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林舟在后排看着这混乱的一幕，突然接到陈默的电话。“来趟局里，有重要会议。”
市网信办的会议室里坐满了人，有新闻媒体的代表，有互联网企业的负责人，还有几位法学教授。网信办主任周明把一份文件推到桌子中间：“最近的AI虚假新闻事件，已经造成了三次群体性事件。今天请大家来，是想讨论制定一个《算法新闻伦理准则》。”
速报AI的张磊也在，他低着头，手指在膝盖上无意识地画圈。当周明提到“AI生成内容必须标注所有信息来源”时，他猛地抬起头：“这不可能！标注来源会让AI的创作效率下降至少60%，我们的商业模式就毁了。”
“那你们现在的模式，就是建立在传播虚假信息的基础上？”陈默反问。
“我们不是故意的！AI偶尔会出现偏差……”
“是‘偶尔’吗？”林舟拿出录音笔，播放了产业园里听到的对话，“你们的算法在刻意追求‘标题吸引力’，这已经不是技术偏差，而是价值取向的问题。”
争论持续了三个小时。法学教授主张设立“算法新闻追责机制”，互联网企业则担心过度监管会扼杀技术创新。当周明提到要建立“算法新闻纠错平台”时，张磊突然拍了桌子：“谁来纠错？如果有人恶意投诉怎么办？我们的服务器根本扛不住海量的审核压力！”
“那就让AI自己学会纠错。”一直没说话的人工智能伦理专家赵教授开口了，“在算法里植入伦理模块，当检测到可能存在事实偏差的内容时，自动触发多方信源验证机制。就像给AI装上道德指南针。”
林舟想起母亲床头的指南针摆件，那是她年轻时去南极科考带回来的，无论怎么转动，指针永远指向南方。或许，算法也需要这样一个不变的参照。
最终通过的准则里，有几条格外醒目：
1. AI生成内容必须标注所有信息来源的具体链接
2. 争议性事件报道需包含至少三个对立立场的信源
3. 禁止使用“标题党”词汇，算法需自动过滤煽动性表述
4. 建立公开的纠错平台，任何用户可提交事实核查申请
走出会议室时，林舟看到张磊在走廊里打电话，语气疲惫：“通知技术部，明天开始调整算法……对，按准则来，先停掉所有医疗类新闻的自动生成。”
三、纠错的代价
《算法新闻伦理准则》实施的第一个月，整个行业陷入了混乱。速报AI的日活用户下降了40%，因为那些平淡的标题再也吸引不了眼球。另一家AI新闻平台“真知”因为没能及时标注信息来源，被处以200万元罚款。
林舟负责跟进纠错平台的运行情况。他发现最棘手的不是技术问题，而是人性的复杂。有企业故意用小号投诉竞争对手的正面报道，也有粉丝为了维护偶像，集体举报所有负面新闻。
“林哥，你看这条纠错申请。”小夏指着屏幕，“有人说我们杂志上周的报道里，有个数据写错了。”林舟点进去，发现是关于留守儿童教育的调查，有读者指出某县的辍学率计算错误。他立刻联系当地教育局核实，发现确实是统计口径出了问题。
“我们要不要撤稿？”小夏有些紧张。这是准则实施后，传统媒体第一次被投诉。
“不，”林舟打开编辑后台，“按准则来，发更正声明，标注错误原因，再补充最新的数据。”
更正声明发布后，出乎意料地收到了很多正面评论。有读者说：“敢于承认错误，比永远‘正确’更可信。”林舟突然明白，纠错平台的意义不仅是辨别真假，更是重建信任。
这天下午，他接到李建明的电话，对方的声音带着哽咽：“林记者，谢谢你。新一代靶向药的临床试验终于恢复了，我刚从医院回来，看到很多患者在等消息。”林舟想起新闻发布会上那些愤怒的面孔，突然觉得，每一个被纠正的错误背后，都是无数个等待真相的人。
速报AI的张磊主动联系林舟，邀请他参观新版算法的演示。在屏幕上，AI生成的新闻标题变得朴素而克制：《康华生物公布新疗法临床试验数据，有效率达68%》。当张磊点击“信息来源”按钮时，弹出的页面详细列出了每一组数据的出处，包括医院的编号和伦理委员会的审批文件。
“现在每条新闻的生成时间，从原来的3分钟变成了2小时。”张磊苦笑，“但投诉量下降了90%。昨天还有药企主动联系我们，想合作发布试验进展。”
林舟注意到算法里多了一个“伦理评分”模块，会根据信息完整度、立场平衡性等指标打分，低于80分的内容无法发布。“这个评分标准是谁定的？”他好奇地问。
“我们邀请了伦理学、法学和新闻学界的专家，一起训练算法。”张磊调出一个名单，林舟看到了赵教授的名字，还有几个他认识的资深记者。
四、真实的重量