笔者3月初接触到某E项目，创始人介绍其产品已经形成了科技、体育、财经三大领域新闻自动撰写系统。

在股权投资领域Bottom-Up的研究方法比较流行，笔者也围绕着E项目所涉及的领域做了一些研究，发现人工智能写作在近几年发展十分迅速，尤其是在新闻媒体领域。

2014年7月，美联社（AP）与科技公司AutomatedInsights（简称AI）公司达成合作，使用他们的Wordsmith平台自动编发企业财报。具体流程是每当公司发布财报，Automated Insights会自动抓取收到的财报，基于美联社预先编辑好的写作结构，几秒钟之内生成一篇150-300字的新闻快讯。这套系统每季度能生产近4000篇财报新闻，而在此之前美联社的编辑们每季度只能写出400篇财报。

2016年8月，路透社宣布与语义技术公司Graphiq合作，他们的解决方案是预先假设哪些事件将被报道，之后人工智能可在极短的时间内从数据库中抓取数据，建立可视化图像，然后打包这些图像与所做的报道匹配。举例来说，如果你准备写一条狗攻击人的新闻时，Graphiq的人工智能系统已经把该事件基于历史数据的可视化内容生成完毕，在提升内容信息量的同时也为记者节省了大量时间。

2015年9月，腾讯推出名为Dreamwriter的自动化新闻写作机器人；2016年6月，第一财经与阿里巴巴联合推出智能写稿机器人——“DT稿王”。2016年8月，今日头条推出AI机器人“张小明”，进行奥运新闻报道。国内的人工智能还停留在比较初级的应用阶段，多以财经、体育新闻为主，体裁上基本局限于快讯、短讯和财报。

学术上面将人工智能写作称为“文本生成”。目前很大一部分人工智能写作都是用基于模板的文本生成方法来实现的，当然，也有很多研究者使用了基于深度学习的生成方法。例如：基于字符的递归神经网络 Char-RNN（Character based Recurrent NeuralNetwork）。斯坦福大学计算机科学博士 Andrej Karpathy 就在GitHub上写过一篇影响较广的博文 《递归神经网络惊人的有效性》（The UnreasonableEffectiveness of Recurrent Neural Networks），里面会手把手地教你如何玩转 RNN 文本创作。

在大量数据的喂养下基于深度学习方法的人工智能写作发展迅猛：2016年，谷歌的人工智能在学习了2865 篇爱情小说后，创作了下面这首情诗：“it made mewant to cry／no one had seen him since.／it made me feel uneasy.／no one had seen him.／the thought made me smile.／the pain wasunbearable.／the crowd was silent.／the man called out.／the old man said.／the man asked.”

微软为训练机器“吟诗”，从350万诗句中抽取了120万个诗句去训练机器，输入“春”、“琵琶”、“醉”等关键词和平仄要求，于是作出了这样一首绝句：

双眸剪秋水，

一手弹春风；

歌尽琵琶怨，

醉来入梦中。

2016 年 3 月，日本函馆未来大学「任性的人工智能之我是作家」团队利用人工智能写出的一篇小说《计算机写小说的一日》（The Day a Computer Writes a Novel）入围了日本「星新一文学奖」。这篇小说的结尾是这样的：

“写作使我快乐，这是我之前从未体验过的，我也将继续带着兴奋写作。这是计算机开始写小说的第一天。我终于不用再为人类工作，而是要首先追寻自身的快乐。”

以写作机器人为代表的人工智能是否会取代媒体从业人员？这是大多数人都关心的问题。实际上，现阶段不管是新华社的“快笔小新”还是《华盛顿邮报》的Heliograf，目前都没有涉及任何大规模裁员问题，写作机器人的存在，更解放了编辑的劳动力，让他们能将精力集中于新闻更深层级的挖掘和思考。部分原因在于，现有写作机器人主要做的是改变数量，而非质量，写作机器人在语境理解和趋势分析上仍未表现出令人惊艳的一面。一篇好文章依旧需要人类的见解和分析。

放眼未来，当写作机器人通过持续大量的数据训练突破了一个“临界值”，由之前相对平缓的学习曲线变为陡峭的学习曲线，其爆发的能量将大大超过我们的想象。

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