最近在Facebook上的「全港店舖執笠結業消息關注組(店舖/餐廳/零售/小店/大集團) 」非常火熱，開設不足一個月，已經有超過19萬人加入群組，成員在群組內圖文並茂地貼出香港店舖結業的消息，旋即引發全港關注，連傳統媒體的記者也要找該群組的版主訪問。
自社交平台面世之後，傳媒的生態180度大改變，每位市民都可以利用免費的社交平台提供內容（content），我們稱之為user generated content（由用戶製作內容），而非由傳統的傳媒製作內容，再通過報紙、電台及電視台傳播。
事實上，這種群組有點像傳統媒體的「報料熱線」，在仍未有互聯網的年代，市民發現了一些事或遭遇了一些不公平對待，想向傳媒披露，例如會寄信到傳媒機構，或致電傳媒的報料熱線。然而，傳媒機構的人手有限，難以接收大量報料，同時市民報料也未必有回報，消息也未必獲傳媒採用。
在社交平台盛行的年代，「報料」只是「影張相，打幾隻字」的事，而且帖文會引發其他網民的回應，對「報料者」來說有一定滿足感，吸引更多人主動為社交平台提供「內容」。
這種模式無疑是改變了傳統媒體的生態，記者除了要自行發掘新聞外，也要留意各大社交平台、論壇的內容，看看有什麼多人討論的議題，再將相關的議題，再加上專家分析等，化為「網民熱話」刊登。
傳統新聞是一種由上至下的傳播，記者發掘新聞，編輯及總編負責「過濾」，揀選每日報道哪些新聞，市民只有被動地接收內容。現在已變成「互動性的模式」，市民、社群可以自行生產內容，這些內容為記者提供了新聞題目，記者在求證，再找來專家分析後，整合成一篇報道，再傳播給讀者或觀眾，而因為有了社交平台，讀者及觀眾又可以在網上進行討論。
不過，這種由下而上的模式正面對人工智能的挑戰。生成式人工智能的發展一日千里，以往我們常說「有圖有真相」，現在「有圖都未必有真相」，甚至有影片也不一定就是真相，因為人工智能已經可以輕易地生成圖片及影片，而且非常真實。
舉個例子，如果有網民利用生成式人工智能生成一些圖片或影片製造話題，引發網民激烈討論，當這些「假圖、假影片」愈來愈多，傳統媒體的記者在求證上便要花更多心機，否則很易墮入「AI陷阱」，將人工智能生成的消息當新聞報道。
現今的新聞教育，無疑要教育學生們如何發掘新聞題目，更重要是教育大家如果求證，不要因為求快而忽略事實，寧願慢人一步，也不應錯誤報道消息，尤其在人工智能愈來愈盛行的時代，我們更應小心求證。
撰文︰Fred
大專新聞及傳播學兼職講師