久違更新近況。
一直以來實在相當感謝機緣，雖然不總總在自己需要或想要的時刻來臨（過於奢侈），但感謝願意相信的長輩、朋友，給予諸多機會和關懷。
比起大學至碩一以前發文頻繁，這兩年只有偶爾在臉書上更新（近期還都是棒球XD），這樣的頻率近期應該不會有太大的變動。2021年同時入學了生資所與新聞所、2022年生資碩士畢業。在2023年新聞所碩二結束後，想說不枉新聞所一場，實在是真的很想當記者（或更定義清楚可能偏向資料記者）看看，哪怕短期的實習記者，希望能伴隨碩三的研究生活，把握年輕、學生身份去嘗試，或能找到未來的明確動向。
必須說大學時期幾乎把時間奉獻給（相對比較基礎科學的）實驗室，真心很想去業界看看，曾經也投過幾個實習無果，而這次投了幾家心儀且崇拜的媒體團隊（天下、關鍵...），實習缺無果，正職缺對部分媒體來說仍有疑慮（在學身份，但其實已經努力辯護自己已經沒有課了）。
也算是做過夢了，決定先去當兵沉澱。
2023年11月服替代役至隔年5月，感謝北市原民會，遇到很好的鄰兵&同事、還算舒適的工作環境，算是體驗/觀察了半年的公務員（打雜）生活。
原民會打雜生活
結束服役生涯，很意外的在因緣際會下，七月進入了中央社媒體實驗室。
今年續約的公告（其實蠻酷的，竟然還會被貼出來ＸＤ）
過去大家（媒體圈）對媒體實驗室的印象大概都是持續推出很不錯的數位敘事專題，酒駕報導、水果戰士、議員提案專題...，很多都很有印象。但我進去的當下，媒體實驗室開始減少了專題產製，轉而做關於 AI 、NLP 結合應用在新聞編輯室，從專題團隊變成類似資訊 RD 團隊，雖然這樣的編制在媒體裡面大概極少見（或者感覺沒見過(?) ），畢竟如果有專業大量的需求，大概媒體會選擇外包居多(?)。但撇開無論是自我成長還是各項條件看，至今回想起來仍慶幸自己能參與其中。
身邊的朋友如果有聽說的話，過去曾經說過「好想在媒體業當一個工程師」這類話，至少在現階段竟然有點莫名的實現了。可以寫 code 之餘，聽聽daily、編輯台、專題的腦力激盪跟專題生成，就算自己沒參與（但很想參與XD）還是很快樂。
AI，對於理工人來說早就不是什麼新名詞。各種機器學習演算法早就已經充斥在每日課程中。生資背景來看，那些蛋白質結構預測，也都 AI 在裡面。所以比起講 AI，想要更限縮談的是「GAI（生成式 AI，Generative Artificial Intelligence）」。
這段時間中，世界發生了劇烈變化。ChatGPT 橫空出世，不僅衝擊文字工作者，更漸漸也衝擊了軟體開發者（甚至針對「半路出家」的軟體開發者）。聊天機器人本來就不是舊名詞，但能讓機器賦予思考、推理能力，做的「像人」、「幾乎就是人」，ChatGPT 出現是一個相當大的突破。
在媒體實驗室開始做的各項專案，除了思考 GAI 應用在 newsroom 的機會，GAI 也開始介入了自己的開發流程。
（不禁感嘆大學四年努力與血淚讓死腦筋學會的程式，這個時代開始寫程式的人只要用力一個月幾乎等於我的大學四年......）
跟AI合作開發了AI下標、AI配圖（AI-powered image/video search），與同事合作新聞事件摘要（私心很喜歡這部分），結合斷詞廠商與同事思考建立萃取關鍵字的機制。
此外，自己雖然會前端，但也從不會寫 Chrome Extension，因此這次也與AI合作做了「志明編輯助手」將這些「AI組合拳」統合為一，供編輯、記者使用。
最一開始志明助手版本
大概比起科技業，我們看來沒有特別嚴謹的產品開發的流程。這個外掛本身雖是走向最終融入新聞編輯器之前的一個測試產品，但「志明編輯助手」其實沒有很多人使用XD。可以說是大家還不習慣，但大概還是歸咎於自己開發的功能還不夠「好用」（雖然已用力嘗試讓它不只是「一個工具」），這是未來自己還需要多多琢磨之處。
下圖供參考，UI 就是我與 Cursor （AI編輯器） 奮鬥的結果XD。
後來志明 AI 因應 LINE Notify 服務即將關閉，把輿情的通報等內容融合進外掛當中。同事將資料放到資料庫上，讓外掛去直接讀取近數個小時內的資料。
至於畫面左手邊的「熱門關鍵字」也是近期自己的工作主責之一。過去中央社已經非常早就將 CKIP 的斷詞技術應用在社稿當中，而這次我們也用了其他付費廠商的斷詞服務，為了達成相同目的，自己大概也花了數個月在奮鬥調整程式。
因為過去沒有這類型開發經驗，也在持續摸索這些從無到有的「產品」開發流程。
比如剛進去被分配到要處理 AI 圖片搜尋，跟曾待在AI新創的朋友聊到，「做RAG（Retrieval-Augmented Generation），大概處理最多的是那個R的部分」，感謝過去對新聞文字與新聞工作的敏感與對軟體工具開發的思維，也讓我更能思考人機如何更良善、無縫的互動。
先將圖片內容讓 AI 文字化、再將文字 embedding 後存入資料庫。使用者 Query 會與資料庫的資料做 similarity search 而獲取最終結果。
此外，在之間的插曲是以球迷身份做了棒球12強速球的專題，這也是在板上分享過的部分了。參與了一點點數據分析，算是一圓資料記者夢XD。媒體實驗室仍留有製作內容的同事，總是感到驚嘆的是集3D、新聞專業於一身，一手撐起這好幾個很棒很棒的專題。
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小插曲是，工作短短這段時間，陸陸續續還收到了幾個我自己非常非常喜歡的工作機會，但也因為總覺得想在目前的地方多學點東西而拒絕（然後每次拒絕都會惋惜萬分），由衷感謝身邊的機緣。我想未來還是會有機會的吧！
簡單記錄近況，不知道能走多遠，但就持續前行看看。
