维复杂性的了解，能让我做到不亦步亦趋，行为不被外界舆论所导向。也许我无法做到表象的“特立独行”，但至少，我愿意尝试过着一种“抵抗”的生活方式，并且真诚相信这种抵抗对于我的独立思考而言倍加重要。
而这种主观性的真诚相信，对我的生活而言，就是有意义的，有作用的，也是有力量的。
相信个人本心的力量，在中国社会这个大数据和单一逻辑导向的时代，显得愈发重要，这不仅仅停留在那种“不忘初心，方得始终”的心灵鸡汤中。这个大数据的世界，仍需要温情，需要人的力量。基于思维的复杂性，在这种大数据的量化霸权下，人类仍能寻觅到足够的空间进行生存和进化；同样的，真正的个体性和多元性表达，不必要通过商业逻辑，夺取所谓的话语权才能实现。我相信本心的力量，正如我相信，真正文化人的主体性表达，既不在叛逆，也不在屈服，而是经过充分的考量后，仍能坚持自我，不被觥筹交错的社会浮躁所迷离，做一个真正的思考者和批判家。
而当一些不屈从于技术的简化思维和文化商人的资本逻辑的思考者出现并提出相关反思时，这个社会就不至于冷酷无情，技术和所谓的文化商人，也就不会阻碍人继续思考的能力。
作者：杨松林，凤凰读书频道特约撰稿人
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机器人也能写新闻？从写作到发布仅用3分钟
&　　让机器人帮忙甚至代写新闻报道已不是梦。美国《洛杉矶时报》和英国《卫报》已开始尝试这一做法。在7月初，美国加州发生一次里氏4.4级的地震，而《洛杉矶时报》则是所有新闻媒体中最快在网站报道该消息的，但更让人意想不到的是稿子不是记者写的，而是出自写稿机器人之手，从写作到发布，机器人仅用三分钟时间。
　　评论：这样的新玩意，所有人都会好奇机器人是怎么做到的呢？其实原理非常简单：美国地质勘探局的系统给《洛杉矶时报》地震新闻自动生成系统发送了地震信息，系统就将这些数据填入了现成的模板，然后就完成了一篇报道。机器人记者写作的重中之重就是积累高质高量的数据。这也是为什么金融和体育会成为软件写手的前沿阵地：这两类话题都包含了数据的起伏，比如每只股票的收益、股票震荡等等。但是目前，机器人记者碰到了一个小问题：所有的新闻和评论都只会针对胜利者，机器人写不出“虽败犹荣”这样的话。
　　或许是基于这样的原因，这股机器自动撰写新闻的海啸将不会淹没付费新闻撰稿者的工作。软件的应用可以将新闻行业从普通简单的纪实性报道中解放出来，并向更深更广的阐述性新闻的方向发展。甚至在某些方面，人类和电脑运算可以天衣无缝地充分合作，比如机器人利用其记忆系统成为人类新闻工作者的采编助手。或者，人类记者可以负责采访主题并挑选随意的细节信息，然后把这些信息发给电脑让它们来完成稿件。 (康斯坦丁)
【编辑:上官云】
>文化新闻精选：
直隶巴人的原贴：我国实施高温补贴政策已有年头了，但是多地标准已数年未涨，高温津贴落实遭遇尴尬。
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. All Rights Reserved机器人怎么写新闻:机器人新闻生产流程
&&& 近两年来，国内外新闻业界和学界都在热议 &机器人新闻&（Robot journalism）、&自动化新闻&（automated journalism）、&算法新闻&（algorithmic journalism）、&计算机生成内容&（computer-generated content，CGC）。还有预测称，&机器人生成内容&（CGC）很快将与&专业新闻记者生成内容&（PGC）以及&用户生成内容&（UGC）一起构成数字化新闻和信息的三大主体。那么，机器人新闻生产背后的逻辑是什么呢？
机器人怎么写新闻:机器人新闻生产流程
所谓&新闻机器人&，实际上是一套软件或算法语言（algorithm），它自动采集数据，然后撰写成人类可读的内容。&算法&指包含一系列非常复杂的数学规则、能通过预先设定的步骤解决特定问题的计算机程序。
机器人（算法）是如何生产新闻的？这个过程如一个&黑箱&，公众很难对之进行评判和监督。机器人新闻算法源代码的专利为谷歌专有，同时已被授权给包括&叙事科学&（Narrative Science）、&自动洞见&（Automated Insights）、&耶索&（Yseop）、&CBS互动&以及&未来幻象记者&（Fantasy Journalists）等公司使用。这些公司将谷歌的基础算法投入到具体应用中，因此对公众而言该技术的神秘性也逐渐降低。
为了增加公众对机器人（算法）生产新闻流程的理解，哥伦比亚大学新闻学院Tow 数字新闻中心曾以&叙事科学&公司的机器人（算法）新闻为例，对其进行&解剖&。这个流程主要包括个5步骤：1.读入大量结构化和标准化数据；2.测量数据中的&新闻性&；3.找出合适的报道角度，如果有多个角度，则按照重要性排序；4.将报道角度与数据中的具体事实（story points）相匹配；5.生成报道文本。
我们在此将以上五步详细解读如下：
第一步，所有机器人新闻算法都需要先读入大量数据。
因此，凡是数据丰富而&干净&（结构化和标准化）的领域（如天气和地震预报等）往往最容易开发出具有实用价值的自然语言自动生成系统。在财经报道和体育报道领域，由于数据较为&干净&，因此也是机器人新闻蓬勃兴起的领域。如今，随着传感器嵌入的遍在化，大量&干净&数据出现，因而催生了所谓&传感器新闻&（sensor journalism）?，而传感器新闻可以被视为机器人（算法）新闻的初级版本。这也说明，机器人新闻是否可行，同时取决于数据的数量和质量。
第二步，数据读入完成后，算法就开始测量数据的&新闻性&（news worthiness）。
一般而言，算法会挑出数据中最&反常&的方面，例如NBA赛事中的数据种类包括：得分总数、投篮命中率、三分命中率、罚篮命中率、篮板数、助攻数、抢断数、盖帽数、失误数、上场时间数、参赛场次数等等。算法会监测和比对历史数据，一旦发现&反常&，例如以上各数据种类中出现的&最高纪录&或&最低纪录&，或者在财经新闻中，股价或汇率变化高于或低于预期（无论这一预期是算法自己计算得出的，还是外部人员提供的），那么算法就认为此数据具有&新闻性&。
第三步，在确定&新闻性&后，算法接下来就会找出报道该新闻的&角度&（angles）。
这些角度实际上是人类记者事先已经确定好的报道框架，供算法选择。例如，对体育赛事报道的典型框架包括：&旗鼓相当的拉锯战&、&震撼全场的个人英雄主义&、&同仇敌忾的团队合作&和&后来居上的反击战&等等。算法在选择具体框架时，往往会参照前一步的&新闻性&特征。如果存在多个角度（框架），算法会结合&新闻性&给各个框架打分（1~10分），然后选择使用得分最高的框架。
第四步，报道角度（框架）确定后，算法接着从数据中选择相关部分，即所谓&故事点&（story points），如球员名字、得分等，以支持该框架。
算法还可以结合比赛场地、球员背景等信息，按照&接近性&原则优先或重点报道相关球员的表现，包括自动从数据库中检索该球员的照片并自动嵌入报道等等。
第五步，对自动生成的新闻稿件从自然语言角度进行润色。
这是技术含量最高的一步。&叙事科学&公司的算法会不断地回顾审读其所使用的框架以及相关的支撑性&故事点&，并将句子与人类自然语句相比对和替代。这一步的主要目的就是让算法生成的枯燥文字变得更加可读。有的算法（如&自动洞见&公司的算法）还会在报道文本的生成过程中加入随机因素，并且可以选择多种复杂的叙事语气（如&冷漠的&、&自信的&、&悲观的&和&充满激情的&等等）以让文本显得更多样。还有的算法（如&耶索&公司的）则能结合元数据（metadata），使得基础故事模板能够更加灵活，玩出花样，例如算法能根据主语的单复数而配套使用相应的动词形式，或者变换使用同义词，从而使文本读来不那么枯燥。
数据经由以上复杂的算法处理后产出的财经和体育类新闻报道，大多数读者都无法将其与人类记者生产的新闻区别开来。这说明，尽管机器人新闻也许会让很多人从感情上难以接受，但只要这些新闻能满足我们的信息需求，纠缠&作者是机器还是人&这个问题也许意义不大了。
（本文摘自邓建国：《机器人新闻:原理、风险和影响》。来源：《新闻记者》2016年第9期；转自：新闻记者(微信号shxwjz)）
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如果写作机器人比记者更会写，为什么要排斥它？
　　欢迎关注“创事记”的微信订阅号：sinachuangshiji文/歪道道IP热潮是近几年全球影视剧行业的流行趋势，从成就多个当红小鲜肉的《古剑奇谭》到现在圈粉无数的《三生三世，十里桃花》，由游戏或者小说改编的影视剧虽饱受原著党的诟病，可依然阻挡不住网络点击量和关注度的节节攀高。愈有争议愈火，愈有骂声愈强，成了当下娱乐生活的一种特有现象。不过，当套路不断的网络文学及其衍生的情节雷同的影视剧逐渐产生一种审美疲劳，届时又会诞生何种主流娱乐呢？而这些所谓的IP文化是否会成为人工智能取代人力的一个目标呢？毕竟人工智能写小说已经不是什么新鲜事，虽说不像阿法狗狂虐围棋国手那样高调，可人工智能陆续登入新闻报业已经说明这一趋势势不可挡。未来你或许真的分不清哪些文章出自人类，哪些小说出自人工智能。人工智能对劳动力的威胁以及对行业的重塑一直是舆论关注的焦点，但毋庸置疑的是，这个过程绝非一蹴而就。通过Joe Keohan对写作机器人预示着新闻界怎样未来一题的思考，可以窥探人工智能对一个传统行业的影响。Joe Keohan曾在纽约时报、华盛顿邮报、波士顿杂志等报业担任编辑，并任Thrillist的特色编辑，获得过波士顿杂志“美国城市和地区杂志”奖，在业内颇具盛名。本文来源：wired，文章略有改动，原标题：《What News-Writing Bots Mean for the Future of Journalis》，以下是编译全文：写作机器人让思暮气沉沉的新闻界有了想象力去年11月份爱荷华州举行第四次国会选区选举，当共和党人Steve King击败民主党竞争者Kim Weaver时，华盛顿邮报迅速报道了竞选结果，内容涉及获胜一方和往后的选举趋势。文章这样写道：共和党派继续保持控制权，在绝对优势情况下只丧失了一小部分席位。这份急报一贯符合了早报记者逻辑清晰和灵活自如的文笔特征。不过现在有了一个最关键的不同：这篇文章出自Heliograf之手，一个去年首次亮相于华盛顿邮报官方网站的机器人，被誉为目前新闻界最负有经验的人工智能。自从贝索斯在2013年收购了华盛顿邮报以后，以人工智能为写作动力而制作刊物就获得初步发展。除此之外，一些拥有自动化内容产出系统的公司，比如Narrative Science和Automated Insights，已经有能力对大量数据进行分析进而写出简单的新闻，就像体育运动迷和证券分析师所熟悉的那类文章。但是华盛顿邮报的战略分析师看到了人工智能系统的另一种潜力，认为它们可以写出解释性的、更有洞察力的文章。甚至，Jeremy Gilbert还希望系统能够培养一种人类和机器之间无缝配合的相互作用机制，Gilbert于2014年以战略行动总监的身份进入华盛顿邮报。他曾说，我们最感兴趣的是看到未来几年人工智能能否自动编造故事。经过几个月的研究，Heliograf于去年首次公之于众。最早的版本被用来在里约奥运会上参与新闻撰写和报道，随后拥有更为强劲编译能力的升级版很快被引进，用来报导这次选举的情况。它的具体工作流程是：员工为这些事件创造出叙述性模本，包括解释各种各样潜在结果的关键词（比如共和党继续“保留控制权”或者民主党“重夺掌控权”），然后将Heliograf连接到结构化数据。由于此次报导的是选举，所以数据来自选举投票记录网站 VoteSmart.org.。随后Heliograf通过识别相关数据，找到模板中与之相匹配的关键词进行融合，最后根据不同的发布平台写出不同版本的文字。这个程序也可以通过Slack提醒记者它从数据中发现的异常现象，比如，他们可以调查高于预测数目的利润情况，Gilbert认为这是获得独家新闻的一种技巧。除此之外，人工智能还是“打假”的一把好手。早在2012年年末，《华盛顿邮报》就启动了名为“truth teller（吐真者）”的实时新闻核查项目。它能全程记录新闻报道中的文字、语音等信息，随后与“打假”数据库进行对比，一旦发现异常便会发出警报。在2013年的美国众议院的辩论环节，它就发挥了重要作用。当时Kevin McCarthy声称给富人加税将会损失70万岗位，而在此之前这一论调其实不知真伪，但却被政客们多次使用。华盛顿邮报便利用“truth teller”立刻在数据库中检索到该报上Glenn Kessler的反驳文章。总之，自动写作机器人其实带给新闻界更多的想象力。人工智能可以解放新闻记者繁琐的劳动力华盛顿邮报研发人工智能项目的主要目的其实是双重的。第一，增加阅读量。取代小部分人工写作面向大量受众群体的模式，Heliograf可以针对很多小众读者进行大量的自动化写作，比如本地特色或者某些细分商业项目等主题。就像这次爱荷华州第四次选举，虽然有部分读者，但这种报道的阅读量并不高，这说明当地新闻正挣扎着寻求出路，或许华盛顿邮报这种模式可以带来改变。考虑到应用效果的反馈，相比2012年11月，人工智能代替四个员工进行了25个小时的编辑工作，有关选举结果的一小部分内容还需要人力动手解决。而在2016年11月，Heliograf在基本没有人员干涉的情况下创造了超过500篇文章，关键是还带动了超过500,000次点击量（只有月初时有了短暂的下降）。Gilbert表示，华盛顿邮报的下一步就是利用最新的Heliograf使机器制造和人工写作的文章同时保持增长趋势。华盛顿邮报的首席信息官和副总裁Shailesh Prakash曾说过，这就是贝索斯的应有尽有商店的概念。但是这种增长只存在于你迫切需要机器帮助的时候，比如一个公司没能力雇佣这么多人力，否则就会破产。Prakash 和Gilbert都曾重点强调了，自动写作机器人并不是为弱化记者作用而存在。这就涉及到Heliograf的第二个应用目的：使新闻编辑更加有效率。据悉，Automated Insights公司开发的软件 WordSmith，只要导入最新的数据，1 分钟最快可以生成 2000 篇报道。而美联社每个季度约要撰写的300篇业绩报道，使用自动化技术在同样的时间内就可以生成4400篇业绩短稿，所用时间比人工写缩短90%以上。更为重要的是，通过取代类似持续性投票新闻和实时选举结果这样的苦差事，Heliograf将记者从他们不得不集中精神跟进的新闻中解放出来，从而投入真正需要人力思考的工作中。Gilbert认为，如果我们派遣像Dan Balz这样的专栏作家去写一个只需模板就能填充内容的文章，那就是一种犯罪，也是在浪费他的时间。对人工智能，华盛顿邮报的态度依然保持乐观，但是华盛顿-巴尔的摩新闻协会在《华盛顿邮报》分部的联席主席Fredrick Kunkle表示，我们理应警惕这些技术会不会取代人类，不过目前来说它看起来只能接管一些简单且枯燥乏味的工作。写作机器人取代记者为时过早，但这是潮流走向警惕人工智能对记者的冲击其实有理可据，毕竟它对新闻界的作用不会仅仅停留在创造简单文章上。举个例子来讲，如果有人在星期四分享了一篇星期二的文章，与此同时文章描述的事情发生了变化，Heliograf将会自动更新事件进展。Gilbert还深入研究了人工智能在重组文章方面的潜力，假如搜集信息的记者所写的报道内容离散、结构混乱，分不清事件描述和结果分析，这时就可以让人工智能发挥聚合功能。除此之外，Prakash还认为Heliograf可以超越仅作为枯燥乏味的体力劳动代替者，未来它肯定可以做一些更深入的工作，比如搜索网页了解人们在讨论什么，检查邮报是否及时更新了最新事件，如果没有提醒编辑或者直接自动生成一篇文章。也就是说这些工作都极有可能会在短时间内由人工智能来完成。同时，据瑞典学者的一项研究显示，大多数读者无法分辨自动写作软件和记者撰写的某些报道，换句话说即使记者撰写的文章质量略高于人工智能，读者因为无法区分，记者的部分价值也就不会显现，这就会变相地削弱其作用。而且有软件公司负责人预测，在5年之内机器人所撰写的文章就能获得普利策新闻奖，并称将来90%新闻稿由机器人撰写，这对新闻工作者甚至是普通的撰稿人来说无疑是不利的。但是，潮流走向并不会顾虑牺牲者的利益，当新闻编辑部不断争抢日益减少的资源，考虑一个人工智能愈加发挥重要作用的新闻界未来，不是一件坏事。尤其是对华盛顿邮报和其他主流新闻机构来讲，它们都希望获得新的收益途径，据报道华盛顿邮报正在商讨将内容管理系统授予潜在客户，比如Tronc（一个拥有芝加哥论坛报、洛杉矶时报的论坛出版集团）和几十个地区报业。不过说机器人抢记者饭碗还为时过早，甚至有些杞人忧天。毕竟新闻或者小说属于具有极强感情色彩的文学作品，如果未来真的完全充斥着人工智能创造的文章，只能说明，要么时代已经发展到强人工智能阶段，一个算法可以在短时间内产生既符合人类情感宣泄又具有深度意义的文学作品，要么就是社会已经沦为冷冰冰的机器时代，人类不需要人文关怀的精神食粮。只是前者过分遥远，届时恐怕我们生存的形式都会发生翻天覆地的改变，文化作品又岂会停留在现在的发展水平上？而后者只可能说明我们的社会发展方向已经跑偏了。歪道道，科技媒体人，互联网分析师。微信公众号：歪思妙想（neihangaoxiao）。禁止未保留作者相关信息的任何形式的转载。
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