Associated Press（以下简称 AP），是一家美国非盈利的新闻机构，上周五他们对外宣布在过去的 2014 年的最后三个月，他们一共发布了 3000 篇文章，而在过去他们可能仅仅只能够发布 300 篇。 10 倍的发文数量增长的背后并没有任何人力成本的增长，所有的源头来自于一个算法。
在去年夏天，Associated Press 与 一家提供实时内容自动化生成的公司Automated Insights 合作，通过算法将过去积累的数据转化成文章、可视化图片等等。就过往发的 3000 篇的文章，由算法生成的文章几乎没有错误，你甚至无法将这些文章与人类所自己撰写的文章分开。所有的文章都是以美联社的风格作为标杆，而内容丰富多样的远远超出了一个正常作者的能力。
不仅仅是高产和高质量，更重要的是他们在新闻时效性的优势。去年，在洛杉矶地震仅仅过了 3 分钟之后，AP 就已经将地震的新闻报道给公众，而在近日，苹果刚刚发布了他们去年的财报几分钟之后，AP 就撰写了关于苹果 2015 年 Q1 季度财报的预测。这意味着机器已经开始学习，甚至于提供分析、洞察力这些加入更多人脑思考的领域。
Narrative Science 是另外一家提供类似服务的公司，他们的 CTO Kristian Hammond 认为：到了 2030 年，可能有 90% 的新闻都由机器写作完成。目前，福布斯还有一些新闻媒体，已经使用 Narrative Science 公司的软禁写作电子邮件等等的文件了。可以想象，未来机器写作代替的场景会越来越多，同时它们的写作新闻会越来越智能。
PS: 本篇文章由机器生成，与作者荔闽没有任何关系。
[36氪原创文章，作者: 荔闽]
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