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原文链接：https://openai.com/index/axios-allison-murphy
原文作者：Allison Murphy
Axios 是一家媒体公司，致力于以最高效、最具启发性且便于分享的方式，为受众提供重要且可靠的新闻资讯与深度分析。公司围绕媒体趋势、科技、商业及政治领域，推出兼具原创性与专业性的深度报道，内容风格鲜明、简洁精炼且富有洞见。
我们与 Axios 的首席运营官 Allison Murphy 进行了对话，探讨 AI 如何助力高影响力本地新闻发展，以及如何更好地服务社区。
AI 如何帮助 Axios Local 的记者产出更具影响力的新闻报道？
AI 已经深度融入 Axios Local 的日常运作体系。我们的核心目标是证明，您可以打造一套可持续且盈利的本地新闻模型，为美国各个社区提供高质量的新闻报道。这意味着要解决规模化发展与运营效率的双重问题，而这正是 AI 所擅长的领域。因此，OpenAI 的技术研发方向与我们 Axios Local 的业务布局之间存在着高度契合的天然关联。
我们在新闻生产全流程中应用 AI 技术，覆盖从选题创作、编辑加工到内容分发，但 AI 真正发挥关键作用的地方是帮助记者更高效地完成重要采编工作。读者选择 Axios 是为了获取简洁精炼且富有洞见的内容，为此我们开发了一款名为 Axiomizer 的定制化 GPT 工具。记者只需将稿件导入系统，工具就会生成更吸睛的标题建议，并优化“核心价值”、“未来展望”与“深层解读”等板块内容，助力优质报道更好地触达并打动读者。
这款工具绝非是为了取代记者。它的作用是为专业扎实的报道锦上添花，让内容变得更精炼、更清晰、更具实用价值。我们还在工具中新增了编辑校对与风格校验功能，这样文字编辑就能将精力集中在需要人工判断的核心环节，而不必在基础修改或格式调整上耗费时间。
最终实现的效果是，记者与编辑都能拥有更多时间来专注于高影响力新闻的创作，而繁琐的事务性工作则由 AI 在后台自动完成。
AI 已经成为我们开展 Axios Local 业务的核心支撑。 —Allison Murphy，Axios 首席运营官
借助 AI 技术，哪些以往难以实现的本地新闻选题或社区服务，如今得以落地？
这个问题可以从多个角度解读，但归根结底，核心在于报道覆盖面与工作模式这两大方面。我们的目标是让记者专注于人类独有的核心工作：对接消息来源、深挖数据价值、讲述精彩故事。我们在内容制作、格式调整或事务性工作上为记者节省的每一分钟，都是一次成功的优化。
这种效率的提升能帮助我们触达更多社区。若是仅靠一位优秀记者就能开拓一座新城市的新闻业务，而无需额外增设整套制作与支持团队，我们就能进驻此前从未覆盖过的区域。这正是我们在博尔德市与阿拉巴马州亨茨维尔市的实践模式，这两座城市也是我们首批采用“一人负责”模式的试点城市。
依托 AI 驱动的后台工作流，只需一名记者就能独立完成优质本地新闻产品的制作。这意味着我们能够在更多地区拓展本地新闻覆盖范围，同时始终保持高标准的内容质量。
新闻行业近年来一直面临着巨大的压力与变革。在帮助您应对这些财务压力方面，AI 究竟起到了多大的作用？
本质上，本地新闻行业面临的危机其实是一场经济层面的危机。优质的本地新闻必须深度贴合各个社区的需求，这就导致行业难以实现其他领域所依赖的成本效益。新闻编辑部的运营模式，绝非简单复制粘贴就能奏效。
而 AI 的出现，彻底改变了这一局面。它帮助我们充分发挥资深记者与编辑的价值，同时剔除那些无法为读者带来实际价值的成本支出。通过优化行业经济模型，我们得以在更多地区开展高质量的新闻采编工作。
AI 还为我们开辟了全新的信息来源渠道。目前存在海量公共数据，包括市议会会议内容、学区委员会会议录音、政府文件记录等，但这些数据基本处于“封存”状态，因为没有人有足够时间去浏览全部内容。借助 AI，记者能够快速获取准确可靠的内容摘要，并精准定位其中的关键信息。他们无需全程参加长达三小时的会议，就能把握新闻事件的发展脉络，并明确需要联络的采访对象。
这意味着，优秀记者能够拓展报道领域、挖掘更多新闻选题，并更好地服务社区。具体来说，就是将那些理论上公开、但实际难以获取的信息，转化为大众可以切实利用的内容。
我们希望帮助记者把全部精力投入到只有专业记者才能完成的独特工作中。 —Allison Murphy，Axios 首席运营官
在使用各类工具实现大量工作标准化的同时，如何让社区的声音始终清晰有力？
人类记者将始终是 Axios 的核心。这一点不容动摇。正是他们，构筑起与读者之间的信任纽带。也正是他们，让 Axios 如同您口袋里的邻居一般，熟悉您所在的社区，为您讲述真正重要的事。一旦失去这种人性化的表达风格，整个产品的价值便会荡然无存。
针对围绕记者开展的各项辅助工作，我们推行标准化。我们借助技术手段统一内容风格，并处理格式排版、数据整理、数据分析等事务，从而让记者无需在这些工作上耗费精力。读者高度关注房价走势、学校办学质量、所在社区与邻近社区的对比情况等内容。但要将原始数据转化为清晰、可靠且实用的洞察，就需要投入大量专业技术工作。
我们开发相关工具为记者处理这些工作，生成条理清晰的图表、经过验证的数据分析结果、公开透明的对比内容，让每位记者都能获得以往难以均衡配置、也难以规模化应用的能力。如此一来，每个社区都能获取同等高质量的数据驱动型新闻报道，同时报道本身仍保持本地化、人性化的特质，扎根于当地。
AI 正通过哪些切实有效的方式，帮助 Axios Local 的记者提升工作效率、更好地服务社区？
我们尤为关注的一点，是找出新闻简报中读者喜爱的板块，再思考如何简化这些板块的制作流程。
新闻汇总板块就是一个绝佳范例。这些汇总并非简单的链接列表，而是由本地记者精心筛选整合而成。记者熟知哪些社区博客、区域媒体、垂直领域资讯来源，在当地真正具备参考价值。这类内容筛选整合工作，往往需要耗费大量时间。
因此，我们与记者协作，梳理他们的工作流程，包括日常阅读范围、判断内容是否值得分享的标准、信任的信息来源等，并将这些经验融入 AI 提示的设置中。如今，记者无需每天从零开始筛选，而是会收到一份简短且经过审核的链接列表，列表内容已充分体现他们的筛选标准。他们只需从中筛选合适的内容即可。以往需要数小时完成的工作，现在几分钟就能结束，每个城市都能拥有一份高质量的新闻汇总，且始终保留本地化的人文温度。
我们在整份新闻简报的制作中都采用了类似思路，将其拆解为多个模块，而非试图一次性实现全流程自动化。任务划分得越具体，最终呈现的效果就越好。这种方式让我们能够把控制作流程、保持内容一致性，同时显著提升内容质量。
另一个典型案例，是我们收集读者反馈的方式。我们会在所有覆盖城市开展季度读者调研，但团队中仅有一位负责受众洞察的专员。以往，要将调研数据转化为记者可直接运用的参考内容，往往需要数周时间。如今借助 AI，我们可以分析调研反馈，并在一天内为每个城市生成一份条理清晰的单页摘要。这意味着记者几乎能实时获取真实的读者反馈，并据此调整报道内容与报道方式。
这种方式看似平实，却能发挥巨大作用。它让我们与读者保持紧密联结，也帮助每位记者打造更优质的本地新闻内容。
让记者掌握 AI 技术，这一点至关重要 [...] —Allison Murphy，Axios 首席运营官
随着 AI 深度融入新闻编辑部的工作流程，您对未来五到十年新闻行业的发展方向有何展望？
真正原创、由专业人士采写的新闻报道，其价值只会持续攀升。没有任何 AI 能够建立消息来源人脉，或是挖掘独家新闻。这种人与人之间建立的信任具有不可替代性，也是优质报道赖以生存的根基。
而 AI 所能发挥的作用，是让这些优质报道的影响力进一步扩大。首先，它解锁了那些虽已公开、但获取门槛较高的信息资源，比如会议纪要、档案文件、各类数据，让记者能够提出更有深度的问题，更快挖掘更多新闻线索。其次，它改变了新闻内容触达受众的方式。如今，一篇深度报道无需完整制作团队的支撑，就能衍生出新闻简报、视频、播客、社交媒体短视频等多种形式的内容。
这意味着，一则出色的独家新闻不再局限于单一传播渠道，而是能够通过更多形式触达更广泛的受众，且大大降低传播阻力。当然，行业难免会经历变革。媒体行业向来如此。但变革带来的利好也十分显著：解答更多公众疑问、服务更多社区群体、让更多高质量新闻报道触达有需要的人。
在我们看来，这正是推动本地新闻使命落地的关键所在。我们目前仍处于探索初期，前路难免会遇到波折。但只要始终聚焦于信任与质量这两大核心，技术就能为我们提供强有力的支撑，不断拓展本地新闻的发展边界。
Axios 借助 ChatGPT 辅助开展研究、分析工作，并撰写内部沟通更新文件的初稿。OpenAI 已与 Axios 达成合作，资助 Axios Local 将业务拓展至匹兹堡、堪萨斯城、博尔德、亨茨维尔等城市。
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