人工智能本質上是懶惰的，但這將會改變
近期一場活動指出，三分之一由人工智能生成的答案來自過時資訊來源，暴露出人工智能的自滿及其對陳舊資料的依賴。但隨着大型語言模型不斷進步，這種狀況不會一成不變。
人工智能正在改變人們搜尋和評估資訊的方式。人工智能生成的答案無需查閱多個來源即可直接提供資訊，其日益廣泛的使用正在重塑「零點擊」體驗。因此，ChatGPT、Claude 以及 Google 的人工智能等大型語言模型，在公眾獲取和解讀知識的過程中發揮着日益突出的作用。
然而，這一轉變的核心存在一個關鍵弱點：人工智能本質上是懶惰的。
當今的人工智能存在若干局限，並帶有主流偏向
然而，傳統媒體之所以受到青睞，並非因為其原創性或準確性，而是因為其長期累積的公信力和被認為具有的 SEO 優勢。這樣做的主要弊端在於，一旦傳統媒體出現錯誤的框架設定或報道失實，人工智能便會大規模放大這些錯誤。令人擔憂的是，即使這些網站經常發布編輯更正，也並不總能被納入考慮。人工智能在資訊處理上思維單一，更新後的更正並不總能覆蓋原先過時或根本錯誤的資訊。
人們普遍認為，大型語言模型的事實準確率即使在最佳狀態下，也停滯在 85% 至 90% 左右；而作為最受歡迎平台之一的 ChatGPT，更傾向於引用那些似乎因存在時間長而非準確性高而受到認可的低質素網域。
人工智能並不青睞思想的多樣性，而這是一個問題
這意味着，由人工智能驅動的能見度不成比例地偏向全球知識經濟中那些地位穩固的主流參與者。這固然意味着更具權威的平台被視為資歷更佳，但也可能意味着存在對思想多樣性的偏見。
除非在大型語言模型系統中寫入專門對抗這種偏見的指令，否則獨立、地區性和專業領域的聲音將面臨被湮沒的風險，甚至更壞的是，可能在資訊層面被逐步排除於公眾視野之外。
傳統的媒體變現模式毫無道理。
人工智能回歸傳統來源並非偶然。這反映出各平台從自身角度出發、為求穩妥而作出的一些結構性選擇。
對於人們搜尋的問題，選擇傳統媒體來提供第一眼答案，是出於安全第一的考慮。例如，對人工智能服務供應商而言，引用 The Guardian 或 BBC 的風險低於引用未經核實的網誌，即使這種做法忽視了地方新聞媒體，而它們往往是資訊的原始來源，這些資訊隨後被廣泛傳播至更大的傳媒機構（且並不總是準確或保有原本語境）。這助長了懶惰的新聞寫作，即所謂的「churnalism」（照搬式新聞）。
此外，出版機構早已熟練掌握結構化數據，使其內容更易被擷取和排序，從而向毫無戒心的大型語言模型呈現出一種所謂的「信任光環」。這一連串錯誤造成了我們可稱之為「傳統循環」的現象：權威被反覆強化，而非受到批判性審視。
但請留意下一階段：人工智能將把它的慵懶轉變為一種更主動、更具批判性、超越以往的形態
下一代人工智能將更加主動、更具分析能力，也更多依託專有資源。我們已經看到跡象顯示，較新的模型將能像處理書面內容一樣輕鬆地分析影片、音訊和圖像。人工智能不僅會引用一段 YouTube 演講，還會衡量其語氣、發現前後矛盾之處，並與過往紀錄進行比對。
改進後的人工智能將傾向於利用專有數據集。經授權的檔案、第一方內容和訂閱制來源將補充開放網絡，
從而減少對傳統媒體的依賴。人工智能將不再只是匯總數據，而是更進一步，依據數據、歷史和地理空間分析來檢驗各種說法。
透過使資訊輸入多樣化，包括納入地區性和非英語媒體，新一代模型將從「這是誰發布的？」轉向「這能否被證實並置於語境之中？」。我們前面討論的傳統循環，或許真的會因這一審慎做法而被打破。
着眼於對新興媒體的影響，希望猶在
隨着人工智能的演進，影響力的規則將會改變，深度與原創性將比資歷更重要。信任將經受檢驗，而非被視為理所當然。
傳統媒體將不再自動享有優先地位；公信力需要即時得到證明。一集 Podcast、一段網上研討會片段或一個互動數據集，可能與一篇報章專欄具有同等分量。多媒體存在將成為必不可少的條件。人工智能正在從影片和音訊內容中發掘洞見，而不僅僅是文字。
例如，Microsoft 的 Azure AI Video Indexer 可分析媒體內容，擷取口述文字、情緒和視覺元素等資訊，讓用戶能夠高效地為內容編製索引並進行搜尋。同樣，Google Cloud Video Intelligence 能夠識別影片中的物件、地點和動作，生成豐富的元數據，以便於內容的發掘與管理，顯示人工智能正在超越文字，從多媒體中發掘意義。
對於傳訊從業者而言，這既是風險，也是機遇。風險在於繼續為一個已在收窄資訊流動的懶惰人工智能生態系統進行優化。機遇則在於現在就為主動型人工智能時代做好準備：投資於內容豐富、形式多樣且有證據支持的內容，而這正是未來模型將主動搜尋的。
人工智能革命不僅僅關乎技術，更關乎誰的聲音能被聽見、被信任、被放大。今天的人工智能或許是懶惰的，但它不會一直如此。那些及早適應、打造層次豐富、可信且多媒體內容充實的敘事的人，無疑將塑造未來的資訊格局。