AI 與傳統媒體：好萊塢與出版業究竟如何運用生成式工具

關於 AI 與傳統媒體的報導,往往落在兩個極端:不是說老牌製片廠和出版商即將被生成式工具徹底淘汰,就是說它們動作太過緩慢,根本不可能認真採用這類技術。但實際上經得起檢視的事實,兩者皆非。幾筆有充分紀錄可查的重大交易,呈現出一個更具體、也更有意思的故事——大型電影公司和新聞出版商,把生成式工具嵌入既有工作流程中的特定環節,而第一個被鎖定的目標,始終是製作與報導流程中那些「無聊」的部分,而不是故事本身的創意核心。兩個產業、兩個具體案例,都能透過相關公司自己發布的公告,以及獨立媒體的第三方報導來交叉查證。

好萊塢:Lionsgate 用自家片庫訓練模型

2024 年 9 月,Lionsgate 與 AI 影片公司 Runway 共同宣布了一項雙方都稱為「業界首創」的合作案:由 Runway 打造一個專屬的 AI 模型,訓練資料完全來自 Lionsgate 自有的電影與電視內容片庫,而非一般從網路上爬取的影片素材。Lionsgate 副董事長 Michael Burns 直接點出了這項合作的目的——「我們認為 AI 是一項很好的工具,能夠增強、提升並補足我們目前的營運」。Runway 共同創辦人暨執行長 Cristóbal Valenzuela 則從公司角度出發,將重點放在「為藝術家、創作者與製片廠提供最好、最強大的工具,擴充他們的工作流程,並開創說故事的新方式」。最初選定的應用場景刻意挑得並不亮眼:前期製作規劃,以及部分後期製作環節——也就是攝影機正式開拍之前,或是最終剪輯定案之前很久,製片廠就必須投入大量資金反覆做視覺化測試與修改的那個階段。

這項合作並未就此止步。2026 年 6 月,Lionsgate 入股 Runway,雙方將合作範圍擴大為一項聯合開發計畫,目標是製作以 Lionsgate 既有系列作品為基礎的全新短篇集數內容——據報導,約翰·維克(John Wick)、飢餓遊戲(The Hunger Games)、奪魂鋸(Saw)等系列都在候選之列。而這一次,Valenzuela 的公開說法有了明顯不同的側重點,他這樣表示:「我們一再看到,真正認真看待 AI 的製片廠,是把它當成一種創意資源,而不是削減成本的工具。」Lionsgate 隨後也成為第一家正式設立首席 AI 官(Chief AI Officer)職位、並專門為此建立起內部基礎設施的大型製片廠。而值得注意的,反而是哪些東西始終沒有改變:這個模型的訓練素材,自始至終都是取得授權、Lionsgate 自家擁有的內容,而且兩家公司也一直反覆強調,最終產出的結果一定會經過人類的創意決策把關審視,而不是繞過這一關直接產出成品。

還有一筆規模大得多的交易,如今卻成了一個警世案例,而非成功範例。2025 年 12 月,迪士尼與 OpenAI 宣布了一項為期三年的合作提案,原本會讓迪士尼成為第一家將角色授權給 OpenAI 短影音生成工具 Sora 使用的大型製片廠——涵蓋迪士尼、漫威(Marvel)、皮克斯(Pixar)與星際大戰(Star Wars)旗下超過 200 個角色,明確排除演員本人的肖像與聲音,而 Disney+ 原本也只打算收錄經過篩選的粉絲自製 Sora 影片。迪士尼同時承諾對 OpenAI 投資 10 億美元的股權,並計劃在更多場景更廣泛地運用其模型,其中也包括用在 Disney+ 平台上。然而,這一切到頭來都沒有真正發生。這項協議從未正式簽署,也沒有任何資金易手——2026 年 3 月,OpenAI 宣布徹底關閉 Sora,理由是運算成本過高、使用者參與度下滑,以及日益升高的著作權壓力,迪士尼也因此直接取消了整個合作案。這對 Lionsgate 的故事來說,是一個很有用的對照組:不是每一樁高調的製片廠與 AI 合作案,都能撐過底層產品本身出問題的那一刻。

出版業:英國地方報業集團的 AI 輔助記者

在出版業裡,最清楚的一個案例,並不是聊天機器人代筆撰寫調查報導,而是一家英國地方報業集團,重新設計了例行性、低風險新聞的整套產製方式。Newsquest 是英國規模第二大的地方報業集團,旗下擁有超過 200 個不同的地方報刊品牌,該集團打造了一套名為 News Creator 的內部工具,並專門圍繞這套工具設立了一個新職位——「AI 輔助記者」。截至 2026 年,Newsquest 已在整個編輯室配置了超過 30 個這類職位,該集團自己表示,透過這套工作流程,平均每個月大約能產出 9,000 篇報導。

比起這個亮眼的數字,真正重要的是背後的運作方式。所謂的 AI 輔助記者,並不是讓模型憑空捏造出一篇報導,而是把經過人工查證的原始素材餵給它——新聞稿、市政公告、社區活動訊息、已經確認過的活動細節——AI 工具再根據這些輸入內容,草擬出一篇結構完整的文章初稿。接著再由真人記者檢查這份草稿,補上必要的背景脈絡或在地細節,確認無誤後才會正式發布。Newsquest 本身以及相關的產業媒體報導都明確表示,這麼做的目的,是清理掉那些例行性報導的積壓工作(改寫新聞稿、活動資訊、地方行政程序類新聞),這類工作過去佔用記者大量時間,卻對新聞品質沒有太大幫助;如此一來,編輯室其他人力就能騰出來,投入真正需要真人親自完成的報導工作——挨家挨戶採訪、開發消息來源,以及讀者在別處看不到的原創在地新聞。這終究只是整個編輯流程中一個範圍狹窄、目標明確的環節而已——目的不是要取代整間編輯室,而是重新分配訓練有素的記者,把有限的時間花在真正值得花的地方。

兩個產業的共通模式

把這些案例擺在一起並排來看,會浮現出一個相當一致的樣貌:這些公司裡沒有一家是單純買了一套通用 AI 工具,就直接套用到整個營運流程上了事。Lionsgate 用自己擁有的內容訓練模型,並優先應用在前期製作與後期製作——這兩個階段規劃色彩最濃,離最終成品也最遠。就連迪士尼那筆胎死腹中的 Sora 交易案,骨子裡也是同樣的思路——提案範圍被嚴格限定在特定產品中的特定 IP,附帶明確限制,而不是無限上綱的全面授權——即便如此,一旦底層產品消失,它也照樣撐不下去。Newsquest 則建立了一整套工作流程:由 AI 根據經過查證的事實草擬內容,而真人記者始終是發布前的最後一道把關,絕不缺席。在每一個案例中,人類審核或創意決策這一層都被保留了下來;真正改變的,是這一層之前那些機械化、重複性工作的份量,而不是誰來做最終決定。

比起「AI 即將全面接管好萊塢」或「機器人徹底取代記者」這類戲劇化的說法,這其實是一個平淡許多、也謹慎許多的故事,但它才是真正經得起公開紀錄反覆檢驗的版本——包括新聞稿、投資人公告,以及 Press Gazette、Nieman Lab 等獨立產業媒體超過兩年來對 Newsquest 這套計畫的持續追蹤報導。傳統媒體公司之所以不急著加速,不是因為它們行事魯莽;而它們之所以顯得原地不動,也並不是因為技術落後於人——它們正在做的,其實正是那些擁有寶貴智慧財產、同時也需要維護商譽的大型、風險趨避型組織,通常都會做的事情:先在犯錯成本最低的環節裡小規模試用生成式工具,等這些工具真正通過實際製作與編輯標準的層層檢驗之後,才逐步、謹慎地擴大應用範圍。