新聞業少了一半的人，AI 公司在搶那些人

美國新聞業的採編職位，2008 年以來少了將近一半。同一段時間，Meta、Google DeepMind、OpenAI 在主動挖前記者、前製片、前編輯。職稱叫「Content Engineer」，後來也叫「模型設計師」或「AI 哲學家」。 為什麼 AI 公司要找新聞人？ 這十年，新聞業賴以為生的那套商業交換悄悄瓦解了。你寫文章，搜尋引擎帶人來，人來了才有廣告收入。生成式 AI 出現後，用戶在 AI 平台就拿到答案，不需要再點進去記者寫的那篇。流量沒了，調查報導、長期追蹤的商業理由，慢慢消失了。 但記者做了二十年練出來的東西，沒有跟著一起消失。 他們知道看一句話要讀出背後在問什麼，知道哪裡值得追問、哪裡說多了反而壞事，知道同一件事換了對象怎麼說，知道資訊和文化語境之間的縫隙放錯了會踩地雷。這些判斷，不是讀完手冊就有的，是面對夠多的人、處理夠多的故事之後，才慢慢校準出來的。 Bianca 做過 VICE 視訊總監和 NBC News 資深監製，後來去 Meta 做 AI。她舉了一個例子：有人問「泰勒絲會不會在麥迪遜廣場花園結婚」，最糟糕的回答是捏一個假答案，第二差是把資料堆出來。好的回答是誠實標記「這是推測」，同時讀懂對方其實在問什麼，不只是字面問題。AI 目前還不太能自己做到這個。 Tony 做了六年 Podcast。有一年他生病、錄不了音，自己做了一個語音 Agent 代打主持。他試過寫很嚴密的 System Prompt，AI 說幾句就忘了；試過 Multi-Agent，限制太多崩掉了。最後，他把六年的 Podcast 記錄全整理出來，讓系統在每次對話前抓最接近的幾個範例做參考。AI 才開始說話說得對了。Google 後來把他挖去 DeepMind。 他的履歷上寫的是「Podcast 主持人」。Google 要的，是他做了六年、知道什麼問題值得繼續問的那個直覺。 Tony 現在在 Google DeepMind 做模型設計師。美國新聞業，少了一個做了六年的 Podcaster。