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【我的AI總編輯】
如果有一天，媒體總編輯變成一個AI Agent，自動幫所有記者改稿、校稿，會發生什麼事？
Casey Newton是我最喜歡的美國科技Newsletter作者，以及Podcast主持人。剛出刊的新聞信，他採訪一家新創媒體Every 執行長Dan Shipper，這家公司以AI為主題，報導AI產業最新動態、評測最新模型、產製新聞信與Podcast，在業內頗具權威。
此外，這家公司運用AI打造各種生產力工具：電郵助理、檔案整理、寫作輔助、語音轉文字工具，幾乎所有程式碼都由 AI 撰寫，但文章主要仍由人類撰寫。
問題來了，他們只有一位總編輯Kate Lee，卻要處理所有稿件、產品文案、評測報告，於是，Every 創造了一個AI Agent，蒐集總編輯過往編修稿件的3萬筆紀錄，只要對它說：「幫我進行Kate 風格的文字編輯。」就會自動執行。
總編輯只需事後確認，修改她認為不足之處，系統就會自動學習，作為未來編輯稿件的標準。
這篇專訪轉自Podcast，很長，但很有趣，由於受訪個案是AI專業的新聞媒體，執行長提出一些值得反思的觀點。
一、寫作能力上，AI目前仍比不上專業記者，他們創造的AI總編輯，嘗試了很長時間，始終無法達到最低標準，隨著時間累積，模型越來越成熟，來回訓練的資料也越來越多，現在才勉強堪用。雖然比不上真人，至少能大幅減輕工作量。
二、執行長稱之為「複利（compounding）式成長」，總編輯並未被取代，她的角色從日常改稿，轉變成一種寫作能力與品味的專家，將她的專業、觀點和技能，放進一個小工具裡，進而釋放時間，放在更高階、更重要的工作上。
三、反常識的是，Every 隨著公司成長，並未因為大量應用AI，而裁減人力；他們反而從一個15人的小公司，變成30人左右。執行長提出「AI 悖論」：越多事情自動化，反而需要越多人類去做更多事情。
他的觀點很有趣：自動化會創造更多人類工作，尤其是人類專家的工作。因為AI 的運作方式，是透過「人類專業知識的殘渣」接受訓練。AI接受訓練的素材，是那些已經被解決的問題。
所以，當你試圖利用AI解決一個未知問題，卻無法精準到位，只是產生大量的「AI 垃圾（slop）」。最好的方法，就是引進一名人類專家，針對特定情境，透過深入思考，再駕馭AI解決問題。
四、當人人都能透過AI增強能力，但無法取代真正專家；這位執行長提出一項重要概念：AI一方面提高「最低地板」，同時也提高「天花板上限」，結果是，現在他們能做的事情，比以前更多，因此需要更多人手協助。
五、由AI總編輯修改稿件，是否有寫作倫理的疑慮？這位執行長認為，關鍵不在於「是否由人類敲擊鍵盤」，而在於「最終產出文章是否符合你的觀點與風格」。他比喻，就像編輯透過Google共享文件，修改記者的文章，不代表記者已不是作者，關鍵是文章是否背離原意。
六、這位執行長舉了馬克吐溫與打字機的故事，我更喜歡他引用小說家喬治·桑德斯的一段話，所謂寫作，「就是將你的品味應用在每個字上，一遍又一遍修飾，直到它成為你思想最純粹的表達。」（It is just applying your taste on every word, over and over and over again, until it is the most pure expression of what you've thought.）
至於寫作過程中，是否運用打字機、電腦、Google或AI輔助，他認為並不重要。
七、不過，他還是設下前提，不同情境有不同做法：一篇公開發表、掛著記者名字，代表自己觀點的文章，與一篇單純提供資訊、而非強調敘事性的長篇指南，兩者標準不一樣。後者，他們常與 AI 共同協作，也能接受由 AI 撰寫某些段落。
以上，是由人工智慧先翻譯成中文，再由我的工人智慧整理、摘要、修改的訪談重點。
我大致同意這位執行長的觀點，尤其贊同他說的：AI一方面提高「最低水準」，同時也提高「最高上限」。重點不再是「是否利用AI輔助寫作」，而是「最終成品是否具備自己的獨特觀點、風格、創意」。
不過，有幾點疑慮，這場訪談並未觸及：
一、運用AI協助寫作的風險之一，就是抗拒「複製貼上」的巨大誘惑。AI擅長生成流暢、符合邏輯、四平八穩的文本，如果整段或整篇照貼，可以省下很多時間，但無形中，正在扼殺作者的風格與創意，久之，只能寫出平庸的作品。
二、我的經驗是，AI不擅長處理衝突場景，不擅長處理細膩的弦外之音，也不擅長處理複雜的交錯主線；然而，新聞寫作，尤其深刻的人物特寫與調查報導，非常仰賴人性洞察與幽微心理。如果交給AI，通常會變成乏味的記者會通稿。
三、由AI Agent擔任虛擬總編輯，理想上，確實能節省人力；然而，除非總編輯每次都認真二次確認並微調，否則，每篇文章都會扁平化，只剩下一種「總編輯品味」，甚至將記者原有的風格抹平。
再則，如果有一天，總編輯離職或高升，新任總編輯必須重新訓練AI Agent，或讓AI 適應他；我猜，他寧願自己核稿改稿。
當然，我贊成媒體應用AI，尤其蒐集資訊、釐清結構、簡化艱澀知識、歸納判讀大量數據與資料，對新聞工作者幫助極大。但是，Do與Don't之間，存在一條微妙而隱形的線，大約只有牙線那麼細。
或者，如同這場專訪中的比喻，像是一條「鉛筆畫的線」。
推薦大家去看全文，或是Podcast，在樓下。
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