Để khởi động hệ thống, họ chỉ cần ra lệnh cho nó tường thuật một trận bóng chày nào đó, nó sẽ tự động làm việc từ đầu đến cuối. Nó bắt đầu bằng việc chép lại các dữ kiện thô của trận bóng trên các trang web: tỷ số ghi theo từng phút, hoạt động của các cầu thủ trên sân, chiến lược tập thể của mỗi đội, các sự cố… Tiếp theo, nó sắp đặt khối thông tin tìm được, rồi dựng lại trình tự diễn biến của trận bóng bằng ngôn ngữ tin học. Sau đó, nó tìm trong một cơ sở dữ liệu các từ, thành ngữ, câu viết có sẵn, các lối hành văn báo chí thể thao thường dùng. Sau cùng, nó viết ra một bài sạch lỗi văn phạm, chính tả.
Viết theo nhiều phong cách
Người máy có thể cung cấp nhiều bản khác nhau với bút pháp bóng bẩy hay bình dị, hoặc tuỳ theo quan điểm ủng hộ đội nào, với ảnh các cầu thủ chơi xuất sắc hay ghi bàn. Chưa đến hai giây, nó có thể làm tất cả những điều vừa trình bày, thực hiện giấc mơ của mọi trưởng ban toà soạn là có được một nhà báo viết cực nhanh, lương thấp và nhất là không biết giận hờn.
Stats Monkey đã được hai giáo sư chuyên về trí năng nhân tạo Larry Birnbaum và Kris Hammond nghĩ ra, rồi giao cho John Templon, 27 tuổi, tốt nghiệp khoa báo chí, và Nick Allen, 25 tuổi, nhà tin học, thực hiện. Nick nói: “Các bài báo do Stats Monkey viết rất giống các tin nhanh về thể thao của thông tấn xã Associated Press”.
Hiện nay lối viết của người máy còn đơn điệu, nhưng trong tương lai có thể phong phú hơn nhiều nhờ người máy sẽ sử dụng nhiều bài do các “nhà báo-người” viết ra, thậm chí nó có thể bắt chước văn phong của một nhà báo nổi tiếng nào đó.
Giáo sư Kris Hammond, đồng giám đốc Infolab, cho biết dự án này ưu tiên nhắm đến các tờ báo địa phương và các trang web thể thao không có phương tiện để thuê người tường thuật các trận đấu trong vùng. Ở Mỹ có khoảng 160.000 đội bóng chày học sinh mà báo chí không quan tâm, nhưng lại được hàng triệu người say mê.
Infolab định sẽ thích nghi Stats Monkey cho các môn thể thao khác, đặc biệt là bóng đá và bóng rổ. Họ cũng muốn lao vào khu vực tài chính hay thị trường chứng khoán vì ở đó các nhà báo cũng dùng ồ ạt một số khá giới hạn các thành ngữ có sẵn. Đây cũng là một thị trường lớn, vì Mỹ có đến 54.000 công ty niêm yết, nhưng chỉ có 3.000 công ty được báo chí theo dõi.
Vài hệ thống thử nghiệm khác
Infolab cũng có ba nhà nghiên cứu đang hoàn chỉnh hệ thống thử nghiệm News at Seven (Tin tức lúc 7 giờ) sản xuất chương trình thời sự truyền hình ngắn cho internet, bằng cách tìm trên internet các tin tức rồi tổng hợp lại, chuyển thành tiếng. Chương trình thời sự này do hai nhân vật hoạt hoạ Zoe (nữ) và George (nam) trình bày.
Ngoài ra, nhà nghiên cứu Francisco Iacobelli đang lập ra hệ thống Tell Me More (Hãy kể cho tôi nghe thêm) nhằm biến một bài báo được chọn thành một bài phong phú về cùng chủ đề. Ông Iacobelli đưa bài do Tell Me More viết cho nhiều người đọc. Ông nói: “Họ không thấy có sự khác biệt với một bài báo chỉ do một tác giả viết”.
Nghe tin này, nhiều nhà báo sẽ giật mình lo thất nghiệp. Tuy nhiên, giáo sư Kris Hammond trấn an: “Chứng tôi chỉ cung cấp cho các nhà báo những công cụ để giúp họ khỏi phải làm các công việc nhàm chán nhất. Nhờ thế, họ có nhiều thì giờ cho những việc “quý tộc” hơn như đi làm phóng sự, điều tra, phân tích…”
Theo Nguyên Thanh (SGTT/Le Monde)
