Vista電子報 No.45：政大鄭宇君教授談AI對傳播與人文社會的影響
從三個角度來看AI，請把它當作是工具、媒介和夥伴。
我在2023年11月29日，有幸聽到國立政治大學傳播學院鄭宇君教授以「從AI到AIGC：AI對於傳播與人文社會的影響」為題進行分享，感覺獲益匪淺。所以，在今天這期電子報，特別跟大家分享我的聽講筆記。
鄭宇君教授是一位跨領域的學者，大學階段讀的是臺大動物系，接著在政大新聞研究所完成碩士和博士的學業。早期也曾在玄奘大學大眾傳播學系任教，後來回到母校政大服務。
鄭教授笑著跟與會來賓們說：「我們跟AI的距離，事實上並沒有大家想得那麼遠。雖然它變化得很快，但其實都在我們的日常生活中可以看到它的蹤影。而我自己從生物科技的範疇跨到人文社會，現在又回去接觸一些AI的東西，覺得又有點回到那種理工的思維。」
鄭教授跟與會來賓分享自己的感觸，她說：「身為傳播學院的學生，要思考AI跟傳播的關聯是什麼？以及從AI到AIGC，看似跨了一小步，箇中可能卻是一個滿大的改變。特別是AI對於傳播跟人文社會的影響，以及對於未來的想像，值得各位博士生好好思考AI跟AIGC在教學跟研究上的各種應用。」
鄭教授表示，就傳播的角度來看，AI並不是一個今年才出現的議題。基本上大概從上個世紀開始，AI就已經存在了！只不過它所歷經的每一個時代變遷，都有不同的科技進展跟型態。
「在傳播領域，我們大概會從三個不同的角度來看AI：第一個角度，把它當作是一個工具，它可能就是協助我們生產傳播內容的工具。第二個角度，把它當作媒介，它是一種接收內容（就像我們看電視或者現在看Netflix）的這種載體。第三個角度，你會把它當作一個夥伴，特別是協作的夥伴。」鄭教授所提到的這三個角度，事實上都有很多學者正在進行討論。
就AI今日的發展來看，她認為可能三個角度會同時並存：「特別是在智慧型手機問世之後，首先我們把它當工具。譬如說在新聞的產製上，大家就會看到它被當作是一個工具，可以快速地協助我們生產一些報導，特別是現在看到一些比較制式的報導，譬如說股市的漲跌啦、球賽結果等等。這些內容，都可以透過AI進行自動化生成的報導。好比澳洲的News Corp，該公司就用AI工具很快速地生產這些報導。」
鄭教授表示：「另外一個大家每天都常常在用，可是可能沒感覺的工具，其實後面都有AI的力量，就是我們現在看到各種美麗的照片，都不是原本的模樣。大家都會先修圖一下再上傳，所以我們常常會發現本人跟照片差很多⋯⋯話說回來，這也是因為現在大家都很習慣這種修圖的風氣了，甚至會把照片編修成綜漫、卡通或日系等不同的風格。我想，大家的手機裡，應該或多或少都有下載類似的App吧？基本上，這些軟體的背後也是靠AI的力量在運作哦！」
另外說到AI作為媒介，鄭教授舉出了蘋果的Siri作為例子：「這種個人智慧助理，因為它長期跟你互動，所以基本上已經熟悉了你的聲音。今天如果換了一個人用的時候，基本上它就會抓不準字音。因為就語音輸入而言，它作為一種媒介⋯⋯當我今天透過Siri作為一個溝通的管道，現在有很多人懶得打字，通常都是用語音輸入，但有時候會出現一些奇怪的詞等等。」
「再來，AI作為夥伴。有些電影提到現代人常常比較孤單孤寂的時候，就會想找一個虛擬情人⋯⋯ 這個聽起來，有點像是電影中的橋段，但是現在的科技已經可以做到了！換句話說，AI不但可以成為你的虛擬情人，更可以作為你的工作夥伴，跟你緊密地互動。」
去年11月左右ChatGPT問世，當時就有一波AI熱。但是真正的黃金交叉，其實是在今年的一月與二月初。換句話說，那時候AI的搜尋熱度，開始高於media。
鄭教授指出，其中有很深的意涵：「也就是過去我們對media的需求，不管你要看內容，或者你要透過各種媒介的需求，在今天都可以被AI轉換。也許還不能說取代，也就是說原來的這些媒體裡面，某種程度都融入了一些AI在其中。」
換句話說，在AIGC出現之前，基本上AI本來已經常常出現在日常生活的各種媒介工具之中。但是從AI進展到AIGC，到底造成了什麼改變？
她提醒大家：「從AI到AIGC，我們都必須要去理解，這是一個疊加的關係，而不是取代的關係。換言之，原來AI的這些運作仍然在，但是多了AIGC在上面，那這兩個相加，它就會產生一些加乘的效果。我們今天主要講的AIGC，是除了原有的AI之外，比較重要的部分是它後面這個生成式的內容。當然也有人講這是『生成式AI』，其實範圍會比較更廣。英文是Generative AI，又叫GAI。」
「AIGC在這個脈絡下，特別我們身處在傳播領域，會把它視為是專業生產內容（PGC）和使用者生產內容（UGC）之後的第三代的內容創作方式。PGC就是早年我們講的專業人士所生產的內容，譬如說電視臺的電視新聞是由一群專業的新聞人員所生產，而UGC 一開始強調是每個人都可以生產，好比YouTube上的各種內容，約莫在2010年的時候最盛行。」
鄭教授也提到，現在的UGC也已經開始慢慢地走向專業化的路線。舉例來說，我們看到一些具有流量的網紅，像是志祺七七、阿滴英文，他們都不是一個人單打獨鬥，背後也是有一組團隊在操盤。所以相較於一般素人或同學所拍攝的這些影片，基本上你的流量是很難競爭過他們那些專業的網紅。
「所以，當UGC（使用者供應內容）開始慢慢專業化的時候，現在就進入了下一個世代。我們會認為說內容創作模式，會變成是AIGC。譬如說一般素人不可能比得上志祺七七、阿滴或者是唐綺陽，他們都會有一個專業的團隊幫忙打燈、寫腳本⋯⋯但是，在AIGC的紀元，又可以改變一種內容創作的形式。」
對傳播領域來說，鄭教授覺得這是一種新型態的內容創作方式，甚至是一種革命。AIGC有非常多種內容產製的型態，最基本的輸出就是文字。以ChatGPT為例，在自然語言處理的協助之下，可以運用文字來產生文字，接下來還可以用文字生產圖像、影音等等，好比大家所熟知的Midjourney或DALL·E 3。現在，也有AI可以產生音樂⋯⋯」
鄭教授指出，無論想要產出文字、圖像甚至建構一些3D的虛擬空間，生成式AI 都可以透過文字作為一個溝通媒介來達成。她提到AI的普及，實際上對於傳播產業造成相當大的影響，而且不只是在新聞產製、行銷宣傳等範疇都可以幫很多忙。舉例來說，在自動化新聞跟自動化摘要的部分，AI的動作都非常快，甚至包括圖表製作。
如今，全球掀起了一波AI的熱潮，各行各業也紛紛推出了各種多元應用。誠然有很多事情AI都能夠勝任，即便是精準行銷也不在話下。鄭教授還特別舉了金曲歌手陳珊妮跟台灣人工智慧實驗室（Taiwan AI Labs）之前所進行的合作為例，透過影片跟大家分享陳珊妮發行了第一首由AI演唱的單曲的新聞事件。
仔細聆聽，發現AI不只把陳珊妮的獨特音色學得維肖維妙，就連換氣都學得超像！這首由陳珊妮和台灣人工智慧實驗室共同製作的單曲，至騙過許多專業音樂人的耳朵，顯見AI的能耐。
在AI發展熱議的當下，創作人的興奮與擔憂並行，陳珊妮期望透過這首歌，促動所有關心藝術創作的人思考——如果AI的時代必將到來，身為創作人該在意的或許不是「我們是否會被取代」，而是「我們還可以做些什麼」。
鄭教授表示：「我們從正向的角度來說，AI聊天機器人，它某種程度確實可以滿足某些人的情感需求。可是大家都知道，一旦談起戀愛，自然就有可能失戀⋯⋯萬一AI情人讓你失戀了之後，可能造成心理創傷，或是一些比較心理脆弱的人，後續要怎麼辦？我覺得接下來的時代，我們都可能必須去面對這個問題。但是，當然也不太可能因為這樣的緣故，就要去禁止AI的發展。所以，AIGC的發展，自然也會有一些負面的衝擊和影響。也就是說當科技進展到某個程度的時候，我相信這種AI聊天機器人是沒有辦法完全禁止的，它會跟著與時俱進，愈來愈客製化。」
鄭教授指出，就AI的負面影響來看，第一個就是倫理議題跟偏見，另外一個就是假訊息的傳播，還有就是用戶的隱私跟數據安全。另外，其實像是心理安全、心理健康，也是一個滿重要的議題。
「就像之前上李怡志老師的工作坊的時候，他曾示範在Midjourney下一些提示詞，就可產出很多圖像。後來，他可以用負向提示詞，也就是說我不要什麼⋯⋯所以，他就是下了一個『A girl in the bathroom』，生成左邊這樣的照片，然後第二次你再下『No future』的一個負向詞，就會出現這樣的照片。我相信大家一看就知道說，這張圖顯然種族偏見嘛，也就是說當這個girl是no future，沒有未來的時候，就會自動畫出一個黑人的小孩⋯⋯所以，我特別跟李老師要這張圖來當範例，這好像就意味我們剛剛講的，AI的訓練資料裡頭，也可能會有這樣子的倫理偏見。」
另外鄭教授也提到，對於AI生成的圖片跟影音內容的識別，如果要做假訊息跟事實查核的話，最大的困難就是在選舉季節所面臨的相關議題。
好比即將到來的2024年，大概全球很多國家都在選舉。那在新聞事件熱議的當下，這種快速生成的圖片很容易被分享，而且會不只有一張。鄭教授展示了一張之前網路上流傳的照片，上頭顯示美國前總統川普被逮捕了。但顯然這是AI生成的照片，並未真實發生。
「今天如果發生這樣的事情，你除非很認真去查核，其實基本上根本看不出它的破綻。所以，對於假訊息跟事實查核組織來說，無疑是挑戰重重。特別像是深偽技術（Deepfake），大概去年就已經了出現！我們看到某些影片中的人物會講一些話，然後你可能就無法辨識他的真假。」
好比有人偽造烏克蘭總統澤倫斯基在烏俄戰爭發表演說的影片，我們可以看到澤倫斯基被換臉，甚至流傳說他宣布投降⋯⋯一開始，大家發現這是一個假的影片，立刻把它下架，甚至驚動到澤倫斯基自己馬上澄清。
「特別在戰爭或選舉的時候，如果另外一方剛好因為某些狀況沒有辦法出來澄清，後果就很嚴重了。所以，我覺得生成式AI確實在假訊息的議題上會是非常大的問題。對於全球的新聞機構來說，無疑是一個很大的挑戰。我自己從個人的角度來說，面對生成式AI時代的來臨，以後生成內容愈快的時候，我們分享訊息就要愈慢。請大家不要一看到就立刻分享，我們就是要慢下來，先看看有沒有其他可信的組織出來證實這件事情？」
鄭教授提醒大家，未來如果看到可疑的訊息，建議要先找很多具有可信度的組織來求證。譬如說如果某個知名的新聞機構，可能還不只一家，甚至是兩三家都報了的話，這時你再去分享這則新聞，才會比較保險。
「當AI生成內容愈來愈快的時候，我們就要去做這件事。這可能是AI時代目前看到對社會造成最大的威脅。因為只要照片上面沒有標示是AI做的，就需要特別小心。當然，目前坊間也在討論說，是不是未來AI做的圖都要做標示？但目前沒有定論，所以要比對資訊的正確性，往往需要花很多時間。而人們看到一些似是而非的訊息，都會不自覺地去傳遞跟分享。所以我們在教媒體素養的時候，也都會提醒大家，愈是這樣的狀況之下，我們愈不要太快傳遞各種訊息。你要等到可信的新聞機構去做事實查核，甚至跟當事人相關的組織確認過這件事才發布。」
「AI的問世，的確會對我們社會造成很大的影響。但隨著ChatGPT開始可以聯網，以後可以上維基百科或很多網站去查資料，是有可能會改正過去的謬誤，但是沒有人能夠保證所有的東西都會改正。另外一個問題就是如果人們跟AI協作，譬如你跟他協作寫新聞稿，如果出了問題是誰要負責？舉例來說，目前有些AIGC軟體，就禁止生成現任政治人物的圖像，這也是避免一些可能出現的爭端。」鄭教授提醒大家，這些議題未來可能層出不窮，都值得思索。
最後，鄭教授提到AI對教育的影響：「ChatGPT可以作為老師、學習同伴或是助教，它特別擅長那些原本需要花時間記憶跟背誦的科目。譬如說你現在問它明朝的皇帝誰誰誰，其實它都可以回答得出來。另外像是寫作跟寫程式，也是它的強項。好比有些學生在學寫程式，譬如說他本來學的是R，他今天如果要學Python，基本上邏輯是一樣的。這時，他可以直接叫ChatGPT幫他把R語言的程式寫成Python。但是，我覺得這個前提是學生還是要先有一些基本的運算思維跟邏輯思維。有了這些先備知識，當你要從R轉成Python，就可以透過ChatGPT幫忙轉譯或改寫。」
鄭教授表示，只要頭腦想得夠清楚，即便原本你的程式架構本來沒有很完整，都可以透過ChatGPT來幫你修得更完整。
鄭教授指出，目前有一些事情還是AI沒辦法做的。好比叫AI寫作文，它肯定會寫，但這篇作文的品質好壞，還是需要人的判讀，資料是不是正確，也是需要查核。
身為AI使用者，鄭教授建議大家要有一個當責的概念：「就是說我今天用了AI做任何事，學習也好、或者是工作也好，如果今天寫錯了，都還是要有人來負責。譬如以美聯社來說，他們在AIGC的使用上就有明確的指引。所有的新聞工作對AI的態度就是，記者還是新聞工作的核心，所以你可以把AI當工具來使用，但是記者要保留最終的裁量權。意思是如果你覺得它講得有問題，那麼我們就不應該使用。」
她語重心長地說：「另外，我們也無需過於誇大AI技術，因為AI進展的非常快，真的世界上敢說自己是AI專家的人應該沒幾個。也因為真的進展非常快，所以請不要過於誇大它，也必須要了解它可能帶來的隱憂。」
整個AI對人文社會的影響，鄭教授把它分成三圈來看：「它可以從內到外，就會有非常非常多新的研究議題出現。那對內圈，我覺得就是基本上AI出現就是一種新的Cyborg（Cybernetic Organism）。譬如說我們講手機的出現，就是一種Cyborg的現象。但未來的AI，甚至都沒有一個類似手機這樣一個小小的東西別在身上。當這種新的Cyborg出現的時候，你會重新去問說：『AI的本質是什麼？』，要去思考人的認知跟思維如何因為它而改變？」
她提到，人跟AI如何協力，大概會是傳播領域常常遇到的問題。一種是AI與溝通，這裡又可以分成有目的性跟無意識兩種，有目的性就像譬如說我要跟AI合寫文章，而無意識的部分也可能會有很多創新，譬如說AI、VR的融合的可能等等。
鄭教授從AI到AIGC的整個演變的過程，提出她的宏觀看法。總結這場講座的分享，她認為AI的應運而生，未來不只是牽動到科技文明跟社會環境的整體互動，我們都可能會看到一些新的協力方式出現，對於整個社會的衝擊和影響自然是巨大的。而AI目前基本上還沒有辦法解決人類社會真善美的問題，這些也都是我們要實事求是的部分。
對AI創作的內容或藝術來說，到底有沒有失真，是不是真的美？鄭教授覺得這個部分，還都需要人們的社群共識。但是，AI顯然會觸及到現實社會中有關真實跟倫理的層面，另外在治理、教育跟整個制度、法規的部分，包括智慧財產權等議題，也就是AI會對人文社會造成的影響，都需要我們有一番嶄新的思考跟規範。
