他做了12年新闻记者最近辞职了 原因是AI

几年前，彭博新闻编辑达蒙·科维尔斯基预见到了他办公桌上即将到来的变化:自动化和人工智能。

未来，机器人、自动履带车、电子搬运车等将出现在我们的未来世界。他想知道他的工作是否会被这些人工智能机器人取代吗？这位已婚的纽约父亲最终基于他的就业状况和家庭考虑做出了辞职的艰难决定。

“自动化已经发展到可以代替人类做很多事情的地步。我试图让更多的人参与理解这个过程，”42岁的科尔维斯说。科尔维斯·斯基长期编辑头条新闻、突发新闻报道，并负责发布财务报告，即梳理证券交易委员会信息的报告。“当时有一些短期项目，但进展并不顺利。”

今年早些时候，科夫斯基从彭博新闻社辞职。他认为人工智能的兴起是结束他12年新闻生涯的一个重要原因。他估计有四分之一的工作是通过计算机软件完成的，这种软件可以自动抓取文件和新闻稿，以获得实时新闻和引人注目的标题。另一名最近失业的记者在一次采访中要求匿名发言，她说在过去几年里，她60%的工作任务已经被自动化所取代。

彭博新闻不仅依靠员工在新闻报道中创造标题和故事写作技巧，还将人工智能驱动的系统转变为主要的后备力量。美联社、道琼斯和路透社、包括《华盛顿邮报》和《纽约时报》在内的报纸以及雅虎和应时等在线新闻网站都更加依赖计算机支持的自动化新闻模式。

行业间的竞争在一定程度上推动了自动化报告的扩散。由于新闻是一个不间断的循环，必须实时、快速地报道，相关部门将采用技术来满足这一需求。自动报告依赖于计算机预先编写的模板，它们的浏览者可以比人类更快地抓取文件，从而为新闻机构提供了速度和数量上的优势。当我们用毫秒来衡量新闻业的成功时，这些是至关重要的。

除了相互竞争之外，大型新闻编辑室还面临一个不一定符合行业规则的新挑战:记者需要的不仅仅是一个推特账户，而是排除他们的报道。任何有手机的人都可以发布新闻。人工智能可以帮助公司的新闻编辑室击败散布在全国各地的博客和独立人士，他们在YouTube和Facebook上免费发布新闻。

尽管人工智能的发展正在稳步推进，但根据局外人的观察，对作家和编辑职业生涯的影响却很少有人研究。密苏里新闻学院美国新闻编辑协会的执行主任泰瑞·海特说，“如果你问我关于自动化的讨论导致记者失业，那么我可以告诉你，我不知道这件事。”

克里斯·鲁思是脱口秀的编辑和创始人，也是北卡罗来纳大学教堂山分校商学院的教授，他说:“没有证据表明人工智能会导致新闻报道中的裁员。”

一家新闻机构报道的一篇描述人工智能的报道提到，记者们正在从更多数据驱动的新闻报道任务中解放出来，比如体育和季度企业收益，并转向更深入的调查。“大多数在线新闻网络——美联社、彭博、路透社、道琼斯等。-使用人工智能来寻找新闻或撰写基本类型的新闻故事。Roush说一些记者已经意识到即将到来的自动化对他们的影响。记者们担心失去工作。"

发言人劳伦·伊斯顿在一封电子邮件中表示，美联社与人工智能公司自动洞察的合作不会导致失业。Automated Insights发布了3700条新闻，使公司在协议的第一季度盈利，比预期的多300多条，还处理了美国小联盟棒球队的后续报道。道琼斯公司在2007年发布了道琼斯碎片新闻快报，他们认为人工智能是帮助他们制作更好新闻的另一个技术来源。

“对我们来说，人工智能是一种增强工具，可以提高我们的新闻速度和产品质量，但它不能取代记者对新闻的详细分析。道琼斯发言人科琳·施瓦茨在一封电子邮件中写道，“但我们仍然渴望在新闻编辑室继续使用先进的人工智能技术。"

更多的人工智能是否意味着未来的新闻工作对人类的需求会减少？尽管人工智能可以帮助大型新闻编辑保持竞争力，但很难想象这项技术能创造就业机会。因为在未来，所谓的快速新闻——新闻快递、短信、天气、地震——将被自动化技术所取代。

杰伊·米勒说，自从1997年他在道琼斯发布新闻以来，他一直在仔细观察，因为他发现道琼斯通讯社采用了更多的自动化技术。米勒在2010年搬到了彭博，但不幸的是在2016年下半年被彭博解雇。他不确定人工智能对他的工作产生了多大影响，但他确信裁员与彭博第一词汇(First Word)办公桌上自动化应用的增加密切相关。2016年4月，彭博社总编辑约翰·米克尔思韦特(John Micklethwait)宣布，自动化对新闻业的未来至关重要。彭博没有回应就这篇文章发表评论的请求。

来自新泽西州泽西城的47岁的米勒说:“任何与数据相关的东西都可以写入模板，这并不难实现。我的意思是，如果你在人工智能领域有研究，但我不知道...我建议人们从多维角度思考。”

俄勒冈大学新闻与传播学院的副教授塞思·刘易斯说，他没有意识到自动化正在成为新闻室的主流技术。“一般来说，这会导致失业。如果机器在新闻任务中发挥更重要的作用，那么记者不可避免地会被解雇。”

米勒说，尽管人工智能给人们的就业带来了一些阴影，但计算机不会完全取代人类。相反，他认为机器将帮助人们处理数据驱动的故事和人员配备，并一点一点地记录人们。“任何可以商业化的东西都是这样的。很明显，我们的反应速度永远不会像电脑那样快。但是自动化不能完全取代那些需要人类创造力和多样性的工作。”