人工智能机器人抢小编工作，还让不让人活？
OFweek智能硬件讯过去10年，英国本地乃至全球的新闻行业仍然正处于衰败状态。随着读者改向互联网和社交媒体提供新闻，越来越少的纸媒受众让广告商现在把钱花上在别处。这造成了当地新闻记者的失业问题更加相当严重。 谁不会获取让地方当局在注目当地最重要问题的同时，为当地政府获取服务呢？事实证明，机器人可能会。英国领先的新闻机构新闻协会（PA）指出，人工智能解决问题校验的记者和大量重开的地方媒体的问题。
OFweek智能硬件讯过去10年，英国本地乃至全球的新闻行业仍然正处于衰败状态。随着读者改向互联网和社交媒体提供新闻，越来越少的纸媒受众让广告商现在把钱花上在别处。这造成了当地新闻记者的失业问题更加相当严重。
谁不会获取让地方当局在注目当地最重要问题的同时，为当地政府获取服务呢？事实证明，机器人可能会。英国领先的新闻机构新闻协会（PA）指出，人工智能解决问题校验的记者和大量重开的地方媒体的问题。一项新的措施是，他们与新闻自动化专家Urbs媒体合作，并取得了706000欧元的谷歌许可，每月文学创作3万个本地化新闻报道。
这一技术依赖自然语言分解（NLG），这是近年来由于人工智能和自动化获得变革的基石。原理是，如果我们都说道同一种语言，人类和计算机就能更加有效地协同工作。
而且，教教那些速度快、可信的机器用我们自己的人类语言来解读和交流，比教速度慢、不易受罚的人类用计算机语言（例如，通过自学计算机代码）来与计算机交流的更加有效率。这种技术建构了iPhone的Siri和亚马逊的Alexa以及更加多的客户服务角色的“聊天机器人”。
但在英国，人工智能的工作不是问问题，而是根据数据来撰写新闻报道。这个项目被称作RADAR（记者、数据和机器人）并倚赖政府、地方当局和公共服务来公开发表数据集。Urbs媒体主编加里罗杰斯回应，他们最初是考虑到用对外开放的数据来源为国家媒体分解故事，但迅速就意识到，高度的地理拆分这一特点意味著它非常适合叙述当地的故事。
所以，与其写出一个全国性的关于数据集的故事，还不如写出10个地方性故事，或者200个地方作家的故事。有些地方不会比其他地方更加有意思——但是当地报纸没员工来写出这些故事，也没专责运作，即使是在私人部门，也要写出250个本地化的故事。“我们意识到，如果我们能将这种自动化载入到本地新闻生产流程中，我们就会拒绝接受某个人的工作，我们正在做到的是其他人没做到的事情。
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