2年近萬名記者丟飯碗!從代筆寫稿到預測風險,AI如何顛覆新聞業的運作法則?
2年近萬名記者丟飯碗!從代筆寫稿到預測風險,AI如何顛覆新聞業的運作法則?

在這個資訊以閃電速度流動的數位時代,新聞業的角色從未如此重要,也從未如此充滿挑戰。AI 分身即將全面翻轉新聞的生產與消費模式。

生成式AI 已經具備自動撰寫內容的能力,例如OpenAI 研究的GPT-4 等平台,能夠根據使用者的提示,以驚人的速度產出新聞報導、體育賽事摘要、財經報告和天氣預報。

財經新聞報導就是很好的例子,能清楚展現出AI 的實力。在採用AI 之前,美聯社(AP)需要大批記者,手動撰寫約三百家標準普爾500 企業的季度財報。這個過程既耗時又繁瑣,經常導致公司財報報導延遲。如今,美聯社和其他新聞機構能運用生成式AI,再搭配札克斯投資研究(Zacks Investment Research)的資料,在幾分鐘內產出精簡的財報新聞。

理論上,如果能高效產出營收報導,人類記者應該能空出更多時間,投入更深度的調查報導。但事實上,有大量記者失業。最新一項研究估計,僅在2023 與2024 年間,英國和北美地區就有將近一萬名記者因AI 相關因素被裁員,而且這個數字極可能被低估。

當我們從生成式AI 轉向AI 分身,自動化新聞代理(news agent)會愈來愈擅長即時篩選龐大的資料、辨識趨勢,並產出洞見。這項能力改變新聞機構處理突發新聞與長期追蹤報導的方式,例如路透社開發出一個名為Tracer 的AI 工具,能掃描推特/X 等社群媒體平台與其他網路來源,偵測突發新聞。Tracer 會分析資料,評估消息來源的可信度、資訊的相關性,以及發展中的事件可能產生的影響。

24 小時不休息的新聞雷達

2016 年,《華盛頓郵報》(Washington Post)就開發出名為Heliograf 的AI 工具,能自動生成新聞報導。Heliograf 會監控社群媒體、選舉結果和體育賽事比分等即時資料,快速生成並更新新聞報導。

在2016 年美國總統大選期間,Heliograf 從政府資料庫監測選舉結果,並即時更新關鍵選區的選情報導。到了2020 年,《華盛頓郵報》新增AI 語音助理,能自動將最新的選舉動態以語音形式插入自家的政治類播客節目中。

從2020 年開始,各種自動生成新聞的應用程式不斷湧現,展現出AI 迅速處理資料的能力,讓新聞媒體能用前所未有的速度,回應瞬息萬變的事件。2021 年,美國國會山莊暴動發生的最初混亂時刻,路透社的Tracer 系統從大量社群貼文中迅速篩選資訊,找出關鍵發展和可信來源。路透社憑藉Tracer,得以

在適當的時機準確更新新聞,讓讀者能隨著事件發展,第一時間掌握最新動態。

同樣的,2022 年俄羅斯入侵烏克蘭時,新聞媒體運用AI 工具監控官方發言、社群媒體動態與前線報導,快速核實資訊、追蹤部隊調動、報導人權侵犯事件,因此才能夠在這場瞬息萬變、局勢動盪的戰爭中,持續提供全面又即時的報導。

AI 也能產出多媒體內容。AI 系統能生成語音、影片和互動圖表,提供沉浸式新聞體驗。包括《紐約時報》( The New YorkTimes)在內的多家新聞媒體,已經開始運用AI 製作新聞報導的影片摘要。這些AI 生成的影片可以將長篇報導濃縮成短片,幫助忙碌的讀者快速掌握重點。

在以巴衝突期間,《紐約時報》運用AI 分析以色列在加薩南部轟炸行動的衛星影像。AI 工具掃描衛星影像中的彈坑,偵測到超過一千六百個可能的彈坑。隨後,記者團隊人工檢查這些影像,辨識出最有可能是兩千磅炸彈造成的彈坑,最終製作出結合視覺與數據資料的完整報導。

你的個人化新聞同伴

專業新聞報導的創新,只揭示這場AI 變革故事的其中一面。如果每個人都擁有一個強大的AI 同伴,具備與國際調查記者聯盟同等級的分析能力,能協助分析海湖莊園文件(Mar-a-Lagopapers),或是杭特・拜登(Hunter Biden)的筆電資料,結果會是如何?

我們已經知道,機器學習演算法可以分析使用者行為,為讀者提供個人化內容,這種個人化推薦能確保讀者收到的內容與自己切身相關。但是,使用者專屬的AI 同伴能做到真正的個人化。

假設你對快速變化的科技和創新世界很感興趣,你專有的AI 同伴能分析新聞稿、科技部落格與專利申請文件,幫助你掌握最新的AI 發展、機器人動態、軟體更新與公司消息。體育迷可以要求他們的AI,製作出比賽摘要、球員檔案,以及賽前賽後分析報告。

又或者,你可能希望你的AI 協助分析政府文件、政策白皮書和政治演說,從中找出模式,並總結最新的法律條文、監理措施,以及政治操作。

AI 系統非常擅長把長篇文章濃縮成重點摘要,讓我們快速掌握關鍵資訊。對於偏好輕量閱讀的人來說,這項功能就像雞塊一樣方便食用、容易消化。又或者,你可能真的想要深入研究,你的AI 同伴可以協助分析與理解新聞事件的脈絡,整理公私部門重要人物的背景資訊,評估全球事件的風險,並預測這些事件對於經濟、政治的影響。

擁有多模態AI 之後,你可以選擇自己偏好的新聞媒介與格式。不論你喜歡閱讀文章、觀看影片、或是收聽語音,這些AI 系統都能以你喜歡的方式提供新聞。像是亞馬遜的Alexa、Google 的Assistant,以及蘋果的Siri 等熱門的AI 語音助理,都能根據使用者的偏好,客製化新聞簡報,讓人們在開車、做飯或運動時,隨時掌握最新消息。

AI 與擴增實境技術也會帶來更多互動式、沉浸式新聞體驗。讀者可以透過視覺化、沉浸式的呈現方式,探索新聞故事,透過3D 模擬體驗關鍵事件。試想,現在有一款擴增實境新聞應用程式,能讓讀者進入衝突地區的3D 模擬場景,瀏覽互動式時間軸,甚至提供重要地點的虛擬導覽。這種沉浸式體驗或許能加深理解、引發同理心。但是,使用者的偏好最終是否會讓這些體驗產生偏差?

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本文授權轉載自《AI分身時代:顛覆職場、教育、醫療、人際關係的人機協作新模式》,Joseph Bradley, Don Tapscott著,天下文化出版

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圖/ 天下文化出版

責任編輯:蘇柔瑋

關鍵字: #AI

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