包7新聞業(yè)變革4、機器人新聞

1、機器:原理、風險和影日期：2016-10-10鄧源：2016年第9【本文提要】近兩年來，國內業(yè)界和學界都在熱議 “機器journalism）自動（automatedjournalism）算（rjournalism）算機生成內容”（computer-generated content，CGC）。，“機器人機器:原理、風險和影日期：2016-10-10鄧源：2016年第9【本文提要】近兩年來，國內業(yè)界和學界都在熱議 “機器journalism）自動（automatedjournalism）算（rjournalism）算機生成內容”（computer-generated content，CGC）。，

2、“機器人生成內容”（CGC）很快將以及“用生成內容”（UGC）一數(shù)字和信息的三大主體。本文分析了機器生產背后的邏輯、以及業(yè)帶來的影響。作，在未來生產中，人可能從數(shù)字泰勒主義生產模式中解脫出來，和機器一協(xié)同工作，各司其職，各盡所能，相得益彰，形成一種“人機共生”的景【】機器算數(shù)字泰勒主義機共生號】用機器人并不是全新現(xiàn)象。世界上第一個“故事寫作機器人算法”40 前出現(xiàn)在耶魯大學。也表示，多年前它就的自動化引入到體育和財生產中了。但不同的是，從前機器人撰寫的”主要是數(shù)據(jù)簡訊，可讀性差，現(xiàn)在則可以生產出直接面對讀者的、更具可讀性稿現(xiàn)在，機器人（算法）已被廣泛應用于網(wǎng)絡信和發(fā)布。例如，上器人（算法眾多，

3、紐約公共廣播電臺（WNYC）推出的針對大學體”（NCAA）賽的 NailbiterBot的支出情況的“專生成內容Treasury IO 機器人等。傳統(tǒng)如洛杉磯則推出了預報機器QuakeBot（它了南20143一次4.7）以及。在我國“推出全美橄欖（NFL）賽事4thDown一財經(jīng)”可以使用機器人在互聯(lián)網(wǎng)上爬揀信息，并按照類Treasury IO 機器人等。傳統(tǒng)如洛杉磯則推出了預報機器QuakeBot（它了南20143一次4.7）以及。在我國“推出全美橄欖（NFL）賽事4thDown一財經(jīng)”可以使用機器人在互聯(lián)網(wǎng)上爬揀信息，并按照類別分別執(zhí)行 200 多種算法同時基于對大量以往人稿件的學習，可判

4、斷出稿，然后由編輯人審核。在 2014 年全球編輯網(wǎng)會議（GlobalEditorsNetworkSummit）兩天張的，“機器工作坊”（Robot Journalism ）就占據(jù)了一午的會議時間。這說明機器人（算法已經(jīng)完全被體制業(yè)所接受并將得更加廣泛和深入的部目前較為流行機器人算法“敘事科學”（Narrative Science）公與學“梅蒂爾、和整學院”聯(lián)合開發(fā)的。該司總部離芝報（the Chicago Tribune）大樓只有咫尺之遙。在著名的統(tǒng)報總部的旁邊就潛伏著很可能報業(yè)的終結者乎很具有諷刺意味敘事科學司的創(chuàng)始人和首席技術（CTO克里斯蒂安（Kristian ，在未來 15 年內，將

5、有超過 90%以上由機器人（算法）生成。他還認為機器“將在五年內一、機器人(算法的原理和流機器人”，實際上是或算法語言（algorithm），它自數(shù)據(jù)，然后撰寫成人類可讀的內容?！八惴ā敝赴幌盗蟹浅碗s的數(shù)學規(guī)則、通過預先設定的步驟解決特定問題的計算機程機器人（算法）是如何生的？這個過程如一個“黑箱”，公眾很難對之行評判和監(jiān)督。通過預先設定的步驟解決特定問題的計算機程機器人（算法）是如何生的？這個過程如一個“黑箱”，公眾很難對之行評判和監(jiān)督。機器算法源代碼的專利為谷歌專有，同時已給包括“事科學”（Narrative Science）、“自動洞見”（Automated Insights）、“

6、耶索（Yseop）“CBS 互動”以及“未來”（Fantasy Journalists）等公司使用這些公司將谷歌的基礎算法投入到具體應用中，因此對公眾而言該技術的神秘性也漸降低為了增加公眾對機器人（算法）流程的理解，哥倫比亞大學院數(shù)中心曾以“敘事科學”公司的機器人（算法為例，對其進行“解剖這個流程主要包括個 5 步驟：1.讀入大量結構化和標準化數(shù)據(jù)；2.測聞性”；3.找出合適角度，如果有多個角度，則按照重要性排序；4角度與數(shù)據(jù)中的具體事實（storys）相匹配；5.文本在此將以上五步詳細解讀如下第一步，所有機器算法都需要先讀入大量數(shù)據(jù)。因此，凡是數(shù)據(jù)豐富而“凈”（結構化和標準化）的領域（如天氣

7、預報等）往往最容易開發(fā)出具有實價值的自然語言自動生成系統(tǒng)在財和體領域由于數(shù)據(jù)較“干凈因此也是機器蓬勃興起的領域。如今，隨著傳感器嵌入的遍在化，大量“干凈數(shù)據(jù)出現(xiàn)，因而催生了所謂“傳感”（sensor journalism），而傳可以被視為機器人（算法的初級版本。這也說明，機器是否可行，同取決于數(shù)據(jù)的數(shù)量和質量第二步數(shù)據(jù)讀入完成后算法就開始測量數(shù)據(jù)（news一般而言，挑出數(shù)據(jù)中最“反?！笨梢员灰暈闄C器人（算法的初級版本。這也說明，機器是否可行，同取決于數(shù)據(jù)的數(shù)量和質量第二步數(shù)據(jù)讀入完成后算法就開始測量數(shù)據(jù)（news一般而言，挑出數(shù)據(jù)中最“反常”的方面，例如 NBA 賽事中的數(shù)據(jù)種類包括得分總數(shù)、

8、投、三、罰、籃板數(shù)、助攻數(shù)、搶斷數(shù)、蓋數(shù)數(shù)、上場時間數(shù)、參賽場次數(shù)等等。監(jiān)測和比對歷史數(shù)據(jù)，一旦發(fā)“反?！?，例如以上各數(shù)據(jù)種類中出現(xiàn)的“最”或“最”，或者在財中，股價或匯率變化高于或低于預期（無論這一預期是算法自己計算得出的，是外提供的），那么算法就認為此數(shù)據(jù)具有在確下來就會找該（angles這些角度實際上是人事先已經(jīng)確定好框架，供算法選擇。例如，對育賽的典型框架包括：“旗鼓相當?shù)睦鸷橙珗龅膫€主義“同仇敵愾的團隊合作”和“后來居上的反擊戰(zhàn)”等等。算法在選擇具體框架時，往會參照前一步的性”特征。如果存在多個角度（框架），結合性”給各個框架打分（110 分），然后選擇使用得分最高的框架第四步角度

9、（框架）確定后，算法接著從數(shù)據(jù)中選擇相關部分，即所謂“事點”（story s），如球員名字、得分等，以支持該框架。算法還可以結合賽場地、球員背景等信息，按照“接近性”原則優(yōu)先或重相關球員的表現(xiàn)，括自動從數(shù)據(jù)庫中檢索該球并自動嵌等等第五步，對自動生成稿件從自然語言角度進行潤色。這是技術含量最高一步?！皵⑹驴茖W”公司的不斷地回顧審讀其所使用的框架以及相關的支撐“第五步，對自動生成稿件從自然語言角度進行潤色。這是技術含量最高一步?！皵⑹驴茖W”公司的不斷地回顧審讀其所使用的框架以及相關的支撐“故事點”，并將句子與人類自然語句相比對和替代。這一步的主要目的就是讓算生成的枯燥文字變得更加可讀。有的算法（如

10、“自動洞見”公司的算法）還會文本的生成加入隨，并且可以選擇多種復雜的敘事語氣（如“冷漠的“自信的”、“悲觀的”和“充的”等等）以讓文本顯樣。還有的算（如“耶索”公司的）則能結合元數(shù)據(jù)（metadata），使得基礎故事模板能夠更加活，玩出花樣，例如算法能根據(jù)主語的單復數(shù)而配套使用相應的動詞形式，或者變使用同義詞，從而使文本讀來不那么枯燥數(shù)據(jù)經(jīng)由以上復雜的算法處理后產出的財經(jīng)和體育，大多數(shù)讀者都法將其與人生產區(qū)別開來。這說明，盡管機器也許會讓很多人感情上難以接受只要的信者是機器還是人這個問題也許意義不大了二、機生的（一）機器人生產的復雜過程的“化約”過于簡目前三家主要機器算法技術公司的算法各。“自

11、動洞見”司的算模仿人類寫作風格；“耶索”公司的算靈活使用基本模板，組使用，花樣繁多；而“敘事科學”公司的算法則最接近真實生產重文本生成的性”（newsworthiness）和人類視角。但是，從前述器（算法的內在邏輯可以看出算法主要是對復雜寫作過程的簡化和提煉使用，花樣繁多；而“敘事科學”公司的算法則最接近真實生產重文本生成的性”（newsworthiness）和人類視角。但是，從前述器（算法的內在邏輯可以看出算法主要是對復雜寫作過程的簡化和提煉是一種“以簡御繁”的化約主義（reductionism），也就存在著“掛一漏萬”例如，目前算法將性”定義為一種“對于常規(guī)的偏離”。而在真實生中性”是一個

12、內涵和外延都極為豐富的概念，如哈卡普和奧尼爾（Harcup ，決定現(xiàn)代意性”的有10，包括：涉及權力精英涉及名流、涉、包含驚奇、壞消息、好信息、影響廣泛、與受眾有文化上的聯(lián)性、屬于后自身的利益等。(11)對這 10 ，程序員也許都一一用代碼來量化表達（這種化約性的量化表達，本身就可能存在問題），但如果條數(shù)據(jù)同時涉及以上多個性，算法如何充分體現(xiàn)出這呢？算法否能應對以及如何應中的復雜性，這對算法的編寫仍是一個巨大。機器目前主要仍是基于少數(shù)幾種有限的風格和語調較為生硬5月NPR商斯科特霍斯利（Scott Horsley）和“敘事科學”公司W(wǎng)ordSmith 進行了一場比賽。他們就各撰寫一稿，斯科特7

13、分鐘，WordSmith花了2分鐘。但是，NPR稿公之于眾，并請公眾進認可度投票，結果WordSmith獲得了912Scott得了9916見至少就上兩篇稿件來看，公眾似乎更認可Scott 的稿件。這也在一定程度上說明機器目前存在。（二）機器人（算法）也會犯錯，而糾正其錯誤將算法應和信息的自和發(fā)初衷是為了節(jié)效率避免因人而引入新的錯誤。但是，算法的自和發(fā)布過程一旦被啟動，例如，20143月（New球員坤頓羅斯on Ross）的尸體已被找被其將算法應和信息的自和發(fā)初衷是為了節(jié)效率避免因人而引入新的錯誤。但是，算法的自和發(fā)布過程一旦被啟動，例如，20143月（New球員坤頓羅斯on Ross）的尸體已

14、被找被其機構迅速抓轉發(fā)就有谷歌開百科實時監(jiān)測機器人（WikipediaLiveMonitor）(13)該算法背后的設計邏輯是：百科全球 287 個不同語言的版本中，如果多同時對同一個條目的內容進行修改更新，就很可能意味著一正在發(fā)生。2014 年 3 月某天的下午 3：09 分，機器人監(jiān)測到有五個人在三種語百科中有關坤頓羅斯的條目作了修（其實這些修改是紐最早的誤報因此它判斷認為這是一條正在發(fā)生，于是通發(fā)出一條簡訊球員坤頓羅斯的尸體被找到，得到確證。帖子被網(wǎng)民和其他機構廣為發(fā)但在其發(fā)出首12分鐘之后體不是坤頓?羅斯的，而是一名與該球員同名同姓的死者。盡管紐發(fā)出了正，但谷歌算法因其設計邏輯局限（必須

15、有多人同時修百科的同一條目時才動信息抓取和發(fā)布程序并未重新抓取和發(fā)布更正導致原來的誤報謬種流傳該例子說明，機器人（算法）既可以快速，也可以快速地犯錯而且，因其高效率和人無法干預，它一旦犯錯造影響波及面更廣。如果其信數(shù)據(jù)存在瑕疵，加上人力無從及時干預和修正，則會帶來廣泛。比（監(jiān)測局的數(shù)據(jù)源比較可靠），機器出錯的可能性較小但如果其信源來自社（、和百科等），機器就可縱。例向機器喂食虛信息，從而造極大波動。一風險引起了學界的關注數(shù)據(jù)與社（Data&Society比（監(jiān)測局的數(shù)據(jù)源比較可靠），機器出錯的可能性較小但如果其信源來自社（、和百科等），機器就可縱。例向機器喂食虛信息，從而造極大波動。一風險引起

16、了學界的關注數(shù)據(jù)與社（Data&SocietyInstitute）的研究員蒂姆?黃Hwang）就關注如何“通過機器人”監(jiān)測社交網(wǎng)中的誤傳信息（misinformation）以及哪些人能對之做出更正。但“通過會犯錯的器人監(jiān)測人類或者其他機器人犯的錯誤”這似乎是一個悖論（三）機生產過程需要消除“黑中國古代的莊子說，“得，得意忘言”，其意思似乎是說，媒介內容重媒介形式；麥克盧漢，媒介（電視）也是內容（“媒介即訊息”）?；眨‵redirch Kittler）將麥氏的理論（主要針對電視）推廣到數(shù)字媒介。他認為字媒介的硬件（圖形用戶界面）都具有隱蔽性。的遮蔽下，用戶看不自己受到了硬件的限制；本身可以使用

17、戶與計算機交流，同時卻讓用戶一點不知道背后的詳細過程，還給人以一種開放的印象。認為產品中已經(jīng)先被嵌入了權力結構，設定了“有限性、和”；預編程的機器其實是被使用者所真正的控制(14)由此看來器其運行如“黑箱”，具有隱蔽性，因機構有責任提高其透明性，以增強公眾機器生產過程的監(jiān)督。在這一點上，人生產中已經(jīng)存在的增加透明性種種措施值、借鑒哥倫比亞Tow中心發(fā)布了責”，(15)對如何增機器提出了以下建議第一，增加算法本身。例如，主動提供或者依的信息公開法案（Freedom of Information Act）向請求者提供算法的源代碼。目前上些機器哥倫比亞Tow中心發(fā)布了責”，(15)對如何增機器提出了

18、以下建議第一，增加算法本身。例如，主動提供或者依的信息公開法案（Freedom of Information Act）向請求者提供算法的源代碼。目前上些機器人（算法）的源代碼是公開的，如 TreasureIO。(16)但是即使公不能保證機器算法具。首先，因為普通人看不懂源代碼所說，是“公開的；如果公開的源代數(shù)人看得懂，那么要求“明度”的意義也就不大了。其次，源代碼常常會迅速迭代，這會帶來兩個問題，其一即使是編寫算法的程序員本人對他（她）自己以前寫的算法代碼也不能全部看懂；二，算法源代碼在不斷迭代后會存在不同版本，對到底哪一版本的源代碼尚共識，因此即算法源代碼也不能當然保。有鑒于此機構在提高算上

19、能做的是：告知公眾機器人在實運行中帶有的偏見、所犯的錯誤，并以普通人能夠看明白的方式呈現(xiàn)出來約在使用橄欖球比時就采取了不少提的措施。該機器人在運時參照2000來（NFL）數(shù)據(jù)。設立專門網(wǎng)頁對算法原理進行了通俗易懂的詳細解釋，而且對該機器人算法存在的偏見直言不諱，知讀者“盡管有大數(shù)據(jù)支撐，但和 的機器人生傾向于樂觀”第二，為算法作出的判斷提背景信息。目前，機器算法對自己作的判斷還不能提供背景信息以幫助讀者作出必要的校正。比如，現(xiàn)在凡涉性聞，機器人只會簡單地說：“這是我從已有數(shù)據(jù)做出?！敝劣诘呐袛噙€不能提供背景信息以幫助讀者作出必要的校正。比如，現(xiàn)在凡涉性聞，機器人只會簡單地說：“這是我從已有數(shù)據(jù)

20、做出?！敝劣谒澈筮壿嬍鞘裁矗瑒t無法提供解釋。換句話說，目前，機器人時，只它知道什么，還不能解釋它是如何知道的，以及其對所知內容的自信水平level）。這時機構可以通過列出關鍵概念的定義、其判斷所基于的預設以及在等方式，來增強機的透明性（四）算依賴社會整體數(shù)據(jù)化水現(xiàn)在正從“數(shù)字化”社會進入“數(shù)據(jù)化”社會。前者是后者的前提，后者是前者的深化和遍在化。如前所述，機器不僅需要大量數(shù)據(jù)，還需要高質量數(shù)據(jù)，這就與社會整體的數(shù)據(jù)化水平相關。前述關于Alcoa之所以能由機器人自動生成，前提是因為：首先，Aloca 公司的業(yè)被以高度結化的方式撰寫和公開發(fā)布；然后，被一家名為 Zacks 公司編輯；再然后被導入

21、到自己研發(fā)的算法中，算法將其中的關鍵數(shù)據(jù)和表達抽取出來并與其背景信息相比對。所有這些都發(fā)生在千分之幾秒之內，這一速度無疑是建立在整個程的高度數(shù)據(jù)化和結構化水平之上的因此算的發(fā)展僅靠一兩種工的，它需要整個行業(yè)乃至社會達到一定的數(shù)據(jù)化水平，形成一個龐大的數(shù)據(jù)持生態(tài)系統(tǒng)（system）在我國受制于行業(yè)部門條塊分割管理體制，各信息領域（如醫(yī)、教育和文化藝術等機器的最是社會數(shù)據(jù)化數(shù)量和質量水平不高。例如之間以及各信息領割據(jù)，“信息孤島化”現(xiàn)象非常嚴重，數(shù)據(jù)不能共享，不產生整體效益，也導致重復建設，利用率低下三、機器帶來的影盡管之間以及各信息領割據(jù)，“信息孤島化”現(xiàn)象非常嚴重，數(shù)據(jù)不能共享，不產生整體效益

22、，也導致重復建設，利用率低下三、機器帶來的影盡管機器還存在很，它仍然對現(xiàn)生產方式帶來了巨大性影響（一）機預示工業(yè)化生產”時代的到傳業(yè)的商業(yè)模式正在失為節(jié)省成本開始大幅裁員但生產是勞動密集型產業(yè)，裁員必然造總量的大幅下降，使業(yè)陷一種惡性循環(huán)，讓報雪上加霜。而機器人成為報業(yè)逃出這一惡性循環(huán)的難得會一般認為是科技發(fā)展刺激業(yè)，但業(yè)對科技也有著刺激作用。如，弗雷德里克柯尼格（Frederick Koenig）發(fā)明的蒸汽驅動滾筒印刷機是由晤約翰沃爾特贊助發(fā)明的，并于 1814 年在該報率先使用；世界第一臺雙筒刷機“何氏”（HoeType）滾筒印刷機也是在 1847 年被費城公共記事報首次采用報業(yè)對技術的贊

23、助使用對技術的發(fā)明和改進起到了重要作用。有了這技術，報紙量才得以大幅增加，售價大幅下降。因此“可以說是將蒸印刷機引入報業(yè)，而不是因為有了蒸汽印刷機才有了”。盡管現(xiàn)在的報業(yè)早已不如 19 世紀上半葉時那樣財大氣粗，可以投入大推高速印刷技術的改進，但今報業(yè)和機器技術之間仍存在類似的互動關系可以說是傳推動了的應用和發(fā)展。相對于人常用的“質化盡管現(xiàn)在的報業(yè)早已不如 19 世紀上半葉時那樣財大氣粗，可以投入大推高速印刷技術的改進，但今報業(yè)和機器技術之間仍存在類似的互動關系可以說是傳推動了的應用和發(fā)展。相對于人常用的“質化信方式，機器則完全自、加工和發(fā)布，因此具有“快”、“準確和“廉價”的特點。，相同的時

24、間內，人只能產出300，機器能產出4400。(18)2013年使用“自動洞見”公司的算法動生成了3億，是世界上所所的總和，2014年數(shù)量則達到 億條。(19)算的“快速”和“準確”使它在突上優(yōu)勢明顯。如 3，洛杉以極快的速了發(fā)生在加州?；谔囟ǚ?，從獲取相關數(shù)據(jù)到成文發(fā)布僅僅用了 3 分鐘，使得該報成為首發(fā)該消息。這意味著，海量和多樣將被以低廉的成本生產出工業(yè)化生產代到來。由于生產成本極低，此前某些靠人力無法實現(xiàn)，或者因成本巨大而不切實的信息領域將會得到開發(fā)利用，例如無論哪個名不見經(jīng)傳的體育隊或，者都能讀到實時生成這種根據(jù)用戶需求即時生成速生速死后即焚讓-弗朗索瓦利奧塔（Jean-Franco

25、is Lyotard）對“信息”和“知識”做了分。他認為，信息與傳統(tǒng)形式的知識完全不同。知識要求人類的思和冥想信息則是表現(xiàn)性和實用性的，它是以計算機為基礎（這將對據(jù)傳輸?shù)乃俣群托史胖迷诘谝晃唬┑呢泿拧＠麏W塔認為，信息是為了加市場而創(chuàng)造出來的“知識”：它的生產很廉價，易于交換，快速消費并被拋棄。按照利奧塔的說法，機器人（算法）的引入使得（財經(jīng)、體育和突發(fā)生產更工業(yè)化，整體的“知市場而創(chuàng)造出來的“知識”：它的生產很廉價，易于交換，快速消費并被拋棄。按照利奧塔的說法，機器人（算法）的引入使得（財經(jīng)、體育和突發(fā)生產更工業(yè)化，整體的“知識性”被削弱，“信息性”大幅增強。但更準確地說，器人業(yè)中引起是：它

26、使得某些原本是“信息類的生產變得更為效和準確，因而使得那些原本更具“知識性”特征獲注意，得到更精的加工，因而變得更為優(yōu)質（二）人將更能發(fā)揮其優(yōu)勢，實生產的“人機共生”20109月哥倫評論雜志的封面是一只上拼命踩著子的倉從業(yè)者迪恩斯達克曼（Dean Starkman）在該期封面文章：者現(xiàn)在的生存狀態(tài)如倉鼠，需要生的稿件，這必然導質量下降。斯達曼舉例道俄勒岡州波特蘭市的俄勒岡人報（一家久負盛名，多次獲得普策獎的報紙）提出了創(chuàng)建“一與數(shù)字導向的企，要2014上半年要實現(xiàn)發(fā)帖總數(shù)增加 25%，下半年要實現(xiàn)增加 40%；每個季度都要有個項目；在“頁面瀏覽量”和“讀者參與”兩個指標上也提出了更高目標。工，

27、資源更少更少，斯達克曼比作累死累活的“倉鼠”，而邁克德森則將他們比作親人盡喪，孑然于世，同時也擔心自己隨時會離的鰥孤獨者。所的以上困境突如其來。與從福特時代就開始的越來越多被機器取代產業(yè)工人不同作為“知識工人”曾一度高枕無憂。但近年來機器人技術發(fā)展被列為 9 大即將被機器人取代的職之一。(23)一已經(jīng)徑直布計算機很快將取。以上信息似乎說和機器人不共戴天。但實際上，機器卻受到了人編輯的歡迎。首先，如發(fā)展被列為 9 大即將被機器人取代的職之一。(23)一已經(jīng)徑直布計算機很快將取。以上信息似乎說和機器人不共戴天。但實際上，機器卻受到了人編輯的歡迎。首先，如前所述，由于有了機器人輔助機構可以用同樣數(shù)的

28、人生產的；其次，機器能將人從枯燥和分析工作中解放出來，使后者能去從事更有創(chuàng)造力的內容生產。也強調出，引入機器人并非是為了取代人：“目的是為了使用技術來降編輯的勞動強度，讓他們有精力少處理些數(shù)據(jù)，多做些。而且在引入機器人的，大多的編輯都持支持態(tài)度，并參與了全。20 世紀初，弗雷德里克泰勒提出“泰勒主義”認為，對于流水線工廠而言，率是最高原則，因此有必要對工人操作的每個動作進行科學研究，以確保他們都用準的方法作業(yè)，每秒鐘都追求最大的效率。在泰勒看來，在工作中，是人要適應機器而不是機器適應人。泰勒曾經(jīng)說：“以前，人是第一位的，以后，體系（system）是第一他還考們不用思考后瑪姬克遜（Maggie

29、Jackson）將該理論運用于數(shù)，提出了“數(shù)字泰勒主義”的概念唯有“多任務執(zhí)行”（multitasking）才能應對數(shù)字信息。換句話說，數(shù)字時代，做“倉鼠”從業(yè)者的宿命。如果工業(yè)時代的泰勒主義是要求人的肉適應機器，信息時代的數(shù)字泰勒主義就是要求人的大腦也適應機器?！皵?shù)字泰勒義的唯一的標靶不再的身體，而的大腦但認為，只要人類處理得當，將機器人（算法）引生產并不必然帶來“數(shù)字泰勒主義”，的“倉鼠”境遇更，而是相反，它可能扭轉一。對于人類而言，現(xiàn)在以及未但認為，只要人類處理得當，將機器人（算法）引生產并不必然帶來“數(shù)字泰勒主義”，的“倉鼠”境遇更，而是相反，它可能扭轉一。對于人類而言，現(xiàn)在以及未來工

30、作將會更加技術化，會充滿著算法程序和模板；同時也會更加人性化，那些能夠與機器合作，同時又具有講述好故事能力、和幽默情感將市場中的稀缺資敘事、潤色等則需要由人類完成。機器人競爭，而是在與機器人合作的，如何充分展現(xiàn)人性。這種通過人機合完成的將是一種復合產品，它在事實上如機器般精確無誤，在可讀性上令人味無窮生產從數(shù)字泰勒主義到人機共人工智能研究的先驅、數(shù)學家馬文明斯基insky）認為，人類要尊自己制造的機器人；不該將它們堆放在沒有窗戶的工廠里，干些沒人樂意干的活；該將它們一樣使喚。他不遺余力把人腦的智能裝入計算機，以“讓機變得像人一樣”。而發(fā)明了文字處理技術、鼠標和的神奇小子道格拉斯?英格特（Dou

31、glas art）卻提倡“電腦為人服務”的理念。上世紀五十年代，這兩宗師曾在麻省理工學院相遇，留下一段膾的。明斯基說人類要機器賦予智慧，讓它們擁有自我意識！”英格巴特回答說：“你要為機器做那么多事？那你打算為人類做點什么呢那些致力于使電腦界面更友好人性化生產中并不是直接，其基本事將由機器完成，而判斷、分析、解釋更的工程師們常常會講起這個故事。第一財經(jīng)首席技湯開就說：“機器能做簡單機械的事情人類就可以騰出精力來做更高級的情。”他更的工程師們常常會講起這個故事。第一財經(jīng)首席技湯開就說：“機器能做簡單機械的事情人類就可以騰出精力來做更高級的情?！彼@然是贊同英格巴特的立場的在機器時代，事實將由機器完

32、成，解讀則將由人類者完人在寫會盡量顯示出未來仍然是“人有人的用處”（控制論創(chuàng)始人諾伯特維納語）。所謂不是所有參與者都得到一樣的，而是都得到其最適合的。在未來的人機關系中業(yè)中，最公正的場景應該是“人機共生，各司其職，相得益彰”。作者系復旦大學。本文為作者承擔的國家社科項目媒介融合化背景下“數(shù)據(jù)驅動生產”之現(xiàn)狀、趨勢及支持生態(tài)系統(tǒng)研究系列成果之一參見參見參見/TreasuryIO參見：times_robot_journalist_參見：其意思并非是指機器人（打敗人而獲獎，而是指普策獎將會設立“機器”獎項類別然后向機器授times_robot_journalist_參見：其意思并非是指機器人（打敗人

33、而獲獎，而是指普策獎將會設立“機器”獎項類別然后向機器授獎。他說的是機器與機 器 人 的 競爭 ， 而 不 是機 器 人 與 人 的 競 爭 。 參 見 ：gorithm-write-a-better-news-story-an-a-human-參見參見參見框（frame的概念最早由人工智能研究的數(shù)學Minsky）提出。他認為的知識是以信息結構的形在中的某種典型情景的信息結構稱為“框架”。社會學者戈夫曼于 1974 年首次將框架理論運到和組織會借之以講述故事的邏輯線過媒介框架受眾能夠更迅速地理,但同時也容易形成刻板印(11) Harcup, T., & ONeill, D. What News? Galtung參見：受眾能夠更迅速地理,但同時也容易形成刻板印(11) Harcup, T., & ONeill, D. What News? Galtung參見：ed-a-machine-to-write-a-news-story-who-當然，這里需兩點：1.此前序員讓WordSmith模仿的“平實風格，而據(jù)說，若經(jīng)過調整 也可以模仿 NPR 的“華麗的”或“更人性