概述
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。
新聞業中的人工智慧將人工智慧應用於特定領域的環境中，在這些環境中，法規、營運和風險承受能力強烈影響設計選擇。
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。
掌握新聞和新聞領域的人工智慧
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。新聞業中的人工智慧將人工智慧應用於特定領域的環境中，在這些環境中，法規、營運和風險承受能力強烈影響設計選擇。為了建立深入的理解，請將新聞和新聞中的人工智慧視為一種操作模型，而不是單一功能：定義期望的結果，澄清假設，並將系統可以可靠地完成的任務與仍需要專家判斷的任務分開。
在實踐中，在新聞和新聞領域使用人工智慧的強大團隊將技術能力與領域政策、可審計性和第一線決策結合。他們記錄明確的成功標準，根據實際數據和工作流程進行測試，並根據觀察到的失敗模式而不是一次性基準測試勝利進行迭代。這就是理論理解轉變為跨產品、政策和營運的持久能力的地方。
產業背景決定了人工智慧創意能否與現實接觸。同時，監管要求可能會使原本強大的原型失效。最具彈性的方法是將實驗速度與治理規則結合：運行試點、捕獲證據、發布決策日誌，並隨著模型行為、使用者期望和監管要求的發展不斷更新保障措施。
戰略影響
產業背景決定了人工智慧創意能否與現實接觸。
產業背景決定了人工智慧創意能否與現實接觸。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
領域約束會影響可接受的錯誤率和監督模型。
領域約束會影響可接受的錯誤率和監督模型。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
成功的部署使技術能力與第一線工作流程保持一致。
成功的部署使技術能力與第一線工作流程保持一致。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
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。
實施模式
人工智慧在新聞業和新聞實踐中的應用
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。
美聯社根據結構化資料來源自動產生數千個季度企業收益報告和體育賽事回顧。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並追蹤一段時間內的生產力提升和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
人工智慧在新聞業和新聞實踐中的應用
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。
調查團隊使用機器學習對數以百萬計的洩漏文件進行排序和搜索，如巴拿馬文件和類似項目所示。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移追蹤生產力增益和錯誤成本時，通常會得到更好的結果。
人工智慧在新聞業和新聞實踐中的應用
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。
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化為可搜尋的多語言副本。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移追蹤生產力提升和錯誤成本時，通常會得到更好的結果。
人工智慧在新聞業和新聞實踐中的應用
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。
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成績等日常項目。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並追蹤一段時間內的生產力增益和錯誤成本時，通常會得到更好的結果。
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。
讓領域專家參與從問題框架到評估的整個過程。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
在啟動前設計審計追蹤和文件。
在啟動前設計審計追蹤和文件。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
儘早驗證合規性和安全義務。
儘早驗證合規性和安全義務。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
分階段推出，並有明確的停止和回滾標準。
分階段推出，並有明確的停止和回滾標準。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。