【明報文章】英國工黨一名新議員被揭發是下議院的最大地主，擁多個物業，令人擔憂會否對該黨推動的租務管制構成衝突；在首相施紀賢由左傾偏向中間之後，多名左翼議員轉而獲得工會大額資助。這些涉及公眾利益的調查報道，一般需要耗費大量人力物力才能夠寫成。這個繁瑣的工序，能否由AI（人工智能）代勞？

英國《金融時報》最近撰文透露他們如何利用AI查冊，寫成幾篇單靠記者自己難以寫成的調查報道。很多人都知道，AI可以快速閱讀海量文件，然後生成總結文字，甚至回答有關文件的問題。但如果單純地叫AI翻閱利益登記冊，然後找出值得報道的題材，暫時還不可能，因為AI沒有人類的分析腦袋，不能揪出複雜的利益衝突問題。

不過，AI能夠將「非結構化數據」有效地整合成「結構化數據」，節省記者蒐集資料的工夫。

舉個例：如果大家用Google搜尋「議員利益申報」，便能輕易找到香港行政會議成員和立法會議員的利益申報文件，但它們全是文字檔案，意味記者要用人手和肉眼，大量地「複製和貼上」，慢慢整合，才能開始分析趨勢和變化，找出異樣。

所謂「結構化數據」，即是類似Excel試算表，能夠在一個欄目看清所有議員名字，另一欄目看清所有物業所在地，再在一個欄目列出所有旗下公司。AI可以將散亂、格式不一甚至手寫的文件，整合成格式一致的數據，省回記者大量的資料蒐集時間。

《金融時報》所研發的AI應用平台，已成功協助記者寫成多篇報道，於是再下一城，用類似方法，整合美國議員的利益申報資料。他們正計劃用AI直接從「結構化數據」上找出值得報道的地方，並且發信息通知記者主動研究。

用AI處理上游工序

或可發揮更大潛力

他們沒有提及的是，這些平台其實還可以推出市場賣錢，供其他研究機構訂閱使用。整合數據用來賣錢，並非新科技，例如香港所有大型地產中介網站都整合了物業成交資料，讓用戶查閱，以吸引用戶。雖然AI「一鍵寫文」的功能最受注目，但在新聞應用上其實仍非常不可靠。利用AI處理資料整合、美術設計等上游工序，或者能夠發揮更大潛力。

作者是新聞工作者、文化評論人

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[陳帆川]