在本對話中，Hannes Cools 博士從新聞學與傳播科學的視角，檢視生成式 AI 的興起。對話將 ChatGPT 置於新聞業技術變遷的長歷史脈絡中，探討生成式 AI 如何在速度、規模，以及對專業自主性與能動性的影響上，有別於早期技術。Cools 博士反思新聞工作的性質如何改變、AI 羞恥感的出現、批判性 AI 素養的重要性，以及研究快速演變技術所面臨的方法論挑戰。本對話也討論數位自主性、開源語言模型，以及新聞組織、大學與公共機構對大型科技公司基礎設施的依賴。與其將生成式 AI 視為威脅或解方，本討論強調傳播研究者有必要批判性地檢視這些技術如何被設計、採用、常態化與治理。最後，本對話強調傳播科學在生成式 AI 研究中所能扮演的角色：提供審慎且以證據為基礎的分析，並關注這些技術如何被設計、採用，以及如何整合進專業實作、制度性慣例與日常生活之中。

2016 年台灣開啟了 OTT 平台的戰國時代，由跨國平台 Netflix 拔得頭籌，在所有使用 OTT 平台的民眾中，以市佔 61.9％ 的成績單，在台灣市場拿下霸主寶座。2021 年 11 月，擁有豐富的原創內容與獨有的 IP 資源，且推出 16 個月內即吸引全球超過 1 億訂閱戶的跨國平台 Disney+ 登陸台灣，被視為是 Netflix 最強勁敵。本研究依據Dimmick 提出的「區位理論」作為研究框架，運用網路內容分析、問卷調查與深度訪談蒐集資料，特別以平台主要收視的年輕族群視角，分析 Netflix 與 Disney+ 在台灣的競爭情況。本研究以閱聽人資源面向切入，分析兩者在「娛樂性」、「創新性」、「易用性」與「懷舊性」等相關區位面向上的競爭優劣。研究發現除了「懷舊性」，Netflix 在其他面向的區位寬度均大於 Disney+，顯示二者雖有競爭關係，卻因各自的優勢而處於共存的局面。研究結果可提供相關產業之參考。

本研究聚焦歐盟《數位服務法》（DSA）的透明度機制，探討透明度機制，如何在數位平台治理中促進問責性與保障言論自由。DSA，透過透明度報告、內容審查原因聲明（SoR）、以及數位服務透明度資料庫（DSA-TDB）等制度，要求大型數位平台揭露內容管理行為，以提升公共監督與使用者信任。研究發現，DSA-TDB 自 2023 年啟動以來，已累積數十億筆透明度數據，成為公眾、監管機構及研究者監控和分析數位平台內容治理的重要資源，特別是透明度的資訊揭露層次、課責性，其實踐成效仍有進一步優化之空間，爰此臺灣借鑑 DSA 透明度機制，應更考量數位治理與言論自由的在地框架，結合本地需求，強化數位平台治理的規範性與可操作性。

本文旨在重新思考文化工業概念在演算法時代的理論效力。本文指出，霍克海默與阿多諾對文化工業的批判，關鍵不在高雅／通俗文化之辨，而在揭示文化生產納入資本主義工業流程後，如何透過圖式化機制接管主體統合經驗的能力，並將美學經驗轉化為可預期、可消費且可管理的替代性經驗。接著，本文進一步援引斯蒂格勒的技術哲學，從記憶的體外化、記憶輔助性的第三持存與時間客體等概念出發，說明文化工業已由文化內容的標準化，推進為對感知、注意力與記憶條件的技術性重組。及至如今的數位平台與社交媒體時代，此一機制更發展為痕跡工業與演算法治理的結合，透過資料蒐集、個人側寫、預測與推薦，將個體拆解為可分體，並對注意力、欲望與社會性進行持續調製。本文最後主張，面對演算法體制對公共性與反思能力的壓縮，文化工業批判應轉向時間政治與技術政治，重新思考如何在數位環境中開闢公地、重建欲望經濟，並恢復跨個體化的可能條件。

本篇書評引介林照真《我們怎麼失去的新聞江山？》，評價該書是新聞工作者生命史與台灣四十年媒體變遷史的交織書寫。本書從解除報禁與開放電子媒體後的新聞理想性出發，梳理媒體市場化、有線電視競爭、業配新聞、數位廣告轉移、平台演算法壟斷，以及生成式人工智慧的產業衝擊。本文肯定其對台灣新聞產業結構性衰退的完整記錄，並指出未來可繼續關注 AI 代理人、影音創作者與記者品牌化對新聞產製、勞動關係及公共資訊生態的影響。

本文評析 Daniel Andler 著作《AI 會取代人類智慧嗎？》，該書探討人工智能與人類智慧的本質差異。書中梳理 AI 技術演進，最終否定了 AI 能夠取代人類智慧的主張。Andler 指出，將智慧狹義定義為「解決問題的能力」具有侷限性，進而提出了 AI 欠缺的「情境」（situations）概念。不同於 AI 作為「語意盲」的本質，人類智慧具備理解、利用乃至透過行動改變情境的能動性，這與社會學俗民方法學中行動與情境互為表裡的觀點相呼應。 在風險議題上，本書深入探討「價值對齊」之難題。Andler 認為 AI 風險未必僅來自惡意叛變，更多源於其缺乏人類常識。此外，AI 的自主性與人類控制間存在內在矛盾：當 AI 越趨自主，其追求自身目標而非人類目標的可能性便隨之增加。 綜合評析其他探討 AI 與人類社會的其他著作，本文主張，在思考人工智能與人類智慧時，不應以「擬人化」框架設想 AI，亦需提防以 AI 運作邏輯反向誤解人類思考的本質。