本地化新聞，AI無法抵達的盲區

這是一個信息悖論的時代。

我們能在一秒鐘內追蹤到千里之外的國際糾紛，即時獲知國外市場的最新動態，甚至能看到太空探索傳回的最新影像。然而，對所處的城市、街道乃至小區，對那些足以影響我們切身生活體驗的本地新聞資訊，我們卻可能一無所知。

在這個信息過剩的洪流中，我們對遠方的熱點如數家珍，但卻離“附近”越來越遠。

這并非偶然。在過去二十年，互聯網和算法的浪潮幾乎重塑了媒體版圖。大眾的注意力更多被全國性、全球性的熱點新聞所捕獲，而曾經作為“地方神經中樞”的地方報紙、電臺和電視臺，廣告收入與影響力同步急劇下降。其結果是，大量地方媒體停刊或轉型，地方媒體人才持續流失。

以美國為例，過去15年，美國失去了2100多份報紙，這使2004年初擁有本地新聞媒體的1800個社區，在2020年初已經沒有任何報紙。即便是幸存的6700份報紙，許多也早已成為“幽靈報紙”：只有原來的“外殼”，但新聞編輯室的采編人員和報紙讀者數量都大大減少。有學術評論稱，這些社區和居民，陷入了“新聞荒漠” （news desert） 之中。

而在中國，曾經風光無限的都市報媒體經歷了“黃金十年”后迅速衰退，許多報紙的發行量和廣告收入斷崖式下跌，導致休刊、合并或大幅裁員。即便許多地方媒體努力向新媒體轉型，但其核心的本地新聞采編力量也在不斷削弱。

當人們普遍認為，生成式人工智能的到來，將是壓垮駱駝的最后一根稻草，會用自動生成的內容徹底淹沒僅存的本地新聞時，一個反直覺的趨勢正在悄然浮現：AI的局限性，恰恰為本地化新聞的價值重估，創造了前所未有的機遇。

AI的盲區：

算法無法抵達的“最后一公里”

要理解本地新聞的機遇，首先必須看清當前AI技術，尤其是大語言模型 （LLM） 的天然“盲區”。這并非技術缺陷，而是由數據、時效和信任這三個維度決定的結構性困境。

第一點，也是最根本的限制，在于AI的“飲食結構”。LLM的強大，源于它對海量公開互聯網數據的抓取和學習。然而，這個龐大的數據集本身就存在著一種根深蒂固的“宏大敘事偏好”。它偏愛那些被廣泛索引、高頻討論的全球性議題、全國性資訊和標準化信息，而那些構成我們日常生活基礎的本地化信息，則大多處于其視野之外。

想象一下，一個街道辦事處的會議紀要、地方政府網站上掛出的PDF格式規劃公示、社區活動中心的活動安排、業主委員會關于停車費的激烈辯論……這些信息往往以非結構化、未被充分數字化的形式散落在各個角落。

它們是社區的“暗物質”，對于依賴全國乃至全球新聞材料和百科知識進行訓練的AI來說，這些信息既稀缺又難以消化。

AI或許能告訴你《紐約時報》關于中美關系的最新評論，但它幾乎不可能知道你家門口那條路為什么修了半年還沒完工。更不用說，許多地方社群擁有自己獨特的方言、行話和文化背景，這些微妙的語境是AI難以理解和準確表達的。

其次是時效性的延遲。本地新聞的生命力在于其即時性和實用性——突發的道路封閉、社區的尋人啟事、本地球隊的關鍵比賽結果、今晚可能影響出行的暴雨預警。這些信息的價值以“小時”甚至“分鐘”為單位計算。而主流的LLM大多存在“知識截止日期”，它們的知識庫并非實時更新。即便模型能夠聯網搜索，也往往是對二手信息的整合，缺乏第一時間的核實與深度挖掘。

當AI試圖生成關于剛剛發生的本地事件的報道時，它極易產生“幻覺”，或提供已經過時的信息，這在新聞領域是致命的。本地新聞的核心恰在“此時此地”，而AI的運行邏輯決定了它在這一點上永遠慢半拍。

最關鍵的，還是信任的缺失。新聞的本質是一種基于信任的關系，尤其是在本地層面。一個優秀的本地記者，其價值，絕不僅僅是信息的轉述者。他/她是社區的一員，是你可能在超市里遇到的鄰居。他/她通過長年累月的深耕，與社區成員建立起復雜而穩固的信源網絡。這種信任是通過無數次面對面的交談、一場場深入社區的采訪建立起來的。

AI沒有“朋友”，無法進行實地采訪，無法捕捉到受訪者一個猶豫的眼神或是一聲無奈的嘆息。AI可以總結“發生了什么” （what） ，但很難解釋事件背后盤根錯節的歷史、人際關系和社區情感，即“為什么會這樣” （ w hy） 。例如，為什么一個看似簡單的老舊小區改造計劃，會引發整個社區如此大的爭議？答案可能隱藏在幾十年的鄰里變遷、不同群體間的微妙關系以及人們對“家園”的復雜情感中。

這種深度的洞察力、同理心和判斷力，正是人類記者無可替代的核心價值，也是AI難以編碼的靈魂。

需求的回歸與本地新聞的價值重估

AI的局限性為本地新聞留下了生存空間，而社會和受眾需求的變化，則正在將這片空間變成一片沃土。在經歷了長時間的宏大敘事和全球化信息轟炸后，人們正重新發現身邊“小而美”的價值。

全國性乃至全球性的媒體機構，在商業模式的驅動下，天然地傾向于追求規模效應。它們聚焦于那些能吸引最多眼球、帶來最大流量的議題——國際沖突、宏觀政策、名人八卦。這造成了一個巨大的“燈下黑”區域：數以億計的人們真正關心的、與他們日常生活福祉息息相關的話題被系統性地忽視了。

“門口的公園什么時候能建好？”“我孩子的學區劃片今年有哪些變化？”“附近那家新開的網紅餐廳味道如何？”“本地新出臺的人才引進政策對我有什么影響？”這些問題，構成了普通人生活的核心關切，卻恰恰是全國性媒體的報道盲區。這個巨大的內容缺口，正是本地新聞價值得以回歸的根基。

更深層次的，是對社區認同和歸屬感的強烈渴求。在日益原子化和數字化的現代社會，人們之間的物理連接和情感紐帶正在變弱。本地新聞，在某種程度上正扮演著社區“粘合劑”的角色。它通過設置共同的議程，讓本地居民們關注同樣的問題，討論同樣的話題。

在這個過程中，它不僅僅是在傳遞信息，更是在促進公民參與，提醒每個人：你不是一個孤立的個體，你恰恰是這個社區的一部分，你的聲音和行動至關重要。這種由共同敘事構建起來的身份認同和社區聯系，是抵御社會疏離感、重建公共生活的重要力量。在虛假信息泛濫的今天，一個值得信賴的本地新聞源，更是社區抵御謠言、凝聚共識的壓艙石。

與此同時，新一代的本地新聞正在完成一次重要的角色蛻變——從單純的“新聞報道者”，進化為多元的“社區服務者”。它不再僅僅告訴你昨天發生了什么，更致力于幫助你解決今天和明天的問題。它可以是一份實用的生活指南，為你提供周末的本地活動日歷、政府福利的申請流程、應對極端天氣的避險指南。這種服務屬性，讓本地新聞的價值變得具體、可感，也為其贏得了無可替代的忠誠度。

本地新聞的未來

本地新聞的未來，并非是一場排斥AI的復古運動，而是一場擁抱技術、重塑價值的變革。

對于本地新聞來說，AI也并非威脅。在實踐中， AI的應用意味著將記者從繁重、重復的案頭工作中解放出來。例如，國內一些地方媒體正在嘗試利用AI工具，自動處理和分析海量的、格式不一的政府公開文件和會議記錄，從中發現值得跟進的新聞線索，然后交給記者去進行真正的調查和采訪。

AI可以用于自動轉錄數小時的采訪錄音，可以在幾分鐘內總結長達百頁的政府報告，可以從招投標信息中發現異常模式，甚至可以根據受眾偏好為不同平臺自動生成不同風格的摘要和標題。這一切，都極大地提升了新聞生產的效率，讓規模有限的本地新聞團隊能夠將寶貴的精力，投入到建立人際關系、進行深度調查和創作觸動人心的故事這些AI無法勝任的高價值工作中。

技術的賦能，必然伴隨著商業模式的深刻演變。本地新聞未來的生存之道，或許就在于與核心受眾建立更深、更牢固的連接，并讓他們心甘情愿地為獨特的價值付費。

小而美”將成為一種主流形態。專注于某個特定城市 、某個特定區縣，甚至某個垂直領域 （如本地教育、房地產、美食） 的高度精準的微信公眾號，正在成為越來越受歡迎的模式。

它們不求廣度，但求深度，致力于成為該領域最權威、最不可或缺的信息源。此外，基于社群的會員制和知識付費也日益興起，它們通過提供獨家的深度分析、數據服務和線下社群活動，吸引最忠實的讀者成為“共建者”，而不僅僅是“消費者”。同時，一些帶有公益屬性的本地新媒體項目也在探索更多可能性。

最終，未來的本地新聞機構將重塑自己的生態位。它將不再僅僅是一個內容的生產者，而是一個社區的“信息樞紐”和“連接中心”。它可以是本地線上社區論壇的管理者，是線下公共議題討論會的組織者，是本地廣播和視頻節目的創作者。

在一個信息愈發真假難辨的世界里，一個值得信賴的本地新聞品牌，將成為居民獲取可靠信息、進行理性討論、參與社區生活的首選入口。它的價值，將通過其在社區中建立的信任和發揮的作用來衡量，而非簡單的流量數字。

來源｜騰訊研究院

值班編輯 ｜ 胡煒

主編推薦