我剛剛問目前最夯的人工智慧工具 ChatGPT 一個問題，我問它ChatGPT 對於新聞公評人這個工作會產生甚麼樣的影響? 以下是他的回答:
「作为一种AI语言模型，我可以提供各种主题的信息和见解，但我的影响力取决于新闻事务监察员如何选择使用我提供的信息。新闻事务监察员负责维护其新闻机构的新闻标准和道德规范，他们可能会寻求来自不同来源的信息和观点，以履行这一责任。
如果新闻事务监察员与我互动，他们可能会从与新闻业、媒体道德和新闻产业趋势有关的各种主题中获得见解。我可以提供客观和基于事实的信息，以及来自不同观点的观点和意见。
但是，需要注意的是，我是一种AI语言模型，而不是人类，因此无法取代人类新闻事务监察员的角色。虽然我可以提供信息和见解，但决策和行动是由新闻事务监察员根据其专业判断和专业知识来做出的。」
我們可以發現，它使用了簡體字回應，而且把新聞公評人譯為「新聞事務監察員」，至於它對於新聞公評人工作的任務，例如「負責維護其新聞機構的新聞標準和道德規範」，則是掌握了此一工作的核心，但非全部工作範圍。
我接著請問它是根據甚麼來決定它是要使用簡體中文或繁體中文來回答問題，它回: 「作為一個 AI 語言模型，我是根據用戶輸入的語言來決定使用簡體字或繁體字的。當我檢測到用戶使用簡體中文時，我會回答簡體中文，當我檢測到用戶使用繁體中文時，我會回答繁體中文。這樣可以確保我的回答更容易被用戶理解。」
事實上，我前述有關新聞公評人的問題是使用英文問的，它也是先用英文回答，然後我請它把答案譯為中文，它就選擇以簡體中文翻譯，等我請它轉為繁體中文後，它才照辦。 但是從它先前的回答中，至少我們可以知道，如果我們使用繁體中文提問，理論上，它會使用繁體中文回答，系統估計是有這樣一個基本的邏輯存在。
如果你「現在」問我擔不擔心新聞公評人的工作會被GPT取代掉，我的答案是非常明確的「不會」。 因為，新聞公評人的工作除了撰寫專欄可以使用GPT作為查找和彙整資料的助理外，其餘主要的工作還有閱聽人申訴的處理，與各類利益相關人士間的溝通與互動，扮演橋樑的角色，做好公共問責。 凡與內容處理相關的工作，只要會問問題，知道問題在哪裡，就可以利用這個軟體在最短的時間內找到答案，讓它成為最好的、最有效率的助理，而不會被它所取代。至於做為橋樑，扮演公共問責角色，面對面與人溝通，察言觀色，GPT目前還無能為力。 將來如何，則還是個未知數。
其實，在思考或擔心AI對於公評人這個工作的影響何在前，更應該關注的問題是: AI對於整個新聞產業的影響何在? 我確實也問過它這個問題，以下就是我以一本談AI如何正在「重寫」新聞產業的書 《Automating The News: How Algorithms Are Rewriting The Media》來和ChatGPT提問、對話的結果:
「我: 你讀過 Nicholas Diakopoulos 寫 的《Automating the News》一書嗎?
GPT: 作為一個人工智能模型，我沒有讀書的能力，但我能告訴你關於 Nicholas Diakopoulos 的一些資訊。Nicholas Diakopoulos 是一位媒體學者和編程人員，他的研究興趣包括計算新聞學、數字新聞學和人工智能新聞。他曾在美國哥倫比亞大學、紐約大學和馬里蘭大學等多所知名學府擔任教職。他的著作《Automating the News》介紹了如何使用計算技術和人工智能自動化新聞產製的方法和工具，這是一本探討計算新聞學的重要參考書籍。
我: 你能告訴我《Automating the News》一書的摘要重點嗎?
GPT: 當然，以下是《Automating the News》一書的主要摘要重點：
《Automating the News》一書探討了如何使用計算技術和人工智能自動化新聞產製的方法和工具，該書介紹了新聞自動化的各種形式，從基於模板的自動化到自然語言生成和機器學習等進階技術。書中介紹了自動化新聞在不同新聞領域的應用，例如體育新聞、金融新聞、天氣報告等。
此外，《Automating the News》一書還討論了自動化新聞的優點和挑戰，例如如何平衡自動化與人類編輯的角色、如何確保自動化新聞的準確性和可信度等等。該書還探討了自動化新聞對新聞行業和新聞工作者的影響，以及這種趨勢對未來新聞產業的發展帶來的挑戰和機遇。
總體來說，該書提供了一個深入的探討自動化新聞的全面指南，對新聞行業和新聞學研究者都有很高的參考價值。
我: 書中有進一步說明自動化在體育新聞、金融新聞、天氣報告等事如何被運用的嗎? 有提供實例嗎?
GPT: 是的，《Automating the News》一書提供了許多自動化在不同新聞領域的應用實例。以下是一些例子：
體育新聞：自動化可以用來生成體育比賽的報告和統計數據，例如每個球員的得分和籃板數等。另外，自動化還可以用於生成體育新聞的標題和摘要。
金融新聞：自動化可以用來追蹤股票市場和經濟指標的變化，生成即時的金融新聞報告和分析，例如企業盈利報告和經濟數據的評估。
天氣報告：自動化可以用來生成天氣預報，包括當地的溫度、降雨量、風向等信息。這些信息可以被整合到新聞報告和網站上，以幫助人們做出適當的安排。
除此之外，書中還提到了其他領域的自動化應用，例如自動化生產報紙、自動化生成調查報告等等。這些實例都展示了自動化在新聞產業中的巨大潛力和可能性。」
以上運用人工智慧產品 ChatGPT 的實例告訴我們，未來與內容產製相關的教育重點，應該將重點放在教導學習者如何問問題 (Why and How)，而不需要教導學習者死背答案 (What)。人類只要會問問題， 只要問對問題，且問題能夠越精確的話，AI 就可以給你越精確的答案。 但是，目前 AI 出錯的機率也不低，把工作完全交由AI去做，是非常危險的。
近日還有一個經驗值得分享。 在今年3月8日國際婦女節那天，我受某位臉友啟發請GPT幫我寫一篇富含感情的婦女節祝詞，它果然寫了一篇文情並茂的祝詞，然後我把它貼給一位高中同學，她在沒有得到我同意的情況下，轉貼到我們高中的群組，也沒有說明這是我請ChatGPT寫的。 當時我愣了一下，事後想想，文章是GPT寫的，但是問題是我問的。 那以後是問問題的人可以享有著作權，而所問的問題本身可以享有版權嗎? 今天上午友人傳來的這個連結[1]，也觸及GPT的法律問題，值得參考。
一位律師朋友說: 「法律是人類制定、用來規範人類生活的規則，結果現在詮釋法律、適用法律變成機器人(美國已經有法律新創公司，在徵集人類委託他們開發的機器人打訴訟)，以後機器人法官也一定會出現(藉由大數據分析取得最公平的量刑)，現在某種意義上人類已經把自己降格在機器人跟AI的下位了」。
AI是人類發明的，如何繼續當AI的主人而不變成AI的奴僕，是我們面臨這星期GPT4已經上市, 且處理的內容除了文字, 也包括影片、照片、聲音時，急需省思與解決的問題。
