AI時代的科學傳播，我們應該留意什麼？

李長潔  淡江大學大眾傳播學系助理教授

從Covid-19到口蹄疫，從氣象變遷到氣候預報，科學好像離我們很遠，但其實日常生活中最貼近自己的公共議題就是「科學」，而這些問題橫跨了科學知識、社會、教育、傳播、法律等多元面向，充分顯示出當代科技社會的複雜面貌。審視台灣近年的關鍵議題發展，如在2025年8月23日即將到來的公投，台灣核能安全與能源結構的議題，讓科學與技術成為一般民眾最切身相關的議題，也將科學與技術引入到公共領域的討論中。

知識主動找人的科學

當「科學」一詞已不是單純的「考試要考的事」，而是需要從日常生活做起時，科學素養（science literacy）便成為其中最重要的一環。唯有當個人得以擁有獲得、處理、了解基本科學資訊之能力，還可以選擇最正確、最適合的應對，甚至可從中進行反思、辯證與參與，一個完善的「全民科學」（science for all）方能體現。

而隨著新媒體技術的趨勢演進，溝通工具不斷地變化，資訊儲存與內容分享的方式也日新月異，健康的傳播，科學的傳播，都能有更多樣、有效、彈性的表現。在以前，資訊與知識的傳遞，是較為固定、單向、單一的傳播方式；在新媒體時代，則是「知識主動找人」，透過Facebook、Threads、Line主動散播，以大數據、雲端計算來儲存與管理，科學傳播將得以有更適合、更有效的傳播策略，以達建構公民科學素養之收效。

溝通型人工智慧

然而，在2023年起，AIGC（生成式人工智慧，AIGC為Artificial Intelligence Generated Content的縮寫）快速成長並擴散，我們又將面臨新的科學傳播時代。例如ChatGPT 透過強化式機器學習技術，針對使用者提示（prompts）生成原創且類似人類風格的回應。AIGC被廣泛認為將顛覆生活中的諸多領域，其中也包括科學傳播。

在科學傳播的實務上，其翻譯能力、多模態能力，以及在大規模層面提供對話式科學傳播的潛力（Schäfer, 2023），猶若一種「溝通型人工智慧」（ComAI為communicative artificial intelligence的縮寫）（Luna, et al., 2025）。像是媒體將提供高度個人化的科學內容，例如，報紙和雜誌出版商將不再僅僅通過簡單的全文搜索，以及隨後輸出或多或少相關的單篇文章那樣，而是實現高度個人化的內容互動，包括個人化對話（Könneker, 2024）。這樣的科學傳播方式，更加精準地針對個人科學議題提出相應對的討論，猶如哲學辯證般的對話推演。

假資訊氾濫的可能

不過，也有學者警告，大型語言模型（LLM）的高速文本生成能力可能引發「AI 驅動的資訊疫情」，造成知識池遭到「污染」。生成式AI可能會讓正確的科學內容，淹沒在大量平庸甚至錯誤的資訊中，而假訊息與錯誤資訊的加入，將使情況更為惡化。部分使用者透過「越獄」繞過系統限制，進一步放大AI大規模產生錯誤（wrongness at scale）的風險—快速且大量地輸出錯誤內容，並以高度確信與低透明度呈現。當知識捏造與知識稀釋交織在一個偽科學訊息日益增長的傳播生態中，其衝擊將更為嚴重（Schäfer, 2023）。

媒體素養與倫理規範強化

綜觀當前科學傳播的處境，我們正處於一個機遇與風險並存的轉折點。一方面，生成式AI等新興技術，為科學內容的翻譯、多模態呈現及個人化互動開啟了前所未有的可能性，使科學資訊能以更貼近受眾的方式進入公共討論，並有效促進公民科學素養的建構。另一方面，這些技術同時帶來資訊氾濫與知識品質下滑的隱憂，「錯誤的大規模複製」與假訊息擴散的潛在風險，足以侵蝕科學傳播的公信力與社會信任。

在此背景下，科學傳播的專業者與研究者不僅需要擁抱技術，亦必須強化媒體素養、倫理規範與審查機制，以確保資訊的準確、透明與可追溯性。唯有在技術應用與社會責任之間取得平衡，才能真正實現「全民科學」的理想，使科學在新媒體與AI驅動的時代中，仍能作為公共討論的理性基礎與民主社會的核心支柱。

參考文獻

1. Könneker, C. (2024). The challenge of science communication in the age of AI. Stanford Social Innovation Review. Retrieved March, 25, 2024.
2. Schäfer, M. S. (2023). The Notorious GPT: science communication in the age of artificial intelligence. JCOM: Journal of Science Communication, 22(2), Y02.
3. Silva Luna, D., Broer, I., Bilandzic, H., Taddicken, M., Schuller, B. W., & Bürger, M. (2025). Quality in science communication with communicative artificial intelligence: A principle-based framework. Public Understanding of Science, 09636625251328854.