记者 · 任务逐条

改写通稿与例行数据

从结构化数据模板化生成新闻在编辑部里已有十年,大模型又让非结构化的情况也变得可处理。输入本来就是公开的,输出里判断成分很少,所以自动化成本低、质量损失小。

这过去常常是初级记者一边熟悉领域一边做的活。拿掉它,拿掉的不只是成本,还有一块训练场。

让人愿意告诉你事情

线人是为一个他信任的人冒险,不是为一家媒体,更不是为一个系统。最重要的信息是有人不想被发表的信息,把它挖出来是一项人际关系任务,不存在可信的自动化路径。

人脉护住的是已经有人脉的记者。它对「过去用来建立这些人脉的初级岗位」毫无帮助 —— 而行业最先砍掉的正是那些岗位。

核实说法与材料

反向图片搜索、元数据分析和交叉比对的工具好了很多,而且确实在被使用。与此同时合成媒体让这项工作在绝对意义上更难了,所以净效果是:核实工作更多、工具更好、仍然需要有人决定什么算「已确认」。

核实工作变多,不等于核实岗位变多。它通常作为一个额外步骤落到同一批记者身上;养不起核实岗的编辑部,就只是少核实一点照发。

写稿

起草、压缩和标题变体在辅助下更快了。编辑决策 —— 这个故事到底是什么、这家媒体愿意为什么背书 —— 仍由人做,因为那正是会被起诉的决策,也因为一家编辑部的声音是刻意的选择,而不是互联网的平均值。

编辑判断掌握在越来越少的资深人手里。辅助工具加快的是写一篇稿子,并不改变一家媒体能养得起多少篇稿子。

识别合成与篡改媒体

生成式媒体创造了一类过去几乎不存在的工作:编辑部现在必须假定任何看起来可信的素材都可能是伪造的。专门的核查台正在出现,而这项技能足够稀缺,对掌握它的记者是真实的差异化优势。

专门的核实台只存在于大媒体,别处基本没有。对多数记者来说,这是一项让自己更好找工作的技能,不是一个可以去应聘的岗位。