在当今科技飞速发展的时代，人工智能正以前所未有的态势“入侵”人类新闻网站的腹地。不久的将来，我们浏览各类新闻网站首页时，或许看到的都是AI精心编排的内容。

8月12日，专注于AI搜索领域的Perplexity公司做出了一个惊人的举动——提出以345亿美元的高价收购谷歌Chrome浏览器。这一数字甚至超越了该公司目前180亿美元的估值。如此大胆的举措，背后折射出的是AI公司对人类信息获取新入口的强烈野心。

除了将目光投向浏览器，2024年，Perplexity推出了名为“Discover”的新闻聚合功能。该功能借助AI技术，能够实时抓取并整合全网新闻，然后以结构化的页面形式呈现给用户。同样在2024年，由前Twitter核心团队成员创立的Particle公司，在11月推出了AI新闻应用。其官方网站宣传语“新闻，被组织得更好（News，organized）”，清晰地展现了产品的定位。值得注意的是，在这两款产品中，新闻的组织者不再是传统的人类编辑，而是AI。

Perplexity的Discover页面和Particle的AI新闻应用，分别代表了AI原生新闻的两种典型路径。Discover页面将实时资讯巧妙地包装成可交互的问答形式，每一个新闻都仿佛是一个聚合的知识库，用户能够针对任何热点话题进行深度提问。而Particle则致力于把零散的新闻报道重新组织成完整的“故事”，在单一页面内全方位呈现事件的多个视角、关键引语和背景脉络。这两款产品所代表的AI原生新闻产品，给用户带来的体验与传统新闻产品截然不同。过去，读者往往需要在多个媒体之间频繁来回跳转，才能拼凑出一个新闻事件的全貌。而如今，Particle在官方网页中指出“理解正在发生的事本应更容易，为什么跟上新闻比工作还累？”在AI的编排下，用户只需几分钟就能把握复杂事件的核心与来龙去脉。

从产品架构来看，这些AI原生新闻产品不再局限于简单的链接聚合或压缩摘要列表，而是以“事件”为最小单位重构信息组织逻辑。AI就像一位专业的“总编辑”，能够自动识别热点、汇聚多源证据、生成可交互的解读。

两类AI原生新闻产品的“共性”：AI主导，人类辅助

AI正在重新定义新闻的生产与消费方式，推动新闻行业从传统的“文章聚合”向以事件为核心的智能化信息编排转变。这种转变的核心在于信息组织逻辑发生了根本性的改变。传统新闻应用的逻辑是“收集文章—按时间排序—推送给用户”，而新一代AI新闻产品的逻辑则是“识别事件—多源汇聚—结构化呈现—个性化解读”。借助AI，用户不再需要从十几篇相似的报道中费力拼凑事件全貌，因为AI已经完成了这项繁琐的工作。

观察这些产品，我们可以发现AI作为“总编辑”呈现出四个显著特征：
1. 以事件为纲的多视角汇聚：Particle能够将不同媒体的报道、社交媒体发言以及延伸阅读整合为“Stories”，用户可以在一个页面内看到事件的要点、关键引语、相关链接，以及涉及的人物、机构、地点等丰富信息。
2. 可调风格的AI摘要与问答功能：用户既能获取“5W”式的新闻要素总结，也可以要求AI“像给5岁孩子解释一样”简化复杂议题，甚至可以直接向AI提问，获得针对性的解答，并且能够根据个人需求灵活调整信息的呈现方式。
3. 可溯源和可导流：两款产品都高度重视信息的可追溯性和“向原站导流”策略。Particle在摘要旁边并列原始媒体链接，Perplexity自带标明引用原文和外链的基因，还将Discover中的热点话题制作成Daily播客进行分发，形成了从文字到音频的全媒体矩阵。
4. 人机结合的审核机制：面对AI生成内容可能出现的幻觉和偏见问题，这些产品都建立了人机协作的审核机制。Particle公开强调“人机协作抑制幻觉”，Perplexity也表示在选题与深度研究场景中结合人工审核，以确保内容质量和客观性。

尽管目标相似，但Perplexity和Particle选择了不同的实现路径。Perplexity的Discover本质上是“可消费的答案流”。它根据用户的兴趣和历史互动推荐热门话题，将相关来源、延展阅读和AI生成的分析整合到同一屏幕中。随着Deep Research功能的发布，Perplexity甚至能够自动进行多轮检索和归纳，生成类似专题研究的长篇答复，将“主动搜索”升级为“被动获知”。而Particle在“故事页”中并列展示多家媒体的报道、关键引语、实体背景和相关线索，用户既可以快速扫描要点，也能通过实体页深入了解相关人物和机构的背景。Web端上线后，这种结构化组织被完整移植到浏览器中，实现了移动端和桌面端的无缝连接。从用户体验角度看，两者的差异十分明显：Discover的基本单位是“话题/问题”，更像是“实时热榜 + 答案”；Particle的基本单位是“事件/故事”，更像是“专题页 + 摘要 + 线索”。

AI重塑人类获取信息的方式

从长远来看，AI正在深刻重塑人类获取信息的底层逻辑。
1. 信息呈现的原子化：最直观的变化是信息的“原子化”。AI会把复杂新闻拆解成最小的事实单元，然后按照不同的场景动态重组。同一条新闻，在手机上可能以30秒摘要的形式呈现，开车时变成3分钟语音播报，回到电脑前又成为直观的知识图谱，有时还会以10分钟的深度解析长文形式展现。
2. 行业流程的根本改变：传统新闻的“生产—分发—变现”流程也在发生根本改变。AI时代必须补上“验证”和“授权”这两个关键环节，既要运用技术手段确保信息的准确性，也要与原创媒体建立清晰、公平的分润机制。这不仅是技术层面的工程问题，更是对整个行业生态和规则的深度重构。
3. 围绕内容分发的博弈：围绕爬虫、训练与再分发的博弈不会自动消退。Perplexity曾遭到多家媒体指责“违规抓取”，Cloudflare也对其爬虫行为提出警告。可以预见，合规抓取、清晰标注、可兑现分润将成为进入AI信息生态的基本入场券。
4. 人机分工的重新定义：人机分工被重新定义，基础事实报道、数据整理、背景解释等标准化工作将大比例由AI承担。然而，人类记者不会消失，他们将更专注于AI难以替代的核心价值，如深入现场的调查能力、在复杂情境下需要高情商与价值判断的取舍，以及对AI输出的监督与纠错。未来的记者更像“信息产品设计师”，既要懂得与AI协作，也要把控信息的完整性与可验证性。此外，AI创作的加速度增长令人难以想象，在这种高速发展的情况下，未来的阅读将呈现怎样的面貌，人类最宝贵的知识与经验的传承又将如何与AI协作，都是值得我们深思的问题。

在撰写这篇文章之前，作者询问了一位头部AI博主为何坚持不用AI写作，甚至还会执着地在文章中保留一两个错别字。这位博主的回答发人深省：“因为我觉得在全世界都越来越AI化的情况下，作为人的光辉、人的本能，还有那一股活人感，可能才是最难能可贵的。”这提醒着我们，在享受AI带来的便利和变革时，也要珍视人类独有的特质和价值。