日益複雜的挑戰：新聞工作者應如何規範 AI 在產品中的使用？

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  • Feb 27, 2026
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新聞業正站在 AI 革命的浪尖上，效率與倫理的拔河每天都在編輯室上演。當 ProPublica 的記者們為了 AI 使用規範走上街頭，這不僅是一場勞資糾紛，更是整個產業未來樣貌的預演。我們該如何駕馭這股力量，而非被其吞噬？

為什麼 AI 讓新聞編輯室既興奮又害怕？

簡單來說，AI 是強大的效率引擎，卻也是難以預測的「創意黑箱」。新聞業正面臨一個矛盾：財務壓力驅使他們擁抱任何能節省成本的工具，但公信力這項核心資產，卻可能在自動化過程中輕易受損。這份恐懼與期待，正是當前所有爭議的根源。

想想看，AI 現在能做的事已經超乎許多人的想像。從篩選「愛潑斯坦文件」這類海量資料，到自動生成新聞摘要、建議吸睛標題，甚至將採訪錄音瞬間轉成逐字稿。這些任務過去可能耗費記者數小時甚至數天，現在幾分鐘內就能完成。根據一項 2025 年的產業調查，超過 73% 的新聞編輯室已常態性使用至少一種 AI 工具輔助報導工作，其中最普遍的是語音轉文字和數據分析工具。

然而，這條「捷徑」並非毫無風險。過去一年內，我們已經看到好幾起令人尷尬的失誤。彭博社（Bloomberg）不得不為 AI 生成的新聞摘要中的錯誤發出多次更正；《商業內幕》（Business Insider）和《連線》（Wired）雜誌則被迫撤下由虛構作者「Margaux Blanchard」撰寫的文章。更諷刺的是，經常報導 AI 風險的科技媒體 Ars Technica，自己也因 AI 捏造引述而栽了跟頭，甚至違反了自家制定的 AI 使用披露政策。

這些案例凸顯了一個核心問題：當讀者點開一篇報導，他們預設背後是一個經過專業訓練、具備判斷力的人腦在把關。AI 的介入，若未經妥善規範與披露，將從根本上侵蝕這種信任契約。

媒體機構AI 相關失誤案例主要問題後續處理
彭博社 (Bloomberg)AI 生成新聞摘要出現事實錯誤準確性不足發布多次更正聲明
《商業內幕》 & 《連線》發布虛構作者「Margaux Blanchard」的文章來源造假、透明度缺失下架相關文章
Ars TechnicaAI 工具捏造受訪者引述內容虛構、違反內部披露政策更正報導並檢討流程
《洛杉磯時報》AI 輔助撰寫的評論文章出現問題觀點偏誤或事實謬誤內部審查並調整使用準則

ProPublica 的勞資爭議，究竟在爭什麼？

這場被視為新聞業首次因 AI 問題而醞釀的罷工，爭議焦點並非「要不要用 AI」，而是「怎麼用」以及「誰來決定」。記者工會的核心訴求，是希望將 AI 使用的透明度、人類記者的最終把關角色，以及因 AI 導入而可能受影響員工的保障，白紙黑字地寫進勞動契約中。

工會的想法很務實：科技迭代的速度遠超合約週期，與其讓資方擁有完全自由的裁量權，不如先設立基本的防護欄。例如，任何由 AI 生成或大幅修改的內容都必須向讀者明確披露；AI 只能用於輔助人類記者，不能完全取代調查、採訪、寫作與編輯決策等核心新聞工作；若因引入 AI 導致職位重組或裁員，公司必須提供更優渥的遣散方案與再培訓機會。

然而，資方——在此案例中是 ProPublica 的管理層——卻有另一層顧慮。發言人泰森·埃文斯（Tyson Evans）直言：「以一份將持續數年的合約來凍結編輯決策，將是一個錯誤。」他們的擔憂在投資人 Matt Shumer 廣為流傳的文章〈大事正在發生〉中可見一斑：AI 技術正以指數級速度進化，任何在今天看似合理的限制，到了明年就可能變得荒謬且扼殺創新。管理層希望保持彈性，探索如何用 AI「為調查報導創造更多空間」，而非被合約條款綁住手腳。

這種「效率彈性」與「勞動保障」的對立，正是數位轉型中經典的勞資矛盾。根據 NewsGuild-USA 工會主席 Jon Schleuss 的數據，在全美由該工會協商的 283 份新聞業合約中，僅有 57 份（約 20%）包含了與人工智慧相關的條款。這顯示大多數新聞機構的管理層，仍對白紙黑字的承諾持保留態度。

除了罷工，新聞業有沒有第三條路？

當然有，而且這條路必須建立在動態的「倫理框架」而非僵化的「使用清單」上。與其爭論「能不能用 AI 寫摘要」，不如共同建立一套「如何負責任地使用 AI」的原則與審查流程。這需要編輯部、技術部門、法務與讀者代表共同參與。

第一條路，是建立 「AI 透明度層級」標示系統。就像食品標示成分一樣，新聞產品也可以標示其 AI 參與度。例如：

  • 「人類主導」：記者獨立完成，僅使用基礎工具（如拼寫檢查）。
  • 「AI 輔助」：使用 AI 進行資料整理、初稿生成或語音轉錄，但由記者進行實質性編輯、事實核查與最終定稿。
  • 「AI 生成」：內容主體由 AI 產生，人類僅進行有限度的調整。此類內容必須有最顯著的標示，並說明 AI 模型的局限性。

第二條路，是投資於 「人機協作」再培訓。與其恐懼被取代，不如讓記者學習如何成為 AI 的「指揮官」。這包括：如何設計精準的提示詞（Prompt）來驅動 AI 進行調查、如何交叉驗證 AI 提供的資訊與分析、如何將省下的機械時間，投入到更需要人類洞察力、同理心與追問精神的深度報導中。一項來自哥倫比亞大學新聞學院 2025 年的研究發現，接受過 AI 協作培訓的記者，其產出深度調查報導的效率提升了 40%，同時報導的層次與角度也更為豐富。

第三條路，是創建 「動態倫理審查委員會」。這個委員會不應是每年開一次會的擺設，而應持續追蹤 AI 技術發展、分析業內失誤案例、並定期更新機構內部的 AI 使用指南。委員會成員應多元化，包含資深編輯、資料記者、技術專家、倫理學家，甚至可引入外部讀者代表。

潛在的第三條路核心做法預期效益可能挑戰
透明度標示系統仿照食品標籤，明確標示內容的 AI 參與程度（人類主導/AI輔助/AI生成）。重建讀者信任，讓消費者可自行判斷內容可信度。標示標準的統一、讀者是否真的在意或理解。
人機協作再培訓系統性培訓記者成為「AI指揮官」，提升提示工程、資訊驗證與深度分析能力。將記者從機械勞動解放，聚焦於更高價值的調查與敘事，提升整體內容品質。培訓成本、資深記者接受新技能的意願。
動態倫理委員會成立跨領域委員會，持續監測技術與案例，即時更新內部使用指南。讓倫理規範跟上技術發展，預防重大失誤，建立機構的負責任形象。委員會的決策效率、如何平衡創新與風險。

讀者真的在乎報導是不是 AI 寫的嗎？

這是一個價值百萬美元的問題。答案是：當他們發現自己被誤導時，會在乎得不得了；但在日常閱讀中，他們更在乎內容是否準確、及時、與自身相關。 關鍵在於，AI 的使用不應損害這些核心價值。

讓我分享一個第一手觀察案例。我曾與一家地方媒體合作，他們試圖用 AI 自動生成地方體育賽事結果和社區會議的短訊報導。初期，讀者反饋相當正面，因為資訊變得非常即時。然而，一次 AI 誤將一所高中籃球隊的「失利」報導成「大勝」，引發了球隊支持者，特別是學生家長的強烈不滿。後續的道歉和更正都難以完全平息怒火，因為這觸及了社區的榮譽感與真實性。總編輯事後反思：「我們省下了 15 分鐘的寫稿時間，卻花了 15 個小時來處理公關危機，並失去了部分社區的信任。」

這個案例告訴我們，讀者的信任是「預設值」，但一旦打破，重建的成本極其高昂。一項由「可信新聞」（Trusting News）組織在 2025 年底進行的調查顯示，約 65% 的受訪讀者表示，如果他們知道某篇報導主要由 AI 生成，他們會以更批判的態度審視其內容。雖然多數人並不反對使用 AI，但他們強烈支持明確的披露政策。

因此，新聞機構的挑戰在於，如何在利用 AI 提升生產力的同時，主動管理讀者的預期。公開、坦誠地溝通 AI 在哪些環節被使用、如何被把關，不僅是倫理要求，更是一種聰明的風險管理與品牌建設。

未來五年，我們會看到什麼樣的新聞編輯室？

未來的編輯室將不再是「記者 vs. 機器」的戰場，而會演變成一個「人機混合團隊」。AI 代理（Agent）將負責監聽警頻、掃描海量法庭文件或財務報告、即時翻譯外電，並將初步發現「推送」給人類記者。記者則扮演「偵探長」和「敘事者」的角色，負責追查 AI 發現的線索、進行關鍵採訪、理解複雜的人性與制度脈絡，並將資訊編織成有影響力的故事。

屆時，新聞產品的形態也會更加多元。一則重大調查報導的背後，可能附帶一個由 AI 驅動的互動式資料庫，讓讀者自行查詢與自身相關的細節；或是根據讀者不同的知識背景，由 AI 即時生成不同深度的解釋性摘要。到 2030 年，預計將有超過 50% 的主流新聞機構，會提供這種「可自訂深度」的動態新聞產品。

當然，這一切的前提是，我們必須先安然度過當前的規範陣痛期。ProPublica 的爭議只是一個起點。它迫使整個產業正視那些我們一直拖延的問題：工作的本質、創意的歸屬、以及在新科技時代，我們想守護的新聞核心價值究竟是什麼。

結論是，治理 AI 沒有單一正確答案，但有一個不可或缺的過程：持續的、包容的對話與實驗。新聞機構需要與員工、讀者，乃至整個社會，共同繪製這張通往未來的動態地圖。這趟旅程必然顛簸，但唯有勇敢面對其中的複雜性，我們才能確保新聞這盞民主的明燈，在 AI 時代不僅不會熄滅，反而能照亮更遠的角落。

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