“机器人记者”实际上是利用算法和自然语言生成器对互联网上存储的信息资源进行结构化处理的一种“文本自动生成”技术。如果从减轻繁重、艰辛的新闻记者劳动强度的角度看，机器人记者的出现不失为一件美事，如果从每一个新闻用户，个人、公司等等，都可以轻松生产自己需要的新闻产品，并成为人们的“专属机器人记者”的角度来看的话，则对传统记者的“生意”会产生一定程度的影响，甚至会影响到记者这个行业的执业规模，亦或重新定义记者这个概念。最近一些报道，如《纽约时报：不能小看机器人记者》、《私人专属机器人记者时代正在到来》等等报道中的材料反映了这种可能，如美国北卡罗来纳州的自动视野公司(AutomatedInsights)仅2014年产生的文章数量就超过十亿篇，美国叙事科学公司(Narrative Science)向诸如《财富》(Fortune)、《十大网络》(Big Ten Network)等新闻杂志提供类似服务。美国一家自动化洞察力公司2014年一共创作了10亿个报道，美联社(The Associated Press)每季度利用自动化洞察力公司(Automated Insights)的Wordsmith平台撰写3000多篇金融报道。《纽约时报》报道说：“叙述科学联合创始人克里斯蒂安·哈蒙德(KristianHammond)估计，到本世纪20年代中期，将有90%的新闻由计算机算法生成，其中大多都无需人工干预。倘若这个预测接近事实，那么我们就会处在一个滑坡之上”。这里说的“我们”指代谁呢？法国的欧洲工商管理学院(Insead)管理科学教授菲利普·M·帕克(Philip M.Parker)的专利算法系统已经生成了超过100万本图书，其中有10万多本在亚马逊上销售。而这些对于传统记者和写作者而言繁重的而需要较长时间才能完成的工作，机器人记者是在数秒钟至少是在几分钟之内完成的。这就为信息需求者提供了一种“按需分配”的可能。如果经过完善的“机器人记者”，对跨界融合日益深化的互联网进行“机器写作”，“它”创作的新闻产品的“深度”，将对记者现行的写作提出严峻的挑战，也对新闻人才的培养取向提出新的要求。这些要求，当前可见到的是这样几个方面：
一是知识新闻学的兴起。新闻事件的发生遵循一定的规律性，这种规律性或为经济学、社会学、政治学、法学等的研究对象，或为物理学、化学、生物学等的研究对象。关于事件本身的信息是描述性的，这些信息涉及到的知识是解释性的，这种源于知识的解释性是科学的而不是文化的。基于互联网的跨界融合，使各信息传播成为产业链上的一环，信息传播的专业性、行业性和知识性将得到空前强化。国内现行的新闻传播人才培养模式并未将多学科的知识性作为“专业基础”，是难以胜任知识新闻学需要的。因此，基于互联网的跨界融合，必然导致信息传播格局的变化，新闻在这个变局中需要一个切入事件规律性、行业性、专业性层面的“工具”来保持自己在信息传播中的地位，这个工具就是解释多样新闻事件的知识。构建以知识为核心的新闻传播人才培养模式，既面临着“机器人记者”的挑战，也面临着现行高等教育体制的制约。
二是审美新闻学。审美是人类的精神活动，创造有审美体验的事物是人类对美好的追求，更是人类文明进步的表现。新闻传播活动中的审美体验，一直深深吸引着阅听者，使之在信息传播活动获取到人文的喜悦。因此，如何把新闻和其它的信息形式写美这一课题，将在“机器人记者”时代来临之后，在技术理性充斥生活的世界里，凸显出来。这就需要把“新闻”作为一种艺术来创作，用来沟通心灵，愉悦心灵，寻找到新闻的新高度，一种机器不能到达的高度和层面。
当然这两个推测，是对专业记者和专业记者培养而言的，在对挑战和变局的时候，我们应该有勇气进行新的思索。
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