AI加速改變資訊搜尋與內容分發模式，新聞媒體也面臨新的經營挑戰。當AI Overview與各種AI代理逐漸取代使用者整理資訊，讀者可能在搜尋頁面或聊天機器人中取得答案，不再進入原始新聞網站。像是日本新聞協會的調查就指出，讀者看到AI摘要後，實際造訪原始新聞網站的比例不到一成！亞洲新聞業者應該如何應對？來自日本、印度、菲律賓、印尼與台灣的媒體工作者，開始從對外爭取內容權益、對內重建新聞資產兩條路徑尋找因應方式。
「媒體將淪為AI公司的飼料。」日本共同通信社客員論說委員杉田弘毅在2026亞洲新聞專業論壇上如此警告。
過去十多年來，新聞媒體先後面對社群平台與搜尋引擎改變內容分發模式；生成式AI普及後，流量問題又出現新的變化。讀者並未停止獲取資訊，但可能停留在Google搜尋頁面或聊天機器人的介面，而不再進入新聞網站。
當AI直接整理新聞內容並提供摘要，使用者取得答案後便可能結束搜尋，形成所謂的「零點擊（Zero Click）」現象。這不只影響網站流量，也進一步牽動廣告收入、內容授權與媒體和讀者之間的關係。
AI摘要改變流量，媒體如何爭取內容權益？
杉田弘毅引述日本新聞協會的調查指出，讀者看到AI摘要後，實際造訪原始新聞網站的比例不到一成。
台北市雜誌商業同業公會理事長龔汝沁也表示，AI Overview出現後，部分媒體的自然搜尋點擊率已從15%降至8%。
這項變化已不只是搜尋工具更替，而是內容分發、授權定價與讀者關係的重新調整。當科技平台可以運用新聞內容生成答案，媒體不僅可能失去流量，也可能逐步喪失與平台協商授權條件的空間。
資深媒體人黃哲斌表示：「以前我們說新聞是歷史的初稿，未來新聞就是AI的初稿，而且它根本不會幫你署名。」
面對內容被取用、讀者不再回到原始網站，以及未來授權價格難以建立等問題，亞洲媒體目前大致採取三種因應方式。
第一種，是透過集體協商、政策倡議與法律途徑，要求科技平台建立更明確的授權制度。
對單一媒體而言，直接與大型科技公司協商並不容易，因此，日本部分主要報社已經選擇透過訴訟爭取權益。杉田弘毅表示，朝日新聞、讀賣新聞與日本經濟新聞等媒體已將相關案件提交法院，共同通信社則採取抗議與直接談判的方式。
不過，媒體在談判中的位置仍相對弱勢。杉田弘毅提到，曾有AI公司提出支付大筆授權費，但要求媒體不得再向其他平台提供內容。這類排他條款可能使媒體獲得短期收入，卻也限制其未來與其他業者合作的空間。
在台灣，龔汝沁代表雜誌商業同業公會推動「數位新聞發展基金與民主韌性法草案」，倡議「新聞有價」，主張平台無論使用部分或完整新聞內容，都應建立制度化的授權與分潤機制。
第二種方式，是發展新的內容定價與支付模式。
由於全面阻擋AI爬蟲並不容易，部分媒體開始思考，能否將AI使用新聞內容的行為轉化為可計價的授權關係。黃哲斌認為，未來的內容授權模式可能類似音樂串流平台，由平台依照實際使用量支付費用。
他引述OpenAI執行長奧特曼（Sam Altman）談過的概念指出，未來可能出現「微支付」機制。當使用者要求AI代理取得付費新聞，以提供更完整的答案時，系統可以自動為單篇內容支付小額費用，例如0.17美元。
這類模式的重點不只在於單次付款，也在於能否建立可持續運作的內容市場。若新聞內容能依照實際引用、摘要或使用情況計價，媒體便有機會重新建立內容與收入之間的關係。
此外，AI答案的來源標示也將成為重要議題。AI生成內容若能清楚說明資訊來自哪些媒體與報導，不僅有助於讀者判斷可信度，也能讓原始內容生產者獲得基本的辨識與回流機會。
第三種方式，是降低對搜尋平台的倚賴，強化直接流量與讀者社群。
《印度快報》資深副主編拉胡爾．薩巴瓦爾（Rahul Sabharwal）表示，該報嘗試直接建立讀者對品牌的信任，並逐步將直接流量占比由7%提高至17%。
相較於倚賴搜尋引擎帶來的偶發流量，直接造訪代表讀者主動尋找特定媒體，也能降低演算法調整對網站流量造成的影響。
印尼地方媒體《Bandung Bergerak》則將讀者關係延伸至實體社群。創辦人兼總編輯喬柯（Tri Joko Her Riadi）表示，他們不只將讀者視為受眾，而是視為共同參與地方公共議題的社群成員。
該媒體將辦公室規劃為藏有6000本書的圖書館與咖啡空間，每年舉辦上百場線下討論，也發行實體小誌（Zine），並將部分收入用於協助面臨迫遷的居民。
這種做法未必能快速增加流量，卻能建立較穩定的讀者關係。當媒體與讀者之間的連結不只存在於搜尋結果或社群貼文，平台演算法變動帶來的影響也會相對降低。
從內容生產者轉向，開始經營「新聞資產」
然而，即使媒體成功爭取授權與分潤，相關收入仍未必足以支撐新聞業長期發展。因此，除了對外要求合理的使用規則，亞洲媒體也開始重新檢視自身擁有哪些資產，以及如何提高這些資產的長期價值。
第一步，是釐清內容產權與AI使用邊界。
媒體在要求平台付費之前，必須先確認哪些內容、影像與資料具有清楚的權利歸屬，以及可以在什麼條件下被使用。
杉田弘毅指出，日本著作權法中的「輕度使用」與「教育目的」等規定，可能被AI公司視為免費使用內容的依據。當法規界線不夠明確，媒體也較難與平台建立一致的授權標準。
台灣的非營利媒體《報導者》總主筆方德琳則分享其內部AI使用準則。《報導者》原則上不授權全文作為AI訓練資料，也不提供影像內容作為訓練用途，同時不將AI生成內容作為事實查和的依據。
這類規範的目的，不只是限制AI使用，也在於確保新聞內容的來源、品質與權利歸屬清楚。當媒體能明確說明自身資料的價值與使用條件，才有可能建立後續授權與合作機制。
第二步，是將一次性的新聞成果轉化為可持續運用的資料資產。
傳統新聞工作往往以每日發布為核心。記者完成採訪、寫稿與刊登後，未必有餘裕整理過去累積的資料，未來也難以持續使用。
生成式AI普及後，部分媒體開始重新盤點既有內容，將採訪紀錄、公開資料與長期累積的新聞素材，轉化為結構化資料庫。
方德琳分享，《報導者》建立「國會觀測站」，整理自2020年以來約3800萬字的立法委員質詢紀錄，再運用AI協助清理資料，並分類出178個核心主題。
這項計畫不只是提供讀者搜尋國會資料，也讓記者能從大量紀錄中找出議題變化、政策脈絡與潛在調查線索。一次性的新聞勞動，因此得以沉澱為可重複使用的編採基礎設施。
《Bandung Bergerak》也安排專人整理與社會運動相關資料，建立地方議題檔案。對資源有限的地方媒體而言，這類資料庫不一定帶來立即收入，卻能逐步累積其他媒體與大型平台不易複製的地方知識。
當媒體擁有結構化、可信任且權利清楚的資料，未來不論進行調查報導、開發數位產品，或與AI公司談判，都能獲得較具體的基礎。
第三步，是持續投入AI難以取代的採訪工作。
標準化、重複性高的資訊，較容易被AI整理與生成；需要長時間建立信任、進入現場並理解脈絡的工作，仍有賴記者完成。
拉胡爾．薩巴瓦爾回顧《印度快報》一篇調查報導時表示：「我們花了三個月的時間，敲開每一位女性家屬的大門，與其中30位女性的家人交談。」
為了追查53名年輕孕產婦異常死亡的原因，記者前往偏鄉採訪，最終揭露當地醫療基礎設施失靈的情況。他認為，這種資訊的蒐集和報導深度，不是AI能夠提供。
方德琳也強調，《報導者》長期重視現場採訪與脈絡還原；喬柯則選擇在大型媒體逐步撤出地方後，繼續進入面臨拆遷的村莊，記錄居民處境。
這類報導的價值，不只來自資訊本身，也來自記者在現場建立的關係、對地方環境的理解，以及長期追蹤所形成的判斷。
菲律賓研究員柏妮絲．西布考（Bernice Sibucao）則提醒，地方媒體並非缺乏具有公共價值的報導，而是缺少分發與技術基礎設施，因此難以讓內容為人所讀。
「如果AI驅動的搜尋只偏向大型機構，地方媒體會更難被看見。」她表示，AI搜尋系統若持續偏重規模較大的新聞機構，地方新聞可能進一步被排除在公共資訊體系之外。
新聞業需要重新定義「可持續累積」的價值
AI對新聞業造成的影響，不只在於網站流量下降，也涉及新聞內容如何使用、計價與保存。
亞洲媒體目前仍在摸索可行模式。對外，媒體透過訴訟、政策倡議、集體協商與新型授權機制，要求平台承認新聞內容的成本與價值；對內，則重新整理內容產權、資料庫、直接讀者與現場採訪能力。
這些工作未必能立即彌補流量與廣告收入的減少，卻反映出新聞媒體正在調整自身定位：不再只是持續供應內容，而是經營具有明確權利、可持續累積，也能與讀者建立長期關係的新聞資產。
當新聞內容能沉澱為可信任的資料庫，讀者能轉化為穩定的社群，而記者仍能持續進入AI無法自行抵達的現場，媒體才有機會在新的資訊環境中，重新建立自身價值與談判基礎。
