Arvind Narayanan认为，人工智能将变得越来越值得信赖——而与此同时，它也会消除那些让读者察觉自己在现实世界中遭遇AI垃圾内容的痕迹。这位普林斯顿大学计算机科学家甚至预测，日益准确的聊天机器人可能成为许多人心目中的“真相神谕”。皮尤研究中心今年开展的一项调查发现，已有10%的美国人正在以这种方式使用聊天机器人。

Narayanan是在西北大学McCormick基金会中心举行的计算+新闻学研讨会（Computation + Journalism Symposium）上发表上述言论的，这是一场关于计算与新闻业的学术会议，Fortune也出席了此次活动。他的主旨演讲题为“AI与新闻业：滑向冰球将要到达的地方”。研讨会的议程聚焦于媒体面临的挑战和AI垃圾内容的泛滥。Narayanan敦促听众为AI做好准备，“不是就它今天的模样，而是就它五年或十年后的模样”。他表示，自己的计算机科学背景有助于他分辨当今AI的哪些局限是可修复的工程问题，哪些是固有的。他承认自己从未在新闻编辑室工作过。“我可能并不知道自己在说什么，”他告诫道，随后才展开自己的论述。

他的论述分为两部分。第一，如果聊天机器人成为解答事实性问题的默认去处——Narayanan表示，诸如“谁在竞选公职”这类问题“几乎全部”都会流向那里——那么新闻编辑室将失去其整体业务中又一块组成部分，而且可以说是最基础的一块。剩下的将是机器无法解决的工作：有争议的问题、叙事、讲故事，以及对他所称的“立场性”（positionality）保持明确，这对一个追求客观性的行业来说是一项艰难的要求。

Narayanan执掌普林斯顿大学信息技术政策中心，但他近来已成为AI、未来工作和媒体行业领域的思想领袖。他与Sayash Kapoor合著了《AI Snake Oil》，他的通讯《AI as Normal Technology》拥有超过87,000名订阅者。今年8月，他曾接受Fortune采访，谈及他认为颇为复杂的AI反弹现象，并深入分析了为什么AI的生产力提升和投资回报一直难以衡量，甚至在某些情况下根本不存在。他称之为“瘦汉堡、肥面包”问题：在AI的作用下，执行这块“肉”几乎缩减为零，而决策与权衡这两片“面包”却不断膨胀，伴随着大量的焦虑与不确定性。

神谕与垃圾内容

Narayanan认为，把聊天机器人仅仅视为简单的“下一词预测器”这一普遍看法已经过时。他说，如今的聊天机器人是“神经符号系统”：一个语言模型，加上可搜索网络、检索文档并编写代码分析数据的工具。一年前常见的错误——比如数错“strawberry”中字母的数量，或Google的AI Overviews建议在披萨上涂胶水——如今已很少发生，他形容剩余的问题正在逐步得到解决”。

他随后提出疑问：当公众预期赶上技术发展时会发生什么。他说，他那些上小学的孩子也许永远不会像成年人那样经历“幻觉”，就像维基百科曾经从不受信任的参考资料演变为“权威得多”的信息来源一样。“我并不是说这是不可避免的。我并不是说这是一件好事，”他指出。他补充说，在X上，用户已经在通过询问Grok来解决争论——Grok是由xAI构建并集成到该平台的聊天机器人——用户主要是对传统媒体信任度较低的保守派。他估计，更广泛的转变大约还需十年时间。

一位与会者提出，聊天机器人也可能患上新闻评论人、纽约大学新闻学教授Jay Rosen那句著名的“无处之视”——即记者不愿运用自己的判断、未能切实告知受众而表现出的虚假中立性。马里兰大学的Daniel Trielli提出了这一风险，Narayanan对此表示认同，并表示这是新闻业今后必须继续加以定义的挑战。

Narayanan最具争议性的观点之一是，媒体的议题设置已经适得其反。他称《华盛顿邮报》在水门事件中扮演的角色“纯属好事”，但援引“许多传播学者和经济学家”的研究指出，在受众已然碎片化的特朗普时代，类似的努力加剧了极化，加速了信任的崩塌。

解体

Narayanan表示，他的演讲“既是关于社交媒体对新闻编辑室的持续影响，也是关于AI”。他说，如今人们把新闻编辑室视为一个将报道、分析、事实核查和发行捆绑在一起的单一机构，但他认为这种安排是“特定历史条件下的产物”，而非今后理所当然的存在。19世纪30年代依靠广告支撑的“便士报”拓宽了新闻的范畴，因为更早的报纸依赖订阅和政治资助。客观性是为一战宣传的回应而生，受薪记者和采访同样“也是被发明出来的”。他指出，称某人为“雇佣记者”曾是一种侮辱——“就像雇佣枪手一样”。

他的分析框架借鉴了更早的争论。他引用了作家Clay Shirky的名言：“社会不需要报纸。我们需要的是新闻业。”他还提到，普林斯顿大学社会学家Paul Starr曾在同一时期警告说，报纸经济模式的衰落将导致问责等公共产品失去资金支持。Narayanan说，Starr“在许多方面”都被证明是正确的，“但情况也许没有担心的那么末日化”，因为慈善资助已及时介入。

他的论点是，一项项职能正被专业人士以比新闻编辑室更低的成本完成，而AI正在加速这一进程。“对于这些组成部分中的每一个，都有某种竞争者以更独立的方式生产这一部分，仅从生产经济学角度看，它们在结构上就更具优势，”他说。例如，行业报道已迁移至Politico、Punchbowl News和Stat等媒体。地方新闻业已在很大程度上转向“慈善资助模式”，调查报道则越来越多地依靠非营利资金运行——“这是向历史模式的回归”。他强调，分析类内容已转向独立记者、社交媒体创作者以及“像我这样的人”。回到他所说的演讲的“总体要点”，他表示，把所有内容打包进单一新闻编辑室的做法“已不再是生产新闻在经济上最可行的方式”。

按照Narayanan的定义，分析是“介于事实与观点之间的一个层面”。他引用经济博主Noah Smith的观点指出，记者们长期以来过于频繁地把这条分界线视为非黑即白，因此分析这一层“在新闻编辑室中从未真正有过归宿”。他举出的例子是“AI行业是否是泡沫”这类分析可以处理的问题。他认为，如今分析人士的权威来自其作品积累，而非所属机构的招牌。（顺带一提，Fortune和Fortune Intelligence经常以分析类文章的形式刊发报道。）

他说，互联网“让发行民主化”，而AI如今正在“让生产民主化”：“如今，一支一到两人的团队就可以生产各类一流的新闻内容。”他说，当前正在发生的“与其说是新闻的衰落”，不如说是“向一系列其他机构的迁移”。

谁来买单

Narayanan表示，“真正的危机”是AI公司与出版商之间的权力鸿沟。他说，出版商对聊天机器人发行渠道的需求，超过了AI公司对任何单一媒体的需求，因此授权协议压低了新闻业的价值。他指出，“转向视频”的浪潮——当时Facebook的一次算法变更迫使新闻机构重构其商业模式——“是极端权力不对称的一个糟糕例证”。

他提出的解决方案是对AI公司调整算法的方式引入民主参与——类似于Meta设立的监督委员会（该公司为审查其内容审核决策而设立的独立机构），但要让记者在其中拥有“一席之地”。Narayanan补充说，记者们需要组建一场广泛的政治运动，联合起来为这个职业的未来发声，其中可能包括对AI和社交媒体公司征税。他表示，这样一场运动必须“具有广泛的群众基础”，不能“被视为带有党派色彩”，并且除传统媒体外还须纳入创作者。

但另一种可能性——在会场内几乎无人提及——是新闻业只不过是人类过去两个世纪的一种现象，而技术与经济正在演变，使其不再作为一个有组织、有聚合的产业而存在。

本文最初发表于Fortune.com。