主要用于报道天气•体育•金融•灾害快讯，比赛结束后0.1秒即可写完新闻
媒体界的AlphaGo“机器人记者”正在实现广范围普及和快速进化，对此国内外媒体的行动也越来越受到关注。有人预测称，迎合个人定制型的新闻消费形态，未来几年间，单纯的快讯将交给机器人来做，而记者则需要以富有创意性和洞察力的深度报道来提高竞争力。
代替人来写新闻的机器人记者正在美联社、路透社、彭博社等外媒大量地产出企业业绩报道等，十分活跃。以算法来自动生产新闻的人工智能新闻报道，正在从短文形态进化为含有多种词汇的叙述形态，不只是天气•运动•金融•自然灾害等固定领域，还在利用数据提供个人定制服务。
韩国首次引入机器人记者的媒体公司是《Financial News》。从今年1月份开始与首尔大学媒体信息学教授李俊焕研究团队合作，开始写证券新闻。截至目前，主要以股票的暴跌等数据基础的数值为中心，每天写一次实况新闻，但还在准备个人投资者们会感兴趣的定制型等进一步发展的新闻。从去年开始，李教授团队上传脸书的专业棒球新闻人工智能的新闻原稿，一年间从2页稿纸分量发展至6页稿纸（1200字）。同时，还计划在今年下半年，针对起亚•NEXON等个别团队和粉丝们，定制最适合的服务。
机器人新闻经历了数据收集、事件抽取和筛选、决定新闻模式、生成新闻等阶段，最终写出新闻。正如ALphaGo通过众多棋谱学习数据一样，机器人记者也学习在新闻中出现的词汇或单词词典，并熟悉语言表达。首尔大学教授李俊焕表示，“机器人记者的句子学习与人类相似，正如小孩子学习表现春风的拟态词‘习习’一样，机器人学习到的数据越多，就越能找到最合适的句子”。
机器人新闻的最大优点在于能够使用大数据的速度竞争优势。机器人记者在运动比赛或者股市收盘之后的0.1秒内，就能够以基于事实迅速正确地写出新闻。还可以符合不同平台的要求，写出“推特140字”等多种形式。
机器人新闻报道对媒体界带来了何种变化呢？韩国媒体振兴财团媒体研究中心金永周(音)主任表示，“作为媒体公司来讲，使用机器人记者不会马上带来裁员或产生收益，没有多么大的魅力。但是高中棒球喜欢的队或者以企业的金融数据为基础提供的定制型服务与广告结合，将会找到新的收益模式”。
实际上，德国有媒体专门为喜欢足球的当地居民提供一般媒体不会关注的联赛新闻服务。德国电视台《广播汉堡》利用机器人记者，通过网站详细提供了6个郡足球地区联赛的新闻报道。提供新闻服务的最大障碍是费用，这一问题在软件开发之后也得到了突破。《纽约时报》在线网站改变不同的加权算法，在不同地区上网会有不同的版本。这正是为了提供符合该地区社会的信息而努力。
机器人新闻也存在偏向性的危险。虽然机器人只要数据正确就不会出现失误，但算法是由人类设计的，因此信息遗漏和过度的介入都有可能引起伦理上的问题。李俊焕教授表示，“如何克服算法的偏向性是一个待解决的课题，因此市民社会的监督很重要”。
也有人主张称，随着机器人新闻的普及， 记者们的角色也将发生变化。虽然有人担心机器人的出现会夺走人类的职位，但引导公益热点和环境监督等社会讨论等新闻的本质仍是不变的，因此需要加强探索和分析的模型。建国大学黄勇硕教授预测称，“记者们的角色将发生改变，从寻找新的新闻信息，并验证转达的角色，升级为带着观点进行分析的功能”。
文贤淑 高级记者
