機器代替記者編輯的工作正在變成現實，在中國，一些科技創業團隊正在做這樣的事情。
2011年，鄭朝暉在和一家傳統媒體的網站負責人聊天時，建議他們應該在編輯工作中更多地使用技術以提高效率，讓鄭朝暉印象深刻的是對方表現出對技術抵制的態度，「他擔心的是技術來了，一千個編輯要可能裁掉九百個，為什麼不能是一千個編輯發揮一萬個編輯的作用呢？」
不久之後，鄭朝暉自己帶領團隊，做了一個以「興趣推薦」為技術核心的資訊產品「一點資訊」—根據用戶搜索行為，為其推薦相關的新聞，這些新聞從其他媒體抓取而來，而一點資訊扮演的是一個平台的角色。
不需要像媒體那樣在內容上深耕細作，更多精力用於推廣，一點資訊發展飛速。
根據一點資訊方面提供的數據，APP每日活躍用戶數量已經超過1100萬。鄭朝暉做了個決定，去海外市場，最先進入的是美國市場，下一步的計劃是印度等其他國際市場。 「預計海外可以帶來三倍的成長。」鄭朝暉說。
難以想像一家中國媒體做海外市場需要經歷多少門檻，而他們要做的僅僅是複製技術，「如果是一個純媒體公司，做內容生產必須要理解當地的語言、文化等，但我們是一個技術驅動的公司，是一個內容平台，是自動的去聚合各個市場的本地內容。」鄭朝暉介紹，從今年4月進入美國市場到現在，產品已經做了幾代的更新。
鄭朝暉把一點資訊定義為入口與搜尋的下一代產品，他強調他們做的是「興趣推薦」。在他眼裡，從雅虎時代在門戶網站希望達到的「千人千面」，到現在一點資訊做的興趣推薦，都是基於這樣一個認知—用戶在變得越來越主動，提供的信息應該越來越個性化。
在創業之前，鄭朝暉在雅虎美國總部主管雅虎的全球搜尋引擎以及雅虎「千人千面」的個性化首頁。雅虎的「千人千面」是較早涉及個性化推薦的新聞頁面—根據用戶在頁面上的點擊習慣，推斷用戶的興趣偏好，從而推薦相關的信息，由於每個人點擊習慣不一樣，呈現給每個人的首頁也是不一樣的。
但在鄭朝暉看來，此時用戶仍然是被動地接受信息：用戶最初的點擊行為是基於網頁推送的信息，很有可能是無意識地資訊消費。
而在2011年前後，鄭朝暉做了個決定，離開矽谷總部，帶領團隊來到北京建立雅虎北京研究院，算是雅虎內部創業的一次嘗試，「在矽谷，我們的團隊是整個公司最核心的團隊，但大家都被束縛在提升搜索的質量和個性化推薦的精準度，這些都是量變。」
在這個過程中，網路用戶變得越來越主動。Google將搜尋引擎推向大眾市場，搜尋變成網路用戶頻率極高的使用行為，而這種搜尋行為中，隱藏了用戶的大量需求，「不管你是所謂的高端用戶還是小白用戶，它的搜索日誌都是呈常規分佈，既會搜大家都關注的東西，也搜這個用戶獨特關注的內容。」鄭朝暉說，應該有新一代的信息平台—「興趣引擎」，把搜索和推薦兩者的優缺點完全結合起來。
鄭朝暉先是率領團隊，在雅虎北京研究院內部做了一些創業嘗試，但項目大多失敗，隨即鄭朝暉帶著團隊離開，自此，他也認識到大公司內部創業的困難，「公司內部可以孵化一個產品，但是最後還要持續地去做推廣，各種各樣的迭代，而在一個大公司內是很難把這個流程走通。」
從2011年開始，鄭朝暉帶領團隊開始創業，著手創辦一點資訊。他們的產品並不像大多數移動網路產品那樣，用幾個月時間就能夠開發出來，「我們是一個強技術驅動的，所以獲取幾十萬用戶後，團隊整整花了有兩年的時間打磨技術和產品。」
而此時市場上也有了近似的新聞平台產品「今日頭條」，但鄭朝暉一直強調，一點資訊做的是興趣引擎，而今日頭條更接近雅虎「千人千面」的個性化推薦。
「我知道我想要什麼，然後用搜尋引擎搜索，然後你根據我的搜索來推薦，這是興趣引擎。」鄭朝暉強調，相比之下，個性化推薦則較為被動，「個性化推薦是我不知道想要什麼，你先給我一些大家都愛看的，然後你用算法來觀察我的行為，來猜我的興趣，然後給我推薦。」
到了2014年，入口網站鳳凰網開始尋求和一點資訊的合作，斥資7000萬美元成為這家平台公司最大的股東。
2014年是一個傳統媒體急劇震蕩的年份，在經濟下滑導致媒體廣告收入銳減的背景下，諸多媒體尋求轉型，「我們（鳳凰網）首頁的訪問量在整體門戶中是第一位的，在中國廣義媒體性網站首頁流量僅次於百度，但是這樣的結果並沒有給鳳凰網帶來較高的商業價值！」鳳凰網副總裁李亞說，7000萬對於鳳凰網整體營收而言並不是一個小數目，但他們不得不這樣大手筆投入。
除了 鳳凰網，小米也入股了一點資訊，原本是新浪網總編輯的陳彤在加入小米擔任副總裁後，主導了這次投資。
和鳳凰網的合作以及在小米手機中的APP預裝，讓一點資訊從2014年開始經歷了一個病毒式的增長，到2015年5月，用戶數量成長超過3000%。
讓鄭朝暉和李亞都覺得感慨的是，個性化新聞推薦美國是由門戶網站和社交媒體做成，比如雅虎以及Twitter、Facebook，但在中國卻由技術創業公司做成，一個沒有太多媒體基因的技術公司，每日在為超過兩千萬的用戶推送新聞。
在很大程度上，這完成了鄭朝暉一開始的設想，用技術代替傳統編輯的角色。在和傳統門戶以及現在蓬勃興起的自媒體合作時，他們對這些新聞來源首先有嚴格的評級，這些評級影響到未來推薦時的力道；而在一個具體事件發生時，他們能夠根據用戶不同愛好，將同一事件的不同新聞稿件推薦給不同用戶。
「比如說『Uniqlo試衣間』這樣一個事件出現以後，在我們的媒體後台可能有好幾百篇相關的自媒體文章，那推薦哪一篇給不同的讀者呢？這個既有和讀者興趣匹配的問題，同時也有一個標準，就是對自媒體帳號的評級。」李亞說，這種精準推薦，也能夠使廣告主的廣告投放更為精準。
鄭朝暉說，一點資訊未來會將興趣引擎的技術開放給媒體，「未來個性化推薦會成為產業界的標配，媒體用我們的技術，就不用自己開發了。」如果這件事情能夠成形，對於一點資訊而言，它能夠掌握更多的數據，不斷升級它的搜尋引擎和團隊。一個搜尋引擎的升級之路需要花數年的時間，鄭朝暉說，未來一點資訊這樣的產品在很大程度上將取代搜尋引擎。
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