AI 能評判新聞嗎？一家由 Thiel 資助的新創公司表示肯定，即便這可能產生寒蟬效應並威脅吹哨者

在協助領導導致媒體公司 Gawker 破產的訴訟後，阿隆·德蘇扎（Aron D’Souza）表示，他看到了美國媒體體系中的缺陷：那些感到被報導傷害的人幾乎沒有反擊的途徑。

他的解決方案是軟體。德蘇扎表示，他最新的新創公司 Objection 旨在利用 AI 來裁定新聞的真實性。只要支付 2,000 美元，任何人都可以付費挑戰一篇報導，進而觸發對其內容主張的公開調查。（德蘇扎也是「增強運動會」（Enhanced Games）的創辦人，這是一項允許使用增強體能藥物的奧運式競賽，預計下個月在拉斯維加斯首次亮相。）

Objection 於週三啟動，獲得了來自彼得·泰爾（Peter Thiel）和巴拉吉·斯里尼瓦桑（Balaji Srinivasan），以及風險投資公司 Social Impact Capital 和 Off Piste Capital 的「數百萬美元」種子輪融資。

泰爾曾資助 Gawker 訴訟案，部分是為了捍衛個人隱私權，他長期以來一直對媒體持批評態度。德蘇扎表示，他的目標是恢復對「第四權」的信任，他認為這種信任在過去幾十年中已經崩潰。包括媒體律師在內的批評者警告，Objection 可能會讓發表那種監督權威機構的報導變得更加困難，特別是如果該報導依賴於機密消息來源。

匿名消息來源在許多關於腐敗和企業不當行為的獲獎調查中發揮了關鍵作用。這些人通常面臨因分享重要資訊而失去工作或遭受其他報復的風險。記者的工作——連同其出版物的編輯、同行和律師——就是確保這些消息來源是可靠的，而非出於純粹的惡意，並核實他們提供的資訊。

但這對德蘇扎來說還不夠，他表示「使用未經獨立驗證的完全匿名消息來源」將導致 Objection 上的證據和信任評分降低。在該平台的評分標準下，諸如監管文件和官方郵件等原始記錄權重最高，而匿名的吹哨者主張則排在末尾。這些輸入資訊部分由一個自由職業者團隊（前執法人員和調查記者）收集，並最終輸入到 Objection 稱為「榮譽指數」（Honor Index）的系統中，該公司稱這一數值反映了記者的誠信、準確性和過往記錄。

「保護消息來源的資訊是講述重要故事的關鍵方式，但其中存在一種重要的權力不對稱，」德蘇扎在接受 TechCrunch 獨家採訪時表示。「受訪對象被報導了，但卻沒有辦法對消息來源進行評判。」

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他的解決方案為記者呈現了一個雙輸局面：要麼向 Objection 的「加密雜湊」（cryptographic hash）洩露敏感的消息來源資訊，以確定「是否為高品質報導」；要麼因為保護那些冒著巨大個人風險分享重要資訊的消息來源而面臨扣分。專家認為，如果像 Objection 這樣的技術流行起來，可能會對吹哨行為產生寒蟬效應。

明尼蘇達大學法律與媒體倫理學教授、律師珍·柯特利（Jane Kirtley）表示，Objection 符合長期以來侵蝕公眾對媒體信任的攻擊模式。

「如果潛在的主題是：『這又是新聞媒體如何對你撒謊的另一個例子』，那就是在摧毀公眾對獨立新聞信心的盔甲上又添了一道裂痕，」她說，並補充道，顯然記者也需要盡其所能，在報導中保持透明。

柯特利指出了現有的新聞標準，例如專業記者協會（Society of Professional Journalists）的倫理守則，該守則建議記者僅在沒有其他方式獲取資訊時才使用匿名消息來源。她還引用了長期存在的行業慣例，如同行評議和內部編輯審核，作為內建的問責機制。更廣泛地說，她質疑那些不熟悉新聞傳統的矽谷企業家是否有能力評估什麼才符合公眾利益。

德蘇扎表示，Objection 並非試圖讓吹哨者噤聲：「這是一種事實查核的嘗試；這與 [X 的] 社群備註（Community Notes）是一樣的。這是群眾智慧加上科技力量，創造出新的講述真相的方法。」

當被問及 Objection 是否會讓媒體更難發表監督權力的重要故事時，他說：「如果它提高了透明度和信任的標準，那就是一件好事。」

他稱 Objection 為一個具有透明方法論的「去信任化系統」（trustless system），依賴於由 OpenAI、Anthropic、xAI、Mistral 和 Google 的大型語言模型組成的評審團，這些模型被提示扮演普通讀者，逐項評估證據。該公司的首席技術專家、前 NASA 和 SpaceX 工程師凱爾·格蘭特-塔爾博特（Kyle Grant-Talbot）領導該平台的技術開發，德蘇扎表示，該平台旨在將科學的嚴謹性應用於事實爭議。

這項提議提出之際，AI 系統本身正因偏見、幻覺和透明度問題面臨審查——所有這些都可能使其作為真相仲裁者的角色變得複雜。

雖然 Objection 可以應用於任何已發表的內容，包括播客和社群媒體，但德蘇扎的重點仍主要放在傳統媒體和文字媒體。

「每一次異議僅限於單一的事實指控，」德蘇扎在後續郵件中表示。「這意味著即使報導篇幅長且複雜，異議也將僅限於其中的一個狹窄事實問題。用戶可以選擇對同一篇文章的不同部分提出多個異議，但這些異議都將獨立進行。」

提出異議的費用為 2,000 美元，這對大多數美國人來說是個沉重的負擔，但對於那些原本可能訴諸法庭的富人或公司來說，這筆費用相對較小。德蘇扎表示，他預計該平台將服務於那些感到被媒體歪曲的人。但批評者指出，最有能力使用 Objection 的人，很可能就是那些已經擁有其他途徑進行反擊的權勢人物。

「這種『付費參與』的系統……告訴我，他們不太關心為大眾提供有用的資訊，而更關心為已經擁有權勢的人提供一種手段，來威嚇他們的新聞對手，」柯特利說。

憲法第一修正案和誹謗法律師克里斯·馬泰（Chris Mattei）的評價更為直接，稱該平台「看起來像是為富人和權貴設計的高科技保護費勒索手段」。

「在這麼多人試圖掩蓋真相的時候，我們應該鼓勵那些了解不當行為的吹哨者，」身為資深訴訟律師的馬泰說。「這家公司的目的似乎恰恰相反。」

該系統也僅評估提交給它的證據，包括當事人提交的材料和其調查員收集的素材，這引發了關於它如何處理不完整或未公開資訊的問題，而這在調查報導中非常普遍。

當被問及他將如何防止濫用（例如公司針對不利報導，或系統本身缺乏敏感證據）時，德蘇扎表示，記者可以提交自己的證據來保護自己的聲譽。這實際上要求記者參與一個他們並未選擇加入的系統，這可能會進一步損害他們的公信力。如果他們不參與，系統可能會返回「無法判定」的結果，這可能會對準確但難以公開驗證的報導產生懷疑。

即使 Objection 發現報導沒有問題，一個名為「防火毯」（Fire Blanket）的附屬功能仍可能對其可信度產生懷疑。該工具目前透過平台 API 在 X 上運作，透過發布警告即時標記有爭議的主張——在主張仍在審查中時，就將該公司自己的「調查中」標籤注入公眾對話。

加州大學洛杉磯分校（UCLA）的第一修正案學者尤金·沃洛克（Eugene Volokh）表示，該平台本身不太可能違反言論自由保護，而是將其視為圍繞新聞業的廣泛批評生態系統的一部分。他將這一概念比作針對記者而非政治人物的對手研究（opposition research），並駁斥了這會對吹哨者產生寒蟬效應的觀點。

「所有的批評都會產生寒蟬效應，」他告訴 TechCrunch。

是否有人採用它，或者僅僅是忽視它，可能決定了 Objection 會重塑新聞業，還是消失在試圖重塑新聞業的日益增長的工具生態系統中。

正如柯特利所說：「你為什麼會相信 AI 給出的關於事實真偽的資訊，一定會比研究並撰寫故事的記者更可靠？我的意思是，你為什麼會這樣假設？我完全不會那樣假設。」

編者註：由於德蘇扎的提議核心在於透明度和問責制，我們將發布完整訪談記錄的連結。