岑於：通訊社以人工智能代替記者採集新聞
常說AI會取代各個工種，新聞工作是其中之一。乍聽之下好像仍十分遙遠，其實已經殺到埋身。美聯社較早時候已經實驗過以電腦程式寫新聞稿，尤其是財經新聞那種較為一板一眼的新聞撰寫，電腦只需要知道主要資料及數字，就可以按樣板寫出「XX公司公布中期業績，盈利達到YY億」之類的簡單新聞。
不過，科技發展豈會止步於此。緊隨美聯社的步伐，路透社正在與程式公司合作，研發一套會主動採集、整理資訊，甚至懂得辨別消息真偽的AI程式，進一步減省人員開支。
該程式暫稱為Reuters Tracer，它以Twitter為平台，搜羅世界各地發生的大小事情，並透過人工智能及機器學習，以程式取材、排列重要性、起題，及撰寫新聞重點。
Reuters Tracer每日擷取1,200萬個Twitter帖為資訊來源。這1,200萬個帖，有一半是隨機取樣，另外一半來自正式新聞來源的Twitter帳戶。後者包括記者、新聞機構、主要企業、知名人士等等。換言之，透過擷取及追蹤Twitter的資訊，Reuters Tracer每日就收到四方八面的新聞消息。當然，Reuters Tracer每日收到的一大堆消息當中，難免包含了廣告、閑聊等沒有新聞價值的訊息。但事實上，即使排除了那些無用資訊，每日Reuters Tracer擷取到可用的新聞消息仍然十分豐富。
然後，Reuters Tracer會按新聞消息相關的Twitter討論及當中的關鍵詞把新聞消息分類，掌握事情概要及發生地點，並排列重要次序及判斷可信度。例如，如果該消息在Twitter廣泛討論，而消息的源頭是官方機構帳戶，則可以判斷為可信而重要的新聞。最後，Reuters Tracer會給每則新聞起題，及撰寫新聞概要，讓編輯跟進處理。
路透社表示，經過試用後，他們大致滿意Reuters Tracer的運作。他們尤其滿意該程式可以幫助他們加快發文速度。以兩個月前的拉斯維加斯鎗擊案為例，該鎗擊案於凌晨1點22分發生，經過不同用戶在Twitter轉發及討論後，Reuters Tracer於1點39分被觸及啟動整理相關資訊，然後路透社在Reuters Tracer幫助下，1點49分已經可以發文予各大新聞機構，講述事件。
現在，路透社於世界各地共聘請了2,500位記者，每日觸及的新聞訊息多達3,000條，但每日實際上值得發揮的新聞故事大概只有250個。換言之，Reuters Tracer將可以幫助編輯室大幅減省整理、籂選新聞的人力與時間。
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