大家好，生成式的 AI 正在为各个产业带来前所未有的典范转移，也使得传统新闻产制流程面临前所未有的挑战。本期中华世界，我们特地邀请台大新闻研究所洪贞玲与林丽云两位教授作为法广的录音间嘉宾，和法广的听友们分享她们的经验与看法。

Le logo OpenAI.
Le logo OpenAI. © AP/Michael Dwyer

媒体永续与 AI 对生产模式的影响

法广： 两位老师先是去爱尔兰参加关于媒体研究的学术会议，请介绍这次的主题是什么？

林丽云： 这次的主题是永续发展，因为媒体也面对很多的挑战，包括平台时代的媒体如何经营下去，那也包括 AI，那 AI 这个科技改变了我们整个的生产模式，所以各国的学者都很关心这个议题，所以主要的主轴是这个。

记者 storytelling 的能力难以被 AI 取代

法广： 谈到 AI 确实它对新闻媒体的挑战很多，甚至觉得说 AI 有可能取代记者这个工作，两位老师的看法呢？

洪贞玲：自从生成式人工智能像 ChatGPT 的这一些 AI 的工具出来之后，其实改变了我们的工作的模式跟生活的方式，现在好像变成大家凡事都问 AI，我想，过去这几年我们也常常听到一种预测，就是未来会消失的十大行业，在这十大行业里面呢，新闻工作好像也常常在这个 list 上面。

可是我们认为，就是新闻工作它有很重要很重要的特质是，你要到现场，那记者很重要的能力是说，你要在一个现场观察、分析、提出一些评价，然后你要能够做 storytelling，而这些能力其实很多都是 AI 无法取代的。那 AI 就是说这种语言训练模型，它是从网络上的这个大数据里面慢慢沉淀出来，可是一个人在各种的历史的现场里面去见证，观察到那个人类的社会行为怎么样的剧烈转变，这个其实并不是 AI 有办法做的。

当然现在我们大家讲，这个 AI 教父等等，就是说未来的整个 AI 的科技产业，那当然一个很重要就是 NVIDIA 的 CEO 黄仁勋，他也一再讲到说其实在 AI 时代里面，有一些基本的人的能力是无法被取代的。他讲的很重要的能力，就是 storytelling 的能力是无法被取代的。这个其实就是新闻人、媒体人最重要的基本能力了，所以我个人并没有那么悲观，而是在于说我们要怎么样去面对 AI 时代，不管是记者个人或者是媒体产业，大家要知道怎么样用 AI 让我们工作可以更有效率，可是并不是让 AI 来取代我们。

平台和 AI 对新闻商业模式的冲击

法广： 那林老师您是一样的看法吗？

林丽云：对，基本上就是说故事的能力，或者是脉络化的理解，对一个世界，对世界或者对一个社会，对一个事件，提供脉络化的理解，或者是第一手的观察，这个是要人类来做，提供有意义的分析。所以在这个时代里面，新闻工作者或者是文化工作者，其实这个角色更更为重要。但是，我个人比较担心的是，平台这些科技以及 AI 破坏了我们新闻产业的 business model。

就是我们过去有一套 business model，例如说我们的公广，那是由于国家来支持，人民来支持。如果是商业媒体的话，就是有广告来支持，那我们就是借由订阅，或者是浏览，那广告分润，广告来支持，有这样子的模式。但是平台或者是 AI 就破坏了这个模式，过去是平台拿走了新闻的内容，也拿走了广告，但是未必分润给媒体，给商业媒体，所以这个 business model 很难维生，那在 AI 的时代更是如此。

在 AI 的时代一般人就用 AI 来搜寻新闻，来搜寻事件的背景，但是 AI 怎么会知道呢？其实 AI 也是用新闻的内容啊，AI 大量的学习或阅读，然后以这个新闻的内容为基础，这个之后，它就开始能够 generate contents，就可以生成内容出来，但是它并没有付给新闻媒体钱，新闻媒体还是制作新的新闻出来，这样子的话，就会有那个商业模式不平衡的问题出来。

谁来做好的新闻内容？新闻媒体它又没有广告，没有得到分润，又没有流量，因为未来的流量大家都会往 AI 转，所以怎么样让使用新闻媒体的公司，科技公司，平台也好，或者是 AI 公司也好，为新闻付费，如何避免整个 business model 被破坏，我觉得这是比较重要的议题。

AI 幻觉、假讯息、教学与国家资料库

法广：就个人新闻的从业的经验来看，比较担心的是，所谓的 AI 生成的新闻内容这部分，这个部分其实是很需要去警惕的，也就是说它有一部分根本就不是真实的新闻，那两位老师的看法呢？

洪贞玲：对，其实像我们现在在用 AI 这个工具的时候，我们就会说 AI 会有幻觉，它自己会造假，所以我们如果不查，就太轻易相信 AI 它给我们的答案的时候，它可能真的就是错的，然后人类也会被误导。

因为我这几年相当关注假讯息这件事情，这几年我们都在做假讯息的研究，然后每年我们也在台湾执行一个假消息的调查，那这两年我们就把 AI 的题目也新增加进去，问台湾民众说，你日常生活中会不会用 AI ？那你认为 AI 是不是一个中立的、客观的、正确的、可信的？发现台湾民众对于 AI 的评价是蛮高的，这其实让我们蛮担心的，因为我们自己知道那个 AI 的幻觉，然后它其实会造假。

这个不止在新闻上，我们在学术研究也发现，在过去，有些台湾的学者就发现说，他去口试一个研究生，那个研究生的 reference 出现了这个老师的著作，但问题是这个是无中生有的。

那你看，一个研究生他在做学术研究的时候，就用 AI 来帮他做事，可是他自己没有办法去查证 AI 给的资讯的真假，所以我觉得这是我们要非常非常谨慎的议题，更何况可能还有一点是说，很多人也会刻意的用 AI 的工具来造假。

法广：尤其是图像的部分，现在在图像的部分，就我们电台来讲，如果你的配图是示意图，即合成或生成图片，必须要标注。不晓得在台大新闻研究所关于 AI 的部分，怎么在教学内容当中去做一些规划？

林丽云：在教学跟在研究上都有，就是说研究上我们就会关心到如何让 AI 是可靠，然后是可以被使用的。

所以，在国家政策上的推动就会希望说 AI 的资料库，资料库本身必须是可以被检验的，但这是非常难的，因为都是以几个国家几个大公司的 AI 的 data 为主，例如说 OpenAI 或者是 Google，那些都是美国公司为主的，资料库里中文的部分就比较少。

因此在政策上，就会期待说国家要有国家的资料库，例如说必须要有没有歧视的内容，就有国家的观点，国家的文化脉络，以及多元文化的内容，包括对我们原住民、多元的文化，必须要有一定的尊重跟理解。期待说应该要建立本国的资料库。

再来在教学上或者对于媒体组织，就会期待说，AI 可以使用，但是必须经过一定的守门，要有人，人类，不是人工，是要有 human，要有人类来审查，检查所有的讯息是否正确，是否有偏见，所以说，人类的角色还是非常重要的。

第三个层级是媒体，就是阅听人的层级，阅听人要有一定的媒体素养，来判读说你从 AI 得到的讯息是不是可靠，那必须经过相关的查证，例如说特别是医疗的新闻，AI 可以直接讲出一大堆，说根据你的症状，然后应该怎么样使用药啊等等，但是不可以也就是说不能以它为唯一的来源，阅听人也必须要有素养，能够去做查证。这些不同层面，我们都会一再在研究上或教学上提醒同学。

法广：就建立所谓的国家资料库，曾经请问过国科会的主委，提到是有这样的计划，鉴于生成式 AI 输出的东西其实就是看你喂给它什么，那目前台湾对于建立国家资料库的规划是怎么样的？

林丽云：台湾目前的规划就是在我们做一个 AI 十大建设，台湾原本就是以科技硬体为主，例如说我们半导体在 AI 层的产业链上扮演重要的角色，但是对于资料库的部分，在那个计划里面，的确是有内容讲到这里。

但是国家的目前的做法就是希望广征，广征所有的 data，希望大家来 donate 这样，广征各种内容，但效果有限，因为，大家会觉得说那我的内容有著作权保障啊，为什么我要主动去提供？

我访问了一些人，最近也写了一篇文章，基本的观点是期待说国家能够有一些做法，把一些好的 contents，有一部分它可以有著作权的方式给予著作权人一定的补偿，然后纳到资料库里面来，之后大家可以使用，一些公益组织也可以使用。

目前很多的 NGO 其实也需要 AI 来提供跟他们的社群做对话，例如说我们媒体观察基金会未来也可能有这样的 AI 来回答观众的会员的一些问题。所以，如果一些媒体一些 NGO 非商业性的使用，公益目的的使用，就不应该不用付费，另外有一些原来它只是新创公司，那也不用付费，但它如果一旦进入商转商业模式，例如说 AI 公司，它说使用我们的内容，本国的内容，它就必须有一定的比例回馈到那个整个资料库里面来，这是目前访问了一些人的一些想法，还算不上完整就只是抛砖引玉给大家思考。

不过，目前我看到有的国家的确有这样做，像挪威，它就会有公共图书馆的角色，然后把新闻的内容典藏放到资料，他们一直都有典藏，那只是说建立本国的资料库，特别是对他们的少数民族的内容，他们的媒体等等的，也典藏到这个资料库里面来，然后提供给大家公益使用。

所以他们的公司里面用的 AI 的资料库就会是他们国家媒体的资料库，那如果我们可能的话就是把媒体的一些优质的内容先放进来，或者是得奖的或者是国家补助过的内容先放进来，那其他的商业媒体他们愿意纳进来，那就把它纳进来这样，这个是我曾经写过一篇文章的一些倡议，只是个人的想法而已，台湾目前政府做的只是说邀请大家来放到资料库里面来，比较没有一定的诱因这样。

访谈结语：AI 不仅是效率工具，更动摇了新闻业的核心底线。媒体如果无法转型为可信的信息验证和提供者，将面临被时代许多，例如边缘化就是其中之一的危机。本期中华世界的主题是生成式 AI 冲击新闻产业，感谢洪贞玲与林丽云两位教授接受我们的专访与分享心得。