据悉，皮尤研究中心的一项调查显示，2008年至2017年，美国报纸编辑部的员工减少了45%；今年年初，括BuzzFeed和Vice在内的许多数字媒体公司裁员2000多人在新闻记者大外流背景图下，智能机器人新闻记者看上去是1一个很有诱惑力的工具。
除了解放人力资源之外，机器人记者还帮助开辟了更多内容的可能性。在《华盛顿邮报》的头版，关于种族政治的文章不多，但在其网站上，它为不同州的用户提供了人工智能生成的当地种族报告。《邮报》的Gilbert说:“这种内容不再是一对一的定制写作和传播，而是一对一的定制写作和传播。”，“我们更喜欢讲述满足个人兴趣的故事，而不是满足读者普遍兴趣的内容。"
路透社首席运营官Reg Chua也持类似观点。“我们围绕大众传播的概念建立了现代新闻业，大众传播在很大程度上是一种向所有人同时广播相同内容的模式。现在，我们可能需要一对一的模式来吸引更多人的兴趣。”
AI不仅可以决定让哪个用户读哪个特定的内容，还可以决定将报道隐藏或显示给其他用户的“折叠新闻（Origami journalism）”。Gilbert说，目前，他对利用人工智能根据读者对文章主题和内容的理解来改变文章内容的呈现结构的研究领域感兴趣。
在这种情况下，人工智能系统成为一个编辑器，根据不同的读者修改段落。在线文章不再是静态印刷时代，而是更像折纸术，有些折叠和展开取决于读者。Gilbert说，“这绝对改变了记者编辑和受众之间的关系。”
但是这种变化更好吗？对于算法来说，要决定向读者展示哪个版本的故事，有必要深入了解读者，现在，随着欧洲《一般数据保护条例》等数据安全措施的出台，这种数据收集及其潜在利益和偏见日益严峻。
此外，这种完全定制意味着进一步降低编辑权限。 路透社新闻研究所的高级研究员Lucas graves指出，读者将文章的内容“挑战了传统的编辑室伦理”。编辑们曾经决定以专业的判断来折叠或展开某件事，但很多人相信把这个权力交给ai是过激的选择。
关于选举结果、股票市场、房价等信息，ai可以生成无数的微观报告，发布给“正确”的读者。然而，个性化会走得太远吗？这会增强我们现有的兴趣和观点，并失去传统新闻角色中有经验的记者编辑向读者介绍重要信息的功能吗？
英国国家数据科学与人工智能研究所（Alan Turing Institute）数据伦理学研究助理乔希?考尔斯警告道：“定制化内容可能会强化人们的想法。用户的新闻偏好决定了其所接触到的内容，这意味着每个人都踏上了一条不断变窄的信息走廊。”
自动化的未来
从某种程度来讲，机器学习对新闻业最有意义的影响不是作用于读者的，而是作用于帮助新闻工作者挖掘出更好的故事。
Lynx lnsights是由路透社开发的机器人记者。它可以搜索股票或者竞赛成绩等信息，标记其波动和异常情况，甚至可以在把数据交给人类记者前写下几句包含要点的总结。比起“机器人记者”这个称谓，Lynx Insights更像是记者的个人数据科学家。
“也许人工智能最大的用处就是数据分析。新闻从业者通过AI分析了解数据，从而更好地完成故事”。Chua说道。
在未来，这些自动化过程似乎将不可避免地连接在一起。比如，在类似Lynx lnsights这样的系统中寻找到线索，启动故事项目，然后将其输入到类似卫报ReporterMate中完成写作，再将完成的故事传递给“新小萌”这样的AI新闻主播。在这个完整的采写分发流程中，没有一个真正的“人”参与。
不过从目前来看，这种反乌托邦式的新闻自动化水平还不太可能实现。Chua和Gilbert都认为，我们仍处于人工智能与新闻业进行互相适应的探索性阶段。《卫报》的Evershed也写道“在未来一段时间，我们仍将需要记者。”
可是一旦出现“一段时间”这种表述时，好像也说明了这样的时间段终究会变成过去式。在更为摇远些的将来，还将产生些哪些？这一难题的参考答案，令人们动心也颤栗。
即使我们没有从如此遥远的角度考虑这个问题，我们也需要更加谨慎。考虑到这些自动化程序生成的信息对新闻报道是隐藏的，我们需要更加关注机器人报道提供的背景数据和文本。毕竟，在现阶段对于读者而言，察觉到阅读文字背后是机器人还是人类在主笔，仍是个不小的挑战。
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