在参与策划导致媒体公司 Gawker 破产的诉讼后，Aron D’Souza 认为，美国媒体生态存在一项结构性缺陷：报道对象在认为自己受到不实或不公正报道时，缺乏有效的反击渠道。

为此，D’Souza 推出新的技术方案。其最新创立的初创公司 Objection 宣称，将利用人工智能对新闻报道的真实性进行评估。任何人只需支付 2000 美元，即可就一篇报道中的某一事实提出“异议”，触发一项围绕该事实的公开调查。

Objection 于周三正式上线。公司称，已获得彼得·蒂尔（Peter Thiel）和 Balaji Srinivasan 提供的数百万美元种子轮资金，并获风险投资机构 Social Impact Capital 和 Off Piste Capital 参与投资。D’Souza 亦是计划于下月在拉斯维加斯首秀、允许使用兴奋剂的赛事 Enhanced Games 的创始人。

以“诚信指数”量化报道

根据 D’Souza 的设想，Objection 将围绕单一事实指控展开评估。每次“异议”仅针对一项具体事实，即便报道篇幅冗长复杂，平台也只就被质疑的狭窄事实问题进行审查。用户可以就同一篇文章的不同部分多次发起异议，但这些程序将分别独立进行。

平台将依据提交的材料和自行收集的信息，对相关报道给出一个数字化的“诚信指数”评分。公司称，该指数反映记者的诚信、准确性及过往表现。信息收集部分由一支自由职业团队完成，成员包括前执法人员和调查记者。

在证据权重方面，Objection 将监管文件、官方邮件等原始记录置于最高等级，而匿名举报者的陈述则处于较低位置。D’Souza 表示，使用“未经独立验证的完全匿名来源”的报道，在平台上将获得较低的证据和信任评分。

D’Souza 称，Objection 是一个“无信任系统”，采用公开的方法论，依赖来自 OpenAI、Anthropic、xAI、Mistral 和谷歌等公司的大型语言模型组成“陪审团”，这些模型被设定为以普通读者身份逐条评估证据。公司首席技术官 Kyle Grant-Talbot 曾在 NASA 和 SpaceX 任职工程师，负责平台技术开发。D’Souza 表示，平台旨在对事实争议施加“科学严谨性”。

匿名消息来源与举报者风险

匿名消息来源长期在反腐败、企业不当行为等调查报道中发挥关键作用。此类消息来源往往因披露信息而面临失业或其他报复风险。通常情况下，记者会与编辑、同行及律师协作，对匿名消息来源的动机和可靠性进行审查，并对其提供的信息进行核实。

在 D’Souza 看来，这一传统做法仍不足以解决报道对象的处境。他在接受 TechCrunch 采访时表示，保护消息来源是讲述重要故事的关键方式，但“这里存在重要的权力不对称”：报道对象被写进报道，却“没有办法对消息来源进行质疑”。

Objection 的设计为记者带来新的两难：一方面，平台鼓励记者向其提交“加密哈希”等材料，以证明报道质量；另一方面，若记者为保护承担高风险的匿名消息来源而不提供更多可公开验证的证据，则可能在平台评分中处于不利位置。多名专家认为，如果类似 Objection 的技术被广泛采用，可能削弱潜在举报者向媒体提供信息的意愿。

学界与法律界的质疑

明尼苏达大学媒体法与伦理教授、律师 Jane Kirtley 指出，Objection 的做法与近年来削弱公众对新闻媒体信任的一系列攻击模式相契合。

她表示，如果平台传递的潜在信息是“这又是新闻媒体欺骗你的一个例子”，那么这将成为“破坏公众对独立新闻信心的又一漏洞”。她同时强调，记者确实应尽可能透明地开展报道。

Kirtley 提醒，现有行业规范已对匿名消息来源的使用设定限制。例如，美国专业记者协会的伦理准则建议，仅在无法通过其他方式获得信息时才使用匿名消息来源。此外，同行批评和内部编辑审查等长期实践，构成新闻业内部的问责机制。她质疑，缺乏新闻专业背景的硅谷创业者是否具备判断何为“公众利益”的能力。

在她看来，Objection 的付费模式也值得关注。每次异议费用为 2000 美元，对大多数美国个人而言并不低廉，但对可能原本就有能力诉诸法院的富裕个人或企业而言则相对可承受。D’Souza 表示，他预计平台主要服务于那些认为自己在媒体中被误解的人。不过，批评者指出，最有能力频繁使用该平台的，可能仍是已经拥有多种反击渠道的强大利益相关方。

“这是一个付费参与的系统……这告诉我，他们不太关心为公众提供有用信息，更关心给已经强大的群体一个手段，基本上是威胁他们的新闻对手，”Kirtley 说。

第一修正案与诽谤律师 Chris Mattei 则用更为尖锐的措辞，将该平台形容为“看起来像是富人和权贵的高科技保护费勒索”。他表示，在“这么多人试图掩盖真相的时代”，社会应鼓励掌握不当行为信息的举报者，而他认为这家公司的目的“似乎正好相反”。

平台运作与潜在影响

Objection 仅评估提交给它的证据，包括当事各方提供的材料以及平台调查人员收集的信息。这一机制引发了关于如何处理调查报道中常见的不完整或无法公开披露信息的疑问。

当被问及如何防止滥用，例如企业针对不利报道发起系统性挑战，或在缺乏敏感证据的情况下平台如何作出判断时，D’Souza 表示，记者可以提交自己的证据以维护声誉。这意味着记者需要参与一个自己并未主动选择加入的系统。若记者拒绝参与，平台可能给出“无法确定”的结论，从而对那些准确但难以公开验证的报道投下疑云。

即便 Objection 未发现报道存在问题，其配套功能“Fire Blanket”仍可能对报道可信度产生影响。该工具目前通过平台 API 在 X（原推特）上运行，实时标记被视为“有争议”的声明，并发布警示，在声明审查期间向公共讨论中加入平台自己的“调查中”标签。

加州大学洛杉矶分校第一修正案学者 Eugene Volokh 认为，该平台本身不太可能违反言论自由保护，他将其视为更广泛新闻批评生态的一部分，并将这一概念比作针对记者而非政治家的“反对研究”。他不认同该平台会对举报者产生决定性寒蝉效应，并指出，“所有批评都会产生寒蝉效应”。

AI“仲裁者”的可信度争议

Objection 推出之际，人工智能系统本身因偏见、幻觉和透明度问题而受到广泛审视，这些问题也使其作为“真相仲裁者”的角色更为复杂。D’Souza 将 Objection 与社交平台 X 的“社区注释”进行类比，称这是“群众智慧加上技术力量”形成的新型事实核查方式，并表示平台的目标是“恢复第四权的信任”。

对于外界担忧该平台会否使媒体更难发布监督权力的重要报道，尤其是依赖匿名消息来源的调查报道，D’Souza 回应称，如果平台“提高了透明度和信任标准，那是好事”。

目前，Objection 可适用于任何已发布内容，包括播客和社交媒体，但 D’Souza 表示，其重点仍在传统书面媒体领域。至于该平台能否被广泛采用，抑或被新闻机构和公众忽视，将在很大程度上决定 Objection 是会重塑新闻业的一部分，还是成为众多类似工具中的一员。

Kirtley 则提出更根本的疑问：“为什么你会相信人工智能一定能比经过调查和撰写报道的记者，提供更可靠的事实真伪信息？我不会这么认为。”

据介绍，鉴于 D’Souza 的提议以透明度和问责制为核心，相关采访内容已以全文转录形式公开，并为篇幅和清晰度作了轻微编辑。