在芝加哥媒体派对（Media Party Chicago）一场探讨人工智能（AI）与新闻业的跨领域会议上，与会者讨论并进一步了解到人工智能的机遇和危险。伦理专家们提出了负责任地使用这强大新技术的框架，开发人员向记者讲解如何使用人工智能为读者带来订制内容，而记者则努力思考在人工智能辅助所生成的虚假信息大量存在的情况下，如何维持受众的信任。
国际记者中心（ICFJ）有份协办了这为期三天的活动，这活动汇聚了来自五大洲的初创企业家、记者、开发人员和设计师，共同致力于推动媒体的未来。他们此前都在一次黑客马拉松上联合起来，使用 AI 来设计解决方案。
以下是本次活动的一些讨论要点：
在使用 AI 之前，新闻编辑室该问自己哪些问题？
在一个跟 ICFJ 创新高级总监 Maggie Farley 共同主持的讨论中，AI 合作伙伴（AI Partnership）的 Dalia Hashim 提出了新闻编辑室在开始使用生成式人工智能工具之前该问自己的问题（指能够按输入的提示生成文本和图像的工具）。 Hashim 表示，交流如何以及为何使用 AI，对于与受众建立信任也很重要。“你对此越开放和透明，受众就越愿意接受 [人工智能] 的应用，” 她解释。
重要的考虑因素包括：
- 我们是否愿意使用未经同意就使用他人内容进行训练的生成式 AI 工具？我们能否找到甚或製作不涉及这种衍生过程的工具？
- 我们如何为新闻编辑室中 AI 工具的使用设置伦理指引？
- 我们的工作流程可以在哪里实现自动化？我们在哪里需要委派专人去参与其中？
- 如果我们使用 AI 来生产内容，我们将如何标记它？
- 我们如何确保 AI 辅助的生成内容的准确性？
- 如果我们从受众那里收集数据，它将如何使用？谁会持有这些数据？
Hashim 敦促记者使用 AI 合作伙伴的新闻编辑室使用人工智能的负责任实践框架，以及为本地新闻编辑室而设立的 AI 工具数据库。
我们该如何防止 AI 传播虚假信息？AI 会产生幻觉吗？
GPT Zero 的 Edward Tian 强调了人工智能在虚假/错误信息方面的一些危险。
“人工智能生成文本很容易吐出文章并造成幻觉，” 他如此提醒在场会众。
他建议新闻编辑室在将人工智能技术融入他们的工作时，要充份意识到这一点。他说，传播错误信息的不仅仅是 ChatGPT；利用 AI 发布尽可能多内容的媒体，也是问题的一部分。
Tian 展示了他的公司创建的一款免费检测工具，用于检测 AI 的使用情况。他解释，新闻编辑室和受众可以使用这个工具来限制由人工智能驱动的错误信息的传播。
AI 能为受众做什麽？
西北大学奈特实验室的 Jeremy Gilbert 表示，“我们常常花时间问，‘生成式人工智能能做什麽？’ 但我们不去问 ‘我们的受众真正想要什麽？’”
Gilbert 解释，新闻消费者不一定想要更多内容。相反，他们对某些具体的问题的兴趣，促使他们寻找故事，新闻媒体也就应该给他们具体的答案。他说，生成式人工智能可以帮助新闻编辑室构建更好地满足受众需求的工具。
AI 会取代记者吗？
世界新闻媒体网络行政总裁 Martha Williams 深入研究了生成式人工智能的利弊。
人们已开始使用 ChatGPT 直接获取信息，而不是从新闻媒体甚至谷歌搜寻。Williams 说，这意味着广告和订阅也将受到影响；而虚假信息也会随之增加。媒体面临的挑战，是创建对其社群有价值而又独特、可靠的内容，以及用自己的人工智能工具来驱动这过程。
“我确实相信任何可以自动化的东西都会实现，而这不仅仅涉及新闻业。一般来说，是所有媒体工作亦然，” 她说。但 Williams 也表示，自动化程序可以腾出时间和资金，来开展资源密集型的大型新闻项目。
Hearken 的 Jennifer Brandel 也提出了类似的观点；她解释，未来人工智能或能取代纯粹交接性工作，并提高其他工作层面的效率。她说，如果人工智能可以取代记者正在做的一些事情，我们就需要做一些更人性化的事情：与人们建立联繫，并为他们提供改善生活和社群所需的信息。
AI 可以改善记者的工作方式吗？
分别来自墨西哥和阿根廷的 Fernanda Aguirre 和 Rosario Marina 则介绍了他们透过 ICFJ 营运的新兴媒体领袖学人计划展开协作的项目。为了绕过，Aguirre 为 Marina 住职的新闻编辑室创建了一款人工智能工具，帮助他们克服阿根廷司法机构所提供的难以造访和分析的数据。
该工具将 PDF 数据转换为易于阅读的格式，然后容许记者透过该工具採集数据。“当然，我们也有其局限，生成式人工智能并不完美，” Aguirre 说。为了克服这些误区，Aguirre 和 Marina在询问数据时加入了事实核查提示，以确保他们获取的所有信息实际上都来自原始文档。
“由于数据格式不友善，记者无法找到很多故事，” Aguirre 说。像这样的人工智能工具可以帮助记者存取数据集以发掘故事，向政府究责并知会公众。
有哪些是记者能做而 AI 却做不到的事？
在她的主题演讲中，Hearken 的代表 Jennifer Brandel 重点讨论了她所说的 “实际体验”（actual experience，或 AE）可以给新闻业带来的价值。
她说：“我们拥有一个有 5.21 亿年历史的技术，那就是人脑；它需要等量的投资，才能优化关怀、同情心、深度倾听、全面的信息收集、共同创造和传播等方面（的能力）。” 。
“要说人工智能跟我们其中一个最不同的面向，那就是人类仍然具有竞争优势，那就是关怀，” 她说。“人工智能根本不在乎。它无法从本质上表现出关愒。所以记者或者从事新闻工作的人需要弥补 [人工智能] 所失去 [的东西]，更加去关怀。”
在活动的最后一天，记者、开发人员、设计师等聚集在一起参加黑客马拉松。七个团队围绕 AI 在新闻业的机遇和挑战提出了自己的想法。以下团队获得了 Knight Lab 和 GPTZero 的奖项以及 ICFJ 接下来的指导：
- SourceScout 是一个利用 AI 帮助媒体机构寻找多样化且乏人引述的受访来源的平台，它获得了最高荣誉。
- 二等奖得主为 Scroll News，这是新闻机构用于创建社交媒体风格的新闻帖子和短片，以吸引年轻读者的工具。
- Share a Story 是由新闻学教授 Blake Eskin 开发的一款工具，旨在吸引学生参与新闻选题和製作，获得三等奖。
- Quick Trace 是一款 chatGPT 辅助工具，可帮助记者解析大量报道素材，也获得了三等奖。
本文于发布于 IJNet 母机构国际记者中心（ICFJ）网站，现获授权转载及翻译。
图片来源：Photo by Tara Winstead
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