美专家：人工智能无法完全取代新闻业

参考消息网8月7日报道 美国《福布斯》杂志网站近日发表题为《人工智能无法完全取代新闻业》的文章，作者为美国麻省理工学院高级研究员约翰·沃纳。全文摘编如下：

虽然大语言模型为我们提供了前所未有的能力和资源，带来诸多令人振奋的进步，但在此过程中我们也意识到一些重要损失。

过去十年间，新闻编辑室不断缩减。由于多种原因(其中一些涉及法律责任)，记者也越来越难以权威地讲出真相。美国《政治报》的一篇文章曾讲述记者如何陷入防御状态，编辑如何从锋芒毕露的老虎变成温顺的小猫。

社交平台、付费墙、移动技术、数字化等，所有这一切共同压垮了那些无法正确转型的媒体企业。当然，生产VHS录像带的公司和数码相机时代的胶片公司也是如此。但报纸有些不同。它不仅仅是一种产品，在我们的社会中，它被赋予了一种角色，或者可以说，多种关键角色。

但这还不是全部。美国一些老城市中过去影响力强大的报纸早已摇摇欲坠，但它们坚持了下来。直到人工智能可以真正写出编辑们一直训练记者写的那些模板化稿件。

在最近的一个TED演讲中，作家切斯托讲述了自己使用ChatGPT的经历，并回顾了报业的变迁。

他解释说，几十年前，他是康涅狄格州的一名年轻记者。他谈到与受访者一起乘船考察，观察电厂周围土地如何因管制放松和公用事业地块出售而面临发展风险。

他说，在当时的情况下，可以追踪这个故事并让公众知道发生了什么。

但快进到今天，我们真的不再拥有这种能力，至少是不能再采用同样的方式。没有人敲响警钟，不再有人回应警报信号，记者、编辑和新闻编辑室曾使用过的那些工具现在基本都失效了。

除此之外，他注意到，当ChatGPT搜索前文讲述的那个老故事时，得出错误的结论，认为这片土地本不该用于水力发电，但事实恰恰相反。

切斯托说：“理论上，你可以过度开发，但仍然能从湖中抽水发电，但谷歌不能理解这些。”他还对模型如何遗漏背景进行了解释。这让我想起大语言模型的其他误解：神经网络可以呈现飞盘和球，但难以理解这些物品在现实中如何运动。

意犹未尽的切斯托讲述了ChatGPT的另一个错误(我们常将其称为“幻觉”或将其归因于处理复杂信息的能力有限)。

这次，切斯托提到，一个同事收到一条热门线索：戴尔公司在马萨诸塞州的工厂雇用了1万人。切斯托说，若是人类，会知道这是错的。

他说：“(记者)付费使用这项服务来找出马萨诸塞州最大的工厂，机器却搞错了。”

因此，从某种意义上说，人工智能用集成数字搜索取代人类殚精竭虑进行探究的新闻工作，并不总能获得正确结果。

这就是我们的现状。再次强调，我们从人工智能中获益良多，但也失去很多。这是个重大变化。与云计算时代和大数据时代不同，人工智能将以重大方式改变我们生活的诸多方面。我们必须准备好以最佳方式来应对这一变化。（编译/林朝晖）