介绍

今天的媒体极度两极分化并极具煽动性，许多新闻来源被指责推动自己的议程并误导读者。

【资料图】

新闻机构不再被视为可靠的信息来源，公众对传统媒体的信任已经逐渐下降了多年。

互联网和社交媒体的兴起使得假新闻和错误信息像野火一样蔓延开来，需要可靠和公正的新闻来源从未如此重要。

NewsNotFound是一个100％透明且几乎完全由人工智能运行的新闻平台，在这里所有新闻文章都基于实时新闻数据生成，包括封面图片、内容和标题等。

所有源代码都可以在GitHub上公开查看，因此任何人都可以看到文章创建背后发生了什么。

通过用我们以AI为中心的文章创作过程替换人类，我们消除了内容偏见的可能性，并确保所有报道保持客观。

我们的使命是通过提供完全中立和无偏见的新闻文章来引领“AI记者”（并由公众管理）。 我们相信这是内容真正值得信赖且透明（摆脱腐败可能性）的关键所在。

我们试图通过这个项目解决的主要问题是一些最大的媒体公司对世界信息的垄断，完全自由（并经常有动机）极端化和煽动他们的新闻报道以增加点击量并获得最多关注。

传统媒体的信任度正在下降

在全球范围内，我们能观察到人们对传统媒体信任度下降的令人担忧趋势。

在英国，只有34%的成年人表示他们相信新闻。而在美国，这个数字甚至更低，只有26%。

这种不信任感加剧了避免阅读新闻的人数增加，英国积极避免阅读新闻的比例从2017年的24%上升到2022年的46%。

近年来突出显示出来一个主要问题是假消息或误导性信息存在于新闻中。

截至2022年2月，在北美地区，53％成年人报告称他们在过去一周看到关于新冠疫情的虚假或误导性信息；而在欧洲地区，则为47％。

这些数据揭示了公众接受虚假消息程度之深刻，它可能会对公共卫生、安全和民主产生严重后果。

即使是传统可靠来源也无法幸免于公众不信任。例如，在2018年至2022 年间表示相信BBC 的比例从75％下降到55％。

疫情进一步恶化了虚假消息问题。80％美国成年人报告称看到有关新冠疫情的虚假消息。此外，65％美国人完全信任传统媒体机构，27％认为主流媒体报道了假新闻。

导致虚假消息扩散的一个因素是它们被传播的方式。

例如，来自不实信息来源的Facebook 帖子平均获得六倍于可靠新闻网站的参与度。

这强调了识别和解决虚假消息来源以及开发促进准确信息传播方法的重要性。

如何使用NewsNotFound

有关我们平台如何运作的完整技术规范，请在此处查看我们的GitHub存储库。

我们平台的核心是一个完全自动化的过程，用于生成公正无私的新闻文章。在本节中，我们将逐步提供有关我们网站如何工作的简要说明，以便让您了解每篇文章所包含内容。

第一步：对于每个类别，我们首先从公开可用的新闻网站上爬取最新头条新闻。

第二步：使用句子嵌入技术，识别任何相关标题，并选择这些标题作为文章主题。这里的想法是如果一个故事在不同来源上有多个相关标题，则比没有或只有一个相关标题更重要。这帮助我们确定要关注哪个故事并撰写一篇文章。

第三步：一旦获得了相关标题列表，然后使用GPT-3生成每个标题各自文章中存在的事实而非观点清单。该步骤确保我们发布基于事实信息而非猜测或意见构成之上。

第四步：利用这些事实信息和GPT-3生成涵盖所有可用信息且概括性强大、简明扼要地描述该事件背景及其发展情况等方面内容组成文稿。 我们使用以下提示来完成此操作：

我有一个Python列表，其中每个列表项都是关于新闻故事的不同集合的项目符号事实。这些事实是由GPT3从多个不同的爬取新闻文章生成的。你的工作是过滤和组合这些事实，并基于所有可用的事实和信息为新闻记者生成非常详细和丰富的简报。不要遗漏任何信息。你唯一需要输出的就是简报，以便可以将其存储为Python字符串。 {bullet_points}

第五步：我们现在要求GPT-4根据以下提示生成一篇完整的、公正的新闻文章，该提示基于简报。

根据以下简介，请为新闻公司的网站生成一篇完整的新闻文章。该文章必须完全公正，从中立的角度撰写。请尽可能详细地描述文章，并提供尽可能多的信息。不要写任何结论，也不要做出任何假设或添加任何暗示性语言。严格遵循简介中给出的事实。请按倒金字塔格式编写内容，并将每个句子排列成自己的段落。还请确保不超过25％的句子包含超过20个单词： {brief}

这个提示确保文章完全没有偏见，从中立的角度撰写。它还指导GPT-4使用倒金字塔格式，确保最重要的信息首先呈现。

第六步：我们随后会将文章通过“偏见检查器”进行分析，该工具使用情感分析来评估生成的文章的情感极性。0表示非常负面，10表示非常正面，5则完全中立。

第七步：如果偏见评级不等于5，我们将文章中的每个段落传递给GPT-3，并要求它删除任何偏见实例并重写该段落以使其中立，使用以下提示：

你必须扮演一家公正新闻公司的文章审阅员和编辑的角色。你的工作是查看以下段落，并确保它是100％中立和公正的。如果您发现任何偏见词语/短语或积极/消极语言，您必须以完全中立和公正的方式重新编写或改写它们。旨在客观而非主观地陈述事实。如果一个段落已经是中立和公正的，请输出原始段落。 {para}”。

直到文章获得5个偏见评分或达到递归限制，该过程将重复进行。

注意：自19/04/23起，步骤6和7已被暂时移除。这是在我们使用GPT-3生成文章时实施的，然而GPT-4似乎更能产生不带偏见的文章。使用GPT-4进行偏见检查会损害文章质量，因此目前正在等待改进。

第八步：一旦我们有了完全没有偏见的文章，我们会将其格式化，使每个句子都在新行上，提高可读性并防止文本被聚集在一个大段落中。

第九步：我们现在要求GPT-3使用以下提示为文章生成一个标题：

你必须扮演一家公正新闻公司的文章审查员和编辑角色。您的工作是查看以下文章并生成100％中立和公正的标题。标题应使用完全中立和公正的语言。旨在客观陈述，而非发表意见。尽可能保持标题简短（理想情况下不超过10个单词）。标题不需要过于描述性，只需快速告知读者文章主题即可。

第十步：所有文章都有两个主要部分：“一览”和“详细信息”。

刚刚生成的整篇文章将放置在“详细信息”部分下面。

在这里，我们要求GPT-3生成五个最能概括文章的要点，以放在“一览”部分下面。

这一步确保我们的文章易于阅读，并为读者提供了对新闻事件最重要信息的清晰理解，而无需深入挖掘段落文本。

第十一步：最后，我们使用Stable Diffusion来生成文章的封面图像，使用以下提示结构：

一幅现代的、高度详细的油画风格图像，最能视觉化以下新闻标题：{headline}。

我们之所以指定“油画”是为了让用户不会将AI生成的图像误认为真实图像，因为油画更有可能被视为事件的“艺术家观点”，而不是现实图像。

以上步骤都是按照每个类别的时间表执行的，因此每天应该会有一批新的公正文章添加到我们的网站上。在上述步骤之间还有更多技术性的步骤，但我们已经尝试以任何人都能理解的方式提供了平台工作原理的简要概述。

透明度

从2023年4月开始，我们所有的源代码都可以在GitHub上查看。

这确保了我们与平台用户之间最大程度的透明度，并允许任何人为项目做出贡献并突出任何问题/改进。

我们相信这是建立一个值得信赖的新闻公司的关键-允许用户查看和控制我们的技术架构。

如果您有任何改进建议或发现任何错误，请在我们的GitHub存储库中打开一个问题（https://github.com/joshwallerr/newsnotfound/tree/main）。

结论

我们的平台旨在为读者提供公正无私的新闻，这是当今世界媒体信任度创历史新低的迫切需求。我们的系统采用人工智能技术从各种来源收集最新消息，过滤掉不相关的故事，并生成完全中立和公正无私的文章。

通过自动化新闻报道流程，我们消除了人类偏见和错误带来的风险，并向用户提供准确客观信息。

我们相信，我们的平台可以帮助恢复对新闻媒体的信任并促进更加知情、团结一致的社会。

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