由于数字化的连锁反应削弱了传统业务和收入，全美各地的新闻编辑室都在裁员。今年早些时候，Politico报道称，仅在 2024 年 1 月，就有 500 多名来自印刷、广播和数字媒体的专业人士被解雇。

随着人工智能 (AI) 和其他自动报道功能在该领域的应用越来越广泛，这一数字还在继续增长。有色人种记者受到这些裁员的影响最大。在 2022 年对被解雇的专业人士的调查中，独立记者协会发现，被解雇的专业人士中有 42% 是有色人种，尽管他们只占总劳动力的 17%。随着新闻编辑室越来越多地转向人工智能来管理员工短缺或提高效率，新闻诚信将受到怎样的影响？更重要的是，新闻编辑室将如何应对多元化声音的代表性不足，这些声音为更明智的新闻视角做出了贡献？ 

theiij.com

布鲁金斯学会人工智能公平实验室于 2023 年成立，致力于收集人工智能设计和部署的跨学科见解和方法。2024 年 7 月，我们召集了新闻工作人员、其他内容管理员（例如图书馆专业人员、学者和政策制定者）和技术专家（“贡献专家”），以评估人工智能给传统新闻业带来的机遇和威胁。虽然争论远未结束，但贡献专家的建议是，人工智能可以彻底实现新闻编辑室的现代化，但它的实施仍然必须支持有色人种记者和其他内容创作者，他们将自己的生活经历带入新闻，并可以平息日益数字化的世界中出现的错误和虚假信息的增长。 

首先，重要的是将新闻业的发展置于技术背景中，并讨论多年来该领域的发展情况。新闻业的许多合理定义之一是“通过各种形式的大众媒体收集、编辑和呈现新闻的艺术和科学”。虽然技术并没有从根本上改变这种理解，但它改变了新闻和其他信息的传播方式和消费者对它们的解读方式。 

todaydigital.com

与 15 世纪约翰内斯·古腾堡的印刷机相比，当时模拟副本决定了材料的来源，而如今的新闻可以通过社交媒体等数字平台获取。记者和消费者可以实时传播与时事相关的各种信息，甚至可以分享个人和职业经历。随着数字创新，对准确性、教育和素养的关注也发生了变化，并将故事讲述者的范围扩大到包括平民记者。 

新闻业与科技发生碰撞时，人们还担心谁来决定哪些内容构成实质性的故事和观点。当涉及到人工智能时，很难确定内容和/或想法的来源，因为生成式人工智能系统通常不会归因于它们所接受训练的信息来源。此外，新闻业越来越多地使用技术也影响了传统媒体商业模式的可持续性。随着越来越多的报道功能实现自动化，人工智能颠覆了商业模式，减少了对人类记者的需求，并培养了出版商的主导地位，他们可能会放弃员工在观点和人口统计学方面的多样性，以实现更大的“数据化”，降低成本，提高新闻编辑室的效率。 

这些以及更加现代化的新闻平台的其他后果（尤其是需要在任何联网设备上随时获取信息），已经削弱了美国新闻业的一些决定性价值观，尤其是那些可能与现状或主流报道相悖的价值观。其中之一就是对更严格的研究实践（包括调查方法）的投资。 

十多年前，奈特基金会和阿斯彭研究所成立了民主国家社区信息需求奈特委员会，以探索此类转变。该委员会探讨了数字时代美国社区的信息需求，并提出了加强信息自由流动的建议。这些建议在今天引起了更强烈的共鸣。特别是奈特委员会的报告强调了通过倡导鼓励新闻创新、支持公共服务媒体和促进获取多样化和本地新闻来源的政策，最大限度地提供相关和可信信息的重要性。

同样重要的是，该报告的重点是加强个人获取信息的能力：通过将数字和媒体素养纳入教育系统并利用图书馆和社区中心作为成人学习中心来实现这一目标。这些建议还呼吁通过为公民创造积极参与治理的机会和培育反映和连接当地社区多样化现实的数字平台来促进公众参与。在我们应对数字时代保持新闻诚信和公民参与的挑战时，这些建议仍然具有重要意义。 

knightfoundation.org

参加圆桌讨论的专家承认了这些和其他现实情况，并详细介绍了人工智能对工作流程的具体影响。无论是自动化日常任务，还是为调查和制作流程提供新工具，人工智能都正在成为记者的首选信息源。

新闻机构越来越多地使用人工智能进行转录、数据分析、内容个性化和受众分析。自动转录服务和自然语言处理等工具使记者能够节省大量繁琐任务的时间，使记者能够专注于更具战略性和创造性的工作。例如，转录工具减少了处理采访的时间，而机器学习算法通过帮助发现大数据集中的模式来简化调查报道。 

cjr.org

ChatGPT 等生成式人工智能系统的应用日益广泛，有助于内容制作和起草、总结文本以及为不同平台定制内容。然而，挑战此前已有所提及：人工智能输出需要仔细审查以避免不准确，而且其使用引发了有关自主性、编辑控制、隐性偏见和对人力影响的道德问题。此外，谷歌、Meta、微软和亚马逊等大型科技公司正在向新闻编辑室出售人工智能基础设施，这可能会引发对新闻媒体依赖性或“平台化”的担忧，因为这些公司对新闻编辑室编辑和使用的数据具有重大影响力。 

随着科技公司获得宝贵的数据来训练人工智能系统，新闻业对“黑箱”人工智能产品的依赖也越来越深。这种资源集中和生成人工智能系统的不透明性应该引起人们的担忧，即企业行为者可能会对编辑产出和支持独立新闻业的商业模式的可持续性产生影响。 

ibm.com

为了让新闻编辑室中的人工智能更加透明、更加高效，必须精心设计和部署人工智能，让该领域的专家参与其中，并意识到人工智能的偏见和缺点。关于后一点，记者和其他内容管理员应该在采用人工智能之前就其使用进行更多讨论。例如，一些专家认为新闻编辑室可以用人工智能取代记者，而另一些人则认为人工智能技术补充了高质量新闻所必需的人类直觉和判断力。通过了解人工智能对该行业的影响，新闻编辑室可以满足对多样化、准确和引人入胜的内容日益增长的需求，并适应数字时代的经济压力，而不会损害新闻诚信或降低人类过滤和审讯这些系统的能力。  

journalism.columbia.edu

并非所有记者和新闻编辑室都能平等地使用这些工具或知道如何使用它们。此外，资源不足的组织和独立或少数族裔领导的新闻编辑室和记者甚至可能没有这些先进工具的基本访问权限。这个广泛行业内的这种不平衡将挑战他们在日益数字化的领域的加速参与，并限制读者可获得的视角。

此外，当内容所有权模型被输入到人工智能学习的训练数据中时，可能会受到损害。例如，许多黑人报纸拥有数十年的信息，整理了各种历史事件和经历。但当人工智能与他们的档案相交时，少数族裔领导的新闻机构应该向人工智能开发人员和公司提出有关所有权、补偿和不受约束使用的担忧。 

人工智能的操纵性部署还可能导致由人工智能驱动的虚假信息迅速扩散，这对记者提出了双重挑战。例如，深度伪造技术利用人工智能叠加音频、视频或图像来捏造事件或言论，这种技术从根本上扰乱了新闻业 ，并在维护真相和公众信任方面带来了新的挑战。它们被用来操纵舆论、抹黑政治人物，并在选举和危机等关键时刻制造混乱。生成对抗网络（GAN）等人工智能工具可能导致超现实的合成媒体和虚假新闻的产生，使记者和信息消费者越来越难以区分真实内容和虚假内容，同时也加剧了人们对网络骚扰和信息武器化行动的担忧。  

ijisrt.com

虚假内容在数字平台上传播的速度通常超过传统的核实方法。事实核查工具和流程虽然越来越依赖人工智能，但难以跟上虚假材料的数量和复杂性。这种环境迫使记者优先考虑速度而不是准确性，尤其是在“突发新闻”情况下。这可能导致错误信息或肤浅的故事情节，而这些情节往往不会深入到故事的强度和深度。这种紧张局势破坏了新闻诚信，因为越来越快的发布压力可能导致未经核实或虚假报道的传播，进一步削弱公众对新闻业的信任。 

除了这些和其他技术挑战之外，新闻业使用人工智能还可能引发有关透明度和问责制的道德困境。除了对原创性和编辑责任提出质疑外，消费者可能还不知道人工智能在新闻制作中的作用。新闻业对人工智能的依赖也有可能使叙事同质化，因为生成式人工智能使用预测统计数据来生成最可能的输出，从而趋向于通用。此外，算法通常优先考虑趋势而不是深入研究的想法，从而减少了向公众呈现的观点范围。这些挑战凸显了迫切需要强大的验证工具、道德准则和媒体素养计划，以对抗人工智能时代对新闻业信任的侵蚀。 

鉴于新闻发展、报道和传播方式的变化，包容多元化的声音对于应对人工智能的局限性、偏见和挑战仍然至关重要。首先，人工智能系统反映了它们所训练的数据集。这些数据是数字化的，可能在文化和语言上代表不足的群体，并反映了系统性的不平等，特别是如果数据基于种族或阶级监视或刻板印象。固有的偏见可能导致人工智能放大刻板印象或边缘化代表性不足的群体。如果没有多元化的人类监督，人工智能产生或推广的叙事可能会延续现有的权力动态，而不是挑战它们。 

新闻媒体是一个至关重要的机构，但其对犯罪的过度报道激起了美国的种族偏见，纽约市，2017 年 2 月。americanprogress.org

其次，对那些花费一生时间策划和存档内容的多元化媒体进行补偿是公平的。2011 年，谷歌与历史最悠久的黑人报纸之一、总部位于马里兰州巴尔的摩的《The Afro》合作，将其收藏品数字化。这家出版商收集并维护了超过一百万份新闻内容。虽然人工智能将实现更好的搜索和其他效率，但至关重要的是，这些收藏品不能不公平地用于训练更复杂的人工智能系统，而不能不向资源不足的独立报纸提供任何归属或补偿。 

新闻界也在努力消除可能引发此类刻板印象的代理。新闻界的多元化声音是防止这些偏见的重要保障，为故事讲述过程带来不同的生活经历、文化见解和观点。例如，来自边缘化社区的记者可能会识别出人工智能可能忽略的特定情境操纵，例如文化编码的错误信息或有害的刻板印象。他们的贡献丰富了报道过程，确保新闻业仍然是一个真实和包容的故事讲述平台。新闻人物和故事讲述者之间的更多多样性有助于揭露和挑战旨在利用社会分歧的操纵性叙事。 

nbcit.org

最后，随着观众对受人工智能影响的媒体越来越怀疑，新闻编辑室中的多元化代表性变得至关重要。扎根于生活经验的真实人类观点更能引起深刻共鸣，这就是为什么反映受众人口统计数据的新闻编辑室能够培养可信度和联系，表明其致力于准确代表不同的社会经验。多样性还可以平衡人工智能生成内容的同质化，保留健康公共话语所必需的多元化声音。 

为了真正发挥人工智能的潜力并降低其风险，新闻编辑室必须优先考虑公平的招聘和留任实践以及技术创新。将不同的声音融入编辑流程不仅可以丰富新闻业，还可以确保人工智能的影响力符合包容性和公平性的民主理想。通过重视人类的创造力和批判性思维，新闻业可以适应数字时代，而不会牺牲其诚信或为更广泛公众利益服务的承诺。  

参与本文的记者、内容管理员和技术人员就如何平衡新闻业中持续存在的多样性挑战和人工智能的使用提供了反馈。他们表示，新闻业确实需要一种新的战略来设想人工智能的使用——这种战略可能并不总是涉及与大媒体和大科技公司的合作。随着大型现有科技公司渗透到媒体领域，他们正在消费新闻来源生成的数据，在某些情况下，还会利用这些数据牟利。

brookings.edu

多元化新闻机构的生存能力在很大程度上取决于其商业模式的经济可行性，如果没有多元化的新闻来源，他们的工作就有被抹去的风险。这对人工智能本身来说也是一个问题，因为新闻是训练数据的重要来源，如果无法获取人类数据，人工智能模型就会变得更加同质化。 

虽然一些专家撰稿人谈到了人工智能如何帮助他们的报道更容易获得和广泛传播，但如果没有更公平公正的人工智能商业模式来表彰和补偿记者的内容，就会产生权力不一致的问题。以下是人工智能融入新闻过程时出现的一些额外障碍。 

语言翻译仍然有限。人工智能在多语言翻译方面的局限性限制了记者、其他内容创作者和信息消费者的充分使用。大型语言模型 (LLM) 主要针对英语受众创建，因此在采访翻译和内容传递方面存在差距。

许多记者在报道中并没有同样适应和使用生成式人工智能。许多大型新闻编辑室（如美联社和新闻集团）都很容易使用人工智能，它们还提供培训以确保基本人工智能的流畅性。在规模较小的新闻编辑室和独立、更多样化的媒体中，这种情况不太可能发生。此外，大多数新闻编辑室都倾向于使用更主流的工具，如 ChatGPT，而没有考虑其他可能成本更低、更容易获得、更本地化的生成式人工智能资源。

记者缺乏广泛的职业发展机会。记者的职业发展机会有限，部分原因是新闻编辑室资源有限。此外，很少有记者是数据科学家，这意味着他们缺乏了解人工智能发展的背景知识。一些内容创作者根本不使用这些工具——即使他们愿意——因为他们的专业知识有限。规模较小、更独立的媒体的新闻编辑室往往被排除在利用新技术之外，仅仅是因为预算限制和/或员工和专业知识有限。

多元化新闻工作者通常缺乏资源或支持来策划自己的经历。代表多元化记者的参与者表示，与同事相比，他们往往无法利用相同的工具。当被要求这样做时，他们被剥夺了讲述更多反映其经历的文化细微差别的故事的能力。这些新闻工作者——通常来自美国一些最古老的出版社——他们的观点可能不会被纳入人工智能系统。为了解决这个问题，应该有更多的联盟和合作来设计不那么具有破坏性的商业模式，以支持黑人、西班牙裔、土著和 LGBTQ+ 记者，他们在高度数字化的媒体环境中努力保持声音和存在感。

记者和消费者需要具备 AI 素养和熟练程度。双方都必须正式将 AI 引入双方社区，并保持一定程度的透明度，并了解数字内容的来源——包括谁编写了相关训练数据以及内容是来自 AI 还是人类——同时认识到没有单一的方法可以做到这一点。由于新闻对 AI 领域做出了巨大贡献，日常消费者和记者必须能够快速判断新闻来源的真实性。

这些和其他想法在我们的讨论中浮现出来，并促成了务实的解决方案，即如何应对新闻编辑室中日益增长的人工智能使用，并努力在撰写和发布新闻的人中平衡声音和代表性。其中一个解决方案是在新闻界制定标准，使道德、诚信、偏见缓解和人工智能作为可靠和合法报道来源的范围保持一致。与其他关于过度依赖人工智能的说法一样，人们普遍认为“人类必须保持联系”以保持故事叙述的真实性，这可以追溯到这个职业的初衷。与会者还认为，拥有统一且被广泛采用的风格指南可以帮助记者依靠人工智能来完成某些任务。 

人工智能素养和熟练程度对该组织来说很重要，同时还要确保全国各地使用或想要使用人工智能的新闻编辑室拥有公平的资源。科技界必须作为设计和部署阶段的平等合作伙伴，与记者和媒体进行这些对话，而不是作为向该行业推销其产品和权力的人。  

该组织还认为，需要进行更多研究来了解传统媒体与这个不断发展的受人工智能影响的数字生态系统之间的接口。这样的研究将填补盲点，或帮助公司停止从事有损新闻道德和编辑独立性的行为。

cjr.org

首次会议开创性地将受人工智能影响的新闻业专家聚集在一起，帮助该领域应对最新一轮的数字革命。

对数字守门人的担忧一直是一个长期存在的争论，随着人工智能的融入，关于新闻报道的道德和诚信界限的讨论变得更加模糊。我们如何在该领域的发展中走向一个更具参与性的框架？这些问题和其他问题都应该得到解决，但不仅仅是为了促进大型和现任报道实体的利益。相反，对新闻业人工智能的关注应该集中在如何确保更多的媒体和记者能够享受这项技术的好处，以满足他们的多种需求，同时确保不同消息来源和媒体的经验不会被抹去。 

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