# 當AI遇上台灣媒體製造業：一場沒有硝煙的資訊戰爭


上週，我在使用某個AI助手查詢一則關於台灣政治的新聞時，得到了一個看似權威但其實完全錯誤的回答。這個經歷讓我開始思考一個更深層的問題：當AI碰上台灣那些被戲稱為「製造業」的媒體環境時，到底會發生什麼事？

## 一場意外的發現

那天我想查證一個在社群媒體上瘋傳的消息，於是問了AI助手。它很快給出了回答，還引用了幾個看似可信的新聞來源。但當我點進去查看時，發現那些「新聞網站」要不就是內容農場，要不就是根本不存在的虛假網站。

更可怕的是，這個AI助手竟然基於這些垃圾資訊，生成了一篇條理清晰、邏輯嚴密的分析。如果我沒有進一步查證，可能就真的被說服了。

這件事讓我意識到，我們正面臨一個前所未有的挑戰：AI系統本身就像個超級放大器，當它檢索到假新聞時，不只是簡單地轉述，還會用它強大的語言能力重新包裝，讓錯誤資訊變得更加「可信」。

## 台灣媒體的「製造業」現象


說到「製造業」，大家可能會想到台灣的科技業。但這幾年，台灣的媒體環境也開始被人戲稱為「製造業」。為什麼呢？

走進任何一家媒體公司，你會看到記者們像工廠作業員一樣，快速地「製造」新聞內容。一個社群媒體上的風吹草動，可能在幾分鐘內就被包裝成「獨家新聞」；一個未經證實的傳言，可能被改頭換面成「專家分析」。

我有個朋友在某家網路媒體工作，他告訴我，他們每天的KPI就是要產出一定數量的文章。「管你內容是什麼，先把量衝出來再說。」他苦笑著說。

這種「量產」模式的問題在於，當內容農場和速食新聞充斥網路時，AI系統很難分辨哪些是可信的資訊，哪些是垃圾內容。更糟糕的是，這些低品質的內容往往因為標題聳動、容易理解，反而更容易被AI檢索到。

## 真實案例：那些年我們一起被騙的AI

2024年台灣總統大選期間，就出現了多起AI被假新聞「帶偏」的案例。其中最著名的是「柯文哲批評賴清德錄音檔」事件。

這個假錄音檔在網路上瘋傳，很多AI助手在被問及相關問題時，都引用了這個已經被證實是deepfake的內容。更可怕的是，這些AI系統還基於這個假錄音，生成了各種「分析」和「評論」，讓本來就混亂的資訊環境變得更加複雜。

還有一個案例是關於投資詐騙的。詐騙集團利用AI技術製作了假的賴清德投資建議影片，然後這些影片被其他AI系統檢索到，進而生成了更多「看似權威」的投資分析。結果就是，假資訊像滾雪球一樣越滾越大。

## 惡性循環的形成


最讓人擔心的是，這個問題正在形成一個惡性循環。

想像一下這個場景：內容農場生產假新聞 → AI檢索到這些假新聞 → AI基於假新聞生成「權威」回答 → 這些回答被發布到網路上 → 成為新的「資料來源」 → 其他AI系統再次檢索到這些由AI生成的錯誤內容...

這就像是一個沒有終點的迴圈，每一次循環都讓錯誤資訊變得更加「可信」，更加「權威」。

我曾經追蹤過一個關於健康食品的假消息，發現它經過AI的多次「加工」後，已經從一個簡單的謠言，變成了一篇看起來像是醫學研究報告的文章。如果不是我從源頭開始追查，根本不會發現這個「權威報告」竟然是從一個毫無根據的傳言演變而來的。

## 為什麼這個問題這麼嚴重？

說實話，剛開始我以為這只是個技術問題。但深入了解後，我發現這背後的問題比我想像的複雜得多。

台灣的媒體環境有幾個特點讓這個問題變得特別嚴重：

**速度至上的文化**

在這個「誰搶先報導誰就贏」的時代，很多媒體為了搶快，常常跳過事實查核的步驟。我看過太多新聞是這樣產生的：某個社群媒體上有個爆料 → 媒體立刻報導 → 其他媒體跟進 → 形成「新聞事實」。

但問題是，AI系統不會區分這些「新聞」是經過查證的還是只是傳言。它只會看到「多個媒體都報導了同一件事」，然後認為這一定是真的。

**點擊率導向的商業模式**

現在的媒體大多依賴網路廣告收入，而廣告收入取決於點擊率。所以，那些標題聳動、內容簡單的文章反而更容易獲得流量。

這就造成了一個問題：當AI系統檢索資訊時，那些品質較低但流量較高的內容，往往比真正有價值的深度報導更容易被找到。

**缺乏有效的監管機制**

雖然台灣有相關的法規，但面對網路上海量的資訊，傳統的監管機制顯得力不從心。特別是那些偽裝成「國外媒體」的內容農場，更是難以管制。

## 國際上的慘痛教訓

這個問題不只在台灣存在。2024年是全球選舉年，各國都面臨了類似的挑戰。

美國在2024年總統選舉期間，就出現了大量AI生成的假新聞。從deepfake的候選人演講影片，到完全虛構的民調數據，AI技術被廣泛運用在資訊戰中。

更可怕的是，俄羅斯等國家甚至開始使用AI來大規模製作假新聞網站，這些網站看起來就像是正常的新聞媒體，但其實完全是為了散布假資訊而設立的。

當其他AI系統檢索到這些假新聞時，就會無意中成為假資訊的傳播者。就像那個著名的案例：某個AI系統被問及烏克蘭戰爭時，引用了一個俄羅斯製作的假新聞網站，結果生成了完全偏頗的分析。

## 我們能做些什麼？

面對這個問題，我們不能只是被動地等待技術解決方案。作為普通使用者，我們可以從幾個方面開始：

**培養健康的懷疑態度**

這不是要我們變得多疑，而是要保持理性的判斷力。當AI給出回答時，特別是涉及爭議性話題時，最好還是多查證幾個來源。

我現在的習慣是，每當AI給我一個「驚人」的答案時，我都會問自己：「這個消息聽起來合理嗎？」然後去查證原始資料。

**學會識別可信的資訊來源**

不是所有的新聞網站都是平等的。學會區分哪些是可信的媒體，哪些是內容農場，這是數位時代的基本技能。

我會建議大家記住幾個可信的新聞來源，當遇到重要資訊時，先到這些網站查證。雖然麻煩一點，但總比被假新聞誤導要好。

**支持優質的新聞媒體**

說到底，解決這個問題還是需要有更多優質的新聞內容。如果我們都去支持那些認真做新聞的媒體，讓它們有足夠的資源來對抗假新聞，整個媒體環境就會變得更健康。

## 對AI開發者的建議

作為一個長期關注AI發展的人，我也想對AI開發者提出一些建議：

**建立更嚴格的資料來源驗證機制**

AI系統應該對不同來源的資訊進行權重評估，優先使用那些經過驗證的、可信度高的資料來源。

**提高透明度**

當AI給出回答時，應該清楚標明資訊來源，讓使用者能夠追溯和驗證。

**加強不確定性的表達**

當AI對某個問題沒有把握時，應該誠實地表達不確定性，而不是給出看似權威但可能錯誤的回答。

## 產業和政府的責任

光靠個人努力是不夠的，我們還需要產業界和政府的共同努力。

**媒體產業的自律**

媒體業界需要建立更嚴格的內容標準，不能為了流量而犧牲新聞品質。一些負責任的媒體已經開始這麼做了，但還需要更多的參與。

**政府的適當監管**

政府需要制定更有效的法規來規範假新聞的傳播，特別是那些利用AI技術製作假新聞的行為。但這個監管必須在保護言論自由和打擊假資訊之間找到平衡。

**技術平台的責任**

搜尋引擎和社群媒體平台需要承擔更多責任，不能只是被動地展示搜尋結果，而要主動識別和標記可疑內容。

## 長遠的解決方案

解決這個問題需要長期的努力，我認為有幾個方向值得關注：

**發展更智能的事實查核技術**

我們需要開發能夠自動識別假新聞的AI系統。雖然這很困難，但已經有一些有希望的研究正在進行。

**建立全球性的資訊品質標準**

就像我們有了國際的環保標準一樣，也許我們也需要國際的資訊品質標準，讓各國能夠合作打擊假新聞。

**加強數位素養教育**

最重要的是，我們需要提高整個社會的數位素養。讓每個人都能夠理解AI的運作原理，知道如何判斷資訊的可信度。

## 結語：我們都是這場戰爭的參與者
寫到這裡，我想起了一個朋友跟我說的話：「現在的資訊戰爭，沒有人能置身事外。」

確實，無論我們願不願意，我們都是這場沒有硝煙的戰爭的參與者。每次我們分享一個未經查證的消息，每次我們因為某個AI的回答而改變想法，我們都在影響這場戰爭的結果。

但這也意味著，我們每個人都有改變現狀的力量。當我們開始質疑、開始查證、開始支持優質新聞時，我們就是在為一個更健康的資訊環境貢獻力量。

AI技術本身並不是問題的根源，問題在於我們如何使用這些技術。當我們學會與AI正確互動，當我們建立了更好的資訊環境，AI就能成為幫助我們獲得真相的工具，而不是傳播假資訊的幫凶。

這條路可能很長，但我相信只要我們共同努力，一定能夠找到解決的方法。畢竟，追求真相是人類最基本的需求之一，而這個需求不會因為技術的進步而改變。

---

*你對這個話題有什麼想法嗎？歡迎在評論區分享你的經歷和觀點。讓我們一起為建設更好的資訊環境而努力。*