/wp-content/uploads/blogger/2016/08/11.jpg.webp)
AI時代已經到來。這是自1769年英國人瓦特成功改造第一部新型鈕科門蒸汽機之後，另一個巨大的生產力革命，現在正如海嘯般湧到。
我兩年前在蘇州出席一個新聞業研討會時，提出一個大膽假設：「10年之內，90%的人類傳媒工作者的現有工作，將被AI取代。」當時很多人不同意我的意見，認為AI並不可靠，工作時有錯漏。但是我當時的真正想法更激進，AI時代正在到來，最終可能是「一人媒體」，AI不只取代90%人類現有的工作，是可以取代99%人類現有的工作。
《巴士的報》近年潛心研發AI在新聞業的應用，最近終於手搓一個小作業出來——「巴士的24小時AI新聞台」，近日啟播。這個AI新聞台絕大部分工序是AI自動製作生成，當然大家會比較注意到的是「年青貌美」的台前主播，但在主播背後連續不斷播報的新聞，有大量的製作和播出工序，我們基本上已實現全流程自動化。
巴士的AI TV的連結：https://www.bastillepost.com/hongkong/article/16450062
這個「巴士的AI新聞台」小作業還有很多瑕疵，仍在不斷改進，難免受到這樣那樣的批評。不過在戴完頭盔之後，還要告訴大家，我自己過去也想像不到，可以這麼快就做出一個24小時AI新聞台。我們已把90%工序AI自動化，原來預想10年後AI可取代90%人類工作者現有工作，結果兩年就發生了！
這種大變的背後，帶來幾方面的思考：
第一，大量節省人手
要做一個24小時視頻新聞台，本來涉及巨量的人手。我30多年前在亞視新聞部工作，當時即使只是播出一日幾次的早午晚深夜的新聞節目，也涉及數以百計的人手，超過1億元的年支出。30年前的1億，以現今的物價水平，至少要2.5億，而且還不是一個24小時新聞台。
在AI出現前，如果有人請我做顧問，說要搞一個24小時新聞台，問我需要多少人手? 我會說，如果完全沒有新聞「湯底」，要預400、500人；如果有非電視的新聞「湯底」(例如做新聞網的《巴士的報》)，估計要100人；如果是一個現有的電視台，有電視新聞「湯底」，估計也要50人。
以我們自己來算，原本要100人的工作，現在可以減少90%以上人手。AI的發展大量減省人手，傳媒機構可以削減員工，或保留同樣數量的員工，做更加高階的工作。
Al除了「替代」，更重要是可以「賦能」，釋放的人力可做創新產品、獨家採訪、評論分析、深度調查、人機互動等。懂得用Al，人類工作者可以變得很高能。
第二，長期研發成果
我一年前跟一個做大語言模型(LLM)的高層聊起，他說他們3年的研發，遇上市面一個新的大模型推出後，做到的事情比他們更強，他們的3年研發就完全打水漂了。
我對這個說法深有感受。我們一早感覺到AI的時代快將到來，所以在網站創立初期，已經決定將所有修改稿件的數據完全保留下來，讓將來可以訓練AI，學習我們寫作或改稿的風格。大約10年前，我們也委託了一間香港的創科公司，請他們為我們研發AI寫作機械人，當時要求甚至簡單到只是改稿，即是負責編輯修改記者文字稿的功能。但可惜我們當時並沒有遇上梁文鋒，百萬投入完全打了水漂，出來的產品不符合要求。
但我們還是不斷嘗試，到了2022年OpenAI的ChatGPT大模型出來之後，我們發覺AI的時代終於到來。到去年1月DeepSeek面世，有國產的開源大模型出現，更加強了我們的信心。有了這些大模型的基礎，就等於解決了過半的難題。
第三，發展行業模型
在AI的時代，大家都看到大語言模型的重要，但真是落實到應用方面，其中一個重要方向是發展「行業模型」，這就是內地所講的「人工智能+」的戰略。各行各業都要研發自己行業的AI應用，藉此大力提升生產力。我們一直都有做IT技術服務公司，有自己的團隊。2022年開始部署全面轉型，當時接觸某內地科技巨頭，他們有自己的大語言模型，但不向外公佈，即不做To C，只做To B的生意，對接不同的行業的AI自動化。但他們要求合作方有巨額的金錢投入，結果我們決定自行研發，因為我們對自己的行業了解得更多。
要研發一個新聞業的行業模型，可以適配網站、報章、電台、電視台，甚至創新形態媒體的各種要求，還需要對我們行業的每一個工序逐一拆解。
可以借用具身機械人作為例子。我聽過一個內地人工智能專家解說，要用具身機械人做家庭傭工，粗算都有200個工序，每一個工序可能有100、200種場景，現在就是要訓練具身機械人去熟習每一個工序和各種場景，例如沖咖啡這種工序，就有很多不同場景。新聞業也一樣，有數以百計的工序，如果我們想自動生成一條電視新聞片，涉及寫作、改稿、變成語音、蒐集影片素材、自動剪接等多種工序，每種工序當然亦都有多種場景、過百種困難，要逐一拆解。
我們做出24小時的AI新聞台，已經解決了大部分工序和場景的困難。現在剩下的人力干預部分，主要是記者採訪，以及編輯改稿的部分，其他較少涉及採訪的新聞，如國際新聞、內地新聞等等，已經完全可以自動生成。
第四，打造智能體總編輯
一個終極問題是：總編輯能否被取代呢？正如具身機械人家庭傭工那樣，它最後要是智能體，才有綜合解決問題的能力。我們也朝向打造智能體總編輯的方向努力，相信最後能取代「一般總編輯」的工作(超級高能老總較難由AI取代)。以總編輯其中一個工作為例，他/她審稿時要決定一則新聞能否出街，這個決定至少包括1.內容是否準確、2.有無法律風險、3.觀眾是否接受，最後還有4.價值觀對齊。如果總編輯智能體能夠學習到上述4個領域的知識，並且能夠保存記憶，相信它已具備了總編輯決定新聞是否能出街的功能。當然真正高階智能體有自我學習能力，可以決定一些他過去沒有面對過的問題。
未來媒體的區別在於有沒有「超级人類總编輯」，可以生產出AI仍無法生產出的高價值內容。
在AI的年代，各行各業都面對極大挑戰。這是最好的時代，如果你想用最少人手做相當好的傳媒。這也是最壞的時代，如果你是不太想用大腦的員工，AI很易取代普通員工的普通工作。不要問我人類還有什麼工作可做，如果你懂得人機互動，不斷學習，你會遠比你過去能想像的強大。
《巴士的報》決定All in AI(全身投入人工智能)，會變身成為一個科技企業，擁抱AI這個海嘯的時代。
盧永雄
後記：我們歡迎與第三方合作，而且現在已經有媒體客戶。無論是現有媒體想改善工序，或是任何人想自己做一個媒體，歡迎接觸我們。「一人媒體」的時代，已經到來。
