21世紀的AI革命如何撼動新聞業

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「如果數據是石油,人工智慧就是讓大數據分析進入新紀元的煉油廠。」工研院巨量資訊科技中心技術長王雲形容。

提煉數據價值的煉油廠(AI),已有諸多應用於新聞業的例子:日本JX 通訊社對於眾議院選舉結果的精準預測、以秒為單位產出的新聞速報等;此外,AI能迅速蒐集社群網站上可能成為新聞的事件,也能應用在財報新聞、運動賽事的報導上。

在既定的報導模式下,AI能以高效率穩定提煉出一則則的報導,節省了記者網羅資訊、預測趨勢及歸納資料的成本。而記者省下的心力與時間則可投入價值鏈上游的判斷與行動上,產製需要咀嚼大量資料,需要時間、專業與實務經驗尚可消化而出的解釋性新聞、深度專訪與調查性報導。這樣的角色分工,有助於提升報導的質量,提升記者進行深度報導的能力,但也代表未具該能力的記者有被裁撤的風險。

科技變遷與市場拉鋸使新聞組織不得不站在組織轉型與內容革新的趨勢上,將AI納入新聞產製體系中,在現今已毫無疑問是新聞媒體競爭國際影響力的基本要件。基於此,與AI、工程師的密切合作成為記者工作的新樣態--記者必須具備使用數據的思維,同時查核數據來源的真實性、保護個人隱私與避免演算法的偏見。

以「打擊假新聞」為例,路透社與華盛頓郵報在「結合AI與記者專業」的實驗上開闢出具體的方向:路透社的AI程式-「News Tracer」,由多位專業記者鍵入四十項新聞可信度評量指標,如:消息來源的身份、新聞地點與傳播方式,用以分析推特上的新聞貼文,建立新聞可信度評分。華盛頓郵報的「Truth Teller」系統則連結華郵的真實查核專欄(Fact Checker)及其他新聞查核組織的文章,累積資料庫,以即時明辨政治人物公共論述的是與非。

AI的另一項功能在於強化媒體與讀者的關係--分析讀者閱覽新聞留下的數據足跡,幫助媒體發展符合讀者喜好的內容,藉此推動讀者訂閱制度的穩定發展,也有助於精準投放廣告。但別忘了網路經營的馬太效應:「凡有的,還要加給他,叫他有餘;凡沒有的,連他所有的也要奪去。」資源充裕的新聞媒體,可以應用科技發展多元服務,透過訂閱制度套牢訂戶,大者恆大;小型媒體的生存則越發艱困。

不過,歐盟祭出的「一般資料保護規則」(GDPR)將在2018年生效,對於運用AI、大數據經營新聞媒體的公司來說,將帶來新的變數--使用者有權反對企業使用或買賣其個人資料、網頁瀏覽的相關數據,且企業有責任保護使用者的數據足跡不遭到外洩,否則歐盟將予以重罰。歐盟作為全球第三大經濟體,企業主不敢得罪之外,歐盟的罰則也並非紙老虎:今年科技巨擘Google便因違反歐盟的反托拉斯法,遭罰24 億歐元(約新台幣 826 億元)。在個資暴露、快速流竄且手到擒來的網路平台上,歐盟高聲吹起保護個人隱私權的警哨,意圖驚醒尚未警覺隱私與個人安全正遭受威脅的讀者,及濫用個人隱私、屏蔽多元意見的企業。歐盟的手將介入、阻擋大數據的流動性,以高效率聞名的AI是否失去價值,應如何重整,則是媒體的新考驗。

對筆者而言,除了期待AI能藉此「被啟蒙」為更謹慎看待個資的人工智慧、體貼使用者對於數據使用有「知的權利」,能為其解釋數據操作的利弊之外,也期待新聞媒體(祖克伯亦於去年承認臉書為非傳統媒體)動手劃破其運用數據所創造的無阻力、無異議的活動空間,使科技的使用得以創造人的反思性。

資料來源:

「一秒寫兩百則新聞!超快手 AI 記者,日本朝日電視台都愛用」(2017年11月1日)。科技報橘,取自:https://buzzorange.com/techorange/2017/11/01/jp-ai-reporter-fastalarm/

「30頁財報 機器人二分鐘寫成新聞」(2017年6月29日)。經濟日報,取自:https://money.udn.com/money/story/10242/2553468

The making of Reuters News Tracer. Thomson Reuters. Available from: https://blogs.thomsonreuters.com/answerson/making-reuters-news-tracer/ (25 Apr 2017)

Truth Teller Team. Announcing Truth Teller beta, a better way to watch political speech. The Washington Post. Available from: https://www.washingtonpost.com/news/ask-the-post/wp/2013/09/25/announcing-truth-teller-beta-a-better-way-to-watch-political-speech/?utm_term=.699d006e27c1 (25 Sep 2013)

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