第二部分：主要論點二：以終為始——成功的 AI 應用始於解決真實的用戶問題與商業需求，而非為技術而技術
在確立了新聞業 AI 應用的戰略重心應從「內部效率」轉向「外部體驗」後，這份報告緊接著提出了一個極為務實且關鍵的執行原則：所有 AI 專案的起點，都不應該是技術本身，而必須是某個明確的、亟待解決的受眾需求或商業挑戰。換句話說，成功的 AI 創新不是由技術驅動的，而是由「目的」驅動的。
想像你是一位工匠，面前有一個裝滿了各式各樣先進工具的工具箱。裡面有雷射測距儀、電動螺絲起子、 3D 列印機，甚至還有一把閃閃發光、功能強大的 AI 萬能鎚。一個糟糕的工匠會怎麼做？他會拿起那把最炫、最新的 AI 萬能鎚，然後滿屋子地尋找可以敲打的東西。他可能會把釘子敲進牆裡，也可能把桌角敲壞，甚至會不小心砸到自己的腳。他被「工具」本身迷住了，卻忘記了身為工匠的「目的」——也就是要打造或修復某件有用的東西。
而一位優秀的工匠則完全相反。他會先看著眼前的任務：「我需要把這幅畫掛在牆上」或者「我需要組裝這個書櫃」。他首先定義了「問題」和「目標」。然後，他才會打開工具箱，根據這個明確的目標，選擇最合適的工具。掛畫可能只需要一把普通的鎚子和一根釘子；組裝書櫃則可能需要電動螺絲起子。他從來不會問「我該用這把 AI 鎚子做點什麼？」，而是問「為了解決這個問題，我需要什麼工具？」。
這份報告的核心精神，正是要告誡所有新聞機構，要成為那位「優秀的工匠」，而不是那個沉迷於「AI 萬能鎚」的糟糕工匠。報告在第 8 頁以「有目的的介面：為真實受眾需求而生的聊天機器人與代理」（Interfaces with Purpose: Chatbots and Agents for Real Audience Needs）為標題，直接點明了這一點。報告強調：「雖然這些（聊天機器人）介面看起來可能很相似，但每個專案都植根於一個獨特的目標」（While the interfaces can look similar, each project was grounded in a distinct objective）。 AI 在這裡始終是「達成目的的手段，而非目的本身」（a means to an end）。
報告進一步闡述，最有影響力的專案，都是那些「與受眾或組織的優先事項緊密結合」的專案。讓我們來看看報告中列舉的具體案例，是如何體現這種「以終為始」的思維模式的：
- 埃及《今日埃及人報》（Al-Masry Al-Youm）的案例（第 12-13 頁）：他們的問題是什麼？他們擁有一個包含 300 萬篇文章的龐大新聞檔案庫，但讀者很難從中快速找到相關的、有深度的內容。傳統的關鍵字搜尋就像是在一個巨大的圖書館裡，只能根據書名標籤找書，效率低下且常常找不到真正想要的資訊。所以，他們要解決的問題非常具體：「如何重塑讀者體驗，幫助他們更快速地獲取和理解相關新聞？」他們並非一開始就決定「我們來做個聊天機器人吧」。不，他們是從「簡化資訊檢索」這個痛點出發，最終發現由語意搜尋（semantic search）和生成式 AI 驅動的對話式介面，是解決這個問題的「最佳工具」。這個聊天機器人因此有了明確的「目的」：讓讀者能像與人對話一樣，探索那 300 萬篇文章的寶庫。
- 希臘《Proto Thema》的案例（第 16-17 頁）：他們面臨著同樣的問題——擁有大量希臘文和英文的歷史文章，但讀者搜尋體驗不佳。他們的目標同樣清晰明確：「透過比傳統關鍵字搜尋和手動瀏覽更有效率的流程，直接向讀者呈現相關內容，從而改善讀者搜尋體驗」。你看，他們的出發點依然是「改善搜尋體驗」這個具體的讀者需求。聊天機器人這個「工具」，是為了實現這個目標而被選擇和打造的。
- 德國《魯爾日報》（Ruhr Nachrichten）的案例（第 18-19 頁）：這個案例更加精準地體現了問題導向。作為一份地方性報紙，他們發現讀者在「在地新聞探索」（local news discovery）方面存在困難。一個多特蒙德的居民可能想知道「上週末市中心的節日活動有哪些後續報導？」或者「關於我們區新學校建設的最新進展是什麼？」。這種基於時間和地點的精準資訊需求，傳統網站很難滿足。因此，《魯爾日報》的目標就是「簡化讀者尋找及時、在地內容的方式」。他們打造的 AI 聊天機器人，其核心任務就是回答這類與在地生活息息相關的問題，從而增強讀者對在地內容的互動與黏著度。
- 南非《每日獨行者報》（Daily Maverick）的案例（第 14-15 頁）：這個案例則展示了「問題導向」的另一種維度。他們的問題不完全是內容探索，而是「客戶服務」的壓力。隨著他們的會員計畫「Maverick Insider」不斷成長，客服團隊收到了大量關於註冊、會員福利和技術支持的重複性問題。因此，他們的商業目標是「減少客服郵件的數量，讓團隊能專注於更複雜的問題」。為此，他們開發了一個「客戶服務知識代理」（customer service knowledge agent）。這個 AI 工具的唯一目的，就是自動回答那些常見問題。同時，他們還開發了「互動式投票代理」（interactive polling agent），其目的則是「大規模地收集受眾的情感和意見」。你看，每一個 AI 應用，都對應著一個清晰的、可衡量的商業目標或營運痛點。
報告在第 8 頁總結出一個非常重要的教訓（Lesson）：「從一個可以被改善的、已定義的問題或用戶行為開始」（Start with a defined problem or user behaviour which can be improved）。這正是「優秀工匠」的思維模式。
這種「以終為始」的方法論，不僅能確保 AI 專案的實用性，更能直接連結到可衡量的商業成果。報告提到，這些真實的用戶需求，「也對應著清晰的商業成果，例如提升註冊量…增加用戶停留時間，或為高意圖的研究型用戶提供價值」（map to clear business outcomes like driving registrations… increasing session time, or providing value to high-intent research users）。當你的 AI 工具真正解決了用戶的問題，用戶自然願意花更多時間在你的平台上，更願意註冊成為會員，最終為你的永續經營做出貢獻。
反之，如果新聞機構陷入了「為技術而技術」的陷阱，只是因為聊天機器人很流行就跟風去做一個，卻沒有想清楚它到底要為讀者解決什麼獨特的問題，那麼結果很可能是一個無人問津、徒增成本的「AI 裝飾品」。
這份報告在結論部分（第 21 頁）用一段極具洞察力的話總結了這個論點。它指出，對於新聞出版商而言，那個更有成效的問題，不是去問「我們應該打造什麼 AI 工具？」（What AI tool should we build?），而是應該問：「我們正在解決什麼問題？以及，我們將如何為我們的受眾和業務衡量成功？」（What problem are we solving, and how will we measure success for our audience and business?）。
總結論點二：
因此，這份報告的第二個核心論點是一套極為重要的行動指南。它告誡我們，在 AI 浪潮中保持清醒的關鍵，是始終將「目的」置於「工具」之前。不要被 AI 技術的光環所迷惑，而要像一位經驗豐富的工匠那樣，從最根本的問題出發：我的讀者遇到了什麼困難？我的業務面臨什麼挑戰？然後，再審視 AI 這個強大的工具箱，從中挑選出最適合解決這個特定問題的方案。所有成功的案例，無一例外地都遵循了這條「以終為始」的黃金法則。這確保了 AI 的投入不僅僅是技術實驗，而是能夠產生真實影響、深化讀者關係、並最終支持新聞業長期發展的策略性投資。
在理解了「為何要做」（戰略轉向體驗）和「從何處著手」（以問題為導向）之後，下一個自然而然的問題就是「如何做好？」。在下一次的回答中，我將為您闡釋報告的第三個主要論點：「從藍圖到現實——成功實施對話式 AI 的關鍵成功要素：技術基礎、跨部門協作與持續迭代」。這將涉及更具體的執行層面的洞察。