媒體存在信任問題。人工智能可以成為解決方案的一部分嗎？
在新聞業中使用人工智能時，透明度非常重要。這有明顯的原因：畢竟，新聞業是為了提供世界上正在發生的事情的透明度，而人工智能是許多人（正確的）懷疑的新事物。但推動透明度提供了與受眾建立信任的機會，而這種信任最近一直供不應求。事實上，路透社研究所最近一份關於人工智能在新聞媒體中使用的報告清楚地表明，隨著人工智能在新聞報導過程中的使用，受眾信任度不斷下降。只有 12% 的人對完全由人工智能生成的內容感到滿意，對於大部分由人工智能生成的內容，這一比例上升到 21%，對大部分由人類生成的內容感到滿意，這一比例上升到 43%，對全人類內容感到滿意（但最重要的是並不令人驚訝）的這一比例為 62%。這些數據得出了一個非常明確的結論：如果你的目標是信任（在新聞業中確實如此），那麼你應該更少而不是更多地使用人工智能。但事實上，我們看到了相反的趨勢：世界各地的新聞編輯室正在加強人工智能業務，包括《紐約時報》在內的大多數主要出版物都在其流程中使用人工智能。還有一些人用它來創建內容。 ESPN、《財富》和 CoinDesk 只是大型且信譽良好的出版物使用人工智能撰寫文章的三個例子。 {“blockType”：“creator-network-promo”，“data”：{“mediaUrl”：“https：\/\/images.fastcompany.com\/imag e\/upload\/f_webp,q_auto,c_fit\/wp-cms-2\/2025\/03\/mediacopilot-logo-ss.png”,”headline”:”Media CoPilot”,”description”:”想要了解更多有關 AI 如何改變媒體的信息？訂閱 Media CoPilot，絕不會錯過 Pete Pachal 的更新。要了解更多信息，請訪問 mediacopilot.substack.com”,”substackDomain”:”https:\/\/mediacopilot.substack.com\/”,”colorTheme”:”salmon”,”redirectUrl”:””}} AI 懷疑發生了什麼？當然，採用人工智能存在行業壓力，但數據顯示，您可能會犧牲受眾的信任。這是一個複雜的問題，但可以通過優先考慮透明度來緩解。路透社報告中的數據創建了一條清晰的趨勢線，但重要的是要記住，這個問題是普遍性的：它詢問的是“人工智能和人驅動的新聞”的舒適程度，而不是特定的用例。這就是為什麼更好地理解人工智能實際上做了什麼很重要——比如，整理數百個視頻以關注特定主題，或者寫出“事實”的初稿，然後由記者仔細審查和擴展——而不是簡單地給事物貼上“由人工智能驅動”的標籤。這可以在一定程度上降低失去信任的風險，而這種透明度如果做得正確，甚至可以對此做出貢獻。當我最近根據自己的工作創建一個人工智能項目時，我想到了這一點。我為 The Media Copilot 主持一個播客，每週我都會採訪媒體、技術和新聞領域的領導者。然而，當我發布播客後，它很快就消失了。下週會有一個新的話題出現，雖然我在短片和文章中捕捉到了具體的想法，但它們也不會持續很長時間，然後這場對話——可能仍然相關——就陷入了過去。因此，我將創建的每個播客都放在 Google NotebookLM 的一個文件夾中。該工具將人工智能應用於文件夾的內容，以便每個人都可以從中提取有價值的信息。如果您對人工智能在媒體和新聞業中的使用有疑問，只需詢問，您就可以聽到《大西洋月刊》的尼古拉斯·湯普森、路透社的簡·巴雷特和美聯社的特洛伊·錫伯杜等人的看法。而且由於它僅基於播客記錄（而不是互聯網上的所有垃圾），因此筆記本編造內容的可能性非常低。新聞的工藝你可以將這個想法更廣泛地應用到新聞業中。如果你詳細分析記者在撰寫報導時所做的事情，你會發現他們通常會收集研究、採訪、特定文件以及特定主題的報導歷史等數據。在寫作過程中，他們選擇這些信息中最重要的部分，然後根據經驗和目標受眾的判斷來創作故事。最後一部分可以稱為記者鏡頭。但實際上，它只是人們查看材料的眾多鏡頭中的一個。具有不同背景、優先事項和學科知識的人可能想要應用不同的視角。您可以將其視為“內容重新混合”思想的變體，只不過該思想通常與格式有關。這是面向公眾的混音版。例如，有關人工智能所有最新新聞的播客可能會關注普通受眾最熱門的頭條新聞、投資者最關心的市場動向事件或開發人員最值得注意的技術進步。他們甚至可能關注相同的故事，只是指出和揭示不同的細節。不過，除了觀眾的能力之外，還有信任。許多新聞消費者不相信他們今天在媒體上看到的內容。當你深入研究許多經常涉及政治偏見的投訴時，你會發現問題很少不是潛在的事實，而是記者過濾這些事實的鏡頭。這就是像 NotebookLM 這樣的人工智能工具可以作為記者如何管理信息的窗口。通過查看原始材料——採訪、研究、未經過濾的事實——讀者可以更好地理解記者如何得出結論。這可以澄清該過程的某些方面，使重點不再是“相信我們”，而是更多地強調“這就是我們到達這裡的方式”。當然，並不是每個故事都可以或應該接受這種處理。記者經常被委託處理需要匿名的機密材料和來源，因此對文章的“原材料”採取開放的態度是根本不可能的。編輯是一種選擇，但它可能會在有陰謀論的人中引發更多懷疑。使新聞具有互動性但對於某些故事，人工智能可以幫助創建一種新的、更透明、更具互動性的新聞。想像一下，如果讀者可以使用人工智能來瀏覽相同的信息並得出自己的結論，甚至創建自己的故事版本。當然，很少有讀者願意深入研究，但對於那些好奇的少數人來說，這可能是一個新的樂趣層。從某種意義上說，這將記者變成了一種信息策展人，讀者可以使用自己的鏡頭。這種反饋循環也能讓記者受益。通過以這種方式解構這個過程，他們可以更好地了解自己的鏡頭：在哪裡使用它，它如何影響所講述的故事，以及其他鏡頭如何改變圖像。這種視角將幫助我們了解不同的觀眾如何解讀他們的故事，這有望帶來更強大的故事。畢竟，在我們嘗試之前，我們不會知道這種方法是否有利於信任。這是一個實驗，旨在讓新聞不再只是你消費的東西，而是你可以與之互動的東西。無論這是一項學術活動還是一種新的流派，這至少是朝著理解我們如何塑造塑造新聞的鏡頭邁出的一步。 {“blockType”：“creator-network-promo”，“data”：{“mediaUrl”：“https：\/\/images.fastcompany.com\/imag e\/upload\/f_webp,q_auto,c_fit\/wp-cms-2\/2025\/03\/mediacopilot-logo-ss.png”,”headline”:”Media CoPilot”,”description”:”想要了解更多有關 AI 如何改變媒體的信息？訂閱 Media CoPilot，絕不會錯過 Pete Pachal 的更新。要了解更多信息，請訪問 mediacopilot.substack.com”,”substackDomain”:”https:\/\/mediacopilot.substack.com\/”,”colorTheme”:”salmon”,”redirectUrl”:””}}
已发布: 2025-10-23 16:44:00
