内容管理的未来不仅仅关乎人工智能能创造什么，更在于我们如何管理这一创造过程。

想象一下，当你醒来时发现，一夜之间，AI 代理重写了 500 个产品描述，为了 SEO 重新组织了 300 个页面，并更新了你网站上 9000 个alt文本描述。

当你边喝咖啡边查看这些更改时，发现其中三个产品描述包含了不存在的功能。如果发布出去，客户会基于错误的预期下单。接着你又发现了另一个问题：AI 重写了数百个alt文本描述，抹去了你的团队为了无障碍访问而精心编写的内容。

AI 驱动的内容管理并非遥远的场景。很快，内容管理系统（CMS）可能会部署数百个 AI 代理，对数千个页面进行批量编辑。

挑战在于：传统的 CMS 工作流并非为大规模的 AI 驱动编辑而设计。一个以 AI 为先的 CMS 应该包含哪些功能？需要哪些保障措施来防止错误？什么样的工作流能在效率和质量控制之间取得平衡？我将概述一些初步想法，以开启相关讨论，并激励 Drupal 贡献者助力构建这一未来。

1. 智能审核队列：扩展人工监督范围

AI 生成的内容需要与人工创作内容不同的质量检查。当前的编辑工作流并未针对处理其输出量进行优化。

我设想的 “AI 审核队列” 配备了专门的工具，例如：

抽查：编辑无需手动审核所有内容，而是可以有策略地抽样检查 AI 生成的内容。他们将重点放在关键领域，如畅销产品或异常检测标记的页面。只需审核 5% 的更改就可能带来足够的信心 —— 好的样本意味着更广泛的内容集合是可行的。如果发现问题，则表明需要更深入的审核。

汇总审批：CMS 平台可以将大规模的 AI 更改汇总为单个可审核的批次，而不是逐个批准 AI 编辑的内容。

2. 类 Git 的内容版本控制：对 AI 更改进行选择性控制

假设 AI 将你的网站翻译成西班牙语，但结果参差不齐。与此同时，编辑们更新了英文内容。如果没有复杂的版本控制，你将面临一个艰难的选择：保留糟糕的翻译，或者回滚所有内容，从而丢失数天的人工工作成果。

CMS 平台需要类 Git 的基于分支的内容版本控制。AI 的贡献应该存在于单独的分支中，团队可以独立地合并、修改或拒绝这些分支。

3. 配置版本控制：防止 AI 破坏你的 CMS

AI 不仅生成内容，还在修改网站配置、权限、内容模型等。许多 CMS 平台在 “配置版本控制” 方面表现不佳。对设置和网站结构的更改往往更难追踪和撤销。

CMS 平台还需要类 Git 的配置更改版本控制，允许人工像追踪和回滚内容编辑一样，轻松地追踪、审核和回滚 AI 驱动的修改。这确保了 AI 能够协助处理复杂的网站管理任务，而不会引入隐秘且不可逆转的更改。

4. 增强的审计追踪：理解 AI 的决策

标准的 CMS 审计日志会记录谁在何时做了更改，但 AI 操作需要更深入的洞察。当多个 AI 代理修改你的网站时，我们需要知道每个更改是由哪个代理做出的、它为何这样做以及哪些数据影响了它的决策。没有这些解释，追踪和修复 AI 错误几乎是不可能的。

AI 审计追踪应该记录置信度分数，显示代理对其更改的确定程度（60% 与 95% 的确定性是有区别的）。它们需要记录推理路径，解释每个代理是如何得出结论的，追踪使用的模型版本和参数，并保留指导 AI 决策的提示上下文。这种全面的追踪在多代理环境中建立了问责制，在这种环境中，数十个专门的 AI 可能会协作处理内容。

这种透明度也支持合规要求，确保组织能够证明对 AI 的负责任监督。

5. AI 护栏：实施治理和质量控制

AI 需要一个治理层来确保可靠性和合规性。想象一下，在医疗系统中，AI 生成的医疗声明必须参考经过批准的临床研究；或者在金融机构中，AI 未经监管审查不得提供投资建议。

没有这些护栏，AI 可能会生成具有误导性或不合规的内容，从而导致法律风险、财务处罚或信任丧失。

除了阻止 AI 执行某些任务外，AI 生成的内容在发布前还应检查是否存在引用缺失、违反法规和事实不一致的情况。

实施这些保障措施可能需要一个 “规则引擎” 来拦截和审查 AI 输出。这可能涉及模式匹配以检测不正确的内容，以及根据已批准的数据库和可信来源进行事实验证。例如，医疗 CMS 可以自动根据临床研究数据库验证 AI 生成的医疗声明。金融平台可能会标记包含未经批准声明的投资建议，以供合规审查。

现代 CMS 平台的战略重点

我无法准确预测这些想法将如何形成，但我相信它们的核心原则满足了 AI 集成内容管理中的实际需求。随着 AI 在我们内容管理中扮演更大的角色，无论具体实施如何，现在构建正确的基础都将带来回报。有两个关键的投资领域尤为突出：

改进的版本控制 ——AI 和人工编辑将越来越多地并行工作，这需要对内容和配置都进行更复杂的版本控制。传统的 CMS 平台必须演进，以支持类 Git 的分支、精确的回滚控制和配置跟踪，确保内容稳定性和网站完整性。

AI 监督基础设施 —— 随着 AI 大规模生成和修改内容，CMS 平台将需要结构化的监督系统。这包括专门的审核队列、审计日志和治理框架。

—— Dries Buytaert