AI“入侵”新闻业?9% 文章竟是 AI 造,但真正的警报不是这个
作者：微信文章引子：一场关于“纯粹性”的徒劳战争
最近，一篇名为《AI use in American newspapers is widespread, uneven, and rarely disclosed》（AI 在美国报纸中的使用广泛、不均且鲜少披露）的研究报告，在 AI 和媒体圈投下了一颗不大不小的炸弹。（发布于arXiv）
它的核心结论是：2025 年夏天，大约 9% 的美国报纸新闻文章，或多或少含有 AI 生成的内容。 在抽样的 100 篇 AI 标记文章中，只有 5 篇 傻乎乎地告诉你：“嘿，这里用了 AI 哦”。
一时间，关于“新闻业沦陷”、“公众知情权危机”、“AI 假新闻泛滥”的惊呼声四起。大家似乎又找到了一个新的靶子，准备掀起一场轰轰烈烈的“AI 内容大清剿运动”。
但作为一个在 AI 浪潮里摸爬滚打了好几年的 Builder，我的反应却截然不同。震惊吗？或许有一点点惊讶于这个数字（9%）来得如此之快，毕竟新闻传统媒体还有行业规范在那里。
但恐慌吗？完全没有。因为在我看来，这篇论文真正揭示的，不是 AI 有多可怕，而是我们很多人对 AI 的态度有多么“刻舟求剑”。 它敲响的警报，根本就不应该是“如何围堵 AI 内容”，而是“我们该如何面对一个 AI 无处不在的未来？”
1. 论文说了啥？—— AI“占领”新闻业的冰冷数据
我们先放下观点，客观地看看这篇论文（arXiv:2510.18774v1）到底揭示了哪些事实。研究者们动用了名为 Pangram 的高精度 AI 检测器（据称误报率仅 0.001%），对 2025 年夏季来自 1500 多家美国报纸的约 25 万篇文章进行了“体检”。
核心结论触目惊心：
AI 已成常态： 约 9.1% 的新闻文章含有 AI 生成内容（5.2% 全 AI 生成，3.9% 人机混写）。“小地方”更依赖： 地方小报的 AI 使用比例远高于全国性大媒体。AI 在马里兰州（16.5%）、田纳西州（13.6%）、阿拉巴马州（13.9%）最为“猖獗”。特定领域重灾区： 天气类新闻 AI 使用率高达 27.7%，科技、健康类也显著偏高。“观点”比“事实”更“水”： 评论、专栏等观点类文章的 AI 使用率，是新闻稿的 6.4 倍。“潜行”是主流： 人工抽查的 100 篇 AI 标记文章中，只有 5% 进行了披露。绝大多数 AI 在“隐身”写作。语言差异： 非英语文章（尤其是西班牙语）的 AI 比例高达 31%，远超英语文章（8%）。
论据与方法的可信度：
数据规模大（约 25 万篇）、检测工具精度高（Pangram + GPTZero 交叉验证）、论证逻辑相对严谨。但仍存在局限性，如“人机混写”界定模糊、非英语新闻可能存在翻译误判、披露验证样本量小。总体而言，这份报告的数据和结论具有较高的参考价值。
2. 我的“反动”观点 —— 为什么说“反 AI 检测”毫无意义？
好了，事实摆在这里。现在，我们该如何解读？主流的声音大概率是恐慌和围堵，很多内容平台也是如此，采用各种限制，强制标识，限流等措施阻碍AI内容的传播。而我的观点，可能要让很多人失望，甚至愤怒了：这一切的“围堵”和“恐慌”，都毫无意义，甚至是有害的。
是的，我旗帜鲜明地反对将主要精力投入到“反 AI 检测”这件事上。 原因很简单：
1. AI 内容的“入侵”不可逆转，未来互联网将无处不 AI。
9% 只是开始，这个数字只会指数级增长。未来，完全“纯净”的人类创作内容将成为稀有品。试图筛选出所有“AI 成分”，无异于大海捞针。
2. 对“纯净人类语料”的执念，正在把 AI 训练带入死胡同。
高质量的人类数据早已被“榨干”，新增内容又充满了 AI 痕迹。坚守“纯粹”只会让模型信息过时。正确的道路是研究如何利用（而非排斥）合成数据进行更有效的训练。
3. 评价内容的标准应该是“质量”和“价值”，而不是“出身”。
我们关心的是新闻是否真实、准确、有价值，而不是它由谁（或什么）写成。你会因为电影特效是 AI 做的就否定整部电影吗？内容创作同理。AI 只是工具，最终价值取决于人机协作系统的目标和能力，AI 可以作为编辑撰文的工具，但它替代不了深入事件一线调查的记者，我们应该关心的是信息源的真实性，记者，而不是最终撰文的是AI还是人，如果一篇新闻稿是由真实记者一线调研发回的简报，并遵循新闻行业规范，而使用AI 进行润色并由人工审核，那在这样的工作流程下，讨论内容是否有AI 参与或者是否由AI 撰写，真的毫无意义。
这就像是在评价，我用纸笔手写文稿就是好？用电脑打字就是差？
4. AI 检测技术本身就是一场“猫鼠游戏”，永远不可能彻底胜利。
随着模型进化，AI 生成内容会越来越像人，检测难度指数级上升。投入巨资开发检测工具，就像是在加固一条注定要决堤的大坝。
因此，我的核心观点是：与其浪费资源打这场注定失败的战争，不如将焦点转移到真正重要的问题上：如何确保所有内容的真实性、准确性和伦理性？如何建立适应人机协作的新规范和评估体系？如何提升公众的媒介素养？
3. 论文的真正价值
那么，这篇论文的价值到底在哪里？在我看来，它敲响了另外几记更深远的警钟：
透明度危机远比 AI 本身更可怕： 9% 的 AI 内容不可怕，可怕的是只有 5% 的披露率。这种“偷偷摸摸”才是侵蚀公众信任的毒瘤。行业必须尽快建立清晰的 AI 使用披露标准，核心是尊重知情权并为真实性负责。结构性差异加剧信息鸿沟： 地方小报对 AI 的依赖远超大媒体，反映了资源差距。长此以往，是否会导致一种新的“信息封建”——富媒体做深度调查，穷媒体只能依赖 AI 生产浅层信息？“观点”的 AI 化可能更危险： 评论类文章 AI 使用率是新闻稿的 6.4 倍，这尤其值得警惕。相比事实，观点的塑造更微妙，也更容易被操纵。当 AI 被用来批量“优化”甚至“生成”观点时，其对公共舆论的潜在影响，远比 AI 写天气预报大得多。
拥抱洪水，学习冲浪，而不是筑坝
AI 对内容创作的渗透，已是不可逆转的洪水。我们能做的，不是徒劳地去筑坝阻拦，而是尽快学会如何在洪水中游泳，甚至驾驭它去冲浪。
这篇关于美国新闻业 AI 使用情况的论文，与其说是一份“AI 威胁论”的证据，不如说是一份“行业变革催促函”。它提醒我们：
停止对“纯粹人类创作”的幻想吧，那不现实，也没必要。把焦点从“检测 AI”转移到“确保质量”和“提升素养”上。尽快建立关于 AI 使用的透明度规范和伦理准则。
未来已来，与其恐慌和抵制，不如正视现实，思考如何在这个人机共创的新时代，建立新的信任机制和价值标准。这，才是比开发下一个“AI 检测神器”更重要、也更紧迫的任务。
最后，本文由Gemini 2.5Pro与本人协同完成创作。
恐惧源自未知，弄清楚AI 如何确认与评估信息源的真实性和准确性，优势与局限，有助于减少你的恐惧。
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