OpenAI超级PAC疑似资助AI生成新闻网站攻击行业批评者

该新闻网站的记者都是AI机器人。OpenAI的超级PAC似乎正在为其提供资金。一个冒充记者的机器人发出的采访请求，暴露了一个由AI生成的新闻网站，其文章旨在攻击AI行业的批评者。

这是本月第二次我们发现与Target Victory的关联，该公司是OpenAI耗资1.25亿美元政治行动的核心。作者：泰勒·约翰斯顿。上周，倡导组织Encode的副总裁兼总法律顾问内森·卡尔文（Nathan Calvin）向我转发了他收到的一封电子邮件截图。

发件人是一位名叫迈克尔·陈（Michael Chen）的记者，他正就田纳西州一项AI法案，为一本名为《The Wire by Acutus》的出版物寻求评论。Encode收到的邮件来自“迈克尔·陈”。

这封邮件有些不对劲：文章的完整标题提前透露，框架带有强烈倾向性，且只提供“书面问答”形式。在网页和社交媒体上搜索，找不到任何公开与Acutus关联的名为“迈克尔·陈”的人。

陈还使用了一个通用地址（reporter@acutuswire.com）写信，对于一个拥有众多撰稿人且几乎每日更新的出版物来说，这种惯例很奇怪。当我用Pangram（一个可信地声称假阳性率接近零的AI内容检测器）运行这条消息时，邮件被判定为“完全由AI生成”。

事实证明，迈克尔·陈几乎肯定不是真正的记者。

而Acutus，事实证明，几乎肯定根本没有真正的记者。Acutus是一个匿名运营的数字新闻网站，于2025年12月29日上线。在不到四个月的时间里，它已就AI政策、参议院竞选、药房改革、核能、加密货币监管、特许经营、基于技能的招聘等话题发表了94篇长文。

它没有刊头、没有署名、没有具名编辑，也没有解释究竟是谁在运营它，或它是如何诞生的。AcutusWire.com主页截图。该网站将其内容描述为“专家来源的新闻”，提供“独立报道”。其相对简略的“关于”页面将该出版物定位为一个协作新闻平台，汇集“来自各行各业的专家声音”。

事实上，任何人都可以填写“申请成为撰稿人”表格来申请为该网站写作，主页上的侧边栏邀请访问者就一系列轮换主题投稿。“关于”页面还提到了一个“编辑团队”，该团队主动识别并邀请撰稿人为网站写作。但似乎没有任何撰稿人，至少没有人类撰稿人。

我通过Pangram（那个可信地声称假阳性率接近零的AI检测器）运行了该网站上的每一篇文章。在94篇文章中，69%被标记为完全由AI生成，另有28%被标记为部分由AI生成。

只有三篇文章被归类为人类撰写。不过，证据比AI内容检测器更进一步。Acutus的运营者在任何访客都能通过查看网站源代码看到的地方留下了指纹。以下部分是我基于这些代码对该网站运作方式的最佳猜测。

该网站是一个React应用，通过仔细查看发送到每个用户浏览器的JavaScript文件，我们可以识别出网站幕后编辑界面中的元素，这些元素就公开地摆在那里，供任何人检查。

该界面内部有一个用于创建新文章的表单，其中一个字段标记为“AI背景上下文”，描述为“AI在生成问题和撰写故事时使用的背景信息”。另一个字段标记为“问题提示”，描述为“建议AI采访者提出的问题”。

该表单用于创建“主题”。一旦主题创建完成，就会通过一个标有“生成故事草稿”的大按钮将其转化为故事。故事生成后，另一个标有“重新生成”的按钮允许你重复该过程。

同一界面中的独立工具使用AI从“研究笔记”中提取引语、运行语法检查，并执行多轮AI主导的编辑审查，返回各种编辑基准的评分输出。

Acutus将其发布的所有内容都许可为知识共享，这对新闻媒体来说很不寻常，作为通讯社辛迪加设置的一部分。“我们的故事作为通讯社提供给所有出版商使用，”关于页面写道，指的是一个RSS源，列出网站上每个已完成的故事。

但该网站暴露的不仅仅是其完成的故事。URL acutuswire.com/api/wire，可在任何浏览器中访问，负责用文章填充网站主页，它返回网站的完整故事数据库以及每篇文章制作方式的内部记录，包括AI编辑审查过程的详细结果。

有五种审查类别似乎由AI进行，其中四种以100分制评分（AP风格合规性、引语准确性、来源验证，以及一个简单标记为“acutus”的类别），另一种返回状态（事实核查）。

对于除“acutus”之外的每个类别，AI都会标记问题、提出更正，并记录带有时间戳的解决方案（大概由用户裁决）。时间戳表明，该过程中人工投入的精力并不多。

在一篇文章中，整个多轮审查从第一个问题解决到最后一个问题，中位时间为44秒，而发布点击在最后一个问题解决后中位10秒发生。在提要中的94个故事中，有42个，自动审查者自己的“总体”状态为“needs_revision”，这表明AI系统本身将该文章标记为尚未准备好发布。

但它们中的每一个都照样发布了。一些标记的问题包括一个名为“aiOriginalText”的字段，它在建议的编辑旁边保留了AI模型的原始措辞——这种命名选择只有在原始草稿由AI生成时才有意义。

该网站的一个奇怪之处是，有迹象表明它的开发目的是供AI模型本身消费，包括在robots.txt文件中为特定AI爬虫提供宽松权限，存在一个已弃用的ChatGPT的ai-plugin.json文件，以及包含一个实验性的llms.txt文件。

后者尽管误导性地将该网站描述为“独立新闻”和“基于初步研究、经过验证的来源和直接报道”，但也泄露了其内容来源的一条线索：“报道遵循AP风格和严格的零幻觉编辑标准。”如果整个流程是自动化的，那么真实人物的引语是如何最终出现在文章中的呢？

仔细检查后，Acutus文章中的许多引语似乎是从先前发布的网络内容中摘录的，与LLM抓取的内容一致。但并非全部如此。至少有一条来自一个真实的人，他说有人联系他征求意见。

哈佛商学院教授约瑟夫·富勒（Joseph Fuller）在LinkedIn上写道，他“很高兴与Acutuswire分享我的想法，这是一家由许多独立记者组成的作品”，并链接了一篇关于基于技能的招聘的文章，其中引用了他的话（这篇文章发布八天后，

众议员南希·梅斯（Nancy Mace）的《基于技能的联邦承包法案》（H.R. 5235）提交众议院审议）。当然，还有内森·卡尔文（Nathan Calvin），他收到了迈克尔·陈的采访请求。