彭博社 | 新闻媒体业该如何适应人工智能时代？

记者天生就很偏执。我们总是担心某处有人即将对我们或我们的稿件做出可怕的事情，它们可能是政府、律师、同事或IT部门。

到目前为止，21世纪只会助长这种偏执。2006年，我刚担任《经济学人》编辑时，第一期封面的标题就是《谁杀死了报纸》。当时，互联网正在摧毁那些大城市报纸依赖分类广告垄断的舒适商业模式。

回顾过去，这与其说是他杀，不如说是自杀。太多优质媒体品牌被科技界的言论所蒙骗，认为“传统媒体”已死，内容应该免费。他们很快陷入恶性循环：追逐点击量、削减成本，最终将业务拱手让给了科技巨头。

但理性终究战胜了一切，人们开始为新闻付费，传统媒体逐渐复苏。《纽约时报》在马克·汤普森2012年上任并专注于销售订阅时，仅有50万数字订阅用户，如今已超过1000万付费用户。曾经引诱许多大牌报纸破产的“内容免费”的诱惑已经消失，新兴的挑战者如《The Information》、《Puck》和《The Free Press》，都在证明人们终将为内容付费。

就在优质媒体适应互联网和社交媒体之际，一个更大的变革出现了：人工智能。

人工智能将渗透到我们行业的根基，改变我们撰写和编辑故事的方式。它将挑战我们，正如它正在挑战律师、编剧和会计师等其他知识工作者一样。

这场革命将如何展开？在做出预测之前，我需要保持谦逊。当我成为《经济学人》主编时，我甚至不知道一家名为Twitter的公司才刚成立10天；而9年后当我来到彭博社时，Twitter实际上已成为世界上最大的报纸。因此，我们要警惕任何兜售确定性的编辑（包括我自己）。

但我认为，彭博社的新闻编辑室是观察这场革命发展的绝佳实验室。一方面，我们使用的技术比其他任何地方都多，包括人工智能的早期版本。在我们每天发布的5000篇报道中，超过三分之一运用了某种形式的自动化。另一方面，我们的受众代表着未来对新闻要求极高的消费者。我们的读者会根据报道买卖价值数百万美元的资产。对他们而言，准确性和客观性至关重要，时效性同样不可或缺。我们的读者、观众和听众讨厌浪费时间，而节省时间恰恰是人工智能的关键优势之一。

让我举两个人工智能目前已经能做到的例子。

第一个例子是我们发表的一篇报道，展示伊朗石油走私活动中的船对船转移情况。由于参与者竭力掩盖行踪，我们开发了一个算法，通过分析卫星图像来检测船只并排停泊的情况。在2020年1月初至2024年10月4日期间，在天气晴朗的566天里，我们发现了2006次可疑的并排停泊，这些线索随后供记者深入调查。

人工智能非常擅长模式识别，它能够筛选海量的图像、文档和数据，从人类难以处理的庞大、模糊的信息中提炼出有价值的故事。我们的数据新闻主管阿曼达·考克斯将大型语言模型比作“永不疲倦的实习生”。虽然我们不会完全信任它们的结果，但这些系统像人类实习生一样在不断进步：从2020年的幼儿水平，随着ChatGPT及其同类的迭代升级，如今在特定任务上已接近博士水平。

记者们普遍欢迎人工智能，因为它帮助揭露了伊朗石油走私等重大新闻。调查性报道在新闻编辑室一向受欢迎。而第二个例子则较具争议：上个月，我们开始在彭博终端上测试由人工智能生成的长篇报道摘要。

这个软件能读取文章并提炼出三个要点。客户对此反应积极，他们可以快速掌握文章核心内容。但记者们则持怀疑态度，担心读者只会浏览摘要而不再阅读完整报道。对此，我的坦诚回答是：确实如此，但比起让读者在不感兴趣的内容上浪费时间，这难道不是更好的选择吗？在我看来，这些摘要如果运用得当，既能服务读者，又能提升编辑效率。

通过观察我们的实验，我对人工智能时代的新闻业有以下八点预测。

首先，人工智能将改变而非取代记者的工作。

让我们以报道公司财报为例。我刚到彭博社时，有一个“速度”团队，由反应敏捷的记者负责发布新闻标题，力求比竞争对手快上几秒。后来，能在瞬间分析公司新闻稿的自动化系统出现了，引发了对工作岗位的担忧。但实践证明，机器需要人的指导，需要人告诉它该关注什么，比如苹果在中国的iPhone销量可能比整体收入对股价更有影响；也需要人来发现和解读异常情况，如首席执行官突然辞职这类可能重要或不重要的事件。

我们现在雇用的财报报道人员数量与以前相仿，但报道的公司数量和深度都显著增加了。而且，我认为这项工作变得更有意义了，不再只是快速打字，而是要判断什么才是真正重要的信息。

人工智能很可能带来类似的改变——让我们的内容产出成倍增加。比如，一个人手不足的分社可能难以及时解释叙利亚阿萨德政权垮台的来龙去脉，但如果能用算法处理现有的四篇相关报道，几秒钟内就能生成一份初稿供记者修改。

另一个明显可以提升内容产量的方式是自动翻译，这不仅能让更多文章触达更广泛的读者，还能让大型全球机构的记者用自己的母语写作。

其次，突发新闻仍然极具价值，但时效性窗口会越来越短。

新闻的价值依然坚挺，政治变革与经济变革如今同样重要。每当我们披露华盛顿、巴黎或北京的政策变化时，货币市场都会随之波动。但值得注意的是，信息被视为“新闻”的时间窗口在不断缩短。对于就业数据等重大公告，这个窗口已缩短至不到一秒。我们的竞争对手、那些使用自己的人工智能快速分析数据的对冲基金正是最好的证明。至于收购或CEO辞职等突发事件，虽然难以精确衡量，但据我观察，在我供职彭博社期间，市场对新闻的反应时间已从几秒缩短到毫秒级。

人工智能将进一步加快这一进程，使其更加普及。虽然很多取决于版权协议如何解决，但可以预见，新闻一经发布就会立即被输入ChatGPT等系统。这些系统不再局限于单一市场，而是会将信息纳入其即时知识库，使其能被更广泛的受众所用。

第三，原创报道的价值依然无可替代。

这就引出了一个基本观点：优质的人工智能输出需要优质的原创报道作为基础。而获取一手故事仍然需要人类的专业能力。机器无法说服内阁部长透露总理刚刚辞职的消息，无法与CEO共进午餐，也无法撰写原创评论或哄骗受访者在节目中承认某件事。

新闻编辑室离不开一线记者，这一点至关重要。在当今世界，印度尼西亚、印度等新兴国家未必会遵循西方的自由模式，许多国家正在压制新闻报道，我们比以往任何时候都更需要深入了解当地情况的专业记者。

第四，编辑的变化可能比记者更大。

让我们将编辑工作拆解为几个关键技能。首先是管理记者团队，我仍然坚信新闻编辑室需要像我这样的管理者。其次是选题策划，这同样主要依赖人的判断。尽管在彭博社，我们已开始使用人工智能来提示可能的报道方向，如股价异动或社交媒体上的突发事件。

但在稿件提交后的文字加工环节，人工智能工具将发挥越来越大的作用，包括重新组织文章、改写内容和事实核查等。当然，我说的不是《纽约客》那种高度文学性的编辑工作，而是更为常规的新闻报道。

以体育新闻为例。五年后的场景可能是这样：一位英国记者在皇马球场完成比赛报道，将稿件发给伦敦编辑。一秒之内，记者和编辑就能收到经过优化的版本：拼写和格式已经校对完毕，可疑说法都会被标注（比如为什么说利物浦主导了比赛，而数据显示莱斯特的控球率达51%），同时自动添加照片、视频片段，以及进球球员的相关链接。这个例子在很多方面可能显得不够真实，尤其是对足球迷来说。但它展示了人工智能很可能比起采访报道，会对编辑工作产生更深远的影响。

第五，搜索世界将让位于问答。

随着ChatGPT和Perplexity等大规模摘要工具吸收越来越多的文章，它们开始利用这些内容构建答案。这一趋势在谷歌搜索中已经显现，你得到的不再是一串文章链接，而是由简短句子组成的直接答案，有时甚至是完整的段落。我的同事、彭博新闻产品团队负责人克里斯·科林斯认为，传统搜索模式可能会消失。

这将对依赖搜索广告和流量的企业产生重大影响。目前，读者点击链接时，发布商能从广告商那里获得几分钱收入。但当搜索引擎（或说答案引擎）直接提供详尽答案时，这些点击量将会减少。

这凸显了为什么建立可持续的订阅业务、与忠实读者建立长期关系对严肃新闻机构如此重要。同时，这也提醒我们需要厘清版权问题，让法院和立法者明确界定哪些内容可以免费使用，哪些不能。

第六，文本造假比音视频造假更容易应对。

在与记者讨论人工智能时，“幻觉”是一个经常出现的话题，即AI可能编造故事或被诱导编造虚假内容。虽然人工智能难免会有试错过程，而且确实有人试图利用它谋取商业或政治利益，但我认为在可预见的未来，主要风险在于AI生成虚假的视频或音频，歪曲或夸大真实事件，而不是完全编造事件。

这本质上是人机互动的问题。几年前，我观察了我们的突发新闻团队如何处理一起地铁枪击事件。社交媒体最先发出警报，电子聊天记录迅速增多，但团队直到获得可靠的人工信源（即现场目击者）才确认事件。

相比之下，视频和音频的真实性更难验证。在那起地铁枪击案中，社交媒体上出现了一张疑似死者的骇人照片。要快速判断其真伪十分困难，需要将照片与地铁站实景对比，检查像素是否被篡改等。虽然人工智能可能有助于识别虚假音视频，但目前我看到的大多是越来越精密的伪造品。

关于“假新闻”，值得注意的是，长期散布谎言的政权现在倾向于用虚假信息迷雾掩盖真相，而不是坚持单一的谎言。例如，过去《真理报》会简单陈述一个谎言并不断重复。而现在，当发生克里姆林宫不愿承认的事件时（如飞机被击落或战斗失利），俄罗斯的机器人军团会制造出多个可能的版本。其主要目的是制造混乱。

第七，个性化将成为现实。

这不仅仅是直觉。个性化一直是数字新闻追求的圣杯。设想一下：一份只提供你所需内容的私人报纸。然而迄今为止，这个目标的实现还相当粗糙。许多人即便知道提供个人信息对自己有利，也不愿与新闻机构分享。一些读者对内容推荐感到不适，他们担心被困在信息茧房中，错过那些意外发现的精彩故事，就像在老书店随意浏览时偶遇好书的体验，这与亚马逊的算法推荐完全不同。

人工智能正在破解这个难题。算法善于发现用户潜在的兴趣和人们难以察觉的模式。与现有的“推荐新闻”功能相比，AI能更准确地建立内容关联，避免信息过载或错过热点话题。

但这种预测性个性化也有其阴暗面。能够推荐园艺课程的算法，同样可能向一个失恋的青少年推送关于自杀的视频。

目前，社交媒体公司并不像传统编辑那样对平台内容负责。根据美国臭名昭著的《第230条》等规定，科技巨头被视作通信服务商而非媒体公司，他们只对通道负责，而不对通道中传播的内容负责。

这种论调越来越站不住脚，随着人工智能日益强大，这种辩解将更加苍白。这让人想起烟草公司曾经的辩解：声称吸烟致死是个人选择，而非他们的产品导致的结果，但这种说辞最终不攻自破。我相信科技巨头也将面临同样的命运，尤其是当每个为人父母者都能谈论他们产品的成瘾性时。这引出了我的第八个也是最后一个预测：

第八，监管即将到来。

对世界各地的政治家而言，人工智能已变得过于复杂、强大且具有侵入性，而且（对美国以外的国家来说）过于美国化，他们不可能继续置之不理。20世纪90年代，美国政治家曾为了促进创新而放任年轻的互联网公司发展。如今，没有人认为亚马逊、微软和Facebook等公司还需要特殊保护。情况恰恰相反。这些公司不仅要遵守法律，还必须做得更多。社会只有在认定某家公司行善时，才愿意给予其有限责任等特权。如今，企业甚至整个行业都可能失去社会特权，你可能从“酷炫的创新者”沦为“巨富的作恶者”（这让人想起一个世纪前西奥多·罗斯福在推行反托拉斯法时对“盗贼男爵”的称呼）。

这种转变正在科技巨头身上发生。在美国，情况较为复杂：即便立法者不喜欢科技巨头，仍将其视为美国领先中国的经济优势。而在布鲁塞尔，这种顾虑较少，尤其是在欧洲政治家意识到他们在人工智能领域落后之后。正如一位商人所说：“美国创新，中国复制，欧洲监管。”

这就是我的整体预测。诚然，我可能又一次错过了10天前刚成立的类似Twitter的人工智能项目。但这八个有据可循的猜想将把我们的世界、以及自1987年以来一直维系我工作的这个行业带向何方？总的来说，我认为我们可以保持谨慎的乐观。

我们需要保持警惕，因为潜在的风险显而易见：虚假内容泛滥、新闻业在干预性政客与科技巨头之间左右为难，且许多编辑因机器编辑取代而失业。最坏的情况是，在某些国家，政府可能利用人工智能进一步打压独立新闻，通过追踪消息来源、审查报道，并精心制造虚假新闻。

但乐观的理由也在逐渐显现。回到我们关于伊朗船只的报道，这些新技术为我们提供了更多识别规律和追究权力者责任的手段。过去，某些国家似乎难以触及，而如今，政客们总会在某处被拍到视频，往往会做出一些愚蠢之事。正如历史学家蒂莫西·斯奈德所说：“无论邪恶有多黑暗，总有一个角落可以点亮嘲笑的小灯笼。”

我对这次行业应对技术变革的准备也持乐观态度。与面对互联网和社交媒体时相比，编辑和出版商对人工智能更加警惕，也不愿轻易放弃内容主导权，这将加快向优质内容发展的步伐。

我说“这次”，是因为我们常常误以为自己是经历技术变革的第一代记者。实际上，本世纪至今发生的事情（以及即将再次发生的事情）不过是一个老故事的翻版——新技术引发一段疯狂动荡，最终回归理性。

19世纪初，蒸汽印刷机的出现使得小册子和八卦小报得以大量印制，这些出版物可以随意攻击任何人。《纽约太阳报》作为便士报的翘楚，迅速成为全球发行量最大的报纸。它最著名的调查报道之一声称通过一台巨大但不知道在哪里的望远镜，发现月球上住着各种生物，包括会建造寺庙的半人半蝙蝠生物。

但情况逐渐开始好转。纽约人更愿意为有价值的新闻付费，这些新闻能告诉他们真实世界的信息；新兴消费品公司也更倾向于在真实报道旁投放广告。新的报纸相继创立：《经济学人》创办于1843年，《纽约时报》和路透社都始于1851年，《金融时报》创立于1888年，《华尔街日报》诞生于1889年。人们开始追求质量。

只要我们专注于原创报道，勇于撰写当权者不愿见到的文章，揭示世界的新视角，并且始终保持客观公正、不偏不倚，我们就能做得很好。

本文摘编自作者在伦敦城市圣乔治大学发表的詹姆斯·卡梅隆纪念讲座。