狂滑就能看、只有60字的「短新聞」成趨勢,如何用抖音的方法讓人上癮?
狂滑就能看、只有60字的「短新聞」成趨勢,如何用抖音的方法讓人上癮?

對你來說,新聞是「快消品」嗎?

如果把它比喻為食物,你更喜歡重口味還是少油少鹽?是狼吞虎咽還是細細咀嚼?你會出門探索美食,還是等外賣APP為你推薦、猜你口味?

路透社新聞研究所《2021數字新聞報告》顯示,目前,73% 的受訪者正在使用手機獲取新聞。

有人把新聞變成抖音,也有人願意停下來打破砂鍋問到底。你如何消費新聞,其實就是在如何看待世界。

演算法負責投餵,你負責接收就好?

一個人對新聞的消費能有多速食?你得看看 Inshorts 。

將每條新聞濃縮在60個字以內,讓算法為你量身挑選今天讀什麼,誕生於2013年的新聞資訊平台Inshorts,現在已經成為印度本土最受歡迎的新聞類應用選項之一。

資訊爆炸的時代,注意力被爭奪,Inshorts認為,年輕一代非常忙碌,60字短新聞足以讓他們快速了解世界正在發生什麼,創始團隊甚至說,「我們不希望用戶在新聞上花的時間多於15分鐘。」

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圖/ inshorts fb

在這裡,所有短新聞由一個名叫Rapid 60的算法進行縮寫。 AI會觀察記錄你的使用行為、你在每條新聞上花費的時間、你設置的興趣偏好……以此形成屬於你的0-1000分評分系統。最終,得分更高、更符合你口味的新聞會出現在訊息欄(也有例外的時候,比如,編輯給某條新聞打了1000分)。

打開APP,眼前每條新聞似乎都跟抖音影片有著同樣的命運:演算法負責投餵,你只要負責快速消費並把它滑開,「已讀,走,下一條!」

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Inshorts新聞閱讀介面。
圖/ inshorts app

這絲般順滑的體驗,熟悉的手感,優美的弧線,確實很難讓人不想起前一天晚上,在被窩裡滑了兩小時奧運話題和袋鼠搖手影片的快感。

此刻,我只想晃著Inshorts創辦人的肩膀問:新聞到底做錯了什麼,你為什麼要「滑」它?

「滑」是原罪嗎?

愛范兒曾在《為什麼滑抖音會上癮?》一文指出,抖音大大小小的交互細節,能讓你大腦中的多巴胺激增,出現「行為上癮」。

有趣的影片內容帶來感官刺激,全螢幕沉浸的體驗放大愉悅,演算法的投餵讓人保持期待。抖音就像是一台明目張膽的老虎機,你永遠猜不到下一條會是什麼內容,下一次手指上滑會不會有驚喜。

Inshorts利用的,也是同款「無法預知的積極反饋」。創辦團隊曾經在採訪中透露,這種輕鬆直白滑新聞的方式,比整螢幕的新聞標題跳轉更能吸引用戶閱讀,甚至單篇新聞停留時間長達四至五倍。

能讓更多印度朋友變成喜歡讀新聞,滑到上癮似乎也是一種勝利。但細思極恐的是,這一切都建立在60字短新聞的前提下:訊息有限且簡短,讀完還來不及思考,新聞就已經被靈活的大拇指滑走了。如此循環往復,一個人對世界的觀察只會永遠停留在表面。

不管是抖音還是Inshorts,「滑」帶來的除了快感,還有一種掌控的錯覺。

你以為你是嚴格的守門人,正在批改演算法提交的「作業」,為感興趣的內容打勾點讚,對不喜歡的內容殘酷滑走?事實上,你很可能只是在演算法定制的「訊息繭房」裡徒勞打滾而已。

同樣是短新聞資訊平台, Brief 選擇了另一條路。

這款去年推出的APP,一面世就宣告天下,說自己有雄心壯志,想要解決新聞過載、媒體偏見和信息繭房的問題。

Brief認為人類編輯的判斷不可替代,堅持每條短新聞都由人工挑選撰寫,稱他們的算法不會對讀者投其所好,只會為所有人提供相同且重要的報導信息。

另外,Brief還為每一條新聞附上報導來源、相關背景、多方觀點和完整時間線。這些操作聽起來比傳統媒體還傳統,比博士寫論文還嚴謹,甚至稱得上「文藝復興」。

以「美國CDC修改室內口罩令」這一則新聞為例,你可以通過時間線了解前因後果,看美國這一年多的疫情相關措施。甚至最早可以追溯到2020年3月,川普考慮對紐約實施隔離措施,並圍觀政客和學者對此的唇槍舌戰。

體驗下來,我發現用Brief讀新聞,就像是拿到了一本極其貼心的教學材料,它把陌生的課題解析寫得清清楚楚,等著你去探索;也像是站在了思維導圖的正中央, 它指引了一些方向,但不打算太限制你延伸的廣度和深度 。更像是站在了古希臘的廣場上,耳邊是關於新聞事件的各種聲音,它們都擁有自己的一席之地。

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圖/ Shutterstock

但人類編輯的選擇,就一定優於演算法嗎?

Brief團隊裡只有4個人,每天大概只更新10條新聞,看了兩三天後讓人不禁思考:某程度上,我是不是被邀請進入了這4位朋友為我創造的訊息繭房?

可惜,沒時間再細品了。最近Brief團隊被Twitter所收購,這個「古典又精英」的新聞APP目前已經停更了。

你在高效利用科技,還是機器正在馴服你?

算法還是人類?單一訊源還是多元聲音?瘋狂上滑還是停頓思考?

不管你在如何消費新聞,都逃不過一個大趨勢:跟詳實的長報導相比,我們越來越喜歡閱讀短內容了。行動網路和手機的「最佳搭檔」,正在讓我們看世界的方式變得碎片化、娛樂化。

回到PC年代,2006年,技術工程師Aza Raskin剛設計出「無限向下滾動」,來取代網頁的「左右點擊翻頁」。當時他認為這樣的切換更人性化,不會打斷閱讀思路。 12年後,他在接受BBC採訪時表示內疚,稱沒想到這一創新會在日後被應用得如此上癮,讓人們看手機的時間遠遠超於必要。

如果你不給大腦時間來控制衝動,你就會繼續滑下去。

今天,任何人拿到一部手機,不需要過多學習就可以快速「滑」起來。這個手勢,成了一種當代心照不宣的默契。

聊起「滑」新聞這一話題時,B站(Bilibili,是中國最多年輕人聚集的影音網站)頭部版主喬納森何分享了某天偶遇的、讓人警惕的一幕:

在公共場合裡,3歲的小朋友捧著手機滑抖音,聲音大到讓所有路人都不得不在意。大概是滑到了一條很喜歡的影片,他將它重複播放3遍,一遍又一遍,回味無窮。

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圖/ Shutterstock

從小開始接收高強度的多巴胺刺激,沉迷在「滑」的快感裡。這些遊戲般「無法預知的積極反饋」,將如何塑造下一代年輕人的行為和思考模式?這又算不算是機器正在馴服人類的經典一幕?

一開始,我們為了高效,向演算法讓渡自主探索和選擇的樂趣。接著,我們讓渡思考的能力。最後,我們的喜怒哀樂,都由眼前這塊6吋左右的小螢幕所掌控。這種《黑鏡》式劇情聽起來荒誕,但一直在我們身邊發生。

保持清醒,保持思考。追逐和解鎖網路新姿勢的同時,別忘了保有一些站在古希臘廣場、停下來傾聽思索的「返祖」能力,這是我們這一代的人共同的課題。

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

本文授權轉載自:愛范兒

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關鍵字: #新聞
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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