Cyborg与人机新闻写作的兴起

在彭博新闻社的财经编辑部，有一位”记者”从不迟到，不犯语法错误，也从不疲倦。他的任务是处理结构化财报数据，在几秒钟内写完一篇篇财经快讯。他的名字是——Cyborg。

Cyborg，并非科幻小说中的人物，而是真实存在的自动写稿系统。2019年，它悄然进入新闻行业，一如不引人注目的“实习生”，却迅速成为整个编辑部效率的象征。它不采访、不判断、不提问，却“写作”——写得极快、极准。

Cyborg 的工作机制

这套系统由彭博社内部新闻技术与工具团队开发，初衷是提升财务新闻报道（earnings news）的效率与准确性。它依靠自然语言处理（NLP）技术，从公司财报等结构化数据中提取关键信息，自动生成简洁、规范的新闻稿件。

在财报发布的高峰时段，Cyborg 可以在第一时间生成数以千计的初步报道，供记者快速编辑和发布。它还被用于市场动态、快讯、分析摘要等多个领域，极大提升了新闻生成速度。在某些财务新闻类型中，Cyborg 已经承担起高达三分之一的初稿生产任务。

从工具到系统

五年来，Cyborg 不断演进。2023年，彭博推出了 BloombergGPT ——一款拥有500亿参数的大型语言模型，专为金融语境设计，训练数据涵盖超过7000亿个标记（token），其中一半以上来自金融专业数据。这标志着彭博社从规则驱动的新闻自动化，进入到以语义建模为核心的大模型时代。

Cyborg 与 ChatGPT 等大型语言模型在路径上存在本质区别。前者以结构化数据为输入，任务明确，场景清晰；后者处理自然语言输入，适应更广泛的写作与对话需求。Cyborg 是行业专用工具，ChatGPT 是通用认知系统。但二者的融合，正成为趋势。Cyborg 的未来，可能不再只是规则驱动的流水线，而是以 BloombergGPT 为内核，实现“新闻理解—生成—评估”的全流程智能写作。

谁在写新闻

Bloomberg News 并未将其系统命名为“AI Writer”或“自动化编辑引擎”，而是选用了富有哲学意味的“Cyborg”——控制论有机体，这一命名深刻揭示了其意图：未来的新闻写作，不再是人或机器的二元竞争，而是人机融合的共生写作。

记者因此进入一种新的职业状态：他不再是信息的唯一源头，而是算法生成内容的把关者、语义协调者和风格调节器。Cyborg 写，记者审，技术与判断相互嵌套。这种人机协同的编辑模式，不只是一次工具革新，更是一次新闻写作逻辑的重构。

曾几何时，写作是一种近乎神圣的个人行为。我们相信，每一段文字的背后都有一个有温度的意识。但今天，当“写作者”成为可以被预设与调用的算法函数，我们是否仍能坚持那种原初通过写作进行表达的热爱？

未来新闻写作

Cyborg 的故事提醒我们：新闻生产正步入一个混合智能的时代，写作的起点或许来自代码，判断的终点仍需人类。而新闻写作的未来，也许不再属于某一个身份，而属于一种协作框架。

Cyborg，是工具的名字，也逐渐成为写作者角色的哲学隐喻。