[新闻编辑室内幕] 面对新闻业的奥本海默时刻

周末期间，以报道科技与新闻业交叉领域而闻名的尼曼实验室（Nieman Labs）发布了一系列关于2026年新闻业前景的发人深省的预测。 

其中一些预测在菲律宾记者中引起了轰动。这些预测包括一个宣称"抱歉，解释性报道已死"的观点，以及另一个预测新型新闻业的崛起——"一种不是针对人类，而是专为语言和信息的机器编译器量身定制的新闻业"。 

第一篇观点文章的作者基本上表示，由于人们现在转向人工智能寻求解释性内容和常青内容，这些内容已不再重要。什么才有效？作者表示是基础内容：超本地新闻、突发新闻、独家报道、引人注目的第一人称叙述和调查性报道。这位专家说："人工智能不能或不会总结这些信息，因为它们太新或太独特。"

而谈论代理新闻业的作者则指出，"人工智能系统不需要导语、核心段落或叙事流程；它们需要的是与用户相关、新颖且机器可读的内容。" 

他进一步指出，代理新闻业的角色是撰写五个W（何人、何事、何时、何地、为何）、引述、背景和多媒体内容链接。作者指出，所有这些内容随后会在传递点根据最终用户的需求进行组装和定制。 

这两篇文章都让我感到不安。现在进一步思考，我意识到这是因为这些观察虽然令人担忧，但在某种程度上是真实的。 

事实上，最让我不安的是这些文章并没有真正深入探讨。它们也没有深入研究解决全球新闻编辑室当前面临的生存挑战的真正方案。 

你好！我是Gemma Mendoza，Rappler的数字服务主管和虚假信息与平台研究的首席研究员。 

自Rappler成立以来，我一直与我们的技术和数据团队密切合作，设计和开发能够使用数据大规模生产内容的系统和平台。这些项目范围从我们自2013年以来每个选举年推出的高度互动的选举结果页面，到我们由GraphRAG驱动的聊天机器人Rai。

我还领导我们关于平台上虚假信息和仇恨的研究，这始于我们观察到Facebook算法在2016年选举前的变化。 

如前所述，我同意NiemanLab文章作者提出的许多观点。例如，确实，更好的语义架构将帮助这些大型语言模型更好地呈现信息。在Rappler，我们在开发聊天机器人Rai之前就已经构建了自己的知识图谱。

但我想谈谈我们在使用人工智能系统时观察到的令人不安的事情，以及它们对我们自己平台的影响。 

我提到的第一篇文章的作者在说人工智能无法总结独特信息时是错误的。这不是真的。 

如果你允许，人工智能系统可以轻松总结独特内容。事实上，即使你明确告诉它们不要这样做，它们也会找到方法来实现。  

我们确切地知道这一点，因为我们一直在观察那些爬取和收集Rappler网站内容的人工智能机器人。我们知道，尽管我们的网站规则对人工智能抓取施加了限制，这些聊天机器人仍然在愉快地输出Rappler团队辛苦收集的数据和内容。 

在一个案例中，ChatGPT立即提供了关于我们的校园记者研究员撰写的一份报告中的详细发现，该报告是关于比科尔地区一个根深蒂固的政治家族花费约一百万比索在社交媒体广告上攻击其竞争对手。这个故事使用的信息是由参加我们研究员计划的一名学生记者花费数月时间精心收集的。（见下方截图）

任何熟悉可扩展系统的人都会告诉你，如果搜索引擎首次查询数据库，传递过程中会有延迟。即使是谷歌的搜索引擎也需要时间来处理和索引信息。根据其即时响应，ChatGPT显然在我们查询之前就已经在其自己的数据库中拥有了整篇文章。 

这不是机器人消化的Rappler发布的唯一一篇独特内容。 

当我们在robots.txt文件中添加人工智能抓取限制时，ChatGPT承认它知道这些限制。然而，它仍然找到了使用我们内容的方法，最初是声称它使用了公开可用的来源，或者引用了其他也未经许可抓取和综合我们内容的网站。（见下文）

我的观点是，我们已经在与机器对话了。我们已经这样做了一段时间。这并不是什么新鲜事。

每当我们改变撰写故事和社交媒体标题的方式以符合Facebook和Google算法的更新时，我们就是在这样做。我们正在让这些机器更容易理解我们的内容，以及使用和变现我们收集、撰写和制作的内容。 

多年来，我们被告知向故事添加微标签将有助于更好地展示我们的内容。所以我们照做了。真正的问题是新闻编辑室和记者是否应该继续朝这个方向发展。

这曾经是一种共生关系。为这些平台优化曾经为Rappler带来大量流量，使我们能够扩大规模。 

现在，随着人工智能的出现，我们再次被推动去"优化"——这次是为了回答引擎。 

但这里有个困境：这些现在的"代理"系统是完全不同的野兽。它们是渴望信息的机器，想要无所不知。 

与乐于助人的图书管理员不同，它们以寄生方式——未经许可——提取并吸取它们所依赖内容的精华。

而且它们不想为这些内容付费。相信我，我们问过了。

OpenAI确实向少数出版商支付了费用。但其中没有一个（仍然）来自全球南方。

问题是这些聊天机器人正在迎合一个越来越被行为工程化为追求即时满足的受众。这些受众不会点击那些巧妙放置在人工智能生成答案中的链接。很多时候，他们甚至不检查这些链接是否真实。 

数据也证明了这一点。即使是最大的新闻出版商从这些寄生系统获得的流量也是可怜至极的。

更糟糕的是，记者和新闻业本身并没有足够重视这个问题。一些主要媒体网络通过与人工智能平台签订协议来获取他们能得到的东西。而那些影响力较小的则无助地在边缘地带逐渐消失。 

正如NiemanLab系列的另一篇文章指出的："我们没有从过去中吸取教训。相反，我们正在像对待平台一样对待这个生成式人工智能的新时代。"

如果这种情况继续下去，作者说，"我们保证大多数剩余的新闻编辑室将会消亡。"

我同意这一点。 

这是新闻业的奥本海默时刻。 

问题是：记者和新闻编辑室是否应该再次屈服于这一指令，像我们对待社交媒体那样全盘接受？ 

这里的问题是：如果我们继续走这条向平台投降的道路，我们所服务的公众最终会受益吗？或者——为了他们和我们的利益——我们是否应该反击并开辟一条替代路径，一条不是寄生而是专注于实现共生的路径？ 

如果新闻业只不过是为那些将收集到的信息转化为所谓"定制内容"的系统进行的新信息收集活动，那么它的灵魂和使命将会变成什么？

这些问题不仅需要我们记者面对，也需要那些相信独立新闻业需要生存下来以监督权力、滥用和腐败的公民面对。 

我们需要支持性社区与我们在这一旅程中合作。 

在过去几年中，Rappler一直在构建一个移动平台，让您能够以安全且不受操纵的方式直接与我们和我们社区的其他成员交流。  

我们还开始与菲律宾和东盟地区的其他新闻编辑室合作，建立一种自下而上的新闻传播方式——一条超越变幻莫测的大型科技算法，实现受众和收入增长的更可持续路径。

如果您还没有这样做，请下载我们的移动应用程序并订阅我们的通讯，这样您就可以与我们建立直接联系。

如果您还没有这样做，请考虑注册Rappler Plus，我们的高级会员计划。并请帮助我们说服其他人。

我们需要您帮助我们面对新闻业的奥本海默时刻。 

帮助我们开辟保持自主权的路径，以便我们能够在这个生成式人工智能的世界中维持我们的使命。– Rappler.com