衛報報道了一個故事，微軟如何裁員27名負責撰寫MSN新聞的記者，這些記者被外包給PA Media，并用一系列機器學習算法代替。

新聞似乎不是一個即將進行自動化的職業。但是，像許多其他新聞門戶網站一樣，MSN新聞幾乎是對新聞稿或其他媒體以中立方式撰寫的許可項目進行的重新編寫，避免了任何形式的編輯，因為這樣做將意味著失去一部分潛在的受眾。這項工作包括提供新聞動態的全景圖，然后從那里以特別無動于衷的方式進行摘要，提取和撰寫。

MSN News僅僅是新聞聚合器。算法可以對其進行整理嗎？微軟顯然是這樣認為的，并決定嘗試。這類新聞可能不被認為是最先進的，但是每天都會有數以百萬計的人瀏覽這類網站，其中許多是在我們打開瀏覽器時自動出現的。我想知道是否有人會注意到。故事將是相同的，社論將引起同樣的冷漠，而通知自己的功能將保持不變。簡而言之，有27人需要找到新工作。

通過使用算法，聚合器可以潛在地改善服務，可以更頻繁地更新服務，并且錯誤或錯別字更少。更高的生產率-算法工作24/7-并且更少的錯誤是任務自動化的支持者在其分析中所包含的內容。

顯然，自動化已被應用到新領域，而不僅僅是流水線，超市結帳，煤礦或其他單調，非熟練或危險的環境。現在，我們談論的是坐在電腦前執行正常任務的熟練工人。還是股票經紀人，保險代理商，廣告規劃師，撰寫或審查合同的律師，或者……還有什么？

從頭到尾，我們都知道，嘗試與能夠更快地完成新任務并且減少錯誤的技術抗衡是沒有意義的：技術不會被發明，而且競爭動態將很快意味著企業將不使用這種類型的技術會失敗。就是那樣子。而且，如果不是因為要尋找其他事情來為將要失業的大批人們做些事情，或者不是為他們提供某種財務安全網而涉及的問題，我們甚至都不會談論它。