當新聞室開始招聘AI編輯：台灣新聞教育與媒體組織的雙重警訊
近年來，全球新聞業幾乎每天都在討論AI、短影音、創作者經濟（Creator Economy）與平台壟斷帶來的衝擊。然而，當我們試圖理解這些變化究竟有多深刻時，或許有一個比產業論壇、學術報告或媒體高層演講更值得觀察的指標，那就是：新聞機構究竟在招聘什麼樣的人才？
今年六月，美國尼曼新聞實驗室（Nieman Lab）整理歐美新聞機構近年出現的十六種新職位，包括AI創新編輯（AI Innovation Editor）、新聞室工程師（Editorial Engineer）、產品編輯（Product Editor）、會員成長主管（Membership Growth Lead）、YouTube編輯、Podcast影音編輯，以及創作者合作經理等[1]。乍看之下，這只是一篇人力資源觀察報導；但若仔細閱讀，卻不難發現它其實揭露了一個更深層的訊號：全球新聞產業正在重新定義什麼叫做「新聞人才」。
耐人尋味的是，這十六個職位當中，真正屬於傳統意義「記者」的其實很少。
過去一百多年來，新聞機構的組織結構大致穩定。報紙有記者、編輯與攝影；廣播電視有記者、編輯、攝影、導播與製作人。無論媒介形式如何變化，新聞工作的核心始終圍繞著採訪、查證、寫作與編輯等專業能力。
然而今天，新聞機構正在招聘的人才卻愈來愈不像記者。他們需要理解生成式AI如何改變工作流程的人；需要能設計新聞產品的人；需要懂得經營會員社群的人；需要了解YouTube、TikTok與Podcast運作邏輯的人；甚至需要兼具編輯與工程背景、能夠開發新聞工具與資料系統的人。
這些新職位背後反映的，其實是新聞產業正在經歷的一場深層結構變革。
長久以來，新聞機構將自己理解為「內容生產者」。只要產出優質新聞，再透過報紙、廣播、電視或網站發布出去即可。然而在平台化與AI時代，新聞內容不再是稀缺資源。大量資訊在社群媒體、影音平台與生成式AI系統中流動，新聞機構失去了過去作為資訊入口及內容產製者的壟斷地位。
因此，新聞組織不得不重新思考自己的角色。它不能只是內容供應商，而必須逐漸轉型成為一種混合型組織：一種同時具有媒體公司、科技公司、產品公司與社群公司的特徵的混血組織。
AI職位的興起尤其值得關注
過去兩年，許多媒體開始討論如何利用AI協助摘要、翻譯、資料整理或內容推薦。但從尼曼新聞實驗室這次的觀察報告可以看出，AI已經從單純的工具問題，升高為治理問題。媒體開始設置專責職位思考哪些工作適合AI處理、哪些不能交給AI、如何建立透明揭露制度，以及如何避免新聞公信力因為AI的介入而受到傷害。
這其實反映出新聞業最核心的焦慮：當資訊生產變得愈來愈容易，新聞專業的價值究竟在哪裡？
另一個值得注意的現象，是「新聞室工程師」的出現。過去媒體組織中的技術人員通常被視為支援單位，但如今愈來愈多新聞機構將工程能力直接納入編輯核心。原因很簡單：未來的競爭力不只來自獨家新聞，也來自組織是否有能力建立自己的技術基礎設施。
當Google、Meta、TikTok甚至ChatGPT逐漸控制資訊流通管道時，媒體若缺乏技術能力，便只能被動依賴平台規則生存。從這個角度來看，尼曼實驗室整理的十六種新職位，其實不只是職稱變化，而是一張描繪未來新聞室樣貌的藍圖。
然而，當我們將這張藍圖對照台灣現況，卻不免產生強烈的落差感。台灣新聞產業長期面臨低薪、高流動率與過度競爭等問題。許多媒體即使意識到數位轉型的重要性，也往往缺乏足夠資源投入產品研發與技術建設。許多新聞機構雖已成立社群小組、影音中心或新媒體部門，但這些單位經常處於邊緣位置，其任務多半是替既有內容尋找新的發布管道，而非真正參與新聞產品的設計與組織轉型。
更值得擔憂的，是新聞教育體系與產業變化之間的落差
我們如果觀察近年國際傳播科系的發展，可以發現一個共同趨勢：新聞與傳播教育正快速朝向跨領域發展。AI、資訊科學、平台治理、演算法研究、數位政策、產品設計與使用者研究等議題，逐漸成為重要課程內容。台灣許多傳播科系當然也在進行調整，但是，步調可以更快一些。
放眼國際，新聞與傳播教育的轉型已經明顯展開。英國透過UKRI支持的人工智慧博士訓練中心（AI Centres for Doctoral Training），將AI治理、倫理與社會影響納入博士培育核心[2]；美國以哥倫比亞大學等新聞學院為代表，積極推動計算新聞學（Computational Journalism）與新聞產品管理（Product Management）教育[3]；澳洲則透過公共利益新聞倡議組織（PIJI）[4]與大學研究中心，聚焦平台治理、AI監管與公共利益新聞永續等議題。[5]這些發展共同指向一個趨勢：傳播研究與新聞教育的重心，正從傳統的內容生產與媒介效果分析，逐步轉向技術、平台、治理與基礎設施研究。 對於這個議題有興趣的讀者也可以參考本文作者的另一篇文章〈大學的未來 當學歷神話開始崩塌，大學往何處去? 兼論新聞傳播學門的處境〉。[6]
這些變化都反映同一件事：傳播研究的重心正從內容產製與分析，逐步轉向技術、制度與基礎設施研究。
反觀台灣，不少新聞與傳播系所的課程架構，仍大致建立在二十年前的學科想像之上。採訪寫作、傳播理論、媒介效果研究固然重要，但若缺乏對AI、平台、資料與產品的理解，學生進入職場後將愈來愈難面對真實世界的挑戰。
事實上，這不只是大學的問題，也是媒體組織與政策制定者的問題。當教育部仍以傳統學門分類與評鑑指標檢視傳播教育；當新聞機構的人才招募與升遷制度仍以傳統職能為主；當產學合作仍停留在實習與參訪層次時，台灣的人才培育體系便很難追上全球新聞產業的轉型速度。
尼曼實驗室的文章表面上是在介紹新聞產業的十六種新職位，但真正值得關注的，其實是那些職位背後所代表的新能力、新組織與新思維。
它提醒我們，未來新聞產業最稀缺的資源未必是內容，而是能夠在技術變革中維持公共價值的人才；最重要的競爭力未必是流量，而是信任；最大的挑戰也未必是AI，而是當產業環境已經改變，我們卻仍然用過去的框架培養未來的人才。 換句話說，我們與其討論AI會不會取代記者，不如思考另一個更迫切的問題：當全球新聞室正在重新定義「新聞人才」時，我們是否已經準備好重新定義自己的新聞教育和產業人才晉用策略？
[2] UKRI AI Centres for Doctoral Training
https://www.ukri.org/what-we-do/developing-people-and-skills/ai-centres-for-doctoral-training/
[3] Columbia Journalism School – Teaching Data and Computational Journalism
https://columbiajournalism.gitbooks.io/teaching-data-computational-journalism/
Knight Center：Product Strategies for Journalism
[4] 公共利益新聞倡議組織（Public Interest Journalism Initiative, PIJI）是澳洲一個結合學界、媒體業與公民社會的獨立研究機構，致力於監測新聞生態、研究媒體永續發展，並倡議維護公共利益新聞的政策環境。
[5] Public Interest Journalism Initiative https://www.publicinterestjournalism.org.au/
University of Sydney Centre for AI, Trust and Governance https://www.sydney.edu.au/business/our-research/research-centres/centre-for-ai-trust-and-governance.html
[6]https://www.mnews.tw/story/20260424ombuds001