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驚!紐約時報機器人編輯讓流量漲了38倍!

驚!紐約時報機器人編輯讓流量漲了38倍!

1961年,通用汽車在新澤西州首府特倫頓的工廠里安裝了第一臺工業(yè)機器人。近兩年,更是出現了一大波能做飯炒菜疊衣服的家庭機器,以及越來越聰明的沃森等。我們對機器人這種新生事物就產生了歡喜而又害怕的情緒。

史蒂芬·霍金在2015時代精神會議上表示,“人工智能計算機可能在接下來的100年之內就將人類取而代之”。而現在,機器人在取代人類的路程上似乎又進了一步。

機器人編輯

由《紐時時報》數字部門的科學團隊研發(fā)的機器人Blossomblot,是基于協作工具Slack軟件上的一個虛擬智能機器人,通過基于像Facebook這樣的社交平臺上所推送的海量文章大數據分析,它能夠預測哪些內容更具有社交推廣效應,以及幫編輯挑選出適合推送到文章和內容,通過機器學習甚至可以獨立制定標題、摘要文案、配圖等。

此外,Blossom還可以基于社交網絡海量文章的大數據分析,來判斷其中哪些內容更具有社交推廣效應,從而幫助編輯挑選出適合推送到文章和圖片集。這種方法極大程度地減輕了編輯們的工作負擔。

項目團隊負責人介紹道,Blossom的后端采用了十分先進的機器學習技術,通過Java、Python和MapReduce等語言和技術的支持,融合了非常前沿和復雜的算法;其前端則基于協作工具(Slack):內容通過直接接口整合到了《紐時》slack帳號中的某個頻道中。同時,Blossom還提供了一些“彩蛋”內容(如天氣),鼓勵時報的編輯們去探索和熟悉的工具。

Blossm?靈感來自副總編

Blossmblot的想法最初來自Alexandra MacCallum的靈感,她在去年秋天被任命為紐約時報的副總編輯,負責進行用戶的拓展和開發(fā)。她們團隊工作中很重要的一部分是對文章進行針對性的推送,但每天都有上百篇的文章產出,如何有效地選擇和采取什么方式推送顯得十分重要。基于此,MacCallum認為應該借助某種工具對用戶的關注度進行分析和預測。

Blossom暫時還沒有自然語言的理解能力,不過編輯可以使用設定好的命令來根Blossom溝通。

根據紐約時報內部統計的數據結果顯示,經過Blossom篩選后自動推薦的文章的點擊量是普通文章的38倍。現在,各個版面的編輯也會像產品經理一樣,對Blossom團隊提出產品優(yōu)化的需求。

通過實驗性的文本編輯界面,演示了Blossom如何通過交互式學習系統和記者進行配合完成高相關度的標注工作,在此工作中,還能夠通過拼寫檢查工具突出拼錯單詞。

產品經理Francesca Barber提到,未來,bolssomblot它可能會擴大到涵蓋具有文章推送渠道的所有社交平臺。而同時使用bolssomblot的各個版面的增長編輯也會像產品經理一樣,對Blossom團隊提出產品優(yōu)化的需求。

總結

就像亞馬遜嘗試用無人機來送快遞一樣,紐約時報的寫作機器人雖然第一次這個想法出現會讓我們一驚,但這不是玩笑,很快你就會接受這個事實。

只是從想法到應用,需要時間去完善,這需要一個過程。而且從使用場景來看,就像自動駕駛汽車一樣,機器人寫作也可有半自動和自動兩個階段來過渡,初期只是提供協助,之后能夠獨立運行。

但這也并不表示機器人能夠完全替代人工寫作,對于非常格式化的新聞內容,機器人完全就能搞定,但是深度和分析、調查內容,顯然不是機器人能夠搞定多,所以小編,如果你還在書寫最簡單沒有技術含量的新聞,也許機器人就要搶你的飯碗了。

來源:鈦媒體

原創(chuàng)文章,作者:Stella,如若轉載,請注明出處:http://qyysmy.cn/blog/archives/17229

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