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日期: 2025-03-20 | 来源: iWeekly画报 | 有0人参与评论 | 字体: 小 中 大
代表《洛杉矶时报》记者的工会随后发表声明，对“未经编辑部审核的AI生成分析”表示担忧。工会表示，他们不认为这种做法会“增强公众对媒体的信任，相反，这种工具可能会进一步削弱新闻机构的公信力”。
《洛杉矶时报》的实践并不是唯一一起证明AI生成内容不可靠的事件。苹果AI在英国推出后数天，发布了一条完全虚假的新闻推送。这条推送假借BBC的报道，称26岁的路易吉·曼吉奥尼（Luigi Mangione）开枪自杀。他因涉嫌在2024年12月谋杀联合健康保险公司（UnitedHealthcare）CEO布莱恩·汤普森（Brian Thompson）而被逮捕。BBC称，苹果AI功能错误地总结了BBC的报道，使其听起来像是该嫌疑人自杀。这是AI错误报道的又一个引人注目的例子，再次引发了关于技术作为信息中介所扮演角色的严重质疑。
AI偏见如何让生成内容不可靠？ 《洛杉矶时报》的案例事实上是AI偏见存在的有力证据。AI大语言模型（LLM）的训练数据是AI偏见的主要来源。LLM学习的是庞大的文本数据，这些数据往往包含历史和当代的偏见。即使再精心筛选，也很难完全消除训练数据中的偏见。毕竟，AI反映的是我们的社会，而我们的社会本身就远非公正无偏。数据收集的方式也可能加剧偏见。许多数据来源并不能代表所有人口群体，这可能导致对某些群体（如少数族裔、女性、性少数、身障人士）的偏见。
此外，训练数据往往具有历史性，会反映过去几代人的偏见。这种偏见可能会进一步强化过时的刻板印象，使它们在AI系统中得以延续。数据困境极其复杂，要求AI研究人员慎重考虑数据来源及其可能带来的偏见。这也导致使用AI生成的内容往往包含这项几乎无法去除的偏见。而如《洛杉矶时报》类似的实践——使用AI反向规训人类写作者——会让这种偏见进一步固化。
而苹果AI事件则指向另一个AI生成内容可能存在的问题——“AI幻觉”（AI hallucination）。AI幻觉是由人工智能生成的一种回应，它含有貌似事实的虚假或误导性资讯。也就是说，AI会在生成内容时“瞎编”。AI可能完全编造“事实”。AI生成的图像可能看起来像真实的照片，但实际上展示的却是从未发生过的事情。视频也可以完全由AI生成，或者通过AI编辑来改变其上下文。生成性AI也经常被用于撰写标题或总结文章。苹果AI事件就是这种幻觉的体现。
这意味着，AI并不可能完全取代经过专业训练的记者。《Il Foglio AI》更像是一种新闻实验，但是并不能真正形成完全由AI主导的内容生产方式。无论AI如何进步，专业记者都必须核实事实、解读事件，并以诚信塑造叙事。- 新闻来源于其它媒体，内容不代表本站立场！
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