也许您是小联盟棒球的粉丝。或者，也许您是对上一季度公司业绩感兴趣的投资者，或者是一个想挖掘地方选举结果数量的政治迷。无论您是什么类型的数据吞噬者，您都会惊讶地发现您刚刚阅读的新闻故事不是人类写的。
自动化新闻，其中软件程序与人工智能功能使用算法来从原始数据（例如Sports Box分数和公司收益报告）中进行时尚故事，这似乎是媒体业务中更热门的新趋势之一。支持者说，使用机器人作家可以帮助新闻机构制作更多有关新闻数字的主题的报道，同时使人类记者摆脱浪费的浪费，使他们有时间报道和撰写有关更重要的故事的时间，复杂的受试者。
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美联社（AP）帮助2014年推出了趋势当它开始使用由名为的初创公司创建的文章生成软件时自动见解自动制作有关美国公司收入的故事。此前，在公司公告后，人类记者在截止日期之前尽快将那些在截止日期的文章提出了序幕。根据自动见解案例分析。
它运行得很好，以至于2016年，美联社开始使用该软件覆盖10,000个小联盟棒球比赛每个季节，整个赛季都使用盒子分数的数据来抽出裁判最终通话后几分钟内在电线上发出的故事。该副本并不是您与体育散文家的作品混淆的任何东西罗杰·安杰尔（Roger Angell）。这些作品不包括玩家的名言或彩色戏剧的描述，如果没有玩家被驱逐出去，则有可能诸如悬挂板凳斗殴之类的新闻价值时刻可能不会进入故事。但是这些故事确实提供了见解，例如球员是否具有职业定义的表现，或者球队是否对对手进行了连胜。这是一种深层统计报告，是幻想运动游戏。
趋势已传播给其他新闻机构。《华盛顿邮报》，开始使用名为Heliograph的程序在2016年里约奥运会上生成更新，然后采用该技术覆盖美国众议院，参议院和州长种族在所有50个州- 在2016年选举周期中，总共有近500次选举。彭博社总编辑约翰·米克雷特维特（John Micklethwait）去年在一份备忘录中告诉新闻机构的工作人员，“自动化对新闻业的未来至关重要，比我们许多人意识到的更广泛的方式，”根据新闻智囊团Poynter Institute。
到目前为止，自动化已局限于“一些更奇特的统计数据，例如收益报告和体育运动，”里卡多·比尔顿（Ricardo Bilton），Neiman新闻实验室的工作人员，通过电子邮件。该组织跟踪新闻媒体创新，这是哈佛大学Neiman新闻基金会的一部分。
比尔顿说：“这通常是空间中大部分动作的地方，因为这些故事具有清晰的结构，可以轻松地通过软件解析和复制。”
比尔顿说，机器人作家可以在财务报告等领域提供巨大的竞争优势，在这种领域中，迅速获取信息可以提高其价值。他说：“投资者向他们付款以获取信息，以帮助他们将钱放在正确的位置。”“如果这些客户可以比竞争对手快几秒钟获得这些信息，那是一个巨大的优势，也是自动故事的承诺的核心。”
自动化新闻并非没有潜在的弊端。Bilton补充说：“对自动故事完全信任很容易，在我们的脑海中'自动化'等同于'无误'。”“但是我们知道代码也会犯错误。”
例如，在六月，一个未纠正的Y2K错误在美国地质调查软件中，该机构带领发送错误的警报在1925年实际发生了大约6.8次地震。这一错误反过来导致洛杉矶时报的Quakebot算法达到了生成网络故事并发送推文关于不存在的地震。（错误迅速纠正。）
此外，比尔顿质疑邀请机器人制造副本是否必然会导致更好的新闻报道。他说：“自动化新闻的论点之一 - 就像自动化本身的论点一样 - 将低级的死记硬背故事留给机器人，使记者释放了更多的进取心作品。”“在许多层面上显然都是如此。但是，我认为，有了报告，对于记者进行每日'股票报告以帮助他们更加不经常出现的进取工作。，目前尚不清楚如果记者将这些工作量的一部分交给自动化工具会发生什么。”
他还担心自动化新闻的传播最终可以消除在报纸职业中的更多工作在1990年至2015年之间下降了42％。比尔顿补充说：“我不能确定我们在说什么百分比，但这似乎也是一种悲伤的必然性。”
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