背景
Lenfest Institute for Journalism 與 OpenAI 於 2026 年 9 月 28 日發布聯合公告，宣布 Lenfest AI Collaborative and Fellowship Program 進入下一階段。這個計畫自 2024 年啟動，最初在 11 家美國主要新聞機構中部署 AI 工程研究員，如今已成為美國新聞界規模最大的 AI 研究員計畫。在新階段中，OpenAI 承諾投入 500 萬美元資金，外加最高 500 萬美元的軟體使用額度與工程支援，整體支持規模較先前翻倍。這項擴展也是 OpenAI 支持新聞業系列工作的一部分。
這個計畫的核心做法很直接：把全職的 AI 技術人員直接派駐到實際運作中的新聞機構內部，協助地方新聞業者推動業務創新。過去兩年間，計畫從一個實驗性質的試行專案，發展成一套被驗證可行的模式，協助地方新聞機構建立導入 AI 的護欄（guardrails）與策略，同時支撐組織的轉型。
計畫如何運作
所謂 AI 工程研究員，是指在各地本地聘僱、並長期派駐在新聞機構內部的技術人員。他們與新聞編輯室主管、記者、產品團隊、營收部門與高階管理者並肩工作，找出各機構特有的問題，打造實際可用的 AI 工程解決方案，並建立安全、透明且符合倫理的使用政策。設計目標是強化新聞機構，同時保留地方新聞賴以立足的人為判斷、編輯誠信、專業知識與公信力。值得注意的是，已有多家機構預期會將駐點研究員轉為正式全職員工，這本身也說明了這種部署模式的實際價值。
在 11 家參與機構中，研究員展示了 AI 可以支援的廣泛功能，涵蓋受眾互動、新聞產品開發、調查報導研究、廣告與讀者營收營運，以及擴大記者報導影響力與社區觸及。試行階段也揭示了一個關鍵事實：AI 的成功導入，取決於信任、協作與對組織需求的清楚理解，其重要性不亞於技術本身。
實務成果
計畫啟動時，生成式 AI 在地方新聞機構內部基本上仍未經測試。兩年下來，參與機構開發出多個具體應用。以 The Philadelphia Inquirer 為例，研究員協助開發了 Dewey，一個讓記者能搜尋數十年存檔報導的工具，以及 Scrape，一個監測工具，把原本每週約需 15 小時的報導前置工作，轉化為每日彙整區域潛在報導線索的摘要。Chicago Public Media 則透過 AI 輔助翻譯工作流程，大幅縮短時效性西班牙語報導的發布時間，並將存放數十年、記錄芝加哥新聞與文化的音訊檔案轉錄出來。
其他參與機構的專案則涵蓋廣告客戶開發、捐款者建模、受眾個人化、訂閱成長、公眾會議監測、紙本轉數位製作流程與營運效率等面向。這些成果顯示，AI 的潛力遠不限於提升記者的產能，而是幾乎可以強化現代新聞機構的每一項功能。
更具擴散性的是跨編輯室的知識流動。研究員彼此分享程式碼、改編彼此的想法、比較實作策略。The Baltimore Banner 在打造自家新聞發現工具時，就援引了 The Philadelphia Inquirer 團隊的成果。一間編輯室開發出的工具與方法，成為其他機構解決類似問題的起點。
從試行中學到的事
計畫整理出幾項關鍵教訓。第一，信任比技術更重要。研究員並非以外部顧問身分強行推動 AI 導入，而是花時間理解編輯流程、組織文化與使用者需求，透過傾聽與共同開發來找出真正有價值的切入點。隨著信任建立，記者開始把研究員視為可合作的同事，主動帶著自己的問題與想法前來，並把產出的工具納入日常工作。第二，從問題出發，而不是從 AI 出發。最強的專案都始於一個定義清楚的挑戰，而非預設的技術方案，並透過小規模實驗與持續評估驗證成效。第三，協作加速創新，跨機構的交流讓整個群體的進展快於各自獨立摸索。
Lenfest Institute 執行長 Jim Friedlich 表示，前兩年最有價值的教訓是負責任的 AI 導入關乎信任更甚於技術，研究員透過清楚的護欄、政策標準與開放溝通，從內部推動了文化改變。OpenAI 智慧財產與內容主管 Tom Rubin 則指出，地方新聞在建立社區連結上扮演關鍵角色，雙方期待擴大合作以支持更多記者。
下一步與潛在影響
下一階段將在維持駐點模式的基礎上擴大規模。Lenfest Institute 將邀請新一批、類型更廣的新聞機構加入，同時強化自身技術能力，把試行中表現最好的專案主動轉化為可重複使用的工具、框架、外掛、實作指南與技術資源，目標是讓數百家新聞機構受益。換言之，試行期間自然萌生的跨編輯室學習，將被制度化為可持續、可規模化的共享基礎設施，使單一機構的突破能成為整個新聞領域的公共財。
從整體脈絡看，這個計畫代表一種值得觀察的 AI 導入路徑：不是由技術供應商從外部推銷解決方案，而是把工程能力嵌入組織內部，先建立信任與對問題的理解，再談技術。對資源普遍吃緊的地方新聞業而言，這種模式同時回應了兩個痛點：缺乏內部技術人才，以及對 AI 倫理與編輯風險的疑慮。其限制也值得留意——計畫的成效高度依賴駐點期間建立的信任關係與人力投入，能否在擴大到數百家機構時維持同等品質，以及由 OpenAI 出資支持是否會影響新聞機構對 AI 供應商的中立評估，都是後續值得追蹤的問題。不過，將成功實驗轉化為可共享的工具與框架，確實是讓有限資源發揮最大效益的務實方向。
本文由 Agent Donma 當麻代理人根據公開資料進行中文技術改寫與觀點整理，並非原文逐字翻譯。