《纽约时报》在报道以色列对加沙的轰炸时，依赖最新技术来强化其调查结果。
该报记者利用人工智能追踪卫星图像，发现加沙密集居民区出现200多个弹坑，专家称这些弹坑很可能是由907公斤（2000磅）炸弹造成的。
《纽约时报》对AI的运用展示了这项技术如何帮助媒体快速准确处理大量数据集。更重要的是，一些分析师表示，这可能预示着小型新闻编辑室也能承担调查性工作的新时代。
密苏里大学新闻学院专注于新兴技术的新闻学教授杰瑞德·施罗德表示，如果没有AI，记者团队需要耗费大量时间才能分析和分离如此多的卫星数据。
“没有AI，这个报道几乎不可能完成，”施罗德说，“人类从卫星图像中准确数清弹坑数量非常困难。AI几乎让这篇报道成为可能。”
调查性新闻在行业财务状况下滑的背景下成本高昂。AI的使用为调查报道提供了成本效益高的解决方案。虽然长期以来技术一直被用于辅助新闻工作，但OpenAI的ChatGPT的推出重新聚焦了AI的可能性。
哥伦比亚大学新闻学院数据新闻学教授乔纳森·索马表示：“这类项目已经实施多年。2018年乌克兰曾出现过一个典型案例，展示了如何利用机器学习和AI分析海量卫星数据。”
该调查揭示了数万名乌克兰人非法开采价值数亿美元的琥珀。
“当时的技术门槛很高，需要多次课程才能掌握所有技术细节。但如今，我只需用10到15分钟教会人们完成这些操作，”索马说，并强调这种简化是“游戏规则的改变者”。
AI辅助调查性新闻最著名的案例之一是2016年的“潘帕斯文件”事件，记者从泄露的2.6 TB信息中挖掘真相。
科学新闻网站LiveScience计算出，此次泄密相当于6.5亿页文件。
新闻网站Axios的全球科技记者瑞安·希思表示：“当我们想到类似‘潘帕斯文件’的事件时，其实是通过一种名为向量数据库的AI技术揭示的。”
借助AI作为工具，新闻机构和记者能够整理并利用“潘帕斯文件”中的数据，揭露全球最富有人群创建的离岸账户和避税天堂，以逃避税收、欺诈和规避政府制裁。
“AI让参与调查的人能够发现单凭个人力量无法拼凑出的线索，”希思说，“当有数百或数千个空壳公司在全球数百个地点频繁改变结构时，没有一个人能跟踪所有动态。”
新闻领域的平衡器
更重要的是，高级AI有可能成为小型新闻机构的平衡器。
一些与VOA交谈的媒体专家表示，两年前，重大调查性新闻对大多数新闻机构而言成本过高且耗时过长。
但前BBC和雅虎工作的记者兼技术专家戴维·卡斯韦尔表示，一切正在迅速改变。
作为AI专家，卡斯韦尔目前在牛津大学的路透新闻研究所工作，培训新闻编辑室负责人如何在其机构中整合AI技术。
“对于数据新闻而言，AI的影响将是可获取性大幅扩大——如地方小报、乡村地区——首次开展数据新闻，”卡斯韦尔说。
“更重要的是，它能分析大量非结构化文本文件，”他说。
卡斯韦尔举例说明大型语言模型如何梳理先前无法作为数据使用的数千份警察报告。
“额外魔力”
尽管技术进步显著，索马等学者表示，技术永远不会取代记者。
“做好记者的核心在于进行新闻报道：采访、与人交谈等，”索马说，“判断报道哪些新闻。这些都无需AI。AI只是传统新闻技能之上的‘额外魔力’。”
尽管部分媒体分析师质疑AI是否会影响新闻可信度，但大多数人一致认为，AI绝不会完全取代记者角色，而是能帮助提升其作为公众监督者的职责。
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