生成式AI在過去一年來對新聞業造成深遠的影響，為探討如何在使用這項技術的同時保有新聞的核心價值——真實與正確，台灣新聞記者協會與台灣新聞攝影協會在政大公企中心合辦「AI對新聞產業的影響」系列論壇。首場討論的主題是「生成式AI在新聞室的應用：實務案例分享與交流」。論壇的上半場，來自《READr+》的記者李又如、《中央社》媒體實驗室主任宋育泰，以及ETtoday專題中心資深記者唐鎮宇，深入探討了AI在新聞業中的應用實例與面臨的挑戰。

李又如介紹，《READr+》使用生成式AI製作報導的初體驗，是去年的〈一躍成為經濟學人封面：臺灣如何成為外媒焦點〉。這篇報導中，以AI進行「主題分析」和「情緒分析」，大大提升了文本分析的精確度。生成式AI的自然語言理解能力，讓記者能夠直接詢問文本主題，大幅縮短了以往需要斷詞等繁瑣工序的時間。

此外，過往需要耗費大量時間，往往是交由工讀生進行的「資料標記」（Data Labeling），如今也可以由AI處理。「資料標記」簡單說就是依據內容將文本貼上屬性標籤。這麼做有什麼好處呢？李又如說，資料新聞常會做輿論分析，記者在抓取網路上的討論時，可以要求AI篩選有特定標記的內容，確保社會議題的討論不易失焦。

但李又如也提醒，不論是交由AI還是工讀生來做，都必須經過抽查驗證的程序。「不管分析資料的角色是人還是AI ，其實我們並沒有改變做新聞的流程，只是角色換而已。」

李又如認為，生成式AI帶來最大的改變是賦能。即便資料記者自己就會寫程式語言、做資料分析，但更專業的工序還是需要後端工程師的協助。生成式AI在相當程度上將這些技能的門檻降低，記者因而能夠有更多的調整空間，也大幅降低了探索的成本。

李又如說，做資料新聞的一大門檻是程式語言。以前如果要做較進階的分析，就要上網作功課，現在直接問ChatGPT就好了。「你知道你想要做什麼，可是你不會寫，沒有關係，它直接寫給你。」

那麼，一般記者是不是就能無痛轉換成資料記者呢？不盡然。李又如認為，最難的部分在於從「訪問人」到「訪問資料」的心態轉換；但如今生成式AI幾乎把技術的門檻降到最低，若是有心要學，現在正是進入資料新聞領域最好的時代。

宋育泰表示，若以廣義的AI來說，《中央社》其實很早就開始使用AI協助新聞產製。例如2018年使用模板新聞，讓地震消息自動進稿；2019年與資策會合作開發人臉辨識的AI程式；2020年起，除了利用文字轉語音的方式唸新聞，也開始使用程式斷詞來進行文本解析，到了2022年，此程序已經推及社內所有新聞，成為標準化的作業流程。

宋育泰特別強調，《中央社》和資策會合作開發的人臉辨識系統雖然是使用《中央社》的照片作為資料庫，但都是出現在公共場合的照片，而且是針對名人進行辨識；隨機出現的路人不具可辨識性，也不在使用範圍內，因此即便有侵犯隱私權的疑慮，程度也很低。

及至2023年，各種生成式AI軟體有如雨後春筍般萌生，媒體內部也多方應用，逐字稿、圖像設計、翻譯都不在話下。他說，有些概念複雜的圖像不見得能在素材圖庫中找到，即便有，風格也不一致；而Midjourney可以讓素材風格統一，大幅提升美編的效率。另外，很多時候跟AI互動還能發現預期外的構想和呈現方式。

除了上述功能，AI撰寫一周大事、問答機器人等功能也在《中央社》的使用範疇中，今年七月更透過社內主播的聲音訓練出專屬的聲音模型「百聲」，可謂應用多端。儘管如此，宋育泰特別聲明，《中央社》對於生程式AI的使用相當謹慎。

鑒於這項日新月異的新科技可能引發的爭議及疑慮，《中央社》2023年9月1日宣布了「《中央社》生成式AI應用指南」，並隨著時間推進持續編修。例如今年因應「百聲」的上線，就增加了虛擬主播的使用範圍與規範。

宋育泰將《中央社》的對生成式AI的應用描述為「打一套AI的組合拳」，從進稿、編輯一直到發稿的過程中，將AI能發揮功能的環節一個個組合起來。他特別指出，將這些功能完備的用意並不是要把編輯裁員或縮編，而是希望能夠透過AI的服務加速新聞製程、減少錯誤，進而投入更多記者到現場。 

隨著ChatGPT和MidJourney這類AI工具逐漸進入新聞製程，AI是否會取代記者或美編的話題一直引發熱議。唐鎮宇從自身經歷出發，比較了使用生成式AI以及與人類共事的經驗。

唐鎮宇在製作《台灣長照家庭圖鑑》時正值疫情期間，無法拍攝現場，因此選擇以手繪插圖的方式做視覺呈現。但是關於圖像的風格與方式，卻花費了長達兩個月的時間和美編討論，時間成本相當可觀。但他也表示，美編最後製作出的圖像卻有著令他驚嘆的巧思與細膩。

後來唐鎮宇在使用生成式AI生成圖象時，面臨的困境剛好相反。「沒有人跟我討論到底該畫什麼。」他說，AI確實能生成品質不錯的圖像，但是在風格與細節的把控上，還是難以和人類媲美。而且，圖像風格和細節的調校，其實要比想像更費時。

談及生成式AI會不會取代記者，唐鎮宇認為現階段還是有相當難度。他詢問現場的新聞同業，與ChatGPT互動的經驗如何。有人認為，除非事前提供有用的資料，否則能難以得到有深度的回答；也有人反應，ChatGPT的資庫無法即時更新，因此對於時事脈動的對應力較差。

唐鎮宇進一步指出，AI在處理某些敏感話題時仍有限制，這些限制可能是基於AI倫理考量；但記者工作往往需要報導一些敏感或爭議性的社會議題，這種能力AI目前仍難以完全取代。

這樣的說法並非沒有道理，畢竟記者工作需要高度的靈活與彈性；但就如同早前ChatGPT被限制不能教導投資理財一樣，對敏感話題的限制，也是人為的枷鎖，是值得注意之處。

唐鎮宇和李又如持類似的看法，認為，ChatGPT這類大型語言模型最大的影響，就是讓記者開始有初階的工程師能力。他說，在地震新聞的發稿中，ETtoday的AI小組團隊成功開發出了一個能夠迅速生成新聞稿的AI模型，並且已經擴展至天氣預報的其他應用場景。

在其他流程中，生成式AI的應用也所在多有，例如改錯字、下標題、併稿、寫訪綱、甚至延伸改寫。但是對於AI能夠讓媒體投入更多記者到現場、或是把更多能量拿來做深度報導的說法，唐鎮宇認為太過理想化，「這完全是勞方的角度，」他笑說：「資方一定不會這麼想。」

唐鎮宇也指出，在生成式AI廣泛應用於新聞製作的同時，倫理問題逐漸浮現。在圖像的使用上，他認為，為降低讀者誤認為真的風險，不應使用擬真圖片。至於文字的部分，他說，雖然「人類要為最後生產結果負責」是現在的共識，但這衍伸出一個問題：標示該怎麼標？

「如果我要負全責，我要標示嗎？」他以AI協作的氣象新聞為例，標示寫著「70%由AI生成，30%由人工校對而成」，那讀者該如何看待這樣的標示？「到底是會下雨的部分還是不會下雨的部分由人工審核？我不知道。」

唐鎮宇強調，媒體的核心在於讀者的信任。無論新聞報導使用了何種技術，最終都應該由媒體對報導的準確性負責，關於使用AI的標示與否、怎麼標、以及標示所代表的意涵，是值得深思的問題。

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主編：蔡宏杰