OpenAI注资千万美元，扩大全美新闻AI研究员计划

Lenfest 新闻研究所与 OpenAI 联合宣布，正式启动“Lenfest AI 协作与研究员计划”新阶段。该计划目前已成为美国新闻界规模最大的 AI 人才培养与驻派项目。

为推动这一计划升级，OpenAI 追加了 500 万美元资金承诺，并提供最高 500 万美元的软件额度与工程技术支持，使其对该项目的支持规模翻倍。

该计划自 2024 年启动 以来，向 11 家美国主流新闻机构派驻全职 AI 技术工程师，深入采编与运营一线。两年的实践表明，嵌入式技术人才不仅能加速地方媒体的技术创新，还能在确保技术合规应用的前提下，增强新闻机构的商业造血能力。

在新阶段中，Lenfest 研究所将吸纳新一批新闻机构加入，进一步拓展负责任的 AI 实验与部署。

从技术试验到深度落地

AI 研究员与各媒体的采编主管、记者、产品及商业团队紧密协作，量身定制工程解决方案，并制定安全透明的应用规范。数据显示，多名研究员在派驻期结束后已转为报社全职员工。

两年来，各参与机构开发出一系列 落地实用案例：

• 《费城问询报》（The Philadelphia Inquirer）：开发了历史报道检索工具 Dewey，以及本地线索监测工具 Scrape。后者将原本每周约 15 小时的线索收集工作，转化为每日自动生成的本地报道摘要。
• 芝加哥公共媒体（Chicago Public Media）：借助 AI 辅助翻译流程，大幅缩短西班牙语新闻的时效性产出周期，并完成了数十年馆藏历史音频的自动转写。
• 其他机构：在广告潜客挖掘、读者捐赠模型、个性化分发、订阅转化增长以及公共会议监测等方面取得突破。

各机构间还自发形成了代码共享与技术复用机制，某家报社的创新成果迅速成为同行的起步基石。

本地化落地的三项核心洞察

经过前期的探索，该计划总结了三条关键经验：

1. 信任远比技术更重要：全职工程师常驻新闻机构内部，深入理解采编流程与组织文化，倾听一线人员的痛点。当记者感受到工程师是在协助解决实际困难而非强加工具时，新技术的接纳度显著提升。
2. 以真实问题为导向，而非为了 AI 而 AI：最具成效的项目往往始于具体的新闻或商业痛点，而非预设的算法技术。通过小规模试错和持续评估，确保技术真正改善工作流。
3. 跨机构协作倍增创新效率：例如《巴尔的摩旗帜报》在开发本地新闻线索工具时，直接借鉴了《费城问询报》的成熟方案。技术与经验的开放共享，让各家媒体的演进速度远超单打独斗。

下一阶段：打造行业通用基础设施

在接下来的推进中，Lenfest 研究所不仅将扩大驻派机构范围，还将着力提升工程标准化能力：将各媒体验证成功的优质项目，转化为可复用的开源工具、插件、实施指南与技术手册，普惠全美数百家地方新闻机构。

双方表示，本次深化合作旨在通过共享工具与跨组织网络，让少部分媒体探索出的先进生产力，转变为整个新闻行业共同受益的基础设施，助力地方媒体构建可持续的数字化未来。