Lenfest 研究所借助 OpenAI 扩大支持，扩展里程碑式项目
视频由 Lenfest 新闻研究所提供
以下内容为 Lenfest 新闻研究所与 OpenAI 于 2026 年 9 月 28 日（星期一）联合发布的公告。
Lenfest 新闻研究所今日宣布了 Lenfest AI 协作与奖学金项目的下一阶段，该项目已发展成为美国新闻界规模最大的 AI 奖学金项目。
自 2024 年启动 以来，该项目在美国 11 家主要新闻机构中派驻了 AI 工程研究员，并已证明嵌入式 AI 工程师能够帮助本地新闻机构加速创新、增强商业可持续性，并负责任地采用新兴技术。该项目将获得 OpenAI 新增的 500 万美元承诺，以及最高 500 万美元的软件额度和工程支持。OpenAI 对该项目的支持较此前翻了一番。
此次扩展建立在 OpenAI 支持新闻业的更广泛工作 之上。
Lenfest AI 协作与奖学金项目将全职 AI 技术专家派驻到运营中的新闻机构，以推动本地新闻业的商业创新。在过去两年中，该项目已从一个雄心勃勃的试点，演变为一个经过验证的模式，帮助本地新闻机构制定采用 AI 的护栏和策略，以支持其转型。
随着 AI 协作与奖学金项目进入下一阶段，Lenfest 研究所将邀请一批新的新闻机构加入该 cohort，以进一步推动负责任的 AI 实验与实施。
AI 工程研究员与新闻编辑室负责人、记者、产品团队、营收人员和高管并肩工作，识别各机构特有的挑战，构建实用的 AI 工程解决方案，并制定安全、透明和合乎伦理的政策。他们的工作旨在强化新闻机构，同时保留本地新闻核心的人类判断力、编辑诚信、专业知识和信任——事实上，预计有数名工程研究员将在多家机构留任为全职员工，这印证了他们派驻的价值。
在 11 家参与机构中，研究员们展示了 AI 如何支持广泛的功能，从受众参与和新闻产品开发，到调查性新闻研究、广告和读者营收运营，以及扩大员工报道影响力和社区触达。
试点还揭示，成功的 AI 采用既取决于技术本身，也同样取决于信任、协作以及对组织需求的清晰理解。嵌入式研究员在当地招聘，并成为他们所服务机构的一部分，学习记者如何工作，并构建植根于新闻编辑室和商业团队真实需求的解决方案。
“伦费斯特人工智能协作与奖学金项目头两年的最有价值经验是，负责任地采用人工智能与其说是技术问题，不如说是信任问题。研究员们帮助他们的新闻机构构建实用工具，并从内部推动文化变革——通过明确的护栏、政策标准和开放沟通，”伦费斯特研究所执行主任兼首席执行官吉姆·弗里德利希表示。“协作与奖学金计划的下一阶段，是更多新闻企业有机会在最高编辑标准下、以人类新闻判断为先，有意识地尝试人工智能。”
“在这项合作的头两年里，看到如此多记者将人工智能作为工具来帮助提供优质本地新闻的实例，真是太好了，”OpenAI 知识产权与内容主管汤姆·鲁宾表示。“本地新闻在建立人与人之间的联系方面发挥着至关重要的作用，这种联系让一个街区、城镇或城市真正感觉像一个社区。我们很高兴扩大与伦费斯特研究所的合作，以支持更多记者开展这项重要工作。”
该奖学金项目启动时，生成式人工智能在本地新闻机构内部基本上仍未经过检验。在过去两年中，参与机构开发了实际应用，展示了人工智能如何能够支持整个新闻企业的方方面面。
在《费城问询报》，该奖学金项目支持开发了 Dewey，这是一款帮助记者搜索数十年存档报道的工具，以及 Scrape，这是一款监测工具，将每周约 15 小时的报道任务转变为每日汇总该报所在地区潜在选题线索的摘要。
在芝加哥公共媒体，人工智能辅助翻译工作流程使该组织能够在比以前所需时间少得多的情况下发布时效性强的西班牙语报道，并转录反映芝加哥新闻和文化、已存放数十年的音频档案。在其他参与组织中，项目涉及广告潜在客户开发、捐赠者建模、受众个性化、订阅增长、公开会议监测、印刷到数字的生产转型以及运营效率。
总体而言，这些项目表明，人工智能的潜力远不止于提升记者的影响力和生产力。它可以加强现代新闻机构几乎每一项职能，同时保持并增强记者在制作可信、独立报道中的核心作用。
人工智能协作的项目也开始从一个新闻编辑室传播到另一个新闻编辑室。研究员们分享代码、借鉴彼此的想法、比较实施策略，并在同行组织开发的工作基础上继续推进。源自一个新闻编辑室的工具和方法成为其他地方解决相关问题的起点，表明通过该奖学金项目发展起来的创新可以远远超出单个组织。
在试点过程中，出现了几条重要经验：
信任比技术更重要：将本地聘用的工程师嵌入组织内部两年被证明具有变革性意义。研究员并非作为肩负强制推行AI应用使命的外部顾问，而是致力于深入理解各自新闻机构的编辑工作流程、组织文化和用户需求。研究员通常通过倾听、与员工共处、了解他们的工作方式、识别反复出现的痛点，并与最终将使用这些工具的人共同构建解决方案，来发现有价值的机会。随着信任的增长，采用率也随之提高，记者们越来越将研究员视为可以协作解决有意义问题的团队成员——他们会将自己的想法和挑战带给研究员，并将由此产生的工具融入日常工作。从问题出发，而非从AI出发：在整个 cohort 中，研究员发现最成功的项目始于明确定义的挑战，而非预先确定的技术方案。成功的项目是通过与用户紧密协作、小规模实验、持续评估，以及关注技术是否真正改善了工作来构建的。协作加速创新：一个新闻编辑室的突破常常成为另一个新闻编辑室的起点。例如，《巴尔的摩旗帜报》在构建自己的新闻发现工具时，借鉴了《费城问询报》团队开发的工作成果。整个 cohort 的研究员同样交换了代码、产品创意、技术方法和经验教训，使各组织能够共同推进，速度超过各自独立发展。
AI协作与研究员项目的下一阶段以研究员项目为基础，同时显著扩大其市场覆盖范围。该项目将继续把AI研究员嵌入参与的新闻机构，保持其帮助这些组织转型以满足现代用户需求的承诺。Lenfest研究所还将扩大研究员项目，纳入更广泛的新闻机构。
与此同时，Lenfest研究所将扩展其技术能力，帮助主动将最优秀的研究员项目转化为可复用的工具、框架、插件、实施指南、操作手册和技术资源，旨在惠及数百家新闻机构。提供实施支持的一个目标，是使试点期间自然涌现的跨新闻编辑室学习更容易持续和扩展，从而让一个组织内部开发的工具、工作流程或技术突破能够成为更广泛新闻领域的共享基础设施。
这些努力共同代表了从成功实验向可扩展影响的演进，创造出能够远远超越研究员项目本身、强化本地新闻业的实用AI解决方案。
通过将嵌入式AI工程专业知识与共享工具、技术基础设施和跨组织学习相结合，Lenfest研究所力求确保在少数新闻编辑室内开发的创新最终能够惠及数百家机构。
与 OpenAI 重新建立并不断发展的合作伙伴关系反映了一种共同信念：当新闻机构拥有安全应用 AI 所需的专业知识、基础设施和协作网络时，本地新闻业才能从 AI 中获益最多。通过推广该奖学金项目中行之有效的做法，Lenfest 研究所致力于帮助更多新闻机构利用新兴技术来强化其新闻报道、建立可持续的业务，并更好地服务其社区。