AI能否评判新闻报道？

在帮助主导了导致媒体公司Gawker破产的诉讼之后，阿龙·德苏扎表示，他看到了美国媒体体系中存在的问题：那些认为自己受到报道伤害的人，几乎没有任何途径来反击。

他的解决方案是软件。德苏扎表示，他的最新初创公司Objection旨在利用AI来裁定新闻报道的真实性。任何人只需支付2000美元，就可以对一篇报道提出质疑，从而触发对其内容的公开调查。（德苏扎同时也是Enhanced Games的创始人——这是一项允许使用运动增强药物的奥运会式赛事，将于下个月在拉斯维加斯首次亮相。）

Objection于本周三正式上线，获得了来自彼得·蒂尔、巴拉吉·斯里尼瓦桑以及风险投资公司Social Impact Capital和Off Piste Capital的数百万美元种子轮融资。

蒂尔曾以捍卫个人隐私权为由资助了针对Gawker的诉讼，长期以来对媒体持批评态度。德苏扎表示，他的目标是重建公众对新闻业的信任——他认为这种信任在过去数十年间已经崩塌。但包括媒体律师在内的批评者警告称，Objection可能会让媒体更难发布那些追究权贵责任的报道，尤其是当这些报道依赖匿名信源的情况下。

匿名信源在多项涉及腐败和企业不当行为的重量级调查报道中发挥了关键作用。这些信源通常面临失业风险，或因透露重要信息而遭受其他形式的打击报复。记者的职责——与编辑、同行和律师共同承担——正是确保这些信源可靠、并非出于纯粹的恶意，同时核实其所提供信息的真实性。

然而，这对德苏扎来说还不够。他表示，在Objection平台上，"使用未经独立核实的完全匿名信源"将导致证据分数和信任分数降低。在该平台的评分体系中，监管文件和官方电子邮件等原始记录具有最高权重，而匿名举报人的陈述则位于底部。这些信息的收集部分依赖一支由前执法人员和调查记者组成的自由职业者团队，最终汇总为Objection所称的"诚信指数"——该公司称这一数字评分反映了记者的职业操守、准确性和历史记录。

"保护信源是讲述重要故事的关键方式，但其中存在重要的权力不对等，"德苏扎在接受TechCrunch独家专访时表示，"被报道的对象遭受了曝光，却没有任何途径对信源提出质疑。"

他的解决方案让记者陷入两难困境：要么向Objection的"加密哈希"系统披露敏感的信源信息，以判定"报道质量是否过关"；要么因保护那些冒着巨大个人风险提供信息的信源而被扣分。专家指出，如果Objection这类工具得到推广，可能会对举报行为产生寒蝉效应。

明尼苏达大学媒体法律与伦理学教授、律师简·科特利表示，Objection符合一种长期存在的、侵蚀公众对新闻媒体信任的攻击模式。

"如果其潜在主题是'这又是一个新闻媒体在欺骗你的例子'，那就是在公众对独立新闻业的信心上再凿一道裂缝，"她说，同时补充道，记者当然也需要尽其所能地提高报道的透明度。

科特利提到了现有的新闻业标准，例如美国职业记者协会的职业伦理准则——该准则建议记者仅在无其他途径获取信息的情况下才使用匿名信源。她还援引了同行批评和内部编辑审核等长期行业惯例，认为这些本身就是内置的问责机制。更宏观地看，她质疑那些对新闻传统缺乏深入了解的硅谷创业者，是否真的有能力评判什么才是符合公众利益的报道。

德苏扎表示，Objection并非试图压制举报人："这是一种核查事实的尝试，就像X平台的社区备注功能一样——集体智慧加上技术力量，创造新的真相呈现方式。"

当被问及Objection是否会让媒体更难发布追究权贵责任的重要报道时，他表示："如果它能提高透明度和信任标准，那是一件好事。"

他将Objection称为一个"无需信任的系统"，具有透明的方法论，依托来自OpenAI、Anthropic、xAI、Mistral和谷歌的大语言模型组成的评审团，这些模型被设定为以普通读者的视角逐条评估证据。公司首席技术官、前NASA和SpaceX工程师凯尔·格兰特-塔尔博特负责平台的技术开发。德苏扎表示，该平台旨在将科学严谨性应用于事实争议之中。

这一方案的提出，恰逢AI系统本身因偏见、幻觉生成和透明度问题而受到审视——而这些问题都可能使其难以胜任真相仲裁者的角色。

尽管Objection可应用于任何已发布的内容，包括播客和社交媒体，但德苏扎的关注焦点仍主要集中于传统媒体和文字报道。

"每一项质疑都仅限于单一的事实性主张，"德苏扎在后续电子邮件中表示，"这意味着，即便报道篇幅较长、内容复杂，一项质疑也只会针对其中一个具体的事实问题。用户可以选择就同一篇文章的不同部分提交多项质疑，但这些质疑将彼此独立进行。"

提出一项质疑的费用为2000美元，对大多数普通人来说是一笔不小的开支，但对于那些原本可能诉诸法律的富裕个人或企业而言，却是相对微不足道的成本。德苏扎表示，他预计该平台将服务于那些认为自己在媒体中遭受不实报道的人群。但批评者指出，最有能力使用Objection的人，往往恰恰是那些本已拥有其他反击渠道的权贵阶层。

"这种付费参与的模式……让我觉得，他们不太关心为普通公众提供有益信息，更关心的是给那些本就强势的人多一种打压新闻对手的手段，"科特利说道。

第一修正案和诽谤案律师克里斯·马泰的措辞更为直白，称该平台"看起来像是一个面向富人和权贵的高科技保护伞"。

"在如此多的人试图掩盖真相的当下，我们本应鼓励那些了解不法行为的举报人，"担任主要诉讼律师的马泰表示，"而这家公司的目的似乎恰恰相反。"

该系统也只评估提交给它的证据，包括当事方提交的材料和调查人员收集的信息，这引发了外界对其如何处理不完整或未披露信息的质疑——而这在调查性报道中极为普遍。

当被问及如何防止滥用行为——例如企业针对性地挑战不利报道，或系统本身缺乏关键敏感证据时——德苏扎表示，记者可以自行提交证据来维护自身声誉。这实际上要求记者参与一个他们从未主动加入的系统，而这可能进一步将他们的公信力置于风险之中。如果记者选择不参与，系统可能返回"无法判定"的结果，从而对准确但难以公开核实的报道投下疑云。

即便Objection对一篇报道未发现问题，其配套功能"灭火毯"仍可能对其可信度制造质疑。这一工具目前通过平台API在X上运行，能够实时标记有争议的内容，在审查进行期间发布警告提示——将公司自己的"调查中"标签注入公众讨论。

加州大学洛杉矶分校第一修正案学者尤金·沃洛克表示，该平台本身可能不会违反言论自由保护，并将其定性为新闻批评生态系统的组成部分。他将这一概念比作针对记者而非政客的反向对抗性调研，并否认其会对举报人产生寒蝉效应。

"所有批评都会产生寒蝉效应，"他对TechCrunch表示。

Objection究竟是重塑新闻业，还是逐渐淡出这个日益庞大的新闻工具生态，最终取决于是否有人真正采用它，抑或只是对它视而不见。

正如科特利所说："为什么你会相信，AI给出的关于事实真伪的判断，必然比亲自研究和撰写报道的记者更可靠？我是说，为什么要这样假设？我绝不会这样假设。"

编者注：由于德苏扎的提案以透明度和问责制为核心，我们将公布完整访谈记录的链接。

Q&A

Q1：Objection平台是如何评判新闻报道的真实性的？

A：Objection使用来自OpenAI、Anthropic、xAI、Mistral和谷歌的大语言模型组成评审团，以普通读者视角逐条评估证据。平台收集的证据包括当事方提交的材料和调查人员搜集的信息，最终生成"诚信指数"评分。其中，监管文件和官方邮件等原始记录权重最高，匿名举报人陈述权重最低。

Q2：为什么Objection对匿名信源的处理方式会引发争议？

A：在Objection的评分体系中，使用未经独立核实的匿名信源会导致报道分数降低。但匿名信源在众多重量级调查报道中至关重要，许多举报人正是因为面临失业或打击报复风险才选择匿名。批评者认为，这种评分机制会迫使记者在保护信源和维护自身评分之间两难抉择，从而对举报行为产生寒蝉效应。

Q3：Objection的2000美元收费标准会带来哪些问题？

A：批评者指出，2000美元的费用对普通人来说门槛较高，却对富裕个人和大型企业相对轻松。这意味着最有能力使用该平台的，往往是本已拥有其他资源和渠道的权贵阶层。媒体法律教授科特利将其称为"付费参与系统"，认为它更多是在为强势群体提供打压新闻报道的工具，而非真正服务于公众利益。