過去10年，英國本地乃至全球的新聞行業(yè)一直處于衰落狀態(tài)。隨著讀者轉向互聯網和社交媒體獲取新聞，越來越少的紙媒受眾讓廣告商現在把錢花在別處。這導致了當地新聞記者的失業(yè)問題越來越嚴重。誰會提供讓地方當局在關注當地重要問題的同時，為當地政府提供服務呢?

事實證明，機器人可能會。英國領先的新聞機構新聞協(xié)會(PA)認為，人工智能解決冗余的記者和大量關閉的地方媒體的問題。一項新的舉措是，他們與新聞自動化專家Urbs媒體合作，并獲得了706000歐元的谷歌授權，每月寫作3萬個本地化新聞報道。

這一技術依賴于自然語言生成(NLG)，這是近年來由于人工智能和自動化取得進步的基石。原理是，如果我們都說同一種語言，人類和計算機就能更有效地協(xié)同工作。而且，教那些速度快、可靠的機器用我們自己的人類語言來理解和交流，比教速度慢、易犯錯的人類用計算機語言(例如，通過學習計算機代碼)來與計算機交流的更有效率。這種技術創(chuàng)造了iPhone的Siri和亞馬遜的Alexa以及越來越多的客戶服務角色的“聊天機器人”。

但在英國，人工智能的工作不是回答問題，而是根據數據來編寫新聞報道。這個項目被稱為RADAR(記者、數據和機器人)并依賴政府、地方當局和公共服務來公開數據集。

Urbs媒體主編加里羅杰斯表示，他們最初是考慮用開放的數據來源為國家媒體生成故事，但很快就意識到，高度的地理分割這一特點意味著它非常適合描述當地的故事。所以，與其寫一個全國性的關于數據集的故事，還不如寫10個地方性故事，或者200個地方作家的故事。有些地方會比其他地方更有趣——但是當地報紙沒有員工來寫這些故事，也沒有統(tǒng)籌運作，即使是在私人部門，也要寫250個本地化的故事。“我們意識到，如果我們能將這種自動化寫入到本地新聞生產流程中，我們就不會接受某個人的工作，我們正在做的是其他人沒有做的事情。”