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【案例】 AI崛起，新闻长存｜派观点
在2022年底，OpenAI公司推出ChatGPT，一夜之间大家对ChatGPT所引发的新一轮人工智能技术在各个行业当中应用的变革展开了激烈的讨论，给整个行业内带来了焦虑的情绪，而本次《仲夏六日谈》的圆桌论坛则以“大模型时代的传媒行业，到底会发生怎样的变化？”为主题深入探讨了这一技术带来的影响，快跟随腾讯新闻派来了解一下吧。
以下为本篇文章的十大看点： ·AIGC对新闻行业有哪些影响？ ·新技术变革下，传媒业有哪些变与不变？ ·传统媒体如何实现AIGC转型？ ·用户正在掌握内容传播的主动权； ·内容领域正进入超级个体阶段； ·成为超级个体的关键因素是什么？ ·新闻理想主义，会变得更浓还是更淡？ ·做内容为什么不要一味追逐算法和流量？ ·AIGC领域，是否处在一个泡沫期？ ·人工智能对内容领域影响，应该乐观还是悲观？
对话嘉宾： 闻达 每日经济新闻董事长、总编辑 胡延平 FutureLabs未来实验室首席专家 杨健 腾讯集团副总裁、腾讯研究院总顾问 黄晨霞 腾讯新闻运营总经理
Perspective 生成与真相： 大模型时代的传媒业
黄晨霞：大家好，欢迎来到《仲夏六日谈》，本场圆桌的主题是“生成与真相：大模型时代的传媒业”。在2022年底，OpenAI公司推出ChatGPT，一夜之间大家对ChatGPT所引发的新一轮人工智能技术在各个行业当中应用的变革展开了激烈的讨论，给整个行业内带来了焦虑的情绪，很多人会担心错过了下一轮的技术迭代更新，同时很多人认为，大模型所引发的技术变革可能会引发未来三十到五十年的新一轮的技术革命。
所以本次《仲夏六日谈》的圆桌主题是“大模型时代的传媒行业，到底会发生怎样的变化？”本次《仲夏六日谈》非常荣幸邀请到几位重量级嘉宾：FutureLabs未来实验室的首席专家胡延平老师，传媒行业的人工智能急先锋、《每日经济新闻》的董事长闻达老师，以及腾讯集团副总裁、腾讯研究院总顾问杨建老师，几位都是在传媒内容领域的资深从业者。
最近，大家都特别关注苹果最新的一场发布会WWDC，大家之所以关注苹果WWDC发布会，核心是在关注这一轮的最新大模型所带来的AI技术，苹果在移动互联网当中会如何应用新的大模型，尤其是应用在新的内容生产当中。胡老师一直以来都是互联网和科技领域的资深观察者和研究者，因为胡老师大概在1995年，互联网行业刚刚兴起的时候，就开始长期关注新的技术和互联网对于千行百业之间所产生的影响。对于这一轮新的大模型引发的AI领域的变化，从2022年底到现在，这一轮新的趋势发展变化中，您最关注的都有哪些点？
胡延平：从WWDC24和GPT4.0发布的这一波新的大模型来看，最重要的是四个点，而这四个点恰恰和媒体发展的分发通路、媒体的内容形态、媒体的场景，以及媒体未来跟智能之间的关系，这四个方面是高度紧密相关的。
第一点：强智能正在形成一个新的入口，它改变了和用户之间的交互形态，比如Siri，Siri与OpenAI合作以及基于端侧智能的时候，它会成为新的入口，这个新的入口是自然交互的，这也是为什么GPT4o发布以后，我在移动端的APP上使用了整整一个晚上，在街头一边散步，一边调试ChatGPT4o ，使用语音聊天的模式来调试它，它的延迟感、它的内容响应，以及它在聊天的背后的自我处理，包括它能给你递送哪些内容，所以这是一个非常重要的方面，就是新的入口，新的交互，尤其是这种自然的交互，在很大程度上会改变信息分发的一个形态和通路。
第二点：是ChatGPT4o和Apple Intelligence探索的方向，比如Google、Meta、xAI都在探索多模态。在多模态的场景下，会让内容不再是文本、不再是资讯新闻，包括让内容的生成方式以及内容创作者产生内容以及用户获得内容的方式都发生了变化，因为多模态不仅仅是音频视频。
第三点：多模态的发展延展、延伸，也就是空间智能，能做空间智能的显然不仅仅是AIGC，也就是说，当它用具身智能、空间形态、空间智能这样的场景去呈现的时候，它在一定程度上重新定义了信息、资讯、数据，至于重新定义媒体、受众，这个是自不待言的。
第四点：不同智能形态的混合，端侧、云侧。尤其是端侧，比如8B、10B、10几B左右的小体量模型。其次是云侧，比如像GPT这样的一个混合融合，包括和端侧能力的结合，比如Apple Intelligence。其实在苹果之前，例如三星、荣耀，包括很多其他手机企业，还有AIPC的企业，也都做了这样的探索，而事实证明用户实际上是非常需要的，因为对于每一个个体来讲，首先要解决的一个问题是，本地所有内容数据信息的管理，以及基于私域的场景，在数据信息隐私保护的基础上去做各种各样的创作及生产力相关的工作，但是与此同时，因为端侧和云侧的能力是不一样的，所以它需要的不仅是能力的融合，也是信息场域的结合。在做一些创作的时候，可能需要调用的内容不仅仅是本地的，这种状况下，云端的能力是必要的，因为云端会和搜索等各种各样的方式结合起来，而且这样的融合有一个非常有潜力的方向，实际上也是正在进行的数智人雏形，以及“超级个体”的涌现，因为端侧的Agent是一个基础，让每个人都成为“超级个体”，拥有算力和智能的一个数字人的时候，实际上受众的概念也变了。
从过去到现在，媒体被重新定义了三次，从媒体、自媒体到“超级个体”的阶段，每个人既是生成者又是受众，至于内容本身，也被重新定义了三次，从新闻资讯到UGC再到AIGC，而且AIGC还不是终点。所以当我们看这些技术发展新的方向的时候，我们看到了媒体在未来的无限可能，个体在未来的无限可能，以及每一个媒体都已经完全是一种新的形态，包括信息传播的通路也是完全的形态。在这个基础上，过去有一个提法，到今天为止依然有效，过去讲大众，后来是分众。其实有一个概念叫“微众”，微众就是每一个微小个体的联合，微小个体在一瞬间的汇聚，一瞬间的散开，同时在每一个话题上的汇聚，在每一个话题上的散开，但是微众在业内在一定范围内大家还是有接受度的，还有人拿它注册了商标，成立了公司。
同时有一些学术研究者也在提微众的提法，当然包括我们的SICAS模型。所以这次的讨论，既开启了思考的新维度，同时也是探索媒体未来新的范式、新的场景、新的分发形态，以及媒体和个人关系之间的一种新可能，所以很高兴能够参与今天这样的讨论，跟大家一起交流分享。
Perspective AIGC对新闻业的影响
黄晨霞：胡老师整体分享了几点，第一点是在于新一轮的大模型所引发的AI变革，它会导致人机交互发生很大的变化，因为每一次新技术当中最重要的一个着眼点是因为人机交互发生了变化，它就改变了或者颠覆了很多。第二点提到的是，AIGC或者大模型的能力，会在内容领域里对分发内容的生产等一系列情况，造成对原来模式进一步的冲击。
第三点阐述了在新的人工智能的时代里面，“超级个体”将会出现，这个部分在后续需要延展开去谈。未来，“超级个体”在整个传媒领域里会扮演一些什么样的角色？它对于原来固有的生产链条和分发链条会带来怎样的冲击？延展到受众又会因此受到什么样的影响，从最初所谓大众媒体的时候，从大众到分众到微众，现在很多社交的媒体上面，是一波“聚”，大家在某个话题当中聚合，在某个地方部落，不是那么稳定，很快就会分散。在具体聊这个话题之前，可以先听一听闻达老师的观点，因为在过去数十年里，闻达老师一直都是这个行业里非常坚定的实践者，刚才胡老师也谈了他看到的技术所带来的不同变化，闻达老师在整个媒体行业的从业当中，尤其是这些年，您在管理掌管整个《每日经济新闻》的业务当中，怎么应用这些新的技术？因为《每日经济新闻》也是传媒领域是走得非常前的一个主体。您觉得现在新一轮的大模型所带来的AIGC的能力会对传媒行业带来什么样的影响？您现在正在做哪些具体的实践应对它？
闻达：晨霞刚才提了几个点，首先我觉得现在的主流媒体和人工智能之间，其实有一个天然的沟壑，而且这个沟壑基本上是难以逾越的。因为文字工作者和人工智能研发者完全是两拨人。文字工作者，从他们的学历背景来说，是以文科为主体。而新的技术是另外一个思维。特别是在近几年，媒体如果单纯地在传统文字领域来做的话，它未来的出路会越来越小，越来越窄。
大约在2020年，当时我把《每日经济新闻》的2020年定义为技术转型元年。和胡老师刚才提出的观点有所不同，因为胡老师更多是从大格局和理论上来看这个问题，而我们是在实战中应用。《每日经济新闻》主要是针对上市公司。A股有超过4000家。但在2019年和2020年,我们的记者和编辑可以覆盖的上市公司的数量不超过1000家。如果想让媒体产生足够的影响力，想要覆盖整个市场，却没有足够的人力，就要用技术的手段来解决。为了寻求新的技术，当初我们和阿里、百度、腾讯都谈过合作，但是传统媒体资金不足，所以没有办法增加成本来引进新的技术。
因为，有可能增加了成本、引进新的技术，回报率却很低，入不敷出。后来在机缘巧合下我们和红棉小冰形成了一种共识，开始做AI战略。在2020年5月，我们推出了快讯系统，基本上是用AI把当时4000家上市公司全部覆盖，并且生成快讯。每经“AI战略项目”获得了国家新闻出版署2020年中国报业深度融合发展创新案例。现在回过头来看，2020年我们启动了AI战略思路是非常正确的。有了这样一个动作，那么在2021年，我们把《每日经济新闻》定义为视频转型元年。因为当时看到一个趋势，年轻人对于视频的分享和共情越来越高。但是文字怎么转化成视频，也是一个极其烧脑的过程，需要谨慎思考是否增加成本投入。
基于对上市公司的文字报道和快讯，我们第二步想的是，如何把文字转化成视频、转化成音频、转化成海外传播，也就是“一鸡多吃”的概念。与此同时，始终要考虑能效的问题。所以在2021年12月20日，我们推出了7×24小时、全球首个无人值守的每经AI电视。今年在深圳我们发布AI电视3.0版，AI电视3.0版基本上是我们的自主知识产权，它解决了传统媒体从文字到视频的整体转变。这里，不得不提到大模型对我们的影响。因为我当时考虑的是，怎么把大量的文字转化成一个短视频所需要的简洁文字。我们想了很多办法，比如说各种标签。我们还在上海找了一些合作公司，对文字进行标签化处理。结果，去年大模型推向市场的时候，我马上意识到这个问题已经有了最好的解决方法，它使得整个《每日经济新闻》往技术转型迈了一大步。这一大步能够成功迈出去，是因为我们之前的努力已经积累到了一定程度，自然就能看到这个技术手段能解决我们当下的问题。
2022年7月份，AI电视推出以后，《每日经济新闻》始终在考虑，文字怎么转化成视频？视频化虽然是趋势，但是人力成本太高。这个时候，我们仍然是用机器、算力来解决文字和媒资的匹配，然后生成视频。又考虑到生成了大量的视频，如何分发出去，因此我们需要实现一键式发布到各个平台。但是这里有一个取巧的思路——财经类的短视频和文化旅游、餐饮的短视频存在显著差异。财经短视频更注重传递专业观点和深度分析，它不需要过强的现场氛围或实地录制，观众是被你的观点所吸引，也就是说内容的声音、文字的冲击力。在内容匹配阶段，我们需要在匹配过程中有一个相对来说模糊的处理，只要文字内容和媒资的匹配度基本达到正常水平，所输出的快讯便能达到预设标准。当然每个人心目中期望每个短视频能够达到100分的标准，但是为了达到这个目标，可能要花5个小时来制作，但是现在3秒钟，就能够制作一个80分到85分标准的短视频，我觉得这大大提高了我们内容制作的效率。
但是，我们的媒资资源相对不足。对于我们这样的主流媒体，一定要确保所使用的媒资具有合法授权，这和自媒体是完全不一样的。为了应对这些问题，我们采取了两个方法：首先，我们采纳了“愚公移山”的精神，通过“蚂蚁搬家”的方式逐步积累媒资，我们对上市公司进行广泛的拍摄，以此不断丰富我们的媒资库。另外一个方法就是AIGC来做工作。因此，整个过程非常自然且流畅，你会自然地觉得某个点应该这样处理，某个环节应该达到这样的效果。此外，我们还使用大模型来进行视频文本的改写。因为，虽然我们可以将视频一键分发到各个平台，但各大平台会进行查重。如果视频、内容、画面完全相同，那么平台就会在算法上对你的内容降维或者封杀。为了解决问题，投入更多人力成本来做的话，成本太高。随着去年大模型的出现，特别是国内的大模型越来越多以后，我们用大模型来针对同一个内容进行各种各样的文字提炼，从而形成不同的文本。通过为每个视频定制独特的模板，即使题材相同，一键操作也可以生成十个围绕该事件的不同视频，它们之间完全不重复。所以AIGC对于我们传统媒体来说，提供的效率是最高的。我们现在看到，一些自媒体可能是在抖音或者视频号上发布内容，很难兼顾各个平台，但通过AIGC的方式我们基本上能够兼顾各个不同的平台。
刚才晨霞问到，一个传统媒体应该如何明确自己的发展方向？这确实是一个非常棘手的问题。首先关键在于进行顶层设计优化，它确实是一把手工程，但这个一把手工程也面临着巨大挑战，整个团队可能难以理解或认同这一决策背后的原因。比如说，《每日经济新闻》在过去几年的收入与利润保持相对稳定，团队成员就会想，为什么还需要改革与创新呢？我知道不能简单地向团队承诺，牺牲当前利益以换取未来更丰厚的回报。因为这个更大利益，我没有十足的把握去保证，所以必须要在顾及现有的团队利益的情况下进行尝试，尤其是作为国企，还面临各种各样的规章制度限制，在资金运作和资源配置上需要格外谨慎。在这种情况下，最合适的方法就是尽可能地减少投入，要精心策划、不断创造、优化细节。现在回想起来，会发觉我们在过去四年中花费了大量的精力。
同时，在这个过程中，传统的编采和传统的经营是不能落下的，所以整个转型过程需要投入大量精力和脑力，我们不能让做经营的同事或编采的同事每天都参与这种创造未来的务虚会，因为他们还需要处理日常的实际工作。所以当时我和一些年轻的骨干、小分队，专门探索新的方向。比如我的执行总编辑，他仍然继续他的日常工作内容。我的执行总经理仍然抓他的传统的经营，这两个方面都是我们不能忽视的。这种创造未来的理论会议我们开了至少1000场以上，甚至每一天会有10多个会议。每当新的灵感出现的时候，我们就会立刻付诸实践，随着取得一定的成效以后，我们开始引导团队感受到这次转型所带来的实际效益。比如我们的发稿量增加了10倍，但在人力成本上几乎没有增加，在整个转型过程中，我们产生了一定的收益。但是，传统市场整体正在萎缩，正是这些成果让团队成员尝到了甜头，从而更加认同转型的重要性，大家才会意识到这样转型是必要的。
黄晨霞：刚才闻达老师的表述极具吸引力且非常实际。在胡老师深入探讨了未来宏观趋势的变化之后，闻达老师以《每日经济新闻》为例，从微观层面阐述了自己的观点。尽管我们可能认为某些趋势在未来50年甚至100年内才会发生变化，但在微观层面上，节奏和许多实际操作层面都存在许多具象的问题。例如，如何改变组织原有的肌肉记忆，使其真正适应新的变化。在任何的转型过程中，都面临着既要保持现有业务稳定，又要发展新兴业务的挑战，除非拥有足够的资本来支持持续投入。所以怎么能够把原来的业务稳住的同时，再延伸出新的业务，同时用新的业务去带动、升级过去的旧业务的能力，让它走向一种新的商业模式是非常重要的。在这个过程中节奏把握、组织调整和管理优化等微观层面的艺术性决策至关重要，之后我们可以与闻达老师进一步探讨这个话题，其实AIGC所带来的效率的改变，最终抵达到未来3到5年后效益的彼岸，效率跟效益之间到底是怎么平衡？这也是我们之后会讨论的话题。
接下来我们请杨老师来聊一聊，因为腾讯研究院花了很长的时间，发表了一份在新的人工智能浪潮下传媒行业的发展变化的报告。所以我想请教一下杨老师，过去您也身处传媒行业，在对传媒行业非常熟悉的情况下，您怎么看待这一轮新的人工智能技术对新闻领域的影响和未来发展变化上可能面临的挑战？
杨健：胡老师更多的是从一个媒体行业的观察家这样的角度，闻达老师更多的是从实战这一方面，来表达他们对于新的大模型的不同看法和观点。从我个人角度出发，过去从事过二十几年的新闻行业，但现在我觉得基本上是从一个受众的角度来看问题，当然和腾讯研究院的定位不完全一样，但总体来说，我觉得对媒体的研究，也不是腾讯研究院最擅长的赛道，我们只是尝试性的去做了一些观察。
其实很多我们的观察深度比刚才两位老师谈到的还是有一定差距的。总体来讲，我们对新闻媒体的影响最直观的感受：
第一点：大模型这件事情，它到目前为止展现出来的核心竞争力，就是它很强的阅读理解能力，还有这种跨语言的理解和沟通能力，其实我们前一段时间也在讨论这个事情，真正到了大模型这个阶段以后，人工智能在底层打破了所有语言的界限，不只是人类的自然语言，例如，湖南话、北京话，再比如，英语和中文，不只局限于这些。同时包括很多的编程语言、机器语言。所以它确实是拥有特别强的阅读理解能力。在过去我刚开始做新闻的时候，我做的第一篇报道是北京申奥失败，很多记者都在前线采访具体的申办的过程，失败的心情，后一步要怎么办？
那么我做的工作就是做一个资料的综合，曾经有多少届申奥，有多少个国家申过，有多少个国家申过多少次，失败过多少次，其实就是做这么一个很简单的事情。但是在每一个新闻事件当中，受众都是有这个需求的，因为太阳底下没有新鲜事，很多时候我们讲述的故事都在不断重复。当一个新的、类似的事件发生时，怎么样去看待这件事情，去解读这件事情，往往要跟过去联系起来。所以新闻的生产里面有很大一部分工作其实是在做这个事情。根据我们进行的调研，到目前为止，国内新闻媒体从业人员，大概有80%的人尝试过使用AIGC工具，有60%的人是表示以后要在工作当中去使用AIGC工具。在国外环境我们了解到的情况也是类似的，美联社做过一个调研，大概70%的人都要使用或者是表示AIGC会改变新闻的形态。49%的人认为整个新闻行业都会因为人工智能的发展产生巨大的变化，当时美联社有一个很有意思的数据，一个是资料搜集，有54.8%的人用了，翻译，有44%的人用了，我为什么特别记住了这两件事呢？像我之前提到过的，做奥运的背景报道的工作，就彻底不需要人了，这是一种颠覆性的技术变革，为什么我记住了54.8？就是说“我死吧”（谐音），我肯定没戏了，还有一个44%，“死定了”（谐音），这是第一点，大家在借助AIGC的工具去理解，去采集，去进行辅助报道。第二个方面，其实AIGC还有一个很大的能力，它不只是读懂这些资料，同时还有读懂各种事物与原来已有一些素材之间的内在逻辑关系。
AIGC还有一个很强的能力，它对受众的需求有比较好的感知，能够帮助人更好地完成工作。而且受众是有偏好的，刚才胡老师也谈到现在微聚的现象表现得很突出，但从另外一方面来讲，除了大家瞬间的聚集之外，也还有的喜好、偏好，为什么有些人习惯于读《纽约时报》的内容，另外一群人愿意读《人民日报》的内容，这些媒体在哪个层面上影响到了个体，跟这些不同个体的需求之间产生了这种深度的关联。在传统媒体时代，受众和媒体本身或许已经对彼此间的某些关系有了初步的认识。但是现在人工智能出现了以后，它可以帮助你去分析这些关系，人工智能不仅帮助我们深入理解受众需求与媒体内容之间的复杂联系，还告诉我们如何更有效地利用这些关系来优化内容。以我们的短视频板块为例，虽然它不完全等同于新闻媒体，我们现在是在利用这样的规律，在未来新闻生产方面进行更多的创新。
目前算法本身没有那么稳定，很多事情是通过黑箱去达到想要的效果，并且不能完全从源头进行控制，对某些事情施加影响，但是随着将来人工智能的不断发展，我相信这些问题都可以得到合理的解决方法。第三个比较大的影响是生成一些以前没有能力生成的多模态新闻，所以整个新闻样式都会发生很大的变化。在传统媒体时代，平面媒体和电视媒体存在差异性，平面媒体受限于文字表达，而电视媒体可以做视频，吸引更广泛的受众。还有报纸和通讯社，报纸一天只能发一次，而通讯社可以实时发稿。当互联网出现了以后，这三者之间得到了关系平衡。在AIGC面向市场后，甚至会让专业与业余之间的界限变得模糊，各类媒体之间的竞争也将更加激烈。所以在辅助、识别和新的形态的生成方面，有比较大的影响，这是我们报告的主要发现。
黄晨霞：刚才杨老师整体总结了一下从研究院视角上看到的行业变化。我还想具象化地讨论一个问题，随着大模型推向市场后，各行各业都面临着一个问题，这一轮的技术变革到底会带来什么样的变化和什么样的不变？我们今天把这个问题放在传媒领域里，从各位老师的视角来看，AIGC带来的技术变革会对传媒行业带来什么样的变化？以及什么东西是不会改变的？
Perspective 新技术变革下 传媒业的变与不变
胡延平：信息的价值规律一定是不变的，但是媒体或者传播的形态通路，包括内容的样式和受众之间的关系，是一定会改变的。刚刚晨霞讲到了一个我认为非常重要的问题，就是效率和效益，其实是两个不同的方面，我把它称之为效率和效应的差别。无论是在电脑阶段、互联网阶段、移动互联网阶段，还是现在智能的阶段。面临着信息大爆炸，内容大爆炸，也就是说产生内容的效率在急剧提高。例如，现在有100个数字人，可以有1000个直播间，可以把一篇稿写成100篇，改成10000篇，分发到各个平台，这个是效率的提升。但是受众也好，微众也好，每个人时间的带宽、成本是有限的。
在效率上升的同时，生成意义上的边际效应在增加，但是单位内容的产出上面的边际效应在递减，也就是说创造的效应在递减。所以有两个很有趣的现象，第一个是，在现在的传播环境下，会出现很多似是而非的内容，这个是智能本身的缺陷带来的，下一阶段这个问题会得到一定程度解决。但是另外一个更有趣的现象是什么？是目前媒体的空心化和个体的走心化，成为两个极端，一个是规模化的生产，另一个是个体创作者凭借自己进行内容创作，吸引大量粉丝关注。这两者形成了当今世界的两个极端。
为什么会有这个世界的两极呢？刚才晨霞触及到了一个非常根本的问题，我称之为第一性原理或者底层逻辑的东西。那么底层逻辑的东西是什么？媒体其实是信息的一部分，信息是信息流的一部分，信息流是这个世界运转的一个部分，总的来说就是信息流、物流、人流。媒体的样式只不过是容器，所以在这种状况下，只有思考当下与未来的差别的时候，我们才可能让效率提高的同时让效应也提高。但是如何让效应提高呢？这个部分，在看了腾讯研究院的相关报告后，我认为有四个初步的答案。
第一个方面：在我看来，无论内容生成的智能化程度有多高，人、人本、人文与人的主体精神始终是不可替代的。事实上，这些要素在很大程度上超越了人工智能的能力。我们应当把人本的元素融入AI，而非将AI强加于人，因为几亿，甚至几十亿的用户，每一个人都是独一无二的灵魂，他们在每一个瞬间能够捕捉到信息的有意味和无意味不同，这是非常微妙的事，这种微妙的感知是许多技术手段难以衡量的。更进一步说，人类本身就具备一种抗算法和抗智能的特性，这源于我们作为独立个体的精神追求和自主选择。所以这是我认为的第一件非常重要的事，我认为底层逻辑层面的事，就是既要效率又要效应，既要扩散，然后是规模，同时又要走心，走心至少在现阶段是只有人能做好的事。
第二个方面：我们要注意到一个非常根本性的倾向，从块状到碎片化到原子化的这个阶段以后，现在又出现了一个新的状况，经过不断的各种重构，创造出各种内容样式以后，随着效率下降了以后，现在每一个用户对内容具有更重要的影响力。
随着时代的发展，人们现在的获取信息的方式变了，过去我们浏览网站时，可能花费整晚时间却得不到一些的有效信息。随后，移动APP的兴起将互联网划分为一个个信息场域，信息的流动性得以显著提升，与此同时，搜索能力在移动互联网阶段却出现了下降。然而，在当前阶段，我们见证了智能体的崛起，如腾讯的混元、元宝、千问、文心还有ChatGPT等，它们赋予了用户超越算法的能力，实现了所谓的超算法。那么算法是什么？是像过去新闻资讯的分发造就这些基于算法的平台，但是这样的算法无论它跟AI怎样结合，从根本意义上来讲，它不是以用户为中心的，也不是以个人为中心的。
现在我们正处于超算法阶段，比如我们基于Siri或者GPT4.O去提问，它会在一瞬间完成从搜索到筛选及个性化推荐等一系列操作，以腾讯的混元为例，它预测用户可能感兴趣的内容并予以展示。所以现在到了一个新的阶段，这个新的阶段改变了媒体和大众之间的关系，让每个个体能够重新开始获得一种前所未有的主动性，而这种主动性意味着很多媒体形态效率的下降，意味着很多媒体被放在后端了。比如你完成了一个分布，但是在一瞬间又重新被选择，所以这是一个很重要的部分。
第三个方面：我们必须充分考虑场景因素和市场环境，每个用户的时间都是有限的，其实各类APP以及未来的智能体都在争夺用户的时间。在争夺用户时间的时候，我们需要思考如何利用信息、场景或智能能力来提升用户体验，关键在于如何帮助用户提高效率，而不是帮媒体提升效率。所以我对这种基于智能、内容和信息为核心反向的平台更有好感，因为它更能站在用户的角度，帮用户提升效率，所以我认为这是第三个答案。
第四个方面：我们看到从块状、碎片化、原子化到重构这个阶段，用户得到的内容信息大致会经历三个阶段，从AIGC开始，第一个阶段叫“似是而非”，用户会遇到大量模糊不清、真假难辨的信息。第二个阶段是“实事求是”，实际上既是AI能力的进化，也是用户选择能力的提升，这是一个双向奔赴双向筛选的过程。第三个阶段是“数实融合”，智能世界和物理世界的一个融合，但这一融合必须建立在第一个阶段问题得到解决的基础之上。如果第一阶段的问题尚未解决，那么我们所处的环境将如同幻境、灵境一般。因为智能无论用传感的方式还是多模态的方式，其实智能体已经可以开始能够产生新闻和资讯。在许多领域都是如此，不再需要人工去采集，我们称之为叫手工新闻业，因为手工新闻业，从纸媒到网媒，再到如今每天与数万人互动的自媒体。因此到了第四个阶段，我们需要从根本上解决似是而非的问题，实事求是地去面向数实融合的世界。
在数实融合的世界中，我们接受大量新闻资讯并非仅仅来自人类自身，而更多内容来自于具身智能、空间智能、智能体。所以人类在一定程度上就真的变成一个观众了。但是成为观众并不意味着我们完全依附于智能，这又是另外一个问题，因为永远是人和事，在事这个层面，这是新闻资讯等其他领域可以做到的，但是几亿人几十亿人其实有非常重要的一个场域，就是整个人类的精神生活，精神生活并不仅仅局限于阅读文学作品，还有我们对所有人随时随地交互的这个场域，这就是人的精神世界。所以我是站在第一性原理或者底层逻辑的层面来看当下与未来，以及从这个角度来去分析晨霞所讲的效率和效益，只有这样，我们才能抓住哪些是关键问题，哪些是我们在发展的过程中会碰到的问题，例如在发展过程中我们期望的事情没有发生，为什么没有发生？因为它的效率在提升，但是效应在递减。所以我认为从第一性原理，从底层逻辑去看当下和未来也很重要。
Perspective 新闻理想主义 会变得更浓还是更淡？
黄晨霞：和胡老师在谈的过程中，有几个观点我特别认同，一个是怎么思考效率跟效益之间的关系。第二个是智能化和人的精神性追求之间的关系，我们如何在未来的漫长岁月中平衡这两者。我想将这个问题与闻达老师进行探讨，因为闻达老师在我们之前的对话中曾提到过一些相关的观点，我觉得非常中肯，在新闻这个行业诞生之初，新闻领域是有理想主义色彩的，它到底会发生什么样的变化，在未来的发展中这样的理想主义色彩是应该要更浓，还是变得更淡？
闻达：这个问题看似很简单，实际上蕴含深厚的内涵，在当前人性与人气普遍浮躁的社会背景下，作为媒体人，哪些是不变的？这实际上涉及到了我们对于精神追求和向往。人类本身具有一种获取信息的本能冲动。
第一点：这种冲动源于好奇心。而如今，随着自媒体的发展，信息传播进入了一个全新的阶段。在这个阶段，人们对真实性的追求愈发强烈。而在流量为王的趋势下，，一定会出现分化、良莠不齐的内容。有些自媒体为了追求流量，不惜编造事实、歪曲真相，甚至凭空捏造。我将这种现象称之为“噪音”。回顾过去，在没有互联网和智能手机的时代，这种噪音主要局限于邻里间的闲言碎语，它相对来说不会构成一个大趋势。
但如今，互联网的普及使得每个人都能发声。一旦某个观点或想法得到众多受众的关注，就有可能迅速传播开来。实际上，它的导向是偏颇的，但人们因为好奇而去追逐它，信息真实性往往被淹没在互联网的浪潮之中。这是我们作为传统媒体人非常担忧的方面。所以我觉得越是在这种情况下，真实性原则是传统媒体主流媒体一定要坚持的原则。因为人们仍然渴望了解事实的真相、政策的真相和事件本身的真相。而且，我觉得作为媒体人，我们自身应该具备比普通人更高的道德感。
媒体人首先平视这个世界，然后进行报道。平时我们会接触到很多的成功人士，但是并不能因为自己仰慕某个人就通过感性去创造内容，这样的报道并不能满足观众的需求。媒体人在对待采访对象时，也不能采取俯视的态度，对人和事件的评价过于轻蔑。因此，作为一个专业的媒体人，我们需要对这一问题进行深思熟虑。我们应该始终以平视的视角对待每一个采访对象，真实、客观地反映和报道事实。只有这样，我们才能在心中保持定力，为受众提供高质量的新闻报道。
第二点：我们始终坚守的是深度报道、现场报道以及对事件的专业理解力。《每日经济新闻》一直秉承”新闻决定影响力”这样一面旗帜。我经常说，“新闻决定影响力”实际上不仅体现了我们作为媒体人的情怀，更是我们作为社会守望者的使命与担当。在实际工作中，我也提出了“专业、深度、故事、传播”的八字编采原则。作为财经媒体来说，要有专业性，否则做不出有深度的稿件，但是现在仅仅拥有专业性和深度是不够的，我们还必须学会讲故事。
因为媒体总的来说还是一种快餐文化，无论是日报还是杂志，其核心形式依然是快餐，所以我们需要通过讲故事的方法来吸引受众和扩大传播范围。就像当年的《华尔街日报》，在上个世纪30年代之前，它的发行量只有5万份，非常专业，但是他不会讲故事。当他的总编辑巴伦升任社长以后，突然意识到，霍马斯之所以能深受读者喜爱，关键在于其讲故事的能力。巴伦受到《荷马史诗》的启发，认识到讲故事的重要性，他在全美文学系中寻找灵感，并将其融入媒体内容，创建了“写作线（Write Line）”。这一举措使得《华尔街日报》的故事性加强，从而吸引了更多的读者。到了上个世纪80年代，大概发行了180万份。
传统媒体在过去并不需要主动进行传播，订阅者订阅后通过口口相传的方式进行扩散。杨老师也是从主流媒体《人民日报》转型而来，知道媒体人在自我传播方面是不足的，在为其他城市或企业进行传播时，拥有很多不同的手段，但在宣传自身方面却往往无所适从。
所以今天我非常有幸参加腾讯研究院的《仲夏六日谈》，这实际上也是对《每日经济新闻》的一种传播。现代媒体既要具备专业性，又要拥有深度，同时还要善于讲故事，并且要学会传播自己，这样才能使得主流媒体占据主平台。那么我们再来谈谈变化，随着AI技术的冲击，无论是UGC还是AIGC，核心都在于AI两个字，AI技术的发展已经覆盖了其他所有的内容。我觉得AI对媒体人的素质要求将会变得极高。
与以往的技术截然不同，AI技术需要一种综合性的能力。甚至可以说，AI技术已经突破了专业的界限。我甚至认为以后没有所谓的理工科和文科的差异。以胡老师为例，胡老师在技术方面的表达非常流畅而且对媒体行业有深刻的洞察，未来需要胡老师这样具备高度的综合素质和专业能力的人才。
此外，媒体形态本身也在发生变化。比如过去做文字和报纸这样单一的信息载体，不会考虑互联网、视频等其他传播方式，但是现在报纸已经成为了过去式。回顾过去，柯达胶卷曾是我们认为坚不可摧的产品，然而它终究还是消失了，所以完全可以联想到报纸这种形态，它的消失是一个必然的趋势。
所以，在这种情况下，未来的媒体将呈现出更强的丰富性，信息传播将更加及时和广泛，不变的是媒体人的焦虑。在传统时代，媒体人便存在着焦虑情绪。而在现今这个变革的时代，这种焦虑已经升级为恐慌。但是实际上我觉得技术是平权的，它给每个人平等的原则，所以在这样的冲击之下，不变的是我们对于新生事物的追求。媒体人需要不断地学习，需要跟上技术更新的脚步，任何时候跟上都不晚。技术平权意味着，不论年龄大小，只要有激情和决心，一个人依然可以充分利用技术手段，跨越前期的知识积累阶段，迅速达到一定的知识水平，结合过往的人生阅历仍然能够创作出令人感动的作品。所以我觉得变和不变，就是你中有我我中有你，我觉得，作为媒体人，我们对未来仍然充满信心。这个世界，始终有人要去揭示真相，受众对于真实信息的需求永无止境。所以媒体人担任一个社会守望者的角色是不能改变的，对于新闻行业的热情以及专业的素养也是不能改变的。有了这样的底蕴，就能够应对不断变化的世界，包括技术的冲击、规则的变革以及传播方式的创新。
黄晨霞：闻达老师说的我非常认同，对于媒体行业而言，其核心价值观和根本宗旨并未因时代的发展而变化，每一个时代，永远要有一些守夜人和时代的灯塔，在很长一段时间，新闻资讯信息的对称性扮演着时代的守夜人或灯塔的角色，因为持续的信息的对称性，它最终解决了社会平权，或者说成为推动社会持续实现平权化的一个非常重要的推手，所以这种道和理想主义的根结没有改变。至于在术的层面上，怎么样讲更好的故事、生成一篇图文的报道、生成一个音频视频，它会因为技术和介质的变化而产生变化，那么杨老师您觉得变和不变的方向有哪些？
杨健：我特别认同前面两位老师讲到的，我更多的是从一些微观、直观的角度去关注这个行业的变化，毕竟我源自这个行业。首先，我观察到过去同行的精神状态普遍呈下降趋势。其次，我发现报考媒体专业的学生数量也在逐年减少。所以从这个角度来讲，传统媒体机构和形态确实面临着巨大的冲击。但是从另外一个角度来讲，如果我们将视角拉长，我认为整个行业其实经历的是一个呼吸吐纳的过程。
其实媒体行业所从事的工作，本质上可以归结为两个方面：一是内容创作，二是传播方式。在内容创作上，我们需要兼顾传播效果，对内容进行调整，包括刚才闻达老师讲到的提升讲故事的能力。在形式上，随着新的分发方式和渠道的出现，我们也需要进行相应的调整。我觉得媒体服务的对象还有整个内容产品的服务对象，他们的需求存在一种“呼吸节奏”。比如上升期，媒体可能更多地服务于社会精英群体，而随后，为了扩大影响力和覆盖面，媒体会走向普及化，这时就需要考虑到更广泛的受众的认知能力和习惯。感觉好像是一个呼的过程，就是说你的熵在增加，增加过后，再提一口气，再把这个熵减少，过一段时间再增加。熵增熵减，就是一个呼吸的过程，我觉得现在处在呼的阶段，因为我们之前在传统媒体领域就业，可能会感到一丝悲观，像闻达老师说的这种情绪甚至升级为了焦虑和恐慌。但我相信，这个阶段终将过去，从人类历史的宏观视角来看，我们总是在不断地克服熵增，新闻理想，其实也是这个意思，克服人性里消极的那一面，更多的去激发生命逆水行舟的本能。其实无论是人工智能技术，还是此前的数字化技术对传统媒体行业的冲击，都经历了这样的过程。
大概上个月下旬，一个80多岁的老领导发了一个文章给我看“过去说机构媒体走错路了，过去10年错过了机会”，他感慨地说，现在已经很难找到关心这方面事情的人了。读完老领导的文章后，我表达了自己的乐观态度。我认为，正如前两位老师所提及的，即便是在通用人工智能发展的当下，它们仍然依赖于二手信息，远未达到原创的阶段。而原创力，至少在目前，是人类独有的、无法被机器替代的能力。大家更多的还是关注地球上的几十亿人，在物理空间里面的一种物理的和精神的一个互动。因此，我认为，或许不需要20年，甚至可能只需10年，媒体行业就会经历一个呼吸节奏的变化，重新回到上升态势。当然，这或许是我的过于乐观的估计。我觉得晨霞今天作为主持人，失去了很多分享的机会，其实她自己是整个行业的亲历者，我相信你有很多很多想说的东西，我也很想听一听你感受到的这些年来的变化和不变的东西。
Perspective AIGC领域 是否处在一个泡沫期？
黄晨霞：杨老师的观点引发了我的一些思考，首先闻达老师提到焦虑和好奇心，我认为适度的焦虑和好奇心确实是推动人类社会进步的两个关键因素。如果一个人完全没有焦虑，那么他可能就会陷入躺平的状态，这样的状态下很难去推动新的变革，所以我觉得焦虑是正常的，好奇心和适度的焦虑是新闻资讯这个行业永存的两个因素，人们总是想要了解周围或更远的地方正在发生的事情，这种需求是始终存在的。
同时杨老师提到的“呼和吸”，“熵增和熵减”，他很乐观，看到这个变化或者说这个周期在不远的将来会让这个行业回温。我本身也感受到，其实在 2012年到2022年，一直到现在，都是算法的时代，因为它在信息流分发当中是非常重要的一种技术能力。
在国外，2016至2017年期间，推荐算法在各大平台，尤其是Facebook上极为盛行的时候，催生了众多新兴媒体，比如Buzzfeed、Vice，当时它们的估值非常高，它们非常善于用新的叙事能力讲故事，在平台上获得巨大的流量。这些它们往往昙花一现，到了2022年，许多已经开始走向衰败，甚至破产。它们的问题在于过度依赖制造流量，却忽视了新闻或资讯行业的本质。
但另外一个例子是《纽约时报》、《华尔街日报》、《经济学人》，在过去它们被认为是非常传统且专业的信息生产者，它们用了一种更笨拙的方式，在过去的时代探索中，它们在商业模式上非常坚持广告业务，不管是流量还是过去版面，我们都视为注意力经济。
在这个基础上它们延展出了付费，而付费的关键点在于，当内容和信息具备足够的稀缺性时，就会有愿意为之付费的用户，就像刚才胡老师说的反向筛选。我认为不管是《纽约时报》还是《华尔街日报》，对美国的受众来说，它们是一个非常重要的过滤器。当然，现在国内也有一些内容付费的媒体，例如《财经新闻周刊》，我觉得这样的商业模式就长期来看，在未来一定是存续的，如果把所有的商业模式都押注在注意力经济会面临一些问题，因为注意力经济会由于人机交互发生变化，过去的门户时代属于门户劫持流量，后来到了推荐算法的时代，流量获取方式经历了显著变化。而社交媒体作为一种工具型平台，始终保持着独特的地位，永远存在。
当人工智能体出现后，人机交互与路口发生变化，导致流量又发生变化，如果我们一直忙于追逐这些变化，确实会感到非常疲惫。在腾讯新闻的经历让我认识到，在推荐算法时代，我们确实打过一场硬仗。但事后总结中，我们发现有一些东西“他人即地狱”，如果你的竞争对手重新定义了一种新的商业模式，但是只是通过复制竞争对手的商业模式，就很难取得真正的成功。在互联网和新媒体时代，规模效应是存在的。领先者会不断扩大优势，如果用相同的方式去竞争，只能勉强生存，而无法脱颖而出，因为没有自己的特色。
我们逐渐认识到，推荐算法以及其他自然语言处理技术，如在大模型之前的NLP技术，虽然确实提高了生产效率，但它的生产就像杨老师所说，它们生成的内容很多时候是对现有信息的再次加工，这个内容往往是为了迎合流量，因此这个内容本身存在一定瑕疵，可以说是泥沙俱下。从2012年到2020年，整个内容供给量可能增长了几十倍，但其中真正引起信息争议的内容却相对较少。
包括现在是短视频时代，情绪性的内容是居多的，虽然这些内容具有情绪性，但信息争议性不大，但是因为它的消费门槛极低，所以它能够迅速吸引用户的注意力并造成时间的过度消耗。但是这样的内容除非是在大平台发布，否则它很难对用户产生深远的心智影响。
比如在不同的平台上，用户难以区分不同的新闻来源，比如用户很难识别出《每日经济新闻》、《财经新闻周刊》、《第一财经》、《21世纪经济报道》。例如《每日经济新闻》如果能够持续在第一时间发布独家信息，以及提供深度的观点和事实报道，它将吸引一部分用户，特别是考虑到中国庞大的人口基数，这部分用户愿意为此付费。这不仅会产生收入，还会增强用户的心智认知，让他们意识到《每日经济新闻》与其他新闻来源的区别。而用户心智的认知至关重要，它不仅关乎用户是否愿意为内容付费，还包括用户因为喜欢某个品牌而持续支持它所产生的收入，这样的情况下不会被所谓的平台劫持。
在推荐算法的时代，2017到2019年，我们经历过一个典型的泡沫期，当时抖音是市场上最大的增长机器，但是后来我们发现抖音到了一定的增长阶段， 它的内容其实在循环，一些用户开始就意识到，减繁无所不在，而推荐算法无法彻底解决这个问题，就像刚才胡老师表达的一些观点，人对这个世界多样性的探索和精神性的探索是非常重要的，有些个人的自我表达是要在内容当中体现的，如果完全依赖推荐算法，根据大众的选择来推送内容，那么多样性是没办法实现的。所以我认为钟摆会从现在过度依赖推荐算法的状态稍微摆动回来一些，但不会回到完全没有推荐算法的时代，而是会摆到人要站在推荐算法之上的那个阶段。所以我觉得现在的AIGC可能是在推荐算法刚刚开始的期间。
讨论到这里我想到了一个新的问题，任何技术的发展都伴随着泡沫期，技术过去在Gartner那边有一个所谓的技术发展的曲线,中间会有泡沫期，所以我想请问三位老师，您觉得我们现在是否处在一个泡沫期，如果处在一个泡沫期，在这个过程中我们要滤掉哪些泡沫，以便能够迎来AIGC所带来的更为持久和稳定的生产力提升，从而进入一个新的发展阶段？
胡延平：首先，我尝试定义一下晨霞刚才讲到的一个关键问题，就是算法之后是什么？算法之后依然还有算法，但是现在显然处在一个超越算法的阶段，超越算法这个阶段正在往以人为中心的智能耦合阶段发展，但在智能耦合这个阶段的时候，这个世界的两极它都在涨，智能在涨，算力在涨，算法在涨，但是人的普惠平权，人对智能的追求，同时人对算法的干扰以及抗算法能力也在增强。
在这种形态下，如果从底层逻辑来分析的话，信息的原子化正在创造一个新的秩序，这个原子化一个是原来的原，另外一个原是 TOKEN意义上的元，比如黄仁勋把它称之为新的智能的元，例如TOKEN还有Sora的Patch意义上的源，这个世界正在解构成为最小单位，以后重新组织起来，重新组织起来，我们要高度看到人的重要性以及人的中心地位。
因为Agent实际上就是以人为中心的，所以我非常赞同晨霞的观点，现在的情况又有所回归，更加重视以人为中心的发展，为什么更加以人为中心？从底层逻辑来讲，科技是第一生产力，AI是科技的第一生产力，但是人是AI的第一生产力，可能到了内生智能和自主智能的阶段，是另一种情况，但是至少在AI这个阶段是这样的。所以说当人是AI的第一生产力的时候，我们会看到三个状况。
第一个状况：人类的精神生活在很大程度上，需要人自身来去关注、关怀、思考、守望，这是一个人与人之间的过程。至少在AI阶段，这个世界的价值和意义，重点还是在于人和人之间的关系，事是依附于人的，就像赫拉利讲的“这个社会以及这个社会正在发生的很多生产力的过程，其实是基于人类的共同想象以及互相的交流”。
第二个状况：无论是AIGC，数字人，基于智能分身的直播，还是若干的创作者群体，我们去生成代码、生成音频视频等等。在这个过程里，我认为有一个非常重要的原则，就是人的气息、人的精神、人的思考、人的灵魂、人的趣味，有这样一些东西才会有比较强的传播力，才会有单位内容的信息密度的价值密度。智能的法则很奇怪，至少前两条是人的法则，我认为，定义未来的媒体形态、内容形态、分发通路，以及人与智能、人与智能产生的内容之间的关系，是决定未来媒体发展的第三个关键要素。
第三个状况：扩散之后要经历一个收敛的过程，就是泡沫阶段以后的再回归以及这个，也是熵增和熵减伴随的过程。站在新的入口的角度来讲，就是这样一个过程，会让效率再次提高，让人的带宽问题得以解决，让人面对这个信息碎片，面对信息冗余的焦虑，能够得到缓释。刚才晨霞的观点我非常赞同，焦虑是永远存在的，就像信息的不对称永远存在一样，以及信息的落差给人造成一种信息压强，这就是焦虑的来源。目前技术正在解决这个问题，这个也是我非常赞同杨建总看好乐观的原因，根本上来讲它是解决问题的，尽管它在不同阶段会伴生一些问题。但在最根本的意义上，它是帮助每个人，在带宽有限的状况下，因为我们有生理带宽、有时间带宽，也有人作为碳基的智慧，我们的智能本身形态的带宽，我们在带宽有限的状况下，我们的效率、效能的提高，效率提高是一个量变的过程，效能的提高是一个质变的过程，比如当每个人拥有端侧的职能，每个人拥有从100tops算力到1000tops算力的一个跃升之后，我们的能力是不一样的，完全变成两种状态。比如我们的算力、端侧的智能体、混合智能、云端的智能赋予我们每个人的这种能力，使得个人的能力会跃升到数字人甚至跃升到“超级个体”的状态。
虽然我们已经坐拥数万亿参数的云端大模型，我们的端侧已经具备可离线运行智能的能力了，随时可以基于整个人类的知识库，基于整个全球的全网的这种传感感知能力去感知、去思考、去行动、去创作,去跟所有人交互了。但是此时此刻最重要的依然是每个人自身的思考、判断。这也是前两天我与另一个科技媒体的leader在讨论的话题，他们想要进一步的话,需要怎么做？那么我给的反馈就是三点，第一是源头，第二是判断，第三是人，大家对你的期待是什么？
源头的意思是说我们不能跟在流量后面跑，而应该深入探究本源和第一性的东西。第二个判断是说，人们并不缺乏信息，真正缺失的是有效的判断，尤其是人格化的判断。比如说像今天的讨论，我就特别想听各位老师的观点是什么，而不是我从某个网站上看到的资讯，因为判断是有很强的人格属性的，我们在很多年前做过一个调查，比如大家要去买什么东西，你更倾向于从什么样的媒介上去获取信息，出人意料的是，第一媒介是人，而不是户外广告牌、电梯广告或者是电视台。而在不同的人群媒介中，亲友的占比最高，这是很有趣的发现，我们已经发展到AIGC的时代了，但人类在做决策时仍然高度依赖亲友的意见，这是人的天性决定的。第二是判断，第三点是什么？大家对你的期待是什么，不能说有多少流量，基于流量有多少价值，这种做法就有点偏离方向。
包括平台、内容在内的各个方面，我们都需要有所为有所不为以及保持克制，我们要始终反思一个问题，大家对我们的期待是什么？这比关注参数和指标更重要，成长背后它有可能会偏离人心，在互联网上，许多MCN和算法推荐算法之所以受到诟病，就是因为它制造了流量但是偏离了人心，这是一个很奇妙的关系，我想也是在下一个阶段的业态里要去思考的问题。因为要去鼓吹科技的话，能讲的东西太多了。关于信息大爆炸或者AIGC，事实上，我更应该是一个技术的鼓吹者，但是可能恰恰相反，我认为我们需要一定的收敛。
所以今天特别难得，我觉得与各位老师的很多思考在一个维度上，这也反映了这个世界的两极，也是未来最重要的一个关系，就是人和智能的关系，人智关系在未来如何发展，其实很大程度上取决于人怎么样来作为。
黄晨霞：所以胡老师的观点是，我们应该回到源头、回到判断、回到人的期待上面来穿越泡沫期。我想提问下闻达老师，不管是穿越过去的推荐算法的时代，还是已经到来的AIGC时代，您觉得要用什么东西来穿越泡沫期？
闻达：刚才晨霞说到穿越泡沫期的话题，这让我想起了自工业时代以来的几次重大革命。从从17世纪到18世纪蒸汽机时代，到18世纪、19世纪乃至20世纪初的电气时代，再到从20世纪到21世纪的信息革命，再到我们今天的AIGC革命。这些革命的时间跨度都非常长，我认为它们都是一个厚积薄发的过程。
AIGC才刚刚开始发展，ChatGPT是2022年11月面向市场，在2023年开始产生广泛影响。国内的情况也是如此，实际上所谓的“百模大战”从去年才刚刚开始，我认为这个泡沫期可能会持续五到十年的时间，而且这个过程会使得很多产业发生巨大的变化，因为算力需要大量的能源消耗，资本市场上的相关板块也发生了很大变化。回到我们新闻的层面上，刚才胡老师所说的超个体，各个自媒体大咖，他们是否可以被视为超个体？答案是肯定的，他们输出的是个人的观点，这些观点被受众认同，但这种认同是基于他们个人的人格魅力。
首先，这些自媒体大咖的观点，基于他们丰富的学识、充足的知识储备和强大的逻辑思维能力。他们了解受众的需求，因此能够吸引大量粉丝，形成独特的个体现象，甚至带来的个体经济和个体财富。但是随着AI技术往下一个阶段发展，已经有先驱者开始尝试更进一步的突破，比如马斯克的脑机结合。我认为在未来5到10年，甚至可能更短的时间，脑机接口技术会完全做到应用层面。实际上，马斯克当时的初衷是治疗瘫痪病人或者是有老年痴呆的患者。但是大家来设想一下，当一个生物芯片最终能够植入到人体里，随着技术的发展，我认为这是必然的，那么每个人都将成为一个超个体。
中外的先贤、哲学家们其实已经预见了这一趋势。比如说19世纪的尼采，在《查拉图斯特拉如是说》中提到的“超人”概念，以及“上帝死了”的宣言。在我看来，它实际上是代表现行的一种规则消失了。有可能在蒸汽机时代，农耕文化的“上帝”可能“死掉了”，随之而来的是新的社会规则的形成。同样地，在电气时代，又有新的规则产生。如今，随着科技的发展，我们正逐步迈向一个超个体时代，人人都有可能成为“超人”，这将导致世界规则发生改变。再比如未来人类有可能从碳基人转变为硅基人，我觉得也是一个势在必行的过程。而一旦到达那个阶段，我们所讲的长生不老，它可能就存在了。
可能这个时候对于富有的人来说，最大的奢侈品就是死亡本身，甚至，死亡可能变成了少数人的特权，但精神层面的烦恼和问题仍然存在。所以在这个背景下，新闻行业将会变成什么样确实难以预测，但每个人仍然达到了所谓的技术平权，因为在芯片植入以后，人类本身就是一部百科全书。
我们接下来的几代人肯定会面临以上的问题，或许在不久的将来，我们将会看到《仲夏六日谈》可能会是机器人来分享观点。当然，对于现在的媒体来说，首要任务是直面这一现实，不能像鸵鸟那样回避周围的变化。危机与机遇是并存的，只有勇敢面对危机的人才能抓住转变的契机，焕发新生。这正是我们媒体在转型过程中不断向团队灌输的思维。杨老师刚才在腾讯的报告里面谈到，有80%的人接触过相关工具，60%的人希望能够进行这样的转变。但是浅尝辄止与深入学习是两个截然不同的概念。
现在许多人仍然处于对新技术浅尝辄止的阶段，所以我觉得如果现在的媒体人，以及那些希望从事媒体工作或成为自媒体人的小伙伴，都应该拥抱技术、正视技术、学习技术，并简化一些自己日常的繁琐操作，完全用技术来替代。然后通过不断的知识积累，输出自己独特观点，因为观点的形成需要深厚的知识储备和广泛的见识，通过使用新技术的方式来加快对知识储备的学习过程。在我们碳基人真正转化成硅基人之前，我们仍然需要在社会中努力生存，从而谋得一席之地。媒体行业也是这样的，所以我们既要看到未来的趋势，也要面对当下的现实。所以当泡沫来临时，我们不是规避它，而是应该接受它。对于小部分人来说，泡沫可能意味着风险，但对于大多数人来说，尤其是刚才提到的60%到80%的人，泡沫还不足以形成威胁。
黄晨霞：所以既要看到诗和远方，也要看到眼前的现实，我觉得“超级个体”可能是这个时间阶段内的一个重要话题，我想问一下三位老师，各位觉得现在的“超级个体”跟原来的自媒体之间最本质的差别是什么？
Perspective 内容领域正进入超级个体阶段
胡延平：我认为“超级个体”和自媒体还是存在差异的，“超级个体”可以说是一部分率先超级化的个体，自媒体则是在媒体发展的特定阶段，以每个人为中心，形成了一种媒体的形态和结构。个体在这里的重要性也是比较突出的，但它本质上仍带有浓厚的媒体属性，很多时候人还是在后面，内容在前面，当然最根本的差异在于能力结构和能力范围。能力结构意味着每个“超级个体”，它算力意义上的能力，它所运用的智能体给予它赋能意义上的能力，从而极大地扩展了它创作力的范围。而从能力范围来讲的话，“超级个体”超越了传统媒体的范畴，在我所研究的创作者群体中，至少有九大类的群体，已经成为高度活跃的创作者群体，而在创作者群体里，其中1/9专注于传统媒体形态如文本、图文创作。
除了文本、图文等传统媒体形态的创作者群体外，创作者群体还涵盖了音乐创作、影视制作、程序开发、模型微调以及电子商务等许多场景，所以说现在创作者是比自媒体更大的一个范畴，当然还有比创作者更大的范畴。其实智能让每个人成为一种新的可能，但是成为新的可能的过程，在一开始会有智能鸿沟，包括刚才提到的这种“超级个体”，除了它能力的提升外，它其实也存在被智能异化，以及被“超级个体”的这种场景所带来的巨大的心理压力和焦虑。但总体来讲，它会经历一个创新的扩散，也是一个过程。
一开始只有少数人能成为“超级个体”，但是未来每个人都是“超级个体”，当每个人都是“超级个体”的时候，它会达成一个新的平衡，在这种新的状态里，依然存在人的异化问题，包括普惠平权不够充分的问题还有鸿沟问题，我认为这就是一轮又一轮生产力的科技发展过程会面临到的问题。所以从这个角度来讲，总体我还是倾向于乐观，但是倾向于乐观不等于没有问题，除了我们刚才探讨的平权和异化问题以外，还有一个问题就是整个信息场和舆论场的扰动问题。因为在没有媒体的阶段，其实整个社会就像是一场布朗运动，每个个体都是其中的一个原子或分子。媒体的诞生使得社会开始形成一个个浪花，但在传统媒体时代，这些浪花发生的节点和位置相对确定，参与其中的个体范围也相对明确，但互联网的出现放大了这一现象。
那么到了算法、智能阶段的时候，浪花有可能变成惊涛骇浪，甚至有可能是海啸。用具体的比喻来说，在布朗运动这个阶段的时候，一个媒体能够影响到的人可能只有几个个体。到了自媒体这个阶段的时候，一个自媒体能够影响到的人可能是几百万或者是上千万个。
但是到了算法推荐以及智能阶段的时候，可能在一瞬间有一亿人在关注同一件事，有十亿人在讨论同一个问题点，甚至全球范围内跨越了种族、国界、地缘的参与，大家在同样一个关注点上，就形成了这样的秩序，因为秩序其实是一种社会容器，它能容纳一些关系，但是当这个能量场大到这样一种程度的时候，对现有的秩序和容器是具有挑战的，因为它会在一瞬间形成一个巨大的能量体，但是这个能量体是一个微聚状态，它瞬间聚合，瞬间散开，就像鸟群一样。这是一种有趣的状态，但这种状态如何能够因势利导，转化为社会进步的动力，生产力革新的动力，以及人文意义上的进步、成长和关怀的动力，而不是对现有秩序的冲击或破坏性。反过来说，对个体而言也是一样的，如何在巨大的冲击和异化面前保持独立性，同时能在面向未来的同时，既保持人类本身的独立性，又同时保持人和社会、人与人之间正能量的一种状态，这也是非常重要的问题。媒体的形态与信息场、舆论场的形态以及整个秩序容器的稳定状态密切相关。所以我认为备案是一种巨大的能力，如何使未来处在一种不断提高的状态，也是一个问题。但是总体来讲我还是乐观的，就像对“超级个体”也是乐观的一样，一开始是小部分人的事，但是它未来会关系到每一个人。
黄晨霞：那么闻达老师怎么看“超级个体”这样的现象，目前《每日经济新闻》是否在进行一些新的尝试，以推动这一趋势的发展？
闻达：今天主要是以媒体的角度来讨论我们的观点，所以我们首先要明确什么是“超级个体”。例如现在的自媒体，比如像董宇辉和郭有才，他们是否可以被视为“超级个体”？如果我们从字面上理解，董宇辉是一个绝对的“超级个体”，而郭有才是昙花一现的“超级个体”，我们不确定他的热度是否会持续下去，特别是在谈论技术给媒体带来的影响的时候。我认为像郭有才和董宇辉这样的自媒体人，并没有完全脱离传统媒体的本质，他们更多的是依靠人格魅力、丰富的知识储备和个人经历，在网络上形成了这样的共鸣。
所以我觉得“超级个体”，一定是拥有强大的AI技术来武装自己的极具个性化的个体。一定是本身的人格魅力再加上技术的加持，至于这种技术支持会达到何种程度，目前还难以预测。“超级个体”可能会越来越依赖于技术，最后出现异化。因为董宇辉本质上仍然是一个有血有肉的人，可以与你面对面交流，但当他被称为“超级个体”时，他无疑获得了一个特殊的定义。
其次我觉得“超级个体”仍然是一个金字塔的分布形式，那么在金字塔底可能有众多的“超级个体”，但是最后仍然脱颖而出的是NO.1。另外通过技术的加持和一些人生来的天赋异禀最终成为“超级个体”是不同的。例如，有些人天生记忆力特别好，在一个特定的时代，他们能够准确描述某一个特定的时代在某个具体时间点的某个事件，而我们其他人无法描述的特别准确。但如果用技术手段加以武装，这种差异可能会缩小。
所以《每日经济新闻》作为一个具有官方色彩的传统媒体，应该倡导一种集体主义行为，鼓励团队合作，共同致力于新闻和编程工作。但是这个时代在迫使我们不断地转型，如果说在《每日经济新闻》的整个体系里，没有出类拔萃的个体或团队，那么媒体的影响力从何而谈？去年我们拿到了中国新闻奖舆论监督类的一等奖，这离不开背后优秀的个体，但是想要拿到更多的奖项是非常困难的。
在今年5月9日，我们在深圳发布了AI电视3.0版，并且提出了一个概念，——"一个人就是一个电视台"。提出这个概念本身容易，但是想要实现它，是一项极具挑战性的任务。但是我们《每日经济新闻》始终秉持着对读者的承诺，目前我们正在努力让我们的愿景成真。我们刚才提到的财经媒体八字方针，首要两个字就是“专业”。所以期望我们的记者和编辑能够在财经领域的细分市场中进行深入的研究，就像胡老师在整个互联网技术领域，针对某一个宏观层面问题的深入研究，胡老师就成为了这个行业领域的专家，那么他就是这个行业里面的“超级个体”。
目前《每日经济新闻》正致力于让使每一位记者都能在他所关注的细分领域进行深入研究。通过这样的方式，就有可能让一位记者最终成为媒体行业中最懂肿瘤产业的权威专家，但是将记者打造成医学领域的专家是不现实的，因为他们并未接受过相关的专业培训。但是在记者群体中，他可以脱颖而出。
在前年，我们曾经孵化了“N小黑”这样的产品，这款产品在某种程度上展现了“超级个体”的雏形，但是他更多的还是像董宇辉这种依靠个人魅力和撰稿能力，慢慢脱颖而出，将影响力转化成了收入。但是在传统媒体里面最让人担忧的方面的就是，当你孵化出这样的个体后，这样的“超级个体”有可能会为了寻求更大的利益离开原来的平台。
我们在利益分配方面存在分歧，所以我们必须要承认目前的现实情况，并且做出让步，所以最后我们达成一种共识，尽管这样的“超级个体”离开了团队，但他仍然将围绕“N小黑”来创造内容。我们也吸取了这样的教训，所以在《每日经济新闻》的“一个人就是一个电视台”项目中，我们决定让所有的记者都来尝试突破自己，他们的专业性取决于个人的兴趣和选择，同时我们利用《每日经济新闻》现有的人工智能技术来帮助他们。
第一：我们协助记者建立个人知识库，以便更好地积累和整理相关信息。
第二：我们为记者搭建针对其研究领域的垂直大模型，帮助他们更深入地探讨专业话题。这些工作只凭借记者自身是无法完成的，因此这些工作是由我们的技术团队介入，协助搭建各种定制化的模型，这就让每一个“超级个体”都拥有强大的技术支持作为后盾，从而能够更高效地进行工作和研究。
第三：怎么把“超级个体”的影响力发挥到最大。现在我们尝试与各种平台达成合作，例如我们和腾讯合作，共同发展财经领域的垂类大模型。因为我们希望每一个“超级个体”输出的观点能够在最短的时间内迅速传播到各大平台，这也是凭借个人力量无法完成的。
但是随着大模型和人工智能技术的出现，这些工作就可以通过《每日经济新闻》来完成。这就会使得大家在技术层面上的复制是完全相同的，无论是为一个人还是为一百个人提供服务，效果都是一样的。今年因为刚好也是《每日经济新闻》创刊的20周年，所以我们计划在十二月推出20个所谓的“超级个体”。明年，我们可能会进一步扩展到100个。随着时间的推移，如果这些“超级个体”中逐渐涌现出一些在金字塔中部或塔尖的人才，整个媒体的转型在某种意义上就取得了成功。而在这样的转变过程中，我们也会清楚地认识到如何解决个体与团队之间的利益分配关系，我认为需要用一种契约的方法，事先界定好。
因为一个理论的形成和在实践中的具体落地是不同的。有新颖的观点是非常好的事情，但是最后考量，关键在于实操上的各种细节。所以我认为，当我们只有一个“N小黑”这样的“超级个体”的时候，他的离开可能会对我们的平台造成影响，然而，一旦我们的平台成功搭建了100个甚至200个“超级个体”，他们都使用我们的技术，并且我们充分考虑“超级个体”在失败时如何帮助他们承担技术风险，同时在他们成功时满足他们的利益诉求，我们平台的市场份额就会慢慢扩大。同时，我们拥有众多自媒体合作伙伴，尽管他们的传播途径相对单一，但这些自媒体确实具有独特的优势。为了充分发挥他们的潜力，我们会帮助这些拥有一定流量的自媒体，突破技术限制，进一步提升他们的价值。通过我们的支持和合作，这些自媒体将逐渐发展成为我们非《每日经济新闻》记者群的“超级个体”，从而共同构建一个强大的“超级个体”矩阵。
我们目前正按照这样的规划来推进发展。但客观来说，从理清思路到最终实现这一目标，确实需要一个漫长的过程。所以我们也向胡老师发出邀请，我们愿意通过《每日经济新闻》的技术力量，首先帮助胡老师打造成为一个“超级个体”，至少让胡老师的内容能够迅速在各个平台上传播开来，如果胡老师自己去做这件事，可能需要在每个平台上分别注册账号，操作起来会比较繁琐。并且我们非常熟悉各个平台的算法和各个平台的规则，这样一来，胡老师的内容就更有可能在各个平台上获得良好的传播效果。在各个平台上达到满分的内容创作是非常困难的，这样的内容是要精细打磨的，但是如果只在一个平台做的很好，有一些平台不发布内容，或者在一些平台上的内容是接近满分的，那么总体的效率和效益完全是天壤之别。
黄晨霞：闻达老师提到的“N小黑”与《每日经济新闻》之间的关系，确实让人联想到财经领域的董宇辉与东方甄选之间的关系，“超级个体”的崛起确实会对现有的组织与平台关系带来挑战，引发秩序的重构以及利益分配机制方面的变化。杨老师，希望您从研究院的角度来分析一下，从报纸阶段到电视阶段，其实也有“超级个体”，我们能够看到当年电视台的各种主持人，从某种角度来讲，其实就是现在意义上的“超级个体”，您怎么看现在“超级个体”的现象？
杨健：一开始，我对“超级个体”这一概念并没有完全理解，这对于我来讲还是一个比较新的概念，刚才听完几位老师的分享后，我的感觉是“超级个体”也是分层级的， 我们可以将“超级个体”细分为小超人、中超人和大超人等不同层级。可能有一些人喜欢的是小超人，吸引多种人群的可能就是中超人，而所有群体都喜欢的可能是大超人，但是能够长时间保持观众忠诚度的可能就是超级的超人了。它不只是说很多曲线在一起的一个解，而是由多重因素交织而成的一组解，甚至每天都要有新的解出现，在这样的情况下，一个自然的个体要同时具备这些能力是相当困难的。所以当我们遇到这种情况的时候，就会说这个“超级个体”背后肯定是有团队、技术和资本支持的，通常情况下确实如此。但是对于资本、技术、团队来说，找到一个合适的载体并非易事。“超级个体”需要适应并融入支持其发展的模式中，这既是对其个人能力的考验，也是对其背后团队和资源协调能力的挑战。
并非每个人都能轻易成为“超级个体”，也正是因为这样，才会出现闻达老师和晨霞所提到的情况，当个体影响力增大到一定程度时，原有的团队或平台可能难以承载，是因为我们和被支持的个体之间的关联，是个性化的关联，还没有做到普世化的关联。例如闻达老师讲的，现在《每日经济新闻》内部可以孵化出很多超级群体的时候，就不只是个性化的关联了，而是一个共性化的关联。我认为通过构建共性化的关联，就可以比较好地解决“超级个体”和平台之间的矛盾。
黄晨霞：我刚才谈到这个话题的原因是因为今年以来，我频繁地听到不同的人提起“超级个体”，三位老师的表达对我也有一些启发，所以对于怎么定义“超级个体”，我自己有两个观点：
第一点：首先我将“超级个体”理解为那些在不同时代都具有广泛影响力的个体，他们或许曾被称为“大V”或其他称谓。尽管在现阶段，这些个体与我们谈论到的人工智能尚没有直接关系，但跟视频有很大的关系。相较于图文，视频在对于塑造个体形象方面有更大的优势。当我们观看视频的时候，很多人不仅可以听到作者的个人表达，也能够感受到作者的各种特点。所以刚才胡老师和闻达老师提到人格魅力，我觉得在视频的领域里，人格魅力会使得很多人喜欢或者去关注、追寻某一个个体，类似于追星的行为。如今的视频化彻底颠覆了过去以电视台为中心的视频传播模式，实现了真正的去中心化，视频化让每一个个体都有机会被更多人看到，从而更容易获得关注。
第二点：目前出现了巨大的中心化流量，这有可能使某个个体在短时间内迅速受到广泛关注。当众多观众注意到这个个体的时候，他的个人魅力比较出众或某种表达恰好触动了观众的情感，他就有可能在某阶段蜕变为“超级个体”。但正如杨老师所言，“超级个体”有不同的层级，影响力的持续时间也各不相同，这个是我认为“超级个体”的其中一个含义，比如 “名人效应”对于泛众的影响。但还有一种“超级个体”，个体被很多技术赋能，比如原本个体对某些知识了解有限，或对某些领域知之甚少，但现在通过未来的脑机接口或现有的智能体，能迅速掌握并精确表达复杂的知识。其实技术在赋能很多的个体，赋予他们过去可能不具备的能力。当众多个体通过技术获得这些新能力后，他们便有机会蜕变为形形色色的“超级个体”，进而变成金字塔尖上的人。在这个过程中，个体的人格魅力和人性特质是决定某个“超级个体”能否站在金字塔尖的关键因素。这是我刚才通过几位老师的观点得到的启发。
总的来说，在我们今天的讨论中，首先，我们探讨了AIGC等新一轮大模型技术的发展趋势和未来展望。接着，我们深入分析了这些技术在当前媒体行业的实际应用，以及宏观趋势与微观节奏之间的差异。此外，我们还讨论了技术发展过程中可能出现的泡沫期，在泡沫期如何以正确的心态和方式穿越这一阶段，以及到底有没有泡沫期这个问题。
因为前几天高考刚刚结束，很多人站在了新的人生选择阶段，有一个备受关注且登上热搜的热门话题，是张雪峰老师提出的观点。张老师提出了他对“新闻无用论”的看法，当时激起了广泛的讨论，当然我并不认同这个观点，因为这个观点过于把新闻行业狭隘化。那么基于对未来的思考，我邀请三位老师提出一些建议，如果给准备或者正在学习新闻学、传播学领域的学生一些建议，各位老师认为在关注自身以外应该关注对哪些能力的培养呢？
杨健：首先谈到关于专业选择的问题，确实在高考前后，许多人会向我咨询关于孩子是否应该出国留学、选择哪个学校和专业的问题。在AIGC面向市场后，我认为专业领域已经发生了洗牌，过去一些被认为实用、热门的专业，在未来可能并不如预期那样有前景，相对来说，那些涉及数学、哲学、社会学和人类学等领域的专业更有前景。因为这些专业更多的是帮助人类生存在世界上赋予个体在世界中的意义，可能这些专业比那些实用性的专业会有价值和更受欢迎。其次再回到新闻领域的问题，就像我前面提到的，当人工智能在处理世界素材和信息加工能力越来越强大时，它就越需要一手信息来进行加工。
而新闻在某种意义上来讲，最大的任务就是提供事实的真相，或者至少提供经过严格筛选的信息素材。从这个角度来讲，我认为新闻专业在未来仍然具有广阔的发展前景，如果这些年轻人想要为了前景和追求去储备技能，我觉得年轻人应当更早地学会从本质上思考问题，就像胡老师谈到的第一性原理，无论是老师还是家长，都应当引导年轻人从第一性原理出发，更深入地认识这个世界以及世界对他们的期望。只有站在这样的角度去多思考问题，年轻人才能更准确地把握方向。
闻达：我从事新闻工作已经20多年、接近30年，但是我并非新闻专业出身，所以我常常说“新闻无学”。新闻行业实际上并不过分强调专业背景。我看到许多优秀的记者，他们并非都来自新闻专业。同样，我们也很少看到世界上的著名文学家是从中文系毕业的。并不是所有获得诺贝尔文学奖的作家都来自文学院。
第一点：我认为从事新闻行业，应该遵循一些基本原则。首先，要对新闻充满热情，新闻并不是只为了个人收入的一份工作。我认为新闻行业会一直持续发展，因为人类作为碳基生物，始终具有好奇心和对真相的追求。只要这种好奇心存在，新闻行业就一定存在。因此，我认为在选择从事新闻行业的时候，拥有激情是最重要的因素，而不是过分在意自己的专业背景。
第二点：作为一名新闻工作者，我们并不是为了所谓的“面子”。因为新闻人或多或少有一些甲方色彩，我们发布什么样的内容，观众就会看到什么。而且新闻工作者总的来说是在报道，而不是被报道，所以可能会给人带来一种强烈的主宾关系。但是我觉得，一个新闻人更应该关注的其实是对于社会的守望和观察，并将这些观察结果以平和、谦逊的态度传递给我们的受众，而非掺杂私欲。所以我经常说，对新闻人在道德层面上的要求应该更为严苛，因为我们不能断言新闻从业者的道德水准必然高于其他行业，但是相比于其他行业，对新闻行业在道德层面上的要求应该更高。因为普通人的言论可能只会影响到个体，但新闻工作者所代表的是机构行为，会带有一些公器的色彩。所以新闻从业者必须怀揣敬畏之心，决不能滥用公器。如果我们能够合理的运用公器，就能够形成非常积极的影响和广泛的传播，如果使用不当，就可能会引发剧烈的撕裂和反噬的效应。
第三点：新闻是一个无止境的学习过程。这就回到刚才说的好奇心。只要大家有这样的好奇心，愿意持续地学习，我觉得新闻工作还是很有挑战性的。而且这种挑战性不仅仅带来很高的个人成就感和自豪感，同时由于技术的渗透，也使得一些过去不单纯从事文字工作的人也能够在现在的新闻工作里找到他的价值，比如说技术部门，视频部门或是设计部门。所以，我觉得新闻这个行业还是非常有意义的。最后，你能结识很多朋友，因为人毕竟是，他一定是要走万里路，见很多的人，这样你才能会有更大的机会。
胡延平：我认为这个问题宏大而入微，大处着眼，小处着手，对于传媒的人才来讲也是这样。因此我想提出四个建议:第一:要有非常清晰的生态方位感。第二:要对态势有比较强的感知和判断力。第三：人的精神和人格魅力。第四：用好AI，我们要清楚地知道这个时代发生了什么？这个时代在往什么方向走？传媒业的变化是什么？
第一点：就像前面提到的从媒体到自媒体再到“超级个体”，这是一个变化维度。从新闻资讯到UGC再到AIGC，这是一个变化维度。从大众、分众到微众，这又是一个人层面的变化维度。同时我们还要着眼于未来而不是止步当下，所以这是第一点，建立生态方位感。
第二点：对态势的感知和判断力是非常重要的。这种能力使得我们能够深入洞察这个时代，准确把握公众的共同关注点，同时能够在信息咨询中筛选出真正有价值的内容，传递给受众，满足大众对于新闻的需求。
第三点：人的精神、人格魅力和对人的关怀。就像我们之前提到过的，这仍然是需要人来做的事，而不是智能去做的事。人类的精神生活场域，从根本上来讲取决于每个人自己。即使成为“超级个体”，并不意味着超越了人类，或者是僭越于他人之上，可能恰恰是每个人对他人的在意、在乎、关注和关怀，才成就了这个群体之间的一种互动，而且从根本上来讲是人赋予AI精神和灵魂，而不是AI对人的异化，所以AI是给予人能力的工具。
第四点：我们一定要充分利用好AI科技的能力，因为它的确既提升了效率，又创造了新的可能。不仅仅是把新闻资讯从手工业变成智能化，里面其实蕴含着非常深刻的变化，也就是，从算法推荐到智能耦合这一变革过程体现了人类重要性的回归，重新确立了以人为中心的价值理念，既考虑效率问题，又考虑人类精神生活层面的问题，所以无论什么时代的媒体都是面对这样场域，用好这样的能力是极大的生产力解放过程，也是人的解放的过程。从根本上来讲AI的赋能不仅拓展了我们能够做的事情的范围，更提供了一个历史性的机会。
这个是过去千年万年以来，我们人类尚未挣脱过的枷锁，就是因为生产力的相对落后，使得我们每天必须要为稻梁谋，甚至仍有数亿人陷于贫困与饥荒的水平线上。智能技术的出现，可谓是历史上首次为人类提供了突破这一枷锁的钥匙。智能不仅优化了生产关系与分配方式，更使得生产力的巨大变革能够普惠全人类。所以我们是处在这么一个当口来审视AI与人的关系，AI作为第一生产力对人类的解放的意义，以及在这个进程中，传媒、资讯、新闻所能发挥的作用。所以我认为今天的讨论是非常有意义的，尽管它可能是这个时代潮流中的一瞬，它更处在承上启下的关键时间点。包括我们讨论到“超级个体”，未来每个人都是“超级个体”，“超级个体”并不是一成不变的刚性存在，而是因为大家的选择和取向使“超级个体”的影响力可以在一瞬间变得很大，也可以变得很微小。刚性的秩序显然是逆潮流而动的，在今天的讨论中，几位老师的观点对我非常有启发，我觉得这次讨论开启了如何面对未来思考的一个角度，甚至是方法论层面的。
黄晨霞：非常感谢各位老师的分享，刚才闻达老师提及他已在新闻行业耕耘了近三十年，而我也在新闻媒体领域度过了二十一年，尽管我并非新闻专业的科班出身， 但我依然愿意于在这个时间节点深入探讨新闻行业是有很多不同的因素。
第一点：需求，新闻行业的需求正在不断扩大，而不是缩减。
第二点：就像几位老师提到的，当前技术的发展为新闻行业带来了新的赋能，这也为未来新闻学院的教育带来了一些挑战，比如学院如何运用跨学科知识来培养学生具备更加多元的技能。
第三点：虽然很多大学或者高校都强调培养学生的好奇心和质疑精神，但我觉得新闻专业在这个领域有很重要的凸显作用。
在之前的讨论中，我们探讨了智能与人性之间的关系。所以我认为，人性的核心在于拥有强烈的好奇心和质疑精神，这两者能够不断激发我们的深度思考能力。我觉得深度思考能力决定了人与智能的未来如何进一步融合，换句话说，碳基跟硅基的融合到底会走向什么样的未来？再次感谢各位老师的参与，非常高兴能与三位老师在如此美丽的地方互相分享各自的观点，最后希望我们永葆好奇心和质疑精神，在技术的赋能之下，持续地做好社会的守夜人。
（圆桌视频完整版可点击以下链接）
来源：腾讯新闻派（公众号） 原作者：仲夏六日谈 编辑：徐思凡
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