由前 Twitter 工程师领导的团队正在重新思考如何使用人工智能来帮助人们处理新闻和信息。上周末进入内测的Particle.news是一家新的初创公司，提供个性化、“多视角”的新闻阅读体验，不仅利用人工智能来总结新闻，而且旨在以一种公平的方式进行新闻阅读。补偿作者和出版商——或者说是这样的说法。
虽然 Particle 尚未分享其商业模式，但它的出现正值人们越来越担心人工智能对迅速 萎缩的 新闻 生态系统的影响。人工智能总结的新闻可能会限制出版商网站的点击量，这意味着他们通过广告获利的能力也会降低。
该初创公司由 Twitter 前产品管理高级总监Sara Beykpour于去年创立，她负责 Twitter Blue、Twitter Video 和对话等产品，并领导了实验性应用程序 twttr。她从 2015 年到 2021 年一直在 Twitter 工作，将自己的职位从软件工程师提升为产品管理高级总监。她的联合创始人是 Twitter 和 Tesla 的前高级工程师Marcel Molina。
正如 Beykpour上个月解释的那样， Particle 背后的前提是让人工智能更容易跟上新闻。
“有时感觉我们的时间就只剩下头条新闻了。我们还想了解更多，但更快，”她在Threads初创公司的介绍中写道。“我们正处于利用人工智能改变我们与新闻互动方式的早期阶段。”
使用 Particle，新闻读者可以获得故事的快速、项目符号摘要，以及从各种来源获取的信息。然而，在宣布私人测试版时，贝克普尔指出，读者可以使用摘要来加快速度，也可以选择更深入地“了解故事如何随着时间的推移展开”。
这家由风险投资支持的初创公司已从 Kindred Ventures 和 Adverb Ventures 以及各种天使投资者那里筹集了总计440 万美元的种子资金，其中包括 Twitter 和 Medium 联合创始人 Ev Williams 以及 Behance 创始人 Scott Belsky。该轮融资于 2023 年 4 月结束。
Belsky在 X 上说道：“Particle 已经成为我的日常应用程序。它综合了有关任何新闻主题的许多文章(和角度)，尽可能客观地呈现关键点，并让您在多个维度上进一步挖掘。在未来的抽象时代，这是日常人工智能的一个很好的例子。”他写道。
Particle 通过其网站为注销用户提供了其技术演示，其中展示了文章及其摘要、上次更新时间的时间戳，以及在底部的一小部分中显示的来源。
这些来源来自各个政治领域，包括《纽约时报》、CNBC、美联社、ABC、CNN、布赖特巴特新闻网、卫报、华盛顿邮报、Politico、福克斯新闻、今日美国、每日来电者等知名出版商， 《纽约邮报》、《The Hill》等。演示表明，在相关情况下，国际媒体也会被撤出。然而，每个要点都没有链接到其原始来源，这使得在不深入研究所有文章的情况下很难对人工智能摘要的准确性进行事实核查。(但是，关键术语是链接的。)我们还注意到，新闻摘要附带的照片带有出版商徽标的水印。
最终产品可能会有所不同，因为 Particle 刚刚推出了其私人测试版进行测试，并打算在未来提供移动应用程序，因为它正在招聘一名高级 iOS 工程师。
Instagram 联合创始人创办的现已关闭的初创公司 Artifact 最近也采用了类似的模式，即利用各种新闻来源，然后使用人工智能进行总结。在本例中，Artifact 的团队根据与新闻来源的完整性和质量相关的因素预先筛选新闻来源。例如，媒体必须在错误时迅速纠正，并对资金情况保持透明。我们希望更详细地讨论 Particle 在公开发布前如何审查其来源。
另一个由人工智能驱动的新闻应用程序Bulletin 最近也推出了，以解决点击诱饵问题并提供新闻摘要。
鉴于人们对这个领域的兴趣，Particle 的创始团队可能会脱颖而出。联合创始人来自 Twitter，体验过实时新闻生态系统的感觉，并拥有构建优质产品的技术和产品经验。然而，那些认为人工智能正在蚕食他们的空间的出版商是否会感到“得到了公平的补偿”，还有待观察。
Adverb Ventures 联合创始人兼董事总经理 April Underwood 在LinkedIn 上关于该公司投资的帖子中赞扬了 Particle：
“就在我们完成 1 号基金的第一次收盘时，我们有机会为他们提供支持——我们必须等待我们的第一次资本通知才能给他们汇钱!” 她周日表示，并补充说 Adverb 就在几个月前关闭了其 7500 万美元的 Fund I。“当我们着手建立一家新的早期公司时，萨拉和马塞尔是我们梦想支持的那种创始人。他们正在寻找一个大问题空间。他们拥有以高水平的产品质量解决重大问题的技能。他们可以吸引其他有才华的人加入他们，共同创造一个消费者还不知道需要的未来，”安德伍德写道。
在给 TechCrunch 的一封电子邮件中，Underwood 解释了未来的机遇：
就空间而言，我们相信人工智能将触及人们工作和家庭数字生活的方方面面。再加上这里预先存在的条件——很难从你可以信任的来源找到突发新闻，而且社交媒体格局正在迅速发展——你必须相信人们消费新闻的方式将会与以往不同。几年后。萨拉和马塞尔拥有独特的资格，可以帮助人们以现代方式获取所需的新闻。
Beykpour 告诉 TechCrunch，Particle 的想法之所以产生，是因为人们在如何获取新闻和了解最新动态方面存在很多挑战。然而，该公司仍在与出版商讨论他们需要通过人工智能总结他们的工作的模型获得公平的补偿。
“老实说，我们正在解决这个问题。我们现在正在与出版商交谈并合作，以找出正确的模式，”她说。“但我的目标是让它公平。”
该公司预计在未来几个月内将分享更多这方面的消息。与此同时，Particle 的测试版注册表单已发布。