近年来人工智能(AI)技术发展突飞猛进，设立于日本爱知县的中部经济新闻报社，大胆采用人工智能撰写感谢文，引起不少话题。不仅如此，利用人工智能提供气象或股价资讯的相关文字服务，也相当受到瞩目。
根据日经新闻(Nikkei)报导，中部经济新闻为了纪念创办70周年，特地导入人工智能撰写650字感谢文。中部经济新闻社东京支社次长守屋彰仁指出，此举应该是日本首创。人工智能所写的内容文意为，往后将继续提供读者地缘经济现状与相关资讯，朝未来目标努力不懈。文章提及创办初期的辛苦及历史，以及以爱知县为中心的中部地区经济发展近况。
中部经济新闻自8月起策划此案，中部经济新闻社东京支社长竹尾文博表示，不仅要回顾70年来的历史，同时也要告诉读者，将为未来提供更多创新价值。
支援此企画的是主要从事分析SNS的东京企业Data Section。Data Section分析Facebook和Twitter等平台已有10年经验，同时也从事部落格的文章解析，进一步分析时下流行态势。Data Section泽博史社长说明，该企业每天分析5,000万~1亿笔发文内容，交由机器学习分析，进而将词语间的关联性写入资料库。
Data Section技术长池上俊介指出，人工智能撰写文章，其实正式分析的延长。人工智能会根据资料库内容，正确判断名词、助词、形容词、动词等词性来组合文句，目标2017年正式实用化。对人工智能输入相关关键词之后，大约1分钟左右，人工智能会产生候补文章，使用者再参考不足之处加入更多的关键字和调整文章长度。
中部经济新闻花费约1周时间，在3个文章段落分别加入“创刊”、“高度成长”、“日圆汇率走高”、“制造业”、“地缘”、“未来”等30个关键字后，从人工智能提供的数篇候补文章中，选出完成品上刊。尽管敬语用法并不完美，但文字内容深具情意，得到公司内部、客户及媒体的好评。
另外，日本气象资讯企业Weather News自6月起，也启用人工智能撰写天气预报的草稿。该企业提供日本8成以上电视台气象报导文字稿，以往都由人工撰写，但现在关于降雨机率的部分，已经一律由人工智能制作。
人工智能会读取气象资讯数值，考虑各地区的地形变化、是否包含降雨机率高的地区、时间变化等因素，撰写报导用的气象文字稿。研发此系统的Weather News人工智能革命中心干部萩行正嗣说明，Weather News花费1年时间让人工智能以机器学习方式研究文字稿，追求人工智能重现人类等级文字品质的目标。
人工智能会一次提供约10篇报导，Weather News的业务负责人再选出最恰当的内容。反覆多次后，人工智能开始理解什么才是正确的报导内容，使内容精要度更上一层楼；Weather News气象营运组组长奥田宗宏说明，导入人工智能的主要动机是为了尽量避免人为的笔误疏失，且将人力转去负责更重要的客户应对领域。
Weather News有意继续提高人工智能的文字稿内容比重。除了降雨机率外，部分地区已经连气温预报的内容都交由人工智能撰写。目前电视台的气象报导文字稿中，人工智能只负责约1成，待日后能对应当天气温和花粉指数后，目标2018年比重能提高至3成。为了达成此目标，人工智能必须活用深度学习功能，分析气象卫星影像和天气图。
另一方面，金融资讯服务企业QUICK自11月起，提供订阅者有关上市企业财报、股价变动状况的资讯服务。在德岛大学新创企业“言语理解研究所”的人工智能独门技术下，企业可在短短数秒内以网路新闻形式告知读者自家公司的股市买卖、财测等相关情资。
美国通讯业者Associated Press亦开始活用人工智能撰写有关企业业绩或运动赛事报导。华盛顿邮报(Washington Post)便启用人工智能撰写巴西奥运的赛事速报，也一度引起话题。提供一般读者的付费文章撰写服务Articoolo，也于近期推出试用版。
名古屋大学教授佐藤理史指出，人工智能短期内不可能简单方便的直接帮助人类执行业务，但若提供范本和细部内容，人工智能确实能撰写出一定水准的文章。例如工业产品的操作手册、保险契约条款，只要能根据范本进行细部改写，确实可望交由人工智能撰文。
不过以撰写文章来说，人工智能至少还有两个问题待解。首先是使用者的目的不易传达，例如有意和对方约会时，要说明会迟到30分钟，或是有其他人同行，目前的人工智能技术难以办到。
另一点是人工智能无法自我评量。Google的人工智能AlphaGo借由PC之间的人工智能对战来强化学习，借此改进技术。但如果人工智能无法自我评量，则无法使用深度学习来提升人工智能等级。是否能改善上述两个问题，将是人工智能技术的重要分歧点。
