AI新聞授權開始走向「按使用付費」

（圖片說明）新一代Siri介面展示AI助手如何直接回答即時問題，呼應Apple正與出版商談判，讓Siri取得並使用新聞內容作為資訊基礎設施。

一條新聞，開始有了第二種價格

一條新聞究竟值多少錢？過去二十多年，這個問題大致有幾種答案：一份報紙的售價，一次訂閱，一個廣告曝光，或者一份資料庫授權費。AI正在提出另一種算法。如果一個使用者沒有打開新聞網站，沒有點擊原文，也沒有訂閱報紙，只是對手機說了一句「今天聯準會發生了什麼」，Siri讀取一家媒體剛剛發布的報導，提取其中幾個事實，再用自己的語言回答——這一次資訊使用，應該值多少錢？

Apple正在試圖回答這個問題。《華爾街日報》8月12日晚披露，Apple近幾個月與新聞出版商討論新的多年期內容協議，希望讓升級後的Siri取得即時新聞與資訊。談判仍未完成，Apple也沒有公開最終合作對象與價格，因此目前還不能把它描述成已經建立的產業標準。但談判中出現的一個細節，可能比協議本身更值得新聞業注意：Apple討論的是浮動補償（variable compensation），出版商可能在自己的內容被Siri實際使用時獲得付款，而不是先以一筆固定費用，把大範圍的內容使用權一次性交給AI公司。相關報導稱，Apple曾討論九位數美元規模的整體付款預算。（The Wall Street Journal）

如果這套安排最後落地，按使用計價將有機會在全球大型消費級AI助手與主流出版商之間接受現實檢驗。新聞產業用了二十多年學會計算Page View，下一步，它可能必須學會計算Inference。

Siri的答案，從新聞現場開始

Apple今年6月公布新一代Siri AI時，已經提出讓Siri回答更廣泛的問題，並在個人資料、應用程式與不同任務之間完成更多操作。兩個月後，《華爾街日報》披露Apple正與出版商洽談內容協議，希望補上另一項重要能力：讓Siri取得持續更新的新聞與即時資訊。（Apple；The Wall Street Journal）這是一個看似普通、實際非常棘手的產品要求。大型語言模型可以回答歷史、概念與一般知識問題，但新聞具有完全不同的時間結構：一家公司剛公布財報，一場選舉正在計票，一家央行剛改變利率，昨天正確的答案，今天上午可能已經失效。模型本身無法憑空產生今天下午發生的事，總要有人先到現場，取得文件，打電話求證，坐在法庭，核實數字，然後由一家新聞機構承擔編輯責任把資訊發布出來。AI答案最後可能只有幾行字，但成本往往在回答生成之前很久就已經發生。

這正是Apple與出版商談判的經濟背景。當Siri逐漸成為資訊入口，Apple所需要的不再只是一個靜態的新聞資料庫，而是一套持續更新、可以核實、有時間戳、有來源、有人承擔責任的資訊供應。新聞由此獲得了一個新的身份：AI系統的即時資訊基礎設施。

（圖片說明）蘋果執行長Tim Cook與蘋果標誌，象徵Apple作為科技巨頭正與新聞出版商洽談多年期內容協議與浮動補償模式。

新聞的經濟單位可能正在改變

傳統數位媒體最熟悉的一套公式是文章、網站、流量，再到廣告與訂閱。生成式AI正在拆掉中間的環節：使用者提問，AI完成檢索、理解、摘要與引用，直接給出答案，讀者可能始終沒有進入媒體網站。這對新聞業最深的影響，甚至還不是流量下降，而是過去用來計算新聞價值的經濟單位正在失效——文章沒有獲得點擊，不代表文章沒有被使用；媒體網站沒有被訪問，也不代表它的採訪、資料與判斷沒有參與AI產品的生成。

因此，未來一篇新聞可能需要一套新的權利帳本：AI搜索到了這篇內容，系統調取了其中一段資訊，模型用它生成摘要，最終答案標註了來源，Siri把其中的事實轉化成語音回答，內容進入模型訓練或微調，或者被用在具有直接商業價值的AI產品中。這些使用行為的價值並不相同，但如果每一種都能被識別、記錄和計價，新聞內容就有可能像其他數位資產一樣，產生細粒度的使用權和收益權。GFM.News把這種結構稱為Content as Asset：內容的價值不再止於首次出版，而可以在搜索、摘要、引用、翻譯、檢索、訓練與商業使用中反覆產生。Apple目前的談判尚不足以證明這套市場已經形成，但它讓這個市場第一次變得容易想像。

這與今天大多數AI新聞授權有什麼不同

過去幾年，新聞機構已經與AI公司簽訂大量合作協議。Associated Press、Axel Springer、Financial Times、Le Monde、Prisa Media、News Corp等機構先後與OpenAI建立內容合作，例如Financial Times的協議讓ChatGPT可以使用具有來源標註的FT內容，同時涉及模型改進與產品合作，許多交易的具體財務條件並未公開。（Reuters）這一代協議至少確認了一件此前仍充滿爭議的事情：部分大型AI公司已經開始為專業新聞內容建立付費授權關係。Apple正在討論的方案則向前走了一步：到底應該怎麼付。

固定授權費的優點很明顯：出版商知道自己一年可以拿到多少錢，AI公司也能取得相對廣泛的使用權。缺點同樣明顯：一份每天被大量AI使用的財經資料庫，和一年只被使用幾千次的小型內容庫，如果都按一次性談判定價，實際使用價值很難得到精確反映。使用量計價則更接近音樂產業已經熟悉的邏輯。Spotify、Apple Music不需要先買下全世界所有歌曲，歌曲被播放，系統留下紀錄，權利人按合約與分配規則獲得收益。新聞的權利結構遠比音樂複雜，不能簡單照搬串流模式，但基本方向已經開始接近：使用被記錄，權利得到確認，收入按規則分配。一個新聞產業的「版稅市場」，至少在技術上已經不再不可想像。

（圖片說明）忙碌的新聞編輯室中記者與編輯處理新聞稿件，呈現新聞生產的真實成本，這些內容正成為AI系統即時資訊供應的核心來源。

真正困難的是誰來記帳

所有按使用付費的模式，都依賴一個前提：使用必須可以被測量。這恰恰是今天AI內容市場最薄弱的一環。如果一家AI公司說一篇文章這個月被使用了一萬多次，出版商如何驗證？如果模型讀取了十家媒體再生成一段回答，每一家貢獻了多少？一條新聞只提供了背景，另一條提供了核心事實，兩者是否應該獲得相同補償？沒有透明記錄，按使用付費最終仍然可能只是平台自己出具的一張帳單。

因此，新聞內容資產化需要的不只是合約，還需要技術標準。今年成立的SPUR（Standards for Publisher Usage Rights）已經匯集BBC、Financial Times、Guardian Media Group、Mediahuis、Sky News、Telegraph Media Group以及Associated Press等新聞機構，希望建立一套共享的內容使用報告與權利表達框架，讓出版商既能掌控自己的內容用途，也能取得AI價值鏈裡「內容如何被使用」的資料。SPUR目前還在推進Telemetry Standard，希望讓內容使用本身能夠被記錄與回報。（The SPUR Coalition）另一套正在發展的制度是Really Simple Licensing，簡稱RSL。它試圖在網站與AI系統之間增加一個機器可讀的權利層，出版商可以標明內容是否允許AI使用、適用何種價格，包括訂閱、按爬取次數付費，甚至按推理次數付費，而RSL Collective則進一步希望形成集體授權與版稅分配機制。（RSL Standard）這些制度都還很年輕，但它們指向同一個問題：AI時代的內容市場，需要屬於自己的計量單位。

為什麼集體授權會變得重要

一家大型媒體集團可以直接坐到Apple、OpenAI或Google的談判桌前，一家地方報紙未必有這個能力，一家只有幾十名記者的專業媒體更難。如果未來AI內容市場完全依賴一對一談判，最大的新聞機構會取得最好的價格，數以萬計的中小型媒體很可能繼續被排除在市場之外。這與音樂產業出現ASCAP、BMI等權利管理組織的原因，有某種歷史相似性——一個內容市場如果有數百萬件作品、數萬名權利人和數十億次使用，一對一簽約的交易成本最終會高到市場無法運行，標準化便會逐漸成為市場本身的一部分。SPUR選擇建立共同規則，RSL嘗試建立技術標準和集體授權，兩條路徑目前都還在早期，但方向清楚：降低個別談判成本，同時取得更大的議價能力。

（圖片說明）Apple News與Apple News+在多裝置上的介面，顯示Apple早已建立的內容分配與出版商合作經驗，為將人類閱讀延伸至AI使用奠定基礎。

Apple為什麼可能成為一個特殊的試驗場

Apple進入這個市場，有一個其他大型AI公司不完全具備的條件——它已經經營內容分配多年。Apple News與Apple News+多年來已經建立起出版社、使用者、內容與收入分配之間的關係，因此Apple面對的不是第一次學習怎麼跟出版商合作，而是需要把原本建立在人類閱讀上的內容分配系統，延伸到AI閱讀。從這個角度看，Apple並不是第一次處理「內容使用—計量—分配」；真正的新問題，是過去衡量「人讀了什麼」的制度，未來是否可以延伸為衡量「AI用了什麼」。以前是一個人閱讀了一篇文章，未來則是一個AI讀取一篇文章，替一個人回答問題——這兩種行為在今天的版權、授權與商業制度裡，仍然沒有完全成熟的統一答案。

Apple如果真的採用按使用付費的模式，很可能成為一個重要的市場實驗，成敗至少要看四件事：使用能否被審計，來源能否得到清楚歸屬，價格是否足以支撐原創新聞的成本，以及中小型出版商能否進入這個市場。其中任何一項缺失，都可能把新的授權市場重新變成平台主導的分配制度。

這已經是一個全球問題

Apple與出版商的談判只是這場制度變化的一部分。歐洲長期透過版權與鄰接權制度處理平台使用新聞內容的權利問題；澳洲建立新聞媒體議價機制，加拿大則透過《Online News Act》重新討論數位平台與新聞機構之間的價值分配。各地制度設計、執行效果與爭議並不相同，但它們共同面對一個問題：當大型科技平台成為資訊入口，新聞生產所付出的成本，應當如何與平台取得的商業價值重新分配。

生成式AI把這個問題又推進了一層。過去爭論的是平台展示、聚合或連結新聞應當如何付費；現在開始出現另一個問題：當機器讀取、理解、摘要並使用新聞時，又應該如何計價。

新聞資產化也有一個危險的版本

媒體不應該因為「AI願意付錢」就過早宣布勝利。Apple自己的紀錄就是一個提醒：2024年底，它開始測試AI生成的新聞通知摘要，隨後出現多次與原文不符或具有誤導性的標題，引發BBC等新聞機構批評，Apple於2025年1月暫停了相關功能。這說明就算是Apple，把AI放進新聞流程時也未必一次做對。新的市場同樣可能複製過去二十年的平台問題：如果Apple、Google、OpenAI、Meta等少數平台成為主要買方，數萬家新聞機構彼此競價，新聞業仍然可能處於弱勢地位。

另一個風險在編輯激勵。假如AI調用量最終成為一項收入指標，媒體會不會開始為AI生產內容——哪些標題最容易被檢索，哪些文章最容易進入回答？二十年前SEO改變了新聞編輯室，AI licensing有一天也可能催生出Answer Engine Optimization。如果經濟激勵沒有清楚的制度邊界，內容資產化終究也可能反過來改變新聞本身，因此一個健康的AI新聞市場還需要第四層——編輯獨立：價格可以被市場決定，新聞不能被市場價格決定。

（圖片說明）數位權利與版稅管理儀表板，視覺化內容使用計量、分類與收益分配，對應文章提出的按使用付費與Content as Asset的核心機制

GFM.News看到的並不是一筆Apple交易

我創辦GFM.News以後一直在想一個問題：AI究竟會摧毀新聞的商業模式，還是迫使新聞業重新發現自己的資產價值。答案很可能兩者都有。AI會拿走一部分搜索流量，但它也可能建立一個此前不存在的內容使用市場，關鍵在於新聞機構是否擁有自己的權利、資料、標準與定價能力。這也是GFM.News把Content as Asset納入制度型財經媒體基礎設施的原因：一篇經過研究、採訪、核實與編輯形成的文章，不應只有一個URL，而應該擁有自己的來源鏈、時間戳、作者權利、版本記錄、語言版本、引用關係、授權範圍與使用記錄——搜索、摘要、引用、翻譯、訓練、檢索與商業使用，都可以各自有屬於自己的授權規則。

這套架構要成立，需要幾件事同時發生：先把內容的權利邊界界定清楚，再用技術把內容使用識別出來、追蹤下去，讓新聞能被反覆授權，而不是發布一天後就迅速折舊；長期累積的資料、引用關係與使用紀錄，還可能形成新的研究與判斷能力。一篇中文研究如果可以在英文、西班牙文、阿拉伯文或其他語言市場被重新使用，它的價值邊界也不再由最初出版的語言決定。而最終決定這項資產是否有人願意購買的，仍然是信任——一篇沒有來源、無法追溯、真假難辨的文字，即使能大量生成，也很難成為高價值的資訊資產。某種意義上，AI越便宜，可信內容反而可能越貴。

新聞業需要自己的「內容交易所」

Apple目前的談判仍然只是一場談判。我們不知道哪些出版商最後會簽約，不知道九位數預算如何分配，也不知道一次Siri使用究竟值幾美分，甚至是否真的會按這種方式計價，所以現在宣布「新聞串流版稅時代已經到來」還太早。但市場正在朝一個方向聚集：Apple在談使用量補償，RSL在設計按推理付費，SPUR在推動共同的使用回報標準，大型出版商仍在陸續簽署AI授權協議。Reuters總編輯Alessandra Galloni今年7月談及AI與新聞時也提出了一個清楚的原則：新聞應當得到授權、來源歸屬與公平補償。（Reuters）這些原本分散的線，正在慢慢靠近。

下一個問題可能已經不是AI公司應不應該為新聞付錢，而是誰來建立這個市場——新聞業是否需要一套共同的權利標準、計量方法、授權機制、清算制度與價格發現方式。這裡所說的「內容交易所」，並不一定是一家真正意義上像證券交易所那樣的機構，它更可能首先是一套市場基礎設施：權利可以被確認，內容使用可以被計量，授權可以被執行，收入可以被清算和分配，整個過程還能接受第三方審計。音樂產業用了很長時間建立版稅系統，金融市場用了幾百年建立交易、清算、託管與審計制度。如果新聞正在成為AI時代的重要原材料，它遲早也需要屬於自己的市場基礎設施。

一次Siri回答，也許就是起點

未來某一天，一個人在洛杉磯開車，沒有打開新聞網站，也沒有看到任何媒體首頁，只是問了一句：「今天市場為什麼下跌？」AI在幾秒鐘內讀取幾家新聞機構的即時報導、中央銀行文件和市場數據，完成核實、比較、摘要，給出一段三十秒的回答。那三十秒裡，也許包含一名記者幾個小時的採訪，一個編輯團隊多年的專業能力，以及一家新聞機構幾十年建立起來的信用。如果AI能算清楚自己用了多少算力、消耗了多少token、一次推理花了多少錢，那麼它遲早也該算清楚：它用的是誰的新聞，這條新聞又值多少錢。

Apple正在談的，表面上是一份Siri內容協議。新聞業真正需要建立的，是下一代內容經濟的帳本。

免責聲明

本文依據截至發稿時可取得的公開資料撰寫，僅供新聞研究與制度分析，不構成投資、法律、商業或交易建議；相關談判、產品與政策仍可能發生變化。