人工智能技术的兴起正改变记者的工作方式；儘管像 ChatGPT 这样的文本生成模型佔据了大部分相关报道，但这种快速发展的技术还有更多其他实用的面向。
从帮助调查记者在数据中发掘潜藏故事的演算法，还是转录採访逐字稿和翻译内容的机器学习系统，以及优化付费牆和跟读者互动的工具，能应用于新闻工作的 AI 领域是多样化且不断扩展的。
由伦敦政治经济学院的新闻智库 Polis 所营运的 JournalismAI 的项目经理 Mattia Peretti 说：“从新闻採集到製作和传播，以及商业和 [受众] 参与实用示范，AI 的应用已可见于新闻工作的每项工作环节。” 他续指，AI 工具已变得越来越容易使用和廉宜：“最近由 Partnership on AI 所发布、针对小型和本地新闻编辑室的 AI 工具数据库就涵盖了很多很好的例子。”
然而，这种崭新的潜力亦伴随着风险，这包括机器学习偏见以及伦理两难。“AI 工具对记者来说可能是一种宝贵的资源，[但] 人手的监督是必要的，这样才能避免发布不准确的数据或不实指控，” 欧洲新闻观察站总监、瑞士意大利语区大学（Università della Svizzera italiana）数码新闻学助理教授 Colin Porlezza 如此警告。他说，不同的问题会在各个工作环节出现，这包括从检查系统的设计是否与新闻操守一致，到查证引述数据的准确性，以及确保相关应用程序的目的和方法存在充分的透明度。
此外，随着 ChatGPT 等聊天机器人和 DALL-E 或 Midjourney 等图像生成工具的普及，它们对控制错误信息的传播构成了新的挑战。例如，受众可能绕过传统的新闻来源，并透过这些系统来获取信息。“这可能会破坏很多现有的数码新闻业务生态系统，引发一系列问题，例如来源验证以及出版机构和个别记者的可信度，” 专研人工智能介导的通讯和人机交互的波士顿大学博士候选人 Sejin Paik 说。
要负责任地应对这些複杂情况，必须先精通目前可用的各款工具。以下就是部份值得进一步了解的非写作类 AI 工具：
发掘有用信息
人工智能工具可以帮助记者简化信息採集，并在数据集中发掘此前未被留意的潜在故事。例如，new/s/leak（“NetWork of Searchable Leaks” 的缩写）就是一款免费工具，利用语言技术和可视化呈现来帮助记者查阅大量文本数据，并更有效地识别出相关素材和此前未有发现的联繫。
“这系统类近于我们在伦敦大学城市大学使用 DMINR 所构建的系统；DMINR 是一种新闻发掘和验证工具，可帮助记者处理大数据并展开调查，” Porlezza 解释。
标注和存档
“自动标注乍听像是 AI 技术的一种无聊应用方式，” Porlezza 说。“然而，只有详尽的归档和标注系统，才能让新闻编辑室充分善用其庞大的档案库。”
不正确的标注会导致有价值的信息在数据库中丢失遗漏，因此，训练有素的系统大有裨益。为了协助简化此过程，Porlezza 建议使用 Varia，这是一款 “已在德国市场取得相对成功” 的工具，它提供了一个具有智能搜索和检索功能的分类系统。
无障碍解决方案
诸如 Eleven Labs 这类文本语音转换 AI 工具，可以将书面文本转换为自然的语音输出，令视障受众能更容易获取信息。同样地，像 Trint 这样的语音文字转换工具，则可把多种语言的音频和视频转录成文档，方便更广泛的受众浏览，包括那些有听力损失的读者。
YouTube 有提供免费的字幕功能，如若需要更全面的解决方案，Descript 就是一款直观易用的编辑工具，可用于录製、转录和编辑音频（以及删除如 “嗯” 这类日常填充词）。
紧贴新闻节奏
要及时跟上新闻的急速节奏，实时监察大小事件和话题是无比重要的。NewsWhip 等 AI 工具就正正让这耗费时间心力的工作变得容易得多——它可以预测未来几个小时内的故事和话题的趋势，以及追踪公众和媒体的兴趣。
另一个技术平台 Factmata 则能分析社交媒体、文章和博客文章，将相似的观点归类成主要叙事，并提供关于受欢迎程度和疯传程度的实用洞见分析。活用这些工具，记者可以更有效掌握最新动态，并更深入地了解在线的讨论。
研究和报道
虽然 Audemic 的主要销售对象是研究人员，但它照样能帮助记者和内容创作者在新闻採集和报道过程中节省宝贵的时间。用户可以上传科学论文，此软件即会生成音频内容版本；此外，他们也可快速造访研究概述、跳至特定的内容段落、聆听音频版、突出重要的信息，并轻松摘下笔记；这些功能全都能令研究过程更省时高效。
图片来源：Tara Winstead via Pexels.
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