導讀 : 由於信息爆炸，創作篇好的文章想賺取高點擊率，並不是件容易的事。
i黑馬 特約作者 陳一佳 11月10日報道
現如今，社交網絡、自媒體平臺發展得如火如荼，幾乎已經成為了人們每天獲取熱點新聞的必要途徑。然而，讀者們可能無法想象，由於信息爆炸，創作篇好的文章想賺取高點擊率，並不是件容易的事。編輯們從搜羅熱點、寫文章、配圖、到絞盡腦汁想標題，一篇文章上消耗的腦細胞絕對不比傳統媒體稍。但是現在，有了“它”，編輯們以後可能就要少了很多苦惱！我們還是先從《紐約客》封底的漫畫說起。
從2005年開始，《紐約客》的每期封底都會有一幅無字黑白漫畫，面向讀者征集配圖的文字。最幽默有趣的一條將會刊登在下一期雜誌上。十年來，這已成為最受讀者歡迎的欄目之一，每期都會收到約 5000 條讀者配文。
欄目火了，但負責挑選配文，已經71歲高齡的編輯Bob Mankoff卻因此苦了，說到這份差事，他說“每周都要篩選5000多條配圖文字，這絕對是一份令人望而生畏的工作。我幾乎每兩年就不得不換一個新助手。長期大量看這些配文，就像在雪地里會得雪盲癥一樣，他們也會得‘幽默盲’。”
但是很快科技就來幫忙，讓Mankoff可以從茫茫文字中解脫出來了。微軟研究員Dafna Shahaf和Mankoff合作研發了一個人工智能系統——教會計算機判斷什麽是“幽默”。要知道，目前機器人的學習還只停留在模仿人的行為上，想讓機器識別人類的“感覺”，特別是像諷刺、文字遊戲以及各種產生幽默的手法，對人來說很容易，但已經困擾了機器幾十年。Shahaf又是如何做到的呢？
一年前，Shahaf在參加 Mankoff 關於漫畫配文的演講時，發現可以讓計算機評估一條文字的有趣程度，但關鍵是突破“機器學習”。於是，她從《紐約客》的數據庫中找到過往的漫畫和文字，將他們錄入系統，教計算機做出選擇，從而形成相似的笑點。
由於視覺軟件一般都是為照片設計的，而不是圖畫，所以研究員還需要人工描述每幅漫畫里內容，並將其分為兩類：背景信息和反常之處。比如在下面這幅漫畫里，背景信息包括：辦公室、工作地、秘書、電話；反常之處是：臺階、天空、上帝。
最終研究結果顯示，人工智能的選擇中，有 55.8% 是編輯人工選出的最佳答案。這個結果讓Mankoff還是很滿意的，認為人工智能確實可以在現實中應用，幫助編輯們排除掉一大部分蹩腳的笑話，大幅度減少勞動量，但其智能判斷的能力還是無法與人腦匹敵，也許永遠不會超過人類。
不過微軟研究員們的野心還遠不只這些。現在，除了幫助漫畫篩選配文，根據尼曼實驗室報道，《紐約時報》的數據科學團隊也開始使用機器算法，幫助編輯篩選報道了。每天從《紐約時報》網站的300多篇報道中，選出50篇最吸引人的放在Facebook賬號上。
使用方法也非常簡單。開發團隊把算法接入到編輯日常的辦公協作工具Slack上，並創建一個名為Blossom的機器人。使用時，編輯只要像平時聊天一樣和它對話就可以了。在對話框中發送“Blossom Facebook？”，Blossom 就會從各個版塊的新聞稿中，挑選出容易在Facebook 上引發傳播和互動的內容，並立即把鏈接反饋出來，以供參考。文章發布後， Blossom 還能幫助給出這些文章在社交網絡上的反饋數據。
Blossom的一名開發人員告訴我們，這個機器人目前表現得非常不錯。僅就 Facebook 的點擊率來看，那些典型由機器人推薦的文章已經比由人工推薦的文章多出了 3.8 倍！
因此，這更讓微軟的研究員們信心倍增，“總有一天，我們會讓系統自己創造出有趣幽默的文字，而不只停留在篩選的層面。”從篩選到創造，這是否可以實現，我們還不得而知。不過值得思考的是，文字工作者們在歡迎新工具帶來更多方便的同時，是否也該有些危機感？畢竟機器人可是能夠24小時工作，不用吃飯、不用睡覺的。
作者簡介
陳一佳，80後著名雙語主持人和財經評論員、路透社北美地區唯一華人女主播，紐約三橙傳媒創始人兼 CEO，《創業美國》制片人和主持人。
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