De Epstein Files domineren nachtelijke nieuwsuitzendingen en voorpagina’s van kranten. Maar in het media-ecosysteem is er nog een ander format dat een enorme aantrekkingskracht blijkt te hebben op nieuwsconsumenten: een podcast die wordt gerund door een niet-journalist en volledig wordt gegenereerd door AI.
De Epstein-bestanden zijn er één onderzoeksdocumentaire podcast die op het moment van schrijven 97 afleveringen heeft uitgebracht – nieuwe afleveringen worden twee keer per dag geüpload – en binnen enkele dagen meer dan 700.000 downloads heeft ontvangen. Dat zet het erin top 10 posities van podcastseries op Apple Podcasts, en in de top 30 op Spotify. Maar het is gemaakt door Adam Levy, een ondernemer met een achtergrond in het bouwen van dataproducten en het creëren van inhoud, die geen ervaring heeft in de journalistiek.
Levy lanceerde begin februari de Epstein Files-podcast nadat de schat aan documenten met betrekking tot de overleden financier en veroordeelde zedendelinquent Jeffrey Epstein aan het publiek was vrijgegeven. Na 48 uur hacken – werken in dagen van 14 tot 16 uur – heeft Levy een geautomatiseerde pijplijn gebouwd die de onbewerkte bestanden opneemt, tekst uit e-mails en afbeeldingen haalt, naar bronnen verwijst en scripted podcastafleveringen produceert die volledig worden verteld door door AI gegenereerde stemmen.
“Mensen willen gewoon geen shit”, zegt Levy. “Verwijder de emotie, verwijder de onzin, verwijder alles – vertel me gewoon de dingen zoals ze zijn, en als je het mij vertelt, help me dan de feiten te begrijpen.”
De technische architectuur achter het project combineert verschillende belangrijke taalmodellen – van Claude van Anthropic tot het aanbod van Google en OpenAI – om namen, plaatsen, thema’s en tijdlijnen in de 3,5 miljoen bestanden die zijn vrijgegeven met elkaar te verbinden, met verbindingen die een vertrouwensscore van waarheid vereisen om in de podcast te worden opgenomen. Levy vult de ruwe dump aan met materiaal van het Internet Archive en Google Pinpoint, een tool die andere onderzoekers hebben gebruikt om delen van de bestanden te indexeren, evenals andere bottom-up projecten zoals Jmail, die e-mails van Epstein Files verandert in een navigeerbare inbox zoals elke andere.
Het gebruik en citeren van deze bronnen was volgens Levy essentieel om de angst voor hallucinaties tegen te gaan. “Iedereen is behoorlijk sceptisch over kunstmatige intelligentie”, zegt hij. “Het was erg belangrijk om alle bronnen te raadplegen die gebruikt zijn om de aflevering in essentie samen te stellen.”
“Net als Clawdbot en veel van de huidige AI-simulatieoefeningen wekt het nieuwsgierigheid en wordt het snel vermoeiend”, zegt Emily Bell, oprichter en directeur van het Tow Center for Digital Journalism aan de Columbia University, en legt uit waarom de podcast in zijn begindagen zo populair was. “Ik vond de eerste aflevering behoorlijk luisterend, maar ook heel duidelijk AI voor iedereen die gegevens of een script aan NotebookLM heeft ingevoerd.”
Toch ontdekte Bell dat hoe meer afleveringen ze beluisterde, hoe moeilijker het was om interesse en betrokkenheid te behouden. “Het leverde een nuttige forensische audit van gegevens op, maar ik wil me er niet voor aanmelden en ernaar luisteren, tenzij ik ander werk met de bestanden doe”, zegt ze. “Daarvoor is het behoorlijk nuttig en een interessant gebruik van de tools.”
Deze tools zijn iets waar Levy over heeft nagedacht. “Ik heb elke andere site kunnen uitvoeren die de aflevering probeerde te documenteren”, legt hij uit. “Ze zullen gewoon niet in staat zijn om (in dat tempo afleveringen te produceren).” Dat heeft extra voordelen, waaronder de mogelijkheid om met podcast-app-algoritmen te werken. “Het helpt ook bij het ontdekken, en de mensen die graag in konijnenholen duiken, het gaf hen een heel groot gat om in te duiken.” zegt Levy Snel bedrijf hij bouwt al een nieuwe serie over een niet bekendgemaakt onderwerp, waarbij hij dezelfde AI-pijplijn toepast op een ander verhaal.
Of je nu de kwaliteit van de voltooide podcast op prijs stelt of niet, het feit dat zo’n AI-zware podcast zo’n groot publiek kan trekken is aanzienlijk, en de implicaties voor journalisten – vooral degenen die verslag doen van complexe, documentrijke verhalen – zijn moeilijk te negeren.
“Ik zou gemakkelijk in het kamp kunnen zitten van: deze tools gaan mij vervangen, ik ben genaaid”, zegt Levy. “Of ik kan een manier vinden om ze te omarmen en een nieuwe portemonnee voor mezelf te vinden. Misschien ben ik niet langer de stem. Misschien word ik gewoon curator.”
Niet iedereen is ervan overtuigd dat snelheid en sourcing adequate vervangers zijn voor redactioneel oordeel. “Het feit dat zoiets als de Epstein-bestanden kunnen worden geproduceerd, betekent niet dat het bij de meeste doelgroepen zal werken”, zegt Nic Newman, een journalist en digitaal strateeg die bijdraagt aan onderzoek aan het Reuters Institute for the Study of Journalism aan de Universiteit van Oxford. Hij heeft geleid recent onderzoek suggereert dat uitgevers waarschijnlijk meer audio-inhoud zullen produceren als verdediging tegen AI. “Het idee is dat AI worstelt met empathie en menselijke connectie in vergelijking met menselijke gastheren, en dat het moeilijker is om dingen in audio samen te vatten op een manier die authentiek en intiem aanvoelt”, zegt hij.
Zoals de ervaring van Bell laat zien, vertaalt wat voor het eerst als nieuws werd gezien, zich niet noodzakelijkerwijs naar een mainstream publiek. “Als ik niet al veel wist over de dossiers, de onderzoeken en de achtergronden, zou ik veel van de afleveringen erg moeilijk te volgen hebben gevonden”, zegt ze. “En saai.”
Het lijkt er echter op dat mensen blijven hangen en het relatief hoog beoordelen: de podcast heeft momenteel een beoordeling van 4,4 op Apple Podcasts. “Het doel was gewoon om iets te bouwen waar ik persoonlijk nieuwsgierig naar was en waar ik graag naar zou luisteren”, zegt Levy, “en misschien zouden andere mensen dezelfde waarde beantwoorden.”
