在寫作之際，抑或是撰寫文章時，透過關鍵字搜尋及標籤索引，能夠簡化記者或是文章編輯者的工作流程，可說是如虎添翼。為此，《紐約時報》的研發實驗室研究機器人多年，創建了名為Editor的機器人，造福記者及文章編輯者。

Editor機器人，是個實驗性的文本編輯工具，能夠針對文章進行分析，為文章中的詞彙、片語做更深層的註解標籤，就像拼寫檢查工具標示錯字一樣。此Editor機器人能夠提取各類型元數據的文本檔，來連接標籤語料庫與神經網路間的連繫。神經網路，是種機器學習的程序，類似於人腦結構的神經元，專門建立讓電腦能從錯誤中學習並改善的系統。

當記者在撰寫文本時，所撰寫的詞彙、片語及句子都將傳送到元數據中，再傳送回編輯介面。而元數據，能結構化資料，將使記者及文章編輯者順利找到所需的檔案。整個過程中，Editor機器人將自動顯示建議的標籤索引，使記者或文章編輯者能以更快的速度完成工作流程。藉由應用機器學習的技術，採取互動式模式，使機器人執行大規模計算與儲存高容量，人類找出上下文並理解語言，進而達成互助合作。除此之外，Editor機器人能夠設定類別，如: 人物、地點、事件等，進而使獲取資訊更加便利。

然而，使用Editor機器人時，遇到最大困境是將可能遇到系統延遲操作的情形。為能有效率的執行作業，Editor機器人須以非常快的速度運行。因此，《金融時報》科技長約翰•歐唐諾凡曾表示Editor機器人只是AI編輯的雛型。雖然此Editor機器人目前無法在紐時研發實驗室外的地方作使用，卻已成為未來AI編輯的一項準則，帶給新聞編輯部一個新世界。

簡而言之，Editor機器人在新聞界已佔有一席之地。透過自動化系統及機器學習，能夠成為記者及文章編輯者的一項利器。