AI代筆評論攻佔美國《華爾街日報》　引發媒體倫理討論

2026 年 10 月 21 日 | 卓越新聞電子報

特約記者陳品潔編譯報導

人工智慧（AI）科技呈現飛躍式成長，為人們的生活與工作提供了便捷高效的工具。然而，AI的應用界線究竟在哪裡，是否能運用於新聞或評論文章的撰寫？

2026年8月，一篇刊載於《華爾街日報》的評論文章〈讓債券市場發聲〉（Let the Bond Market Speak），作者為美國知名對沖基金經理人杜肯米勒（Stanley Druckenmiller），內容採用AI輔助寫作，掀起廣泛討論與批評聲浪。[1]

杜肯米勒大方承認使用AI，在接受非營利數位媒體《NOTUS》採訪時，毫不避諱地表示，對他而言，「使用AI寫作就如同用電腦算數學一樣」，並稱當年從英國文學專業轉向經濟學專業其來有自。[2]

▎觀點原創　再由AI代筆可行嗎？

哈佛大學《尼曼新聞實驗室》（Nieman Lab）分析指出，過往若發現刊登文章疑似由AI生成，作者多半會否認、解釋或道歉，而審核編輯將對該篇文章附加註解，或是下架爭議文章。本次狀況截然不同，無論是撰文人還是編輯，皆認為由AI代筆並無不妥。[3]

《華爾街日報》社論版編輯吉戈（Paul Gigot）發聲力挺，認為重點是投稿文章是否反映作者的原創觀點，作者是否具備相應的資格與信譽以支持其發表觀點。吉戈指出，AI運用已然是現代的生活現實。[4]

杜肯米勒為美國傳奇經理人，在1981年到2010年之三十年間，年化報酬率高達30%，歷經1987年的黑色星期一、2000年網路泡沫及2008年金融海嘯，維持年年正報酬。任職索羅斯（George Soros）量子基金首席操盤手期間，於1992年主導重倉放空英鎊取得佳績。

在〈讓債券市場發聲〉一文中，杜肯米勒反對美國財政部擴大回購長天期美國公債。他指出，殖利率上升是債券市場反映美國財政與經濟狀況的重要訊號，若透過政策干預壓低殖利率，反而可能干擾市場正常反映風險的機制。

文章中出現「這不是⋯ ⋯，而是⋯ ⋯」、「如果⋯ ⋯必須⋯ ⋯，那不是⋯ ⋯，而是⋯ ⋯」等句型，多處段落被檢測工具判定疑似由AI生成。杜肯米勒被問及此事時，坦白承認使用AI協助寫作。[3]

在接受《華爾街日報》採訪後，杜肯米勒進一步為自己辯護，表示：「我已經73歲了，我為自己使用這些技術感到自豪。文章觀點皆是我的想法，一再談論這些超過15年了，任何知道我的人都清楚。我希望自己是偉大的作家嗎？是的，但這並非真正的我。」

▎WSJ編輯：署名作者不親自寫　習以為常

吉戈在《華爾街日報》的專欄文章中進一步延伸這場討論，提到許多投書事實上是由公關人員而非署名作者所寫，也接受政治人物也會安排他人編寫演講稿，「這與人工智慧有何不同？」

他認為，若高調宣稱《華爾街日報》所有撰稿人從不使用AI工具，反而顯得不夠誠實，杜肯米勒錯在選擇直接承認自己曾使用AI。[6]

▎多數媒體限制AI生成內容　「讀者為人類付費」

《尼曼新聞實驗室》創辦人約書亞．本頓（Joshua Benton）想了解其它報社與《華爾街日報》社論版的立場是否一致，其後採訪了24家美國大型媒體，儘管各家限制AI參與撰寫的政策不一，但沒有一家採取WSJ社論編輯吉戈的開放做法。

《舊金山紀事報》（San Francisco Chronicle）社論版編輯費雪（Matthew Fleischer）指出，報社政策要求投稿者揭露是否使用人工智慧，目前尚未有社論投稿作者使用AI技術，也沒有發現明顯使用AI卻未揭露的文章。他根據過往經驗表示，AI生成的評論文章往往品質不佳，極易被辨識出來。

費雪認為，讀者為文章付費是為了閱讀人類的所思所述。他指出，論述應以事實為基礎，並不反對AI應用於事實查核與尋找資料。然而，文章最終仍應留下人類書寫的痕跡，即使其中可能存在瑕疵與不完美，這也是媒體提供給讀者的重要價值之一。

▎AI悄然進入媒體社論　比例不高

美國新聞網站《Semafor》檢視《華爾街日報》、《華盛頓郵報》和《紐約時報》的投稿文章發現，三家媒體論壇版刊登的絕大多數文章仍由人類撰寫，但大型語言模型（LLM）早已逐漸進入媒體投稿內容。

過去一個月，《Semafor》將這3家媒體共310篇投稿交由AI檢測工具「Pangram」進行分析，其中10篇被判定至少有80%的內容由AI生成，另有40篇被判定含有部分AI生成內容。

Pangram公司發言人表示，該工具的誤報率為0.01%。不過，也有人質疑仍可能存在誤判情況。《Semafor》進行非正式測試發現，Pangram辨識AI生成文字的準確度相當高。本次引發爭議的《華爾街日報》評論〈讓債券市場發聲〉，則被Pangram判定為100%由AI生成。

▎實際做法與AI政策形成落差

多家報社嚴格限制不得使用AI生成內容，部分投稿仍可見AI留下的痕跡。

《紐約時報》禁止在「撰寫和開發投稿文章」的過程中使用人工智慧。而《Semafor》報導發現美國前網路安全和基礎設施安全局（CISA）局長伊斯特利（Jen Easterly）於8月發表的文章被Pangram註記為AI生成，《紐約時報》、伊斯特利均無對此置評。

《紐約時報》於3月才因合作的自由撰稿人普雷斯頓（Alex Preston）使用AI協助撰寫書評，導致文章出現與英國《衛報》書評相似的內容，進而終止合作。[7]

《華盛頓郵報》8月、由達特茅斯學院教務長施內爾（Santiago Schnell）撰寫的專欄文章〈大學對抗AI作弊，但問題遠不止此〉（Universities are fighting AI cheating. But there’s a deeper problem），則被判定為完全由人工智慧生成。

施內爾回應該篇文章全是基於自己的構思而寫，並以ChatGPT來完善論點、檢查文法錯誤，並投書到《華盛頓郵報》，且經過了《華盛頓郵報》的多次編輯。

《金融時報》則在讀者質疑一篇專欄文章是否使用AI後，於文章後附註說明，承認該文曾使用AI協助縮短篇幅，即使《金融時報》的政策明確禁止使用人工智慧寫作。

加州柏克萊分校數學教授斯坦科娃（Zvezdelina Stankova）在8月刊登於《舊金山標準報》、關於批評學生數學能力「不足」的評論文章，因使用AI輔助編輯而招致批評。[8]

▎判定AI生成準確嗎？　非母語者面臨誤判

根據史丹佛大學2023年的研究指出，不能全然盡信所謂的「AI檢測工具」，其在評估非母語英語的作者文章時，可靠性更低。[9][10]

ChatGPT問世以來，宣稱能夠辨識內容是否由AI編寫的檢測工具相應而生，用於辨識作弊、抄襲，以及錯誤資訊或假消息。

然而，在評估美國八年級學生的作文時，檢測結果「近乎完美」。但在評估以英語為非母語學生的托福作文時，則有高達61.22%被歸類為AI生成文章。

▎訓練資料與指令　影響AI文本品質與風格

美國密西根大學、石溪大學和哥倫比亞大學於2025年公布的共同研究發現，讀者並非一味排斥AI內容，AI接受何種訓練，可能影響讀者對其文字風格與品質的評價。[11]

當AI僅接受簡單指令進行寫作時，寫作領域的專家較能辨識AI生成內容，也較偏好真人創作的故事；一般讀者則較偏好AI生成的內容。然而，當AI以人類優秀作家的完整作品進行訓練調整後，即使是寫作專家，轉而偏好AI生成文本的風格與品質。

研究作者之一、密西根大學資訊學院副教授迪隆（Paramveer Dhillon）指出，研究結果顯示，AI模仿人類作家寫作風格的效果已臻成熟，不僅容易擴大應用，生成文本足以讓經驗豐富的專家更偏好AI作品，而非人類創作的內容。

▎社論由誰思考　誰書寫

AI應用進入評論文章的視野，也讓媒體重新省思科技時代下的新聞倫理。對於AI協助資料整理、事實查核與文字校訂等工作，較少成為爭議核心。然而，當AI開始協助作者敘述想法，甚至取代作者表達觀點、生成主要論述時，便涉及社論原創性的問題。

不同於一般資訊摘要與新聞事實的呈現，評論的價值在於作者基於自身經驗、專業與判斷所提出的觀點。在著手動筆過程中，也應有意識地檢視AI的參與程度與範圍，作者是否仍掌握評論文章最核心的思想與論述，也應成為判斷AI使用界線的重要依據。

AI科技方興未艾，媒體既有政策未來可能難以完全跟上實際投稿情況，不一定能掌握所有未被揭露的AI使用案例，而檢測工具也未必能完全仰賴。面對AI持續發展的趨勢，新聞媒體或許難以完全排除AI，卻應與時俱進更新使用規範與揭露原則，在科技效率與人類創作之間劃出合理界線，讓讀者仍能理解所讀文章究竟由誰構思、誰書寫，以及誰為其內容負責。