AI能评判新闻吗？Thiel支持的初创公司引发担忧
TechCrunch AI··作者 Rebecca Bellan
关键信息
Objection依赖前执法官员和调查记者等自由职业者收集证据，并将监管文件等原始记录排在匿名举报人信息之前。如果记者拒绝向系统提供源哈希值，可能会被扣分。
资讯摘要
阿伦·D'Souza（曾参与使Gawker破产）创立了Objection，旨在用人工智能评估新闻的真实性。用户支付2000美元即可触发对任何新闻的公开审查，平台根据来源可靠性和证据质量给出‘荣誉指数’。匿名信源——重大调查中至关重要的部分——得分较低，可能伤害举报人。
批评者警告这会削弱依赖保密来源的新闻报道。媒体律师简·基特利认为这类工具会侵蚀公众对新闻业的信任。尽管D'Souza声称这是事实核查而非压制举报人，但仍可能抑制敏感报道。
资讯正文
在帮助推动导致媒体公司Gawker破产的诉讼后，阿伦·德索萨表示，他看到了美国媒体体系中的某种缺陷：那些认为自己因报道而受到伤害的人几乎没有办法进行反击。
他的解决方案是软件。德索萨称，他最新创办的初创公司Objection旨在利用人工智能来裁决新闻的真实性。只要支付2000美元，任何人都可以挑战某篇报道，从而触发对其主张的公开调查。（德索萨还是Enhanced Games的创始人，这是一项允许使用增强性能药物的奥运会式竞赛，计划于下个月在拉斯维加斯首次亮相。）
Objection周三推出，获得了彼得·蒂尔和巴拉吉·斯里尼瓦桑以及Social Impact Capital和Off Piste Capital等风险投资公司的“数百万美元”种子轮融资。
蒂尔曾资助Gawker诉讼，部分原因是为了捍卫个人隐私权，他对媒体长期持批评态度。德索萨表示，他的目标是恢复人们对第四权力（即新闻媒体）的信任，他认为这种信任已随着时间推移而崩溃。然而，包括媒体律师在内的批评者警告称，Objection可能会让发布能监督强大机构的报道变得更加困难，尤其是当这些报道依赖匿名信源时。
匿名信源在揭露腐败和企业不当行为的重大获奖调查中发挥了关键作用。这些信源往往是冒着失去工作或其他报复风险的人，他们分享重要信息。记者的责任——连同其出版机构的编辑、同行和律师——在于确保这些信源可靠，并非出于纯粹恶意，同时核实其所提供的信息。
但德索萨并不满足于此，他表示，“使用一个未经独立验证的完全匿名信源”将在Objection平台上获得较低的证据和信任评分。根据该平台的标准，监管文件和官方邮件等原始记录权重最高，而匿名举报者的指控则排名接近最低。这些输入部分由一支自由职业团队收集，其中包括前执法官员和调查记者，并最终输入到Objection所谓的“荣誉指数”中，这是一个数值评分，公司声称它反映了记者的诚信、准确性和过往记录。
“保护信源的信息是讲述重要故事的重要方式，但在那里存在一种重要的权力不对称，”德索萨在接受TechCrunch独家采访时说，“被报道的对象只能被动接受，却没有办法对信源本身进行批判。”
他的解决方案对记者而言是一种两难局面：要么向Objection的‘密码散列’披露敏感信息，以判断该报道是否属于高质量新闻；要么因保护那些冒着巨大个人风险分享重要信息的来源而被扣分。专家认为，如果Objection这类技术普及开来，可能会抑制举报行为。
明尼苏达大学媒体法与伦理学教授简·基特利（Jane Kirtley）表示，Objection符合长期以来削弱公众对新闻界信任的一系列攻击模式。
她指出：‘如果核心主题是‘又一个例子说明新闻媒体在欺骗你’，那这又是在破坏独立新闻公信力的又一道裂痕。’她补充说，记者显然需要尽最大努力在报道中做到透明。
基特利提到了现有的新闻业标准，比如专业记者协会（Society of Professional Journalists）的道德准则，该准则建议记者在无法通过其他途径获取信息时才使用匿名消息源。她还引用了行业长期实践，如同行批评和内部编辑审查作为内置问责机制。更广泛地说，她质疑那些不熟悉新闻传统的硅谷创业者是否有能力判断什么最符合公共利益。
D’Souza表示，Objection并非旨在压制举报者：‘这是为了事实核查，就像[X的]社区笔记一样。 crowd智慧加上技术力量，创造出新的真相传播方式。’
当被问及Objection是否会增加媒体发布揭露权力的重磅故事的难度时，他表示：‘如果它提高了透明度和可信度的标准，那就是件好事。’
他称Objection是一个‘无需信任的系统’，其方法论公开透明，依靠来自OpenAI、Anthropic、xAI、Mistral和Google的大语言模型组成的‘陪审团’，这些模型被提示扮演普通读者角色，逐条评估证据主张。公司首席技术官凯尔·格兰特-塔尔博特（Kyle Grant-Talbot）是一名前NASA和SpaceX工程师，负责平台的技术开发。D’Souza称该平台的设计目的是用科学严谨性来处理事实争议。
这一提议出现之际，AI系统本身正面临偏见、幻觉和透明度等方面的审查——所有这些问题都可能使它们作为真理仲裁者的角色变得复杂。
尽管Objection可应用于任何已发布的内容，包括播客和社交媒体，但D’Souza的关注点仍主要集中在传统书面媒体上。
他在一封后续邮件中表示：‘每个异议仅限于单一的事实主张。这意味着即使报道很长很复杂，异议也只针对其中某个具体事实问题。用户可以选择就同一文章的不同部分提交多个异议，但这些异议将彼此独立进行。’
反对意见的费用为2000美元，这对大多数美国人来说是一笔高昂的开支，但对可能本就打算诉诸法院的富裕个人或企业而言则相对微不足道。D’Souza表示，他预计该平台将服务于那些感觉在媒体中被歪曲报道的人群。但批评者指出，最有可能使用该平台的人，恰恰是那些已经拥有其他渠道来反击的权势人物。
“这种付费参与的机制……说明他们更关心的是给已有权力的人提供一种手段，让他们实际上压制自己的新闻对手，而不是为公众提供有用的信息，”Kirtley表示。
First Amendment和诽谤法律师克里斯·马特伊（Chris Mattei）更加直白地指出，该平台“看起来像是为富人和有权势者打造的高科技保护费系统”。
马特伊是一位领先的诉讼律师，他说：“在当今许多人试图掩盖真相的时候，我们应当鼓励掌握 wrongdoing信息的举报人。这家公司的目的似乎正好相反。”
该系统仅评估提交给它的证据，包括各方提交的内容以及其调查人员收集的材料，这引发了人们对它如何处理不完整或未披露信息的疑问——而这在调查性报道中十分常见。
当被问及如何防止滥用时，比如公司针对不利报道进行打击，或系统本身缺乏敏感证据，D’Souza表示记者可以自行提交证据以保护自身声誉。这实际上要求记者参与到一个他们并未选择加入的体系中，进一步将他们的信誉置于风险之中。如果他们不这么做，系统可能会返回‘无法判定’的结果，从而可能质疑那些准确但难以公开验证的报道。
即使Objection认定某篇报道没有问题，其配套功能“灭火毯”（Fire Blanket）仍可能对报道的可信度引入怀疑。目前该工具通过平台API在X上运行，会实时标记争议性陈述并发布警告——在相关说法仍在审查过程中，就将其公司自定义的‘正在调查’标签插入到公共讨论中。
加州大学洛杉矶分校（UCLA）的第一修正案学者尤金·沃尔克（Eugene Volokh）认为，该平台本身不太可能违反言论自由保护，而是应被视为围绕新闻业展开的更广泛批评生态的一部分。他将这一概念比作针对记者而非政客的反对研究，并驳斥了它会对举报人产生寒蝉效应的说法。
“所有批评都会造成寒蝉效应，”他对TechCrunch表示。
无论是否有人采用该平台，或者只是忽视它，都将决定Objection是否会重塑新闻业，还是仅仅融入日益增多的试图做到这一点的工具生态系统中。
正如Kirtley所说：‘你为什么会相信AI一定比一位深入调研并撰写报道的记者更能提供关于事实真假的可靠信息？我根本不会这么假设。’
编辑注：由于D'Souza的提案聚焦于透明度和问责制，我们已发布完整对话稿的链接，并对内容进行了轻微删减以控制篇幅并提升清晰度。
来源与参考
收录于 2026-04-16