算法新闻的局限
1.无法深入思考与报道，内容呆板生硬
机器人写作新闻的流程从事件发生到最后形成稿件，是依托数据库中大数据以及预先编辑过的算法程序对信息进行抓取和分析，最终自动化形成稿件，整个过程时间极短、效率极高。但是写作机器人并不能将收集到的数据信息进行深度处理与挖掘，无法解释事件前后的因果关系，只能运用算法技术收集信息、筛选数据、根据模板生成新闻报道。由此来看，写作机器人无法像人类记者一样面对信息进行独立思考与深入理解，在处理需要复杂逻辑关系与人文情感的深度报道时，显得力不从心。
2016年，世界上首个由机器人创作的科幻小说《计算机写小说的那一天》发表，并获得了日本微型小说奖。该机器人由日本名古屋大学佐藤松崎研究室研发。虽然小说在结构方面十分严谨，但是内容呆板无聊，缺乏文字该有的灵魂与美感。虽然它代表了人工智能在写作领域的最高水平，但是与专业作家相比，并不具备优势。值得一提的是，该小说其实并不是全部由人工智能技术完成，其中80%是由人类编辑润色。
2.新闻模式固化，报道类型有限
机器人写稿流程总体上来说可以概括为五个环节，分别是信息收集、分析数据、自动生成稿件、稿件润色、编辑签发。信息收集作为流程的第一步骤，是最终稿件生成的基础。机器人写作需要依托有海量数据的数据库资源，对于涵盖大量数据的新闻，写作机器人能够快速分析和抓取，短时间内生成大量的稿件。对于财经、体育、天气类报道，写作机器人可以高效率完成写作，这是人类无法比拟的。但是，遇到没有大量数据作为支撑的新闻，稿件的生产工作将很难进行，例如机器人对一些具有思想性或者更为灵活的报道显得力不从心。
目前机器人尚缺三个方面能力：一是归因，二是举证，三是应景。归因，就是描述现象后，分析这些现象的一些脉络，思考究竟是哪些东西导致这个现象；举证，就是提出一个观点后要找几个例子；应景，是指描述完一个过程之后，需要把握画龙点睛的是什么，如何用恰当的词语对此进行贴切的描述。这是机器人写稿遇到的现实难题。[14]
3.概括信息能力不足，新闻敏感度不高
新闻稿件的写作过程中，对于事件的概括能力，以及段落之间的逻辑关系也构成了一篇优秀新闻报道的重要因素。逻辑清晰，内容简单明了，是专业的新闻稿件必备的特征。目前写作机器人主要基于模板进行语言编写，在稿件语言丰富性、修辞方面很难进行比较准确的描述，往往会出现语句内容似是而非、文章逻辑混乱的情况。
美国《连线》杂志介绍，美国叙述科学公司（Narrative Science）正在极力宣传他们发明的同名软件，这个软件拥有自动撰写新闻故事的功能，他们认为将来会研发出更为强大的写作机器人。发明者给出的正面预计是：机器人记者有可能在五年内赢得普利策新闻奖。尽管业界对写作机器人的未来给予了较高的期望，他们认为写稿机器人使用不同语言的能力越来越强，但是就机器人本身而言，它们并不具备观察以及发现新闻线索和对新闻事件有极强敏感度的能力。在面对复杂新闻事件中，无法做到言简意赅，有所取舍。
4.没有情感判断，缺乏人情味
清华大学新闻与传播学院教授王君超认为：“新闻是有‘温度’的，机器人做新闻却没有‘温度’，很可能在昙花一现之后，优雅地死掉。”新闻报道作为面向大众，传递信息的工具，需要有宣传性和引导舆论的能力。有人情味有温度的新闻，是能够贴近生活，传达深刻情感的。一篇优秀的新闻稿件，是能够与读者产生思想上的碰撞与共鸣的。而这恰恰是每一位新闻人的使命与责任。
虽然生产新闻的效率大大提高，系统也自主掌握了新闻写作的基本规范并不断提高稿件可读性，但是写出来的文章明显用词生硬，缺乏情感。这是因为写作机器人并不具备判断情绪的能力，它们能做的只是在数据库中抓取类似的形容词进行填充。文字编辑是灵活的，新闻稿件需要高度的精确度与饱满的人文关怀，而不是呈现出死板固化甚至是僵硬的状态。机器人传达出来的新闻虽然时效性极强，但却缺少新闻该有的温度。