生成式 AI 正以前所未有的速度重塑新聞業的版圖。從美聯社自動產出財報新聞，到《紐時》利用 AI分析衛星影像進行報導，自動化技術展現了極速處理海量數據的實力，卻也引發上萬名記者的失業浪潮。然而，這場變革也為大眾開啟了新契機：透過訓練專屬的個人化新聞同伴，你將能擁有國際調查記者等級的分析能力，不論是自動摘要複雜政經文件，還是追蹤特定產業趨勢，AI將從單純的問答工具進化為專屬情報員，在資訊爆炸的時代，精準提煉最有價值的內容。
新聞業的新時代
在這個資訊以閃電速度流動的數位時代，新聞業的角色從未如此重要，也從未如此充滿挑戰。AI分身即將全面翻轉新聞的生產與消費模式。生成式AI已經具備自動撰寫內容的能力，例如OpenAI 研究的GPT-4 等平台，能夠根據使用者的提示，以驚人的速度產出新聞報導、體育賽事摘要、財經報告和天氣預報。
財經新聞報導就是很好的例子，能清楚展現出AI的實力。在採用AI之前，美聯社（AP）需要大批記者，手動撰寫約三百家標準普爾500企業的季度財報。這個過程既耗時又繁瑣，經常導致公司財報報導延遲。如今，美聯社和其他新聞機構能運用生成式AI，再搭配札克斯投資研究（Zacks Investment Research）的資料，在幾分鐘內產出精簡的財報新聞。
理論上，如果能高效產出營收報導，人類記者應該能空出更多時間，投入更深度的調查報導。但事實上，有大量記者失業。最新一項研究估計，僅在2023與2024年間，英國和北美地區就有將近一萬名記者因AI相關因素被裁員，而且這個數字極可能被低估。
當我們從生成式AI 轉向AI分身，自動化新聞代理（news agent）會愈來愈擅長即時篩選龐大的資料、辨識趨勢，並產出洞見。這項能力改變新聞機構處理突發新聞與長期追蹤報導的方式，例如路透社開發出一個名為Tracer的AI工具，能掃描推特／X 等社群媒體平台與其他網路來源，偵測突發新聞。Tracer 會分析資料，評估消息來源的可信度、資訊的相關性，以及發展中的事件可能產生的影響。
2016年，《華盛頓郵報》（Washington Post）就開發出名為Heliograf的AI 工具，能自動生成新聞報導。Heliograf會監控社群媒體、選舉結果和體育賽事比分等即時資料，快速生成並更新新聞報導。在2016年美國總統大選期間，Heliograf從政府資料庫監測選舉結果，並即時更新關鍵選區的選情報導。到了2020年，《華盛頓郵報》新增AI語音助理，能自動將最新的選舉動態以語音形式插入自家的政治類播客節目中。
從2020年開始，各種自動生成新聞的應用程式不斷湧現，展現出AI迅速處理資料的能力，讓新聞媒體能用前所未有的速度，回應瞬息萬變的事件。2021年，美國國會山莊暴動發生的最初混亂時刻，路透社的Tracer系統從大量社群貼文中迅速篩選資訊，找出關鍵發展和可信來源。路透社憑藉Tracer，得以
在適當的時機準確更新新聞，讓讀者能隨著事件發展，第一時間掌握最新動態。
同樣的，2022年俄羅斯入侵烏克蘭時，新聞媒體運用AI工具監控官方發言、社群媒體動態與前線報導，快速核實資訊、追蹤部隊調動、報導人權侵犯事件，因此才能夠在這場瞬息萬變、局勢動盪的戰爭中，持續提供全面又即時的報導。AI也能產出多媒體內容。AI系統能生成語音、影片和互動圖表，提供沉浸式新聞體驗。包括《紐約時報》（The New York Times）在內的多家新聞媒體，已經開始運用AI製作新聞報導的影片摘要。這些AI生成的影片可以將長篇報導濃縮成短片，幫助忙碌的讀者快速掌握重點。
在以巴衝突期間，《紐約時報》運用AI分析以色列在加薩南部轟炸行動的衛星影像。AI工具掃描衛星影像中的彈坑，偵測到超過一千六百個可能的彈坑。隨後，記者團隊人工檢查這些影像，辨識出最有可能是兩千磅炸彈造成的彈坑，最終製作出結合視覺與數據資料的完整報導。
你的個人化新聞同伴
專業新聞報導的創新，只揭示這場AI變革故事的其中一面。如果每個人都擁有一個強大的AI同伴，具備與國際調查記者聯盟同等級的分析能力，能協助分析海湖莊園文件（Mar-a-Lagopapers），或是杭特・拜登（Hunter Biden）的筆電資料，結果會是如何？
我們已經知道，機器學習演算法可以分析使用者行為，為讀者提供個人化內容，這種個人化推薦能確保讀者收到的內容與自己切身相關。但是，使用者專屬的AI同伴能做到真正的個人化。
假設你對快速變化的科技和創新世界很感興趣，你專有的AI同伴能分析新聞稿、科技部落格與專利申請文件，幫助你掌握最新的AI發展、機器人動態、軟體更新與公司消息。體育迷可以要求他們的AI，製作出比賽摘要、球員檔案，以及賽前賽後分析報告。又或者，你可能希望你的AI協助分析政府文件、政策白皮書和政治演說，從中找出模式，並總結最新的法律條文、監理措施，以及政治操作。
AI系統非常擅長把長篇文章濃縮成重點摘要，讓我們快速掌握關鍵資訊。對於偏好輕量閱讀的人來說，這項功能就像雞塊一樣方便食用、容易消化。又或者，你可能真的想要深入研究，你的AI同伴可以協助分析與理解新聞事件的脈絡，整理公私部門重要人物的背景資訊，評估全球事件的風險，並預測這些事件對於經濟、政治的影響。
擁有多模態AI之後，你可以選擇自己偏好的新聞媒介與格式。不論你喜歡閱讀文章、觀看影片、或是收聽語音，這些AI系統都能以你喜歡的方式提供新聞。像是亞馬遜的Alexa、Google 的Assistant，以及蘋果的Siri等熱門的AI語音助理，都能根據使用者的偏好，客製化新聞簡報，讓人們在開車、做飯或運動時，隨時掌握最新消息。
AI與擴增實境技術也會帶來更多互動式、沉浸式新聞體驗。讀者可以透過視覺化、沉浸式的呈現方式，探索新聞故事，透過3D模擬體驗關鍵事件。試想，現在有一款擴增實境新聞應用程式，能讓讀者進入衝突地區的3D模擬場景，瀏覽互動式時間軸，甚至提供重要地點的虛擬導覽。這種沉浸式體驗或許能加深理解、引發同理心。但是，使用者的偏好最終是否會讓這些體驗產生偏差？
