目前，使用大多数书写机器人的新闻传媒领域，机器人手稿主要集中在体育和金融行业。具体原因在于，由于这两个行业信息密度高，媒体报道数量较大，大多数媒体报道都是新闻，这种信息手工处理非常消耗时间和人力成本，并且是一项劳动密集型工作。应用机器人进行处理是个好主意。现在随着技术的发展，只要程序和模板定制，人工智能写作就可以完全没有任何问题地处理这个简单的手稿。

写稿机器人并不是一台机器实体，而是一套由人设计出来的软件系统。它通过Ai技术，聚合全网信息并对大数据做出分析，然后再以自然语言进行表述，从而生成新闻稿件。

Ai写作有两个特点：第一是逻辑分析目标数据，然后再总结事实。第二是从大量信息中提取所需内容，并通过排列和组合形成文档。因此，Ai写作很受限于主题，适用于数据新闻或短期报道，而一些新闻公告机器人则无法写入。虽然人工智能写作有想法，但他们目前只能按照某些程序来撰写文章。

早期的Ai写作技术是一种自上而下的模式，即预先为智能体置入写作模块，然后为其建立专业数据库，这种方式又被称作专家系统。如“布鲁特斯”系统，就是将故事分解成包括情节、角色、文学主题、写作风格在内的多个维度，其优点在于不需要太多的数据，流程清楚而且错误率较小；其缺点也很明显，就是风格单一，需要人们不断设置新的程序。

国内Ai写作技术在近年来发展迅速，主要应用于新闻报道、广告文案、社交媒体内容等领域。这些技术可以根据用户的需求和喜好，自动生成符合语法规则、内容丰富、结构清晰的文本。

早期的Ai写作技术主要是基于规则的系统，通过预先设定的规则和模板来生成文本。这种技术虽然可以生成具有一定质量的文本，但灵活性较差，难以处理复杂的情况。

随着深度学习技术的发展，Ai写作技术也逐渐转向了基于神经网络的生成模型。这种模型可以从大量的文本数据中学习到语言的规律和模式，生成出更自然、更连贯的文本。例如，百度的ERNIE（Enhanced Representation through kNowledge IntEgration）模型就是一个典型的例子。

此外，一些公司还开发了一些专门的Ai写作工具，如阿里巴巴的鹿班智能写作平台、腾讯的Dreamwriter等，这些工具可以帮助用户快速生成高质量的文本内容。

时下流行的机器学习与大数据相结合的方法，秉承的则是一种功能主义自上而下的模式。此方式需要为机器输入大量的文本数据，让机器通过自我学习和鉴别来掌握文本中的规律，这也是微软“小冰”写诗的奥秘。

这种基于人工神经网络的深度学习技术，使得Ai可以在一定程度上独立创作，人们要做的只是事先进行文本数据的标注和输入，但是这种技术需要大量的文本数据，而对其标注、分类等工作，是极其繁重的。Ai目前仍然需要大量的人工，并不智能。

专家们普遍认为，Ai的出现，的确让媒体从业者从过去那些简单的、重复性的工作中解放出来，将更多的精力释放到更有创造力的内容生产上。同时，在人工智能承担部分基础职能之后，人类自身独有的优势，包括情感的感知力、解释能力和写作技能，在未来的媒体时代也将实现价值的“螺旋式上升”。

Ai正在逐渐成为创作界主流，但Ai也不是万能的。未来，Ai还将继续发展，人类与机器人写作的边界也将继续缩小，或许终有一天，机器和媒体人将共同完成内容的发现、写作和传播，机器和人、物体、环境进行全面融合，届时，媒体行业的内容生产和呈现将具有更丰富的想象空间。