【明報文章】人工智能(AI)的興起,衝擊社會各行各業,新聞業當然也不能置身事外。對傳媒而言,AI技術持續發展,亦喜亦憂。
樂觀地看,傳媒能夠藉AI技術提升新聞質素和工作效率,迎來變革和轉型契機。但悲觀地看,AI技術亦催生不少業內挑戰,包括資訊真實性、新聞自主、新聞道德等問題。
至於AI的外部影響,則牽涉到傳媒和科網公司之間的角力。誠然,進入數碼時代,在過去20年,傳媒的社會地位不斷受到衝擊:一方面,網絡自媒體、另類媒體的湧現,打破了主流傳媒對資訊生產的壟斷;另一方面,社交媒體取代了傳統媒體成為人們接收資訊的主要渠道。在重重夾擊下,AI橫空出世,或會令傳媒的衰弱地位雪上加霜。
AI普及 增「基建捕獲」風險
眾所周知,傳媒雖是社會重要支柱,且具專業光環,但其具體運作實際是受制於許多外力影響,包括政治、經濟、法律、民意。近年一些傳播學者就提出「媒體捕獲」(media capture)的概念,分析不同政商力量如何合謀操控傳媒。
沿着「媒體捕獲」理路,有學者就認為AI的出現和普及,會同時增加傳媒被「基建捕獲」(infrastructure capture)的風險(註1)。一直以來,社交媒體主要控制了新聞的傳送渠道;但AI技術應用之廣泛,貫穿了新聞資料蒐集、製作以至傳遞等各階段。換言之,AI興起將進一步加劇傳媒對科網公司的依賴,令傳媒更加弱勢。
學者將AI的新聞應用歸納了四大範疇(註2)。首先,在資訊蒐集和選取方面,記者可以利用AI在社交媒體和網上資料庫挖掘資訊、做圖像和影像查證、整理和分類大量數據。第二,在新聞生產方面,AI可以協助記者撰寫、編輯、校對、翻譯和儲存內容。第三,在新聞傳遞方面,AI有助於新聞推送的個人化,包括利用聊天機械人與讀者互動,及透過演算法精準地推送內容。第四,在商業分析方面,AI技術能夠幫助傳媒分析和預測受眾行為,從而調整編採和廣告方針。
總的來說,在應用AI技術上,傳媒極需依賴科網公司提供軟件、硬件及數據,造成「基建捕獲」的問題。
過分依賴 致「鎖定效應」
如果傳媒對科網公司存有結構性的依賴,會產生什麼負面影響?首先,過分依賴會引致「鎖定效應」(lock-in effect),即當傳媒一旦習慣了使用某間公司的AI產品或服務,就會發現很難脫離其控制,因為要過渡到其他平台會牽涉很高的轉移成本。
另外,傳媒要購買和採用AI產品或服務,就必須遵從科網公司制定的合約條款。假若有朝一日科網公司突然改變或甚至終止產品或服務,屆時傳媒就會被殺個措手不及。最後,對門外漢而言,AI是一個頗為神秘莫測的技術,傳媒是否有足夠能力理解及信任AI為它們所做的決定和預測,是為疑問。還有,傳媒亦需警惕科網公司有否在AI程式植入後門,暗地裏套取其受眾和商業資料。
既然有上述顧慮,傳媒為什麼要依賴科網公司提供的AI技術呢?有學者做研究,訪問了121名來自美國、英國和德國33間著名傳媒的新聞工作者(註3)。研究指出,缺乏相關知識和資源,是依賴外來AI技術的主因。畢竟傳媒的專業是做新聞,在近年行業市場低迷的情况下,要守住本業已相當困難;若要額外調撥資源,做未必有成果的自主AI研發,更會得不償失、費時失事。故此,傳媒不是不知道依賴科網公司的弊端,但卻認為引入技術始終是比較務實的做法。
未來情勢 仍存變數
總結而言,面對財雄勢大、掌握先進技術的科網公司,傳媒無可避免地處於弱勢。當然,本文談及的只是暫時情勢,不代表未來發展定必如此。首先,現時AI仍然是高門檻的技術,故此科網公司能夠壟斷相關知識和話語權;但隨着未來技術開始普及化和大眾化,傳媒或有能力取回部分自主權,尤其是一些大型國際傳媒機構,理應有一定議價能力。
此外,國家的介入,預計也會影響傳媒與科網公司之間的角力。現時,世界各國開始對AI有戒心,紛紛醞釀推出政策規管其發展。傳媒可以趁機游說政府約束科網公司對AI技術的壟斷,亦同時可借用政府力量作為槓桿,去跟科網公司談判,以討回更多利益。
註1:Simon, F. M. (2022). Uneasy Bedfellows: AI in the News, Platform Companies and the Issue of Journalistic Autonomy. Digital Journalism, 10(10), 1832-1854.
註2:同註1
註3:Simon, F. M. (2024). Escape Me If You Can: How AI Reshapes News Organisations' Dependency on Platform Companies. Digital Journalism, 12(2), 149-170.
作者是香港樹仁大學新聞與傳播學系助理教授
(本網發表的時事文章若提出批評,旨在指出相關制度、政策或措施存在錯誤或缺點,目的是促使矯正或消除這些錯誤或缺點,循合法途徑予以改善,絕無意圖煽動他人對政府或其他社群產生憎恨、不滿或敵意)