每天早晨，米歇尔·徐都会收到来自她的Muse人工智能助手Chattiana的晨间简报。
Chattiana的简报列出了Seo的日程安排和待办事项，并从她订阅的各类新闻通讯的头条中精选出茶水间闲聊话题，同时附上相关来源的链接。
“作为一名内向者，我正试着挑战自己，多主动开启一些对话，”来自圣地亚哥的公关顾问徐女士对《连线》杂志表示。她还说，这期通讯让她能够及时了解每日新闻，并为在Zoom会议中应对尴尬的沉默提供了一些应对方案。
Seo 并不是第一个借助 AI 智能体获取新闻的人。事实上，这一趋势已变得如此普遍，以至于一些新闻机构开始制作以 AI 智能体而非人类读者为受众的内容。这可能表现为针对 AI 优化的资讯推送，也可能是一些专为让智能体生成个性化文章而设计的稿件。
“我们相信，媒体生态系统正在发生变革，”Axios 首席营收官贾奎琳·卡梅伦表示。“我们看到开放网络在不断恶化，搜索的影响力在萎缩，同时超个性化趋势迅猛发展，大型语言模型在人们获取新闻的方式中正变得愈发重要。”
各大出版商已通过多种方式应对这一变化。包括《连线》的母公司康泰纳仕在内的许多机构，均已签署协议，允许人工智能平台展示其内容。各媒体正积极探索“生成式引擎优化”（GEO）策略，以确保文章能在人工智能提示的回应中被呈现。去年，面向WordPress网站的SEO插件AIOSEO推出了一项功能，为网站提供LLM.txt文件，帮助人工智能发现并理解网站的内容。
其他人则采取了更为防御性的立场：《纽约时报》于2023年以侵犯版权为由起诉了OpenAI和微软，指控这两家公司非法利用新闻报道训练其模型。该案目前仍在审理中。
然而，Axios 以及少数其他媒体所尝试的，代表着媒体运作方式及其受众群体的一次更为根本性的转变。
“我们一直强调，”卡梅伦表示，“我们希望走到观众所在的地方。”
在9月举行的 Digiday 出版峰会上，Axios 宣布即将推出 Axios Direct：专为 AI 智能体打造的资讯推送服务。
“我们确实相信，相当一部分新闻消费将转移到人工智能系统、大型语言模型以及各类设备上，”卡梅伦表示。她将这些信息流描述为一种更高效的渠道，使记者能够便捷地获取Axios的内容，通过精简叙事、突出结构化数据来实现——这种模式更接近彭博终端，而非一连串的文章。
这两项最初的 Direct 信息源面向企业客户。第一项于今年秋季上线，为 Axios Pro Deals 订阅用户的 AI 智能体提供并购相关内容的访问权限。第二项信息源将用作训练内部大型语言模型的素材，并将于明年推出。
从面向企业的信息源入手是合乎情理的。与个人订阅者相比，企业预算往往更能容忍各种尝试，尤其是当这些尚未经验证的理念能够带来哪怕一丝一毫的业务优势时。不过，该公司计划于明年推出的第三种 Axios Direct 信息源将面向消费者——让个人订阅者能够直接将其收到的 Axios 报道推送到自己的智能助理中。这三种信息源的呈现形式都将类似于 RSS 订阅：虽然在视觉上并不美观，因为它们并非为人类阅读而设计，而是以标准化的文本行格式呈现。
尽管Axios正在精简其（本就简短的）内容以迎合人工智能，Every却采取了截然不同的做法。这家成立六年的科技媒体与软件公司去年宣布从包括领英创始人里德·霍夫曼在内的投资者那里获得了200万美元的融资，它期望其订阅用户将人工智能视作自身的一种延伸。
Every 的创始人丹·希珀表示，Every 的内容与普通文章最不同的地方在于，其作者会尽可能在文章中嵌入提示，让读者能够亲自测试相关概念。例如，一篇关于新模型的文章会附带一系列提示，读者可以将其复制粘贴到 AI 中，从而演示该模型如何回答问题并评估输入。
某些类型的文章——例如指南——还配有按钮，读者可点击以“与Claude一起阅读”或“与ChatGPT一起阅读”。点击后会弹出一个提示，指示AI“先从一段简明的摘要开始：一整段，用项目符号列出。然后提供进一步深入探讨的选项。”作者们可以在故事中塞入大量细节，而无需担心流失读者的注意力，因为他们知道代理会挑选出最相关的内容。
两年前，该媒体推出了其首篇“可扩展”文章：一篇长篇特稿，并配有一套报道数据库，涵盖从采访录音、新闻报道到YouTube视频等多种素材。读者可以通过聊天机器人进行查询，后者会从该数据库中调取更多详细信息。
近日，Every 发布了一篇长达 8,000 字的关于 Codex 的文章，订阅用户还可通过更多形式进行阅读。基于该数据库，订阅用户的智能助手能够根据其兴趣量身定制全新内容——无论是文章、播客还是视频。例如，有的读者可能需要带项目符号的摘要，而另一些读者则可能希望观看一段由访谈片段剪辑而成的短视频。
“作为一名作家，你必须为所讲述的故事做出取舍，”希珀说道，“而随之而来的一个问题始终是：这些选择是否恰当？或者，它们是否适合特定的读者？”借助人工智能，记者们再也不必亲自动手选择了。
“人们将会用它做出疯狂、疯狂的事情，”Shipper补充道。
随着各媒体平台将 AI 智能体视为新的受众群体，另一个问题也随之浮现：出版商真的能从中盈利吗？
哥本哈根大学传播学教授拉斯穆斯·克莱斯·尼尔森表示，尽管面向 AI 智能体的出版市场正处于“萌芽”阶段，但仍然不够成熟且“极不均衡”。他指出，关于定价策略以及 AI 智能体未来将如何与内容互动等问题，目前仍存在诸多悬而未决的疑问。
Axios的首席运营官卡梅伦·墨菲和艾莉森·墨菲对人工智能作为受众指标持乐观态度。据两位高管表示，Axios短小精悍、结构严谨的风格，已使其成为人工智能在回应用户提示时青睐的素材来源。“对于爬虫来说，时间就是金钱，”墨菲表示，“他们不愿为了找到核心要点而向下翻阅整整四分之三页的内容。因此，这一点已经为我们带来了优势。”
但人工智能对其内容的抓取究竟是否真的有助于提升Axios的盈利表现？尼尔森指出，即便读者并未真正访问Axios的首页，品牌曝光度本身也可能是积极的。这与一些出版商为TikTok、Instagram等社交平台创作内容的情况并无二致——这类内容往往很少能将用户重新引导回其官网。
总体而言，出版业正面临一个难题：当聊天机器人能够轻而易举地提供答案时，某些类型的内容究竟该如何实现盈利？人们只愿意为那些其他媒体乃至大型语言模型（LLMs）都无法提供的信息付费。在Every，这意味着提供关于人工智能及其应用的深入指导；而在Axios Pro Deals，则是让用户快速获取可能影响市场走势的信息。Axios Pro Deals的全权限订阅年费为2,499美元，而Every的年度订阅则为288美元。
Shipper认为，这288美元是一份面向人类读者及其代理人的订阅服务。“我可能并不想每个月都读完你所有的内容，”Shipper说。但如果他的订阅能够涵盖他的代理人，“我也许希望我的代理人知道这件事，这样他就能告诉我：‘嘿，这件事很重要。’”
墨菲表示，Axios的出发点之一是接纳：人们已经在利用人工智能来获取信息，而且在不久的将来，会有更多人这样做。
“我也试着通过这样想来让这件事没那么令人感到存在主义式的恐惧：这并不是媒体上第一次出现这种情况，”墨菲说。人们通过社交媒体、短视频和播客获取新闻。“对受众而言，这其实并非真正的AI，”墨菲补充道，“而是作为一种工具的AI，帮助我们触达目标受众。”