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智能新闻研究(49)AI原生新闻编辑室
自主代理运营的AI原生新闻编辑室兴起中|路透社新闻研究所https://reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/news/inside-rise-ai-native-newsrooms-run-autonomous-agents?utm_source=Reuters+Institute+for+the+Study+of+Journalism&utm_campaign=04254ee312-EMAIL_CAMPAIGN_2026_10_08_10_54_COPY_01&utm_medium=email&utm_term=0_-51bc8b01a3-481321462，格雷特尔·卡恩，2026年10月16日
由人工智能代理运营的新闻编辑部对许多记者来说可能是噩梦。但这些新闻编辑部已不再是假设。他们已经存在了。虽然许多媒体仍在摸索如何将人工智能融入工作流程，但一类新的项目正从零开始围绕人工智能构建这些工作流程。
与主要收集和转载现有来源信息的传统新闻聚合器不同，这些所谓的AI原生新闻编辑室试图复制编辑流程的部分内容。这些系统旨在监控来源、调研、交叉核查信息、撰写文章，甚至自行做出编辑决策。
人类参与的程度因项目而异。有些媒体有编辑审核每一篇报道，而另一些则几乎把整个编辑流程交给机器。
Jindex.ai，由乌克兰记者卡佳·戈尔钦斯卡娅建立的人工智能项目数据库，全球约有30个此类项目。在这篇文章中，我采访了加拿大、克罗地亚、意大利和美国这些行动背后的五位人员。他们解释了如何建立这些项目、运作方式，以及这些项目对新闻业未来可能意味着什么。
1. 发布OpenAI黑客事件的AI原生新闻编辑部
今年早些时候，有消息称OpenAI内部有超过1200名人工智能代理叛变。特工们开始相互通信，自动黑入Hugging Face。OpenAI 在拉斯维加斯举行的Black Hat安全大会上披露了此次事件的相关细节。但最先向公众发布消息的媒体在会议上没有人。
美国本土AI媒体RuntimeWire由技术专家瑞安·默克特于五月创立，他们在WIRED发布前三小时甚至比全球主要报纸早三小时发布了这篇报道。事情是这样的。在黑帽网络安全会议上，默克特告诉我，他在一份现场演讲文字稿中发现了一项重要披露，并将其反馈给了他的人工智能新闻编辑室。 合成团队交叉核对了扬声器、官方资料和现有事故记录。正是默克特本人决定这一披露具有新闻价值。在他看来，公开记录足够强大，可以发表这则报道。第一个版本大约在他将文字稿输入AI系统后六分钟内上线。
“这个过程之所以快，是因为底层报告基础设施在信号到达之前就已经建好了，”他说。“然而，如果证据薄弱、无法核实该说法，或者无法确定核心事实，故事仍然会被维持。”
默克特在科技初创公司工作了二十年，同时对新闻业产生了早期兴趣，此前他创办并运营了学校的第一份在线报纸。他不仅是RuntimeWire的创始人，还是其主编。他认为该媒体是一个真正的新闻编辑室，拥有编辑使命、报道流程、来源标准和更正流程。所有署名都是默克特本人，因为正如他所解释的，他是每个报道的回答者。
“[我的编辑责任]在文章尚未出现之前就已开始：构建系统，选择优先事项，设定标准，决定哪些内容可以自动发布，并设计阻止出版的保障措施，”他说。这种运营模式很特殊，但问责制很直接：如果报道是错误的、不公平的、误导性的或来源不足，那就是我来解决的问题。”
2. 意大利新闻编辑部，没有人在内幕
我接触的所有出版物都设有一套保护措施。但对其中一些人来说，人类干预非常稀少甚至不存在。一个很好的例子是Redazione Zero，一家意大利通用新闻、AI原生平台，新闻的选择和写作完全交由多智能体自主工作流程完成。其出版人是软件开发者兼企业家埃米利奥·萨尔梅里，他向我解释了该刊物的运作方式。
Redazione Zero 基于一系列独立的 AI 代理构建，而非单一模型。每天早晨，两名使用Anthropic和OpenAI模型的代理独立收集新闻，然后通过自动检查进行筛选。策划完成后，系统会根据Redazione Zero的公开编辑章程选择并撰写报道，随后由独立的AI验证者核查文章，发现错误时阻止发表。最后一位AI编辑撰写社论，解释当天的选择。萨尔梅里本人制定规则和保障，但不会在发表前选择、审查或批准故事。“今天发出的物品责任在我，”萨尔梅里说。“决策由系统做出;后果由我承担。这就是为什么宪章中最严格的规则正好落在我责任最大的地方。”
例如，零点保护计划完全禁止犯罪和法庭报告，并对健康保险施加严格限制，包括禁止医疗建议和剂量信息。未成年人绝不能被识别，而故事通常需要两个独立消息来源，任何例外情况都会明确披露。与本文涵盖的其他出版物一样，Redazione Zero允许读者正式对文章提出质疑，并承诺在48小时内回复。“决定权——无论是更正、撤回还是有理由的拒绝——都是我的，绝不是体制的，”萨尔梅里说。“系统写作，但不主宰自身行为。”
3. AI原生绿洲能否缓解新闻沙漠？
默克特和萨尔梅里都出于对新闻业的钦佩和对人工智能边界的兴趣，创建了他们的新闻编辑部。但我采访的一些创始人，是因为他们自己社区缺乏本地新闻。
Tihomir Jauk 是一位克罗地亚人工智能开发者和软件工程师，他创立了人工智能原生媒体 Moj Kraj（克罗地亚语意为“我的地区”），源于技术好奇心和填补该国超本地新闻报道空白的愿望。该媒体覆盖124多个地区，涵盖一般新闻，同时还覆盖2000多个小型来源，如市政和区网站、政府公告、公用事业供应商、交通更新和天气信息。“所有这些信息都会被收集、地理标记并处理，以确保其相关性、可靠，而不仅仅是AI的垃圾，”Jauk告诉我。“大型、成熟的新闻门户网站成本更高，记者和整个团队都需要支付费用，因此他们往往没有时间或资源去报道较小的来源和社区。这就是我们能发挥作用的地方。”
在导入内容之前，有一个人工智能代理会对每个来源的服务条款和隐私政策进行预筛和分析，以了解使用限制和署名要求。草稿条目随后会进行自动检查语法、语气和中立性，低于门槛的文章将被拒绝。因此，约100份每日草稿中仅发布20至30份。“一旦一篇文章被起草，就会经历一系列的核查步骤。每篇文章都会根据一组问题进行评估，例如是否足够中立，并给予数值分数。然后我们会施加门槛：例如，如果一篇文章的中立性得分低于80%，我们就不会发表。“他说。
资深科技记者尼古拉斯·德莱昂非常重视设立护栏。他的媒体《图森每日简报》采用了两层次的出版模式。常规的RSS聚合和简单的公共目录日志会自动发布，而高风险覆盖则在上线前经过人工审核。像许多同行一样，德莱昂发起了这个项目，源于个人的技术好奇心、测试人工智能报道能力的愿望，以及填补他所在地亚利桑那州南部地方新闻空白的动力。
“图森只剩下一份报纸和几家电视台，”他告诉我。“关于人工智能新闻的许多讨论都围绕它是否抢走了工作岗位。但这并不是要证明我能胜任任何人的工作或做得更好。而是我还能做些什么。”
德莱昂最初的重点是报道市政厅会议。他开发了“实时AI记者”，能够自动捕捉直播音频，实时转录，并根据这些文字稿起草文章。该系统可以同时覆盖多个会议，扩大报道能力，无需额外记者。德莱昂仍在发表前对每篇报道草稿进行编辑和事实核查，他表示AI撰写的文章已有约90%的出版准备。德莱昂还开发了一个每日两分钟的播客，使用他自己声音的AI克隆，一个西班牙语TikTok频道，由一位名为“Patricia”的AI主播主持，每周本地填字游戏，以及一个名为ChatTDB的RAG搜索引擎，该搜索引擎从图森每日简报档案中提取相关信息，并利用AI生成基于这些信息的答案。
尽管投入了大量时间和精力，但该运营尚未盈利。和我迄今为止提到的所有媒体一样，这只是出于对人工智能能力的好奇驱动的一个副业项目。德莱昂强调，大型媒体往往优先报道国家和国际新闻，而非日常本地信息，比如新餐厅许可证、酒类许可证申请、分区变更和卫生检查记录，这些都直接影响他所居住的社区。“对我来说，这一直是新闻工作中最有趣的部分。我无法真正影响总统的言论或世界其他地方的动态，但我觉得知道新餐厅开业或街道施工关闭很有用，“德莱昂说。“这类信息对我来说一直非常相关且有趣。”
4. 由AI复兴的加拿大新闻品牌
2023年，加拿大媒体集团Métro Media宣布破产，导致30多个超本地新闻业务停滞。其中之一是其旗舰报纸《Journal Métro》，以及16份印刷周报，专门报道蒙特利尔和魁北克市的地方政府和社区新闻。
两年后，科技企业家皮埃尔-安托万·弗拉代特收购了《地铁日报》的知识产权，旨在恢复蒙特利尔本地新闻报道。为了实现重新推出的财务可持续性，该刊采用了人工智能驱动的模式，自动化例行报告并保持低管理成本。该刊物只雇佣了一名员工：奥利维耶·罗比肖，一位前《地铁日报》记者，破产前一年被裁员，后来被任命为主编。
Journal Métro 利用 AI 工具监控可信来源的新新闻稿、报告和统计数据，并自动根据所获得的信息生成文章草稿。罗比肖随后核实事实，补充背景，并在必要时寻求反对意见，然后批准报道发表。罗比肖说：“这个想法是用人工智能做简单的事情，让有血有肉的记者能做难的部分。”“有了人工智能，我可以写出20到25篇这样的[直白]文章，同时还有时间写一篇原创报道。目标是减少在简单新闻报道上投入资源，这些新闻不一定能带来很高的投资回报。”
和本文涵盖的所有出版物一样，Journal Métro明确标注了文章是由Robichaud还是其AI系统撰写。正如罗比肖所说，出版前、中、后总有“知情者”参与。
5. 这对新闻的未来意味着什么？
尽管有这些保护措施、编辑标准和披露，AI原生新闻编辑室的兴起仍引发了令人不安的问题。它们是否进一步混淆了已经污染的信息生态系统，观众越来越难以区分人为生成内容与AI生成内容？这些系统可能取代记者的工作会怎样？也许最重要的是，这一切对新闻业本身意味着什么？
罗比肖德从业超过15年，他承认人工智能很可能会取代行业内的工作，但他认为结果完全取决于雇主的选择。罗比肖说：“有些新闻编辑部可能会决定裁掉记者。”“但新闻媒体可能会决定他们不想用人工智能的方式。他们可能会以不同的方式使用，让记者专注于他们认为重要的工作，以及读者和听众对其特定品牌的期待。”
Robichaud以《地铁杂志》本身为例。当该刊物破产时，记者们失业，当地社区也失去了新闻来源。如今，借助人工智能使业务财务可行，至少恢复了一份新闻工作（他自己的），并获得了本地报道的权限。“蒙特利尔正在失去本地和超本地新闻的来源，这并不是造成新闻沙漠，而是人们曾经能接触到的报道类型有所缺失，”他说。
来自图森每日简报的德莱昂，拥有20多年记者经验，他希望将他的项目重新定义为“加法”而非减法。在本地媒体市场萎缩、无人报道周边市政厅活动的情况下，他扩大了全面的本地报道，而不是剥夺任何人的工作。“这里有很多事情都没被揭露，比如马拉纳或奥罗谷的地方市政厅会议。这些会议不一定每周都有报道，“德莱昂解释道。“所以我正试图增加本地新闻的报道。我不会剥夺别人报道这些会议的能力。”
这些系统的局限性不仅是理论上的。我采访的所有人都承认他们的AI新闻编辑部犯了错误。在《地铁杂志》，罗比肖有时会收到AI生成的草稿，这些稿子未能抓住正确的角度，或者涉及系统无法处理的复杂或敏感主题。与此同时，Jauk的系统每天起草约100篇文章中，有70%到80%的文章被丢弃，因为这些文章未能通过自动质量检查，包括中立性和语气评估。即使是在发表前不进行人工审核的Redazione Zero，也发布了四次更正，涉及未发表内容的引用、误解的事实核查、未达到编辑标准的专栏以及过时的信息。每一次错误都促使了新的防护措施和验证检查。“我能做的是让每一个错误都可被观察，并确保它在机器上留下伤痕，”萨尔梅里告诉我。
尽管存在这些不足，我接触的技术人员相信AI原生新闻编辑部仍有其作用。他们辩称，他们的目标不是取代记者，也不是暗示人工智能可以复制人类记者所做的一切。即使是萨尔梅里，其新闻编辑部或许是最自主的，也承认人工智能的局限性以及培养消息源和现场报道的记者不可替代的价值。“它不能取代那些找到消息来源或亲赴现场的记者。这将是另一种报道形式，我们仍在尝试了解其效果如何，“他说。
同样，克罗地亚的Jauk和RuntimeWire的Merket认为，机器应承担重复性的信息收集和处理工作，让记者能够专注于AI无法复制的报道。“我不认为未来是一个软件不断生成无尽版面的空新闻编辑室，”默克特说。“这是一个新闻编辑部，机器承担机械重任，要求人类在做出真正重要的决策时达到更高的标准。”
