作為資深新聞專業人士—生成式 AI (GAI) 進行 「全域掃描」 與 「結構化提煉」

作為資深新聞專業人士，您可以利用生成式 AI (GAI) 進行 「全域掃描」 與 「結構化提煉」，將原本分散的社群輿情與零碎的外電轉化為具備分析價值的情報。

以下提供實例，說明如何應用 AI 工具獲取國內外要聞：

1. 全球政經局勢：美國政策引發的連鎖反應

• 新聞背景： 2026 年 1 月，川普政府政策引發避險情緒，黃金價格突破每盎司 5,000 美元新高。
• AI 應用： 專業人士可設定定時掃描彭博社及華爾街日報，分析「避險資產走勢」與「美國關鍵礦產布局（如稀土持股 10%）」的關聯性，快速產出深度分析。

2. 東亞地緣政治：日本對台立場與國際協調

• 新聞背景： 五常立場趨於一致，高市早苗於 2025 年 12 月重申日本對台立場未變。
• AI 應用： 利用 AI 的 跨語言摘要 能力，即時抓取日本外務省及重要智庫的最新聲明，並對比過往立場，偵測外交修辭變化。

3. 台灣科技產業：2026 AI 新十大建設

• 新聞背景： 賴清德總統宣布 2026 年為台灣邁向智慧繁榮關鍵年，落實「AI 新十大建設」並推動矽光子、量子科技研發。
• AI 應用： 建立 AI 監測平台，追蹤政府公告與資策會 (MIC) 的技術趨勢報告，自動整合 3 奈米製程產能與 AI 伺服器需求的供應鏈情報。

4. 國際法治與政爭：韓國憲政史上首見前總統夫婦判刑

• 新聞背景： 2025 年 12 月，韓國前第一夫人金建希因受賄一審被判刑，與尹錫悅成為首對同時被判刑的前總統夫婦。
• AI 應用： 透過新聞功能，針對「韓國政局」設定高敏感度推播，AI 可將繁複的韓國法律訴訟過程簡化為易讀的時間軸與關係圖。

5. 台灣法規動態：《人工智慧基本法》上路

• 新聞背景： 台灣《人工智慧基本法》預計於 2026 年正式上路，改變企業經營邏輯與風險管理。
• AI 應用： 記者可將法案初稿與修正案餵入 AI，比對其與歐盟 AI 法案 (EU AI Act) 的差異，快速產出對科技產業衝擊的專家評論初稿。

6. 公共衛生預警：立百病毒 (Nipah) 防疫

• 新聞背景： 台灣已將立百病毒列為第 5 類傳染病，並發布相關感染症狀與預防指引。
• AI 應用： 利用監測系統結合 AI，分析社群媒體對新傳染病的恐慌程度，協助媒體即時澄清假訊息，發揮「求真」的專業天職。

在新聞實務中，「全域掃描」 解決的是資訊超載（Information Overload）問題，而 「結構化提煉」 則是將混亂的數據轉化為可報導素材的關鍵技巧。

以下詳述這兩大核心能力的技術細節：

一、 全域掃描 (Omni-Scanning)：建立數位雷達

全域掃描是指利用 AI 的多模態與自動化能力，同時跨越地域（國際/國內）、語言（外電/當地報導）與平台（官方通訊社/社群媒體）進行即時監控。

1. 多語系 API 同步抓取：
   使用 AI 串接如 Google News API 或各國政府公報，設定「特定關鍵字」與「語法分析」。例如當日本發布與台灣相關的防務文件時，AI 可在數秒內完成翻譯並摘要，打破語言壁壘。
2. 社群輿情噪音過濾：
   利用 AI 進行「語意檢索」而非單純關鍵字匹配。AI 可分辨社群（如 Threads、PTT、Reddit）中的討論是屬於「垃圾資訊」還是「具新聞價值的突發趨勢」。例如 Reuters’ News Tracer 能在海量推文中過濾出具備高可信度的突發新聞前兆。
3. 多模態掃描：
   針對影音直播（如黃仁勳演講、行政院記者會），利用 OpenAI 等工具即時生成逐字稿，並將口語化的表達轉化為具備時序性的事件清單。

二、 結構化提煉 (Structured Extraction)：從數據到情報

結構化提煉是指將非結構化（Unstructured）的文字、圖像、評論，依照新聞報導所需的框架進行重新組織。

1. 5W1H 模板提煉：
   強制 AI 輸出結構。輸入大量零碎外電後，要求 AI 填入 5W1H 框架（Who, What, When, Where, Why, How），這能讓資深記者在 30 秒內掌握事件核心，無需閱讀全文。
2. 立場與聲量分層 (Sentiment & Stance Analysis)：
   將社群輿情結構化為「正/反/中性」觀點。例如針對「人工智慧基本法」法案，AI 可掃描專家評論、企業聲明與網民留言，列出各方的利益訴求對比表。
3. 時序發展圖譜 (Timeline Generation)：
   當事件持續演進時（如韓國憲政危機），AI 能自動追蹤新舊資訊，將更新的零碎報導插入已有的時間軸中，並標註「新增變項」，避免資訊重疊閱讀。
4. 關聯性檢索 (RAG 技術應用)：
   結合檢索增強生成 (RAG) 技術，將新獲得的新聞與媒體內部的歷史資料庫比對，提煉出「歷史上的今天」或「類似案例對比」等背景資訊，豐富報導深度。

建立垂直領域的新聞儀表板開始。目前關注的是 地緣政治,設計一套專屬的 AI 提示詞架構,優化提煉效率。地緣政治新聞儀表板：專用 AI 提示詞 (Prompt) 架構

針對地緣政治監測，AI 的角色應由「摘要者」轉為「情報分析師」。以下提供一套 「三層式 AI 提示詞架構」，協助您精準提煉 2026 年的台海、中美、科技戰等關鍵情報。

核心邏輯：角色設定 + 任務拆解 + 輸出制約

將提示詞 (Prompt) 輸入至 AI on Google Search which is powered by the Gemini family of models，在括號處 { } 填入實際抓取的文章或 API 內容。

第一層：全域掃描與噪音過濾 (Filter & Scan)

目的： 從海量外電中，僅保留對「台灣戰略利益」有實質影響的資訊，剔除口水戰。

Prompt:
「你現在是台灣的資深地緣政治分析師。我將提供多篇國際新聞文本。請執行以下任務：

1. 相關性評分 (0-10)： 評估該事件對『台灣國家安全』、『半導體供應鏈』或『美日台關係』的衝擊程度。低於 6 分者直接忽略。
2. 實質動作過濾： 區分『外交辭令 (Rhetoric)』與『實質行動 (Action)』。例如：『強烈譴責』屬於辭令，『禁止稀土出口』屬於行動。
3. 輸出格式： 僅列出 6 分以上事件，格式為：【分數｜主題】事件核心（標註：辭令/行動）。

待分析文本：
{在此貼上 Reuters, Bloomberg, NHK 等外電原文}」

第二層：結構化提煉與關聯分析 (Structure & Connect)

目的： 將篩選後的單點新聞，轉化為具備時序與因果的情報圖譜。針對 2026 年高市早苗政府與中美關係的變局特別有效。

Prompt:
「基於上述高關聯性新聞，請以『情報簡報風格』進行結構化提煉，並嚴格遵守以下框架輸出：

1. 5W1H 戰略摘要：

• Who (關鍵行為者)： (例：美國商務部、日本首相高市早苗)
• Action (具體手段)： (例：簽署行政命令限制量子運算投資)
• Target (影響對象)： (例：台積電南京廠、特定陸資企業)

2. 蝴蝶效應預測 (Chain of Thought)：

• 第一階衝擊 (Immediate)： 直接受影響的股匯市或政策（如：台幣貶值、稀土概念股漲）。
• 第二階擴散 (Secondary)： 潛在的報復措施或供應鏈移轉（如：中國可能限制鎵鍺出口作為反制）。

3. 歷史對照 (Contextualizing)：

• 請檢索你的資料庫，找出過去 5 年內是否有類似的地緣政治事件？（例：對比 2019 日韓貿易戰），並簡述本次差異。」

第三層：立場光譜與輿情風向 (Sentiment & Stance)

目的： 分析各國對同一事件的解讀差異（如日本、美國、中國官方對台立場的細微溫差）。

Prompt:
「針對事件『{特定事件，如：2026 台灣海峽聯合演習}』，請分析不同利害關係人的立場光譜：

1. 建立表格： 欄位包含『國家/陣營』、『官方表態』、『潛台詞解讀』、『對台友善度 (1-5)』。
2. 關鍵詞偵測： 找出各方聲明中的『變異詞』。例如：美方是否從『不支持』台獨轉為『反對』單方面改變現狀？日方是否提及『台灣有事』？
3. 輿情總結： 綜合 Threads、X (Twitter) 上的智庫觀點，用一句話總結國際主流風向。」

實戰技巧：如何優化 Prompt？

1. 指定輸出格式 (Output Constraint)： 要求 AI 輸出 Markdown 表格 或 JSON 格式，方便您直接複製貼上至新聞儀表板或 Notion 資料庫中。
2. 賦予負面限制 (Negative Prompt)： 加上「不要使用模稜兩可的形容詞」、「不要提供未經證實的陰謀論」，確保產出內容符合新聞專業的客觀性。
3. 動態更新 (Iterative Refinement)： 2026 年 1 月後，針對日本高市早苗政府的對中強硬政策，可在 Prompt 中加入背景知識：「請考量高市早苗政府自 2025 年底上任後的修憲立場，分析此事件」。