BBC 新聞部成長、創新與人工智慧總監 Nathalie Malinarich 在「AI 與新聞未來 2025」會議上主要探討了 BBC 新聞部如何運用人工智慧。
核心論點一：BBC 新聞部使用 AI 的策略可歸類為兩大方向：輔助記者工作與擴大新聞報導影響力。
Nathalie Malinarich 一開始便明確指出，如同許多其他新聞編輯室，BBC 也在嘗試利用 AI 技術，並將其應用方式歸納為兩種類型。第一類是「協助記者進行新聞工作」（tools that help journalists do their journalism），這類工具的目標是提升記者在採訪、調查、事實查核等核心業務上的效率和能力。例如，AI 可以被用於處理大量數據、協助複雜的調查或是進行內容驗證。第二類是「協助我們擴大新聞報導的影響力」（tools that help us amplify our journalism, get them further），這類工具則旨在讓新聞內容觸及更廣泛的受眾，或以更多元的形式呈現。典型的例子包括自動生成摘要（summarization）和多語言翻譯（translation），這些都能幫助 BBC 的新聞內容更容易被不同地區或習慣不同媒體格式的受眾所接收。這顯示 BBC 對 AI 的應用並非單一面向，而是涵蓋了新聞生產鏈的前端（內部工作流程）和後端（內容發布與傳播），試圖全面提升新聞運作的效率和效果。演講中提到，許多測試是內部進行的，但也有部分已面向公眾，例如翻譯功能。
核心論點二：BBC 積極開發並測試用於核實新聞內容真偽的 AI 工具，特別是針對深度偽造（Deepfake）圖片的偵測。
在資訊混亂的時代，核實（verification）是新聞機構最重要的職責之一。 Nathalie Malinarich 著重介紹的第一個具體 AI 應用，就是一個由 BBC 研發團隊、牛津大學研究人員以及 BBC 核實小組（BBC verified team）共同開發的深度偽造圖片偵測工具。這個工具目前主要供 BBC 內部的核實記者使用，處於準確性測試階段，但初步結果令人滿意，據稱準確度已達到約 90% 。
這項工具的重要性不言而喻。隨著 AI 技術的發展，生成逼真虛假圖片甚至影音（即深度偽造）的門檻越來越低，這對新聞業構成了嚴峻挑戰，極易被用於製造和傳播假新聞、惡意詆毀或誤導公眾。 BBC 開發這個工具正是為了應對這種威脅，增強自身在視覺內容核實方面的能力。
演講中提到這個工具的一些細節：它可以分析圖片，並透過熱力圖（heat map）顯示 AI 模型判斷的可疑區域，這有助於記者了解工具的「關注點」。它還能提供一個「信心百分比」（percentage of confidence），讓使用者了解工具判斷為偽造的可能性有多高。此外，工具還具備查詢已知假圖的能力，可以快速確認某張圖是否是已被廣泛揭露的偽造內容。
Nathalie 強調了未來進一步發展的方向，特別是增加「可解釋性」（explanability）。這意味著工具不僅要告訴記者「這張圖片可能是假的」，還要能解釋「為什麼」這樣判斷，指出具體的偽造痕跡或異常之處。這樣一來，記者就能將這些解釋納入報導中，向讀者透明地說明如何判證某張圖片是偽造的。此外，他們也考慮圍繞這個工具構建更多的「智能代理」（agents），以自動化更多驗證流程。雖然目前該工具主要用於圖片，但 BBC 意識到未來更大的挑戰在於影片和音訊的深度偽造，這將是下一步需要攻克的難題。這項工具的開發，體現了 BBC 運用 AI 維護新聞真實性和公信力的努力。
核心論點三：AI 可用於提升新聞報導的效率和廣度，例如利用現有資源（如廣播評論）自動生成體育賽事文字直播頁面，並已取得成功的受眾迴響。
Nathalie Malinarich 介紹的第二個範例來自 BBC 體育部（儘管來自不同部門，但她認為這是個值得新聞部借鑒的好模型）。這個案例展示了 AI 如何幫助新聞機構在資源有限的情況下，擴大報導的覆蓋範圍，特別是針對那些未被電視直播、但本地受眾高度關注的賽事。
挑戰在於，許多足球比賽並未在電視上播出，而 BBC 也沒有足夠的人力為每一場比賽都進行文字直播。為了解決這個問題，體育部的一個團隊開發了一個系統：它會獲取本地電台對比賽的現場廣播評論，利用 Azure 雲服務進行實時語音轉錄（transcribed live through Azure），然後使用一個專門訓練過的 GPT 模型來識別廣播中的「關鍵時刻」（detects key moments），例如進球、罰球等。
這個 GPT 模型能夠從轉錄的文本中提取關鍵句子，生成關於這些重要事件的摘要和關鍵引述。這些由 AI 生成的內容會被匯入一個編輯介面，由人類編輯進行審核和修改後，最終發布到比賽的文字直播頁面上。
這個試點項目，例如切爾滕納姆對特拉梅爾的比賽，取得了巨大的成功。其文字直播頁面的受眾竟然超過了當時的電台廣播聽眾。這強烈表明，對於許多熱衷於本地球隊但無法觀看比賽的觀眾來說，這種由 AI 輔助生成的、及時更新的文字直播內容具有很高的價值。這個案例證明了 AI 在將現有音訊內容（廣播）轉化為新的、受眾歡迎的文字格式方面的潛力，有效利用了資源，觸及了更廣泛的受眾。 Nathalie 認為，這個模型也非常適用於 BBC 擁有大量優質內容的新聞廣播，思考如何將廣播中的精彩採訪或報導轉化為文字或其他格式，從而最大化內容的價值和影響力。
核心論點四：在使用 AI 時，對受眾保持透明是至關重要的原則，並應採取易於理解的方式溝通。
在談到體育賽事的 AI 應用時，Nathalie 特別強調了透明度（transparency）的重要性。 BBC 選擇明確告知受眾，他們在這個文字直播服務中使用了 AI 來輔助生成內容。這在新聞業使用 AI 的討論中是一個關鍵且複雜的問題。有些人認為，使用 AI 應該完全透明，讓受眾知道哪些內容是由 AI 協助生成的；而另一些人則擔心，過於強調 AI 的使用可能會損害受眾對內容的信任，特別是那些本身就不信任 AI 的人群。
BBC 在這個體育案例中的做法是採取一種「相當口語化且坦誠」（quite chatty and saying hey）的方式，向受眾解釋他們如何使用 AI 來協助生成內容，以及他們如何進行人工核實和檢查。 Nathalie 認為，這種透明且易於理解的溝通方式實際上對建立信任有所幫助。她承認這是一個具有挑戰性的問題，因為可能存在受眾不信任 AI 的風險，但 BBC 相信，開放地說明 AI 的作用以及人類的編輯和核實過程，是贏得受眾信任的正確途徑。這突顯了 BBC 作為公共廣播機構在負責任地運用新技術方面的立場，即技術的使用必須建立在信任和透明的基礎上。
總結來說，Nathalie Malinarich 的分享表明，BBC 新聞部正積極探索和應用人工智慧，其策略涵蓋了新聞生產流程的內部效率提升和外部傳播廣度擴展。透過深度偽造偵測工具強化內容核實能力，以及利用 AI 從廣播內容生成文字直播等創新應用，BBC 旨在提升新聞的準確性、擴大報導的影響力，並更有效地利用現有資源。貫穿所有應用的是對人類編輯和核實角色的強調，以及與受眾溝通時保持透明和坦誠的原則，這體現了 BBC 在擁抱技術創新的同時，維護新聞業核心價值和受眾信任的努力。這些案例為其他新聞機構如何負責任且有效地運用 AI 提供了寶貴的參考。