用人工智慧重新探索舊有的新聞領域

2025 年 01 月 16 日 | 卓越新聞電子報

劉子瑞｜特約記者編譯報導

尼曼新聞實驗室依照慣例，在2024年末推出「展望2025新聞業」的系列文章，《卓越新聞電子報》從中挑選文章編譯。

本文作者大衛．孔（David Cohn）是 Advance Local 的內容研究發展資深總監。

文章來源：AI helps us revisit old journalism territory

AI 熱潮目前已接近或達到高峰，但其對新聞業的影響尚未完全顯現。我並不想妄加斷言 AI 會帶領我們「進入未曾涉足的領域」，相反地，AI 將協助我們回望過往的熟悉領域、深入挖掘棄置的資源、找到未開發的價值與隱藏的洞見，以及發現曾被認為不可行的機會。有哪些曾經認為不可能的改變，因為新技術的關係，或許值得讓我們重新審視？

利基搜尋引擎

2024 年出現了幾個檢索增強生成（retrieval-augmented generation，RAG）的工具，結合了搜尋檢索和 AI 生成能力，例如，《舊金山紀事報》（San Francisco Chronicle）的賀錦麗新聞助理（Kamala Harris News Assistant）、《華盛頓郵報》（Washington Post）的 Ask the Post AI，以及《商業內幕》（Business Insider）推出的 AI 搜尋功能。

這些工具的獨特之處在於其背後的資料集。那些擁有或能夠創建獨特資料集的新聞機構，即擁有推動利基（niche）搜尋引擎發展的特殊元素，可以在特定主題上與 Google 一較高下。

報紙曾夢想成為網路的首頁，但這一願景並未實現。然而，如果它們能夠創建一個提供足夠價值的利基搜尋體驗，它們可能再次成為某些主題的首選資訊來源。

記者角色回歸

過去，許多新聞報導由兩個角色合作完成：記者和撰稿人。記者活躍、健談，認識市政廳的每個人，他們獲得獨家消息後，會透過電話告知撰稿人；撰稿人擅長文字編排，受過撰稿訓練，能迅速撰寫完成報導。記者往往文筆不佳，撰稿人則不擅於從消息源頭挖掘資訊，而他們是合作的搭檔。在現代，這兩個角色已經合而為一，許多記者甚至稱自己為「撰稿人」。

許多記者擔心因為內容（文字、音檔、影片等）製作成本下降而失業，但其實，大半的記者角色功能仍然重要，而且相對未受 AI 影響，這就是「記者角色回歸」。記者可以透過傳統的實地採訪，來挖掘獨家新聞，並藉此發現新的內容。

未來幾年，記者需要重新專注並加強發現新事物的能力、建立關係、理解社群趨勢等，他們將透過識別、發現新資訊的能力來展現其價值，而非僅僅靠文字編排技巧。

超地方化新聞

超地方化新聞（hyperlocal news）的巔峰大約在 2008 年，當時，Patch是規模最大的超地方化新聞網路平台。不過最終業界並未廣泛接受 Patch，加上缺乏投資回報，讓這種新聞模式難以持續。（編按：Patch 是美國線上AOL 旗下的當地新聞網站，由Tim Armstrong在2007年創辦。）

現今新聞編輯部對 AI 的一大擔憂是它可能取代許多人的工作機會；然而，出乎意料的是，AI 可能反倒創造更多的就業機會，因為開設一個所謂新聞室的成本將降低。

新聞沙漠之所以存在，是因為某些主題領域的報導在經濟上不可行。但 AI 可以降低成本，使一到三人的小團隊，也能在沒有外界支援情況下，完整涵蓋一個主題領域。雖然這種情況下，超地方化新聞可能會再次崛起，但我認為不會形成一個類似 Patch 的平台。目前我們已經看到一些小型獨立的新聞室，利用 AI 降低了報導某一地區的成本。

也許失業的情況會出現在中心化的大型機構，這些地方的員工人數過多，且報導集中在已飽和的全國性議題。儘管如此，如果這種失業情況伴隨著分布式地區（distributed areas）日益增長，讓記者專注於實地採訪並創建利基資料集，那麼總體效益將是正面的。

公民新聞回歸

大約 2004 年到 2012 年，「公民新聞」、「參與式新聞（engagement journalism）」或任何讓新聞過程更加透明和提升參與度的報導形態都風靡一時。當時存在一種深刻的實踐和驅動哲學，強調認識觀眾，承認觀眾比我們記者知道得更多。最後，這場運動的熱情大部分被社群媒體吸收，其精神則以其他名稱在其他空間繼續存在著。

公民新聞運動難以持續有兩個原因，第一是過多資訊需要處理；第二是沒有足夠技術支持，來提升消費者服務意識或產生有意義的互動。向觀眾徵求想法意見是一回事，但從中篩選出有意義的資訊，並讓觀眾了解自己在過程中的角色又是另一回事。

2025 年，我們擁有越來越多可用的技術，能夠獲取大量資訊、從中提取意義。正如製作超地方化新聞的成本下降一樣，篩選觀眾參與的案例、理解正在進行的對話、從用戶回饋中挖掘潛在價值的成本也已降低。我們有能力改善新聞業，並讓觀眾與記者工作產生連結感。

文章影片化

我見過許多 AI 新創公司將文章轉為影片，但我認為這種轉向不會成功，單一化的影片不是一種可行的內容策略。

製作影片的成本會更低嗎？會的。但這些影片能否克服「恐怖谷效應（the uncanny valley effect）」，並獨特到能夠建立品牌認同？可能不會。AI 影片創作的領域確實令人驚嘆，但我對於「每篇普通文章都需要附上影片」這個想法並不感興趣。

再探原子化新聞（atomized story）

Circa 是一個獨特的案例，雖然其觸及範圍相對有限，但仍是一個具實驗性、突破性的範例，它讓我們重新思考新聞與資訊可以如何解構與建構。Circa 的核心理念是將新聞拆解為原子單元，然後將這些單元串連起來，講述一個持續發展的故事。（編按：Circa是新聞聚合應用程式，將各家新聞內容拆解，再重組成新的文章，讓讀者快速掌握新聞內容）

我與幾位前 Circa 成員交談，他們都認為當今大型語言模型（large language model, LLM）的進展已讓我們更接近 Circa 的核心願景，像是 Particle News 也已經開始探索這個領域。然而，Circa 的終極目標不只是生成摘要，而是改變新聞的組織方式，概念更接近一個不斷演進的資料庫，而非一系列文章的集合。

想像每當世界新聞報導產生或用戶產生新資訊時，會如何重塑資料庫裡的文章整體樣貌。文章仍然是資訊的基本單元，但文章內部包含的更小資訊單元，正等待提取、重新組織，並以不同的方式講述故事。

印刷媒體的價值變得更加明顯

這有點重複我去年的預測：隨著廉價且不可靠的內容在網路上蔓延，印刷媒體因製作成本相對高昂，而更被認為值得信賴。

採訪、出版與分發印刷媒體所費的工，展現了一種付出行動，因而體現了一種難以被偽造的價值，我稱之為「信任證明（Proof of Trust）」，靈感來自比特幣的「工作量證明（Proof of Work）」。

話雖如此，印刷媒體會像浴火鳳凰般復興嗎？我認為不會。然而，是否可能出現某種轉型？至少這在過去曾發生過。