BuzzFeed大膽擁抱ChatGPT ,股價暴漲3倍!但讀者買單AI寫的文章嗎?
BuzzFeed大膽擁抱ChatGPT ,股價暴漲3倍!但讀者買單AI寫的文章嗎?

1995 年,在《數位化生存》一書中,尼古拉斯·尼葛洛龐帝預言,數位化時代將會有一種能夠按照個人喜好及需求排版的「我的日報」。 28 年過去,預言成為現實,推薦演算法的發展催生出「今日頭條」等一批為用戶提供個性化內容推送的新聞聚合產品,「我的日報」已經不足為奇。

一直以來媒體產業的創新與改革都離不開技術驅動,今天隨著 ChatGPT 為代表的生成式 AI 取得突破性進展,媒體業的變革或許又要向前一步。

第一個吃螃蟹的是有著「美版頭條」之稱的數位媒體公司 BuzzFeed,近日其宣布與 OpenAI 開展合作,將使用 ChatGPT 輔助網站內容的製作。消息一出,BuzzFeed 的股價三天內暴漲 300%,成交量超過 4.38 億股。

這對於正處在生存危機中的媒體行業,無疑是一道驚雷。

據外媒報導,包括 BuzzFeed 在內,2023 年以來美國已有多家知名媒體展開裁員行動。在這一背景下,很難說爆火的 ChatGPT 是行業新機遇,還是搶奪從業者飯碗,甚至砸壞媒體招牌的新威脅。

一方面,AI 能夠輔助創作者,提升效率,降低內容創作成本;但另一方面,AIGC 又面臨著諸多拷問:AI 會搶走哪些人的工作? AI 如何避免偏見與歧視、如何避免洗稿與抄襲?在以「真實」「準確」為重的媒體業,AI 的角色定位在哪?

這些問題可能不一定有真正的答案,唯一能確定的是:AIGC一定會像它的「前輩技術」——搜尋引擎、推薦演算法一樣,給媒體行業帶來新的變革和衝擊。

01 ChatGPT 的新工作

對於與 OpenAI 的合作,BuzzFeed CEO 喬納·佩雷蒂在內部郵件中寫道:「2023 年,AI 創作的內容將從研發階段轉變為核心業務的一部分。AI 將幫助優化測試體驗,為我們提供資訊,並為我們的受眾提供個性化內容。」

成立於 2006 年的 BuzzFeed是一個有著巨大影響力的美國數位媒體網站,今天其每月覆蓋的用戶超過 1 億名,每月用戶總瀏覽時長超過8億小時,旗下內容覆蓋文化娛樂、美食、新聞、健康等,深受千禧一代、Z 世代的追捧。

此次與 OpenAI 合作,BuzzFeed 並非從最敏感的新聞版塊切入,而是主要集中在「Quizzes」欄目。

該欄目是由一系列測試問題組成,比如性格測試、興趣愛好測試等等,通過分析用戶對於問題的回答,從而生成有針對性的個人報告。 ChatGPT 加入後,將被用於為每位用戶生成「獨一無二」的個性化報告的編寫過程中,AI 的自動化生成內容將為這一步驟縮減不必要的人工勞動,進而降低內容生產的成本。

Quizzes
ChatGPT 將主要用於 Quizzes 欄目
圖/ 極客公園

對於這一計劃,BuzzFeed 內部的工作人員喜憂參半。

據 Insider,消息公佈後,有員工表示,「不擔心人工智慧搶走自己的工作,擔心的是如果讀者意識到內容不是真人寫作並認為內容品質糟糕,他們很可能會停止使用 BuzzFeed。」

他們認為,BuzzFeed 最吸引人的地方在於個性化內容以及與用戶之間的互動,如果 AI 不能做好這些,BuzzFeed 的吸引力很可能會覆滅。

「一個機器人也許可以寫出模板化的 BuzzFeed 測試,但它無法復刻我們寫作時真正投入其中的那顆心。」有員工總結道。

但也有一些員工對此感到興奮,BuzzFeed 的一位發言人表示:「測試結果需要是完全個性化的,沒有人工智慧,你永遠不可能寫出成千上萬、無限數量的報告結果。」

當被問及是否計劃將 AI 用於新聞寫作時,CEO 喬納·佩雷蒂告訴《紐約時報》:「我認為任何可以提升新聞業以及記者工作效率的事情,我們都會考慮。」

但目前 BuzzFeed 沒有貿然嘗試,在新聞版塊上仍舊堅持由人工生成內容。

BuzzFeed 進行過很多超前嘗試。

從利用演算法進行新聞分發、吸引流量打造爆款,到建立起 1200 人規模的全球新聞團隊,BuzzFeed 一直是數位傳媒公司中積極嘗試的先驅。

2006 年成立的 BuzzFeed 最初是《赫芬頓郵報》旗下的一個內容實驗室,專注於追踪病毒式傳播的網路內容。

創立伊始,BuzzFeed 沒有任何作者或是編輯,網站的大部分內容均為演算法聚合、推薦而來,數據和演算法可以分析出最有可能吸引用戶關注的內容,再通過 BuzzBot 向用戶發送內容鏈接,同時進行多種渠道的分發以吸引用戶流量。

據相關媒體披露,BuzzFeed 運行的軟體每天會對來自 100 個合作網站的數據進行掃描,負責這項工作的內容管理與數據分析後台名為「DashBoard」,DashBoard 的演算法可以通過用戶對文章的閱讀、轉發情況判斷出哪些內容更受歡迎,不同平台對於內容有哪些不同需求,進而精選出富有傳播潛力的「爆款」內容。

彼時 Facebook 才剛剛出現不久,國內外的新聞資訊聚合中心大多還是門戶網站,BuzzFeed 的創新不可謂不大膽。

除了大膽採用推薦演算法,BuzzFeed 的超前性還顯現在利用社交媒體提升自身影響力上。在傳統媒體想破腦袋,希望把流量集中在自家網站上時,BuzzFeed 敏銳地觀察到了社交媒體在下一個十年的重要角色,通過在社交平台上發布「裙子是藍黑還是白金」這類的投票,BuzzFeed 迅速積攢了一大批流量。

裙子顏色投票
曾經造成熱議的裙子顏色投票
圖/ 極客公園

據統計,BuzzFeed 網站 75% 的流量中有超過 50% 的用戶來自外部的社交平台,包括 Pinterest、Twitter 和 Facebook,流量數據一度超越《紐約時報》等全球頂尖媒體。

BuzzBot 廣受歡迎之後,喬納·佩雷蒂才開始成立單獨的 BuzzFeed 網站,並聘請了一批人工編輯對內容進行管理,嘗試在原創新聞內容上發力。但隨之而來的問題是,BuzzFeed 的原創成本不斷提升,並在經濟下行的背景下,虧損愈發嚴重。

財報顯示,2022 年的前三個季度裡,BuzzFeed 已經虧損 1800 萬美元,股價也下跌了超 75%。今年年初,以經濟環境惡化為由,BuzzFeed 已經裁減了 12% 的員工。

曾經,BuzzFeed 利用演算法在傳統媒體與社交媒體中「闖」出了一條道,如今,BuzzFeed 依舊勇敢地信任新的技術。喬納·佩雷蒂誠實地表達了自己對 AI 的期待,「希望人工智慧能夠協助內容創作、提升內容供給,從而努力削減成本,保持公司財務狀況不受影響。」

但問題在於:使用生成式 AI,能否真正幫助媒體公司改寫不斷下滑的「命運」?

延伸閱讀:ChatGPT超吸金!微軟的100億美元投資「瞬間回本」,擁抱AI的CP值多高?

02 失實?洗稿? AI 仍面對重重考驗

近期,傳媒行業整體而言都不太景氣。

2022 年 11 月至 12 月,路透社新聞研究所的研究員調研了 53 個國家和地區的 303 名新聞機構後,於今年 1 月 10 日發布了《2023 年新聞媒體技術趨勢預測》。該報告顯示,媒體目前最大的擔憂來自「成本上升、廣告商投資興趣下降以及讀者訂閱量下降」,不少受訪者預測媒體行業接下來會「降本增效」。

事實的確如此,最近幾個月裡多家媒體展開裁員行動。美國報業集團 Gannett 宣布裁員 6%,美國有線電視新聞網 CNN 解僱數百名員工,美國全國廣播公司年初宣布裁員,《華盛頓郵報》停辦旗下紙質雜誌,數位媒體 Morning Brew、Vimeo、Vice、Protocol 等一眾公司也公佈了各自的裁員計劃。

AI 或許是「降本增效」的一種選擇,實際上,一些記者已經開始使用 AI 輔助日常採編工作。

比如丹麥媒體公司 Zetland 就開發了一款語音轉文字工具,專為記者服務,甚至可以支持小眾語言的轉錄;加拿大的媒體《環球郵報》也曾開發過一款名為 Sophi 的工具,用來管理內容分發任務,優化新聞標題或是選擇最佳發佈時間,從而幫助編輯提升工作效率。

因此,隨著 ChatGPT 這類生成式 AI 技術取得突破性進展,媒體行業很難不躍躍欲試。但從嘗試的結果來看,前景並非那麼光明。

去年 11 月,科技網站 CNET 的編輯團隊之一「CNET Money」發起了一項測試,使用內部設計的 AI 引擎幫助編輯撰寫有關金融服務的內容,並發布了 77 篇短篇文章。具體工作流程為:編輯首先制定故事的大綱,之後 AI 共同參與寫作,最終成稿。

CNET  AI
CNET 的 AI 寫作測試
圖/ 極客公園

但很快,CNET 就發現了文章中存在多個錯誤,以及沒有正確引用他人文章等問題,於是暫時停止了使用 AI 生成文章。

今年 1 月,一篇名為《The Rationalist》的文章同樣遭到了人們的議論。該文的部分內容被指控直接摘錄自科技媒體 Big Technology,最終該文的作者 @PETRA 承認他們使用了生成式 AI(包括 OpenAI、 Jasper 和 Hugging Face 的工具)來創作這篇內容。

由於內容失實、機器人洗稿這類問題的存在,對於重視「真實」「獨家」「原創」的傳媒行業來說,AI 如今尚不能被百分百信任。這或許也是 BuzzFeed 的 CEO 沒敢貿然讓 ChatGPT 參與新聞內容生成的重要原因,喬納·佩雷蒂告訴 CNN,「BuzzFeed 將負責任地使用人工智慧。」

正如國外有專家評論的那樣,「謹慎對待新技術並了解它們的能力和侷限性是很重要的,同樣至關重要的是,不要誇大其潛在危險,並考慮如何以積極和負責任的方式使用它們。」

當下,AI 對於傳媒業的幫助還很有限,但也許未來某天技術的發展能徹底將記者和編輯們從繁重的基礎任務中解脫出來,到那時,專業人士需要提供的,將只是一個充滿創造力的大腦。

本文授權轉載自:極客公園

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

關鍵字: #AI
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從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?
從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?

AI 與數據正快速落地至各行各業,從製造、金融、電信、醫療到零售,應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域,卻長期受到數據破碎且不透明的限制,只能仰賴人力蒐集資訊,再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策,使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點,方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」,以開放式平台為核心,串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色,勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌,希望能透過科技促進數據流動,為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

方睿科技
方睿科技首度舉辦 2026 Raise Day,以開放式平台為核心串聯多元角色,推動商用地產邁向產業共好的新階段。
圖/ 數位時代

方睿科技雙軌策略,讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出,在 AI 時代,人應該專注於「最有價值」的工作;然而在商用地產業中,專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上,真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配,讓人力從低價值的資料處理中解放,將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

方睿科技
方睿科技創辦人暨執行長 吳健宇
圖/ 數位時代

為此,方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台,運用 AI 技術,將過去產業中破碎、非結構化的資料,重塑為可被運算、可驗證的標準化數據,並結合圖表與互動式介面,讓使用者能夠快速得到完整市場資訊,實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟,將不動產視為企業服務的核心載體,串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴,使空間不再只是靜態標的,而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄,平台得以發展「資料即推薦」模式,推動商用地產從單點交易,邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制,實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下,真正的競爭關鍵已不在模型本身,而是能否有效率地收集資料、提高資料品質,並將其與實際決策流程緊密結合。為此,方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪,回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題,成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明,資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段,必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告,並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉,透過資料清洗與實體對齊,將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關,則引入不動產專家進行校正與產業判讀,補上模型難以理解的規則與慣例,確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段,藉由收集使用者提問與行為,檢視現有資料是否足夠精準,再回到專家校正與補齊流程,使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上,方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示,PickPeak 並非單純的物件搜尋工具,而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動,提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件,再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案,真正將 AI 從「回答問題的工具」,轉化為「陪伴決策的數位專家」。

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方睿科技技術長 郭彥良
圖/ 數位時代

創新 Data to win 模式,讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過,單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級,因此,方睿科技提出的第二條路就是,推動產業生態系聯盟,整合商用地產市場上不同角色的數據,讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出,目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間,缺乏有效的整合機制,導致企業在選址與空間規劃過程中,難以快速找到真正合適的服務與解決方案,形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點,方睿科技提出「Data to win」模式,以資料取代傳統「Pay to win(付費買廣告)」思維,讓真正具備經驗與實績的服務夥伴,在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明,在廣告投放效益越來越低的情況下,企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」,而是「如何在對的地方被看見」,這將是未來的市場勝出指標;而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力,方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料,經過去識別化與結構化處理後,再嵌入企業決策流程中,讓推薦不再來自廣告投放,而是真實、可被驗證的使用經驗,透過這樣的機制,不僅提升企業決策的準確度,也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說,方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料,讓企業在選址階段,就能同步評估空間規劃方案,加速決策流程。又如,整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料,並呈現在地圖上,協助企業評估辦公據點的交通便利性,優化員工日常通勤與出行體驗。此外,平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊,協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓,提升進駐媒合效率。

方睿科技
方睿科技不動產知識創新中心總監 曾凡綱
圖/ 數位時代

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調,方睿科技已經透過投資與合夥模式,將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域,至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星,以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作,方睿得以更深入理解產業真實痛點,讓科技不只是工具,而能真正回應實際決策與服務需求。

此外,方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟,目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入;接下來,方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入,讓數據在安全、可控的前提下流動,進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值,為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

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右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁 、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳,透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。
圖/ 數位時代

方睿科技官網: https://www.funraise.com.tw

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