百万点击率的文章,竟然是智能出来的!,创业美国微信公众号文章

现如今，社交网络、自媒体平台发展得如火如荼，几乎已经成为了人们每天获取热点新闻的必要途径。然而，读者们可能无法想象，由于信息爆炸，创作篇好的文章想赚取高点击率，并不是件容易的事。编辑们从搜罗热点、写文章、配图、到绞尽脑汁想标题，一篇文章下来可着实死了不少脑细胞。现在，有了它，编辑们以后再也不用为这些苦恼了！这还要从《纽约客》封底的漫画说起……

从2005年开始，《纽约客》的封底通常会附一幅无字黑白漫画，面向读者征集配图的文字。最幽默有趣的一条将会刊登在下一期杂志上。十年来，这已成为最受读者欢迎的栏目之一，每期都会收到约 5000 条读者配文。

这可苦了年迈71岁高龄的编辑Bob Mankoff，“每周都要筛选5000多条配图文字，这绝对是一份令人望而生畏的工作。我几乎每两年就不得不换一个新助手。长期大量看这些配文，就像在雪地里会得雪盲症一样，他们也会得‘幽默盲’。”

值得欣喜的是，很快，Mankoff的助手就可以从茫茫文字中解脱出来了。微软研究员Dafna Shahaf和Mankoff合作研发了一个人工智能系统——教会计算机判断什么是“幽默”。要知道，目前机器人的学习还只停留在模仿人的行为上，想让机器识别人类的“感觉”，特别是像讽刺、文字游戏以及各种产生幽默的手法，对人来说很容易，但已经困扰了机器几十年。Shahaf是如何做到的呢？

一年前，Shahaf在参加 Mankoff 关于漫画配文的演讲时，发现可以让计算机评估一条文字的有趣程度，但关键是突破“机器学习”。于是，她从《纽约客》的数据库中找到过往的漫画和文字，将他们录入系统，教计算机做出选择，从而形成相似的笑点。

由于视觉软件一般都是为照片设计的，而不是图画，所以研究员还需要人工描述每幅漫画里内容，并将其分为两类：背景信息和反常之处。比如在下面这幅漫画里，背景信息包括：办公室、工作地、秘书、电话；反常之处是：台阶、天空、上帝。

最终研究结果显示，人工智能的选择中，有 55.8% 是编辑人工选出的最佳答案。Mankoff 认为，人工智能的应用确实可以在实际层面，帮助编辑们排除掉一大部分蹩脚的笑话，减少编辑的劳动量，但其智能判断的能力还是无法与人脑匹敌，也许永远不会超过人类。

然而，这并未减退微软研究员们的野心。现在，除了帮助漫画筛选配文，根据尼曼实验室报道，《纽约时报》的数据科学团队也开始使用机器算法，帮助编辑筛选报道了。每天从《纽约时报》网站的300多篇报道中，选出50篇最吸引人的放在Facebook账号上。

使用方法也非常简单。开发团队把算法接入到编辑日常的办公协作工具Slack上，并创建一个名为Blossom的机器人。使用时，编辑只要像平时聊天一样和它对话就可以了。在对话框中发送“Blossom Facebook？”，Blossom 就会从各个版块的新闻稿中，挑选出容易在Facebook 上引发传播和互动的内容，并立即把链接反馈出来，以供参考（如下图所示）。文章发布后， Blossom 还能帮助检查这些文章在社交网络上的表现数据。