人工智慧在新聞業的應用
人工智慧幫助新聞編輯室更快地收集、撰寫、事實查核和分發報道，但它也提出了有關準確性、信任以及誰的工作得到認可的難題。
概述
The technology is reshaping what journalism costs and who gets to do it.
深入探討
新聞編輯室已經使用自動化多年：美聯社在 2014 年左右開始使用 Automated Insights 的 Wordsmith 發佈人工智慧生成的企業收益報告和小聯盟棒球回顧。如今，大型語言模型可以起草摘要、建議標題、轉錄訪談、翻譯文章以及洩漏文件中的表面模式。路透社、彭博社和 BBC 使用人工智慧進行數據密集型報道和個人化新聞推播。但風險很高：CNET 在 2023 年悄悄發表了數十篇由人工智慧撰寫的金融文章，其中包含事實錯誤，必須進行更正。核心張力是速度和規模與驗證。人工智慧無法獨立確認事實、培養消息來源或進行編輯判斷，因此大多數可靠的媒體都會讓人類編輯了解在報頭下發布的任何內容。
技術洞察
大多數新聞編輯室人工智慧分為兩個系列。基於範本的自然語言生成將結構化資料（分數、收入、選舉結果）填入預先編寫的句子模式中，由於資料經過驗證，因此非常準確。相較之下，大型語言模型可以預測看似合理的文本，並且可以產生虛假的引用、日期或來源。這就是為什麼負責任的工作流程將法學碩士與可信任資料庫的檢索配對，並要求在發布前進行人工事實檢查，將模型視為快速初稿助手，而不是權威。
戰略影響
背景與規則
產業背景決定了人工智慧創意能否與現實接觸。
品質管控
領域約束會影響可接受的錯誤率和監督模型。
配裝選擇
成功的部署使技術能力與第一線工作流程保持一致。
人工智慧在新聞業的未來
期望人工智慧能夠處理更多的日常報道（體育、市場、天氣、公共記錄），同時讓記者從事機器無法完成的調查和問責工作。留意來源標準，例如用於標記人工智慧參與的 C2PA 內容憑證、出版商和人工智慧公司之間關於訓練資料的授權協議，以及偵測合成媒體的工具。最大的懸而未決的鬥爭是經濟問題：當人工智慧可以免費總結他們的報導時，誰付錢給記者，以及媒體如何保持讀者的信任。
現實世界的實施
美聯社根據結構化資料來源自動產生數千個季度企業獲利報告和體育賽事回顧。
調查團隊使用機器學習來分類和搜尋數百萬份洩漏的文件，如巴拿馬文件和類似項目中所示。
路透社和其他機構使用人工智慧轉錄和翻譯將採訪和外語鏡頭轉變為可搜尋的多語言副本。
當地新聞編輯室使用人工智慧從公共記錄中起草房地產交易、議會議程和高中體育比分等日常項目。
風險與防護欄
監理要求可能會使原本強大的原型失效。
歷史資料可能會編碼損害特定社區的偏見。
遺留系統可能會造成整合瓶頸和隱性成本。
實施路線圖
讓領域專家參與從問題框架到評估的整個過程。
在啟動前設計審計追蹤和文件。
儘早驗證合規性和安全義務。
分階段推出，並有明確的停止和回滾標準。
不斷探索
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常見問題
What is AI in Journalism and News?
人工智慧幫助新聞編輯室更快地收集、撰寫、事實查核和分發報道，但它也提出了有關準確性、信任以及誰的工作得到認可的難題。這項技術正在重塑新聞業的成本和誰來做新聞業。
哪家新聞機構因在 2014 年左右開創人工智慧產生的企業獲利和體育報道而聞名？
美聯社於 2014 年左右開始使用 Automated Insights 的 Wordsmith 軟體自動產生公司收益報告和小聯盟棒球回顧。
CNET 在 2023 年發表人工智慧撰寫的金融文章時出了什麼問題？
CNET 的人工智慧產生的金融文章包含多個事實錯誤，迫使該媒體發布更正並披露人工智慧的參與。
為什麼基於模板的自然語言生成通常比體育比分的大型語言模型更準確？
模板系統將已經驗證的資料（如最終分數）插入到預先寫好的句子中，因此它們不會像預測語言模型那樣發明事實。
當語言模型在新聞上下文中「產生幻覺」時，這意味著什麼？
幻覺是指模型產生聽起來合理但捏造的內容，例如發明的引用、來源或統計數據。
人工智慧特別適合協助調查性新聞報導的哪項任務？
機器學習擅長篩選大量文件集的模式和聯繫，如巴拿馬文件等項目中所使用的那樣，而源構建仍然是人類的工作。