記者節再省思：從三十年前的901遊行到AI世代，記者與學者的轉型之路
每年9月1日是台灣的記者節。對一般社會大眾而言，這或許只是曆法上的一個日子；但對新聞人來說，它承載的是一段深刻的集體記憶。
記者節的意義：不只是儀式，而是記憶
1992年，自立報系因財團「三重幫」企圖併購，引發新聞自主危機。當時的記者走上街頭，發起「901為新聞自由而走」遊行，第一次以群體姿態正面對抗國家與財團的結合。這場行動，後來被視為台灣新聞專業運動的重要里程碑。[1]
三年以後，「台灣記者協會」（Taiwan Journalists Association, TJA）也在1995年3月29日成立，明確表達「守護新聞自由、提升專業倫理」的決心。[2]三十年後，它仍是台灣最具代表性的新聞工會之一。
這些歷史提醒我們：新聞自由不是天上掉下來的恩賜，而是新聞人用職涯風險換來的成果。
被淡忘的身影：傳播學者的角色
值得注意的是，在901行動與記協誕生的過程裡，其實不只有記者參與，還有傳播學者。當年，他們不僅提供理論支持（例如9/01行動中的主要訴求，簽訂「編輯室公約」）[3]，也在媒體上發表評論，甚至參與撰寫聲明。
然而，當今日資深記者在回顧往事時，幾乎沒有人再提起這些學者。這不僅是歷史記憶的遺落，也反映了記者與學者之間逐漸拉開的距離。原本並肩的戰友，如今在敘事裡竟成了局外人。
三十年的轉折：挑戰已全然不同
三十年前，新聞人對抗的是「國家機器」與「財團老闆」。今天，媒體環境早已不同。
平台宰制：Facebook、YouTube、Google壟斷廣告市場，傳統媒體營運模式被徹底顛覆。
自由與信任的反差：台灣在《無國界記者組織》（RSF）的新聞自由指數中高居亞洲前段，但根據《路透新聞研究所數位新聞報告》（2024）[4]，台灣新聞信任度僅約28%，長期在全球排名後段。
勞動困境與世代斷層： 依記協《2023–2024 台灣新聞自由年報》之勞動問卷，呈現出記者對薪資滿意度低，工作負荷、壓力高。[5]
生成式AI衝擊：ChatGPT、Sora 等生成工具已能快速生產內容。新聞專業不再是「寫字」本身，而是「驗證、解碼、詮釋」的能力。
這些挑戰比當年的街頭對抗更隱形、更結構性。
記者的轉型：從「看門狗」到「解碼者」
未來記者的專業核心，必須建立在新聞專業無法被機器取代的價值，試舉數端：
1、強化調查與驗證：面對假訊息氾濫，速度不是核心，可信度才是關鍵。
2、公共服務導向：新聞應回答的是「社會需要知道什麼」，而不是「演算法想推給誰」。
3、跨域合作：與數據科學家、法律學者、氣候專家合作，才能處理複雜議題。
4、新聞專業，將不再只是「監督政府」，更要「幫助公民解碼世界」。
學者的轉型：從「旁觀評論」到「行動研究」
傳播學者也不能再只是批判者或歷史書寫者，而要進入公共討論與媒體現場，強化：
1、公共參與：不僅限於學術期刊，還要在社會議題上積極發聲，例如平台治理、假訊息防治、AI監管。
2、建立橋樑：參考哈佛 Nieman Lab、LSE JournalismAI 的模式，台灣學界也可設立「媒體創新沙盒」[6]。
3、培育下一代：讓學生走進新聞室，把課堂與現場連結，縮短「知識」與「實踐」的鴻溝。
再相遇的契機：合作的新可能
如果記者與學者再次攜手，能產生巨大的社會效益，可以合作的領域包括：
1、假訊息研究：學者做數據分析，記者將其轉譯為可讀報導。
2、AI新聞工具：學界開發，業界實測，形成良性循環。
3、公共政策監督：例如《新聞媒體與數位平台議價法》，雙方可聯合監督、提出修正建議。
這種跨域合作，正是重建新聞信任與公共價值的關鍵。
新的記者節想像
三十年前，關鍵字是「新聞自主」。
三十年後，新的關鍵字應該是「新聞信任」與「跨域合作」。
如果記者節只是新聞工作者單純的自我慶祝，它將逐漸失去社會共鳴；但如果它能成為「記者、學者與公民」共同思考資訊生態的日子，那麼，它就不只是記者的節日，而是整個民主社會的節日。
[1] https://www.mediawatch.org.tw/news/489
[3] 翁秀琪（1992）.<工作權與新聞記者的自主性>。 翁秀琪、蔡明誠主編，<<大眾傳播法手冊>>，pp. 297-327。 台北：國立政治大學新聞研究所。本文並曾於 3/21、28兩天舉辦的「新聞報導與傳播法規研討會」中發表。
[4] https://www.thenewslens.com/article/255422?utm
[5] https://www.journalistrights.org.tw/annual-report/
[6] 「媒體創新沙盒」就是：給新聞媒體一個「安全實驗室」去試驗數位轉型的新方法，同時讓學界、業界與監管者能共同觀察、修正，降低創新失敗的風險。國際案例有英國 BBC News Labs、美國 NYT R&D，都像是一種「媒體創新沙盒」，內部專門進行小規模新聞科技實驗，再挑選成功的納入日常新聞室。在台灣的做法可以是：傳播學者與新聞媒體合作，建立「媒體創新沙盒」，可以測試例如「生成式AI如何輔助調查報導」或「區塊鏈技術如何保護新聞著作權」，同時有倫理監督，避免造成公共危害。