在新闻报道中拥抱人工智能——新闻轮播
在新闻报道中拥抱人工智能：新闻轮播的魅力
根据伦敦政治经济学院智能新闻项目JournalismAI最近的一项调查显示，受访的全球新闻机构中有75%在其工作流程中使用人工智能，从新闻收集到制作和分发。虽然被引用的主要动机是提高效率，使记者能够从事更有意义的工作，但这种解释可能只是冰山一角。像Axel Springer这样的公司正在削减员工，因为越来越多的任务被“由人工智能和/或自动化过程执行”。正如Axel Springer首席执行官Mathias Döpfner明智地指出的那样，ChatGPT等工具可以“使独立新闻业比以往任何时候都更好 – 或替代它”。鉴于生成式人工智能的快速发展以及旨在利用其的软件工具市场仍处于初级阶段，很明显，迄今为止我们所见的争议只是通向深受人工智能影响的新景观之路上的一些阻碍。
在本系列中，我旨在阐明人工智能时代新闻业的未来。我的观点来自于十年的媒体战略经验和类似时期的神经网络研究和机器学习项目的实施。我将提出自己的预测 – 这些观点并不代表任何更大的共识。我鼓励读者批判性地评估我的预测是否合理。
跳上轮播
新闻的未来不仅仅是关于机器人写文章。它涉及一种循环，将根本改变我们对新闻的理解。在这个循环中，新闻文章将被写作、发布、自动阅读，然后迅速被其他新闻机构的人工智能分析。这种分析然后反馈到新文章的创作中。这一循环引发了伦理和经济方面的挑战，因为新闻机构以比以往更快、更高效的方式从彼此的工作中获取灵感。实质上，新闻界正在成为一个新闻轮播，每个人都可以给予和获得一些利益，而这些行为受到世纪以来为我们服务良久的编辑原则的认可。这带来了一些问题：这将如何影响我们对新闻的货币化方式？特别是，原创报道的价值会发生什么变化？
内容创作原创内容创作是新闻轮播的生命线。从理论上讲，每篇原创内容只需要被写一次。虽然原创内容将越来越多地由自动化过程创建，但在这个领域，人类仍然在一段时间内占主导地位。让我们考虑对我们产生最大共鸣的故事：一个深入采访，一个深思熟虑的社论，或者一个引人入胜的人文故事。这些作品需要本质上存在的人类道德观和对人类情感的深刻理解，而这些东西，目前只有人类拥有。
让我们假设几年后，你是一位接到了一生中最重要采访的新闻记者。你准备工作做得非常细致，设计问题旨在深入了解被采访对象的心态。在采访过程中，你不只是按照脚本走，你会适应、转变并进行真正的交谈。在人工智能的帮助下，你将这篇文章写成一个富有洞察力、表达精美的故事。
关于写作和内容不可分割的古老信念已经过时，而你已经接受了这一点。通过API轻松获取的最先进的LLMs（大型语言模型）已经使写作成为商品化的工艺。现在真正的价值在于内容（事实、观点或观点）和可信度。
发布完成后，你的文章准备好发布。只需一次点击，经过研究和奉献的成果就可以被全球读者访问。这可能是你职业生涯中一直等待的关键时刻，是能让你脱颖而出的文章。但正如我们将看到的，这只是你的文章旅程的开始，对其质量和影响力的认可可能更多是集体的，而不是个人的。
自动阅读术语“抓取”常常带有负面评价，暗指在未经允许的情况下抓取数据。而一些实体如谷歌选择使用较为温和的术语，比如“索引”。这种转换强调对数据的目录编制，弱化了获取数据的行为。不论是公开还是在付费墙后，内容都可以被抓取。关于这种实践的法规依然零散。然而，普遍共识很明确：只要数据的使用符合公认的目的，自动阅读是没有法律障碍的。从历史经验来看，成本一直是重要的障碍。然而，随着技术进步和市场饱和，这些成本已经大幅降低。如今，从全球范围内获取每月一百万篇全文的故事的费用不到一名记者的工资。
分析你会问到，有谁可能从一百万篇文章中受益？在这里，LLM连同与之相关的嵌入式模型再次发挥作用。这些技术使得筛选大量内容并准确定位到迎合特定读者群体的信息成为可能。我们曾经认为网上一个故事是从网上获得的最小的知识片段。然而，现在不再是这样。在这片新的领域中，一个故事中的个别陈述成为信息的原子单位。每个陈述在其特定的语境中具有微小的新闻价值，可以被编目并与相关的陈述相链接。尽管其中一些陈述可能重申了大多数读者已经了解的内容，因此价值较低，但是其他陈述是新颖而有洞见的，具有较高的价值。例如，想象一下你引人入胜的采访，充满了深入刻画的问题和发人深思的答案。在其发布的三分钟内，全球范围内的LLM将剖析其中的每个陈述，并按照与各种目标受众的相关性和新闻价值进行排序。在这种环境中，每一点新信息都成为一项有价值的资产，准备好被整合到不断旋转的新闻轮播中。
在你的文章首次发布后的几分钟内，就会出现一篇新文章。这个新故事从你原始工作中的一个小部分，比如10%，并融合了其他来源的信息。它的焦点不同，面向一个新的受众，甚至可能是另一个语言或国家的受众。一个小时内，你的采访将为另外20篇故事做出贡献，然后循环重复。你原创的作品正演化成无尽的故事中的一根线，变成一个不断扩张的全球故事的纱线，以一种你从未想象过的方式影响着读者。
进步的双刃剑
你的报纸将如何为你倾注了一周的研究工作辩护？对于你们媒体来说，分析他人写的内容是否更经济一些呢？想象这样一个黯淡的未来：新闻编辑室变得没有记者，只有不停搜索新内容的电脑在其中嗡嗡作响。要求进行深入研究和批判性思考的原创新闻变得罕见起来，其经济激励也消失了。与此同时，所传播的所谓“新闻”可能并非真正的新闻。相反，它们由那些懂得如何操纵系统的人，比如企业、政府或特殊利益集团，精心设计的叙事构成。
随着人工智能开始影响新闻业，很容易想象到一个严峻的前景。在早期，LLM可能在保留人类陈述的细微含义方面存在困难，并且可能不如人类做得准确。然而，其中也存在着一些积极的方面。随着人工智能技术的发展，新闻组织将能够追溯每个陈述的原始来源，使得道德新闻机构更容易区分事实和谣言，并阻止错误信息的传播。尽管一些媒体可能继续采用质疑的策略，如扭曲、耸动或使用不可靠的消息来源，但我的期望是得到人工智能支持的事实核查机构将越来越多地追究它们的责任。
与此同时，在技术达到这个成熟水平之前，我认为我们将看到两类主要的媒体机构：一方面是使用人工智能来大量生产内容但缺乏有意义的人工监督的机构；另一方面是将人工智能融入到人类主导的流程中的机构，其中既有记者又有编辑将他们的名字——因此也是他们的声誉——拿出来保证内容的准确性和道德品质。
拥抱人工智能？
那么，如果这篇文章读起来就像一个警世故事，为什么要称之为“拥抱新闻人工智能”系列呢？因为警告未来没有什么意义。无论是谷歌即将推出的“创世纪项目”还是类似的项目，“源导向叙事”技术已经近在眼前，将改变新闻界的格局。因此，新闻轮播将比以前旋转得更快，受AI理解人类文字的推动，而且速度会越来越快。既然我们无法阻止这一切，我们的重点必须是如何适应。所以让我们探索一些想法：
调整编辑原则也许是时候调整传统的编辑原则了。例如，仅仅加入分析和评论就能提升故事的观点在一个内容可以在几分钟内被重新利用的环境中不再成立。相反，编辑指南应该倾向于保护原创内容。在内容创作和聚合之间的界线变得模糊的世界中，对抄袭的保护需要更强更清晰。这并不意味着限制自由，而是拓宽责任。编辑指南应该作为一个堡垒，保护读者和故事主题，同时也保护创作者，确保原创报道保持有价值并受到重视。我认为这将有助于确保编辑原则和版权原则在未来保持强大和互补。
新的商业模式为了维持高质量的新闻业，并避免将原创内容限制在无索引的付费墙后面，我们可以考虑探索合作收入分享机制。例如，分析和传播内容的新闻实验室可以通过在引文和经济上给予原创作者的认可来参与其中。为此，可以建立一个国际框架来进行这种金融交易，以保持人工智能时代原创新闻的价值。然而，实现这一目标将是一项复杂的事业，可能需要主要新闻机构的领导力。
避免集权化人工智能权力的集中是一个严重的担忧。我最担心的是只有少数几家公司，像Google、OpenAI和Anthropic这样的公司将主宰这个领域。我最大的担忧是这些人工智能供应商不仅专注于创建最好的模型，而且还会利用他们巨大的权力控制受人工智能影响深刻的行业垂直领域。可悲的是，其中一家公司已经采取了这样的措施：Google。他们不仅瞄准了医疗、驾驶、搜索和办公产品，现在还瞄准了一个拥有巨大社会力量并作为民主基石的行业：新闻部门。这不仅仅是创新，它是一种控制的整合，是一面红旗。
那么我们能做什么呢？政府应该进行干预，但这比说起来容易。至于媒体组织，答案很简单：你们应该抵制单一解决方案的诱惑，并寻求与多个人工智能提供商合作。通过避免对单一实体的依赖，你们可以保持一个强大的生态系统，保护思想和观点的多元性，这是民主对话的基础。
追求透明度我们必须追求对公众的透明，无论是新闻编辑部还是人工智能供应商都要如此。这是唯一能让我们在长期内保持信任的原则。为了确保这一点，我们有两个主要工具。第一个是签名。它是道德和问责的标志，帮助我们区分两种类型的新闻机构：那些对个人负责和那些不负责的。其次，我也相信人工智能标识标准在短期内对于促进透明度将会有帮助。这些标签将表明一篇文章是由人工智能生成或协助生成的程度。虽然目前缺乏标准是首席编辑们的头痛之一，而这种透明度将对新闻机构的公众认知至关重要，但我个人认为这些标签在几年后将变得不相关。为什么呢？因为每篇文章都会有一小段或大段的人工智能在其中。（已经有了，因为每个记者都使用Google获取信息，因此可能存在潜在偏见。）因此，很快，没人会写“这篇文章完全是由我写的”。最终，我相信唯一重要的质量标准将是作者的名字。例如：“这个故事是由Tor Kielland在人工智能辅助下编写的。我坚决支持。”
结论
新闻业正在进入一个重要的转型时期，充满了希望和挑战。由能理解人类文本并加速分析和传播的人工智能推动，新闻轮播将越转越快。作为记者、编辑和人工智能供应商，我们如何适应这种变化将决定新闻业的形态。逃避这种变化是不可能的，我们只能有机会引导其发展方向。因此，我的建议不是回避人工智能，而是谨慎地拥抱它。在调整编辑原则和探索新的商业模式方面进行合作。抵制人工智能集中化的诱惑。在每一个步骤中倡导透明度。这些并不是简单的任务，虽然我相信它们为未来提供了一条可能的道路，但关键是我们新闻业务继续讨论在这个快速变化的领域中如何最好地履行我们的社会责任。
关于作者: Tor Kielland是Open Mind的CEO兼联合创始人，该公司专注于基于人工智能的负责任新闻撰写解决方案。
