New Ai Tech Collabs For Electoral Accountability

好的，這是一份從提供的文字稿中提取並詳盡解釋主要論點的繁體中文分析，內容將超過一千字：

根據提供的文字稿，這場全球新聞研討會的核心內容聚焦於 Meedan 這個非營利組織，以及他們如何運用新型 AI 和技術協作來增強選舉過程的問責性，特別是在「廣大南方國家」(Global South) 的背景下，應對資訊不平等和選舉錯誤資訊帶來的挑戰。 主講人 Dima Saber 博士，Meedan 的專案與影響力負責人，詳盡闡述了組織的理念、工具（Check 軟體）以及與合作夥伴的工作方式。

以下是從文字稿中提取並詳盡解釋的主要論點：

  1. 選舉是資訊誠信的關鍵時刻，而資訊不平等是民主穩定的威脅：

    • 文字稿一開始便強調 2024 年是全球選舉年，多個國家舉行大選。
    • Dima Saber 博士明確指出，無論在哪個國家，存在一個普遍趨勢：資訊不平等 (information inequality)。這指的是人們缺乏獲取他們社群和語言所需的、適宜的資訊。
    • 這種資訊獲取的不平等會 破壞民主的穩定 (destabilize democracy)，並對人們對關鍵議題的認知產生巨大影響。
    • 這突顯了新聞業和記者的重要角色，他們需要滿足所服務的民眾和社群的需求。選舉期間，這種需求尤為迫切。

  2. 生成式 AI (GenAI) 加劇了選舉資訊環境的複雜性，特別是在封閉式通訊軟體上：

    • 生成式 AI 是當前媒體環境中的一個重要趨勢，它正在改變資訊格局。
    • 在 2024 年的選舉中，GenAI 已被證明會 影響流通資訊的性質。
    • 惡意行為者利用 GenAI 生產逼真的媒體內容（deepfakes 、影片、文字、圖片），並用這些虛假內容來 詆毀政治對手。 GenAI 成為一種缺乏監管的政治溝通工具。
    • 最嚴重的問題發生在 封閉式通訊軟體 (Closed Messaging Apps)，如 WhatsApp 、 Viber 、 Telegram 等。這些平台是 點對點加密且缺乏監管 (end-to-end encrypted and unregulated) 的空間。政治候選人可以不受監督地向選民傳播資訊，錯誤資訊和假新聞可以在這些平台上病毒式傳播，而科技平台卻缺乏有效的監管。
    • 儘管過去十年來投入了大量資金支持反制錯誤資訊的工作，但在封閉式通訊軟體上的進展卻微乎其微。 GenAI 的影響和使用在這些空間中最為明顯。

  3. 解決方案必須結合 AI 技術與「人在迴圈」(Human in the Loop) 及「程式化社群建設」(Programmatic Community Building)：

    • Meedan 的核心理念是，僅靠 AI 無法解決 當前複雜的錯誤資訊問題。
    • 他們開發的 Check 軟體是一個 AI 驅動的「雙向介入」工具 (two-sided intervention)。它部署 AI 生成的聊天機器人到封閉式通訊軟體上，讓新聞機構能從受眾那裡收集問題。
    • 但 Check 的獨特之處在於它將 AI 與 「程式化社群建設」 相結合。
    • 「人在迴圈」 是 Check 運作的核心原則。聊天機器人可以處理簡單、直接的問題，透過對比資料庫給出答案。但許多問題來自人類，更為複雜，需要人類的記者進行驗證、事實查核和分類。這強調了技術的利用，同時也認識到人類內容審核和驗證始終是不可或缺的部分。
    • 「程式化社群建設」 強調解決方案應與當地社群 共同設計 (co-design)，並響應他們的具體需求。 Meedan 在不同地區（如北非、西亞、撒哈拉以南非洲、拉丁美洲和加勒比海、南亞）設有專案經理，他們來自當地，了解當地語言、文化和背景，能設計符合當地實際情況的專案（包括數位素養培訓、數位安全培訓、線下活動、跨區域合作等）。這避免了從「北方」視角強加解決方案。

  4. Check 軟體透過數據的「相似性」比對和「聚類」(Clustering) 功能，促進協作並揭示敘事趨勢：

    • Check 的技術核心之一是其機器學習團隊開發的 「相似性」功能。當收到新的聲明或問題時，系統會與現有資料庫進行比對。
    • 更重要的是，系統能將相似的聲明 聚類 (cluster) 在一起。
    • 這使得不同新聞機構或組織之間可以 共享數據源 (shared feed)（這需要明確的 選擇加入 (opt-in) 同意）。當多個組織共享數據時，一個問題匹配到現有事實查核答案的可能性大大提高。
    • 共享數據還能幫助識別 跨語言和跨地理區域的敘事趨勢 (narrative trends)。例如，分析巴基斯坦、多哥和阿根廷在選舉期間關於跨性別者的錯誤資訊，或印度的宗派敘事趨勢。
    • 了解這些趨勢對於新聞機構至關重要，因為它可以幫助他們調整針對受眾的資訊傳播內容，使其更能應對當前實際流行的錯誤資訊。這種方法使媒體的訊息能夠「量身定制」以反映社群的真實狀況。

  5. 協作和數據共享是 Meedan 模式的基石，強調夥伴關係和數據安全：

    • Meedan 積極促進不同行動者之間的合作，包括新聞機構、公民社會組織，甚至新聞系學生。他們認為，當這些不同行動者為正確的原因聚集在一起並願意合作時，會產生令人興奮的結果。
    • 數據共享始終是 選擇加入 的，並且合作夥伴對自己的數據擁有所有權。
    • Meedan 極度重視 數據安全和保存 (data security and preservation)。他們盡量減少收集的數據（不收集 IP 地址，只收集必要的 ID）。數據在傳輸和儲存過程中都被加密，儲存地點遵循嚴格的隱私規範（如 GDPR）。
    • 組織具備資安專家，遵守數位安全標準（如 Sock 2 認證），並為合作夥伴提供數位安全培訓和工具。即使在可能面臨政府壓制或監控的地區，Meedan 也會調整安全措施，例如支持用戶和貢獻者的匿名性。

  6. Meedan 致力於在具挑戰性的環境中工作，不將「新聞自由」作為合作的前提：

    • 文字稿中提到，Meedan 不將新聞自由的普遍存在作為合作的先決條件。
    • 他們認為，在一些新聞自由受限或組織面臨政府打壓的地區，反而更需要他們的支持。
    • 他們會根據當地情況調整專案的數位安全措施，並可能與獨立媒體或人權捍衛者等夥伴合作，即使這些夥伴不能公開身分。
    • 他們也認識到資金獲取等實際問題，並透過專案設計和數位安全/素養培訓來應對。

  7. 影響力衡量嵌入在專案設計中，且對 AI 的態度是促進集體學習與透明：

    • Meedan 非常認真對待影響力評估，並將其 嵌入 (embedded) 到專案設計的早期階段。
    • 他們有組織的績效指標和監測評估框架，用來衡量專案的成功，因為像「民主誠信」這樣重要的概念需要證據支持。
    • 關於 AI，Meedan 認為所有人都還在探索如何倫理地使用它。
    • 他們的建議是促進 集體、社群驅動的 AI 素養提升 (collective, community-driven, community-centered literacy enhancement)。新聞機構應該與公民社會組織、社群團體、獨立媒體等對話，分享經驗，共同探索 AI 的使用方式。
    • 對待 AI 應保持誠實和透明，了解其工作原理，設定使用界限。重點是將 AI 視為一個工具，並回到社群的需求來思考如何使用它。

總結來說，Meedan 透過其 AI 驅動的 Check 軟體，結合獨特的人機協作和共同設計模式，旨在解決全球選舉期間日益嚴峻的錯誤資訊挑戰，特別是 GenAI 在封閉式通訊軟體上的傳播問題。他們強調與當地夥伴的協作、數據的安全與共享（需用戶同意）、以及在各種環境下都能適用的彈性工作方式。 Meedan 認為，應對資訊誠信的挑戰需要技術、人類專業知識和社群參與的結合，並將 AI 的應用視為一個需要集體學習和透明對待的過程。