0

0
0

文字

分享

0
0
0

當科學家遇上新聞記者

蔡明燁
・2011/09/25 ・2612字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 577 ・九年級

一般而言,媒體素養有四個重要面向:接近使用媒體的能力(access)、對文本的分析能力(analysis)、評估能力(evaluate),以及產製媒體內容的能力(production)。近年來歐美各國極力提倡培養公民社會對科學的公眾理解(public understanding of science),使科學傳播(science communications)的重要性與日俱增,而加強科學傳播的方法之一,便是要鼓勵科學家與大眾直接對話,提升科學家產製媒體內容的能力,換句話說,也就是要增強科學家的媒體素養。

就這方面來說,英國這兩年來有很大的斬獲,除了網羅越來越多年輕一輩的科學家在全國性電視頻道上現身說法,製作了一系列膾炙人口的科學節目之外,我在這篇文章裡想要介紹的,則是科學家對新聞記者的主動反擊,使科學新聞的品質本身開始成為人們關注的焦點。

「小心壞科學」專欄

首先值得一提的,是《衛報》(The Guardian)從2003年起開闢的「小心壞科學(Bad Science)」每週專欄,主筆是一位年輕的醫生,叫做班‧高達可(Ben Goldacre)。

班‧高達可(Ben Goldacre)

高達可的筆法既幽默風趣又單刀直入,他顯然對主流報章雜誌和廣播電視上的科學性報導積怨已深,因此在這個每週專欄裡,他對各種錯誤、偏頗、誇大、不實的科 學,尤其是醫藥新聞、廣告、電視節目都會指名道姓地尖銳批判,即便是《衛報》的記者與編輯,或者是身為廣電界龍頭老大的英國廣播協會BBC, 都吃過他的苦頭!高達可堅信,錯誤的醫藥/保健報導有可能嚴重危害社會安全與大眾健康,不可不慎,雖然他認為大部分的英國媒體並無太大問題,但這卻不表示媒體主管或閱聽人就應該懈怠。他認為在二十一世紀的科技社會,所有公民都應該具備科技素養,而因為大多數人離開學校之後,大眾媒體便成了他們主要的科學知識來源,因此凡具有這方面專業背景的人們更應該提高警覺,以服務社會為己任,幫助民眾提升科技方面的媒體素養。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

「小心壞科學」專欄推出之後激起了廣泛的迴響,而熱情洋溢的高達可也在讀者的鼓勵下,開始在《衛報》的紙版與電子版專欄之外主持「小心壞科學」論壇、部落格、Twitter,吸引了大批粉絲,並將歷年來在專欄上討論過的重要選題──包括什麼是科學態度和邏輯思考、學校教育和課堂上的迷思、各種化妝品廣告、非正統醫療產品等,重新篩選、匯整、增訂、改寫之後,在2008年結集出版了《小心壞科學》(Bad Science一書,造成偌大轟動,不僅高居亞瑪遜網路書店的十大暢銷書排行榜,還入圍了2009年的BBC山姆爾‧強森非小說獎(BBC Samuel Johnson Prize for Non-Fiction)。

其實,「小心壞科學」專欄本身固然樹大招風,樹敵無數,但也備受科學界及媒體界的雙重肯定,包括高達可在2003年所寫的<別提證據了!>(Never Mind the Fact)一文,以及2005年的<別把我當傻瓜>(Don’t Dumb Me Down),前者強調英國媒體大肆渲染MMR預防針導致自閉症,完全是誤導民眾,卻帶來了嚴重的後遺症,因為很多父母親開始不願意讓自己的孩子注射MMR疫苗,造成了德國麻疹近年來在英國有復甦的趨勢;後者旨在討論為什麼英國大眾媒體中所再現的「科學」,通常只有三大類型:(1)荒謬奇事型,如某某科學家指出外遇的機率取決於先天基因,諸如此類;(2)製造恐慌型,如MMR和對基因改造食品(GM food)的報導皆為此例;以及(3) 創新突破型,例如誇大某某科學機構已經找出某種病因或發明某種新藥,不日內某某病症的治療即可出現轉機云云──良好的科學報導需要有前因後果,但許多媒體卻快刀斬亂麻,只顧眼前利,使科學新聞的品質日趨低落,因此高達可在文中呼籲媒體工作者切莫再把閱聽人當傻瓜,不斷製造糟糕至極的科學。這兩篇文章為高達可摘下兩座英國科學作家協會的最佳評論獎,他也曾在2006年獲得最佳醫療新聞獎。

歐威爾新聞誤導獎

牛津大學的發展神經心理學教授陶樂絲‧碧莎珀(Dorothy Bishop)是高達可的忠實讀者之一,去年當她在報紙上發現一則與其學科領域相關的錯誤報導時,決定仿效高達可的精神,在自己的部落格上(http://deevybee.dlogspot.com)上創辦一個科學新聞獎,公開徵求當年度所有全國性的英文報紙中,對科學研究做出最錯誤的報導,她要在每年一月份頒發「歐威爾新聞誤導獎(Orwellian Prize for Journalistic Misrepresentation)」。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
陶樂絲‧碧莎珀(Dorothy Bishop)

碧莎珀表示,雖然沒有人把這個獎項當真,但她在部落格上卻已收到同儕科學家的熱烈響應,因為長久以來,許多科學家都對主流媒體上的科學報導感到相當失望,一 則具有深遠意義的科學新聞,往往在媒體為了追求聳動的前提之下被扭曲、縮水或放大,然後因斷章取義而演變成口水戰,再因口水戰而變成政治新聞、社會新聞或娛樂新聞,終致使原先的科學訊息整個被人誤解或遺忘。碧莎珀希望當科學家們能夠主動對新聞媒體做出反擊時,將能刺激新聞工作者更加自愛,提升科學新聞的品質。

不過誠如科學傳播專家安迪‧威廉斯(Andy Williams) 所指出的,大部份的新聞記者並沒有想要擔起「科學傳播/教育者」的責任或自我期許,他們的工作本是要做即時性的報導,並且在各種訊息中找出它們和大眾社 會、日常生活的關聯,以便將該訊息轉化成可吸收的文字/視聽產品傳輸給閱聽人。由於科學家和新聞記者的動機有基本上的差異,因此威廉斯認為科學家對大眾媒體可能永遠不會感到滿意。

在這波「科學家VS新聞記者」的論戰中,我們發現「科技素養」與「媒體素養」必須有更密切的接軌,才能真正推廣全民的科學(science for all),使公民社會得以對具有科學向度的重大議題(如核四爭議、基因複製技術對於道德倫理的挑戰等),做出決策上的貢獻,而這也是英國政府對科學傳播逐日重視的主要原因。

至於如何拉近科學家和媒體的距離,提升科學傳播的效能呢?高達可和碧莎珀的身體力行則是最佳典範之一,當越來越多的科學家們開始懂得駕馭媒體、親近媒體,並樂於和社會大眾溝通、對話時,正如英國目前的電視/網路環境所展現的,科學報導無論在質、量及多樣性上,都已出現了令人耳目一新的良好跡象。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

參考資料:

本文改寫版已刊登於媒體素養教學資源網站第十期

轉載自 東西交叉口(EW Cross Road)

文章難易度
蔡明燁
11 篇文章 ・ 0 位粉絲
蔡明燁,英國里茲大學傳播研究所研究員。

0

3
3

文字

分享

0
3
3
圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

  • 作者/賴昭正|前清大化學系教授、系主任、所長;合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒,那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬.霍金(Stephen Hawking) 英國理論物理學家

大約在八十年前,當第一台數位計算機出現時,一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧;但七十年後,還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」(Artificial Intelligent,簡稱 AI)的能力最近十年突然起飛,在許多(所有?)領域的測試中擊敗了人類,正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元(graphic process unit,簡稱 GPU)是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia(英偉達)股票從每股不到 $5,上升到今天(5 月 24 日)每股超過 $1000(註一)的全世界第三大公司,其創辦人(之一)兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳(Jenson Huang)也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人!可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎?到底是時勢造英雄,還是英雄造時勢?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

在回答這問題之前,筆者得先聲明筆者不是學電腦的,因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事,不是我們外行人需要了解的;但作為一位現在的知識分子或公民,了解基本原理則是必備的條件:例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析,即可判斷永動機是騙人的;又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上,它們不用往室外排廢熱氣,就可以提供屋內冷氣,讀者買嗎?

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」(central process unit,簡稱 CPU)。CPU 是電腦的「腦」,其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務,如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作;但為了簡單化,我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作(arithmetic and logic unit,簡稱 ALU),如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下,CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時,CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後,CPU 開始顯示心有餘而力不足:例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素(pixel),每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年,英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定/裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」(註二)定位為「世界上第一款 GPU」,「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU,GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作,快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢?因每一時刻只能做一件事,所以其步驟為:

  • 計算 7×5;
  • 計算 6/3;
  • 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢?很多工作便可以同時(平行)進行:

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
  • 同時計算 7×5 及 6/3;
  • 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間,但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢?單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間(16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間),而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間(1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間)!

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了,如何將它擺正成右圖呢? 一句話:「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點(座標 x, y)組成的,所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了:每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算!如果每一運算需要 10-6 秒,那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉,便需要 6 秒,這豈是電動玩具畫面變化所能接受的?

圖形處理的例子

人類的許多發明都是基於需要的關係,因此電腦硬件設計家便開始思考:這些點轉換都是獨立的,為什麼我們不讓它們同時進行(平行運算,parallel processing)呢?於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 106 運算,那上圖的轉換只需 10-6 秒鐘!

GPU 的興起

GPU 可分成兩種:

  • 整合式圖形「卡」(integrated graphics)是內建於 CPU 中的 GPU,所以不是插卡,它與 CPU 共享系統記憶體,沒有單獨的記憶體組來儲存圖形/視訊,主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上;早期英特爾(Intel)因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤,在這方面的研發佔領先的地位,約佔 68% 的市場。
  • 獨立顯示卡(discrete graphics)有不與 CPU 共享的自己專用內存;由於與處理器晶片分離,它會消耗更多電量並產生大量熱量;然而,也正是因為有自己的記憶體來源和電源,它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年,英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後,科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化,在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效,因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理,不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化,也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬(註三)等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分,正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲,遠遠落在英偉達(80%)及超微半導體公司(Advance Micro Devices Inc.,19%,註四)之後,大約只有 1% 的市場。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
典型的CPU與GPU架構

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」,而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心(core)單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心,因此其核心功能不如 CPU 核心強大,但它們能同時高速執行大量相同的指令,在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心;GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書,不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等,也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺,它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是:嘴巴在講,腦筋思考已經不知往前跑了多少公里,常常為了追趕而越講越快,將不少學生拋到腦後!這不表示筆者聰明,因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技,因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣(matrix)的讀者應該知道,如果用矩陣和向量(vector)表達,上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的(註五)。而矩陣和向量計算正是機器學習(machine learning)演算法的基礎!也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在!因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石:它們的架構就是充分利用並行處理,來快速執行多個操作,進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」(deep learning)。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂:「下一次工業革命已經開始了:企業界和各國正與英偉達合作,將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升,幫助企業降低成本和提高能源效率,同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子:下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後,讀者是不是認為筆者該退休了?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

GPU(圖形處理單元)和 AI(人工智慧)之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力,特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步,使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率,使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐,而且使其更具成本效益,因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展,GPU 的角色可能會變得更加不可或缺,推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標,這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作,使我們能夠執行複雜的任務,例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外,研究表明,與非人類動物相比,人類大腦具有更多平行通路,這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上,一邊聽音樂一邊做飯,或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技,因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵:透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

(註一)當讀者看到此篇文章時,其股票已一股換十股,現在每一股約在 $100 左右。

(註二)組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」(GeForce 256)插卡吧?

(註三)筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時,就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士(fellow)」Enrico Clementi 的團隊:因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層,我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦(非 IBM 品牌!)與一大型電腦連接來做平行運算,進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

(註四)補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商:英偉達及 ATI(Array Technology Inc.)。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立,2006 年被超微半導體公司收購,品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐(Lisa Tzwu-Fang Su)博士為執行長後,股票從每股 $4 左右,上升到今天每股超過 $160,其市值已經是英特爾的兩倍,完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色,正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題:超微半導體公司現任總裁(兼 AI 策略負責人)為出生於台北的彭明博(Victor Peng);與黃仁勳及蘇姿豐一樣,也是小時候就隨父母親移居到美國。

(註五)

延伸閱讀

  • 熱力學與能源利用」,《科學月刊》,1982 年 3 月號;收集於《我愛科學》(華騰文化有限公司,2017 年 12 月出版),轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
  • 網路安全技術與比特幣」,《科學月刊》,2020 年 11 月號;轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。
文章難易度

討論功能關閉中。

賴昭正_96
43 篇文章 ・ 56 位粉絲
成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

2

2
0

文字

分享

2
2
0
NCC 公民培力活動百花齊放,公私協力推動媒體素養
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/01/10 ・1036字 ・閱讀時間約 2 分鐘

本文為 國家通訊傳播委員會 廣告

疫情加速全球數位化發展,也改變了大眾接收資訊的方式。隨著影音媒體平台及自媒體崛起,每個人除了是訊息接收者,也是內容的生產者,百花齊放的訊息管道也帶來了內容及資訊管理上的挑戰。

國家通訊傳播委員會(NCC)因應全球性之數位匯流發展及監理革新趨勢,致力於促進通訊傳播健全發展,保障消費者及尊重弱勢權益,打造多元文化均衡發展,迄今持續推動「廣電媒體專業素養培訓與公民培力推廣計畫」。

本年度( 112 年)公民培力推廣部分,藉由與廣電媒體產製端合作,包括公視、正聲廣播、新聲廣播、鳳鳴廣播、陽明山電視和全聯電視,及與大學、公民團體包括國立臺灣師範大學、朝陽科技大學、法律白話文、臺灣新聞記者協會等共 11 個單位,於 7 月至 12 月在北、中、南、東四大區域舉辦共 20 場媒體識讀活動,累積超過 1,300 人次參與,參與者豐富多元,包含媒體專業人員、銀髮族、身障群體、新住民、兒童及青少年、 YouTuber 、 KOL 等,多面向推廣媒體素養意識。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

本次公民培力活動形式多元,合作夥伴邀請各方講師發揮所長,針對不同參與對象因材施教,如正聲廣播電臺透過辦理相聲演出,讓平時不易接觸到媒體素養資訊的長輩、偏鄉學生,透過有趣的段子逐漸認識辨別假訊息的重要;國立臺灣師範大學大眾傳播研究所舉辦媒體素養營隊,至臺東教授國中生性別平等的重要性;公視透過舉辦電視台參訪,讓想認識電視媒體運作、節目製播的民眾得以大開眼界。許多單位也透過不同議題講座、互動與大學生或地方社區產生共鳴,散播媒體素養的種子,民眾課後紛紛表示收穫良多。

公視參訪-實際走進攝影棚,認識節目錄製過程。
臺師大媒體素養營-善盡大學社會責任,向年輕學子回饋所學知識。
正聲廣播電台-以相聲演出搭配假訊息防制宣導,讓銀髮族及兒童也能辨識假訊息。

NCC 以提升廣電媒體專業及社會大眾媒體識讀能力為已任,透過每年持續舉辦公民培力活動,幫助閱聽者對廣電媒體的認識、思考,以及對訊息評估的能力,讓不同年齡層及族群得以將媒體素養教育的種子深埋在心、向下扎根,進而提高全民媒體素養,打造更優質的社會環境。

所有討論 2
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
200 篇文章 ・ 308 位粉絲
充滿能量的泛科學品牌合作帳號!相關行銷合作請洽:contact@pansci.asia

1

1
2

文字

分享

1
1
2
臺中、高雄、花蓮舉辦 112 年度廣電媒體專業素養培訓課程,共創優質媒體閱聽環境
PanSci_96
・2023/11/18 ・802字 ・閱讀時間約 1 分鐘

國家通訊傳播委員會(下稱 NCC)為健全廣電事業發展、提升從業人員專業素養,促使廣電事業製播優質節目及傳遞正確資訊,今(112)年援例舉辦「廣電媒體專業素養」培訓課程,本趟知識列車自 8 月起於臺北開跑,9 月分別安排於臺中、高雄,花蓮場則於 10 月辦理完成。

NCC 於 8 月舉辦專業訓練課程臺北場後,佳評如潮,在 9 月舉辦的臺中、高雄場, 10 月舉辦的花蓮場,各地媒體從業人員共同參與,除了「廣播事業營運發展」、「電視事業營運發展」、「性別平權」、「權益保護」、「多元文化」等主題外,更為中、南、東部業者規劃「內容自律」課程,邀請國立臺灣海洋大學助理教授,同時也是資深媒體人的許文宜教授,從實例探討廣電相關法規,培養內容自律意識;「消費者權益保護」課程邀請衛福部食藥署吳怡萱副稽查員,透過食品藥妝及醫藥法規,講述食藥廣告製播應注意事項。

圖 1 「消費者權益保護」課程邀請衛福部食藥署吳怡萱副稽查員分享

因應數位時代的快速變化,安排「 AI 在廣電媒體的應用發展趨勢」課程,分享科技新知及 AI 於廣電節目應用實例;「事實查證工具應用」課程則旨在培養識別虛假訊息的能力,從而可充分履行媒體的專業責任,安排每場次 3 小時的事實查證工作坊,期提高參與業者事實查核意識及能力,進而杜絕虛假訊息傳播。

圖 2 「 AI 在廣電媒體的應用發展趨勢」課程邀請集仕多股份有限公司梁哲瑋總經理分享

睽違兩年首次回歸實體課程,中、南部從業人員展現其熱情,不僅課程踴躍互動,課後也與講師熱絡交流,紛紛表示課後收穫良多。花蓮場原訂課程面臨「小犬」颱風侵襲而延期一周辦理,出席率仍高達 8 成,展現東部業者學習新知的熱情與企圖心,期待未來廣電媒體產業持續相互砥礪,攜手打造優質視聽環境!

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
所有討論 1