媒觀董事黃哲斌提出2個具體的方向:正視AI倫理、組織免疫節點。「AI倫理」是需要大家一起集思廣益的重要議題,像是AI是否應該接受產製假訊息的指令、是否應該提供犯罪行動的建議等等;「組織免疫節點」則是透過如事實查核中心、美玉姨等資源的投入,協助社會抵抗AI造成的副作用。
回到上述媒介理論的觀點,AI時代最重要的原則應該是「要理解AI科技,瞭解並且接納AI帶來的風險,從中找到適宜的處世姿態」,不因為過度依賴AI、以致喪失人的自主權,最終被AI反噬。也許「學習程式語言」就是未來媒體素養的一部分,因為透過學習程式語言能幫助我們理解AI科技,進而評估可能風險、找到合適的處世姿態。
從大眾媒體時代走到網路時代,從部落格走到社群平台,這幾十年來媒體環境的巨變,也讓「媒體素養」必須有所改變。教育部從2002年提出「媒體素養教育政策白皮書」後,20年來未有修訂,於是原訂去年提出第二版,但最後預定於今年提出,值得期待。然而,以回應網路環境的第二版白皮書尚未出爐,AI卻又將對媒體造成巨大衝擊,「AI時代的媒體素養」需要大家一起發揮想像力。
2️⃣ AI可能如何與新聞業互動? 📌取代記者?還是成為記者的同事?
「取代」一直是人們面對AI的焦慮來源,確實,目前只要提供ChatGPT基本的資訊,他就可以擬出一份可以用的新聞稿,這樣是不是代表記者就要被取代了?「卓越新聞電子報」主編實際測試後發現,ChatGPT能用既定樣版妥善處理「已經發生」的事件,像是資訊固定的運動賽事、股票漲跌等,該文認為,這或許代表AI能節省記者寫稿時間,但仍未能處理深度報導或完善事實查核。
把視角移回到網路剛出現之際,網路對新聞的影響,政大傳院教授王淑美曾針對「記者如何在網路環境下轉變」進行研究,當中即指出:網路時代人人都已能快速接觸各類資訊,但是記者仍秉持對「即時」的堅持,只是消蝕了新聞專業。因此研究指出,網路時代的記者應該回歸專業實踐,而非一昧追求速度。
所謂專業實踐,我們認為除了「平衡、真實、多元」之外,還包括「主動挖掘不被看見的事」、「找到社會公眾在乎的切角」、「分析事件的結構與脈絡因素」等。德國報業集團斯普林格執行長杜普納也指出,AI的加入讓調查報導、個人特質導向(記者變網紅?😏)的報導變得愈來愈重要,而「探尋事件背後的真實動機」仍然是記者的一項工作。
我們可能可以說,AI的加入不會完全取代記者,而是改變新聞產製的模式,進而幫助記者可以做好更重要的事。
延伸閱讀:
數位時代》美國媒體Buzzfeed真的讓AI進入新聞產製|https://bit.ly/3xM6Ork
尼曼新聞實驗室》AI讓在地新聞組織有了生機|https://bit.ly/3YZV7cx
📌即時新聞還能存在嗎?
如同上面說的,當今天的ChatGPT已經能在收到具體的資訊細節後,快速綜合產出一份新聞稿,那麼「新聞」究竟該如何重新定義?「即時新聞」還會是記者的工作嗎?其實也已經有一些可以想像的例子:運動賽事、股票漲跌、天災人禍快報等等,這些若由AI協助生成新聞稿,的確可以節省許多時間。
順帶一提,台灣人工智慧實驗室開發一款實驗性的App「迷音Miin」,他會自動綜合國內24家媒體的新聞內容,摘要後自動撰寫成一篇報導,他們希望藉此幫閱聽眾打破同溫層、隔離情緒波動。(不過目前產出的文章仍有瑕疵)
延伸閱讀:
Miin》直接看看Miin的文章吧|https://miin.cc/feed
App Store》關於Miin的介紹(請見商店說明)|https://apple.co/3IGZNxa
📌實測!AI能有效查核假訊息
王維菁、廖執善、蔣旭政、周昆璋在2021年發表一份研究,他們使用AI及自然語言處理技術偵測假訊息,研究指出分辨率可以達90.53%,確實能協助讀者判斷新聞的可信度,不過仍有些假新聞特徵「目前」較難由AI判斷,像是內文邏輯的正確性;同時,有些特徵「更適合」由人類進行判斷,像是新聞網站的背景。
此外,該研究分析AI分辨假新聞的結果,是以「人類思維」去理解其運作,並不一定等於機器實際運作時的思維(機器也不會告訴我們),因此研究強調人類不應過度仰賴AI,以免造成機器獨裁、人類喪失主體性的結果。研究者進一步指出,「假新聞」已不完全是資訊正確與否的問題,有時反而是政治議題,這是AI無法解決的問題。
📌這麼會畫畫!能否降低產製成本?
除了新聞稿外,搭配圖表、影片、動畫等方式解說,會讓內容更生動而容易消化,但這些目前都得依靠人力進行創作,然而生成式圖片AI技術若進入編輯台,例如吳淡如使用的Midjourney,或許未來都能大幅減少新聞產製流程、成本,甚或是即時將新聞圖像化,有助於強化理解。
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參考資料
1.Wikipedia(2023)/「ChatGPT」條目|https://bit.ly/3xKEmWZ
2.Wikipedia(2023)/「OpenAI」條目|https://bit.ly/3xOeZ6x
3.Wikipedia(2023)/「伊隆·馬斯克」條目|https://bit.ly/3lSmTJi
4.科技新報(2023)/微軟正式投資 OpenAI 數十億美元,擴大合作夥伴關係|https://bit.ly/3YVa0Ne
5.鉅亨網(2023)/馬斯克:OpenAI 和我創建它的初衷已背道而馳|https://bit.ly/3YP39VD
6.數位時代(2022)/ChatGPT是什麼?可以寫code、寫論文⋯一篇看懂最強AI「ChatGPT」紅什麼|https://bit.ly/3SpfrBE
7.財訊(2023)/ChatGPT暴紅!2個月用戶數飆破1億人,這款聊天機器人將如何引發顛覆市場的AI大戰?|https://bit.ly/3IPK7sA
8.紐約時報(2023)/人格分裂、瘋狂示愛:一個令人不安的微軟機器人|https://nyti.ms/3KzUz98
9.科技新報(2023)/OpenAI 吃人夠夠?無償盜用媒體文章訓練 ChatGPT,再搶走記者飯碗|https://bit.ly/3lXs2jn
10.T客邦(2023)/Stability AI、Midjourney、DeviantArt 三大AI繪圖遭藝術家提告「近乎無限量侵犯人類藝術家版權」|https://bit.ly/3Zja09O
11.中央社(2023)/AI繪圖有著作權? 美國首度判定:不應獲版權保護|https://bit.ly/41l40Pv
12.關鍵評論網(2015)/電影裡的人工智慧(A.I.)大解析(上):機器人會否夢見電子羊?|https://bit.ly/3m5xwIM
13.關鍵評論網(2015)/電影裡的人工智慧(A.I.)大解析(下):人工智慧所認定的「人」,又是什麼呢?|https://bit.ly/3XRON5y
14.林思平(2020)/人工智慧與媒介理論:基德勒、克拉瑪與亞馬遜 Echo/Alexa|https://bit.ly/3Z4pqz2
15.leafwind(2023)/是 AI 追上了,還是人類倒退?|https://bit.ly/3lRhLFh
16.New Yorker(2023)/ChatGPT Is a Blurry JPEG of the Web|https://bit.ly/3EDaCyX
17.關鍵評論網(2022)/網紅小玉「Deepfake換臉A片」119人受害,一審判刑5年6個月,沒收犯罪所得1200萬餘元|https://bit.ly/3HzOurx
18.紐約時報(2023)/真假難辨:當「深偽」技術被用於親中宣傳|https://nyti.ms/3KzisgH
19.太報(2023)/立委促「新聞議價法」進入立法程序!數位部:展開第二輪數位平台與媒體對話|https://bit.ly/3IQ2zBm
20.INSIDE(2023)/元宇宙夢真的掰?祖克柏:Meta 2023 重點為社群平台、生成 AI|https://bit.ly/3ZcrGDM
21.黃哲斌(2023)/館長之後,AI之前:ChatGPT 如何改變我們?|https://bit.ly/3XZCJzl
22.台灣事實查核中心(2023)/NewsGuarad團隊發布測試報告:提防ChatGPT成為錯誤資訊超級傳播者|https://bit.ly/3Su0NcA
23.NewsGuard(2023)/The Next Great Misinformation Superspreader: How ChatGPT Could Spread Toxic Misinformation At Unprecedented Scale|https://bit.ly/3XXxgc8
24.卓越新聞電子報(2022)/人工智慧大躍進,但AI會取代新聞工作者嗎?|https://bit.ly/3YYM4bY
25.王淑美(2018)/網路速度與新聞—轉變中的記者時間實踐及價值反思|https://bit.ly/41pCdxc
26.黃哲斌(2023)/文長慎入:社群時代及其不滿|https://bit.ly/41rK65l
27.商業週刊(2023)/學新東西太麻煩就不碰AI?「PTT創世神」杜奕瑾:善用它提升生活品質|https://bit.ly/3SH8gVx
28.王維菁、廖執善、蔣旭政、周昆璋(2021)/利用 AI 技術偵測假新聞之實證研究|https://bit.ly/3m3ypBF
29.中央社(2023)/德國最大出版集團警告 AI可能取代新聞記者|https://bit.ly/3y3tweR