在我看来，机器人新闻写作也催生了一系列专业问题。机器人新闻写作，推动新闻生产流程，重塑机器人新闻写作，推动新闻传播模式，创新机器人新闻写作，推动新闻内容消费创新——网络化内容网络、人际网络、物联网、数字大数据——智能人工智能未来网络发展和竞争的高地，是广域网络空间中人与人、物与物之间价值匹配和功能整合的高度智能化实现。
今日头条上的文章是怎样写的？是机器人写的吗？
谢邀。头条文章，尤其是对联，出现近似甚至雷同，一个套路的问题，仅就对联来讲，个人感觉原因有四一是对联格律对仗要求，致使用词受限，尤其是字数少的联句，很难有太大变化二是有友不解其义，不究意境，对字应词，呆板僵化，不出新无特色，便易撞车三是有些古联成联，如诗句春联喜联等，个别友友就照搬或略改加以利用四是头条作为大众平台，人人皆可参与，水平有高有低 ，初学者如我，想尽力达到对句工整，出句不活，进入一个套路在所难免，希望不要过于苛求。
机器人也能写新闻的时代，记者应该去做什么呢？
首先谢邀机器写新闻？笑话，所谓无心者无情，写的再好也是出自一个冷而无情的机器之手，它并不能体会到这内容的情感。记者所能做的就该把新闻中的情感用人该具有的情感表达出来，还有对新闻的采访，莫非机器也会采访？机器再强大，也不过人心，人所了解新闻的目的是对外事件的了解对事情所发生的反思对参与者的痛恨对受害者的同情援助总的来说是对正负面信息的认知！我看来，机器人写新闻还催生出一系列的专业问题。
比如，机器人有新闻敏感吗？机器人会判断新闻价值吗？机器人会预测社会效果吗？机器毕竟是机器，它不会选题不会策划不会采访，当然也就没有什么新闻敏感，也不会判断新闻价值。就像鹦鹉留声机一样，它虽然也会说，但说什么得听人的指令。机器人也一样，虽然它也会写，但写什么和怎么写，都源于人为的操控。
腾讯AI机器人一秒写完演讲稿，未来哪些工作最容易被人工智能取代？
要知道哪些工作容易被人工智能AI取代，要先看看它究竟擅长什么样的工作。大家会首先想到的，大概会是图像识别，毕竟刷脸解锁手机解锁App已经用得越来越广泛了。其实，现在图像识别技术已经非常强大，除了用来认脸之外，根据医学影像识别病情在流水线上用摄像头识别产品瑕疵，也都有巨大的潜力。其次是语音识别。
现在语音识别在实验环境中的错误率也已经非常低，短句子的语音转文字也很成熟。比如说微信里发送的语音内容，转成文字的效果就勉强。美中不足的是，嘈杂环境下或者大段演讲的语音识别结果还无法让人满意。当然还有翻译。现在虽然机器翻译的很多句子还会让人觉得不是人话，但毕竟翻译的速度掌握语言的数量都是人类无法比拟的。
另外，AI理解短句子并生成回复的能力也在逐渐提高，计算机生成图像的各类应用也在渐渐成熟。从上面这些AI擅长的领域我们能看出，需要从图像中寻找特定信息特定模式的工作，AI经过一定的训练，都能做得非常好，而且比人类发挥得更稳定。比如将纸上的文字录入电脑的打字员，已经不太有用武之地了，而从监控视频中寻找某些人或行为看X光片判断疾病在工厂流水线上检查产品外观瑕疵等等工作，也都将很快自动完成。
就算是AI做得还不尽如人意的工作，比如长篇演讲或对话的语音识别语言的翻译聊天等等，在那些要求不太高的简单使用场景中也都可以自动化实现。比如国外的视频网站YouTube，就配有自动生成的字幕，还能自动翻译成其他语言，可见速记和简单的翻译工作，也已经离自动化不远。而要求不太高的聊天，对应的是那些每天要回答大量重复问题的客服，他们的工作，也有很大一部分已经开始自动化了。
说到哪些工作容易被AI取代，顶级咨询公司麦肯锡在过去两年的几份报告中做了详细系统的回顾。在今年11月发布的《工作获取与自动化时代的劳动力变化》报告中，有这样一幅图，描绘了到2030年，六个国家各类工作岗位变化的预测。橙色表示工作岗位减少，蓝色表示工作岗位增加。从图中可以看出，麦肯锡对中国整体情况持乐观态度，但有几类工作呈现减少趋势:起重机和拖车司机、传送带操作员、农业机械设备操作员。
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