專訪Mashable CTO:人工智慧如何幫助媒體編輯提升效率
專訪Mashable CTO:人工智慧如何幫助媒體編輯提升效率
2016.11.16 | 人物

科技媒體Mashable創建於2005年7月,其創始人是當時年僅19歲的蘇格蘭人皮特.卡什莫爾(Pete Cashmore)。在那之前皮特沒有任何媒體工作經驗,網站主要從社群網路上追蹤最受使用者關注的科技公司新聞。到現在,Mashable 在全球的Alexa排名已經達到516名,成為世界上訪問量最多的媒體之一。

Mashable
圖/ Mashable

不走傳統新聞操作,而是根據社群媒體熱門內容挑文章

正是因為Mashable的創始人沒有任何媒體從業經歷,這個科技媒體才沒有從傳統媒體那裡繼承任何過時的新聞操作方式。在Mashable創辦初期,整個團隊20多人每天最重要的工作是在Facebook、Twitter和LinkedIn等社群網路上查看自己關注的大量使用者都在轉發什麼內容,並根據熱門內容撰寫相關的文章。

後來隨著現任CTO羅賓.彼得森(Robyn Peterson)的加入,Mashable開始使用自己開發人工智慧工具來代替團隊每天在社群網路上追蹤內容的工作。羅賓帶領研發團隊設計了一個人工智慧資料分析系統Velocity,透過自然語言理解技術分析社群網路使用者對相關事件的討論,並透過視覺化的圖表向編輯部預測可能會爆發的熱點內容。

開發人工智慧追蹤數據、預測話題熱點

在今年的騰訊網媒體高峰論壇上,羅賓接受了《PingWest品玩》的專訪,並詳細解釋了Velocity系統的工作原理。羅賓表示Velocity會根據社群網路上的分享和討論生成一個熱度曲線,它其實很類似於經濟學中的供求曲線,橫軸代表時間,縱軸代表需求量。相應的,當某一個話題的需求量(熱度)提升時,Mashable就會生產相關的內容進行「供應」。

「舉個例子,透過分析我們預測到接下來一個關於食品比較大的事件有可能是《紐約時報》上所發表的轉基因番茄的故事,現在關於這條新聞的轉發量只有幾十條,但我們的系統可以預測到接下來幾個小時它的轉發量將達到上萬。」羅賓說。

使用自然語言處理等人工智慧技術的基礎是能夠擁有大量資料,Volecity每天能夠分析300萬個不同頁面的連結資料,這些連結包括社群網路貼文、文章、圖片和影片,並從中分析出下一個熱點。

2012年12月,羅賓曾在Mashable上發表了一篇文章稱媒體應該像程式師做產品一樣生產內容。在這篇文章裡,羅賓給了正在衰落的媒體公司四點建議,分別是:社群網路比搜尋引擎更重要、擁抱行動網路、提供個性化的廣告和以產品為主導生產內容

羅賓認為媒體公司的衰落主要在於工程師幾乎不為媒體公司工作來幫助他們創造更好的資料探勘工具,但換句話來說,就是媒體公司根本就不重視工程師和產品經理的作用。但沒有任何傳統媒體基因的Mashable卻利用資料探勘工具和演算法成為了新媒體裡的佼佼者。

Mashable CTO羅賓.彼得森
沒有任何傳統媒體基因的Mashable卻利用資料探勘工具和演算法成為了新媒體裡的佼佼者。

在Mashable的網站上,每篇文章下面都會有一個小小的曲線圖表,讀者可以直觀地看到與這篇文章相關的話題的熱度變化。但羅賓解釋道,這個曲線本來是給編輯作為內部參考的,只是初期將它放在了前臺給一個概念。但後來Mashable的讀者都習慣了這個小圖表,甚至在他們取消掉圖表後發出了抗議,所以這個圖表就被保留了下來,成為了Mashable的一個特色。

mashable
Mashable會標示出每篇新聞的熱度表。
圖/ 截圖自mashable

在中國,將人工智慧演算法和新聞編輯結合起來的公司同樣有很多,其中最成功的非《今日頭條》莫屬。羅賓表示,自己並不知道《今日頭條》這家公司,但他很贊同《今日頭條》用機器和演算法輔助人類編輯的做法。但他認為在新聞編輯這件事上,人的作用應該比演算法重要,而機器只能起到輔助作用

「拿Mashable舉例,我們是在這個話題之前收集大量資料進行分析,對這個話題進行預測。這個過程中,我們預測的是人的一些行為。所以我認為我們仍然還是需要人的參與的,我們需要作者和影片製作人員為我們提供有意思的資料,或者說他們來觀看這些資料,來分享這些資料。在這個過程中,可能這些新的分享會給他們帶來一些啟發,給他們帶來一些興奮點,這個過程中他們可以創造更新的東西出來。」羅賓說。

是否擔心過於仰賴演算法造成回聲室?「會盡量做到中立。」

針對演算法和大資料過多的干預編輯是否會造成媒體過於以讀者的興趣為導向,羅賓認為這種情況存在,但最終還是取決於使用工具的人。「你說的這種情況或許在Facebook上是存在的,例如在這次美國大選中,你的資訊流裡幾乎只會出現你支持的觀點,而其他人的觀點是被過濾掉的,我們把這種情況叫做『迴聲室』(echo chamber)。但Mashable是一個面向大量讀者的新媒體,我們認為演算法不能用這種危險的方式來控制人們能夠看到哪些資訊,所以我們會儘量做到中立。」

羅賓認為,人工智慧演算法和大數據能為媒體帶來的最大幫助是效率的提升。「這幾年來媒體公司的日子都不好過了,很多媒體開始大規模裁員。在這種情況下,演算法和資料能夠説明編輯部甄選出值得關注的新聞,並讓他們集中精力在相關領域生產出更深度的新聞,同時也能讓媒體在保持稿件數量的情況下保持品質。」羅賓說。

本文授權轉載自:PingWest

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代理式商務來襲:萬事達卡與NCCC攜手產業打造信任新基礎
代理式商務來襲:萬事達卡與NCCC攜手產業打造信任新基礎

隨著代理式 AI(AI Agent)的快速普及,其在商務交易中的應用也從智慧搜尋、商品比價一路延伸至自主下單,逐步形塑出全新的代理式商務(Agentic Commerce)模式。為因應此一趨勢,萬事達卡攜手聯合信用卡處理中心(NCCC)於 15 日舉辦「 AI 時代支付安全與數據信任高峰會」,匯聚產官學界專家共同交流,深入探討代理式商務下的支付授權與驗證機制,以及 AI 時代金融監理的演進與詐欺防治重點。

萬事達卡台灣區董事總經理陳懿文表示,無論交易是由人或代理式 AI 發起,都應該在安全可信的環境中完成,萬事達卡將持續強化支付安全的把關能力,不僅著眼於風險控管,更期望將「信任」轉化為未來創新的基礎與成長動能。聯合信用卡處理中心董事長桂先農則認為,面對 AI 浪潮,支付安全已不再只是技術問題,更要在消費體驗、數據運用與隱私保護之間取得動態平衡。金融監督管理委員會主任委員彭金隆表示,金管會未來將持續秉持安全與發展並進的原則,致力於打造可信賴、穩健且具有包容性的環境,加速金融 AI 應用的發展。

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金融監督管理委員會主任委員彭金隆特別出席,表示金管會核心理念為「負責任創新」,並於2025 年成立『金融科技產業聯盟』,期待結合金融周邊單位與金融機構的力量,打造可信任及穩健的AI 金融應用環境。
圖/ 數位時代
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萬事達卡台灣區董事總經理陳懿文(左)攜手聯合信用卡處理中心董事長桂先農(右)致詞不約而同提到:面對 AI 浪潮,支付安全將會是如何在消費體驗、數據運用與隱私保護之間取得動態平衡的治理課題。
圖/ 數位時代

AI Agent 重新定義消費旅程,萬事達卡提 4 大要素保障支付安全

Google Cloud 台灣技術總經理林書平認為,代理式商務正在重新定義消費旅程,而 Universal Commerce Protocol(UCP)則是支撐這場變革的關鍵。他表示,UCP 就好像電商界的 Type-C 接口,可以串聯不同代理式 AI 與電商平台後台系統,讓代理式 AI 可以根據消費者需求,自主完成商品搜尋與推薦、比價到下單的交易流程,打造更即時、更個人化的消費體驗。

在此情況下,支付不再只是交易流程中的最後一步,而是串聯個人化服務、授權機制、風險控管與信任的核心環節。萬事達卡數據與顧問服務部資深副總裁戴輝瑾指出,要確保代理式商務下的交易安全,必須具備 4 個關鍵要素,包括可驗證代理式 AI 身份、明確的使用者授權、確保代理式 AI 執行的任務沒有超出授權範圍,以及在發生爭議時,能透過公開透明且可追溯的機制進行處理,確保各方權益。

此外,他也強調,風險管理不應侷限於付款當下,需從交易前、交易中、交易後到持續性的監控,建立端到端的治理架構。為此,萬事達卡推出多元解決方案強化整體防護能力,包括以 Identity Solution 強化數位身分驗證、以 Decision Intelligence Pro 提升即時風險判斷能力、透過 Ethoca 優化爭議處理流程,以及藉由 Recorded Future 提供即時網路威脅情報,全面覆蓋交易生命週期,打造更完整的支付安全生態系。

AI 監理邁入新階段,以信任為核心的監管新框架

從監理角度來看,AI 所帶來的變革也同步改寫治理思維。金管會銀行局局長童政彰指出,監理機關不僅要加強國際合作,更應深化與金融業及科技業的對話,建立更開放且具前瞻性的監理模式。進一步針對代理式商務來看,政大金融AI創新中心主任王儷玲認為,金融監理重心應由模型與資料管理,轉向代理式 AI 安全,尤其當 AI 可以代理消費者進行支付時,如何確保代理式 AI 在授權範圍內執行交易,將成為未來的監理重點。

在國際監理趨勢方面,萬事達卡數據與顧問服務部副總裁 Audrey Wong 分析亞太與全球支付生態並指出,AI 時代的監管核心已轉向「以信任為基礎」,金融業在應用 AI 時,必須具備可解釋性、可問責性與可稽核性,確保決策透明且可追溯。同時,隨著詐騙與洗錢行為跨境化,監理機制也應向外延伸,確保跨境一致性,並透過如 ISO 20022 等標準強化資料透明與治理能力。

回到金融機構實務面,國泰世華銀行數據長梁明喬表示,代理式 AI 將對既有支付與風控機制帶來結構性改變,以信用卡支付為例,過往的驗證重點在於是否為本人,但在代理式 AI 情境下,則轉變為驗證 AI 的身份、授權來源與行為意圖。未來,隨著代理式 AI 的普及發展,授權與權限管理將變得更加重要。

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關鍵對談以「AI 時代的資安監管趨勢與企業應對策略 」為題,左起邀請:數位時代總編輯 王志仁主持及重磅與談人國立政治大學金融 AI 創新中心主任 王儷玲、國泰世華銀行數據長 梁明喬及萬事達卡數據與顧問服務部副總裁 Audrey Wong與會。
圖/ 數位時代

AI 詐騙升級,聯防機制成新關鍵

最後,本場研討會亦聚焦討論 AI 造成詐欺風險升級的議題。台灣大哥大資訊長蔡祈岩觀察,詐騙已從單一管道演變為跨平台、跨場景的複合型攻擊,尤其是假冒「代理式 AI 」的詐騙手法,透過對話引導消費者提供個資與支付資訊,正成為新興且高風險的威脅來源。

萬事達卡 Franchise Innovation 副總裁Dennis Koh 進一步歸納出 3 大詐欺發展趨勢。第一,Deepfake 服務化使詐騙門檻與成本大幅降低。第二,詐欺行為跨境化與遠端化,已經突破地理限制、走向全球攻擊。第三,社交工程從大量投放釣魚信件,轉為高度個人化、難以辨識的精準攻擊。

面對詐欺手法持續演進,聯合信用卡處理中心風險管理部資深協理李錦堯表示,聯卡中心正透過區塊鏈與FIDO生物識別技術,打造無密碼的數位身分認證系統,並結合AI數據模型提升TRACE風險預警系統的效能。未來,聯卡中心將持續優化模型,並建立跨機構資料共享的聯防機制,整合發卡機構與國際組織資源,以提升整體防詐能力,對抗日益複雜的詐欺攻擊。

代理式商務將為消費者帶來更好的消費與支付體驗,但同時也對安全、治理與信任造成更大的影響,促使產業必須從單點防護走向跨機構、跨生態系的整體治理思維。在此趨勢下,萬事達卡將持續扮演關鍵推動者角色,攜手監理機關與產業夥伴,強化支付安全標準,推動台灣支付產業的監管框架與創新發展,打造兼顧效率與信任的數位商務環境。

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回應AI 代理經濟下的詐欺防制與個資挑戰,本論壇特別邀請台灣大哥大資訊長 蔡祈岩、聯合信用卡處理中心風險管理部資深協理 李錦堯、萬事達卡Franchise Innovation副總裁 Dennis Koh交流趨勢觀點。
圖/ 數位時代

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