AI助理新聞摘要錯誤率達45%!BBC研究:Gemini引用品質最差、年輕世代盲信恐釀媒體信任危機
AI助理新聞摘要錯誤率達45%!BBC研究:Gemini引用品質最差、年輕世代盲信恐釀媒體信任危機

重點一: 跨國大規模研究顯示,AI助理對新聞內容的表述有高達 45% 的錯誤,此系統性問題無關語言或平台,恐危及大眾信任。
重點二: 4大主流 AI 平台中,Gemini 的表現最差,有 76% 的回覆存在重大問題,主因是其引用來源的品質不佳。
重點三: 儘管錯誤率高,但仍有許多閱聽人(尤其年輕族群)信任 AI 助理提供的新聞摘要,且AI發生錯誤時認為新聞機構責無旁貸。

歐洲廣播聯盟(EBU)、英國廣播公司(BBC)近期公布一項大型跨國研究《AI 助理在新聞中的使用與認知》,揭發AI助理在處理新聞內容時,存在嚴重的系統性錯誤。

這項橫跨 18個國家、涵蓋 14 種語言的調查顯示,無論使用哪種語言、地區或平台, ChatGPT、Copilot、Gemini 或 Perplexity等AI 助理在回覆新聞相關問題時,高達 45% 的內容至少存在一個重大錯誤,其中,31%的內容在辨識、引用或連結所使用的原始資訊來源時出現錯誤,而20%的內容含有「重大準確性問題」,包括AI幻覺或引用過時資訊 。

如今有愈來愈多人使用AI 助理作為獲取資訊的主要入口, 特別是 25 歲以下族群中有 15% 就使用 AI 助理看新聞 。高錯誤率不僅威脅到新聞內容的準確性,更可能動搖民眾對新聞媒體乃至民主參與的信任。

EBU 媒體總監暨副總幹事德・騰德(Jean Philip De Tender)強調,這些錯誤並非單一事件,而是「跨越國界和多語言的系統性問題」,大眾若無法信任資訊來源,最終將「什麼都不信」。

觀察一:4大平台表現評比,Gemini 來源引用最棘手

這項研究評估了 ChatGPT、Copilot、Gemini 和 Perplexity 4大主流 AI 助理平台共 3,000 多個回覆,根據準確性、來源引用、事實與觀點的區分,以及提供背景資訊等關鍵標準進行評估。

結果顯示,錯誤的分布在不同平台間存在顯著差異, 其中 Gemini 的表現最為不佳,有 76% 的回覆被判定存在重大問題,這個比率是其他 AI 助理的2倍以上 。主要症結在於 Gemini 糟糕的「來源引用」表現,整體調查中,有 31% 的回覆存在嚴重來源問題,包括引用來源遺失、具誤導性或根本錯誤。

BBC 生成式 AI 專案總監亞契(Peter Archer)表示,雖然樂見 AI 帶來的價值,但大眾必須能夠信任他們所閱讀、觀看和聽到的內容,並願意與 AI 公司合作,共同解決這些明顯存在的重大問題。

觀察二:4大AI錯誤類型,「事實錯誤」最損信任感

為了深入了解錯誤對大眾信任的實際影響,研究測試了4種常見的 AI 錯誤類型,包括事實錯誤(Factual Errors)、觀點作為事實呈現(Opinion as Fact)、來源與歸屬錯誤(Sourcing Errors)和自行加入觀點(Introduction of Opinions)。 結果表明,所有錯誤都會嚴重損害用戶的信心,其中事實錯誤最具破壞力。

高達 84% 的英國成年人表示,事實錯誤(如日期、數字不準確)將對他們對 AI 摘要的信任產生重大影響,因為準確性是用戶對新聞內容最基本的底線。

觀點作為事實呈現類型中,有 81% 的人認為這會嚴重損害信任,因其破壞了公正性讓用戶感覺 AI 系統在選邊站或有隱藏偏見。

即使是更為技術性的來源與歸屬錯誤(如錯誤引用新聞機構),也有 76% 的人表示會破壞信任,讓人質疑內容真實性。

當 AI 助理自行加入原始報導中沒有的觀點時,模糊了報導與評論的界線,有 73% 的人會因此對其信任大打折扣。

報告強調,在大家習慣快速瀏覽資訊的時代,任何一個小錯誤,都會在用戶心中留下負面印象。

觀察三:AI 錯誤回應闖禍,媒體恐背連坐黑鍋

這項研究還揭露了一個對新聞媒體來說很頭痛的問題:當AI發生錯誤時,閱聽人不僅會責怪 AI 服務提供商,也會將矛頭指向新聞提供者。

許多人錯誤地假定 AI 助理提供的新聞摘要是準確的。在英國成年人中,超過三分之一新信AI 能產生準確的摘要,而在 35 歲以下的年輕族群中,這個比例更攀升至近一半。

而當AI內容出現錯誤時,大多數英國成年人認為 AI 服務提供商 (36%) 和政府/監管機構 (31%) 應負責確保 AI 回覆的準確性。

即使錯誤是由 AI 摘要生成所致,仍有 23% 的人認為「新聞提供商」應該為與他們名稱相關聯的內容負責,有 35% 的人本能地同意新聞來源就該為 AI 摘要中的錯誤負責。 這些都表明 AI 助理的失誤,可能連帶對新聞媒體的信譽造成負面影響,即使錯誤並非新聞機構所致。

報告也指出,若想恢復民眾的信任,AI 平台必須提供清楚的來源、時間和連結,並且一旦修正錯誤,要確保在所有地方都能同步更新,避免讓新聞媒體成為 AI 錯誤的替罪羔羊。

AI新聞摘要仍是演算法,動搖新聞品牌信任度

這份報告警告 AI 摘要中立的可靠表象創造了用戶的盲點。由演算法帶來的虛假確定性,導致用戶在接收資訊時鬆懈了查證的本能。

如果這種情況持續,AI 的系統性錯誤不僅會讓用戶失去對技術本身的信任,還可能悄悄侵蝕用戶對整體新聞品牌的可信度與信任感,最終對整個新聞環境造成負面衝擊。

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資料來源:BBC

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 蘇柔瑋

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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