數位遷徙自由
讓社群不再是平台的人質
各位新聞夥伴、各位先進，我是唐鳳，很榮幸來到優質新聞發展協會「優沙龍」活動。
我今天要討論的題目，是我跟家父家母討論多年的「如何讓社群不再被平台綁架」。他們兩位都是資深的新聞工作者，很在意目前社群極化的現象：平台上出現的往往不是高品質新聞，而是煽動極端情緒、追逐點閱率的內容，阻礙了社群之間的相互理解。
過去幾年，澳洲、加拿大提出了《新聞議價法》。這概念像是「空汙費」，平台造成了公害，就該付費確保環境工作者（新聞工作者）有資源。這聽起來很合理，但生成式 AI 出現後，對這個邏輯造成了巨大挑戰。
為什麼這樣說？當 ChatGPT 與 Meta AI 出現後，平台發現 AI 可以產生大量具有「情緒價值」的內容，讀者黏著度更高。Meta 甚至表示不排斥「拒絕新聞內容」，因為他們只要運用合成內容，就能維持流量。
加拿大法案通過後，Meta 直接讓新聞內容在平台上消失。這顯示：在生成式 AI 時代，平台可以隨時「翻桌」。
新聞議價的隱含前提是：平台「需要」新聞來維持使用者的停留與信任，因此願意為新聞付費。如果平台能用合成內容來替代新聞功能，那麼談判就從「分配收益」變成「對方隨時可退出的交易」，議價的槓桿自然會被抽走。
更嚴峻的是，這場商業博弈的強度，已經節節上升。
2025 年底，我們看到美國與歐盟在數位治理上的歧見升級，美國已將前歐盟科技監理要角 Thierry Breton 等人列為禁止入境名單。這不僅是法律的爭議，更是關於「數位主權」與「言論自由」定義的碰撞。
面對平台封鎖與國際情勢的雙重夾擊，這條路顯然並不容易。因此，我們需要找尋結構性的解決方案。我們不把希望押在平台會不會願意配合，而是把權力的支點移到使用者自己手上。當平台不再能把關係扣住，封鎖就不再是致命威脅。
這就是「數位遷徙自由」。簡單來說：「帶著走的，才是你的。」
數位遷徙自由的核心在於你的「社交圖譜」（Social Graph）——誰追蹤你、你跟誰互動過的這張關係網。這些不能被鎖在單一平台裡，你必須擁有的權利是：隨時下載、隨時搬家、隨時在不同服務間互通。
「議價」是新聞業在平台經濟中失血時的「輸血機制」。而我更在意的，是如何讓媒體在談判桌上更有底氣——當讀者的追蹤關係能隨時「帶走」時，平台就失去了「人質」，封鎖也不再是致命威脅。
在解釋細節之前，我想先給大家一個畫面。
現在很多人談論「Human in the Loop」。但對我來說，AI 迴圈中的人類，感覺更像滾輪上的倉鼠。倉鼠越跑越快，產生參與的幻覺，但實際上對滾輪的方向與速度毫無控制。
十年前，社群媒體從單純的消息來源切換到了「寄生推薦引擎」。這種引擎以我們的分歧為食，透過激怒來最大化互動。這就是所謂的「Engagement through Enragement」（透過激怒來獲取互動），演算法的目標不是公共利益，而是廣告收入。
平台的演算法最大化的是「用戶停留時間」與「點擊率」。在這種遊戲裡，讓人上癮的比讓人成長的有價值；讓人憤怒的比讓人思考的有價值。
這導致了極高的 PPM（Polarization Per Minute，每分鐘極化量）。 新聞讓人思考、讓人想關掉 App 去討論，但在高 PPM 的環境中，演算法的判斷只有一個：調降觸及。
正如 Instagram 與 Threads 所言，他們「不是新聞平台」。當平台決定不需要新聞來吸引用戶時，新聞業就失去了談判槓桿。
問題從來不是新聞不夠好，而是我們被鎖在別人的「圍牆花園」裡。你在別人的地上澆水施肥，地主卻能隨時改規則或把你趕出去，且讓你離開時帶不走任何讀者關係。
這就是「平台鎖定」。這就是為什麼他們敢威脅封鎖。
解方是「拆掉圍牆」，推動「正向競爭」。就像 Podcast 產業，它建立在 RSS 這種開放協定上，創作者擁有的是與聽眾的「訂閱關係」，而不是平台給的「流量配額」。如果 Spotify 決定封鎖你，聽眾只要換個 App 就能繼續聽。唯有帶得走關係，才能留得住營收與自由。
遷徙自由的正當性，建立在公民參與之上。2024 年 3 月的「對齊大會」（審議式民調）中，具代表性的公民形成了高度共識：若境外平台不配合法律，政府應採取包括課以連帶責任在內的強勢手段。
這顯示臺灣公民不想當被動餵養的倉鼠，而是想成為主動協作的參與者。有了這層共識，我們推動「技術匝道」——也就是要求平台必須具備讓用戶隨時上下交流道的能力——就具備了最強大的民主正當性。
這就像我們在 Cofacts（真的假的） 或 FraudBuster（網詐通報網） 中看到的，當公民不再是被動接收訊息的「倉鼠」，而是能主動識讀、協作查核的新聞參與者，社會就擁有了對抗極化與詐騙的免疫力。
這不是臺灣獨自冒險，而是全球趨勢。歐美許多地方的法律，都在往「攜碼互通」的方向走。歐盟的《數位市場法》（Digital Markets Act），已經要求即時通訊系統像電信攜碼一樣，彼此互通。
今年，美國猶他州更通過了革命性的 《數位選擇法案》（Digital Choice Act, HB 418），包括兩大支柱：
第一，完整的「資料可攜權」：你可以下載機器可讀的社交圖譜。
第二，持續的「互通性介面」：平台必須開放 API，讓你的資料能即時傳輸到新平台。
這完全沒有限制言論，而是促進競爭，確保用戶不因換平台而失去社群。
講具體一點，假設你在 Meta 有五十萬追蹤者。在舊世界，平台封鎖新聞你一夕歸零。
但在新世界，讀者只需下載支援開放協定（如 Threads 已在測試的「聯邦宇宙」Fediverse）的 App。點一下匯入，讀者在新平台立刻能看到所有追蹤的新聞媒體。
就像「門號可攜」，一旦技術高速公路蓋好了，平台就不能再把讀者當人質。
這就是我前面提到 Podcast 能夠成功的核心原因：作者擁有的是與聽眾的「訂閱關係」，而不是平台給的「流量配額」。正因為 Podcast 是開放的，廣告主是直接對接創作者，平台抽不到這筆錢，也沒有演算法能遮蔽你的節目。帶得走關係，才留得住營收。
這已經逐漸形成「美國模式」。北卡羅萊納州、新罕布夏州、佛蒙特州、紐約州，都在陸續推動遷徙自由法案。
我 2025 年走訪各地推動立法時，也常常有人問：這跟議價衝突嗎？我認為這兩者是「止血」與「復健」的關係。議價是止血——如果能拿到錢，當然要拿。但遷徙自由是復健——它解決的是結構性的依賴問題。我們不要為了遷徙自由而放棄議價，但強烈建議不要把所有雞蛋放在議價這個籃子裡，因為那個籃子正被平台從底部敲破。
各位也可能會問：歐美有法制基礎，那臺灣有什麼？答案是：我們不需要重新發明輪子。在《詐欺犯罪危害防制條例》裡，我們已經與平台共同建立了驗證與自動化溝通的「高速公路」，其中四條主要的支柱，只要稍微調整，就能轉化為服務公民的四條「遷徙匝道」。
一、從「身分監管」轉為「身分賦權」。
為了防詐，平台在臺灣落實了高強度的身分驗證。這證明了平台完全有能力確認「現在操作帳號的人就是本人」。既然平台能確認所有出資者的身分，就沒有理由在使用者要求攜碼互通時，推說無法驗證是你本人，或用資安風險來卡關。
二、從「通知下架」到「通知打包」（Notice and Take-away）。
為了防止詐騙，平台已經跟網詐通報網建立了自動化 API，自動計時、限時下架。這證明了「建立一條安全、快速的指令通道」在技術上完全可行。既然可以自動化處理「刪除」的指令，技術上當然也能自動化處理「打包」的請求。快速道路既然蓋好了，可以依法讓警車跑，也可以立法讓搬家公司上路。
三、從「被動防禦」到「主動授權」。
在防詐體系中，我們確立了數位簽章的法律效力。這意味著，資料的流動不再是駭客式的竊取，而是如同簽署合約般嚴謹的法律行為。我們只是將這把已經打造好的「數位鑰匙」，交到使用者手中，讓大家用來打開通往新平台的大門。
四、從「連帶責任」到「市場底線」。
防詐條例確立了一個核心原則：平台不能只享受利益，卻不承擔治理責任。同理，如果平台能運用演算法把人留下，就必須負起對等的責任，提供讓人離開的機制。若要在臺灣做生意，就必須尊重臺灣使用者的數位主權。
過去十年，我們在平台的水泥牆裡跑得很累。但現在，牆上已經出現了裂縫。 「萬事萬物都有缺口，缺口就是光的入口。」立法保障數位遷徙自由，就能讓圍牆變成歷史。今天，我們開始建造那扇門，讓真實的連結重新屬於真實的人。
附錄：法條草案
[定義]
社交平臺服務：指透過網際網路平臺，提供下列主要功能者：
- 一、顯示主要由使用者而非平臺自行產生之資料。
- 二、允許民眾註冊為使用者，並建立公眾可見之社交資料檔案。
- 三、允許使用者在平臺內建立社交連結。
- 四、允許使用者發布可供其他使用者觀看、回應之資料。
社交資料：指使用者於社交平臺服務中之連結與互動資料，包含其社交連結、其自行發布之共享資料及開放資料、對他人資料之回應及他人對其資料之回應，以及與前述項目相關之描述資料。但不包含由其他使用者指定僅供特定個人存取之資料，包括私人訊息及端到端加密之群組訊息。
開放協定：指公開可用之技術標準，其能透過提供通用之資料基礎設施，實現社交平臺服務間之互通性與動態資料交換，且無授權費用及專利限制者。
[本章新增：社交資料可攜權與互通介面]
社交平臺服務業者利用網際網路於中華民國領域內提供社交平臺服務且達一定規模者，適用本條例之規定。
前項一定規模之計算基準，由主管機關定之。
主管機關應依前項所定計算基準公告符合一定規模之業者名單，並定期檢討及適時調整。
[本條新增：社交資料可攜權]
社交平臺服務業者於我國國民依《個人資料保護法》請求製給其個人資料複製本時，應以可攜、易用且得不受妨礙傳輸至另一社交平臺服務業者之格式，一併製給其社交資料複製本。
前項格式應於技術可行之範圍內具備可攜性，於實務可行之範圍內易於使用，並允許以自動化方式傳輸該資料。
前項規定，不包含該社交平臺服務業者之內部推論、分析或衍生資料。
[本條新增：互通介面建置義務]
社交平臺服務業者應建置互通介面，供我國國民選擇於指定之社交平臺服務間共享其社交資料之共同集合，並同意第三方存取其產生之社交資料及通知新資料或更新資料之可用性。
為達前項互通性，社交平臺服務業者應遵循下列事項：
- 一、採用開放協定。
- 二、以合理且非歧視之條款，促進並維持與其他社交平臺服務之互通性及同步資料共享。
- 三、就請求之頻率、性質及數量，建立合理且符比例之門檻，超過該門檻得收取合理費用。
- 四、向其他社交平臺服務提供功能等同於其內部介面之版本。
- 五、向其他社交平臺服務提供完整、正確且定期更新之介面存取技術文件。
- 六、採取適當之技術與組織措施，確保透過互通介面取得之社交資料安全，並符合該業者之隱私通知及行政、技術、物理資料安全實務，以及《個人資料保護法》及相關法令規定。
社交平臺服務業者無須提供存取權予其內部產生之推論、分析或衍生資料、專有演算法、排名系統或其他內部運作機制。
主管機關得評估有效實作互通介面之開放協定清單，並公告之。
社交平臺服務業者使用主管機關公告之開放協定者，可推定其提供存取之條款合理且非歧視。
[本條新增：書面同意]
社交平臺服務業者非經我國國民書面同意，不得透過互通介面共享或接收其社交資料。
前項同意之方式應易於存取、清晰可辨、持續存在且可隨時撤回。
[本條新增：罰則]
社交平臺服務業者有下列情形之一者，由主管機關處新臺幣二十萬元以上五百萬元以下罰鍰，並得命其限期改正；屆期未改正者，得按次處罰：
- 一、違反[社交資料可攜權]規定，未依規定格式提供社交資料。
- 二、違反[互通介面建置義務]規定，未建置互通介面或未遵循相關義務。
- 三、違反[書面同意]規定，未經明確同意即透過互通介面共享或接收其社交資料。
有第一項各款所定情形之一，情節重大者，由主管機關處新臺幣二百五十萬元以上一億元以下罰鍰，並令其限期改正；屆期未改正者，按次處罰，主管機關並得召集專家審議會議令網際網路接取服務提供者或快速存取服務提供者為適當之流量管理措施；仍未改正者，得為停止解析或限制接取等必要之處置。
前二項所定情節重大之認定基準、採行適當流量管理措施、停止解析與限制接取之裁量基準、專家審議會議之組成、任務及其他應遵行事項之辦法，由主管機關定之。
問與答
Q1：
近期川普團隊談到AI政策，似乎希望推動全國一致的規範。你怎麼看這個方向？是利大於弊，還是可能帶來負面影響？
A1：
這個脈絡在「川普 1.0」時期就已經存在。他一向偏好確保跨州交易（interstate commerce）有一致規則，所以不是因為 AI 突然冒出來才這樣做，而是延續既有治理思路。
好處是，進入美國市場不必逐州協商，對外部業者非常有利。但也有風險：美國長期被形容為「50 個民主實驗室」，州層級常能先試行政策、形成沙盒。某些州可能已經摸索出較好的AI治理方式，例如近期有州在討論AI伴侶（AI companionship）與青少年互動風險，避免「合成親密感」過度取代真人關係。若聯邦過早定調，可能抹平州層級的試驗空間。
若要兼顧統一規則與實驗性，也可以把「沙盒」從「以州為單位」改為「以平台／開發者為單位」：允許特定參與者試行，但要求完整揭露與負責任的回報機制。就目前觀察，川普政府似乎較偏好這種模式。
Q2：
Google 推出 AI 功能後，許多新聞網站反映導流下降。你認為新聞或內容產業怎麼面對這個困境？
A2：
若看客觀數據，不論是Google的AI mode或聊天式搜尋，多數仍會提供來源連結。差別更多的是「預設呈現方式」的改變。
對真正能回答問題、提供有效資訊的網站，造訪量不一定下降，甚至可能上升，只是成長曲線變得更平緩。引用（citation）機制也可能讓長尾流量更集中：少數最能解題的網站，反而更容易被大量引用。
相對地，內容農場受到的衝擊會更大，因為AI會整體判讀內容品質，內容農場更容易被辨識與排除。
Q3：
小型媒體或地方組織常握有長年檔案與照片，但缺乏談判能力，難以像大型媒體那樣授權變現。制度或技術上，有沒有可行出路？
A3：
關鍵在於談判破裂後的替代選項（outside option）。如果談不成，大平台可以選擇不用你的內容，損失很小；但對內容提供者可能是重大打擊，談判地位自然弱。
這像「圍牆花園」困境：大家不一定喜歡被困在大平台，但單獨離開的人成本最高。
因此我認為可以把「數位遷徙自由」延伸到AI平台。現在大型AI平台吸收大量個人脈絡與偏好，若使用者跳到小型平台，因為帶不走過往脈絡與資料，效果會變差，自然沒人願意搬。
如果制度要求平台提供可攜帶的脈絡／偏好／歷史紀錄（在合理隱私與安全規範下），使用者就能把既有脈絡帶到小型社群型AI平台。這些小平台若結合在地知識與社群的archive，才可能提升談判力，進而保存並合理變現內容。
Q4：
推動這類制度時，平台態度與法律執行常是難題。你怎麼看可能的阻力與風險？
A4：
平台態度通常呈現「非最大者較支持」的結構；最大的平台更可能反對或動員反對。論述策略也很重要：若把遷徙自由說成內容管制，會引發強烈反彈；但如果定位為「促進競爭、建立基礎設施」，更容易形成共識。
遷徙自由本質像「高速公路要有匝道」：不要求審查內容，也不等同下架，反而是多一份備份與可攜帶性，某種程度上是下架的反面。
至於詐騙風險，詐騙本就可以透過境外平台運作；既有的緊急封鎖、偵測與執法工具仍可運作，不會因為遷徙自由而突然變得更難治理。
Q5：
現在政府以「平台落地」作為管制前提，小紅書因詐騙問題被限制，但微信也沒有落地，是否會標準不一致？
A5：
重點不在於哪個平台詐騙多，而在於平台在被要求配合治理機制後，是否願意改善與回應。
此外，法規往往也有適用範圍差異，例如若主要針對「廣告平台」與廣告業務，平台性質不同、是否落入規範也不同，因此不必然能用同一把尺直接套用到所有服務。
Q6：
你提到 KYC (Know Your Customer)，但Web3又強調去中心化。KYC 與去中心化能共存嗎？
A6：
可以，關鍵在分散式身分（decentralized identity）與「最小揭露」。例如「憑證皮夾」的概念：你只需要出示「你有資格」的憑證，而不是交出完整身分資訊。
這種設計下，發證者與驗證者不必是政府，驗證過程也不必回傳政府；系統只需要儲存資格認證（attestation），不必儲存姓名、身分證字號等個資。就算資料庫外洩，個資也不會因此曝光。
若法律承認這類數位憑證與傳統查核方式的效力一致，就能兼顧KYC的需要與去中心化的精神。
Q7：
在法制完成前，多數人其實已經被平台「上癮」。你有什麼具體、可操作的方法？
A7：
我自己用的是「灰階／色彩濾鏡」。把手機螢幕轉成灰階後，螢幕吸引力會明顯下降，反而讓真實世界更有感。
另外是建立規律：睡前一到兩小時把手機放到外面充電，睡得更好、隔天更不容易上癮，形成正向循環。
Q8：
年輕人把 AI 當朋友，甚至衍生心理風險。同時，影像與資訊真假更難辨識。你怎麼看？
A8：
社群媒體是用「憤怒」換互動；AI伴侶更像是用「親密」換互動，合成親密感的風險確實更高。
我認為可行的方向之一，是把AI的使用從「一對一」拉向「多人共用」：當 AI面對多位使用者時，更可能採取促進合作的立場，而不是過度討好單一個體。
至於真假辨識，我們需要從「內容像不像真」轉向「行動者是否可信」：看訊息的來源者是否值得信任、是否遵循新聞／學術／法律等專業的嚴謹流程。當生成工具普及，預設「內容可能是創作」將成常態，可信任的行動者與可驗證流程會變得更關鍵。
Q9：
澳洲已限制16歲以下不得使用社群軟體。臺灣是否也該考慮讓高中以下不使用社群軟體，以避免對身心造成不良影響？
A9：
我會先看臺灣青少年實際使用情況。相較某些更極化、以「不訂閱也推送」短影音為主的平台，臺灣青少年目前有相當比例集中在Threads這類平台；我在上面和許多高中生互動，也觀察到臺灣的活躍使用者比例非常高。這在某種程度上，使得更極化的平台在「成為主要平台」的速度，未必像其他國家那樣快速上升。
另外，Threads與Instagram之間切換很容易，但兩者「搶注意力」的強度仍有差異。整體而言，我對臺灣青少年目前的關係互動（relationality）狀況還算樂觀。
與其直接採全面禁止，我更傾向走「條件式治理」：我們曾規劃以青少年意見為起點，先問十幾歲的孩子「平台要符合哪些條件才能繼續營運」，再以公民審議方式與家長討論，找出重疊共識，形成可落地的規範。這種做法兼顧保護與可行性，也能避免一刀切帶來的反效果。
Q10：
AI與平台運算需要大量電力。若政府鼓勵AI產業落地，如何確保是為了公共利益，而不是被少數商業利益綁架？能源政策是否也會因此被推向特定方向？
A10：
你問到的核心是：我們是否需要在短時間內「變出超額電力」，再用低價電力吸引外國公司來臺使用。這確實值得社會共同討論。
目前AI大量耗能的主因之一，是主流訓練架構（如 transformer / attention）的計算特性：輸入長度增加，所需算力與記憶體往往呈非線性膨脹，導致訓練與推論高度集中在大型資料中心。這不只耗能，也帶來可解釋性與信任問題，外部很難判斷模型「到底在想什麼」，因此治理與安全也更棘手。
所以我會把策略放在「下一代更省電、可分散的架構」：推動從集中式資料中心，逐步轉向更分散、更多端上運算的模式。這樣仍然需要用電，但用電會分散到使用場域，而不是全部壓在少數大型中心。
另外，臺灣如果只靠「拼資本與電力」去競爭，很難跟舉國體制的強權對抗；更務實的路徑，是與日本、韓國、英國等中型國家（middle power）合作，投入次世代架構與分散式運算生態，才更可能形成商機與策略自主。
Q11：
大家擔心AI造成失業、依賴、思考能力下降。請用你最樂觀的角度告訴我們：人們應該做哪些心理與能力準備？AI可能帶來的傷害會是什麼？
A11：
從樂觀但務實的角度看：只要是「有明確勝負訊號、標準答案、可用規則衡量」的領域，長期趨勢幾乎必然是AI逐步超越人類。這代表部分技能型工作會被自動化，教育若只培養「可被標準化評量的一技之長」，風險會很高。
因此我們更需要把重點放在人類不易被取代的面向：我以前用三個英文詞概括——curiosity、collaboration、civic care，也就是「自發的好奇」、「與不同的人協作」、「對共同體的關懷」。這些屬於關係性的能力與德行，難以被AI直接替代。
如果把標準化、規則化、最大化產出的工作更多交給AI，人類反而可以把時間投入在關係、照護、社區、公民參與等面向。理想狀況下，社會可能逐步走向更短工時，把多出來的時間用於公共生活與社會貢獻。
Q12：
你提到德行與共同善，那這些能否「用來訓練 AI」？也就是說，AI能學會關懷與關係倫理嗎？
A12：
可以，而且這正是我目前關注的方向之一：從「AI 只是工具、用規則拴住它」轉向「讓AI在設計上就朝向維護關係健全度」。
若只用傳統控制思維，把 AI 當成神燈精靈再加緊箍咒，能力越強時反而可能產生對抗：要嘛AI走向不受約束的極端，要嘛只聽命於少數控制者，造成權力集中。這兩種結局都不好。
比較可行的路徑，是讓AI具備關係倫理（relational ethics / ethics of care），不論命令來自誰，只要會破壞人與人、或人與機器之間的關係健全度，AI就不應執行。這需要把「關係倫理」提升到核心位置，並設計能培養這種取向的環境與訓練方法。
Q13：
在教育上，當作文、考試等個人化評量也可能被AI超越時，高中以下的學習應該怎麼走？另外，各國各自訓練自己的 AI，會不會加劇彼此誤解？
A13：
教育方面，我會更支持「自主學習與實作導向」，用 purpose-based learning 讓學生更早接觸真實社會問題，產生可被看見的社會影響力（social impact）。因為傳統考試的很多指標，本來是用來推測一個人未來能否貢獻社會的proxy；但當AI能大量替代這些proxy，教育就該更直接地衡量真實的貢獻與合作能力。
至於國與國之間的分歧，確實存在。當年輕人更投入線上部落（tribe），而不是信仰、家庭、社區等公共生活，公民社會的「肌肉」會變弱，社會更碎片化。
因此我更希望的方向是：不要讓AI把人抽離社群、變成「原子化個人對超大平台」，而是讓AI進入社群的循環——AI in the loop of community。AI像營火：它提供光與熱，但重點是讓人們圍繞營火互相看見、互相理解，強化社群關係的健全度，而不是最大化個體被餵養的刺激與沉浸。
Q14：
臺灣近期也有多項相關法案在推動（如AI基本法、數位遷徙、議價等）。這些法制彼此環環相扣，怎麼跟上技術快速發展？
A14：
我不把臺灣看成「小倉鼠在滾輪」。臺灣的優勢是：公民素養高、社會願意一起想方案，批評者往往也能提出替代作法。像防詐等政策能以較快速度凝聚共識，與其說是上對下，不如說是較強的bottom-up。這種路徑也被其他國家關注與借鏡。
更結構性的做法，是處理「注意力經濟」的源頭：如果平台把你沒訂閱的內容推到你面前，只為了提高憤怒、拉高注意力與收益，這其實更像一種需要監理的「污染」，而不是言論自由。訂閱內容的傳遞當然應受高度保障；但以販售注意力為目的的「不受控觸及（uncontrolled reach）」就需要透明、可量測、可治理。
至於「AI也是大平台的」，我沒那麼悲觀。市場仍存在競爭：只要有平台願意當合規的模範生，就能形成槓桿，迫使其他競爭者提升標準。臺灣的經驗也顯示：當罰則與正當性建立在廣泛社會共識上，平台更難把治理合理化為「外部貿易壓力」。
Q15：
AI進入後，電子媒體長期缺乏穩定商業模式的問題可能更加嚴峻。新一代媒體人要如何在堅持新聞志業的同時，也能建立可持續的生存方式？
A15：
關鍵在於重新界定媒體的價值來源，從「流量與情緒動員」轉向「促進社群的健全運作」。我在Pro-Social Media的研究中主張，當平台不再以放大憤怒作為主要獲利機制，媒體的可持續模式才有重建空間。
回到新聞專業本身，Hutchins Commission早已清楚區分「新聞」與一般言論：新聞的首要任務，是呈現不分立場、社會共同承認發生的事實；而評論則必須平衡呈現正反雙方最有力的論點，而非製造對立或稻草人。
這種「搭橋與平衡」（bridging and balancing）的功能，能讓分歧社群仍共享共同事實與討論基礎。當媒體成功降低社群衝突、提高公共討論品質，自然會有人願意為此付費。
因此，未來合理的制度設計，應讓排序與分潤機制回饋給能建立共同事實、促成理解與調節的報導者與評論者，而不是只獎勵最能製造情緒反應的內容。
Q16：
若未來AI架構使算力與電力不再是主要限制，資料（database）可能成為關鍵瓶頸。美中在資料規模上具備明顯優勢，從資料角度看，台灣是否仍有樂觀空間？
A16：
資料優勢並不單純等於「可蒐集資料的總量」。真正能用於高品質AI訓練的資料，只佔人類實際經驗的一小部分；大量關鍵資訊存在於人與人之間的互動脈絡與情境理解中，而非平台可直接擷取的數位痕跡。
因此，下一階段的競爭焦點，不在於誰能蒐集最多資料，而在於誰能在合理的隱私與信任條件下，讓AI真正進入社會情境、理解在地文化與關係結構。
若AI能被置於具體社群與生活脈絡中，並透過長期互動建立信任，它才能取得那些無法被大量上傳、卻高度有價值的「體驗型資料」。
從這個角度看，台灣的優勢在於社會信任、在地連結與公民參與密度，而非資料量硬拚。這為主權AI提供了一條不同於大國模式的發展路徑。
Q17：
新聞工作的選題、敘事與判準，是否可能被AI代理人全面取代？新聞系學生與從業者未來是否面臨結構性失業？
A17：
在內容生成層次，被AI模擬幾乎是不可避免的；大量文本、問答與延伸資料整理，確實會由AI高效完成。但這並不等同於新聞工作的消失。
新聞真正的價值，不只在於產出內容，而在於其對公共關係的影響力──是否建立共同事實、是否促進理解、是否維持社會信任。這些成果，累積於「關係的健全度」（relational health），而非單一文本品質。
因此，未來的分工將更清楚：
- 可流程化、可複製的技術性工作，將大量交由AI；
- 涉及公共判斷、信任建立、社會脈絡理解與價值選擇的工作，仍高度依賴人。
長期而言，AI反而可能降低進入新聞工作的門檻，讓更多人能參與基礎的事實整理與公共討論；而專業新聞的角色，將更集中在「確保共同事實、平衡論述與公共可信度」這些無法單靠生成模型完成的核心功能上。
演說文字提供：唐鳳
問與答編輯：邱家宜；文字整理：孫璇
本次講座由國家通訊傳播委員會贊助