腾讯科技
整合编辑:太平洋科技
发布于:2025-08-31 00:14
人工智能公司Perplexity以345亿美元收购谷歌Chrome浏览器,推出AI新闻产品"Discover"。Particle也发布AI新闻应用,重构信息组织逻辑。AI编辑将改变新闳生产与消费方式,用户体验大不同。未来记者需与AI协作,传承知识与经验。文章呼吁珍惜“活人感”。
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不久之后,我们阅读的各种新闻网站的首页,也许都是AI编排的。 8月12日,以AI搜索为主赛道的公司Perplexity,提出以345亿美元收购谷歌Chrome浏览器。这一数字甚至高于Perplexity目前180亿美元的估值。 ![]() 这个大胆的举动背后,折射的是AI公司对人类信息获取新入口的野心。 除了盯上浏览器,2024年,Perplexity推出了名为“Discover”的新闻聚合功能,通过AI技术实时抓取并整合全网新闻,以结构化页面呈现给用户。 类似的应用体验还有Particle,这家公司由前Twitter核心团队成员创立,在2024年11月推出AI新闻应用,官方网站上的宣传是,“新闻,被组织得更好(News,organized)”。 而新闻的组织者,不再是人类编辑,而是AI。 Particle称,这种“AI编排”可以帮助出版商,而非"窃取他们的工作"。 这两款产品分别代表了AI原生新闻的两种典型路径: Perplexity的Discover页面把实时资讯包装成可交互的问答形式,每个新闻就好像一个聚合的知识库,用户可以对任何热点话题进行深度提问。 Particle把零散的新闻报道重新组织成完整的“故事”,在单一页面内呈现事件的多个视角、关键引语和背景脉络。
图:Perplexity的新闻界面,用户可以看到内容相关信息,还可以自由提问
图:Particle的界面,每篇文章会有总结划重点,并对一个事件呈现全方位的报道 这类AI原生的新闻产品带来的用户体验和传统的新闻产品完全不同。 过去,读者常在多个媒体间来回跳转,才能拼凑出一个新闻事件的全貌。 Particle在官方网页就直指这一痛点:“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?”如今,在AI的编排下,几分钟内就能把握复杂事件的核心与来龙去脉。 从产品架构看,它们不再是简单的链接聚合或压缩摘要列表,取而代之的是以“事件”为最小单位重构信息组织逻辑。AI更像一位“总编辑”:自动识别热点、汇聚多源证据、生成可交互的解读。 AI正在以“友好”的姿态,敲开人类编辑部的大门。但是,人类准备好了吗?
两类AI原生新闻产品的“共性”:AI做主编,人类把关AI正在重新定义新闻的生产与消费方式,从传统的"文章聚合"转向以事件为核心的智能化信息编排。 这种转变的核心在于信息组织逻辑的根本性改变。 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新闻产品的逻辑是“识别事件—多源汇聚—结构化呈现—个性化解读”。 用户不再需要从十几篇相似的报道中拼凑事件全貌,AI已经帮你完成了这项工作。 观察这些产品,我们可以发现AI作为“总编辑”呈现出的四个特征: 首先是以事件为纲的多视角汇聚。Particle将不同媒体的报道、社交媒体发言与延伸阅读整合为“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、地点信息。 第二是可调风格的AI摘要与问答功能。用户既能获得"5W"式的新闻要素总结,也能要求AI“像给5岁孩子解释一样”来简化复杂议题,甚至可以直接向AI提问获得针对性解答,能够根据个人需求调整信息的呈现方式。 第三是可溯源和可导流。两款产品都特别重视信息的可追溯性和“向原站导流”的策略。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,并将Discover中的热点话题制作成Daily播客进行分发,甚至形成了从文字到音频的全媒体矩阵。 第四是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,确保内容质量和客观性。 虽然目标相似,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”。 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,两者的差异很明显: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”。
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