数据记者智能体：将数据转化为可验证的多模态故事

数据讲述着塑造社会的故事；数据记者的工作就是将原始信息转化为非专业人士可以信赖的故事。一篇高质量的新闻专题需要编辑部团队花费数周时间：寻找背景信息、运行统计数据、选择切入点以及设计视觉效果。近期的智能体在处理单一步骤方面表现出色：数据科学智能体完成了分析闭环，而设计智能体能够合成精美的网站。但是，智能体能否端到端地担任数据记者？我们推出了数据记者智能体（Data2Story），这是一个将专业角色组织到单个虚拟编辑部中的多智能体框架。Data2Story 贡献了两项创新：(i) 论断基于证据：检查员（Inspector）将每个数字、角度和素材都链接回数据、代码或外部引用。(ii) 文章具有多模态生成性：Data2Story 不会默认使用纯文本和静态图表，而是推断读者想要看到什么，然后部署多模态工具，例如用于地理的交互式地图和用于音乐的音频。我们在 18 篇文章上对 Data2Story 进行了评估，每篇文章都与最初发布的专家文章相匹配，评估从四个维度进行：(a) 人类-智能体切入点覆盖率；(b) 53 名参与者在五个维度上的量规评估；(c) 使用计算机使用（computer-use）智能体作为裁判，这是读者如何浏览交互式文章的节省成本的代理指标；以及 (d) 可验证性，其中代码验证器根据数据重新执行陈述，并对照引用检查论断。Data2Story 能够生成具有竞争力的、证据可追溯的多媒体故事，在透明度和可审计性方面尤其突出。人类撰写的文章在编辑角度、创意设计和呈现方式上仍保持优势。我们将 Data2Story 定位为记者的合作者，从而实现更多基于证据、透明且可验证的报道。代码和演示可在 https://data2story.github.io 获取。