大型語言模型如何影響新聞出版產業的未來

大型語言模型浪潮下：新聞出版商的策略選擇、挑戰與使用者行為洞察

生成式人工智慧的崛起，正以前所未有的速度衝擊新聞出版產業，促使媒體機構重新審視其營運模式與內容產製策略。這不僅帶來了「是否應自建大型語言模型」的戰略抉擇，更觸及編輯自主權、數據隱私及潛在收益的重新分配。本文將深入探討新聞出版商在人工智慧時代的多元因應之道，並透過對使用者實際行為的分析，揭示大型語言模型如何逐步改變新聞的生產與消費樣貌，為產業的數位轉型提供財經層面的深刻啟示。

一、自建大型語言模型：出版商的戰略攻防與成本效益考量

想像一下，如果你是一家大型新聞媒體的總編輯，面對生成式人工智慧這股巨浪，你的團隊或許會提議：「不如我們自己開發一套大型語言模型吧！」這聽起來很有吸引力，因為自建模型能帶來許多無可比擬的戰略優勢。首先，你能擁有絕對的編輯控制權與內容差異化，確保產出的內容風格、語氣與品牌精神完全一致，這對於維護新聞的公信力與獨特性至關重要。其次，這有助於建立品牌語音一致性與受眾參與，加深讀者對品牌的認同感。更重要的是，數據隱私與第一方洞察得以完全掌控，你可以根據自身數據訓練模型，獲得獨家且深度的讀者行為分析，進而開發新型內容服務與收益來源。長遠來看，這也是面對技術顛覆的有效未來防範，避免核心業務被科技巨頭主導。

此外，自建大型語言模型還帶來以下優勢：

• 增強內容創新能力，提供更豐富多樣的新聞報導方式。 • 提高編輯效率，縮短內容發布周期。 • 強化數據分析能力，精準了解讀者需求。

然而，這條「自力更生」的路徑充滿了巨大的挑戰，尤其是對成本效益的嚴峻考驗。開發並維護一套頂尖的大型語言模型，所需的資金投資是天文數字，少則數百萬美元，多則數千萬美元，這對於營收日益緊縮的傳統新聞出版商而言，無疑是沉重負擔。此外，你還需要龐大的專業人工智慧人才團隊，包括頂尖的工程師、數據科學家等，而這些人才在全球市場上炙手可熱，競爭激烈。更令人擔憂的是，模型快速過時的風險，人工智慧技術迭代速度之快，可能讓你投入巨資開發的模型，在短短幾年內就顯得落伍。這種情況下，資源過度投入技術開發，甚至可能導致任務偏移，分散了新聞出版商對其核心新聞業務的關注與資源。

此外，出版商在考量自建大型語言模型時，還需注意以下幾點：

• 確保模型訓練數據的多樣性與質量，以避免偏見與錯誤資訊的傳播。 • 建立持續的模型更新與維護機制，應對技術快速迭代的挑戰。 • 制定明確的數據隱私政策，保護讀者的個人資訊。

二、混合模式與產業聯盟：在成本與控制間尋求平衡

既然自建大型語言模型的門檻如此高，那麼，對於大多數新聞出版商來說，有沒有其他更務實的選擇呢？答案是肯定的。許多出版商正傾向於採納「混合策略」。其中一種方式是「客製化專有模型」，也就是在現有領先的大型語言模型，例如OpenAI的GPT-4模型或Anthropic的Claude模型基礎上，進行微調與訓練，使其更符合自家內容的風格與需求。這樣做的優點是能利用像OpenAI這樣科技巨頭的成熟技術與強大算力，大幅降低初期開發成本。但缺點是，部分編輯流程可能需要外包給第三方技術供應商，這可能引發長期策略與合規問題的疑慮。

另外，採用混合模式還能帶來以下好處：

• 彈性調整技術資源，根據需求快速擴展或縮減。 • 減少對單一供應商的依賴，提升業務韌性。 • 融合內部專業知識與外部技術優勢，促進創新發展。

另一種則是擁抱「開源模型」選項，例如Meta推出的LLaMA模型。採用開源模型的好處是，出版商能保有對數據的完全控制權，並且避免了長期支付高昂的應用程式介面（API）費用。但這依然需要一定的專業工程人才來部署與維護，同時也需投入資金建置相對昂貴的基礎設施，對中小型新聞出版商來說，仍是一筆不小的開銷。

還有一個更具前瞻性的構想，那就是建立「新聞業大型語言模型開放聯盟」。這就像當年成立Linux基金會，或是長期以來美聯社的合作模式一樣，透過產業集體合作，共同建立一個專屬於新聞業界的人工智慧平台。這個聯盟的願景是整合各家新聞機構的龐大新聞檔案與專業知識，共同訓練一個「新聞專屬」的大型語言模型。這樣做的目的，是希望新聞業在未來的人工智慧時代不被少數科技巨頭（如OpenAI或Google）完全主導，保有數據主權與內容主導權。

然而，建立新聞業聯盟也面臨以下挑戰：

• 資金籌措困難，各會員需共同承擔高額成本。 • 競爭與合作的平衡，確保數據共享不損害各自利益。 • 制定統一的技術標準，保障聯盟運作的高效性。

三、大型語言模型在新聞工作流程中的實踐與倫理挑戰

既然了解了新聞出版商在宏觀策略上的考量，那麼在實際的新聞工作中，大型語言模型究竟是如何被運用的呢？根據迪亞科普洛斯教授的報告，我們可以看到記者們對大型語言模型的應用，遠比你想像的更廣泛，但多半是以「人類參與」模式為主。最常見的用途是自然語言生成，也就是用來輔助文本撰寫，例如生成新聞稿草稿、標題建議、社群媒體文案等。其次是資訊蒐集與理解，快速摘要大量資料，或是解釋複雜概念。在商業用途上，它也能協助分析市場趨勢或受眾數據。

具體來說，記者們運用大型語言模型的工作流程通常是這樣：

1. 頭腦風暴：生成新的報導角度、故事線索或採訪問題。
2. 草稿生成：快速產出文章初稿，減輕從零開始的壓力。
3. 內容校對與編輯：檢查語法錯誤、潤飾文字、調整語氣。
4. 輔助任務：例如將音訊自動轉錄成文字稿，大幅提升效率。

此外，運用大型語言模型還可以實現以下目標：

• 提升報導深度，迅速獲取多方資訊來源。 • 增強內容的多樣性與創新性，吸引更多讀者。 • 自動化重複性工作，讓記者能專注於更具價值的調查報導。

你可以看到，大型語言模型在此過程中扮演的是「助手」的角色，而不是「取代者」。這也意味著，記者需要掌握一些新技能，例如「提示工程」（Prompt Engineering），也就是如何精確地給予模型指令，讓它產出你想要的內容。儘管模型能夠提升效率，但目前對於其實際生產力提升幅度，業界的評價仍兩極，尚無明確的量化數據。

然而，大型語言模型的廣泛應用也帶來了嚴峻的倫理議題。最讓新聞出版商擔憂的，是大型語言模型在無人監督下被使用的潛在風險。由於成本與時間的壓力，有些機構可能會在缺乏足夠審核的情況下，直接發布由模型生成的內容，這極可能導致偏見或不準確資訊的傳播。畢竟，模型是透過大量網路數據訓練而成，這些數據本身就可能含有偏見，或是錯誤資訊。因此，確保「人類在迴路中」（Human-in-the-loop）的監督機制，即內容必須經過人類記者的審核、核實與編輯，對於維護新聞的準確性與公信力來說，是不可或缺的。

四、使用者新聞消費行為的變革：大型語言模型扮演何種角色？

我們談了新聞出版商的策略和記者們的工作方式，那一般讀者又是如何看待並使用大型語言模型來獲取新聞的呢？根據尼克·哈加爾（Nick Hagar）針對艾倫人工智慧研究院（Allen Institute for AI）「野生聊天資料集」（Wildchat dataset）的分析，一個有趣的發現是，使用者對大型語言模型進行新聞相關查詢的頻率其實相對罕見，大約只佔總訊息的1.88%。這表示，你我並不是每天都直接去問聊天型生成式預訓練變換模型（例如OpenAI的ChatGPT）：「今天有什麼新聞？」

但是，這不代表大型語言模型對新聞消費沒有影響。深入分析這些查詢類型，你會發現它們呈現出高度多樣性：

• 主動新聞協助：使用者會要求模型摘要一篇長篇報導、翻譯外文新聞，或是對某個事件進行背景分析。
• 滿足特定資訊需求：尋找某個廣泛新聞主題的資訊，或是了解特定事件的來龍去脈，甚至會問模型「有哪些可信來源可以查閱？」
• 支持媒體與人工智慧識讀：這是一個很有趣的面向，使用者會請模型評估某篇新聞的可信度，幫助他們理解潛在的偏見，或是解釋新聞產製的過程。

此外，使用大型語言模型還能促進以下使用者行為的變革：

• 提供個性化新聞推薦，提升讀者滿意度。 • 促進互動式新聞消費，增加用戶參與度。 • 幫助讀者更好地理解複雜議題，提升資訊素養。

這些行為模式顯示，使用者不只是被動地消費新聞，他們更積極地透過大型語言模型來處理、解釋與個人化新聞內容。我們可以把大型語言模型視為一種全新的「對話式新聞」媒介，它讓你能夠與新聞內容進行互動，提出疑問，並獲得即時的解釋。這為新聞出版商開創了新的產品開發方向與商業契機，例如提供更個人化、互動式的新聞體驗，或是開發輔助讀者理解複雜概念、評估資訊可信度的工具。

當然，這份資料集的使用者群體可能偏向開發者或資訊科技專業人士，不一定代表廣泛大眾，且缺乏模型網路瀏覽功能，因此其查詢行為可能與實際大眾仍有差異。然而，它仍然指出了大型語言模型在未來新聞消費中扮演的潛在關鍵角色。

五、展望未來：新聞出版業的人工智慧藍圖與策略制定

綜合以上分析，我們可以看到大型語言模型為新聞業帶來的，既是顛覆性的挑戰，也是前所未有的創新機遇。它不僅重塑了內容的產製方式、營運模式的選擇，更深刻影響了使用者獲取與消費新聞的習慣。從新聞出版商是否要投入數千萬美元自建模型，到擁抱開源技術與促成產業聯盟的務實策略，再到編輯室內新聞工作流程的轉變，以及讀者對個人化、互動式新聞體驗的渴望，都指向一個明確的趨勢：新聞出版商必須積極且審慎地應對這場科技變革。

成功的關鍵將在於，出版商能否在追求效率與創新的同時，堅守新聞的倫理議題與公信力，確保「人類在迴路中」的監督機制到位。同時，也需要有效整合產業資源，無論是透過聯盟合作，還是與科技公司建立策略夥伴關係，共同探索一條既能擁抱先進科技，又能維護新聞獨立性與價值的可持續發展之路。只有這樣，新聞出版產業才能在大型語言模型的浪潮中，不至於失去主導權，甚至能開創一個更具活力、更貼近讀者的新聞未來。

重要提示：本文僅為知識性分享與產業趨勢分析，不構成任何形式的投資建議或財務推薦。任何投資決策均應基於個人的財務狀況、風險承受能力與專業諮詢。

常見問題（FAQ）

Q：新聞出版商為什麼考慮自建大型語言模型？

A：自建大型語言模型可以讓新聞出版商擁有編輯控制權，確保內容風格一致，並且能夠更好地保護數據隱私，從而建立品牌語音和提高受眾參與度。

Q：採用混合模式對中小型新聞出版商有何影響？

A：採用混合模式可以幫助中小型新聞出版商降低初期開發成本，利用成熟技術提升效率，但同時也需要投入專業人才和基礎設施，這可能對資金有限的出版商構成挑戰。

Q：大型語言模型在新聞工作流程中如何維護倫理標準？

A：通過確保「人類在迴路中」的監督機制，讓人類記者對由模型生成的內容進行審核、核實與編輯，以維護新聞的準確性與公信力，避免偏見和不準確資訊的傳播。