這套軟體能運用自然語言生成技術，將來自政府、地方議會和執法機構的大量公開數據，自動轉換為容易閱讀的報導，報導題材涵蓋犯罪、健康、就業等。此外，也能自動替新聞加上圖片和影片。
「在這個許多新聞媒體正經歷商業壓力的時刻，RADAR可提供一個更節省成本的新聞生態系，產生更敏銳的地方新聞。」英國國家通訊社總編輯Peter Clifton表示。
不過，這並不代表人工智慧就要取代人類記者了，因為他們還沒辦法獨當一面。這項計畫的經費也將用於雇用5名人類記者，工作為確認作為新聞來源的資料庫、挑選RADAR處理哪些新聞並加以潤飾。
「有經驗的人類記者在這過程中仍扮演重要角色，」Peter Clifton說。「但RADAR讓我們可以利用人工智慧，將地方新聞的數量擴大到手動無法做到的規模。」
另一方面，倫敦大學傳播講師Neil Thurman對於軟體自動化報導地方新聞有些疑慮。「你不能真的完全用自動化報導地方新聞，因為其中涉及到大量的調查、政治、人脈等，誰對誰說了什麼等等，而這些資訊是從資料裡看不到的。」
美聯社2014年起使用軟體寫財報新聞
事實上，美聯社（The Associated Press）從2014年起就開始使用軟體自動產生每季財報新聞，至今，美聯社每季約有上千則新聞都是來自軟體。
不過相較於RADAR，財報新聞所需的技術相對單純，因為財報新聞通常僅需附上數據或和前幾季數據比較，而軟體比起人類，處理數字的速度更快，也更適合處理這類的新聞。
現在在Google News搜尋「這則新聞由Automated Insights產生（This story was generated by Automated Insights）」，就會出現美聯社由機器人產生的新聞。
相較下，RADAR計畫希望軟體處理的地方新聞，必須透過挖掘政府數據找出新聞，也需要對社會、政治和地方歷史有更深的了解，對此，人類會較機器人擁有更好的判斷。
資料來源：Recode、The Guardian、Business Insider
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