演算法下的「數位標籤」：當 AI 治安報告成為弱勢族群的新枷鎖

2025 年，出版與內容產業正處於一場深層的「存在危機」。隨著 Google SGE（搜尋生成體驗）的普及，傳統內容網站的流量正被 AI 摘要直接截斷，形成大量的「零點擊搜尋」。然而，比流量流失更嚴峻的，是內容自動化生產中悄悄滲透的社會倫理偏見。

在「社會倫理」的調查中，我們發現 AI 負責彙整社區治安報告（Police Blotter）時，存在著極高的標籤化風險。AI 模型依賴歷史數據進行訓練，而歷史數據往往反映了過度執法或系統性的社會偏見。當 AI 僅憑數據頻率將特定區域標註為「高風險犯罪區」時，它並未理解背後的貧窮、資源匱乏等複雜背景。這種自動化的「在地新聞」會產生反饋迴圈：演算法不斷強化特定社區與犯罪的關聯，導致弱勢族群被貼上更難撕下的數位標籤，進一步影響房價、就業機會甚至警力分配的公正性。

國際案例給了我們不同的啟示。紐約時報（The New York Times）採取了「AI 輔助、人類決策」的嚴格策略，利用 AI 處理海量數據與衛星影像，但禁止 AI 直接撰寫或改動報導核心，確保每份涉及社會議題的內容都有人類編輯的倫理把關。德國出版龍頭 Axel Springer 則提出「AI-First」轉型，將 AI 定位為賦能工具，讓記者從例行公事中解放，轉而專注於能觸動人心的深度調查與評論。

給台灣內容創作者與出版者的存活指南：

1. 強化 E-E-A-T：在 AI 摘要時代，唯有具備「親身體驗」與「權威性」的內容能被 SGE 引述。
2. 建立「人機協作」倫理準則：在自動化流程中加入人類編輯節點，特別是處理治安、種族與社福議題時。
3. 轉向訂閱制與社區連結：擺脫對 SEO 流量的單一依賴，轉向深耕核心受眾，用 AI 無法取代的「人文洞察」建立忠誠度。 不進化，就等於在數位洪流中自動淘汰。