[Inside the Newsroom] 面對新聞業的奧本海默時刻

週末期間，以報導科技與新聞業交叉領域著稱的 Nieman Labs 發布了一系列關於 2026 年新聞業的發人深省的預測。 

其中一些預測在菲律賓記者中引起了轟動。這些預測包括一個宣稱「抱歉，解釋性報導已死」的觀點，以及另一個預測新型新聞業的崛起——「一種不是針對人類，而是專為語言和資訊的機器編譯器量身打造的新聞業」。 

第一篇評論文章的作者基本上表示，由於人們現在轉向 AI 尋求解釋性內容和常青內容，這些內容已不再重要。什麼才有效？作者說是基本要素：超本地新聞、突發新聞、獨家報導、值得注意的第一人稱敘事，以及調查性新聞。「AI」，這位專家說，「無法或不會總結這些資訊，因為它們太新或太獨特。」

同時，談論代理型新聞業的作者指出，「AI 系統不需要導語、核心段落或敘事流程；它們需要與使用者相關、新穎且機器可讀的內容。」 

他進一步指出，代理型新聞業的角色是寫出五個 W（何人、何事、何時、何地、為何）、引述、背景和多媒體內容連結。作者指出，所有這些內容隨後會在傳遞點根據最終使用者的需求進行組裝和客製化。 

這兩篇文章都讓我感到不安。現在進一步思考，我意識到這是因為這些觀察雖然令人擔憂，但在某種程度上是真實的。 

事實上，最讓我不安的是這些文章並沒有真正深入探討。它們也沒有深入研究解決全球新聞編輯室當前面臨的生存挑戰的真正解決方案。 

你好！我是 Gemma Mendoza，Rappler 的數位服務主管和虛假資訊與平台的首席研究員。 

自 Rappler 成立以來，我一直與我們的技術和數據團隊密切合作，設計和開發使用數據大規模生產內容的系統和平台。這些專案範圍從我們自 2013 年以來每個選舉年推出的高度互動的選舉結果頁面，到我們由 GraphRAG 驅動的聊天機器人 Rai。

我還領導我們對平台上虛假資訊和仇恨的研究，這始於我們觀察到 Facebook 演算法在 2016 年選舉前的變化。 

如前所述，我同意 NiemanLab 文章作者提出的許多觀點。例如，確實，更好的語義架構將幫助這些大型語言模型更好地呈現資訊。在 Rappler，我們在開發聊天機器人 Rai 之前就已經建立了自己的知識圖譜。

但我想談談我們在使用 AI 系統並觀察其對我們自身平台影響時所發現的令人不安的事情。 

我提到的第一篇文章的作者在說 AI 無法總結獨特資訊時是錯誤的。這不是真的。 

如果你允許，AI 系統可以輕鬆總結獨特內容。事實上，即使你明確告訴它們不要這樣做，它們也會找到方法來實現。  

我們確切知道這一點，因為我們一直在觀察那些爬取和收集 Rappler 網站內容的 AI 機器人。我們知道，儘管我們的網站規則對 AI 抓取施加了限制，這些聊天機器人仍然在愉快地輸出 Rappler 團隊辛苦收集的數據和內容。 

在一個案例中，ChatGPT 立即提供了關於我們校園記者研究員撰寫的一份報告中的詳細資訊，該報告是關於 Bicol 地區一個根深蒂固的政治家族，他們花費了約一百萬披索在社交媒體廣告上攻擊對手。這個故事使用的資訊是由參與我們研究員計劃的一名學生記者經過數月辛苦整理而成的。（見下方截圖）

任何熟悉可擴展系統的人都會告訴你，如果搜尋引擎首次查詢資料庫，傳遞過程中會有延遲。即使是 Google 的搜尋引擎也需要時間來處理和索引資訊。根據其即時回應，ChatGPT 顯然在我們查詢之前就已經在其自己的資料庫中擁有了整篇文章。 

這不是機器人消化的唯一一篇 Rappler 發布的獨特內容。 

當我們在 robots.txt 文件中添加了 AI 抓取限制時，ChatGPT 承認它知道這些限制。然而，它仍然找到了使用我們內容的方法，最初是聲稱它使用了公開可用的來源，或者引用了其他也未經許可抓取和合成我們內容的網站。（見下方）

我的觀點是，我們已經在與機器對話了。我們已經這樣做了一段時間。這並不是什麼新鮮事。

每當我們改變撰寫故事和社交媒體標題的方式以符合 Facebook 和 Google 演算法的更新時，我們就是在這樣做。我們正在讓這些機器更容易理解我們的內容，以及使用和變現我們所收集、撰寫和製作的內容。 

多年來，我們被告知在故事中添加微標籤將有助於更好地展示我們的內容。所以我們照做了。真正的問題是新聞編輯室和記者是否應該繼續朝這個方向發展。

這曾經是一種共生關係。為這些平台優化曾經為 Rappler 帶來大量流量，使我們能夠擴展。 

現在，隨著 AI 的出現，我們再次被推動去「優化」——這次是為了回答引擎。 

但這裡有個困境：這些現在「代理型」系統是完全不同的野獸。它們是渴望資訊的機器，想要無所不知。 

與樂於助人的圖書館員不同，它們以寄生方式——未經許可——提取並吸取它們所依賴的內容的精華。

而且它們不想為這些內容付費。相信我，我們問過了。

OpenAI 確實向少數出版商付費。但其中沒有一個（仍然）來自全球南方。

問題是這些聊天機器人正在迎合一個越來越被行為工程化為即時滿足的受眾。這些受眾不會點擊那些巧妙放置在 AI 生成答案中的連結。很多時候，他們甚至不檢查這些連結是否真實。 

數據也證明了這一點。即使是最大的新聞出版商從這些寄生系統獲得的流量也是可憐至極。

更糟糕的是，記者和新聞業本身並沒有足夠重視這個問題。一些主要媒體網絡通過與 AI 平台簽訂協議來獲取他們能得到的東西。其他影響力較小的媒體則無助地在邊緣消失。 

正如 NiemanLab 系列的另一篇文章指出的：「我們沒有從過去中學習。相反，我們正在像對待平台那樣對待這個生成式 AI 的新時代。」

如果這種情況繼續下去，作者說，「我們保證大多數剩餘的新聞編輯室將會消亡。」

我同意。 

這是新聞業的奧本海默時刻。 

問題是：記者和新聞編輯室是否應該再次屈服於這一指令，像我們對待社交媒體那樣全盤接受？ 

這裡的問題是：如果我們繼續走這條向平台投降的道路，我們所服務的公眾最終會受益嗎？或者——為了他們和我們的利益——我們是否應該反擊並開闢一條替代路徑，一條不是寄生而是專注於實現共生的路徑？ 

如果新聞業只不過是為那些將收集到的資訊轉化為所謂「客製化內容」的系統進行的新資訊收集活動，那麼它的靈魂和使命將何去何從？

這些問題不僅需要我們記者面對，也需要那些相信獨立新聞業需要生存下來以監督權力、濫用和腐敗的公民面對。 

我們需要支持性社區與我們在這段旅程中合作。 

在過去幾年中，Rappler 一直在建立一個移動平台，讓你能夠以安全且不受操縱的方式直接與我們和我們社區的其他成員交流。  

我們還開始與菲律賓和東盟地區的其他新聞編輯室合作，建立一種自下而上的新聞傳播方式——一條超越反覆無常的大型科技演算法，實現受眾和收入增長的更可持續路徑。

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我們需要你幫助我們面對新聞業的奧本海默時刻。 

幫助我們開闢這些保持自主權的路徑，以便我們能夠在這個生成式 AI 的世界中維持我們的使命。 – Rappler.com