今天，我們推出了Neural，這是我們以人為本的AI新聞和分析的新家。在我們慶祝幕后工作人員多年辛勤工作的高潮時，我花了一天的時間靜靜地思考著AI新聞業(yè)的未來。

《衛(wèi)報》的奧斯卡·施瓦茨(Oscar Schwartz)在2018年發(fā)表了一篇題為“無話可說：媒體如何使AI令人震驚地出錯”的文章。在其中，他討論了2017年圍繞Facebook的AI研究實驗室進行的炒作爆炸式發(fā)展，該實驗室開發(fā)了一對聊天機器人，這些聊天機器人創(chuàng)造了一種用于談判的簡寫語言。

實際上，聊天機器人的行為舉世矚目，但并非完全出乎意料。不幸的是，整個媒體都報道了這個有趣的事件，好像“終結者”電影中的SKYNET誕生了一樣。數(shù)十個頭條新聞突然出現(xiàn)，宣稱Facebook的AI已經“創(chuàng)造了人類無法與自己交流的語言”和其他廢話。數(shù)十人補充說，F(xiàn)acebook的工程師在意識到他們所做的事情后感到非?？謶郑?ldquo;拔掉了插頭”。

可悲的是，這種夸張的水平也不例外。盡管它并不總是像Facebook的聊天機器人那樣極端，但是當涉及到AI報告時，您不必費神就可以找到奇怪的說法。

Schwartz的文章最終以沉悶的結尾結束，新興技術專家Joanne McNeil本質上假設，如果記者賺更多的錢，他們會寫出更好的文章。除了向我們支付更多的錢(對我來說這似乎是一個完全合理的策略)之外，我們還可以采取其他方式，通過明??確反對炒作和虛假信息來提高AI產品的批發(fā)質量。

Robust.AI的首席執(zhí)行官加里·馬庫斯(Gary Marcus)和“重新啟動AI：構建我們可以信賴的人工智能”一書的合著者，竭盡全力向新聞界提供他的專業(yè)知識。在最近發(fā)表的有關Gradient的文章中，他重印了對AI作家的建議，從以下內容開始：

除去這些言論，人工智能系統(tǒng)實際上在做什么?“閱讀系統(tǒng)”真的閱讀嗎?