與波波黛莉合作的AI內容生成框架，透過生成式 AI 重新塑造了媒體的編輯流程，但只是探索媒體價值的起步，後續還有許多值得深入研究的議題。
文章回顧：
首先，除了編輯流程之外，媒體內容產製過程中也很重要的採訪工作，是否也會受到影響？在進行採訪的前中後期，工作者應該如何與 AI 協作？需要與 AI 協作的部份又是什麼？
再將範圍擴大，媒體組織中還有哪些流程需要重構、整合？例如整合行銷部門的工作是否可以與編輯部、業務部串接？串接之後能產生哪些效益？還有，這個框架是否能夠適用於其他媒體？波波黛莉是原生網路媒體，這個內容生成框架在引用到其他如電視、廣播或印刷媒體時，應該進行哪些調整？媒體本身的數位化程度是否會是極為關鍵的因素？
媒體使用 AI 的合理範圍為何？
在思考技術導入的同時，絕不能忽視的關鍵在於新聞論理與規範。在傳統新聞學與傳播理論研究中，將傳播媒體視為民主社會中不可或缺的第四權，因此許多專家呼籲媒體在使用 AI 前應建立明確的準則，以避免假訊息的擴散和對新聞真實性及信任度的影響。
根據相關調查，雖然全球有近五成的新聞機構已經開始使用生成式 AI，但只有 20％ 左右已有相關的使用準則。例如，新聞圖片如果採用 AI 生成是否需要標註？用 AI 生成的圖片是否會影響新聞報導的可信度？什麼樣的情況下可以合理使用 AI 生成圖片做為新聞報導的一部份？會不會造成真假不分、眼見不能為憑的問題？
這個問題對媒體更形複雜的原因，現有生成式 AI 模型所使用的數據原本就無法擺脫人類社會的刻板印象與意識型態，例如在政大傳播學院的一項研究中發現，如果下「芭比+女生」的指令，生成式 AI 畫出來的圖就是芭比，不會畫出其他的女生；但如果下「芭比+男生」的指令，則會出現穿著粉紅色衣服的男生、拿著芭比娃娃的男生，或者是芭比的男朋友肯尼。顯然芭比與女生直接劃上等號，但為什麼數據會呈現這樣的結果，也值得進一步研究。
媒體組織與人才的核心能力如何重塑？
除此之外，更重要的是人才與核心能力的問題。如果媒體工作者藉由生成式 AI 協作，得以擺脫過去習慣的「手工製造」束縛之後，應該做哪些具有價值的工作？有些媒體認為有了生成式 AI 幫忙，記者每天可以產出更多篇文章，但篇數增加就意味著媒體價值與影響力的擴大嗎？如果不是，對於媒體組織與工作者來說，什麼才是有價值的工作？
於是，大學教育端又該如何培養學生有能力來回應／創造這些有價值的工作？在課程內容與教學方式上面，需要進行哪些調整？而更值得關注的是，企業應該如何培養現有組織內的員工具有 AI 能力？
H. James Wilson 和 Paul R. Daugherty 在《哈佛商業評論》的文章指出，根據他們 2024 年對 7,000 名專業人士進行的調查發現，雖然 94％ 的受訪者表示，已經準備好要學習新技能來與生成式 AI 一起工作，但只有 5％ 表示他們的雇主正在積極對員工展開這方面的大規模培訓。因此，大部份的人必須自主學習，才有辦法 AI 的快速發展與應用。
至於台灣，根據「2023 產業 AI 化大調查」結果，發現有七成左右的零售服務業（73.0％）與製造業（69.1％）並沒有提供員工任何 AI 相關培訓，而媒體產業就是服務業的一環。雖然在 2024 年賴清德總統就職後，各部會紛紛推出各種產業 AI 培訓課程，但究竟能夠帶來哪些影響，仍有待觀察。
重塑流程 掌握轉型契機
「我們需要進化，不單只是打造單一個別的生產力工具，而要基於合作、行動力、智能、信任這四個原則，開始為運算設計出全面的智能架構。」這是微軟執行長 Satya Nadella 在接任執行長之後，為微軟發展訂出來的具體目標，從生產力和業務流程重塑開始，驅動微軟新的成長，並且在這波 AI 浪潮中奪得先機，可見重塑流程的重要性。
台灣媒體產業面對科技大浪來襲與使用者習慣改變的衝擊，生成式 AI 是壓力，也可以是助力，端視如何巧妙應用而訂。但能夠確定的是，深入梳理現有流程，找尋 AI 應用的最適場景，會是媒體組織轉型的契機。
