MSN新聞編輯丟飯碗!微軟用人工智慧取代至少80位員工,全交給AI處理沒問題嗎?
MSN新聞編輯丟飯碗!微軟用人工智慧取代至少80位員工,全交給AI處理沒問題嗎?

AI搶走人類飯碗的橋段,如今在微軟裡真實上演。這間科技巨頭近期決定以AI取代MSN網站的新聞編輯團隊,預計將在6月底進行裁員,導致至少數十名外包員工因此失去工作。

目前微軟MSN網站上的新聞,主要是由編輯團隊整理其他媒體報導,重新挑選首圖及下標後編整而成,但現在微軟認為AI能夠勝任這份工作。綜合各家媒體報導,英美兩國共有近80名外包員工受到影響。

對於這個消息,微軟僅表示,「如同所有企業,我們會定期評估業務情形,這有可能令公司增加對特定領域的投資,或者導致人員的重新安排。」並澄清這些決定並非歸咎於在美國肆虐的新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)疫情。

有員工在得知裁員消息後自嘲,「我花了大量時間閱讀關於AI及自動化取代工作的新聞,而現在AI就在這裡搶走了我的工作。」

微軟解僱新聞編輯全面擁抱AI,員工質疑後果可能不妙

MSN網站上的新聞並非原生內容,而是編輯從包括《華盛頓郵報》、《福斯新聞》、《紐約時報》等各大媒體,微軟新聞服務全球超過1,000家的合作夥伴中,挑選適合的內容加以編輯、再呈現於首頁上。

實際上,微軟早已開始利用AI加速新聞編輯,MSN網站上寫道,這上千家合作媒體每天會向微軟新聞發送超過10萬條訊息,AI在接收到新聞時,會對文章進行初步鑑定,判斷其新舊程度、類別、題材、點閱潛力,並提交給編輯處理。

一名被裁員的員工更透露,微軟已經實行半自動化新聞編輯好一段時間,這次才決定大規模取代人類員工。

也有員工認為,利用AI代替人類編輯新聞,是非常危險的一件事。微軟新聞有非常嚴格的編輯規範,這是為了確保網站上不會出現不恰當的內容,特別是對未成年人而言。

另外,人類編輯可以憑借經驗把控文章品質、避免假新聞,甚至增進小型媒體優質新聞的曝光機率。尤其是假新聞問題,目前利用AI推送內容的Facebook、Google等平台,都避免不了假新聞爭議,必須仰賴查核團隊把關。

根據《Business Insider》報導,2018年底,微軟新聞副總裁雷伯恩(Darren Laybourn)才透露,他們就是依靠編輯團隊的力量,才得以擺脫各平台甚囂塵上的假新聞問題。

microsoft news team
微軟過去曾聲稱,他們能擺脫假新聞的陰霾,便是依靠其龐大的編輯團隊。
圖/ Microsoft

在平常時候,讀者或許很難注意到由AI操刀新聞編輯有什麼影響,然而一旦遭遇重大事故,例如現在進行式的武漢肺炎,如何篩選內容就會變得極為重要,全權交給AI可能導致網站品質受影響,影響用戶體驗。

富比士、BBC都在用,仰賴AI加速新聞產出成趨勢

雖然可能不像微軟如此激進,無論是科技巨頭還是傳統媒體,開始利用AI協助編輯、撰寫新聞已經成為一項趨勢。AI可以處理一些單調、沒有太大變化的定時新聞報告,或者給予人類編輯意見、加快新聞處理的腳步。

前者舉例來說,《BBC》曾在2019年英國大選期間,仰賴AI徹夜緊跟各個選區的開票結果,生成近700篇選舉戰況新聞。《BBC》新聞實驗室編輯麥肯齊(Robert McKenzie)表示,如果沒有使用機器生成報導,他們不可能為每個選區發布新聞報導。

《富比士》也開發出一套名為Bertie的AI新聞系統,它可以為記者們呈現即時的話題趨勢,並協助編輯下標與挑選照片,讓文章變得更吸睛。《彭博社》也提到,該社記者會建立自己的文章模板,再利用Cyborg系統分析公司營收,短時間內產生新聞報導。

Google也洞悉到新聞領域的AI趨勢,甚至在近期為新時代的記者推出AI培訓課程,幫助業界人士理解AI在這塊領域究竟有何妙用。

資料來源:衛報Business InsiderForbes

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #微軟 #人工智慧
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兼顧創新與客戶需求,蔡司半導體以微影跟數位雙引擎助半導體客戶成長卓越
兼顧創新與客戶需求,蔡司半導體以微影跟數位雙引擎助半導體客戶成長卓越

在全球半導體產業鏈中,蔡司半導體製造科技(ZEISS Semiconductor Manufacturing Technology, ZEISS SMT)一向低調但卻扮演不可或缺的角色,例如,花費30餘年時間投入研發,與全球最大的晶片微影設備供應商艾司摩爾(ASML)合作推進極紫外光微影(EUV)技術,協助台積電等客戶將電路微縮至奈米甚至埃米級的精細尺度,打造更小、更快、更省電的晶片,靈活應對瞬息萬變的市場需求。

從EUV微影光學系統開始,ZEISS以光罩檢測與驗證、先進封裝與失效分析完善服務

「目前最令人振奮的進展是高數值孔徑EUV(High-NA-EUV)技術。」蔡司半導體技術長暨產品策略負責人Thomas Stammler博士表示,這項技術將幫助晶圓製造商邁向2奈米甚至埃米級製程,更好滿足人工智慧(AI)晶片等高效能應用需求。

蔡司半導體提供的服務不僅止於微影光學領域,隨著製程複雜度提升,蔡司因應客戶需求將產品服務範疇逐步擴展到光罩檢測、製程控制,以及先進封裝與失效分析等跨領域解決方案,協助半導體客戶創新與持續產業變革。

ZEISS SMT
蔡司半導體技術長暨產品策略負責人Thomas Stammler博士分享蔡司半導體的最新產品技術進程。
圖/ ZEISS SMT

例如,蔡司半導體推出光罩檢測與驗證系統–AIMS® EUV–協助晶圓製造廠模擬EUV設備的真實運作條件,判斷光罩上有那些關鍵缺陷,缺陷修復後還可以協助驗證是否有修復成功,確保光罩品質,進而保障良率與降低生產成本。

隨著先進製程逼近物理極限,產業轉向先進封裝尋找新突破:無論是以3DIC進行堆疊、還是以Chiplet進行模組化設計,都讓晶片可以在效能與能耗之間找到新平衡。蔡司看準這波趨勢,不僅提供異質整合相關設備,更將其在醫療影像、顯微鏡等領域累積的技術力,延伸到半導體檢測,讓解決方案更具差異化,也能快速回應市場變化。

化180年經驗為創新基礎,以數位化驅動持續創新

蔡司半導體為什麼能成為艾司摩爾EUV與High-NA-EUV微影設備的光學系統獨家供應商?答案來自近180年的技術底蘊與持續創新的企業文化。

「近180年的累積,讓我們能挑戰極端工藝,例如打造原子級平整度的EUV鏡面。」Thomas Stammler進一步解釋,蔡司半導體不僅傳承傳統光學工藝,也擅於跨域創新,將演算法應用於光學設計、利用AI提升檢測精度,並透過數據串聯製程控制。

事實上,蔡司半導體早在許多年前就將數位化與人工智慧技術融入研發設計、生產製造與產品服務等環節,持續優化核心競爭力。舉例來說,為了讓EUV設備鏡面達到原子等級的平整度,蔡司半導體在設計階段便透過數據分析與人工智慧技術進行模擬、修正與驗證,確保鏡面平整度符合預期;此外,也將人工智慧與數位化科技應用在光罩檢測、修復、量測,確保產品功能有利於客戶發現與修復缺陷、進而提升良率等。

以客戶需求為核心,鏈結供應鏈資源與力量成就共好

「我們的數位化應用不僅是單純的優化產品,而是支持客戶共同研發,解決真正的營運痛點。」Thomas Stammler進一步指出,台灣半導體客戶具備技術領先地位,需要在地團隊與客戶進行定期且密切的互動溝通以確保創新模式與客戶需求一致。「我們有很多前瞻技術測試與驗證都是從台灣開始,這也是我們會持續加碼台灣投資的原因之一。」

台灣蔡司半導體總經理范雅亮面帶微笑地解釋:「台灣在全球半導體產業具關鍵地位,台灣團隊的角色不僅僅是銷售與售服,更參與研發與應用工程,鏈結全球資源,快速回應客戶問題,同時,確保技術解決方案與客戶需求一致。」

ZEISS SMT
台灣蔡司半導體總經理范雅亮表示,蔡司半導體的全球在地組織架構讓團隊成員可以快速回應客戶與市場需求。
圖/ ZEISS SMT

這份承諾,不僅是技術合作,亦體現在人才培育。為了讓在地團隊與德國總部保持同步,蔡司半導體建立跨國人才交流機制:不只是派台灣工程師到德國進行長期訓練,也讓德國專家定期來台灣與團隊共事,形成雙向交流的人才循環。「透過雙向交流模式,台灣工程師能第一時間掌握最新技術脈動,同時把在地客戶需求回饋給德國研發團隊,加速解決方案的落地。」范雅亮如是說道。

為了向台灣半導體產業生態圈傳遞:蔡司半導體全面布局「前段製程到後段封裝」並提供相應產品服務,於SEMICON Taiwan 2025國際半導體展期間,以論壇跟專家座談等多元形式與台灣生態圈互動,以全球資源、在地合作的方式,與台灣半導體產業生態圈一同前行。

展望未來,蔡司半導體不僅會持續投入技術創新,也會從各個面向深化與台灣的連結,協助客戶持續突破極限,邁向卓越成長。

更多資訊歡迎官網了解:蔡司半導體

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