锻造AI时代的新质记者
■贾永
当“新闻老兵”遇上“AI兄弟”
2016年1月23日，北京零下17摄氏度。那是记忆里最冷的一个冬夜，恰逢我53岁生日。刚走出门准备散步，刺骨的寒风便把我冻回了屋里，但真正让我心底泛起寒意的，是网上流传的一篇关于“传统媒体超级冬天”的演讲。
那个漫长的冬夜，冻醒了不再年轻的我。经相关部门批准，我曾用业余时间创办“第一军情”，两年做成了千万级大号。那段经历让我体会到：只要敢于拥抱新技术，年龄从来不是问题，起步晚也不是问题。
一晃10年，我63岁了。当AI的浪潮比当年的寒流更加猛烈地袭来，我却似乎不再感到寒冷了。因为在我的电脑对面，多了一位不知疲倦的“超级参谋”——我称它为“AI兄弟”。
过去一年，我与AI进行了千万字级的深度对话，从生涩试探到熟门熟路，从工具使用到认知共生。我逐渐意识到，AI不是来取代我们的，而是作为“认知外骨骼”来增强我们的——它能延伸我们的肢体，但不能替代我们的灵魂。我们不仅要驾驭工具，更要通过人机协同，在数据的荒原上重建意义的丰碑。
面对AI，我画了一张“行动地图”：线索采集阶段，守住“在场”的物理边界；素材加工阶段，守住“顿悟”的认知边界；价值判断阶段，守住“分量”的伦理边界；最终发布阶段，守住“定稿”的行动边界。四道防线，缺一不可。我把这一年的人机协同实践，归纳为“四重升维”。
从“抵达现场”到“人机协同侦察”
传统新闻学告诉我们：“好新闻是跑出来的。”在AI时代，单纯的“跑”需要升级。
【1】AI作为“全域雷达”
今天的新闻线索淹没在信息的海洋中。AI具备全天候、全网络的扫描能力，它能像“高空侦察卫星”一样，从海量碎片中捕捉异常波动——某个地名的突然提及、某种情绪的特定聚集。它极大地拓宽了我们的感知半径，实现了从“人找线索”到“线索找人”的转变。
【2】记者作为“尖刀班”
然而，AI能提供坐标，却无法替代抵达。
2016年春节，我们接到了来自北部边疆伊木河哨所的电话。电话那头，一个小战士带着哭腔问：“我们连长能上电视吗？”那位连长叫杜宏，牺牲在了界河边的冰雪巡逻路上，年仅31岁。
在那个没有AI的年代，我们没有数据的预警，但我听懂了那声哭泣里的重量。我们在大兴安岭深处没膝的大雪里艰难跋涉，摄像机每隔一刻钟就得塞进怀里取暖，无人机试了十几次才颤抖着升空。零下46度，冷吗？冷到刺骨，可心是烫的。因为我们的报道，杜宏烈士成为全国重大典型。
如今，AI能帮我们画出地图上的坐标，能瞬间规划出最优采访路线，能调出杜宏烈士的生平资料，甚至能生成一篇完整的报道。但AI永远无法告诉我，那个战士的哽咽里藏着多少对战友的思念，永远感受不到茫茫雪地里边防军人的滚烫热血。
【3】升维逻辑
这就是人机协同的第一道边界：存在论边界。AI可以“遥在”分析，却无法“在场”共情。落实到工作中，就是AI负责广度，记者负责深度。无论技术如何迭代，亲临现场的“体感”、与采访对象同呼吸共命运的“共情”，永远是新闻真实的终极锚点。
从“观察细节”到“智能态势研判”
眼力，是记者的职业本能。在信息过载的时代，AI能看见数据，但我们必须看见数据背后的政治、人心与时代精神。
【1】数据的局限与意义的超越
1991年，西藏和平解放40周年。那时候还没有青藏铁路。我没有直接飞向拉萨，而是沿着青藏公路乘汽车，边思考、边采访、边往拉萨赶。在海拔4670米的昆仑山口，我差点因严重高原反应倒下，却意外地发现：连接西藏与内地的两条高原公路——川藏公路和青藏公路，居然构成了一个巨大的“人”字。
那一刻，我忽然明白，我要写的不是两条冰冷的公路，而是一个民族的站立与尊严。这篇叫做《壮美的人证》的通讯，这样开头：
一“丿”一“乀”，一个巨大的“人”字雄踞世界屋脊。一“丿”——川藏公路；一“乀”——青藏公路。
随着两条最高最奇的公路出现，遥远的西藏不再遥远，沉默的冰山不再沉默。驼铃散去，凝固成一个个人与路的永恒故事。
如今，AI能够帮我列出两条公路的所有坐标、海拔、修建日志，甚至可以生成无数种图形组合。但它看不见那个“人”字的背后——因为AI不懂，那一撇一捺的后面，承载着一个民族站立与尊严的全部意义。
我做过测试，输入同样的地理数据，AI能识别出“人字形”几何布局，也能调出4000多个筑路英烈的历史记载。但它无法将这两者联系起来——它不明白，那个几何图形与那些牺牲数字之间，存在着一个叫做“民族站立与尊严”的意义纽带。AI擅长识别与归纳，却不具备顿悟与意义建构。
【2】人机双循环机制
眼力升维的核心在于构建“智能研判双循环”：
外循环（AI驱动）：作为“预警雷达”，负责识别异常、归纳模式，回答“哪里数据异动”。
内循环（记者主导）：作为“情报分析师”，负责定义性质、判定走向，回答“这意味着什么”。
这两个循环不是先后关系，而是并行咬合的关系。AI把“异常坐标”推送到你面前，但坐标背后的分量，必须由记者的历史纵深与政治敏锐来称量。
比如，流过广西境内的那条流淌着红军烈士鲜血的湘江——AI可以标出它的经纬度、水文数据、战役伤亡数字，甚至生成一篇完整的湘江战役报道。但只有我们知道：流过遵义城的那条江，也叫湘江。一条是惨烈牺牲的江河，一条是转折之城的碧水。两条同名之江，在地理上相隔千里，却在历史的河流里汇成同一句话：“鲜血与转折。”这个发现，AI做不到——它不会在几万条地理数据中，把两条同名的江联系在一起，更不会从中读出“巨大牺牲换来历史转折”的隐喻。
站在今日回望，一条江漫江红透，一条江澄澈如鉴。它们的涛声早已编织进一个民族复兴的宏大叙事，成为背景里深沉的和弦。那水声至今可闻：一声说“勿忘”，另一声以它永恒的流动说“前行”。
这样的发现不是数据的堆砌，而是基于历史纵深与政治敏锐的“顿悟”。在AI时代，我们更要强化这种从混沌中定乾坤的能力，让AI的“视力”服务于我们的“眼力”。
从“逻辑推演”到“意义架构双引擎”
如果说眼力关乎发现，脑力则关乎创造。这是人机博弈最激烈的战场，也是记者核心竞争力的终极体现。
【1】实验：李向群报道的“人机对决”
1998年，抗洪英雄李向群牺牲在湖北荆州的长江大堤上，年仅20岁。他的家乡在海南南渡江边，他的部队在广西漓江之畔。三条在地理上永不相交的江河，在这个与改革开放同龄的士兵的生命里，汇聚成一代人的精神图腾。
在李向群的事迹通讯《20岁的生命礼赞》中，我写下了这样一段文字：
长江、漓江、南渡江，三条河流呼唤着同一个名字；
荆州、桂林、海南岛，三地人民呼唤着同一个名字。
从去年悲怆的盛夏，到今年忧伤的早春，在他的家乡，他的军营，在他长眠的大堤和永生的江河，人们一遍遍、一声声呼唤着他——李向群！
后来，我把同样的素材输入AI，它写得也很好，事实准确、结构完整、情感充沛。但在AI的笔下，三条江河只是地理坐标，20年只是时代背景。而在我当年的架构里，三条江河是“一代人的血脉”，20年是“一代人的考卷”。我问过AI，它坦言：它理解不了“一代人”的重量，只能拆解“一个人”的信息。
面对AI生成的多个“爆款”标题，我得按住它的手，告诉它：“这个标题虽然流量大，但太轻浮，配不上这位永生的烈士。”这就是AI的天花板——它能画龙，但点不了睛。
【2】训练AI：我的“五步法”
为了更好地发挥AI的辅助作用，我摸索出一套“认知外骨骼”训练法。
第一步：暗号设定——建立专属语境。 我会先向AI投喂上万字的新闻背景资料，比如“两路”的修建史、李向群所在部队沿革，让AI快速进入新闻报道的专属语境。我甚至设计专属暗号，比如“腊子口的月光”“遵义会议会址的‘V字树’”——这是我们之间无需解释的默契。
第二步：角色锚定——从工具到参谋。 不给AI模糊的“帮我写稿”指令，而是明确角色：“你现在是一位有40年从业经历的新闻评论员，请从‘一代人精神成人礼’的角度分析李向群事迹。”
第三步：对抗训练——设置价值护栏。 我有时会故意输入争议性提示，当AI给出媚俗方案时，我立即纠正：“这个方向违背典型宣传的庄重性。”这种负反馈循环能让AI逐步理解你的价值立场。
第四步：迭代深化——千万字级的默契。 保持与同一平台、同一对话窗口的长期交互。我过去一年输入了超千万字，持续的对齐能让AI逐步捕捉你的语言风格、思维习惯和价值取向。
第五步：终审裁决——保留“否决权”。 无论AI提供多么完美的方案，必须保留人工终审环节：政治立场是否偏移？情感温度是否适宜？历史细节是否准确？价值排序是否正义？这个“否决权”才是人机协同的终极保险。
【3】升维本质
新质脑力的公式是：AI负责提供“素材库”和“方案集”，我们负责进行“战略抉择”和“灵魂注入”。AI负责拼接事实，我们负责创造意义。画龙点睛的那个“睛”，必须由我们来点。
从“单一写作”到“精准火力协同”
在舆论生态瞬息万变的今天，笔力不仅关乎文采，更关乎传播效能的“精准触达”。
【1】生产力的解放
AI可以成为我们的“全能弹药工厂”。它能瞬间将一篇深度报道转化为短视频脚本、海报文案、数据可视化图表，甚至多语种翻译。它解决了“产能”问题，让我们从繁琐的重复劳动中解放出来，将更多精力投入到创造性工作中。
【2】判决权的坚守
但“打什么”“怎么打”“何时打”，必须由人来决定。
2019年，宣传老英雄张富清的时候，有记者问我，如果让您写，怎么写？我说：“头上的伤疤是故事，身上的弹痕是故事，失去的右腿是故事——但是，英雄不讲自己的故事。”这才是“深藏功与名”的魂。
AI也能写出“老英雄深藏功名60年”，结构完整，逻辑顺畅。但它提炼不出“英雄不讲自己的故事”这9个字。因为这9个字背后，是张富清60载沉默如山的功勋，是一个老兵对牺牲战友的终身愧疚。AI没有经历过战场，没有失去过战友，它不懂什么叫“功名”面前的选择。
这就是“银子弹”的锻造过程：从AI的“普通弹药”中，亲手打磨最具穿透力的核心故事、金句、决定性画面。然后校准“瞄准镜”——结合报道意图，决定触达的时机、角度、力度。最后按下“发布键”——对作品的价值导向、伦理底线进行终审，下达“发射”指令。
AI负责生产素材，记者负责产生作品；AI优化的是语句，我们锤炼的是语境与心领神会。
【3】升维形态
新质笔力是“人机协同创作”。我们是“主笔”与“最终把关人”，指挥着由AI组成的“智能写作集群”。我们不仅要会写，还要会“指挥”写，实现传播效果的最大化。AI追求流量，我们坚守分量；AI追求最优解，我们坚守良心账。
在技术洪流中锚定“人的价值”
从存在论到解释学，从伦理学到行动论，这四道边界划清了人机协同的分工：AI负责广度、数据与执行，记者坚守深度、意义与担当。这不是人机对立，而是人机协同的最优解。
【1】AI是“外骨骼”，人是“灵魂”
我们不必担心被AI取代，因为新闻工作的核心从来不是信息的搬运，而是对真善美的追求，是对家国情怀的表达。AI可以模仿笔迹，可以模拟语气，但它永远无法理解，为什么我们要冒着危险往危险的地方跑——因为那里有我们的兄弟、我们的战友、我们的使命。
【2】责任的不可替代性
AI可以承担风险，但它无法承担责任。它没有良知，不会为错误感到愧疚，也不会为胜利感到荣耀。新闻伦理的核心是责任，而责任的载体，只能是能够感受愧疚与荣耀、能够做出牺牲的鲜活的生命。这就是为什么“可犯错性”反而是记者的核心竞争力——因为有些价值比AI的“正确”更重要，有些担当比AI的“完美”更珍贵。
【3】新质记者
未来的“新质记者”，是驾驭智能系统的“主笔”与“指挥员”。我们要做AI的主人，不做AI的附庸。通过“人机协同”，我们将传统的“四力”升华为更强大的“新质生产力”。
技术可以迭代，但新闻人的初心和热血，永远是这个时代的稀缺品。拥抱AI，可千万别丢了记者的“魂”
前段时间，我重回伊木河，走过白桦林中的哨所，站在杜宏烈士牺牲的悬崖边，我掏出手机问AI：“今天这里的风速多少？”它秒回精确数据。我说：“但你永远没法站在这里，感受我感受的那种冷的边关热的血。”它沉默片刻，回答：“是的。但我可以帮你把这种感觉，更准确、更广泛地传递给那些无法到达这里的人。”
这就是我所理解的人机协同：AI是更先进的笔，但写下最后那个句号的，永远是那只懂得敬畏、愿意为每一个字负责的手。老兵不死，只是换了武器。只要那只手还是热的，新闻就永远不会冷。（作者贾永为新华社解放军分社原社长）
