聚焦解決方案（二）：如何讓好新聞被看見？

2025 年 08 月 6 日 | 卓越新聞電子報

特約記者楊德涵採訪報導

2025年亞洲新聞專業論壇於7月5日至6日舉行，主題為「演算法與AI科技下的新聞專業」，講者們聚焦檢視社群平台演算法、生成式AI對新聞產業帶來的結構性挑戰，也反思因應困境的可能策略。

本場「聚焦解方（二）：如何讓好新聞被看見？」為論壇最末場，由公共電視董事長胡元輝主持，邀請來自台灣的《READr》產品經理羅偉力、Taiwan AI Labs基金會內容執行長黃兆徽、財團法人人工智慧科技基金會執行長溫怡玲，以及印尼《Hukumonine》執行長阿爾卡．迪拉塔拉（Arkka Dhiratara），和韓國《Slow News》執行長李政桓（Jeonghwan Lee）五位講者，各自分享他們回應命題的做法。

本場由胡元輝（左一）擔任主持人，並由印尼（左二起）、台灣及韓國主講者分享各自經驗。（王崴漢攝）

READr Mesh：拒絕演算法的新聞社群平台

首先，《READr》羅偉力以介紹自家新聞產品READr Mesh（下稱 Mesh）開場，他表示READr團隊自2018年成立以來，專注在資料新聞（Data Journalism），並以開放資料為基礎，進行非即時但深入的專題報導。不過，在資訊爆炸、媒體信任度降低的時代，READr也在思考如何讓產製的內容更具價值，透過Google「台灣新聞數位共榮基金」獎助，他們在一年之內，迅速完成調查、設計與產品迭代，並於2024年12月推出Mesh，一個專屬新聞的社群平台，主張「把閱讀主動權還給讀者、把廣告收益還給新聞媒體。」

羅偉力表示，Mesh希望解決三大新聞產業的結構問題：包含第三方聚合者（aggregators）和社群媒體的壟斷，使廣告流量與收益未能回到生產者手中、演算法限制了閱聽多元性，用戶接收到重複且類似的內容，失去接觸多元媒體的機會、深度報導的製作普遍缺乏資源支持，花的時間是即時新聞多倍，卻不一定有相應流量，使媒體為了生存轉向淺層內容。

他們以公平透明的分潤機制，因應第一個問題，羅偉力說，平台新聞的收益，50%將回饋給原新聞媒體，其餘則是留給平台做必要的營運成本，甚至還有回饋讀者的點數獎勵。而面對第二個問題，Mesh沒有演算法推薦，平台上的新聞內容，會依發布時間順序、讀者對議題的關注追蹤，或時下熱門報導議題等類別，來分別呈現。最後，羅偉力介紹所謂的點數獎勵，也就是Mesh Point的設計概念，他表示讀者在平台的所有互動行為，皆可累積點數，用於解鎖需要付費的新聞內容，或直接贊助給喜愛的媒體和議題，甚至點數可以兌換現金，為新聞本身、讀者及產製新聞媒體的三方創造共好生態系。

而現場觀眾提問，Mesh如何吸引使用者改變現有社群使用、新聞閱讀習慣來使用它？羅偉力坦言，並不容易，團隊沒有正確答案、邊做邊試，首先瞄準會看新聞的客群，透過KOL（Key Opinion Leader，關鍵意見領袖）對Mesh的使用測試，以擴散產品訊息。羅偉力說，目前台灣已有26家媒體加入Mesh，非傳統的媒體如《法律白話文運動》也在合作對象之列，他認為加入Mesh對媒體來說，是個沒有損失的合作關係，為內容多增加曝光管道，而平台若有愈多媒體參與，也會愈有價值。

羅偉力介紹自家新聞產品READr Mesh。（王崴漢攝）

Miin：讓AI為己算用，打造可信任、自主的新聞產品

同樣以創新新聞平台Miin，回應現行主流平台、生成式AI崛起對媒體造成的壓力的，還有Taiwan AI Labs。執行長黃兆徽表示，過去她在華視「打假特攻隊」教大家辨識 Deepfake，然技術發展之快，真假難辨已是常態，此後，ChatGPT橫空出世，更對新聞傳播帶來劇烈衝擊。

黃兆徽指出，ChatGPT現已成為全球最大的知識傳遞者之一，它多語言、跨國界，擁有超過5.4億用戶，超過2000萬人付費訂閱，每天產出數十億字，生產量遠超任何新聞機構。現在，用戶於平台搜尋後，AI還會自動總結，使用者直接跳過新聞入口，使媒體過往「議題設定」的優勢，也逐漸消失。

黃兆徽認為，新聞媒體首先應強化AI無法取代的價值，包括記者第一手採訪、現場察言觀色與挖掘議題的功力，和實事求是的查核能力。她認為，這些需要人眼觀察、判斷與倫理意識的工作，是AI難以企及的領域，她希望年輕記者們能有跑過daily news的經驗，學會上述記者要領。其次，她提到，善用AI為己所用、「打不過就加入它」，將AI作為內部產製流程與對外傳播的助力，前者好比將重複性、機械性的工作交給AI，而將人力轉向高價值、高品質的任務；至於後者，她表示新聞業應攜手可信賴的AI團隊，共建自主的新聞平台。

Miin正是在此背景應運而生。黃兆徽指出，Miin平台上的所有新聞，皆由AI主播朗讀，搭配來源溯源、查核標示與假訊息辨識，並偵測社群上的異常協同行為，若發現幾千個帳號同步貼文、休息、再貼類似內容，系統就能發出警訊，若說事實查核中心是在內容上進行查核，Miin便是在技術上進行標示，兩者達到相輔相成的效果。另外，Miin強調透明、公正與無商業干擾的演算法，他們用AI掃描全世界新聞，並參考台灣最常使用的六個社群平台（如Facebook、Instagram、YouTube等）資料，進行分析，每則新聞會自動分類、附上事件脈絡、過去相關的歷史資料，讓讀者可快速掌握事情的來龍去脈。

黃兆徽舉出，台灣曾在疫情期間創下「社交距離App」一千兩百萬人的下載紀錄，說明台灣人民其實有動員、打造本地數位平台的潛力。回到新聞產業，黃兆徽表示Miin目前每週有5萬名活躍用戶，Taiwan AI Labs已有一些基礎建設的成果，願意與媒體開源共享。她期待未來新聞業可組成委員會，發展自主替代方案，大家一起討論屬於新聞的平台未來如何發展，以此為立場和大型跨國公司協商抗衡。最後她強調，新聞不只是內容，更是第四權、信任與公共價值的載體，而打造自主新聞平台，是回應時代的解方。

黃兆徽說明新聞平台Miin如何運作。（王崴漢攝）

印尼Hukumonline：AI為人民普及、強化法律新聞與知識

Hukumonline便是一個符合在地特性的媒體平台。講者阿爾卡．迪拉塔拉表示，原先Hukumonline是媒體公司，但隨經營壓力上升，開啟了商業化之路。他提到，印尼是大陸法系（Civil Law）國家，對錯仰賴習慣判斷，但規範可能不夠健全，而政府與監督機構經常存在「每個人都知道法律」的錯覺，警察執法相當嚴格，沒有「不知者無罪」的藉口，但印尼光是地方政府就有約500個，從中央到地方層級，每個機構又有自己的規定，民眾要能掌握現行法律很是困難，因此，他們發現人民對龐大法律知識存在巨大的知識落差，協助彌補鴻溝並保障人民對法律知情、能夠管理自身風險，成為Hukumonline的核心理念。

不過，阿爾卡．迪拉塔拉提到，Hukumonline首先在資料上面臨挑戰。他表示，印尼現行有330,000多條的法規、每年有3000多條持續在增加，橫跨共50多個層級；另一方面，大數據上有「三個V」的特性，包含Volume（量）、Velocity（速度）以及 Variety（多樣性），對Hukumonline來說都是挑戰。阿爾卡．迪拉塔拉表示，他們透過將Hukumonline打造成法律生態系統，從理解法律到做出行動，期待能因應困境。好比，從線上的政府網站、線下的「駐地記者」網絡，蒐集法規資料、創造法律資料庫，以此為基礎提供法律相關新聞，傳播來自各監管機構的法規動態，並有近60名具律師背景之人士，擔任專門分析法規並撰寫相關報告的「法律分析師」，同時提供「法律診所」的公益服務、舉辦法律活動與訓練課程，回應讀者對法律的大小問題。

整體而言，他們掌握了法規的「生命週期」，從傳出有法規草案開始，Hukumonline便會製作法律情報，找出哪些產業將受此法影響，了解企業相關人士需求、討論因應方針。法規頒布後，他們也辦理活動來向產業人士解析與普及知識，這為他們帶來營收，能夠去反哺他們對一般大眾的教育計劃。法律資訊成為Hukumonline的資產，執行長阿爾卡．迪拉塔拉表示，他們的強項在取得印尼法律文件，有效整理超過 30 萬頁的法規，轉化成結構化資料並製成產品，他認為Hukumonline已經擁有印尼最大的法律資料庫，連政府都不見得完全了解自己的法規。

2023 年，隨著使用者對語意搜尋的需求提升，Hukumonline導入生成式AI，推出法律助理「Alex」（AI Lex，Lex為拉丁文的「法律」），並建置工作平台。阿爾卡．迪拉塔拉表示，Alex能協助使用者提問、搜尋對應的法規來源，並自動生成專業格式的法律備忘錄（legal memo），幫助用戶掌握法規全貌並持續追問細節，且回應旁將明確標示引用來源，強調資訊可追溯與可驗證性。產品問世後，使用者體驗與轉換率顯著提升，原本訂閱基礎方案的客戶紛紛升級至高階方案，顯示結合法規資料庫與AI輔助的產品，確實為人民所需，也為公司帶來實質效益，這個發展讓Hukumonline不僅作為媒體平台，更成為深耕法律資訊的科技服務公司。

阿爾卡．迪拉塔拉談及Hukumonline如何商業化，並為人民普及、強化法律新聞與知識。（王崴漢攝）

南韓 Slow News：新聞策展的無菜單料理（News Omakase）

回到「新聞」內容本身，Slow News創辦人李政桓認為，在資訊氾濫與人工智慧快速發展的時代，問題不在於新聞太短，而是新聞過多，真正的訊號被噪音掩蓋。因此，他認為此時此刻重要的問題是：「什麼樣的新聞工作可以平衡品質、使命與商業？」、「什麼樣的新聞模式才能真正服務大眾？」

李政桓的志向是做記者直到80歲。三年前，他離開原先的工作崗位，成立小型獨立媒體Slow News，此舉對他而言像飛機從懸崖起飛後下墜，必須一邊飛行、一邊努力重組飛機。Slow News這架飛機有四大零件，首先是強調深度的新聞報導，其次是系統揭示新聞產製的脈絡與方法，其三是重視敘事與查證，最後是把新聞當成對話而非單向傳播。

李政桓表示，當前線上新聞的排版，經常讓事件的重要性顯得毫無差別，使觀眾難以建立對公共議題的優先順序。於是，他們不追求隨時更新，改以「電子報」進行策展，每日凌晨3:30開始編輯流程，閱讀10家主要報紙、擷取3個關鍵字與2個核心訊息後，在早上7點發送一封精選的電子報內容。同時，他們著重「框架分析」，嘗試拆解每個事件背後的語境與敘事觀點，幫助讀者理解哪些敘事被納入、哪些被排除？新聞為何這樣寫？它又如何影響我們觀看世界的方式？

李政桓將這種策展方式比喻為「新聞御任便當」（News Omakase，類似無菜單料理的概念），也就是讀者將選擇權交給令他們信任的Slow News編輯，由編輯為讀者判斷最值得被理解的事件與觀點。李政桓指出，電子報有其力量，能養成用戶的閱讀習慣，目前他們每篇文章平均有10萬人閱讀，訂閱者有記者、政治人物、國會幕僚、企業公關及公共事務人員，估計有40%的國會議員每天都閱讀Slow News電子報，一位前青瓦台的幕僚甚至表明，Slow News是總統早晨簡報裡的必讀內容。

談及AI崛起對新聞業的衝擊，李政桓認為，人工智慧能輔助資料整理與模式辨識，但「意義」是人給出的，真正的競爭不在速度，而是新聞價值，它來自記者對世界的詮釋力、敏銳度與倫理判準。他強調，新聞是對公共知識的貢獻、是一項公共服務，只要堅守品質、獨立與信任，即使是小規模的新聞機構，也能在這個巨變的時代中存活，甚至改變讀者與新聞的關係。

開放現場觀眾提問時，主持人胡元輝問李政桓為何選擇「慢新聞」和「解方新聞學」（Solutions Journalism）作為信念？他回應，韓國民主化已經三十年，社會卻仍有許多衝突矛盾，長期以來媒體懂得批判但未能解決問題，如今人民對新聞不信任、冷嘲熱諷，媒體應該讓人看到它的變化，看到它的信念、態度和該走的方向。李政桓表示，找方向的過程可能不會得到答案，但重要的是「去找的過程」，是所有參與人的努力、獲得的經驗和希望，他相信新聞不只是報導，而是一次次與世界的深度對話。

李政桓解釋「什麼樣的新聞模式才能真正服務大眾？」。（王崴漢攝）

協作、取代或演化？媒體公共價值的重新思索

溫怡玲接續談AI時代下，新聞媒體的公共價值。她首先於開頭直指，當前民眾對AI的關注只著重在技術，但她認為應該看到影響AI發展的關鍵背景因素，如：產業的發展、總體經濟的條件等，換句話說，有一定的社會動態在帶出技術進步，任何一個技術會被應用、會有價值，都是社會中一群「人」將它支撐起來的，溫怡玲表示，自己過去在媒體圈，是從媒體往社群的方向做經營，但現在人工智慧科技基金會剛好倒過來，是從社群的方式經營媒體，最終視角還是回到「人」身上。

溫怡玲說，很多人以為，要趕快應用現成工具，但技術追不完，還會有資訊隱私、技術能力等問題，她認為對媒體更重要的，是別再簡化產業困境，不再把問題歸因為網路的出現、閱聽習慣的改變，因為「改變不是忽然之間發生的」。溫怡玲再指出，AI的出現，讓資料作為一種資源，走向更加極端化，窮者愈窮、富者愈富，在這情況下，她認為媒體必須找到新的路徑來走，也就是不要在意流量、整個KPI （Key Performance Indicator，關鍵績效指標）重來，這會挑戰產業去思考：我有什麼樣的本質、有什麼無可取代的價值、我們的價值主張又如何透過內容去展現出來？

溫怡玲認為，現在所有產業的挑戰是，普遍以單點的專案執行為主，卻在內部、跨媒體中沒有整合。在演算法和AI介入衝擊下，她觀察產業並非缺技術人才，而是缺乏可以和技術人才對話，並找到正確問題的專家。溫怡玲評價，新聞媒體花了好多時間在追逐流量、做新聞搬運工，而現在是「還債」的時候，應該重新盤點資訊與人才，例如人才對資訊科技處理、應用的能力到哪裡？她強調，這不是記者或工作者的責任，一定是經營者和決策者的責任。

尾聲，溫怡玲以人工智慧科技基金會在做的媒體《知勢》為例，表示她堅持用有機方式推動會員成長，不下廣告，只在實際演講時邀請觀眾加入。她說，經營媒體真正的目的，是讓具有決策權的人看見基金會在做的事，是推動產業文化、對政策影響累積聲量。整體來說，溫怡玲認為可把AI視為人文創新，而不只是技術創新，也就是線下的社群經營同樣重要，她舉基金會正在透過輔導、與企業協作，藉由做調查、做研究，去拓展行動者的網絡，從內容發動探索多種可能性，並扮演生態系的樞紐。

她認為媒體的經營也可以如此，在面對AI衝擊時，反而不急著討論人機共作，而是回頭思考對台灣媒體來說的公共價值是什麼？媒體如何繼續培訓記者？我們期待記者應有怎樣的能力，未來會成為怎樣的人，又會去到哪裡？