[張鐵志] 新媒體的實驗:「報導者」與「政問」
[張鐵志] 新媒體的實驗:「報導者」與「政問」

去年春天,我從居住兩年半的香港回到台灣,思考如何在台灣提出新的媒體想像。一來是台灣主流新聞媒體早已崩壞,二來關於網路新媒體的發展,國外已經發展出許多新的可能,但台灣的網路新聞媒體卻還在1.0階段。

台灣媒體的崩壞有多種原因:包括最短線的商業邏輯、高度政治黨派化、八卦化與娛樂化,以及面對網路時代的恐慌與瘋狂。媒體對於民主生活具有關鍵的地位,因為民主的本質是公民可以自我決定公共事務,這就意味著公民必須有充分的資訊──不論是對於公共政策或者對掌權者,因而他們才能進行討論、審議,並監督他們透過選票授權的掌權者。媒體的崩壞,只會讓公民失去公民精神,讓民主貧乏而蒼白。

然而,過去幾年,網路與社交媒體時代來臨,已經徹底改變資訊的生產與流通面貌,這些新的傳播工具讓新世代開始更能推動各種新價值和新力量,而傳統主流媒體只能腳步蹣跚地尾隨其後,困難地與新世代、新價值進行有效的對話。

這是台灣主流媒體的悲哀:他們依然喧嘩,似乎依然掌握了某種話語權,但是其實正在被推翻當中。另一方面,不少新的新聞網媒雖然有心,做法仍不脫傳統主流媒體。不同的分眾新網媒則各自搶下山頭。

我參與的第一個計畫是在資深媒體人何榮幸的邀請下,共同創辦一個新的網路媒體:「報導者」。自己的新聞自己救,榮幸說。我們的想法是打造一個非營利的,且以公共議題、公共利益為核心的媒體。具體來說,第一、我們以深度調查報導為主,尤其是強調寫作技巧。雖然一種主流看法是說,在網路上,讀者不喜歡看長文,但我相信文章沒有長短問題,只有好壞。經驗上,許多深度長文,不論是報導或是評論,都引起很大影響力。

第二、作為新媒體,我們致力於許多新的互動技術、資訊圖表和影音呈現,畢竟網路世界就是要打開多種說故事的可能,而不是自我限制成一種可能:一定要輕薄短小,一定要腥羶辣口。

第三、重視視覺美學。好的版面設計和影像,能讓深度文章更可口,更遑論每個世代都有屬於他們的感性(sensibility),這是媒體或創作要能去捕捉的。

「報導者」之外,其他幾個新媒體也在這一年衝擊台灣新聞媒體生態,但電視或影音的新聞媒體卻幾乎無藥可救。人們談OTT將如何衝擊台灣既有電視媒體生態,但是很少談如何自製有品質的內容,尤其是有思想性、公共性的節目。2015年底大選前,一群網路、設計、新創、新媒體圈的朋友深感面對即將來臨的總統大選,不能沒有關於台灣未來的重要政策的討論,因此有了「政問」這個節目。

這個全新的節目從無到有只花了三周籌備,參與者包括知名的設計公司、攝影師、圖表製作公司、網路駭客、網路新聞媒體,與台灣最大的直播網站。一開始所有個人和公司都是義務參與,沒有人收任何一分酬勞,但做出了許多人認為從製作品質到內容都是台灣少見的優質節目。

節目型態是每周一次在網路上直播,由主持人(我)進行深度訪談與提問,來賓都是重要的政策專家、意見領袖或官員,節目後半部則由網友直接於線上提問。此外,我們希望觀眾可以先對政策有一定了解,因此會先在網路上提供可愛的資訊圖表政策懶人包;我們也希望了解觀眾對於政策的不同偏好,並且尋找不同意見之間的共識,因此有了「polis」這個機制(由唐鳳負責);我們更用全新的視覺語言,最酷的設計美學,試圖與新世代對話。

從內容到技術到美學,都讓「政問」成為一場媒體的新實驗。(內容的深度訪談當然是很古典的,但這樣的古典在這個時代不也是稀有的?)

人們早已厭倦了政治淪為無意義的喧嘩與爭鬥, 而期待政治人物對台灣的關鍵議題提出具體方案,展開豐富的辯論;我們也相信總統與國會選舉不該只是政治人物的權力遊戲,而應該由全民一起參與思索與決定,因為這是關乎台灣所有人的未來。

「政問」的目的是為台灣的未來提問,因此我們期待每一個來賓都能有他的政策解決方案。當然,這樣一場對話不可能是問題的最終答案,一個來賓的方案也不可能代表各種立場,但關鍵是,從這個對話出發,可以燃起更大的火花,可以讓更多新世代的公民去關注與了解。

這個節目在兩季下來,沒有受到台灣媒體的任何關注與報導,但逐漸培養出一群信任和欣賞我們的觀眾。在這個9月,全世界最酷的雜誌Monocle在專題〈電視的未來〉中,以三頁大幅報導「政問」,是整個專題中份量最多的。

「政問」當然未必真的可以向全世界宣揚電視的未來,但起碼這場實驗讓台灣乃至世界看到一種不同的可能性,一種結合了古典式政策訪談與新媒體所蘊含的公民參與,一種在這個數位時代建立公共領域的可能性的探索。

當然,這場實驗還沒結束。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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