你以為AI在新聞界只會寫稿？它能驗證新聞可信度、按新聞做交易、發新聞比媒體快……
我知道現在說機器人搶飯碗的聲音太多，這篇文章就不必從這個角度去宣揚了。
無論如何，科技總是不斷發展，代替人做大量重復性套路強的工作，每個人做重要的是不斷學習，做機器做不到的事。8月22日，聞學社沙龍以《人工智能將如何重塑新聞業》為主題，邀請了來自中山大學、清華大學、路透社等機構的專家學者，探討新技術影響下的傳媒生態。
沙龍上，路透社市場開發經理王海明分享了路透如何利用人工智能來分析新聞源的，我發現，在某些場景下，機器已經可以核實新聞真實性、甚至根據新聞自行下單做交易。以下是來自王海明的分享。
路透有專門面對機構客戶的信息終端，提供實時的股票、固定收益、大宗商品、外匯等金融市場的實時行情。據王海明介紹，路透社提供新聞的有以下幾種主要類型。除了自己撰寫新聞以外，他表示路透全球還有400多個實時數據源，6000多個接近實時的數據源一起提供給客戶。
機器自行判斷消息的可信度
在檢測社交媒體這塊，路透推出了一個產品叫ReutresNewsTracer，機器人維修，實際上是一個監控社交媒體的工具。這最早是路透內部用，提供給記者和編輯監控社交媒體的新聞源，嘗試從上面發現新聞線索。王海明表示，后來隨著算法的深入，他們發現用機器學習可以做很多東西，比如對于社交媒體上發出的信息，可以通過算法區別哪些是新聞，哪些是一般性對話。這個項目在內部已經應用的情況下，經過三四年的不斷優化，現在正逐步測試開放給外部用戶使用。
Tracer會對Twitter上搜集起來的所有可能視為新聞的做分析，一是能找出最先發出來的；二是誰先轉發的；三是可信度，我們知道，社交媒體上消息并不是所有都可靠，機器人會通過交叉比對，標明真實的可能性有多大，根據驗證結果有從0%到100%的可信度標注。
王海明分享了前段時間這個工具的典型作用：讓你看到一條謠言是如何煉成的。
他回憶，當時傳出了關于某上市公司的假消息，他用這個工具監測，新聞出來他看到新聞源就知道是假的，一開始慢慢增長到800多個點擊量，然后有大V或其它媒體轉載，馬上就會爆發，當被網站轉載以后它就變成真新聞發酵了，但不到24小時又被澄清了。我見證了整個過程，因為我收到第一新聞源特別早，整個假消息傳播鏈條是一開始局限在小范圍內，隨著新聞網站的轉發和大V轉發而爆發的。
他總結，目前Tracer有以下幾個作用：
一、自動驗證新聞真假，根據介紹，它還會用算法去問記者平時可能會問的問題，去驗證新聞的真實性。
二、通過算法和機器學習去除廣告、垃圾、謠言、一般性談話，摘出要點，根據不同的數據源確定它的真實程度有多高，同時它能夠去除噪音，而且會把相同類別的疊在一塊兒，作為一個數據組，同時顯示未來的更新。
三、這個工具是實時監測的，來驗證Twitter和社交媒體上的新聞。
四、后臺有大數據庫，可以根據你的需求來搜相關新聞。
王海明表示，由于Tracer是通過社交媒體網站直接抓的第一時間見證者發布的信息，如果判斷是真實的就直接發布。因此有一些新聞，比如日本地震，比第一個發布的媒體還要早4分鐘，機器人維修，因為有親歷者發布，它開始交叉驗證，驗證為真，因此就發布出來，同時會自帶一條這條新聞可信度為多少，70%或50%，而且會把數據來源發布出來讓你辨別。
傳統上說到的AI應用都是在分發那一端，我們是從新聞來源那一端做了大數據、人工智能、機器學習的應用。
機器自動讀新聞并下單
它分享的第二份案例是機器讀新聞并自動下單的產品。
這個產品的邏輯，簡而言之是讓機器自行檢測并讀新聞，提供實時數據和分析，判斷完事件為正面還是負面之后，機器能辨別買賣信號，直接下單。
他舉了一個例子：這是TDKRIC公司的股票代碼，這里發生的事件是并購，如果并購的新聞一發布，機器瞬間就會根據新聞自動下單，在人反應之前已經完成交易。這類機讀新聞主要是為機構提供的。
機器分析的其中三點可能是這樣：
機器會與歷史數據庫比較，涉及到具體某個公司，某個消息的利好程度有多大，可以根據這個來分析新聞對商品、股價的影響。
機器也能根據新聞分析出市場情緒，比如大宗商品和黃金，根據目前這段時間新聞的報道，大家的情緒普通是高還是低，有一個指數指標跟蹤，市場現在對資產類別或股票的情緒變化。
最后比較簡單的是利用經濟指標，是股票市場、外匯市場，現在股票、外匯、大宗商品市場很多交易都來自于這種指標的直接下單。
利用語義分析做供應鏈圖譜
他最后分享的案例是，利用機器分析公司的供應鏈和人之間的關系網絡。
路透利用內部語義分析引擎，發現某些公司新聞里面提到的相關公司是它的客戶、競爭對手、母公司、消費者還是子公司，機器分辨出來后，然后做一條跳關聯關系。
以下是蘋果公司的供應鏈數據，他表示這全部都是機器分析出來的，庫卡機器人驅動器維修，圖中都是跟它有關系的公司，蘋果在中間，供應商在左邊，客戶在右邊，技術公司有一百多家，列出細分子行業。
這里會用到路透原有積累的產品或數據，全球99%的上市公司在路透的數據庫里有ID，這樣有助于他們找到這些公司的資料。另外還有兩個關鍵數據庫，一個是組織機構數據庫，另一個是人的數據庫，一個是做公司關聯，第二是做上市公司高管之間的關聯，打出標簽以后可以整理出上下游和關聯關系。
總體而來，供應鏈和價值鏈分析，主要是通過路透語義分析引擎對新聞全文進行分析，結合數據處理，智能標簽，PermID（組織機構在湯森路透內部唯一標識），以及知識圖譜等技術等技術來做的。第三方用戶如果想做數據處理，也可以將原材料放上云端，讓機器自行分析和梳理關聯關系。