109 年 國立政治大學國際傳播英語碩士學位學程（IMICS）《國際傳播議題分析》

本題主要在探討「不實資訊」（disinformation）的定義、影響，以及應對策略。這是一個在國際傳播領域極為重要的議題，近年來對全球政治、社會穩定造成重大衝擊。

核心觀念：

• 資訊傳播的倫理與影響： 釐清不同類型不實資訊的定義。
• 跨文化傳播與在地脈絡： 分析不實資訊在特定文化（台灣）中的傳播與影響。
• 全球治理與數位傳播： 探討政府、平台與公民在對抗不實資訊中的角色與策略。

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(1) 什麼是假訊息（disinformation）和錯假訊息（misinformation）的區別？ (10%)

這兩者雖然都涉及不真實的資訊，但關鍵區別在於「意圖」。

• Misinformation (錯假訊息)：指傳播不實資訊，但沒有惡意或意圖誤導。傳播者本身可能也相信這些資訊是真實的，或只是無意間分享了錯誤的內容。

  • 例子： 一個人誤信一則關於健康偏方的網路謠言，並分享給朋友，但她並沒有惡意，只是單純以為該偏方有效。

• Disinformation (假訊息)：指刻意製造和傳播不實資訊，目的是為了欺騙、操縱、獲利或造成損害。傳播者清楚知道資訊是假的，但仍舊散布。

  • 例子： 某國政府為了干預他國選舉，透過社群媒體大量散布關於候選人的虛假醜聞，以影響選民的投票意向。

總結來說，Misinformation 是「無意間的錯誤」，Disinformation 則是「故意的欺騙」。

【答案】Misinformation 指傳播不實資訊但無惡意，Disinformation 則指刻意散布不實資訊以誤導或造成損害。

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(2) 請舉例說明假訊息（disinformation）可能如何影響台灣民眾。 (10%)

假訊息在台灣的影響層面廣泛，特別容易在政治、社會議題以及公共衛生領域造成衝擊。

• 政治領域的影響：

  • 例子： 在選舉期間，可能出現大量關於候選人的不實指控或虛假承諾，例如聲稱某候選人收受特定國家資金，或散布其有嚴重健康問題（實則無），藉此打擊對手聲譽，影響選民判斷。過去曾有例子，例如在特定選舉議題（如公投）中，出現大量以訛傳訛、煽動對立的言論，許多民眾在不了解全貌的情況下，因資訊影響而做出投票決定。

• 社會信任的侵蝕：

  • 例子： 假訊息也可能針對特定族群或社會議題，製造對立和仇恨。例如，在 COVID-19 疫情期間，曾出現關於疫苗來源、副作用的各種不實傳言，或是指責特定國家或族群是病毒起源，這不僅造成恐慌，也削弱了民眾對政府防疫措施和科學資訊的信任。

• 公共衛生與安全：

  • 例子： 關於食品安全、醫療療效的假訊息，可能導致民眾採取不當的健康行為，甚至危及生命。例如，網路上流傳聲稱某種偏方能治療癌症，許多病患因而放棄正規治療，延誤病情。

這些假訊息往往利用人們的情緒（如恐懼、憤怒、希望），透過社群媒體快速傳播，即使事後被證實為假，其造成的傷害（如信任瓦解、社會分裂）可能難以彌補。

【答案】假訊息可能透過影響選舉結果、侵蝕社會信任、導致民眾採取錯誤的健康行為等方式，具體影響台灣民眾的政治判斷、社會和諧及個人福祉。

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(3) 請從 (a) 政府、(b) 數位平台（如 Facebook 或 Line），以及 (c) 個人公民的角度，討論減緩假訊息傳播的方法。請展現你對已採取的措施及未來所需作為的知識。請自由引用台灣及其他國家的例子，並確保考量你所討論措施的優缺點。(45%)

減緩假訊息的傳播需要政府、平台及公民三方的共同努力，並採取多面向的策略。

(a) 政府的角度：

• 已採取的措施：
  • 法規制定與修訂： 許多國家（包括台灣）制定或修訂法律，以處罰惡意散布假訊息的行為，特別是涉及選舉、公共安全等敏感議題。例如，台灣的《總統副總統選舉罷免法》、《公職人員選舉罷免法》等都有相關規範。
  • 事實查核機制支持： 政府支持或與獨立的事實查核機構合作，提供資源，並在官方管道澄清不實訊息。例如，台灣的「事實查核中心」與政府部門有合作關係。
  • 公眾教育與媒體識讀： 透過公部門宣導、學校教育等方式，提升民眾對假訊息的辨識能力。

本題探討人工智慧（AI）與機器學習在新聞報導領域的應用，以及對新聞產業和記者工作帶來的影響。這是一個結合科技發展與傳播實務的重要議題。

核心觀念：

• 科技與傳播的互動： AI 如何改變內容的生產與傳播。
• 產業變革與勞動市場： 新技術對特定行業（新聞業）的衝擊。
• 倫理與專業判斷： AI 在新聞報導中的角色與限制。

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(1) AI 新聞寫作或機器人產生的報導的優點與缺點？ (15%)

AI 在新聞寫作上的應用，為新聞產業帶來效率提升的同時，也伴隨著潛在的風險。

優點 (Upsides)：

• 效率與速度： AI 能夠快速處理大量數據，並在短時間內生成新聞報導，特別適合處理例行性、結構化新聞（如財報、體育賽事結果、天氣預報）。這使得媒體能更快地發布即時新聞。
  • 例子： Bloomberg 使用 AI 撰寫財報新聞，能比人工記者更快地發布數百篇報導。
• 成本效益： 相較於聘僱大量記者，AI 的長期營運成本可能較低，有助於媒體機構節省開支，尤其對於資源有限的媒體。
• 數據處理能力： AI 可以分析龐大的數據集，發現隱藏的模式和趨勢，從而產生基於數據的深度報導，這是傳統人工難以企及的。
• 減少人為錯誤： 在處理數據和事實性資訊時，AI 較不易因疲勞或疏忽而產生計算或拼寫錯誤。
• 覆蓋範圍擴大： AI 可以自動生成涵蓋更多地區、更多主題的報導，填補傳統媒體人力難以觸及的空白。

缺點 (Downsides)：

• 缺乏深度、原創性與敘事能力： AI 目前難以進行深入的採訪、挖掘獨家新聞、建立人際關係、進行複雜的倫理判斷，也缺乏將新聞故事講述得引人入勝的能力。
• 偏見與歧視風險： AI 模型是基於訓練數據學習的，如果訓練數據本身存在偏見（如種族、性別偏見），AI 產生的報導也可能帶有這些偏見，加劇社會不公。
• 道德與倫理困境： AI 無法理解新聞的倫理規範，例如如何處理敏感資訊、保護消息來源、避免過度報導悲劇等。
• 易受操縱： AI 產生的內容可能更容易被惡意第三方操縱，例如透過餵食特定數據來影響報導方向。
• 對記者工作的衝擊： 可能導致部分記者失業，或工作內容轉為編輯、校對 AI 產生的內容，而非進行原創採訪。
• 缺乏同理心與人文關懷： 新聞報導有時需要情感的連結和人文的關懷，AI 無法提供這些。

【答案】優點包括效率、速度、成本效益、數據處理能力、減少人為錯誤、擴大覆蓋範圍；缺點則有缺乏深度原創性、偏見風險、倫理困境、易受操縱、衝擊記者工作、缺乏同理心。

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(2) 機器學習機器人可能如何影響記者的未來工作，以及他們可能如何應對？ (20%)

機器學習（ML）作為 AI 的一種，正在深刻地改變新聞業的運作模式，進而影響記者的工作內容、技能需求和職業前景。

對記者未來工作的影響：