人工智能料将对新闻业产生变革性的影响；它可能会改变新闻业的既有运作方式，同时也让新闻编辑室得以展开崭新的试验。
重要的是，记者必须主动辨识如何能利用这技术创新来推动他们的报道以至整个媒体行业。
NewsWyze 联合创始人 Ali Tehrani 早前在 ICFJ 全球危机报道论坛的一次座谈分享上表示：“过去 25 年，新闻界出现了许多技术变革，而我们错过了 [它们为] 新闻编辑室 [带来] 的机会和收入。[但] 你不能单靠使用现成的工具来报道高质量的新闻；你必须考虑自己的需要和能力，并根据自己的需要去创建自己的模型。”
该座谈的另一位讲者是自由欧洲电台/自由电台（RFE/RL）的创新及受众参与代理主管 Patrick Boehler。RFE/RL 是一家由美国资助的媒体机构，以 27 种语言为欧洲和亚洲的 23 个国家提供新闻报道。“随着我们服务的很多国家的新闻自由越趋受压，对信息的需求格外庞大。[人工智能] 让我们得以简化流程。” Boehler 补充。
以下是 Tehrani 和 Boehler 对于生成式人工智能技术的新闻应用的前景和风险的见解：
合作的契机
2018 年，NewsWyze 和 RFE/RL 合作开展了一个调查项目，该项目涉及数百万页非英语的文档，难以进行分析。有见及此，这两个机构共同开发了一款名为 GIST 的人工智能工具，它可以生成易于阅读的文章和音频内容摘要。
GIST 是在 ChatGPT 面世之前所构思的，当时人工智能尚未成为今天的热门话题。“当时，很难令记者思考人工智能，” Tehrani 回忆。
在人工智能的归类下，GIST 等自然语言处理工具旨在让电脑操纵和複製人类语言。Tehrani 提醒，我们不应将它们视为专业记者的替代品。“虽然人工智能辅助报道是可行的，但人工智能报道就不行了，” 他说。“新闻报道过程中不能排除人手的监督。我们对 [RFE/RL] 的赞赏是，新闻价值一直秉持于跟他们的合作过程中，因此我们当时也意识到这一点很重要。”
Tehrani 进一步强调，人工智能模型的好坏取决于它们的训练。当时，记者为 GIST 提供所需摘要文章类型的高质量范例，增强了该工具的功能。
“重要的是要问清楚这些人工智能模型是如何生成的、你在它们投放了哪些数据，以及您想从中获取什麽。 无论你创建什麽工具，你都需要设计师、工程师，当然还有记者来做决定，” Tehrani 说。
开发人工智能工具需要时间：GIST 在接受 400 篇英文文章的训练后，共经历了 13 次迭代。该工具的俄语和西班牙语版本仍在开发中，而且每天都会接受更多文章的培训。GIST 团队还开发了英语和波斯语的音频到文字摘要功能，但这功能暂时尚未公开。
慎思风险
Boehler 提醒，人工智能除了具有积极创新的潜力之外，也带来了风险。人们都高度关注生成式人工智能的滥用，尤其是在新闻编辑室流程方面。
“我们一直在问自己的一个关键问题是：这个 [工具] 是人工智能提供者 [抑或] 是一项利用人工智能的服务？ 我们是否会冒着失去可信度的风险？” Boehler 说。
对此，RFE/RL 已有制订内部政策来解决这些问题。例如，新闻编辑室不容许在其报道中使用人工智能生成的图像。他们也正在开发工具来帮助他们更好地侦测影片内容的真实性迹象。
Boehler 表示：“非常清晰和複杂的虚假信息非常猖獗，而製造它们的成本已大幅下降。特别是当你在汙染严重的媒体生态系统中工作时，你会希望确保自己是值得信赖的新闻和信息的来源。”
把握机遇
Boehler 认为记者必须立即开始考虑在新闻编辑室的人工智能应用；这包括考虑这技术背后的伦理规范。“非常重要的是，如果你在新闻编辑室，这些 [技术] 发展将改变你的工作方式和受众消费内容的方式，” 他说。“你也必须展开这些对话，并省思其中的伦理考虑。”
记者应该寻找应用人工智能以推动正面变革的方法。Tehrani 补充：“记者需要以单独和集体形式去参与创建这些人工智能工具。如果我们忽视这些技术变革，其他人就会比你先做。新闻编辑室必须在自己的环境中训练模型，才能从中受益。”
图片来源：Steve Johnson on Unsplash.
阅读的其他作品
