新聞媒體營運模式創新與價值再創
本文分別從國際趨勢、著作權爭議與法規監理、以及台灣實踐出發，分析新聞媒體在科技驅動下的內容制度變化與倫理挑戰，並延伸討論以民主價值為核心的「責任式數位轉型」方向，媒體未來的競爭力不在於內容量，而在於信任、專業與資料治理的能力。唯有在 AI 技術與社會責任間取得平衡，新聞媒體方能在新的資訊秩序中重新定位，創造永續的價值與影響力。因篇幅較長，為便於閱讀分為三篇刊登，此為第二篇。（前文回顧：第一篇-AI 時代的新聞媒體變革）
在數位轉型與 AI 技術驅動下，新聞媒體不再只是內容提供者，整體營運邏輯也正被重塑。隨著傳統依賴廣告收益與流量的模式逐漸失靈，新聞媒體必須探索以價值與信任為核心的新商業模式，才能在新競爭環境中存續與成長。
（一）從「流量邏輯」到「關係邏輯」
在 AI 推動的分發與使用者體驗環境中，新聞不只是被動曝光的內容，而是建立與讀者深層互動關係的橋樑。新聞媒體開始重視會員制、訂閱服務與社群參與，並成為核心資產。AI 技術可以幫助分析受眾行為、精準行銷與內容推薦，但真正促成讀者轉化的關鍵仍然是信任建立，而非單純大量流量。
（二）內容價值的多元變現
AI 不只提升內容產製效率，也讓內容能以更靈活的方式再利用與變現。透過技術輔助，媒體不再只依靠廣告收入，而是能開發多種新的收益來源，包括：
1.知識服務化：將原本報導延伸為包含深度數據分析、政策評估或專業顧問報告的知識產品；
2.品牌價值延伸：例如憑藉新聞媒體的公信力，推出教育課程、論壇活動、設立獎項、或提供ESG顧問等服務；
3.資料與數據資產化：整理與授權使用累積的受眾與內容數據，透過 API 或合作模式轉化為新的收入。這些做法拓展了內容價值鏈，使媒體的專業資產能在更多場景中被利用甚至進一步貨幣化。
（三）平台共創與「生態系營運模式」
未來新聞媒體的競爭不再是單打獨鬥，而是建立能共創價值的夥伴網絡。媒體、科技企業及公民組織之間的合作，可以形成跨領域的「內容—技術—信任」生態系。例如，共享 AI 工具平台、建立資料可追溯標準與透明的內容標註系統，都有可能成為新的公共基礎設施。透過這種生態型模式，媒體能跨界連結更多資源、提升公信力並擴大影響力，而不只是單一內容供應者。
科技應用下的社會責任與民主價值
新聞自由、真實性與公民信任是媒體的核心價值。在 AI 浪潮下，新聞自由、真實性與公民信任不能夠再只是新聞媒體理想，而是民主社會的基石，甚至已成為民主價值的防線。AI 技術雖能提升效率，但若使用不當，可能弱化新聞之公共性與真實性，倘若讓演算法優先於人類判斷，將侵蝕新聞媒體的角色與多元觀點的生態。為避免演算法決策成為新聞的主宰甚至受到操弄，新聞機構應制定嚴謹的 AI 使用準則，包括透明內容標註、資料溯源機制與人工／機器協作界線公開說明，以維持資訊透明度與公民信任。這類制度不只是內部控管，更是向社會展示新聞製作公信力的公開承諾，有助於回應外界對 AI 取代人類判斷的焦慮與不信任。
AI 系統內在的演算法偏誤與資訊泡泡效應，是民主社會必須正視的另一層風險。當平台依偏好推送內容，可能強化立場隔離與「回音室」效應，使公民難以接觸多元觀點，進一步削弱理性公共討論。媒體應以資料倫理為基礎，設計能放大公共討論而非壓縮多元聲音的技術架構，例如引入公平性評估指標、提供多源取證鏈結，並在演算法決策中加入多樣性優先權。
同時，媒體識讀與 AI 識讀教育必須被納入公民教育體系，不再是邊緣補充課題，而是面對 AI 驅動資訊環境的核心能力。公民不僅需要能辨別真假及爭議訊息，更需理解演算法如何形成內容可見性、何謂生成內容的侷限與偏誤，以及如何透過批判性思維抵抗資訊操作。當公民具備識讀 AI 的素養時，才能在資訊洪流中自我定位、維護民主理性，並對新聞生態提出更具建設性的監督與要求。
多方利益關係人信任重構的治理策略
在 AI 與數位媒體快速融合的趨勢下，建立多方協作、信任重構的治理架構，是維持資訊生態健康與民主價值的關鍵。單一層級的治理已無法面對快速變動的技術、產業與公民需求，因此需要政府、第三方機構、媒體與平台共同承擔角色、形成協同治理模式。
(一)政府與政策層面
政府應扮演全體資訊生態系統的守護者，透過制度化架構來平衡技術創新與公共利益。首先需構建一套全面的 「新聞數位治理框架」，明確界定新聞資料使用、AI 訓練與內容揭露的規範，以確保資訊透明與受眾知情權，並避免資訊污染與假內容散布。此框架必須兼顧創新彈性與風險防範，並借鏡如歐盟《AI 法案》等國際治理經驗，釐清平台、新聞媒體與算法供應者的責任邊界與法律義務。
其次，政府需制定AI 授權透明與責任歸屬制度，要求所有使用新聞內容訓練 AI 的行為必須揭露並負擔相應責任，避免未經授權、未補償即用於模型學習的情況侵蝕新聞產業的著作權利益。此舉能促使平台與技術業者採取公平授權模式，維持市場競爭與智慧財產權的平衡。
此外，政府可推動跨媒體共享技術基礎設施，建立公共資料平台、內容標註系統與可追溯的資料治理架構，使中小型媒體也能共享創新工具與技術資源，同時降低對少數大型科技平台的依賴。
(二) 新聞媒體層面
新聞媒體自身必須從內容生產者轉型為負責任的數位資訊提供者。首先需導入責任式 AI 治理機制與資料倫理訓練，確保在採用 AI 工具時能明確界定人工與機器角色，並建立透明的標註與追溯制度，讓受眾了解何為 AI 協助生成的內容。這不僅是內部自律，更是建立公信力與社會信任的基礎。
其次，媒體須建立多元收入來源與韌性營運結構，突破過度依賴平台流量與廣告收入的困境，提升內容質與量並發展如付費訂閱、授權合作與知識產品等模式，增強在數位競爭中保持自主性。同時，面對 AI 與平台對新聞內容的使用與營利，媒體必須強化著作權管理與技術自主能力，不僅保護自身智慧財產權，並在授權談判中掌握主導權，避免被動依賴外部技術供應者。
(三)科技平台層面
作為資訊分發與 AI 技術提供者，平台必須承擔比以往更高的透明與責任義務。具體而言，平台應 透明揭露 AI 模型如何使用新聞資料、哪些資料被用於訓練與推論，避免不當使用造成內容挪用或價值稀釋，並維持對原始新聞生產者的尊重。建立授權與分潤商業機制是更積極的永續策略，確保在其商業模式下，新聞媒體能從其內容使用中獲得合理回報，而不是單向吸收價值，透過標準化授權協議、共識機制與收入分成制度來實現。
最後，支持與推動開放新聞資料標準，建立可互操作的資料格式與追溯能力，尊重媒體的數據主權並避免平台壟斷資訊流通結構。
(四)第三方機構層面
作為政府與企業之間的中介力量，第三方機構如學術研究團體、獨立監督組織與標準制定機構，可肩負資訊治理與監測的角色，發展負責任 AI 評估機制與倫理守則，提供媒體與平台自我檢核工具，並設置獨立審查程序，以防範演算法偏誤、假內容生成等風險。此外，第三方機構能促成跨領域的對話平台，讓政府、科技業者、公民團體共同參與治理架構的設計與執行，確保制度既具前瞻性又能回應社會多方利益聲音。