好的，以下是從提供的 YouTube 講座文字記錄中提取的主要論點及其詳盡解釋，內容使用繁體中文並超過一千字：
此講座由薩里大學人工智慧與媒體讀者 Bahareh Heravi 博士主講，主題聚焦於人工智慧（AI）在新聞編輯室中的實際應用與影響。講座的核心論點可歸納為以下幾點，並在此進行詳細闡述：
一、 生成式人工智慧（Generative AI）是當前新聞編輯室 AI 應用的關鍵推動力，但其知識準確性存在嚴重風險。
講座指出，儘管人工智慧在新聞領域的應用已存在多年，特別是在數據和計算新聞學方面，但近期生成式人工智慧工具（如 ChatGPT 、 Gemini 、 Midjourney 等）的普及，以前所未有的方式改變了新聞業對 AI 的關注和使用程度。這些工具因其使用者友善的介面和強大的語言處理能力，使得 AI 從過去僅限於少數專家使用的技術，轉變為許多人日常工作甚至個人生活中嘗試整合的工具。
然而，講者透過 ChatGPT 撰寫微軟新 AI 工具新聞報導的例子，生動地揭示了生成式 AI 在知識準確性上的嚴重缺陷。儘管生成的文章語言流暢、結構完整，甚至包含看似真實的日期、地點和聯絡方式，但其中關於產品名稱（將分析工具 Synapse 誤認為 AI 工具）、電話號碼和電子郵件等細節卻是錯誤或編造的「幻覺」（hallucinations）。這強烈顯示，當前版本的生成式 AI 在處理事實和最新資訊時並不可靠。它們擅長於語言生成，能夠基於訓練資料創造出連貫且聽起來真實的文本，但其背後的知識可能過時或完全錯誤。因此，講座強調，新聞編輯室若使用這些工具進行內容創作，必須極度謹慎，尤其不能將其視為可靠的知識來源來報導時事。其能力在於語言層面，而非事實層面。
二、 人工智慧在新聞工作流程的各個環節具有廣泛的實際應用潛力與正在進行中的實踐。
講座詳細列舉並解釋了 AI 在新聞工作流程中可以應用的多個領域，涵蓋從內容生產的前端到後端：
- 內容發現與事實查核 (Content Discovery & Fact-Checking)： AI 可協助發現潛在的新聞線索、評估新聞價值，甚至在一定程度上輔助事實查核與驗證。儘管受限於前述的準確性問題，但隨著技術發展，這方面的應用潛力巨大。
- 調查分析 (Investigative Analysis)： AI 工具在處理和分析大量數據方面展現出強大能力。講者提到，新版本的生成式 AI 工具能夠接收數據文件（如 CSV），執行複雜的統計分析（如相關性分析、異常值檢測），甚至為記者提供數據分析方法的建議或直接生成程式碼（Python 、 R），極大地提升了調查報導中數據處理的效率和深度。
- 語義連結與情境化 (Semantic Linking & Contextualization)： AI 在自然語言處理、實體偵測、語義搜索和主題識別等方面已有較長歷史的應用。它可以幫助編輯室更好地組織、搜尋和連結內部檔案內容，將相關的背景資訊或舊故事與當前新聞連結，這對於內容保存、歸檔以及為報導提供深度情境至關重要。
- 內容製作與敘事 (Production & Storytelling)： 這是生成式 AI 目前被廣泛嘗試應用的領域。 AI 可以協助撰寫新聞稿的草稿、生成故事線索、自動或半自動撰寫文章。更重要的是，它可以對既有內容進行多樣化的再格式化，例如將長篇文章自動化生成摘要（針對不同受眾層級）、音訊版本、視訊腳本，甚至漫畫或動畫。這不僅提高了內容製作效率，也拓展了內容的呈現形式以觸達不同平台和受眾。翻譯和字幕生成也是 AI 在此領域的成熟應用。
- 發布與分發 (Publishing & Distribution)： AI 可用於分析讀者互動數據、進行情感分析（如透過圖片辨識情緒）、實現新聞內容的個人化推薦和電子報生成。此外，AI 在社群留言審核方面也非常有效，可以根據設定的規則自動篩選或標記不當留言，減輕編輯負擔。搜尋引擎優化 (SEO) 也是 AI 可以輔助的方面。
講者透過 Meerkat 圖片分析的例子，說明了 AI 不僅能處理文本，還能理解圖像內容、識別物體關係並推斷情境甚至情感，這為新聞編輯室在視覺內容處理上提供了新的想像空間。
三、 小型新聞編輯室透過學習實踐與導師指導，能夠有效地應用人工智慧實現工作流程的變革與創新。
講座重點介紹了「應用人工智慧新聞挑戰賽」（Applied AI Journalism Challenge）計畫，該計畫專為全球南方（非英國、美國、西歐）的小型和中型獨立新聞編輯室設計。這項計畫的核心理念是透過「做中學」（learning by doing）和低門檻的方式，鼓勵缺乏 AI 經驗的團隊嘗試將 AI 整合到實際工作中。
計畫中的案例證明了這一點：
* 伊朗的 Zameer Media 團隊由兩名零 AI 技能的編輯組成，卻成功利用生成式 AI 建立工具，將製作電子報所需的時間從 5-8 小時縮短到 1 小時 20 分鐘，顯著提升了效率並為個人化電子報等新嘗試奠定基礎。
* 巴西的 Agencia Pública 利用 AI 複製了其知名電台主持人的聲音，自動為文章生成音訊版本，提高了內容的可及性。他們也積極公開 AI 使用指南，體現透明度。
* 菲律賓的 Rappler 創建了針對年輕受眾的新頻道（TLDR），利用 AI 將既有內容轉換為 TikTok 風格的短片，並實驗自動生成漫畫，成功拓展了受眾和內容形式。他們也制定了詳細的 AI 使用規範。
* 哥倫比亞的 Cuestión Pública 是一家調查報導機構，他們利用 AI 連結其龐大的結構化數據檔案，當新事件發生時，AI 能迅速從檔案中提取相關實體和舊故事，生成帶有歷史情境的推特線程（甚至是帶有該機構標誌性諷刺語氣的版本），將原本耗時 3 小時的工作縮減至 15 分鐘。
這些案例強有力地證明，即使資源有限、缺乏 AI 基礎的團隊，只要有意願並獲得適當的指導（講座強調了導師指導的重要性），也能夠透過實際操作（如提示工程 prompt engineering）發掘 AI 的潛力，應用於解決實際問題，並實現工作流程的重大改進甚至產品創新。這打破了人們認為只有大型、技術先進的新聞機構才能應用 AI 的迷思。
四、 AI 在新聞編輯室的整合面臨技術與倫理雙重挑戰，其中倫理考量至關重要。
講座引用多項調查指出，技術挑戰是 AI 整合的首要難題。然而，倫理挑戰也緊隨其後，並且越來越受到新聞從業者的重視，這是令人鼓舞的現象。針對生成式 AI，最令人擔憂的倫理問題包括：
* 缺乏人工監督 (No human supervision)： 過度依賴 AI 可能導致錯誤或不當內容未經把關即發布。
* 資訊不準確 (Inaccurate information)： 如前所述的「幻覺」和過時資訊問題可能損害新聞的可信度。
* 偏見 (Bias)： AI 的訓練數據可能包含偏見，導致生成內容帶有歧視或不公平的傾向。
對於如何應對這些倫理挑戰，調查顯示許多記者認為「不使用 AI」是個解決方案，但講者認為這不太可能成為長期的可行之道。更實際的策略包括：
* 驗證資訊 (Verifying information)： 將 AI 生成的內容視為草稿或輔助，必須經過人工嚴格的事實查核。
* 制定使用指南 (Guidelines)： 建立明確的規範，指導記者在何種情況下、如何安全、負責任地使用 AI 工具。
* 建立倫理與法律框架 (Ethical and legal framework)： 在機構層面或行業層面建立規範，應對版權、歸屬、透明度等法律和倫理問題。
* 持續監督 (Oversight)： 對 AI 的使用及其產出進行持續的評估和監督。
講座最後也提及 AI 可能加劇的數位落差，特別是在語言支援和技術獲取方面，但同時也存在縮小差距的潛力，取決於未來的發展方向。
總結：
總體而言，講座的主要論點是：人工智慧，特別是生成式 AI 的普及，為新聞編輯室帶來了前所未有的變革機遇，它可以在內容發現、數據分析、語義處理、內容製作、發布等多個環節提高效率和創新形式。儘管當前生成式 AI 在事實準確性上存在嚴重風險，要求使用者務必進行嚴格驗證，但其語言和內容生成能力依然具有實用價值。更重要的是，AI 的應用不再是大機構的專利，小型新聞室透過實踐和指導同樣能成功整合 AI 並實現顯著的效率提升和創新。然而，伴隨而來的是嚴峻的倫理挑戰，包括準確性、偏見和人工監督需求，這要求新聞業在擁抱 AI 的同時，必須建立健全的使用規範、驗證流程和倫理框架，以確保新聞的品質和可信度，並負責任地應對技術帶來的衝擊。