在信息爆炸的時代，我們如何快速獲取全面而深入的新聞?
Particle，一家舊金山初創(chuàng)公司，由前 Twitter 工程師 Sara Beykpour 和 Marcel Molina 創(chuàng)立，正探索人工智能在新聞摘要領域的應用，旨在改善新聞消費體驗，并與出版商共同創(chuàng)新商業(yè)模式。
它的愿景是打造一個個性化的新聞平臺，通過與全球新聞巨頭如路透社的合作，Particle 確保了內容的時效性和深度，同時，它的 AI 技術還能智能避免用戶陷入信息孤島，拓寬視野。
Sense 思考
我們嘗試基于文章內容，提出更多發(fā)散性的推演和深思，歡迎交流。
-優(yōu)質內容始終是吸引和保留用戶的關鍵:與出版商和內容創(chuàng)作者的合作對于 Particle 的成功至關重要。通過建立公平的商業(yè)模式，確保內容創(chuàng)作者得到合理的報酬，可以激勵更多優(yōu)質內容的產生。
- AI 介入產品的分寸感:在 AI 賦能產品的過程中，用戶體驗至關重要。Particle 需要確保 AI 的應用增強而非干擾用戶的閱讀體驗，提供定制化但不過度侵入的閱讀輔助。
AI Native 產品分析
1. 產品:Particle
2. 產品上線時間:2024年
3.創(chuàng)始人:
Sara Beykpour
聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官，之前在 Twitter 工作了十多年，擔任工程師和產品負責人，推出了 Vine、Periscope 和 Twitter Blue 等產品。她畢業(yè)于滑鐵盧大學軟件工程和認知科學專業(yè)。
Marcel Molina
聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席技術官，Twitter 的早期工程師(之前主修文學專業(yè)!)，他有幸參與了 Twitter 的許多基礎工作，例如轉發(fā)、通知、對話、列表和關注者分析，以及這些基礎系統(tǒng)。他為特斯拉設計并構建了制造執(zhí)行系統(tǒng)，并被世界各地的超級工廠采用。
4. 產品簡介:
Particle.news 旨在利用 AI 總結來自不同來源的新聞，提供個性化的“多視角”新聞閱讀體驗。這家初創(chuàng)公司的目標不僅是提供快速摘要，而且還要公平地補償作者和出版商。Particle 的平臺為用戶提供新聞報道的快速、要點摘要，信息來自政治領域的多家出版商。
5. 融資情況:
-2024年3月，獲得 Kindred Ventures 和 Adverb Ventures，以及多位天使投資人，包括 Twitter 和 Medium 聯(lián)合創(chuàng)始人 Ev Williams 和 Behance 創(chuàng)始人 Scott Belsky 共440萬美元種子輪融資;
-2024年6月，獲得 Lightspeed Venture Partners 領投的1090萬美元 A 輪融資，本輪融資的投資方還包括全球媒體公司 Axel Springer，該公司旗下?lián)碛?Business Insider、Politico、Welt 和 Bild 等品牌。
01.
創(chuàng)立愿景:日常新聞的有效獲取
新聞行業(yè)正經歷著前所未有的收入下滑，生存環(huán)境日益嚴峻。廣告市場疲軟，受眾的閱讀習慣和消費行為發(fā)生了顯著變化。社交媒體和流媒體平臺的興起，正在不斷侵蝕傳統(tǒng)新聞媒體的市場份額。而 AIGC 技術的發(fā)展降低了創(chuàng)作高質量文字內容的門檻，進一步加劇這一不利趨勢，使得傳統(tǒng)新聞內容出版商舉步維艱。
Particle，這家總部位于舊金山的初創(chuàng)公司，由前Twitter 工程師 Sara Beykpour 和 Marcel Molina 創(chuàng)立，正與出版商合作，探索人工智能時代的新商業(yè)模式。
他們開發(fā)的新聞閱讀 APP 利用人工智能技術，對來自不同出版商的新聞進行總結，幫助讀者全面了解事件的多角度視角。
Particle 的創(chuàng)立故事始于 Sara Beykpour 和 Marcel Molina 的日常思考。這兩位前 Twitter資深工程師，將他們的職業(yè)生涯大部分時間都投入到了社交媒體巨頭的建設中。
他們經常自問:“今天發(fā)生了什么?”這個問題激發(fā)了他們對更有效新聞獲取方法的探索。最新的AIGC 技術為他們打開了一扇門，提供了無限的探索空間。一年多前，Beykpour 和 Molina 開始思考如何利用這項前沿技術來改善人們的新聞獲取體驗。
盡管目前存在多種獲取新聞的途徑，且約21% 的美國人愿意為高質量的新聞內容付費，但許多人對現(xiàn)有的新聞體驗并不滿意。這表明，盡管市場存在需求，新聞行業(yè)仍需創(chuàng)新和改進，以滿足用戶的期待。
正是在這樣的背景下，Sara Beykpour 和 Marcel Molina 創(chuàng)立了 Particle。它不僅承載著創(chuàng)始人對改善新聞體驗的愿景，也代表著對現(xiàn)有新聞獲取方式的挑戰(zhàn)和突破。通過結合 AI 技術，Particle 旨在為用戶提供一個更高效、更個性化的新聞閱讀平臺。
在 Sara Beykpour 和 Marcel Molina 進行的一項注冊調查中，他們詢問參與者:“在關注新聞時，您覺得哪些方面困難或令人沮喪?”調查結果顯示了數(shù)百人對以下問題的反饋:
-“我需要從不同來源獲取多樣化的觀點，這需要花費大量時間。”
- “我希望新聞能夠聚合、總結、保持新鮮，同時去除重復內容。”
- “我希望新聞能夠主動推送給我，而不是我去尋找它們。”
- “獲取關于不斷發(fā)展事件的高質量、增量更新很難。”
- “當我想獲取正在發(fā)生的事情的信息時，付費墻和廣告不斷干擾。”
在 Particle，Sara Beykpour 和 Marcel Molina 正在重新設計用戶的日常新聞消費方式，以便用戶能夠更快地獲取更豐富的信息。Particle 允許用戶瀏覽個性化的新聞報道列表，快速把握最新動態(tài)，或深入了解不同觀點、更廣泛的背景以及故事隨時間的發(fā)展。
Particle 的目標是為每位用戶提供定制化的新聞流，這不僅基于用戶的興趣和偏好，還確保了內容的多樣性和深度。
02.
與出版商合作:“新聞+AI”而非 “AI+新聞”
在媒體、新聞和記者面臨諸多挑戰(zhàn)的當下，Particle 致力于改進與合作伙伴的互動方式，并確保他們得到公平的報酬。他們認識到，隨著新聞業(yè)和數(shù)字媒體形式的快速發(fā)展，需要新模式來適應這一變化——通過個性化的新聞閱讀器，擴大出版商、作者和讀者的影響力，使他們的聲音能夠被更多人聽到。
Particle 正在將其首批出版合作伙伴納入其發(fā)展藍圖，共同塑造公司的未來方向。2024年6月，該公司宣布與全球新聞巨頭路透社建立戰(zhàn)略合作伙伴關系，共同探索創(chuàng)新的商業(yè)模式。作為合作的起點，Particle 已訂閱路透社的新聞專線，確保其報道能夠迅速傳遞時效性信息。
Particle 與媒體公司的深度合作和投資意向凸顯了其對出版商協(xié)作的高度重視。公司的目標是與出版商共同努力，實現(xiàn)共同目標，而非單方面尋求解決方案。Particle 致力于提供真正有價值的新聞內容，超越了 AI 生成的簡單新聞摘要。
"Particle 的核心論點之一是如何全面報道一個故事，"聯(lián)合創(chuàng)始人 Sara Beykpour，前 Twitter 產品管理高級總監(jiān)，強調了這一點。"我們認為這一點至關重要，" Beykpour 補充道。通過 AI 分析，Particle 致力于從不同角度解讀新聞，為讀者提供更深入的新聞理解方式。
自2023年2月成立以來，Particle 經歷了從關注社會問題到聚焦新聞和信息的轉變。"我們的目標是為消費者創(chuàng)造一種全新的體驗，" Beykpour 解釋說，"幫助他們擺脫信息過載的困擾，讓他們能夠更快捷地獲取到最新、最相關的動態(tài)。" Particle 致力于以一種可持續(xù)的方式實現(xiàn)這一目標，確保讀者、出版商和記者三方都能從中獲益。
Particle致力于提供個性化的新聞體驗，同時努力避免用戶陷入"過濾泡沫"。這種所謂的過濾泡沫是指用戶只接觸到符合其現(xiàn)有世界觀的信息，從而限制了視野和理解。為了解決這一問題，Particle 采用了創(chuàng)新的內容單元方法。在 Particle 平臺上，內容單元不是一個孤立的新聞文章，而是由多個媒體共同報道的完整故事。這種方法使讀者能夠從多個角度全面了解事件，同時輕松訪問不同來源的報道。
此外，這種多媒體報道的模式還有助于減少內容的重復性，提升信息的效率和質量。讀者可以在一個統(tǒng)一的框架內，獲得更豐富、更深入的新聞體驗。在技術層面，Particle 利用了包括 GPT-4o 在內的多種人工智能技術來智能總結新聞。
目前，Particle 正精心挑選來自眾多出版商的故事，以確保內容的質量和多樣性。在應用程序中，用戶暫時無法自行輸入新聞來源，這是為了集中控制內容的質量和來源的可靠性。盡管目前的應用策略是集中化的，但 Particle 對未來持開放態(tài)度。公司認識到，隨著時間的推移，用戶需求和市場環(huán)境可能會發(fā)生變化。因此，Particle 正在考慮在未來放寬這一限制，允許用戶輸入自己的新聞來源。
Particle 旨在不斷優(yōu)化用戶體驗，確保讀者能夠接觸到更廣泛和多元的觀點。通過持續(xù)的評估和調整，建立一個既能夠提供高質量內容，又能夠反映用戶個性化需求的新聞平臺。03.
融資情況
2024年4月，Particle 公司宣布成功完成了由Lightspeed Venture Partners 領投的1090萬美元 A 輪融資。這筆資金將助力 Particle 擴大團隊規(guī)模、深化與出版商的合作，并為即將在美國市場的產品推出做好準備。作為融資的一部分，Michael Mignano將加入 Particle 的董事會。
"我們對投資 Particle 感到興奮，該公司由一支才華橫溢的團隊領導。我們相信，新聞媒體的可持續(xù)商業(yè)模式必須整合創(chuàng)新的人工智能技術，以賦能記者、增強觀眾體驗并推動數(shù)字收入增長。我們很自豪能夠支持在這個領域內建設的團隊。" Jan Bayer，News Media USA 總裁兼 Axel Springer 副董事長表示。
Snap 的前內容合作副總裁 David Brinker 和數(shù)字新聞初創(chuàng)公司 Scroll(后被 Twitter 收購)的前首席執(zhí)行官 Tony Haile 作為官方顧問，將為 Particle 團隊帶來了在新聞合作方面的豐富經驗和專業(yè)知識。
利用這筆新資金，Particle 正在積極招聘關鍵職位，包括后端工程師、SRE(Site Reliability Engineer)、社區(qū)和編輯主管以及媒體合作伙伴主管。目前，Particle 的應用正在 iOS TestFlight 上進行小規(guī)模的私下 Beta 測試，并計劃隨著時間推移擴展至 Web 和 Android 平臺。
04.
展望:新聞閱讀的新模式?
在新聞閱讀領域，Particle 并非第一個吃螃蟹的。過去幾年中，許多初創(chuàng)公司都試圖解決信息過載和媒體偏見的問題。其中，谷歌的工程師團隊曾推出一款名為 Brief 的應用程序，它嘗試通過人工編輯而非人工智能技術來提煉新聞精華。盡管這一嘗試最終未能持續(xù)，但 Twitter 卻看中了其潛力，選擇收購了該團隊。
此外，SmartNews 新聞應用程序也嘗試了一種創(chuàng)新方法，通過展示不同政治立場的文章來拓寬用戶視野。然而，這一功能似乎并未成為推動其下載量增長的關鍵因素。
同樣，關注出版商的需求雖然是重要的，但這并不保證成功。以 Post News 為例，這款由知名風險投資公司 a16z 支持的 Twitter 替代品，盡管嘗試了與出版商合作的小額支付模式，但最終未能獲得預期的成功并宣告失敗。Artifact——一款由 Instagram 的聯(lián)合創(chuàng)始人開發(fā)的新聞應用程序——在雅虎也未能取得成功。盡管 Artifact 嘗試利用人工智能技術來提供個性化的閱讀體驗和對個人故事的總結，但似乎并未能吸引足夠的用戶。
(連續(xù)下滑的Artifact下載量)
相比之下，小編想到了微信讀書 APP 內置的 AI 大綱功能，其實和這一系列 AI+閱讀產品是異曲同工的思路。通過 LLM 的文本歸納能力，簡化長篇文章的結構，便于用戶快速把握重點，簡明扼要的了解對應章節(jié)講述的內容。但微信讀書這種潤物細無聲的 AI 功能模塊引入似乎更能讓用戶買單(小編已經聽身邊很多朋友夸過好用)。它作為一個內置的小功能頁面，非常低調。習慣使用 AI 歸納的讀者可以便捷使用，不習慣的讀者也不被影響原本的閱讀體驗。微信讀書在 AI 化的應用上展現(xiàn)了恰當?shù)姆执绺?，這證明了產品思路與 AI 技術的融合需要緊密結合業(yè)務場景，并且對 AI 化的深度和廣度進行審慎的權衡。
(微信讀書的AI大綱)
在2024年這個 AI 技術迅猛發(fā)展的時期，我們見證了英偉達市值驚人增長至全球第一，似乎世界的速度正在加速狂飆。我們應該更謹慎地看待 AI 賦能產品這個事情，AI 并非所有問題的簡單答案，而是需要恰當且微妙地融入產品之中，以確保技術的進步能夠真正服務于用戶的實際需求和體驗。
Particle 目前正處于探索階段，僅開放給小規(guī)模的Beta 測試用戶，并且尚未公開其商業(yè)模式的具體細節(jié)。創(chuàng)始人 Sara Beykpour 強調了與出版商合作的重要性，她表示:“我們希望與出版商共同開發(fā)這種新模式。這也是我們邀請出版商和記者與我們合作的原因，以便我們能夠共同開發(fā)它。”目前，所有可能的商業(yè)模式都在考慮之中，包括收入分成、廣告等多種形式。
值得期待的是，Particle 從一開始就關注到優(yōu)質內容和優(yōu)質閱讀體驗是抓住用戶的關鍵。他們的團隊擁有數(shù)十年打造新聞與社交產品的經驗，致力于以愉悅的方式滿足用戶的復雜需求。我們有理由期待 Particle未來的發(fā)展，它將如何定義新聞閱讀的新模式?
在新聞行業(yè)不斷演變的今天，優(yōu)秀的新聞報道對于解答“發(fā)生了什么事?”這個問題至關重要。讓我們拭目以待，看看 Particle 將如何利用其創(chuàng)新的 AI 技術，為新聞閱讀帶來革命性的改變。
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